人工智能在拾取地震P波初至中的应用 ——以汶川地震余震序列为例

为了准确而迅速地拾取大量地震事件的P波初至, 将深度学习方法引入微地震P波初至到时拾取研究中, 对卷积神经网络的结构进行改造, 以便适应地震波形数据的特点 P波初至拾取的要求。该算法只需要输入10 s窗口的三分量地震波形数据, 就可以自动地判定P波初至时刻, 无需扫描连续波形, 运算时间远远小于长短窗、模板匹配等传统方法。使用该算法训练汶川地震主震后2008年7—8月7467条人工拾取的余震P波初至到时, 将得到的模型对测试集中 1867条数据的计算结果与人工拾取结果对比, 误差小于0.5 s者占比达到98.9%。在低信噪比条件下, 该方法仍能保持较好的拾取能力。     

基于波形聚类分析的微地震监测事件类型判别及应用

以不同类型微地震监测事件在波形相似性上的差异为基础, 结合发生位置、走时规律和偏振方向等方面的特征, 提出一种基于波形聚类分析的微地震监测事件类型判别方法。首先使用常规的微地震事件识别算法, 快速地得到待分类的疑似事件; 然后进行波形聚类分析, 结合事件的属性特征, 实现对不同类型微地震事件及噪声事件的分类和判别。分类结果可用于波形模板匹配, 识别同类的低信噪比微地震事件; 还可将所有同类事件作为一个整体, 采用全局优化手段提高初至拾取的精度。     

利用小波变换提高地震波初至拾取的精确度

众所周知,折射静校正是中国西北地区地震资料处理中十分重要的环节,而准确地拾取初至又是折射静校正的基础.然而,这些地区的地震记录中,初至波却常常受到各种干扰的影响,使得其波形发生畸变,从而导致初至拾取不准确.文章首先分析了最常见的引起初至波难以准确拾取的情况,并提出了初至拾取预处理的方法.具体采用小波阈值去噪并结合连续小波变换的方法,恢复初至波的最大振幅波形,并突出初至波的起跳时刻,从而提高初至拾取的准确度.通过理论模型研究和实际资料试算表明,该方法具有很好的应用前景,它对于目前常用的拾取初至起跳时刻和拾取初至波最大峰值时刻的两类拾取方法,都具有非常重要的意义.     

基于 Shearlet-AIC 算法的微地震初至拾取

初至拾取是微地震数据处理的基本步骤及重要环节,在低信噪比情况下,传统的初至拾取方法性能不佳,无法满足实际需求。为此,提出一种新算法,该算法将时域 微 地 震 数 据 映 射 到 Shearlet 域,利 用 AIC(Akaike Information Criterion) 模型对 Shearlet 域各尺度层的数据实现初步识别,最小 AIC 值作为初至时刻。通过 大量实验验证 Shearlet-AIC 算法在低至 － 13 dB 信噪比下自动拾取的准确性,证实该算法优于传统初至拾取算法,解决了传统初至拾取算法在低信噪比时难以有效拾取微地震初至的难题。     

高效高精度初至波层析静校正方法及应用

研究解决三维复杂地表层析静校正耗时等问题的方法,采用快速初至时间拾取、快速表层模型折射反演、快速计算低频校正量及高频校正量、快速地表一致性和地表非一致性时差校正方法,实现了高效、高精度的快速初至波层析静校正,并经实际二维、三维资料处理证实了该方法及软件具有较高的效率,优于常规地震资料处理中所用的微测井加初至波静校正商业软件的处理效果。     

复杂地区高背景噪音下初至拾取技术

在复杂地表进行地震勘探,受到表层剧烈变化的和地面障碍的影响,原始地震记录的初至形态会严重畸变,特别是在低能量高背景噪音情况下,本来就不清晰的初至受到高能背景噪音的影响更加难以分辨。利用笔者提出的初至拾取预处理方法可以大大提高初至信号与背景噪音的信噪比,从而绝对提高初至拾取的精度和效率。不但为静校正计算提供准确的初至信息,而且可以使其用于炮点位置质量监控。     

苏里格地区转换波初至识别方法研究

P-SV转换波静校正是转换波处理中的一个难题,常规的纵波静校正方法不能用于转换波处理。利用初至波进行纵波静校正取得了很好的效果,但是由于转换波初至识别和拾取困难,针对转换波的折射静校正方法一直没有得到较好的应用。对转换波初至的组成和特点进行了讨论,通过推导共检波点道集中初至的时距曲线得到了共检波点道集中P-P-P波初至和P-P-SV波初至在一定偏移据范围内平行的结论。根据这一结论,提出了共检波点域初至波叠加法确定转换波初至的算法,并对苏里格地区的转换波资料进行了转换波初至识别,取得了满意的效果。     

