微地震事件有效信号拾取方法技术

本发明专利技术提供了一种微地震事件有效信号拾取方法，涉及微地震数据处理技术领域；该方法从多个微地震信号中选取具有微地震特征的信号作为模板信号，将模板信号经过多尺度形态学运算和多尺度高帽变换处理后，得到模板信号的多尺度剖面并从中选取出识别剖面，根据识别剖面上的识别数据与模拟数据作比对以设定误差阈值；再将其余微地震信号进行多尺度形态学运算和多尺度高帽变换处理后，以模板信号选择识别剖面时的尺度参数和误差阈值去识别其余微地震信号上的有效信号；上述识别方法，通过对模板信号的预先处理，获得尺度参数和误差阈值，再以此为标准对其余微地震信号进行处理和识别，能显著提升低信噪比情况下，微地震事件有效信号的识别准确度。有效信号的识别准确度。有效信号的识别准确度。

【技术实现步骤摘要】
微地震事件有效信号拾取方法


[0001]本申请涉及微地震数据处理
，例如涉及一种微地震事件有效信号拾取方法。

技术介绍

[0002]目前,微地震监测技术理论都是建立在对有效信号的处理以及分析基础之上的。由于微地震信号通常具有能量弱、信噪比低及持续时间短等特点，早期的一些拾取方法虽然可以大致识别出有效信号，但对噪声敏感度较高，在低信噪比下，其识别的准确性及完整性仍难以取得令人满意的效果。
[0003]在识别微地震事件有效信号的方法中，长短时窗能量比法是当前较为主流的一种方法。长短时窗能量比法(STA/LTA),通过给定一个滑动的长时间窗,在此窗口内再取一个短时间窗，两窗口终点或起始点重合，用短时窗信号平均值(STA)和长时窗信号平均值(LTA)之比来反映信号振幅或能量的变化。STA主要反映微震信号的平均值,LTA主要反映背景噪音的平均值。在微震信号到达的时间处,STA要比LTA变化快，相应的STA/LTA值会有一个明显的增加,当其比值大于某个阈值时,即可判定有微震事件发生，从而达到自动检测和拾取微震初至的目的。
[0004]该算法对于低信噪比的情况，STA/LTA方法识别的准确率较低。同时，对该算法起到主要影响因素STA和LTA时窗长度、触发阈值、特征函数等因素，容易受人为因素影响，导致微震信号的识别和拾取效果差，使得最终的结果不准确。

