Территория Нефтегаз № 5 2015

Автоматизация

01.05.2015 10:00 Метод распознавания времени прибытия P- и S-волн микросейсмических событий с использованием вейвлетов

Использование дискретно-временного вейвлет-преобразования позволило разработать эффективный алгоритм распознавания времени прибытия продольных и поперечных микросейсмических волн. Метод основан на использовании данных об амплитуде и поляризации микросейсмических волн, рассчитанных с помощью коэффициентов вейвлет-преобразования. Алгоритм позволяет распознать фазы волн, определяет время прибытия и показывает ориентацию волн в трех измерениях, представляющих собой микроскопические колебания земной коры в момент образования трещин пород в процессе гидроразрыва пласта. Быстрое и точное распознавание микросейсмических волн очень важно для определения местоположения очага событий. Автоматические методы интересны тем, что позволяют обрабатывать данные в режиме реального времени, обеспечивают объективность в принятии решений. Однако часто оценки времени прибытия P- и S-волн из-за низкого соотношения «сигнал – шум», особенно на больших расстояниях от сейсмоприемников до источников событий, бывают недостоверными. Основной прием заключается в том, что крупные особенности сигнала обнаруживаются в вейвлет-коэффициентах на нескольких масштабах времени и направления. Распознавание P-волны выполняется построением функции, использующей информацию о поляризации, в то время как распознавание S-волны – созданием функции отношения поперечной амплитуды сигнала к продольной. Данные функции являются эффективными величинами при распознавании событий и времени их прибытия в условиях низкого соотношения «сигнал – шум». Результаты работы алгоритма сравнили с данными, рассчитанными вручную и с помощью традиционного метода отношения короткого временного окна к длинному для работ, выполненных в Западной Сибири и Оренбургской области, и были признаны достоверными.

Ключевые слова: вейвлет-преобразование, вейвлеты, микросейсмический мониторинг, продольные и поперечные волны, P- и S-волны, обработка сейсмических сигналов.

Авторы:

А.П. Веревкин, д.т.н., профессор, заведующий кафедрой «Автоматизация производственных процессов и производств», Уфимский государственный нефтяной технический университет (Уфа, Россия);
И.Г. Казбулатов, аспирант, Уфимский государственный нефтяной технический университет (Уфа, Россия), e-mail: rednaxy@mail.ru

Литература:

1. Dai H., MacBeth C. Application of Back-Propagation Neural Networks to Identification of Seismic Arrival Types. Physics of the Earth and Planetary Interiors, 1997, Vol. 101, No. 3–4. P. 177–188.
2. Allen R. Automatic Phase Pickers: Their Present Use and Future Prospects. Bulletin of the Seismological Society of America, 1982, Vol. 72, No. 68. P. 225–242.
3. Cichowicz A. An Automatic S-Phase Picker. Bulletin of the Seismological Society of America, 1993, Vol. 83, No. 1. P. 180–189.
4. Earle P.S., Shearer P.M. Characterization of Global Seismograms Using an Automatic-Picking Algorithm. Bulletin of the Seismological Society of America, 1994, Vol. 84, No. 2. P. 366–376.
5. Chung P.-J., Jost M.L., Buhme J.F. Estimation of Seismic-Wave Parameters and Signal Detection Using Maximum Likelihood Methods. Computers and Geosciences, 2001, Vol. 27, No. 2. P. 147–156.
6. Anant K.S., Dowla F.U. Wavelet Transform Methods for Phase Identification in Three-Component Seismograms. Bulletin of the Seismological Society of America, 1997, Vol. 87, No. 6. P. 1598–1612.
7. Oonincx P.J. A Wavelet Method for Detecting S-Waves in Seismic Data. Computational Geosciences, 1999, Vol. 3, No. 2. P. 111–134.
8. Zhang H., Thurber C., Rowe C. Automatic P-Wave Arrival Detection and Picking with Multiscale Wavelet Analysis for Single-Component Recordings. Bulletin of the Seismological Society of America, 2003, Vol. 93, No. 5. P. 1904–1912.
9. Daubechies I. Ten Lectures on Wavelets. The Society of Industrial and Applied Mathematics, 1992.
10. Mallat S. A Theory for Multiresolution Signal Decomposition: The Wavelet Representation. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 1989, Vol. 11, No. 7. P. 674–493.
11. Porat B. A Course in Digital Signal Processing. Canada, John Wiley & Sons, Inc., 1997.
12. Vetterli M., Herley C. Wavelets and Filter Banks: Theory and Design. IEEE Transactions on Signal Processing, 1992, Vol. 40, No. 9. P. 2207–2232.
13. Vetterli M., Le Gall D. Perfect Reconstruction FIR Filter Banks: Some Properties and Factorizations. IEEE Transactions on Acoustics, Speech and Signal Processing, 1989, Vol. 37, No. 7. P. 1057–1071.
14. Kanasewich E.R. Time Sequence Analysis in Geophysics. University of Alberta Press, Edmonton, 1981.
15. Stein S., Wysession M. An Introduction to Seismology, Earthquakes and Earth Structure. Blackwell Publishing Ltd., Hoboken, 2003.
16. Aki K., Richards P.G. Quantitative Seismology. University Science Books, Sausalito, 2002.

Ссылка для цитирования: Веревкин А.П., Казбулатов И.Г. Метод распознавания времени прибытия P- и S-волн микросейсмических событий с использованием вейвлетов // Территория «НЕФТЕГАЗ». – 2015. – № 5. – С.20–26.

← Назад к списку

- научные статьи.

Территория Нефтегаз № 5 2015

Автоматизация

Подписывайтесь на нас