地面微地震监测数据处理难点及对策

地面微地震监据处理难点及对策崔庆辉;尹成;刁瑞淌新民;芮拥军【摘要】地面微地震监测相对井中微地震监测具有更大的难度,主要表现为信号弱、 噪音强、速度建模困难等,而实际应用中缺少有效的处理技术，制约着地面微地震技 术的发展.根据实际地面微地震监测数据的分析，针对性地提出了地表有源噪音自动 识别压制、井震联合速度建模及优化、全波形能量叠加定位等一系列的针对性处理 技术,通过提高地面微地震信号的信噪比、有效事件识别准确率及速度模型精度保 证了定位结果精度和可靠性，并通过实际资料的处理进行了验证.【期刊名称】油气藏评价与开发【年(卷)，期】2017(007)001【总页数】7页(P7-13) 【关键词】水力压裂;地面微地震监测;处理技术 【作者】崔庆辉伊成;刁瑞淌新民;芮拥军【作者单位】西南石油大学地球科学与技术学院，四川成都610500;中国石化胜利 油田分公司物探研究院仙东东营275022;西南石油大学地球科学与技术学院，四川 成都610500;中国石化胜利油田分公司物探研究院仙东东营275022;中国石化胜 利油田分公司物探研究院仙东东营275022;中国石化胜利油田分公司物探研究院, 山东东营275022 【正文语种】中文 【中图分类】P631 水力压裂是非常规油气开发中的一项必不可少的技术，主要通过向目的层注入液体 使致密性岩石发生破裂，形成缝网，从而提高其渗透率。微地震监测是通过预置的 检波器接收岩石发生破裂时产生的信号，经过一系列处理后对信号进行定位，根据 最终结果对压裂产生裂缝的长、宽、高、波及面积及体积等进行解释，进而指导开 发方案的部署和调整。根据检波器的布置方式可将微地震监测分为地面微地震监测 和井中微地震监测。地面微地震监测是将检波器布置于地表，所受限制较少，方便 实施，但由于距离压裂层段位置较远，地表又存在多种能量较强的噪音，资料品质 较差，给后续处理造成了困难，地面微地震资料的处理成为难点。针对地面微地震监测去噪，宋维琪等提出了基于T-p变换的地面微地震噪声压制 方法1，对于地面微地震记录中的线性干扰具有较好的压制效果，但对于与有用 信号的空间分布范围相近的线性噪音，则无法达到预期效果。姜宇东等提出了一种 基于曲波变换的自适应阈值去噪方法2,对于去除地面微地震资料中的随机噪声 和相干噪声有很好的适用性，但该方法对于合适的参数选取较为困难。地面微地震速度模型研究基于射孔信号对声波测井速度进行校正，Warpinsk 1等提 出了一种基于最小二乘法的速度模型校正方法3 ; Pei等利用快速模拟退火对测井 建立的速度模型校正进行了校正4;宋维琪等提出了等效速度模型建立方法，并 利用模拟退火算法对初始等效速度模型进行校正5,为微地震速度模型建立提供 了新的思路。以上方法都是基于微地震信号精确的初至信息，地面微地震监测信噪 比较低，在资料处理时难以准确拾取射孔信号的初至，无法满足速度优化对初至精 度的要求，从而使这些方法应用受到限制。针对微地震定位方法，国内外很多学者提出了各种定位方法，例如Wong上等提 出的非线性优化定位方法6、Lisbesh E.S.提出的基于三维速度模型及先验信息的 微地震初至反演定位方法7、宋维琪提出的地面微地震资料震源定位的贝叶斯反 演方法8等，上述微地震定位方法都是基于微地震信号初至旅行时，但由于地面 微地震的能量微弱，准确拾取旅行时存在困难，因此，反演误差较大且多解。何惺 华提出的基于三分量的微地震震源反演方法9、沈琛等提出的微破裂向量扫描技 术10、王维波等研究的地面微地震监测SET震源定位方法11 等都是基于信号叠 加成像的原理，解决了因微地震能量微弱而导致的拾取旅行时困难的问题，但对速 度模型精度要求高，而且三分量采集的成本较高。针对地面微地震监测资料信噪比及速度建模困难的主要特点，研究了联合应用多道 互相关去噪、有源噪音自动识别压制、正余弦加权逼近单频干扰去除等多种针对性 噪音压制技术，有效提高资料信噪比；提出井震联合速度优化及全波形能量叠加地 面微地震定位方法，明显提高了定位精度。