本發(fā)明屬于油田壓裂微地震定位技術(shù)領(lǐng)域，涉及一種適用于提高微地震定位可靠性的聯(lián)合定位方法。

背景技術(shù)：

微地震監(jiān)測是描述水力壓裂裂縫發(fā)育的一種快速有效的方法，油藏儲層改造人員需要對水力壓裂效果進行評價，并實時調(diào)整壓裂施工參數(shù)及施工方案，這就需要對微地震數(shù)據(jù)進行快速處理和微地震事件的精確定位。最初的定位方法主要來源于Geiger提出的單地震事件定位方法，此類方法通過假定震源位置與發(fā)震時刻，并由此計算震源到各個檢波點的計算到時，用所有檢波點的計算到時與觀測到時之差作為目標函數(shù)，求解目標函數(shù)的極小值即可獲得震源的時空位置。但是由于水力壓裂產(chǎn)生的地震信號十分微弱，觀測到的數(shù)據(jù)普遍具有低信噪比的特征，很難對微地震信號的初至進行準確拾取，且此類方法存在無法引用復(fù)雜速度模型的缺陷，因此大大降低了此類方法定位的可靠性。吉林大學(xué)2012年博士論文公開了”基于油田壓裂微地震監(jiān)測的震相識別與震源定位方法研究”，提出了一種網(wǎng)格搜索類的定位方法，其將目標區(qū)域按精度要求劃分為一個個的網(wǎng)格，通過遍歷這些網(wǎng)格并對其進行震幅疊加判斷該網(wǎng)格是否是一個真正微地震事件發(fā)生的位置，但常規(guī)網(wǎng)格搜索類定位方法存在計算效率與定位精度無法兼顧的問題。在此基礎(chǔ)上，中國專利公報公開了一種利用三維網(wǎng)格逐次剖分的定位方法(公開號CN105954795A)，對常規(guī)網(wǎng)格搜索類定位方法進行了改進，同時兼顧了微震事件定位精度與計算效率。但是對于淺層壓裂地面監(jiān)測和井下監(jiān)測來說，接收到的微地震信號頻率相對較高，一般在100Hz～200Hz范圍內(nèi)甚至更高，高頻率的地震波信號會使微地震定位的能量聚焦包絡(luò)較小，在使用網(wǎng)格逐次剖分方法時首次剖分尺寸過大會使網(wǎng)格中心點無法落入包絡(luò)區(qū)，導(dǎo)致定位可靠性下降，但若首次剖分尺寸過小雖然定位可靠性較高，但計算效率較慢，無法滿足施工現(xiàn)場實時監(jiān)測的要求。因此，如何在保證計算效率的同時，提高微地震事件的定位可靠性，是目前亟需解決的問題。

技術(shù)實現(xiàn)要素：
：

本發(fā)明要解決的技術(shù)問題是提供一種適用于提高微地震定位可靠性的聯(lián)合定位方法，該方法可以有效地平衡微地震定位可靠性與計算效率，通過調(diào)整模擬退火參數(shù)還可以靈活調(diào)節(jié)較高的可靠性或較高的計算效率，從而避免網(wǎng)格逐次剖分算法在處理高頻微地震信號時出現(xiàn)定位失常的問題。

為了解決上述技術(shù)問題，本發(fā)明的適用于提高微地震定位可靠性的聯(lián)合定位方法包括以下步驟：

步驟一、在地面布置n個檢波器，30≤n≤80，以射孔點為中心建立三維目標區(qū)域；

步驟二、建立速度模型并讀取n個檢波器的微地震記錄波形；

步驟三、根據(jù)微地震記錄波形獲取目標區(qū)域各體元的位置坐標、各個體元中心到每個檢波器在各時刻的震幅大小，采用極快速模擬退火算法搜索目標區(qū)域并獲得能量聚焦值最大的點；

步驟四、以該能量聚焦最大值點為中心，建立一個新的目標區(qū)域；

步驟五、將新的目標區(qū)域剖分為一個個的網(wǎng)格并對這些網(wǎng)格進行遍歷，并進一步采用極快速模擬退火算法搜索目標區(qū)域并獲得新的目標區(qū)域能量聚焦值最大的點；

