[摘要] 微地震震源扫描是基于成像思想的微地震定位,该算法避免了事件的识别与拾取,但若对所有的地震记录都进行扫描,会有大量计算工作。为了提高扫描速度需要对扫描的范围加以界定,通过分析各种事件识别方法的特点综合考虑各种因素本文提出了震源扫描算法中的微地震识别方法,阐述了该方法实现的理论可行性,在编程基础上实现算法并通过模型数据检验算法的可行性。
[关键字] 微地震 事件识别 能量比法
[中图分类号] P65 [文献码]B [文章编号] 1000-405X(2013)-1-183-1
0 引言
在基于走时的微地震反演过程中,微地震事件的识别与拾取是非常重要的,时间上的微小差异会导致定位结果差异很大,这一点已通过模型数据加以证实。为了减少事件拾取工作降低拾取对定位结果的影响,H.Kao提出了应用震源扫描算法进行微地震定位的思想,该算法思路简单理论上不需要事件拾取,但算法中存在的重要问题:在目标区域内对每一个可能的震源点进行扫描是一件很费时的工作,并且实测的微地震记录中存在很大一部分记录上根本不存在微地震事件,若每个震源都对这些时间段的记录进行扫描显然是做了无用功。针对以上分析在本文中提出了震源扫描算法中事件的识别。
1 微地震事件识别原理
微地震事件识别的基本理念与地震波初至拾取一样,利用有效地震波与背景噪声的差异来实现。此外针对微地震事件的特殊情况还需要考虑微地震事件需要结合多道检波器之间的特征来综合判断。目前地震信号的识别方法有:能量比法、赤迟信息准则法、相关法、偏振分析法等。以上方法各有优缺点,其中能量比法是事件识别及拾取的传统方法,这种方法是事件识别与拾取最为快捷及广泛应用的方法。在震源扫描中,需要的并不是一个精确的微地震事件的时间,而是一定范围内的时间,从这一点出发就很大程度上降低了对震源扫描中微地震事件识别的精度要求。基于此,本文选取了长短时窗能量比法(STA/LTA)实现单道记录上的事件识别,在单道记录识别基础上借助多道特征思想达到事件识别的目的。
1.1 LTA/STA能量比法理论
在一定信噪比条件下,微地震记录上微地震事件出现前后在能量上会出现比较明显的区别,能量比法根据该差异判断是否有微地震事件出现。在实际操作时,以地震记录中的一道记录为计算单位,应用滚动时窗从某个记录点开始,依次选取该点前后一定长度作为时窗,以后时窗与前时窗的能量均值的比值作为该点的能量比值,最后通过比较选取能量比大于一定阈值的点作为初步计算出来的事件。
对于三分量记录,可根据实际情况选取某一分量的记录作为基础道,考虑到微地震实际资料的信噪比较低,而且每个微地震事件在三个分量上的能量关系不同,所以本文中用三个分量求能量组合,用组合后的记录计算,具体如下:
能量组合的计算公式: (1)
根据经验一般前时窗的长度较后时窗的长度大,因此常用长时窗(LTA)与短时窗(STA)表示二者,这样,在t0时刻的能量比R(t0 )可表示为:
上式中, t0是计算能量比的采样点,t1是从 t0开始逆着记录时间取一个时窗为前时窗, 是从 开始顺着记录时间取一个时窗为后时窗。当R(t0 ) 超过设定阈值的时候引发触发,判断该时刻出现微地震事件。
1.2 利用微地震多道特征确定事件
能量比是以单道为基础计算的,得到的都是单道上的事件,但是微地震记录噪音背景比较复杂,所以需要借助同一微地震事件的多道特征加以判断最终确定事件。利用多道特征最常用的是多道之间的相关性,这样做结果精确但是计算量大。此外,本文中拾取事件没有必要得到精确的事件时间,所以可以借助相关的思想,但不必进行全部记录的相关计算。故在此提出了极大值时间差的算法,将第一次选出来的事件点,在合理时窗内选取能量比最大的点作为该时窗内的极值点,在所有道记录中依次取后一道记录某时窗内的极值点的时间减去前一道相应值得到时间差,所有时间差的绝对值小于一定阈值的一组同相轴即可认为是微地震事件。
2 模型数据测试
编程实现了以上算法,并用模型数据测试算法及程序的实用性。共取三组数据说明测试结果:1.没有噪音的模型资料,A1是Z分量地震记录,A2是计算结果;2.噪音比例是20%的模型资料,B1是Z分量地震记录,B2是计算结果;3. 噪音比例是50%的模型资料,C1是Z分量地震记录,C2是计算结果,如下图所示:
3 结束语
由测试结果可知,随着噪音比重增加,事件识别的难度与不精确程度增加,但是针对震源扫描算法的特殊情况,可设置事件触发的阈值小一些,尽量多的得到一些事件或是接近事件的时间。通过模型数据测试说明了该方法提出来的合理性及可实现性,使用该方法可在震源扫描中减少大量的无用搜索,提高了震源定位的速度。
参考文献
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