本文關(guān)鍵詞：基于Shearlet相關(guān)性的S變換在微地震初至拾取中的應(yīng)用　出處：《吉林大學(xué)》2017年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

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【摘要】：伴隨著油氣資源的大量消耗,非常規(guī)油氣藏開采成為新的研究熱點(diǎn),微地震監(jiān)測(cè)作為其主要的技術(shù)手段,對(duì)低滲透油田開發(fā)具有重要的指導(dǎo)作用。初至拾取是微地震監(jiān)測(cè)技術(shù)的重要環(huán)節(jié),是井中微地震數(shù)據(jù)處理的基本步驟,自動(dòng)準(zhǔn)確的拾取信號(hào)初至是實(shí)現(xiàn)震源精確定位的重要前提。由于微地震有效信號(hào)能量較弱、數(shù)據(jù)信噪比較低,傳統(tǒng)方法的自動(dòng)拾取結(jié)果不理想,經(jīng)常發(fā)生錯(cuò)拾或漏拾初至的情況,嚴(yán)重影響了后續(xù)震源定位的精度,因此,建立一種適用于低信噪比微地震信號(hào)初至的到時(shí)拾取方法具有重要意義。本文對(duì)微震初至拾取展開研究,主要目的在于提高低信噪比下的拾取準(zhǔn)確度。對(duì)于低信噪比微地震數(shù)據(jù),有效信號(hào)與噪聲間的時(shí)域特征差異不明顯,難以在時(shí)域完成有效的初至拾取。為此,本文將Shearlet變換引入到初至拾取中,通過Shearlet變換將時(shí)域微地震數(shù)據(jù)映射到Shearlet域,基于信號(hào)與噪聲在Shearlet域高頻尺度層的系數(shù)差異,實(shí)現(xiàn)有效信號(hào)點(diǎn)的初步識(shí)別,然后利用信號(hào)系數(shù)在相鄰尺度層間的尺度相關(guān)性對(duì)信號(hào)點(diǎn)進(jìn)行校正,進(jìn)一步提高信號(hào)點(diǎn)識(shí)別準(zhǔn)確度,最后將校正后的第一個(gè)信號(hào)點(diǎn)視為初至點(diǎn)。模擬和實(shí)際微地震記錄的處理結(jié)果表明,與傳統(tǒng)的長(zhǎng)短時(shí)窗平均能量比法(STA/LTA)和Akaike信息準(zhǔn)則(AIC)算法相比,Shearlet變換法有效改善了低信噪比下的初至識(shí)別情況。Shearlet變換法的實(shí)現(xiàn)表明了在Shearlet域區(qū)分信號(hào)與噪聲的有效性和可行性。但是該方法中的閾值及校正值等參數(shù)會(huì)對(duì)最終的拾取結(jié)果產(chǎn)生一定影響,使得其在實(shí)際應(yīng)用中具有一定限制。為了進(jìn)一步提高低信噪比下的拾取性能,本文在Shearlet變換基礎(chǔ)上結(jié)合S變換,提出了基于Shearlet相關(guān)性的S變換(SC-ST)初至拾取算法。該算法首先利用相鄰高頻尺度層間信號(hào)Shearlet系數(shù)相關(guān)性,增強(qiáng)有效信號(hào)系數(shù),使得信號(hào)與噪聲間具有更明顯的特征差異,然后對(duì)處理后的系數(shù)進(jìn)行S變換,有效聚集信號(hào)能量,最后基于信號(hào)與噪聲間的能量差異完成信號(hào)的初至拾取。由于S變換具有良好的時(shí)頻聚集性,在S變換時(shí)頻表示圖中可以對(duì)有效信號(hào)進(jìn)行更直觀、更準(zhǔn)確的識(shí)別,從而使得該算法具有更優(yōu)的初至拾取性能。為了驗(yàn)證SC-ST算法的有效性,本文對(duì)加入高斯白噪聲和實(shí)際噪聲的合成微地震數(shù)據(jù)進(jìn)行處理,并且與STA/LTA、AIC和Shearlet變換法進(jìn)行對(duì)比,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明SC-ST算法在對(duì)噪聲的適應(yīng)性和初至拾取準(zhǔn)確度上均優(yōu)于其他方法。此外,本文通過大量實(shí)驗(yàn)分析了SC-ST算法在不同信噪比下的初至拾取性能。實(shí)際三分量微地震數(shù)據(jù)的處理結(jié)果驗(yàn)證了SC-ST算法在初至拾取上的優(yōu)越性,它是一種有效的、具有高準(zhǔn)確度的初至拾取方法,能夠在低信噪比環(huán)境下提供準(zhǔn)確可靠的初至結(jié)果。
[Abstract]:With the large consumption of oil and gas resources, unconventional oil and gas reservoir production has become a new research hotspot, micro-seismic monitoring as its main technical means. It plays an important role in guiding the development of low permeability oil fields. First arrival pickup is an important part of micro-seismic monitoring technology and a basic step of micro-seismic data processing in wells. Automatic and accurate signal pickup is an important prerequisite for the accurate location of the source. Due to the weak energy of the effective signal and the low signal to noise ratio of the data, the traditional automatic pickup method is not ideal. Frequent mispicking or missing initial arrival seriously affects the accuracy of subsequent focal location, therefore. It is of great significance to establish a method for detecting the first arrival of microseismic signals with low SNR. In this paper, the detection of the first arrival of microearthquakes is studied. The main purpose is to improve the picking accuracy at low SNR. For the low-SNR micro-seismic data, there is no obvious