本文關(guān)鍵詞：微地震波形初至拾取及速度模型校正研究

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【摘要】：隨著我國(guó)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展,油氣產(chǎn)量的需求不斷提高,國(guó)內(nèi)各大油田中以低滲透油氣儲(chǔ)量占主體,該段位油氣具有開(kāi)采難度大、要求條件高的特點(diǎn),能否提高低滲透油氣開(kāi)采的效率對(duì)我國(guó)經(jīng)濟(jì)健康發(fā)展,人們?nèi)粘Ｉ畎捕肮まr(nóng)業(yè)正常生產(chǎn)具有重要意義。水力壓裂監(jiān)測(cè)作為低滲透油氣開(kāi)采的一個(gè)重要手段,是油氣井增產(chǎn)增注的重要措施。而微地震監(jiān)測(cè)技術(shù)作為水力壓裂監(jiān)測(cè)的一個(gè)重要環(huán)節(jié),反演結(jié)果直接關(guān)系到了監(jiān)測(cè)效果的評(píng)定。但實(shí)際工作中,震源參數(shù)難以掌控,射孔時(shí)間無(wú)法精確捕獲等因素,使得精確反演微地震事件成為了一項(xiàng)艱巨的任務(wù)。在影響微地震事件反演的諸多因素中,以信號(hào)初至拾取及速度模型校正影響最為顯著。主要由于波形在地層傳播過(guò)程中,受地層濾波等因素干擾,會(huì)損失掉部分波形能量;地面采集時(shí),數(shù)據(jù)容易混入外界噪聲,信號(hào)的部分有用信息會(huì)被噪聲壓制,因此如何壓制噪聲,突顯信號(hào)有效信息成為能否精確拾取初至的關(guān)鍵。速度模型方面,由于水利壓裂過(guò)程中,地層速度會(huì)隨著注沙注水過(guò)程而不斷改變,因此初始聲波測(cè)井速度模型無(wú)法直接應(yīng)用于微地震震源反演,速度模型的校正工作也變得十分重要。微地震數(shù)據(jù)初至拾取的準(zhǔn)確性直接關(guān)系到后續(xù)震源位置定位的精度。因此,需要使用高效、精確的拾取方法進(jìn)行數(shù)據(jù)處理。目前主流的拾取方法中,分維形、AIC法由于算法復(fù)雜度比較高,難以進(jìn)行單獨(dú)拾取;而能量窗拾取方法雖然原理簡(jiǎn)單,適用度高,但受數(shù)據(jù)信噪比影響較大。針對(duì)微地震數(shù)據(jù)信噪比較低的特點(diǎn),可以通過(guò)小波閾值函數(shù)進(jìn)行噪聲壓制處理。但傳統(tǒng)的小波閾值函數(shù)中,硬閾值函數(shù)處理后重構(gòu)數(shù)據(jù)可能會(huì)發(fā)生震蕩現(xiàn)象;而軟閾值函數(shù)處理后的數(shù)據(jù)可能會(huì)有噪聲壓制不明顯的特點(diǎn)。為此,提出新型改進(jìn)閾值函數(shù)進(jìn)行降噪,在通過(guò)不同尺度下分層及能量窗法進(jìn)行拾取。與傳統(tǒng)方法相比,在計(jì)算精度上有了一定的提升,為更好的處理微地震數(shù)據(jù)提供了可能。震源位置的反演是微地震監(jiān)測(cè)的核心步驟,而精確的震源位置反演必建立在高效的數(shù)據(jù)正演基礎(chǔ)上。地震波的正演主要包括射線追蹤及有限差分兩個(gè)方面,有限差分具有規(guī)模較大,耗時(shí)較多的特點(diǎn),因此實(shí)用性較低。而射線追蹤雖然方法較多,但很多方法缺點(diǎn)明顯。如彎曲法雖然效率可觀,但傳播路徑較長(zhǎng),或者界面較多時(shí)可能產(chǎn)生多解得現(xiàn)象;試射法則受射入角度影響較大。針對(duì)上述問(wèn)題,為在三維地質(zhì)模型下尋找一個(gè)高效的正演方法,以逐段迭代及二分法進(jìn)行數(shù)據(jù)正演。通過(guò)對(duì)山西婁煩課題組開(kāi)展的微地震監(jiān)測(cè)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理,以較小的耗時(shí)代價(jià)獲取了較高的計(jì)算精度。速度模型是影響震源位置反演的關(guān)鍵因素。在微地震監(jiān)測(cè)過(guò)程中,存在聲波測(cè)井速度曲線過(guò)于粗糙(會(huì)隨著注沙,注水等過(guò)程改變),射孔時(shí)間難以掌握等困難,都會(huì)影響微地震事件定位精度。為此尋找一個(gè)高效的速度模型校正方法尤為必要。本文先對(duì)求解非線性問(wèn)題的幾種主要算法進(jìn)行概述,從原理方面了進(jìn)行說(shuō)明,分析這些方法的優(yōu)劣性。其中遺傳算法具有初值依賴度低,而收斂速度慢的特點(diǎn);而L-M算法具有局部搜索時(shí)間短,準(zhǔn)確性高,但初值依賴度高的特點(diǎn)。因此,提出遺傳算法與L-M算法聯(lián)合進(jìn)行速度模型的校正研究。與傳統(tǒng)的非線性求解方法相比,在聲波測(cè)井初始模型的基礎(chǔ)上,能以較高效、較準(zhǔn)確的方式進(jìn)行速度模型的校正。通過(guò)微地震數(shù)據(jù)的正反演模擬以及野外微地震數(shù)據(jù)實(shí)測(cè)處理的結(jié)果分析,證實(shí)了該方法具有一定的可行性。
【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)】：TE357.1;P631.4

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