本文關(guān)鍵詞：微地震監(jiān)測(cè)一維速度模型反演及微震偏移定位和成像研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：在微地震監(jiān)測(cè)中,一個(gè)介于微地震事件和臺(tái)站之間的準(zhǔn)確的地下速度模型的建立對(duì)于微地震事件的監(jiān)測(cè)起到了至關(guān)重要的作用。通常來說,射孔事件(Perforation Shot)被用于勘探區(qū)域地下速度模型的計(jì)算。然而,這些射孔事件的發(fā)震時(shí)刻往往是未知或者不準(zhǔn)確的。為了減少不準(zhǔn)確的到時(shí)信息帶來的速度模型估計(jì)的潛在誤差,我們發(fā)展了一個(gè)基于臺(tái)站對(duì)走時(shí)殘差來搜索最佳地下層狀速度模型的方法,而避免使用不準(zhǔn)確的走時(shí)信息。臺(tái)站對(duì)走時(shí)殘差方法的另一個(gè)優(yōu)點(diǎn)在于射孔事件波形的互相關(guān)(Waveform Cross-correlation)信息可以用于計(jì)算更加精確的臺(tái)站對(duì)走時(shí)殘差,因?yàn)檫@些射孔事件在不同井中臺(tái)站上得到的波形記錄相似度很高。由于在反演一維速度模型時(shí)目標(biāo)函數(shù)的非線性較強(qiáng),我們引入了差分進(jìn)化算法(Differential Evolution Algorithm, DE算法)來對(duì)最優(yōu)速度模型進(jìn)行全局搜索。相比于網(wǎng)格搜索(Grid-search Method)算法,差分進(jìn)化算法的計(jì)算效率更高。為了檢驗(yàn)該方法,我們建立了一個(gè)以井下微地震監(jiān)測(cè)系統(tǒng)為背景的合成數(shù)據(jù)測(cè)試,并且該方法較好地還原了真實(shí)速度模型。同時(shí),我們也將該算法應(yīng)用于一個(gè)實(shí)際的非常規(guī)油氣資源開采項(xiàng)目中。相比于從聲波測(cè)井(Sonic Well Log)中得到的速度模型,利用該方法搜索到的速度模型對(duì)走時(shí)殘差的擬合更好,并且可以較好地對(duì)射孔事件進(jìn)行重定位。獲得準(zhǔn)確的速度模型的目的在于對(duì)水力壓裂(Hydraulic Fracturing)過程中的微地震事件進(jìn)行定位。由于傳統(tǒng)的基于到時(shí)拾取的地震定位方法對(duì)拾取精度的要求較高,而對(duì)于微地震信號(hào)來說信噪比(Signal to Noise Ratio)通常較低,準(zhǔn)確的震相到時(shí)拾取往往比較困難：并且,該方法由于需要對(duì)到時(shí)進(jìn)行拾取,精確的人工拾取往往會(huì)比較緩慢,而自動(dòng)拾取方法準(zhǔn)確度又較低,因此利用該方法對(duì)微地震事件進(jìn)行定位較為滯后,無法滿足實(shí)際生產(chǎn)中的實(shí)時(shí)要求。因此,我們引入了基于偏移的連續(xù)波形微地震實(shí)時(shí)定位,用以解決上述問題。同基于人工拾取的微地震定位結(jié)果相比,基于偏移的連續(xù)波形微地震定位結(jié)果有一定的符合性,可以用于微地震事件對(duì)于水力壓裂產(chǎn)生的裂縫的分布及發(fā)育進(jìn)行刻畫從而指導(dǎo)生產(chǎn)。同時(shí),該方法保證了對(duì)生產(chǎn)過程中產(chǎn)生的微地震事件進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)的可能性,便于根據(jù)實(shí)際情況對(duì)生產(chǎn)進(jìn)行相應(yīng)的調(diào)整,提高生產(chǎn)效率和保證人員安全。
【關(guān)鍵詞】：微地震監(jiān)測(cè) 水力壓裂 水平層狀一維速度模型 臺(tái)站對(duì)走時(shí)殘差 差分進(jìn)化算法 偏移地震定位 TFI(Tomographic Fracture Imaging) 裂縫分布
【學(xué)位授予單位】：中國(guó)科學(xué)技術(shù)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TE357;P315.6
【目錄】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-10
• 第1章 緒論10-15
• 1.1 研究背景及意義10-12
• 1.2 一維速度模型反演12-13
• 1.3 基于偏移的地震定位方法13-15
• 第2章 水平層狀一維速度模型反演15-34
• 2.1 射孔事件走時(shí)信息的建立15-17
• 2.2 用于反演速度模型的全局優(yōu)化算法17-19
• 2.3 合成數(shù)據(jù)測(cè)試19-29
• 2.4 實(shí)際數(shù)據(jù)應(yīng)用29-33
• 2.5 本章小結(jié)33-34
• 第3章 基于偏移的微地震定位和連續(xù)波形疊加裂縫成像34-70
• 3.1 波形相似度34-35
• 3.2 TOMOGRAPHIC FRACTURE IMAGING(TFI)35-37
• 3.3 合成數(shù)據(jù)測(cè)試37-52
• 3.4 實(shí)際數(shù)據(jù)應(yīng)用52-68
• 3.5 本章小結(jié)68-70
• 第4章 結(jié)論和展望70-73
• 4.1 結(jié)論70-71
• 4.2 研究展望71-73
• 參考文獻(xiàn)73-77
• 致謝77-79
• 在讀期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文與取得的其他研究成果79

【相似文獻(xiàn)】

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