本发明涉及油田开发
技术领域：
，特别是涉及到一种基于网格搜索的井下微地震事件实时反演定位方法。
背景技术：
：水力压裂是油气田生产开发过程中用来实现增产增注的主要手段之一。七十年代以来，低渗透性和特低渗透性油气层广泛采用大型水力压裂。研究裂缝的发育过程，预测水力压裂效果，并确定最佳方案对于压裂施工具有重要的指导意义。压裂过程模拟的研究最早可追溯至六十年代，当时的研究局限于完全忽略岩石力学分析的公式和后来发展起来的一些简单的二维模型，但是这些模型并不符合一般的现场实际压裂的条件。八十年代，压裂过程的分析研究取得了较大进展，但是距离完全成熟地应用于实际生产还有一定的差距。对于建立完善的压裂分析方法，研究可靠的裂缝诊断方法是一个重要课题。在水力压裂和油气开采过程中，人们发现在向井底注水加压的过程中，地下会发生大量的可记录水平的微震，这自然引发了人们关于利用这些微震来进行压裂检测的思考。之后，随着人们对岩石破裂声发射现象研究的不断加深以及微震检测在采矿业中的广泛应用，石油工业界也开始逐渐认可通过检测水力压裂过程中产生的微震来描述地下裂缝发育过程的方法。从20世纪70年代开始，人们进行了一系列针对水力压裂微震监测的试验，这些试验证明了水力压裂的确可以诱发大量微地震，利用这些微地震事件进行压裂监测也取得了初步的成功。随着微地震监测设备和数据处理方法的不断进步，记录到的微地震数据质量越来越高，人们对微地震的研究也更加深入，并且取得了大量对实际生产具有重要指导意义的研究成果。时至今日，微地震已经发展成为了一种进行水力压裂监测的重要技术 手段，并且在页岩油气、致密砂岩油气等非常规油气资源开发领域取得了巨大成功。微地震的应用中，需要反演出震源的准确位置，如何精确反演出震源位置坐标是微地震应用的一项关键技术。随着微地震技术的迅速发展，微地震定位算法及实现技术不断地创新与改进，在最初出现的震源定位方法中，主要是基于直达波初至与地层模型的反演方法，初至反演的定位方法基本可以分为两大类：直接定位和相对定位。第一类方法的基本思路基本上都是基于模型的正反迭代反演，利用拾取的直达P、S波初至反演震源位置或发震时刻，使得模拟的初至与实际拾取的初至误差达到最小，这种方法是目前应用最为广泛的一种方法；另一类方法也就是相对定位方法，该方法认为地震事件不是单个出现而是成簇出现，而且波形上具有相似性，在这些成簇出现的微地震事件中会有一个或多个能量强的地震事件，对这些强事件利用直接定位的方法进行位置反演得到震源位置，再根据波形的相似性对其他能量较弱的微地震事件进行定位。目前常用的震源定位算法大都需要用到微地震事件P波和S波的到时信息，某些微地震事件由于其信噪比较低，拾取出的初至到时通常存在较大误差，因此，研究一种具有较强抗噪性的震源定位方法是非常有必要的。为此我们发明了一种新的基于网格搜索的井下微地震事件实时反演定位方法，解决了以上技术问题。技术实现要素：本发明的目的是提供一种提供用于微地震震源定位技术的基于网格搜索的井下微地震事件实时反演定位方法。本发明的目的可通过如下技术措施来实现：基于网格搜索的井下微地震事件实时反演定位方法，该基于网格搜索的井下微地震事件实时反演定位方法包括：步骤1，在井口下包含微地震源的空间中建立速度模型；步骤2，对微地震事件进行P波、S波初至时间拾取；步骤3，计算微地震事件每道记录P波初至的偏振度和偏振方向；步骤4，建立反演目标函数，波场正演计算网格点到观测系统的理论初至走时；步骤5，计算目标函数值， 确定震源位置；步骤6，计算震源的三维空间位置坐标。本发明的目的还可通过如下技术措施来实现：步骤1包括：根据声波测井资料及其它速度资料对井口下包含微地震源的空间中建立初始速度模型；通过使用射孔记录或其它定位记录的初至时差以及已知的接收、激发位置信息，在初始速度模型的基础上进行反演获得精确的速度模型。