步驟六、將當前目標區(qū)域?qū)ふ业玫降哪芰烤劢怪底畲簏c替換先前獲得的能量聚焦值最大點；

步驟七、判斷是否達到精度要求，若沒有達到精度要求，則重復(fù)步驟四～六，直至達到精度要求；

所述步驟三中，采用極快速模擬退火算法搜索目標區(qū)域并獲得能量聚焦值最大的點的步驟如下：

步驟(1)：根據(jù)公式(1)對各道檢波器采集到的微地震記錄波形進行逆勢偏移疊加，得到目標區(qū)域各體元中心的震幅疊加能量值；

其中E(x_i,y_i,z_i)為目標區(qū)域第i個體元中心的震幅疊加能量值，第i個體元中心的位置坐標為p_i＝(x_i,y_i,z_i)，i＝1,2,.......；S(x_i,y_i,z_i,w,j)為目標區(qū)域第i個體元中心到第w個檢波器在j時刻的震幅大?。籑為檢波器數(shù)量；T為時窗長度；

步驟(2)：當E(x_i,y_i,z_i)≥E(x_i-1,y_i-1,z_i-1)時，將E(x_i,y_i,z_i)代替為當前最優(yōu)解，即將第i個體元中心作為當前能量聚焦值最大點，當E(x_i,y_i,z_i)≤E(x_i-1,y_i-1,z_i-1)時，以概率P接受E(x_i,y_i,z_i)為當前最優(yōu)解；

其中T_k為第k次迭代時的溫度值；

T_k＝T₀exp(-ck^1/2N) (3)

公式(3)中，T₀為初始退火溫度，T₀在1.0～1.5之間；c為調(diào)整算法退火溫度的常數(shù)，c在0到2之間；N為能量聚焦點的個數(shù)，N等于目標區(qū)域體元的個數(shù)；

步驟(3)：判斷是否滿足極快速模擬退火迭代終止條件，若滿足任一終止條件則迭代終止，將當前能量聚焦值最大點作為目標區(qū)域的能量聚焦值最大點，然后轉(zhuǎn)步驟四；否則轉(zhuǎn)步驟(4)；極快速模擬退火迭代終止條件如下：1、當前的極快速模擬退火溫度T_k降低到最低設(shè)定溫度；2、震幅疊加能量值達到設(shè)定標準閾值之上；3、經(jīng)過L次迭代計算后舊值仍沒有被代替；

步驟(4)根據(jù)公式(4)隨機調(diào)整位置，選取下一個體元i+1，第i+1個體元中心的位置為p_i+1＝(x_i+1,y_i+1,z_i+1)，然后返回步驟(1)；

其中和是第i個體元在x方向上的最大邊界值與最小邊界值，y、z方向同上，μ為隨機變量：

其中sgn為符號函數(shù)，α取值范圍在[-1,1]之間；

步驟八：結(jié)束。

有益效果：本發(fā)明針對網(wǎng)格逐次剖分微地震算法的不足，結(jié)合極快速模擬退火算法，形成了基于極快速模擬退火與網(wǎng)格逐次剖分聯(lián)合的微地震定位算法，有效的解決了網(wǎng)格逐次剖方法在定位高頻地震波時由于首次網(wǎng)格剖分尺寸過大而造成的定位失常的問題，在保證計算效率的同時提高了定位可靠性。

附圖說明：

圖1是本發(fā)明的適用于提高微地震定位可靠性的聯(lián)合定位方法流程圖。

圖2是地層模型參數(shù)及正演模擬示意圖；

圖3是96道150Hz地震波合成數(shù)據(jù)結(jié)果；

圖4(a)是網(wǎng)格逐次剖分方法定位結(jié)果圖；

圖4(b)是本發(fā)明方法定位結(jié)果圖。

具體實施方式：

下面結(jié)合附圖和實施例對本發(fā)明作進一步的詳細說明：

本發(fā)明在網(wǎng)格逐次剖分方法的基礎(chǔ)上采用極快速模擬退火算法與網(wǎng)格逐次剖分方法相結(jié)合的微地震定位方案?；舅悸肥遣捎脴O快速模擬退火算法在空間中找到能量聚焦包絡(luò)區(qū)后，再對能量聚焦包絡(luò)區(qū)使用網(wǎng)格逐次剖分算法逐步獲得能量最大值點，進一步提高定位精度。如圖1所示，該方法具體如下：

