一种基于剪切波与Akaike信息准则的微地震初至拾取方法与流程

技术特征：

1.一种基于剪切波与Akaike信息准则的微地震初至拾取方法，其特征在于，包括下列步骤：

1)微地震二维记录获取：

微地震监测分为井中监测和地面监测两种方式，通过在井中或周围的地面布置检波器排列接收生产活动所产生或诱导的微小地震事件，注入作业期间引发的微地震事件在空间和时间上的分布是复杂的，但不是随机的，1Km范围内用适当的灵敏仪器就可以接收到，大多数微地震事件频率范围介于50～1500Hz之间，持续时间小于1s，在微地震记录上一般表现为清晰的脉冲；越弱的微地震事件，其频率越高，持续时间越短；能量越小，破裂的长度就越短；

2)微地震二维记录的分频处理：

(1)基于剪切波的多尺度分解：

(2)重构记录的获取：

根据微地震信号及噪声的频率特性对上述多尺度分解结果进行重构，方案为：高频成分可以选择m个尺度层H₁、H₂、…、H_m叠加后整体经剪切波反变换重构为u_a，低频成分H_m+1…H_n及L_n可以分别重构u_b、u_c、…；

3)基于AR-AIC的初至拾取：

(1)单道记录的初至拾取

(2)微地震二维记录的初至判断

首先利用式(9)对二维记录的分频处理结果u_a、u_b、u_c、…的各道分别进行判断，将各道AR-AIC极小值对应的时刻标记到各分频处理结果中，其次根据不同地区数据的信噪比及信号的频率成分，从标记好的分频处理结果中选择差异较小的AR-AIC结果，经适当加权最终得出微地震二维记录的初至判断结果。

2.根据权利要求1所述的一种基于剪切波与Akaike信息准则的微地震初至拾取方法，其特征在于，监测井采用压裂井。

3.根据权利要求1所述的一种基于剪切波与Akaike信息准则的微地震初至拾取方法，其特征在于，步骤2)微地震二维记录的分频处理中(1)基于剪切波的多尺度分解，具体包括：

根据Shearlet变换的多尺度分解特性，将原始二维记录u(i,j)进行拉普帕斯金字塔(LP)分解，得到一次尺度分解结果的高频部分H₁及低频成分L₁如下式：

L₁(i,j)＝∑h(m,n)u(2i+m,2j+n) (1)

$H_1(i,j)=u(i,j)-\mathrm{\Σ}g(m,n)L_1(\frac{i-m}{2},\frac{j-n}{2})---\left(2\right)$

其中h为分析滤波器的冲击响应，g为综合滤波器的冲击响应，g与h具有对称性，对上述低频成分L₁继续进行第二次尺度分解，产生高频成分H₂及低频成分L₂；之后每一次尺度分解都针对上一次分解的低频结果而进行，可通过下式迭代得到各层的的高频部分H_k及低频部分L_k，k≥2；

L_k(i,j)＝∑h(m,n)L_k-1(2i+m,2j+n) (3)

$H_k(i,j)=L_{k-1}(i,j)-\mathrm{\Σ}g(m,n)L_k(\frac{i-m}{2},\frac{j-n}{2})---\left(4\right)$

经n次分解后，共产生n+1个尺度层，分别为H₁、H₂…、H_n及L_n。

4.根据权利要求1所述的一种基于剪切波与Akaike信息准则的微地震初至拾取方法，其特征在于，步骤3)基于AR-AIC的初至拾取中(1)单道记录的初至拾取，包括：

若单道微地震信号x(t)是一个平稳过程，则可以用AR模型表示为：

$x\left(t\right)=\underset{m=1}{\overset{M}{\mathrm{\Σ}}}a\left(m\right)x(t-m)+\mathrm{\ϵ}\left(t\right)---\left(5\right)$

其中M是模型阶数，a(m)是系数，ε(t)是具有零均值和方差为的平稳白噪声序列；某时刻t_k对应的Akaike信息准则值(AIC)应为：

$A\left(k\right)=(k-M)\lg \left({\mathrm{\σ}}_1^2\right)+(N-M-k)\lg \left({\mathrm{\σ}}_2^2\right)+C---\left(6\right)$

其中和分别为t_k时刻前后的信号方差，N为整个序列的长度，C为常数；

假设t_p时刻为初至，即认为系统模型在t_p点前后分别对应随机噪声和含噪微地震信号，用AR模型表示分别为：

$x\left(t\right)=\underset{m=1}{\overset{M_1}{\mathrm{\Σ}}}{a}_1\left(m\right)x(t-m)+{\mathrm{\ϵ}}_1\left(t\right),t_1\≤t\≤t_p---\left(7\right)$

$x\left(t\right)=\underset{m=1}{\overset{M_2}{\mathrm{\Σ}}}{a}_2\left(m\right)x(t-m)+{\mathrm{\ϵ}}_2\left(t\right),t_p\<t\≤t_N---\left(8\right)$

式中M₁和M₂分别为噪声和微地震信号的阶数，N为微地震记录的长度，t_p时刻前后的序列分属不同的平稳过程，即整个序列为非平稳过程，故利用(6)式求得的AR-AIC值会对应局部最小值，在(6)式的求解中，参照Maeda提出的简便算法，利用下式求取AR-AIC值：

$A\left(k\right)=k\lg \left({\mathrm{\σ}}_1^2\right)+(N-k-1)\lg \left({\mathrm{\σ}}_2^2\right)---\left(9\right)$

根据(9)式的结果找到第一个局部极值点并将该点判定为初至时刻。