1.1信噪比低地面微地震监测中，检波器通常布置于压裂井段的正上方，因此，不仅会受到周围 交通工具、人员走动等带来的干扰，而且由于距离井口较近，在压裂施工时还会受 到井场施工设备产生的震动带来的干扰，可见大量的随机干扰、周期线性干扰、单 频干扰等噪音类型。图1为某个检波器在一个压裂段施工期间接收到的波形显示 及其时频谱，时频谱上显示噪音能量强，而且持续时间长，频带分布范围较广，与 有效微地震信号的频率范围有重叠，应用常规的频率域带通滤波无法将信号和噪音 分离开。压裂产生的微地震信号除个别较强外，大都是震级小于等于0的微弱信号12，除 此之外，信号经过较远距离的传播，受波前扩散、地层吸收衰减等因素的影响，在 地表被接收后变得更加微弱，其能量远低于压裂现场的背景噪音。因此，进行噪音 压制处理时，尽可能地在去噪同时保护有效微弱信号是应用去噪方法的首要原则。 噪音类型多样且能量强及微地震信号的能量弱导致了资料信噪比极低，为后续的信 号识别、定位等带来了困难。1.2速度建模困难各种微地震事件定位方法都是基于已知的检波器位置、信号走时及速度模型，速度 模型的准确性直接影响到定位结果的精度13。由于所有微地震信号的位置都是未 知的，成功用于地震勘探中的射线层析建模方法受到限制。有很多学者通过声波测 井资料建立初始水平层状速度模型，利用射孔信号初至进行模型速度校正后用于微 地震事件的定位14-16。井中微地震监测压裂井和监测井的距离较近，而且监测点与压裂点垂直距离也较小， 以上方法建立的速度模型基本能满足定位要求。对于地面微地震监测，由于地面检 波器铺设范围较大，微地震信号传播到地面检波器经过的地下空间范围较广，只依 靠测井资料建立的简单一维水平层状速度模型已经不能满足地面微地震监测的要求， 必须建立体现介质各向异性的三维速度模型才能实现微地震事件的精确定位。1.3数据量大地面微地震监测最有效的观测方式是采用米”字形或井”字形，在地表布设多 条测线，布置的检波器数量多，而且必须长时间不间断记录，因此，总的数据量较 大，给处理的实时性带来了困难。为了解决这一问题，需要研究快速的处理方法。 2.1联合应用多种噪音压制技术针对随机噪音、线性周期机械源干扰、单频工业干扰等几种地面微地震典型噪音类 型，分别研究了多道互相关去噪、有源噪音自动识别压制、单频干扰自动去除等技 术，有效地消除了微地震信号中的噪音，明显提高了微地震信号的信噪比。2.1.1多道互相关去噪由于微地震信号和随机干扰，以及随机干扰之间不相似，因而可以利用微地震记录 道之间的相关性达到消除随机噪音，提高信噪比的效果7。假设fi（x）为第i道 微地震监测记录，参与计算的样点数为U，定义第i道前后相邻的p道，微震信号 的互相关函数为17：公式（1）进一步变换为：式中：j为样点序号；U为每道样点数；d1,d2为第i道的相对道号；T为相互关 延迟量。微地震信号和随机干扰以及随机干扰之间不相似，即它们的互相关值近似为零，远 小于相邻道的微地震信号的互相关值，因此经过推导，由公式（2 ）可得到： 即多道微地震记录fi（x）的互相关函数Rfi（T），也近似等于相应道微地震有效 信号Si（x ）的互相关函数RSi（T）。所以多道地震信号的互相关处理可以压制随 机干扰，且因参与计算的微震道数和总样点数较多，比相邻两道互相关处理效果更 好。图2为一实际微地震信号多道互相关去噪效果，结果表明该方法可有效去除 微地震数据中的随机干扰。2.1.2有源噪音自动识别压制根据地面有源噪音与微地震有效信号在能量、传播速度及源位置不同的特点，提出 了一种地面有源噪音自动识别和压制技术，其基本步骤如下。1 ）自动识别出地面有源噪音由于地面有源噪音相对于微地震有效信号能量较强，利用长短时窗能量比方法，通 过一个较大的门槛值可以容易地识别出地面有源噪音。