步骤2包括：从微地震监测资料中识别出微地震事件；对识别出的微地震事件进行P波、S波初至拾取。在步骤3中，使用极化分析方法计算每道记录P波初至的偏振度P和偏振方向α，P和α的计算式分别为：P=1-λ2λ1,]]>α=tan-1(uyux),]]>M是协方差矩阵，其中XYZ对应三个空间方向，i是采样的空间序号，E(X)是指变量的均值，其中λ1、λ2、λ3为协方差矩阵M的三个特征值，并且λ1＞λ2＞λ3，u1＝[ux,uy,uz]为M最大特征值对应的特征向量，该协方差矩阵M的定义式为：M=E[(Xi-E[Xi])2]E[(Xi-E[Xi])(Yi-E[Yi])]E[(Xi-E[Xi])(Zi-E[Zi])]E[(Yi-E[Yi])(Xi-E[Xi])]E[(Yi-E[Yi])2]E[(Yi-E[Yi])(Zi-E[Zi])]E[(Zi-E[Zi])(Xi-E[Xi])]E[(Zi-E[Zi])(Yi-E[Yi])]E[(Zi-E[Zi])2]]]>偏振度P反映了极化程度，其值的范围为0～1，其中P＝1表示信号为线性偏振，如地震信号；P＝0表示信号为圆偏振，如随机噪声。步骤4包括：建立空间三维坐标系统；利用微地震事件提取出的P波、波初至到时建立反演目标函数；将三维目标区域进行网格剖分，假设每一个网格点为震源可能存在的 位置，通过利用波场正演方法计算网格中每个点到观测系统的理论初至走时。在步骤4中，利用微地震事件提取出的P波、S波初至到时建立如下反演目标函数：Fobj=γΣi=1M[(Tpi-tpi-To)2+(Tsi-tsi-To)2]/2+(1-γ)Σi=1M[(Tpi-Tsi)-(tpi-tsi)]2]]>其中To=1MΣi=1M[(Tpi-tpi)+(Tsi-tsi)]/2]]>分别为拾取出的P波、S波初至到时，分别为通过波场正演得到的P波、S波走时，γ为介于0～1之间的权值系数，Fobj是指反演的目标函数，i指各级井下仪器编号，共有M级，这个目标函数方程的意思是各级分别求取理论到时与实际到时的差，然后带入方程求平均。在步骤5中，将该理论初至走时输入上述目标函数中计算得到每个点的目标函数值，选取目标函数的最小值作为震源的真实位置，由此得到震源的方位角和距离、深度信息。在步骤6中，在得到震源的方位角和距离、深度信息后，利用三维坐标系统通过换算可得到震源的位置坐标。本发明中的基于网格搜索的井下微地震事件实时反演定位方法，运算速度快，效率高；抗噪性强，对于信噪比较低的微地震事件可以进行较为准确的微震源定位；使微震源定位结果更为准确，可靠，提高了微地震监测结果的解释精度。附图说明图1为本发明的基于网格搜索的井下微地震事件实时反演定位方法的一具体实施例的流程图；图2为本发明的一具体实施例中实际微地震震源及观测系统的布设位 置的示意图；图3为本发明的一具体实施例中合成到时数据的示意图；图4为本发明的一具体实施例中震源定位结果的示意图。具体实施方式为使本发明的上述和其他目的、特征和优点能更明显易懂，下文特举出较佳实施例，并配合附图所示，作详细说明如下。如图1所示，图1为本发明的基于网格搜索的井下微地震事件实时反演定位方法的流程图。参照图1，在步骤110，在井口下包含微地震源的空间中建立速度模型。这里可在井口下包含微地震源的空间中建立速度模型。步骤可包括：根据声波测井资料及其它速度资料对井口下包含微地震源的空间中建立初始速度模型；通过使用射孔记录或其它定位记录(导爆索，邻近井激发等)的初至时差以及已知的接收、激发位置信息，在初始速度模型的基础上进行反演获得精确的速度模型。这里建立速度模型技术属于现有技术，为了不模糊本发明的主题，将不在这里进行详细描述。