difference between the time domain characteristics of the effective signal and noise, so it is difficult to complete the effective first arrival pickup in the time domain. In this paper, the Shearlet transform is introduced into the first arrival pickup, and the time-domain microseismic data are mapped to the Shearlet domain by the Shearlet transform. Based on the difference of the coefficients between the signal and the noise in the high-frequency scale layer in Shearlet domain, the initial recognition of the effective signal points is realized. Then the signal points are corrected by the scale correlation of the signal coefficients between adjacent scale layers to further improve the accuracy of signal point recognition. Finally, the first signal point after correction is regarded as the first arrival point. The processing results of simulation and actual microseismic records show that. Compared with the traditional time-window average energy ratio method (STA-LTA) and Akaike information criterion (Akaike) algorithm. The implementation of the Shearlet transform method to improve the first arrival recognition in low signal-to-noise ratio shows that it is effective and feasible to distinguish signal from noise in Shearlet domain. However, the threshold value and correction value of the method will have a certain impact on the final pick-up results. In order to further improve the pickup performance of low signal-to-noise ratio, this paper combines S transform based on Shearlet transform. A S-transform SC-ST-based first-break pickup algorithm based on Shearlet correlation is proposed. The algorithm firstly uses the correlation of Shearlet coefficients of adjacent high-frequency scale interlayer signals. Enhance the effective signal coefficient, make the signal and noise have more obvious characteristic difference, then the processed coefficient of S transform, effectively gather the signal energy. Finally, based on the energy difference between the signal and the noise, the first arrival of the signal is picked up. Due to the good time-frequency aggregation of S-transform, the effective signal can be visualized in the S-transform time-frequency representation diagram. In order to verify the effectiveness of SC-ST algorithm, the synthetic microseismic data with Gao Si white noise and actual noise are processed in this paper. And compared with the method of STAP / LTA AIC and Shearlet transform. The experimental results show that the SC-ST algorithm is superior to other methods in the adaptability to noise and the accuracy of first-break pickup. This paper analyzes the performance of SC-ST algorithm in different signal-to-noise ratio through a large number of experiments. The processing results of the actual three-component micro-seismic data verify the superiority of SC-ST algorithm in the first-arrival pickup. It is an effective method with high accuracy and can provide accurate and reliable first arrival results in low signal-to-noise ratio (SNR) environment.
【學(xué)位授予單位】：吉林大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號(hào)】：TE348;P631.4

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本文編號(hào)：1437614