一种利用拉格朗日因子的微震信号滤波方法和系统技术方案

本发明专利技术的实施例公开一种利用拉格朗日因子的微震信号滤波方法和系统，所述方法包括：步骤101：获取按时间顺序采集的信号序列S；步骤102：生成信号差分序列ΔS；步骤103：求取期望序列S

【技术实现步骤摘要】
一种利用拉格朗日因子的微震信号滤波方法和系统
本专利技术涉及地学领域，尤其涉及一种微震信号滤波方法和系统。
技术介绍
水力压裂微震监测技术是近年来在低渗透率储层压裂、油藏驱动和水驱前缘等领域发展起来的一项重要新技术，也是页岩气开发的重要支撑技术。该项技术在邻井中布置多级三分量检波器排列，监测压裂井目的层段在水力压裂过程中所产生的微震事件，反演微震事件求取震源位置等参数，从而描述水力压裂过程中裂缝生长的几何形状及空间分布，实时提供水力压裂产生裂缝的长度、高度、宽度及方位，实现页岩气的工业化开发。水力压裂微震检测是当前页岩气开发领域科学研究的热点和难点。从社会和国家的需求角度考虑，开展微震监测系统方面的研究十分重要，具有重大的社会和经济价值。微震监测系统中重要的一项工作是微震事件的定位。定位精度是影响微震监测系统应用效果的最为重要的因素，而微震事件定位的准确程度则主要依赖于波动初至(又可称为初至)读取的准确性等有关因素。但问题是，初至拾取并不如想象中的那般简单。受地面仪器采动以及地质构造的影响，岩石破裂形式十分复杂，继而产生各种形式和能量的微震波动，其形式可多达几十甚至上百种，不仅主频、延时和能量等方面有差异，而且在初至位置附近的波形形态差异巨大，这种波形特征的不统一为初至拾取到来了很大困难。进一步的研究还表明，微震震源机制也会影响初至点特征：硬岩剪切作用产生的微震波动大多能量大、主频较高、延时短以及最大峰值位置紧跟初始初至，这类波的初至点清晰、起跳延时短，拾取较为容易；但拉伸作用产生的微震波动大多能量小、主频低、延时长、起跳缓慢、能量分布较为均匀，这类波初至点处振幅较小，容易被干扰信号淹没，初至点的特征表现不一致，初至拾取并不容易；而软岩所产生的微震波动，能量分布集中、初始初至点模糊、分界线不明显，与硬岩有明显的不同，初至拾取也较为困难。同时，根据国外的研究发现，由于P波速度大于S波速度，很多算法想当然地认为初至波为P波，但事实可能更为复杂：初至可能是P波，也可能是S波，甚至还有可能是异常点(outliers)。根据研究，41％的初至为S波，10％的初至是outliers造成的。这些都给初至拾取带来了相当大的难度。除了初至点特征复杂外，初至拾取还面临着另外一个更大的挑战：微震记录是海量数据。例如，2005年1月某试验区记录了近1万个微震事件。同时为了满足生产需求，微震监测系统需要一天24小时连续记录。不但如此，这些数据中有很大一部分都是人类或者机械活动所造成的噪声和干扰，与微震无关。文献更是将噪声分为三种基本类型：高频(>200Hz)噪声，由各种作业相关活动造成；低频噪声(＜10Hz)，通常是由远离记录地点的机器活动造成，以及工业电流(50Hz)。除此之外，微震信号本身也并不纯粹，例如我国学者窦林名教授等认为微震信号包括多种信号。因此，如何从海量数据中识别微震事件、拾取初至，是微震数据处理的基础。与此形成对比的是，生产上多采取人工方法，费时费力且精度与可靠性差，拾取质量无法保证，也无法处理海量数据。初至自动拾取是解决方法之一，微震波动初至自动拾取是微震监测数据处理的关键技术之一，也是实现微震震源自动定位的技术难点。
技术实现思路
由于水利压力微震检测工作环境复杂，微震信号遭受到严重的背景噪声干扰，背景噪声呈现出明显的非平稳性和非高斯特性，常用的低通滤波器在非平稳和非高斯噪声环境中难以达到理想的滤波效果，很难滤除非平稳非高斯噪声，严重影响了微震事件检测算法的性能。本专利技术的目的是提供一种利用拉格朗日因子的微震信号滤波方法和系统，所提出的方法利用了微震信号和背景噪声在信号表示领域中的差异，通过拉格朗日因子性质区分微震信号和背景噪声。所提出的方法具有较好的噪声滤除性能，计算也较为简单。为实现上述目的，本专利技术提供了如下方案：一种利用拉格朗日因子的微震信号滤波方法，包括：步骤101获取按时间顺序采集的信号序列S；步骤102生成信号差分序列ΔS，具体为：所述信号差分序列ΔS的第1个元素为0；所述信号差分序列ΔS的第i个元素为si-si-1。其中，i为元素序号，所述元素序号i的取值范围为i＝2,3,···,N；N为所述信号序列S的长度；si为所述信号序列S的第i个元素；si-1为所述信号序列S的第i-1个元素；步骤103求取期望序列Sexp，具体为：所述期望序列Sexp的计算公式为其中，σ为所述信号序列S的均方差；σΔ为所述信号差分序列ΔS的均方差；U为归一化相关矩阵B的左特征矢量矩阵；所述归一化相关矩阵B的求取公式为m0为所述信号序列S的均值；步骤104求取拉格朗日因子矢量aOPT，具体为：在所有可能的中间矢量a中，选择使-aTKa+||aTK||2取得最小值的所述中间矢量a作为所述拉格朗日因子矢量aOPT。其中，K为拉格朗日函数矩阵；所述拉格朗日函数矩阵K的计算公式为K＝[ΔS-Sexp]T[ΔS-Sexp]；步骤105求取拉格朗日滤波矩阵WOPT，具体为：所述拉格朗日滤波矩阵WOPT的计算公式为其中，Zn为所述拉格朗日函数矩阵K的第n个特征矢量；ωn为第n个权重，所述第n个权重ωn的求取公式为n为特征值序号，所述特征值序号n的取值范围为n＝1,2,···,N；j为求和序号，所述求和序号j的取值范围为j＝1,2,···,N；步骤106求取滤除噪声之后的信号序列Snew，具体为：所述滤除噪声之后的信号序列Snew的求取公式为Snew＝WOPTS。一种利用拉格朗日因子的微震信号滤波系统，包括：模块201获取按时间顺序采集的信号序列S；模块202生成信号差分序列ΔS，具体为：所述信号差分序列ΔS的第1个元素为0；所述信号差分序列ΔS的第i个元素为si-si-1。其中，i为元素序号，所述元素序号i的取值范围为i＝2,3,···,N；N为所述信号序列S的长度；si为所述信号序列S的第i个元素；si-1为所述信号序列S的第i-1个元素；模块203求取期望序列Sexp，具体为：所述期望序列Sexp的计算公式为其中，σ为所述信号序列S的均方差；σΔ为所述信号差分序列ΔS的均方差；U为归一化相关矩阵B的左特征矢量矩阵；所述归一化相关矩阵B的求取公式为m0为所述信号序列S的均值；模块204求取拉格朗日因子矢量aOPT，具体为：在所有可能的中间矢量a中，选择使-aTKa+||aTK||2取得最小值的所述中间矢量a作为所述拉格朗日因子矢量aOPT。其中，K为拉格朗日函数矩阵；所述拉格朗日函数矩阵K的计算公式为K＝[ΔS-Sexp]T[ΔS-Sexp]；模块205求取拉格朗日滤波矩阵WOPT，具体为：所述拉格朗日滤波矩阵WOPT的计算公式为其中，Zn为所述拉格朗日函数矩阵K的第n个特征矢量；ωn为第n个权重，所述第n个权重ωn的求取公式为n为特征值序号，所述特征值序号n的取值范围为n＝1,2,···,N；j为求和序号，所述求和序号j的取值范围为j＝1,2,···,N；模块206求取滤除噪声之后的信号序列Snew，具体本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种利用拉格朗日因子的微震信号滤波方法，其特征在于，包括：/n步骤101获取按时间顺序采集的信号序列S；/n步骤102生成信号差分序列ΔS，具体为：所述信号差分序列ΔS的第1个元素为0；所述信号差分序列ΔS的第i个元素为s