步驟一：在地面布置n個檢波器，30≤n≤80，以射孔點為中心建立三維目標區(qū)域；

步驟二：建立速度模型并讀取n個檢波器的微地震記錄波形；

步驟三、根據(jù)微地震記錄波形獲取目標區(qū)域各體元的位置坐標、各個體元中心到每個檢波器在各時刻的震幅大小，采用極快速模擬退火算法搜索目標區(qū)域并獲得能量聚焦值最大的點；

步驟四、以該能量聚焦最大值點為中心，建立一個新的目標區(qū)域；

步驟五、將新的目標區(qū)域剖分為一個個的網(wǎng)格并對這些網(wǎng)格進行遍歷，并進一步采用極快速模擬退火算法搜索目標區(qū)域并獲得新的目標區(qū)域能量聚焦值最大的點；

步驟六、將當前目標區(qū)域?qū)ふ业玫降哪芰烤劢怪底畲簏c替換先前能量聚焦值最大點；

步驟七、判斷是否達到精度要求，若當前能量聚焦值最大點與微地震事件發(fā)生位置之間的距離大于設(shè)定的精度要求，則重復(fù)步驟四～六，直至達到設(shè)定的精度要求；

步驟八：結(jié)束

所述步驟三中，采用極快速模擬退火算法搜索目標區(qū)域并獲得能量聚焦值最大的點的步驟如下：

步驟(1)：根據(jù)公式(1)對各道檢波器采集到的微地震記錄波形進行逆勢偏移疊加，得到目標區(qū)域各體元中心的震幅疊加能量值；

其中E(x_i,y_i,z_i)為目標區(qū)域第i個體元中心的震幅疊加能量值，第i個體元中心的位置坐標為p_i＝(x_i,y_i,z_i)，i＝1,2,.......；S(x_i,y_i,z_i,w,j)為目標區(qū)域第i個體元中心到第w個檢波器在j時刻的震幅大小；M為檢波器數(shù)量；T為時窗長度；

步驟(2)：當E(x_i,y_i,z_i)≥E(x_i-1,y_i-1,z_i-1)時，將E(x_i,y_i,z_i)代替為當前最優(yōu)解，即將第i個體元中心作為當前能量聚焦值最大點，當E(x_i,y_i,z_i)≤E(x_i-1,y_i-1,z_i-1)時，以概率P接受E(x_i,y_i,z_i)為當前最優(yōu)解；

其中T_k為第k次迭代時的溫度值；

T_k＝T₀exp(-ck^1/2N) (3)

公式(3)中，T₀為初始退火溫度，T₀在1.0～1.5之間；c為調(diào)整算法退火溫度的常數(shù)，c在0到2之間；N為能量聚焦點的個數(shù)，N等于目標區(qū)域體元的個數(shù)；

步驟(3)：判斷是否滿足極快速模擬退火迭代終止條件，若滿足任一終止條件則迭代終止，將當前能量聚焦值最大點作為目標區(qū)域的能量聚焦值最大點，然后轉(zhuǎn)步驟四；否則轉(zhuǎn)步驟(4)；極快速模擬退火迭代終止條件如下：1、當前的極快速模擬退火溫度T_k降低到最低設(shè)定溫度，最低設(shè)定溫度趨于0度(當該溫度趨于0時，無論再迭代多少次都不會等于0)；2、震幅疊加能量值達到設(shè)定標準閾值之上，其中標準閾值根據(jù)振幅大小來設(shè)定；3、經(jīng)過L次迭代計算后舊值仍沒有被代替；

步驟(4)根據(jù)公式(4)隨機調(diào)整位置，選取下一個體元i+1，第i+1個體元中心的位置為p_i+1＝(x_i+1,y_i+1,z_i+1)，然后返回步驟(1)；