2）确定噪音源的位置和传播速度计算地面不同位置、不同速度时各道噪音时差校正拉平后的叠加能量，叠加能量最 大值对应的位置和传播速度即为求解结果。网格i在假设噪音速度为vj时的叠加能量表示为：式中：P为检波器个数；M为地表网格数；N为扫描速度个数；fk（t）为第k个检 波器记录；li,k为第i个网格到第k个检波器的直线距离，m；lmin为第i个网格 到所有检波器距离的最小值，m；vj为最大的Ei,j值所对应的网格和速度即为所求 的噪音位置和噪音的速度，m/s。3）形成噪音标准道利用确定的噪音源位置和噪音传播速度对噪音进行时差校正拉平，将各道数据叠加 取均值得到噪音标准道。模型道s(t)的构建公式如下：式中：v为噪音速度，m/s ； lk为噪音源所在网格到第k个检波器的距离，m ； lmin为噪音源所在网格到所有 检波器距离的最小值，m。4) 噪音减去从时差校正拉平后的各道数据中减去步骤3中的噪音标准道，再根据确定的噪音 源位置和噪音传播速度反向校正，即得到噪音压制后的结果。最终去噪后的结果 f(t)如公式6所示。式中：li,k为第i个网格到第k个检波器的直线距离，m ; lmin为第i个网格到所 有检波器距离的最小值，m ;v为噪音速度，m/s。图3为一实际地面微地震信号噪音压制后的效果，结果表明，该方法对于较强的 线性周期干扰具有很好的压制效果。2.1.3单频干扰自动去除微地震数据中存在大量的50 Hz工业频率等单频干扰，严重影响微地震资料的信 噪比。该类干扰具有固定频率、能量强等特点，高少武等人提出了余弦函数自适应 法识别和消除单频干扰并应用于地震资料处理中18,对该方法稍加改进即可用于 微地震数据处理中。首先识别出存在工业干扰的微地震数据，然后根据正余弦函数 加权和设计初始干扰波，在迭代过程中，利用正余弦加权逼近法不断调整初始干扰 波的振幅和相位，使之与微地震数据中的干扰匹配，最后从数据中减去匹配得到的 干扰。实际数据处理表明，该方法具有两个优势：一方面，能够自动识别出存在干 扰的微地震数据，提高了处理效率，同时避免了有效信号的损失；另一方面，引入 的正余弦加权逼近法能够合理有效地逼近单频干扰，实现了地震资料的相对保真去 噪处理。2.2井震联合速度建模及优化对于地面微地震定位，由于微地震信号传播经过的地下空间范围较广，因此，需要 所建立的速度模型能够体现出一定的速度各向异性。实施微地震监测的工区一般属 于成熟勘探开发区块，拥有较丰富的地质、地震、测井等资料，利用这一优势建立 了以下的速度建模及优化技术：以地质层位作为约束，依据三维地震层速度和声波 测井速度建立初始三维速度模型，最后利用位置已知的射孔信号进行基于粒子群优 化的初始模型校正。粒子群（PSO）算法是一种进化算法，采用群体”和进化”的概念，通过个 体间的协作与竞争，实现复杂空间中最优解的搜索，将PSO算法应用于声波测井 速度模型校正的思路是：每个粒子代表一个不断更新的层状速度模型，设定初始速 度值，对N个粒子组成的群体进行搜索，计算出每个粒子的目标函数值，并对下 一次迭代策略进行修改，经过m次迭代后最优解。迭代过程中目标函数取射孔信号各道经时差校正拉平后的叠加能量，该方法利用了 多道信号的叠加能量而非初至，避免了低信噪比下初至拾取及其精度对反演结果的 影响。利用水平层状介质模型验证该方法效果。建立一个水平层状速度模型VR，给出一 个模拟震源点，对VR进行（-100，100）的随机扰动（模拟声波速度测井的误 差），得到扰动模型VT，通过射线追踪计算射孔点到各站点的旅行时。根据VR 的旅行时，利用PSO算法对VT进行校正，得到校正模型VC，通过射线追踪计算 射孔点到各站点的旅行时。图4a为以上三个速度模型，图4b为以上三个模型计算的旅行时散点（其中一个 排列）。可以看出，VT计算的旅行时与VR计算的旅行时存在较大差别，而经过 PSO校正后的速度模型VC接近VR，两者的旅行时也较为接近，由此可见基于 PSO的速度模型校正是可行的。