【技术特征摘要】
1.一种利用拉格朗日因子的微震信号滤波方法，其特征在于，包括：
步骤101获取按时间顺序采集的信号序列S；
步骤102生成信号差分序列ΔS，具体为：所述信号差分序列ΔS的第1个元素为0；所述信号差分序列ΔS的第i个元素为si-si-1。其中，i为元素序号，所述元素序号i的取值范围为i＝2,3,…,N；N为所述信号序列S的长度；si为所述信号序列S的第i个元素；si-1为所述信号序列S的第i-1个元素；
步骤103求取期望序列Sexp，具体为：所述期望序列Sexp的计算公式为其中，σ为所述信号序列S的均方差；σΔ为所述信号差分序列ΔS的均方差；U为归一化相关矩阵B的左特征矢量矩阵；所述归一化相关矩阵B的求取公式为m0为所述信号序列S的均值；
步骤104求取拉格朗日因子矢量aOPT，具体为：在所有可能的中间矢量a中，选择使-aTKa+||aTK||2取得最小值的所述中间矢量a作为所述拉格朗日因子矢量aOPT。其中，K为拉格朗日函数矩阵；所述拉格朗日函数矩阵K的计算公式为K＝[ΔS-Sexp]T[ΔS-Sexp]；
步骤105求取拉格朗日滤波矩阵WOPT，具体为：所述拉格朗日滤波矩阵WOPT的计算公式为其中，Zn为所述拉格朗日函数矩阵K的第n个特征矢量；ωn为第n个权重，所述第n个权重ωn的求取公式为n为特征值序号，所述特征值序号n的取值范围为n＝1,2,…,N；j为求和序号，所述求和序号j的取值范围为j＝1,2,…,N；
步骤106求取滤除噪声之后的信号序列Snew，具体为：所述滤除噪声之后的信号序列Snew的求取公式为Snew＝WOPTS。

【专利技术属性】
技术研发人员：翟明岳，
申请(专利权)人：广东石油化工学院，
类型：发明
国别省市：广东;44