技术实现思路

[0005]有鉴于此，本专利技术实施例提供了一种微地震事件有效信号拾取方法，以解决在低信噪比情况下微地震信号识别效果差的问题。/>[0006]为了达到上述目的，本专利技术实施例提供如下技术方案：
[0007]一种微地震事件有效信号拾取方法，包括获取微地震事件中的多个微地震信号，并选取其中具有微地震特征的信号作为模板信号，将其余信号设为待识别微地震信号；
[0008]对所述模板信号进行信号识别，设定微地震有效信号的识别阈值；
[0009]所述信号识别过程包括：
[0010]S1对待处理信号进行第一形态变换，去除所述待处理信号中的波峰、波谷尖锐特征，获得平滑处理后的平滑处理信号；
[0011]S2对所述平滑处理信号进行多尺度放大的第二形态变换，获得所述平滑处理信号的多尺度剖面；
[0012]S3拾取所述多尺度剖面中显示微地震信号特征的剖面作为识别剖面，并对所述识别剖面进行数据采样，将采样数据与模拟数据比对，获取识别误差；
[0013]S4根据所述识别误差设定微地震信号的识别阈值；
[0014]对所述待识别微地震信号，分别执行步骤S1
‑
S2，获取与所述识别剖面同一尺度的
待识别剖面；
[0015]对所述待识别剖面进行数据采样，并与所述模拟数据比对，获得所述待识别微地震信号的待识别误差；
[0016]当所述待识别误差在所述识别阈值内时，识别所述待识别微地震信号为微地震事件有效信号。
[0017]优选地，在上述微地震事件有效信号拾取方法中，所述模板信号为由信噪比大于第一预设值的高信噪比微地震信号中截取；
[0018]所述模板信号的截取范围为所述高信噪比微地震信号中，具有明显波峰的信号。
[0019]优选地，在上述微地震事件有效信号拾取方法中，所述第一形态变换为，对所述待处理信号进行多尺度形态学开启运算和多尺度形态学闭合运算。
[0020]优选地，在上述微地震事件有效信号拾取方法中，所述去除所述待处理信号中的波峰、波谷尖锐特征，包括用所述多尺度形态学开启运算结果的波峰代替所述待处理信号的波峰部分，以及用所述多尺度形态学闭合运算结果的波谷代替所述待处理信号的波谷部分。
[0021]优选地，在上述微地震事件有效信号拾取方法中，步骤S2包括在所述平滑模板信号上选择一个识别时窗；
[0022]对所述识别时窗内的信号进行白帽变换处理和黑帽变换处理；
[0023]计算所述白帽变换处理结果和所述黑帽变换处理结果的平均结果，得到所述平滑处理信号的多尺度剖面。
[0024]优选地，在上述微地震事件有效信号拾取方法中，步骤S3中所述识别剖面的选取，包括从所述多尺度剖面的多个尺度中，拾取尺度波形趋于稳定的临界尺度剖面，且所述临界尺度剖面上具有高波形的波峰。
[0025]优选地，在上述微地震事件有效信号拾取方法中，步骤S3中所述获取识别误差为，根据误差判断准则计算所述采样数据与所述模拟数据的识别误差。
[0026]优选地，在上述微地震事件有效信号拾取方法中，所述模拟数据由弹性波动方程正演模拟而来。
[0027]优选地，在上述微地震事件有效信号拾取方法中，所述误差判断准则的公式为
[0028]其中，E(i)为第i道数据的识别误差，T(i)为第i道数据的模拟结果，t(i)为第i道数据的识别，和分别为T(i)和t(i)的平均。
[0029]本专利技术实施例还提供了一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述微地震事件有效信号拾取方法。
[0030]在本专利技术实施例中，从多个微地震信号中选取具有微地震特征的信号作为模板信号，将模板信号经过多尺度形态学运算和多尺度高帽变换处理后，得到模板信号的多尺度剖面并从中选取出识别剖面，根据识别剖面上的识别数据与模拟数据作比对以设定误差阈值；再将其余微地震信号进行多尺度形态学运算和多尺度高帽变换处理后，以模板信号选择识别剖面时的尺度参数和误差阈值去识别其余微地震信号上的有效信号。
[0031]通过上述识别方法，先对模板信号进行预处理，获得尺度参数和误差阈值，再以此为标准对其余微地震信号进行处理和识别，能显著提升低信噪比情况下，微地震事件有效信号的识别准确度。
附图说明
[0032]为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0033]图1是本专利技术实施例中微地震事件有效信号拾取方法流程图；
[0034]图2是本专利技术实施例中信号识别流程图；
[0035]图3是本专利技术实施例中形态学四种基本运算示意图；
[0036]图4是本专利技术实施例中多尺度高帽变换示意图；
[0037]图5是本专利技术实施例中一种高信噪比合成信号的多尺度剖面图；
[0038]图6是本专利技术实施例中一种高信噪比合成信号的第7尺度剖面拾取误差的直方分布图。
具体实施方式
[0039]本专利技术实施例提供了一种微地震事件有效信号拾取方法，以解决在低信噪比情况下微地震信号识别效果差的问题。
[0040]下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整的描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种微地震事件有效信号拾取方法，其特征在于，包括：获取微地震事件中的多个微地震信号，并选取其中具有微地震特征的信号作为模板信号，将其余信号设为待识别微地震信号；对所述模板信号进行信号识别，设定微地震有效信号的识别阈值；所述信号识别过程包括：S1对待处理信号进行第一形态变换，去除所述待处理信号中的波峰、波谷尖锐特征，获得平滑处理后的平滑处理信号；S2对所述平滑处理信号进行多尺度放大的第二形态变换，获得所述平滑处理信号的多尺度剖面；S3拾取所述多尺度剖面中显示微地震信号特征的剖面作为识别剖面，并对所述识别剖面进行数据采样，将采样数据与模拟数据比对，获取识别误差；S4根据所述识别误差设定微地震信号的识别阈值；对所述待识别微地震信号，分别执行步骤S1
‑
S2，获取与所述识别剖面同一尺度的待识别剖面；对所述待识别剖面进行数据采样，并与所述模拟数据比对，获得所述待识别微地震信号的待识别误差；当所述待识别误差在所述识别阈值内时，识别所述待识别微地震信号为微地震事件有效信号。2.根据权利要求1所述的微地震事件有效信号拾取方法，其特征在于，所述模板信号为由信噪比大于第一预设值的高信噪比微地震信号中截取；所述模板信号的截取范围为所述高信噪比微地震信号中，具有明显波峰的信号。3.根据权利要求2所述的微地震事件有效信号拾取方法，其特征在于，步骤S1中所述第一形态变换为，对所述待处理信号进行多尺度形态学开启运算和多尺度形态学闭合运算。4.根据权利要求3所述的微地震事件有效信号拾取方法，其特征在于，步骤S1中所述去...

【专利技术属性】
技术研发人员：赵立松，贾靖，黄炜霖，尚国军，卢钢，杨波，尚斌，高菲，
申请(专利权)人：中国石油大学北京，
类型：发明
国别省市：