基于叠前波场模拟的合成地震记录层位标定

常规合成地震记录层位标定方法没有考虑多次波和转换波以及处理过程对层位标定的影响.为减小合成地震记录与井旁地震道在波场特征上的差异,提高合成地震记录层位标定的精度,提出基于叠前波场模拟的合成地震记录层位标定方法:首先,利用常规方法进行测井曲线编辑和地震子波提取;第二,利用反射率法模拟井旁共反射点道集;第三,对模拟的共反射点道集进行正常时差校正和叠加;最后,以叠加道作为合成地震记录对地震反射进行层位标定.试验结果表明,此方法改善了合成地震记录与井旁地震道之间在地震反射上的一致性,提高了层位标定的可靠性.     

基于模板识别方法探测断层结构

在模板识别和地震相对定位方法的基础上, 提出一种探测断层结构的地震学方法。借用为了发现更多相似地震而在模板识别方法基础上提出的弱模板识别方法, 探测与模板地震有空间位置差异的地震, 然后根据波形互相关得到的到时差确定新识别出的地震相对于模板地震的空间分布。由于该方法对相似度要求较低, 且因计算量小而可以扫描更长时间的地震记录, 所以可以探测到更多能够比较精准地刻画断层细结构的微地震。利用渤海湾地区40天的地震波数据, 初步证明了这一方法的可行性。     

基于深度学习的井间地震CT初至自动拾取方法

井间地震CT方法能够有效探测岩溶等不良地质,而拾取地震波的初至对其反演结果至关重要.以往井间地震CT初至拾取通过手动标定,效率低,无法满足模型训练要求.本文基于人工源地震初至的时距特征,提出了一种基于深度学习的地震初至训练样本库快速标定方法.利用人工合成数据训练初始网络模型,采用少量人工标定实测数据进一步训练,基于该网络模型对未标定的井间地震实测数据剖面进行初至拾取,采用长短时窗比法修正曲线拟合结果,对仍不理想的拾取结果进行人工判别和改正,并将准确标定数据加入训练集,形成新的网络模型;通过迭代实现数据集再生成并获得后续阶段的网络模型.基于上述方法完成了80 000道数据的初至拾取,在充分训练后神经网络具备较高的拾取精度,采用3840组数据对该模型进行测试,发现预测结果与人工拾取结果对比的绝对误差值小于0.2ms的数据占91.8%,说明该方法是一种切实有效且高效的井间地震CT初至拾取方法.     

虚拟地震台阵双差测深法及应用

提出虚拟地震台阵双差测深法。通过多道互相关,测量密集观测台阵中相邻台站间SsPmp波与Ss波到时差的差值,然后求解最小二乘意义下每个台站SsPmp波与Ss波的到时差。该方法利用台阵优势,可以有效地降低到时差测量误差,有利于准确地估计地壳厚度。将该方法应用在模拟数据和“中国地震科学台阵探测计划”台阵数据上,测量精度显著提高。     

基于射线追踪的微地震信号正演模型

为了更准确地收集微地震信号,采用射线追踪的方法对多震源微地震数据进行正演模拟。首先根据射线 追踪试射法原理,不断修正初始出射方向,通过反复迭代获得最优出射角,最终得到精确的射线路径以及多道 合成微地震响应记录,实现正演过程。基于射线追踪的正演结果能准确地反映地层结构的运动学特征,是一种 快速、准确的微地震正演方法。通过对地震波传播规律的分析,反演结果表明,建立的正演模型能为微地震信 号处理、反演以及震源定位研究提供帮助。     

Ability to detect weak effective seismic signals by utilizing chaotic vibrator system

Taking the advantage of CVS (Chaotic Vibrator System) sensitivity of large-scale periodic phase-state response to quasi-periodic or periodic signals,a series of numerical experiments were made to understand the ability of CVS to detect weak effective seismic signals in the common-shot seismic record distorted by strong stochastic noise. The re-sults demonstrate that the large-scale periodic phase-states of CVS are correlated with the signal composition of the quasi-periodic wavelet sequence constructing from horizontal moveout of seismic events,noise strength and the noise distortion de-gree to signal. For the same kind of events,the higher the noise distortion degree is,the lower the detectable SNR can be reached by CVS. For seismic data with the same noise distortion degree,the closer the scanning seismic velocity (the trial moveout ve-locity) approaches to the accurate velocity,the higher the detectable SNR can be reached by CVS. More-over,the truncating scanning velocities form an asymmetric belt,which indirectly makes CVS achieve a large-scale periodic phase-state and then the ratio of wavelet distortion coefficients in events can be a biggish variable scope.     