其中和是第i個體元在x方向上的最大邊界值與最小邊界值，y、z方向同上，μ為隨機變量：

其中sgn為符號函數(shù)，α取值范圍在[-1,1]之間；

步驟八：結(jié)束。

實施例1：采用現(xiàn)有技術(shù)的三維網(wǎng)格逐次剖分的方法對微地震事件進行定位

首先采用網(wǎng)格逐次剖分算法對模擬微地震事件進行定位處理，建立一個7層的地層模型，地震波采用120Hz的地震子波進行模擬，地面布置六條測線，呈星型狀排列，每條測線布置16個檢波器(96道)，設(shè)置微地震事件發(fā)生的位置為(-225，-147，-1062)。

A、在射孔附近定義一個三維目標區(qū)域，設(shè)定目標區(qū)域的位置為X∈[-300,300]，Y∈[-300,300]，Z∈[-1200,-800]，即該區(qū)域有可能發(fā)生微震事件。并在選定目標區(qū)域選取一道作為參考道M，要求該道具有相對較清晰的初至同相軸，及較高信噪比。

B、選定首次網(wǎng)格剖分的尺寸為40m，將選定的目標區(qū)域按照網(wǎng)格尺寸剖分為若干個三維網(wǎng)格，設(shè)置最小尺寸差為L_min。

C、建立一個相對準確的速度模型，如圖2所示。

D、讀取各檢波器的數(shù)據(jù)，每個檢波器數(shù)據(jù)為一道數(shù)據(jù)。96道的合成數(shù)據(jù)如圖3所示。

E、在該速度模型下遍歷每一個網(wǎng)格進行正演計算，計算出各道相對參考道的走時差并進行偏移。

F、將這些偏移過的數(shù)據(jù)進行整體疊加，計算出各個網(wǎng)絡(luò)的能量聚焦值E，得到最大能量聚焦值的位置為(-296，-32，-940)。

本實例中采用了網(wǎng)格逐次剖分算法對高頻率微地震事件進行了定位處理，盡管其計算時間較短，只花費了60s左右，但由于網(wǎng)格逐次剖分算法本身的局限性，導(dǎo)致定位結(jié)果與實際結(jié)果相差較大，與真實震源位置誤差達到了182m，造成了定位失常。

實施例2：

采用本發(fā)明對模擬震源(即微地震事件發(fā)生的位置)進行定位，為了方便比較，其模擬模型和實施例1相同，建立一個7層的地層模型，地震波采用120Hz的地震子波進行模擬，地面布置六條測線，呈星型狀排列，每條測線布置16個檢波器(96道)，設(shè)置微地震事件發(fā)生的位置為(-225，-147，-1062)。

A、在射孔附近定義一個三維目標區(qū)域，設(shè)定目標區(qū)域的位置為X∈[-300,300]，Y∈[-300,300]，Z∈[-1200,-800]，即該區(qū)域有可能發(fā)生微震事件。并選定目標區(qū)域選取一道作為參考道M，要求該道具有相對較清晰的初至同相軸，及較高信噪比。

B、建立速度模型并讀取地震記錄；

C、在該速度模型下首先采用極快速模擬退火算法搜索目標區(qū)域并獲得能量聚焦值最大的點，該點坐標為(-191，-214，-926)；

D、以該能量聚焦最大值點為中心，建立一個新的目標區(qū)域X∈[-300,-100]，Y∈[-300,-100]，Z∈[-1000,-800]；

E、將新的目標區(qū)域剖分為一個個的網(wǎng)格并對這些網(wǎng)格進行遍歷，網(wǎng)格尺寸為20m，并進一步尋找能量聚焦值；

F、將當前尋找得到的能量聚焦值替換先前能量聚焦值；

G、逐漸縮小網(wǎng)格尺寸，最后得到最大能量聚焦值的位置為(-224，-148，-1061)。

本實施例中采用了本發(fā)明的極快速模擬退火與網(wǎng)格逐次剖分聯(lián)合定位算法對高頻率微地震事件進行了定位處理，盡管其計算時間較網(wǎng)格逐次剖分算法較長(116s)，但其定位可靠性大大提高，定位精度達到了1m左右。