在步骤120，对微地震事件进行P波、S波初至时间拾取的步骤可包括:从微地震监测资料中识别出微地震事件；对识别出的微地震事件进行P波、S波初至拾取。在步骤130，计算微地震事件每道记录P波初至的偏振度和偏振方向，确定震源方位角的步骤可包括：使用极化分析方法计算微地震事件每道记录P波初至的偏振度和偏振方向。使用极化分析方法计算每道记录P波初至的偏振度P和偏振方向α。P和α的计算式分别为：P=1-λ2λ1,]]>α=tan-1(uyux),]]>M是协方差矩阵，这是一个概率学中的标准定义式，其中XYZ对应三 个空间方向，i是采样的空间序号，E(X)是指变量的均值。其中λ1、λ2、λ3(λ1＞λ2＞λ3)为协方差矩阵M的三个特征值，u1＝[ux,uy,uz]为M最大特征值对应的特征向量，该协方差矩阵M的定义式为：M=E[(Xi-E[Xi])2]E[(Xi-E[Xi])(Yi-E[Yi])]E[(Xi-E[Xi])(Zi-E[Zi])]E[(Yi-E[Yi])(Xi-E[Xi])]E[(Yi-E[Yi])2]E[(Yi-E[Yi])(Zi-E[Zi])]E[(Zi-E[Zi])(Xi-E[Xi])]E[(Zi-E[Zi])(Yi-E[Yi])]E[(Zi-E[Zi])2]]]>偏振度P反映了极化程度，其值的范围为0～1，其中P＝1表示信号为线性偏振，如地震信号；P＝0表示信号为圆偏振，如随机噪声。在步骤140，建立目标反演函数，波场正演计算网格点到观测系统的理论初至走时可包括：建立空间三维坐标系统；利用微地震事件提取出的P波、波初至到时建立反演目标函数；将三维目标区域进行网格剖分，假设每一个网格点为震源可能存在的位置，通过利用波场正演方法计算网格中每个点到观测系统的理论初至走时。利用微地震事件提取出的P波、S波初至到时建立如下反演目标函数：Fobj=γΣi=1M[(Tpi-tpi-To)2+(Tsi-tsi-To)2]/2+(1-γ)Σi=1M[(Tpi-Tsi)-(tpi-tsi)]2]]>其中To=1MΣi=1M[(Tpi-tpi)+(Tsi-tsi)]/2]]>分别为拾取出的P波、S波初至到时，分别为通过波场正演得到的P波、S波走时，γ为介于0～1之间的权值系数。Fobj是指反演的目标函数。i指各级井下仪器编号，共有M级。这个目标函数方程的意思是各级分别求取理论到时与实际到时的差，然后带入方程求平均。在步骤150，计算目标函数值，确定震源位置的步骤可包括：将该走时信息输入上述目标函数中计算得到每个点的目标函数值，选取目标函数的最小值作为震源的真实位置。在步骤160，计算震源的三维空间位置坐标可包括：在得到震源的方位角和距离、深度信息后，利用三维坐标系统通过换算可得到震源的位置坐标。在应用本发明的一具体实施例中，所采用的物理模型为一个一维水平层状模型，该模型参数见表1。表1地层模型参数假设实际微地震震源位置为[50m,2250m]，图2显示了微地震震源与观测系统的布设位置。首先通过采用射线追踪算法正演计算得到合成的到时数据，并通过添加一组随机数来表示初至拾取误差，如图3所示，其中a图为P波到时，b图为S波到时。在利用网格搜索算法进行定位时，我们选取的搜索范围为水平距离0～100m，垂直距离为2200～2300m，网格大小为1m×1m。图4显示的是根据本文提出的目标函数搜索得到的震源定位结果，其中，中心的圆圈表示真实震源位置，星号表示反演得到的震源位置，颜色的深浅表示不同目标函数值。通过该图可知，反演得到的震源位置为[49m,2247m]，该反演结果与真实的微地震震源位置仅相差了不足4m，证明了利用本文方法能够反演得到较为准确震源位置。当前第1页1 2 3