2.3有效信号自动识别微地震有效信号的识别是定位的前提，在目前微地震处理中，有效信号的识别基本 采用单道长短时窗特征值比方法，在信噪比较高条件下通过设置合适的门槛值能够 自动识别出有效的微地震事件19-20。当信噪比较低时，单道长短时窗特征比方 法漏识率和误识率较高。针对地面微地震信噪比低的特点，提出了多道有效微地震 信号自动识别方法，即利用三维速度模型射线追踪计算射孔点到各检波器的旅行时， 对各道信号进行时差校正，分别计算各道长短时窗能量比值曲线并叠加生成一条叠 加比值曲线，根据预设的门槛值自动识别出有效微地震事件。这一过程可用公式 （7）、（8）来描述。单道长短时窗能量比计算公式：式中：T0为长时窗和短时窗衔接点，T1和T2分别为短时窗和长时窗的长度（用 样点数表示）。多道长短时窗能量比计算公式：T1 般大于微地震信号完整波形长度，T2 一般取T1的35倍长度，具体值需 要根据资料的实际情况试验确定，尽量确保既不漏识也不错识。2.4全波形能量叠加定位常规的微震事件监测与定位的方法，利用的是微地震有效信号的初至信息，是建立 在微震信号能量足够大、地震记录信噪比足够高的基础上的。另外，地面微地震监 测所用检波器数量较多造成数据量大，人工拾取初至效率低下。针对地面微地震定 位特点，采用基于全波形能量叠加的方法可解决以上问题。2.4.1将压裂区域网格化在压裂区域，围绕井轨迹将空间划分为网格状空间，网格大小根据定位精度和计算 效率决定。2.4.2射线追踪计算旅行时表假定压裂区域每一个网格点i都是一个可能的震源，根据速度模型射线追踪计算每 个网格点i到检波器k的旅行时tik，并将结果保存到一个文件中。后续使用时从 文件中读入内存，避免了重复计算，可提高计算效率。2.4.3全波形能量叠加计算某一格点i的能量时，首先对所有检波器记录的地震数据求取N次根，并保 留正负号，然后根据该格点到检波器的旅行时对微地震数据进行时差校正后叠加， 对叠加后的地震波形求N次方得到叠加后的地震波形。最后对该波形求取包络线 并对时间积分，得到该网格点的能量值。对于每个网格i，其全波形能量叠加公式：式中：N为检波器个数，M为每道的样点数，Atj为第j道检波器相对于标准检波 器的时差（根据采样间隔换算为样点数）。2.4.4震源定位找出所有网格的叠加能量中最大的网格，即为震源所在位置。为了进一步提高微地 震定位结果的可靠性，降低微地震事件的误拾率，可根据需要对每个微地震事件的 能量谱进行人工判断，剔除能量发散的“伪事件”。以我国东部某油田水力压裂微地震监测数据为例，验证文中所述针对性处理技术的 处理效果，处理流程见图5。经过针对性去噪技术的应用后，微地震信噪比得到明显提高，保证了后续定位处理 的精度（图6）。图7为最终的定位结果，从结果来看，微地震事件均分布在井轨 迹附近，且表现出一定的方向性，证明了定位结果的可靠性。通过地面微地震监测数据处理技术的研究，得出以下结论和认识：1 ）地面微地震监测具有信噪比低、速度建模困难、数据量大的特点，必须利用针 对性处理技术才能保证定位结果的准确性。2）提出的多道相关去噪、有源噪音自动识别压制及正余弦加权逼近单频干扰去除 技术针对地面微地震中常见的随机干扰、线性干扰及工频干扰的压制具有显著效果。3) 井震联合速度建模及优化方法实现了微地震监测中三维速度模型建立和优化， 并且不需要拾取初至信息，适应了地面微地震监测特点。4) 通过一系列针对性处理技术，可明显提高地面微地震数据信噪比，并保证了定 位结果的可靠性，具有进一步推广应用的价值。【相关文献】1 宋维琪，刘太伟.地面微地震资料T-p变换噪声压制J.石油地球物理勘探，2015 ,50 ( 1 ): 48-53.2 姜宇东，杨勤勇，何柯，等.基于曲波变换的地面微地震资料去噪方法研究J.