【摘 要】
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近年来,微地震监测技术被广泛应用于石油、页岩气的开采中。微地震监测技术就是通过接收放置在邻井或者地面的地震检波器信号,根据这些信号对微地震事件进行定位,达到对水力压裂过程的监控及检测。通过对当前各种微地震震源定位方法及算法的研究,在地下500米到1000米之间误差较小,在这个深度范围内,震源与检波器之间的距离不是很远,在地震波收发期间,如果保持信号衰减率不变,那么地震波传输距离和损失成正比。利用深
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近年来,微地震监测技术被广泛应用于石油、页岩气的开采中。微地震监测技术就是通过接收放置在邻井或者地面的地震检波器信号,根据这些信号对微地震事件进行定位,达到对水力压裂过程的监控及检测。通过对当前各种微地震震源定位方法及算法的研究,在地下500米到1000米之间误差较小,在这个深度范围内,震源与检波器之间的距离不是很远,在地震波收发期间,如果保持信号衰减率不变,那么地震波传输距离和损失成正比。利用深度学习多层卷积神经网络构建信号处理模型,用未处理过的水力压裂地震信号训练模型,用人工处理过的水力压裂地震信号检验模型,不断的提升模型的精准度,让其能够精准地实现噪声和地震信号的二分类,对地震波进行相位识别,根据地震波传播时间,通过震源定位算法对岩石破裂点进行精确定位,代替人工标注,提升震源定位精度、节省成本、提高效率。建立微震地面监测系统,进行现场实验,将地面监测到的水力压裂地震数据进行人工标注震相、震波到时及震源定位,同时将这些数据传送给模型,进行震相、震波到时标注及震源定位的模型仿真,最后再将模型仿真实验结果同现场实验数据进行对比。
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