超大偏移距地震资料处理方法

超大偏移距地震资料处理中,保护好各种有效信息是处理好该类资料的关键,而超大偏移距采集到的远偏移距反射信息不符合双曲线规律,用常规动校正方法后出现过动校正和拉伸等问题,难以完成地质要求。针对超大偏移距地震资料动校正出现的问题进行了剖析,为解决该类资料的处理,分析了各向同性介质中非双曲线动校正的方法原理,结合超大偏移距地震资料的特点,对超大偏移距资料广角反射信息的应用和沙漠地区资料处理方法进行了探讨。经实际资料处理后,取得了较为满意的效果。     

横向各向同性介质中的地震波传播特性

在各向异性介质中 ,地震波的传播特性随传播方向而变化 ,常表现为地震波传播的相角和群角、相速度和群速度的不一致性。应用理论模型计算方法研究了具有垂直对称轴的横向各向同性介质中P波、SV波的传播规律和Thomsen参数对P波相速度的影响。计算表明 ,横向各向同性介质中的P波与SV波的相速度曲线不再是各向同性介质中的圆形。就相速度而言 ,在垂直方向附近 ,SV波的速度变化要比P波明显得多 ;Thomsen参数vS0 对P波相速度的影响非常小。研究结果对各向异性介质中的弹性参数反演、速度反演、NMO、DMO及时间域的偏移有着重要意义。     

基于改进的STA/LTA方法的微地震P波自动拾取技术

基于STA/LTA方法,提出了一种改进的自动拾取P波到时算法.引入权重因子K,构建了一种新的特征函数,提出寻找STA/LTA曲线上的最大值对应时刻为P波到时的方法,并运用Matlab对冬瓜山铜矿微震事件进行初至拾取分析.结果表明:该方法能够准确地拾取微地震P波初至,减少了传统的STA/LTA算法需要调整触发阈值(Thr)的过程,克服了固定阈值不能适应复杂多变信号到时拾取的缺点,具有抗噪性强、稳定性强、拾取精确度高等优势.     

海水层静校正的综合解决方案研究

大面积的海上三维地震勘探经常需要数月的采集周期,采集期间的海水层潮汐现象及物性变化会产生诸如潮汐校正和冷水校正等严重的静校正问题。现论述了一种综合的水层静校正方法来解决上述问题。该方法是通过在CDP道集上拾取水底、反演水底时间求取水速、水底倾角和方位角,根据拾取的水底时间和测算的水速度求取并应用冷水校正,然后用求取的零偏移距到达时间与参考时间的差值计算并应用潮汐校正。该方法在某深水区三维地震资料的应用上取得了明显的效果。     

矿山微震信号小波分析与研究

 针对目前人工信号识别技术和傅里叶变换在分析识别矿山微震信号时的局限性,提出Matlab小波工具箱分析方法。首先对矿山实际监测到的干扰矿震信号进行小波变换,对小波分解之后的矿震信号进行频谱分析,结果表明能够准确地观察到信号的突变点,确定矿震信号P波初到时,从而更加精确得出矿震震源的位置和能量大小;其次对受干扰矿震信号进行小波消噪,同时对小波分析的4种阈值降噪方法进行分析对比,发现无偏似然估计阈值效果最好,显示了小波分析的强大消噪功能。研究结果表明,小波分析具有良好的矿震信号识别效果和消噪能力,是矿震信号处理和分析的一种有效方法。     

微地震事件震源机制求解技术

微地震技术是通过监测致密储层压裂改造产生的微地震波,用于评价分析压裂效果、指导压裂工艺优化的地球物理技术。根据微地震事件的震源机制解可以描述压裂过程中裂缝破裂情况,能够更好地分析水力压裂裂缝的延伸和展布特征。利用纵波初至来估算震源机制解是一种比较直接的反推震源性质及破裂过程的方法,但该方法对微地震监测数据的品质要求较高,既需要足够多的台站监测纵波信号,又要求纵波初至具有较高的信噪比。针对常规方法的不足,采用纵波和横波的能量比计算微地震震源机制解,即通过纵横波能量比值来判定压裂震源点是剪切性破裂还是拉张性破裂。将纵横波能量比方法与常规矩张量反演方法进行对比,两者计算结果具有较高的相关性,微地震监测实际数据验证了该方法的可行性和有效性。