石油物探，2012 , 51 ( 6): 620-624.3 Warpinski N R,Sullivan R B,Uhl J,et al.Improved microseis -mic fracture mapping using perforation timing measurements for velocity calibrationC/paper SPE-84488-MS presented at the SPE Annual Technical Conference and Exhibition,5-8 October 2003,Denver,Colorado,USA.Denver,SPE : 2003.4 Pei D H,Quirein J A,Cornish B E et al.Velocity calibration for microsiemic : A very fast simulated annealing(VFSA)approach for joint-objective opmizationJ.Geophysics,2009,74(6): WCB47-WCB55.5 宋维琪，王新强，高艳珂，等.地面监测微地震事件等效速度反演定位方法J.石油物探，2012 , 51(6):606-610.6 Wong J,Han Lejia,Bancroft J C.Microseismic hypocenter loca -tion using nonlinear optimizationC/paper SEG-2010-2186 presented at the 2010 SEG Annual Meeting,17-22 October 2010,Denver,Colorado,USA.7 Lisbeth E S.Inversion of arrival times of micro-earthquake source in the north sea using a 3-D velocity structure and prio information : partIJ.Method Bulletin of the Seismological So-ciety of America,1991,81 (4): 1183-1194.8 宋维琪，高艳珂，朱海伟.微地震资料贝叶斯理论差分进化反演方法切.地球物理学报，2013 , 56(4):1331-1339.9 何惺华.基于三分量的微地震震源反演方法与效果J.石油地球物理勘探，2013,48 ( 1 ):76.10 沈琛，梁北援，李宗田.微破裂向量扫描技术原理J.石油学报，2009 ,30 ( 5 ): 744-748.11 王维波，周瑶琪，春兰.地面微地震监测SET震源定位特性研究J.中国石油大学学报(自然科 学版)，2012 ,36 ( 5 ): 45-54.12 梁北援，沈琛，令传波，等.微地震压裂监测技术研发进展切.地球物理学进展，2015 , 30 (1):401-410.13尹陈，刘鸿，李亚林，等.微地震监测定位精度分析几地球物理学进展，2013 ,28 （ 2 ）: 800-807.14谭玉阳，何川，张洪亮，等.基于初至旅行时差的微地震速度模型反演J.石油地球勘探，2015， 50（1）： 54-59.15赵忠，谭玉阳，张洪亮，等.基于Occam反演算法的微地震速度模型反演J.北京大学学报（自 然科学版），2015，51（1）： 43-49.16尹陈，巫芙蓉，李亚林，等.射孔校正速度对微地震定位精度的影响J.地球物理学进展，2013， 28（4）： 1809-1816.17朱卫星相关滤波在微地震数据处理中的应用J.勘探地球物理进展，2007，30（2）： 130- 134.18 高少武，赵波，祝树云，等.余弦函数自适应法识别与消除单频干扰J.石油地球物理勘探， 2011,46（1）：69.19盛冠群，李振春，王维波，等.基于小波分解与高阶统计量的微地震初至拾取方法研究J.石油 物探,2015,54（4）：388-395.20宋维琪，冯超.微地震有效事件自动识别与定位方法J.石油地球物理勘探，2013，48（2）： 283-288.