1、微地震監(jiān)測(cè)已經(jīng)被廣泛應(yīng)用于礦場(chǎng)，地?zé)?，和油氣行業(yè)。比如，它是頁巖氣開發(fā)中用來成像注水壓裂的裂縫分布的非常好的工具，微地震位置和震源機(jī)制等可以為現(xiàn)場(chǎng)工程師提供重要的信息來評(píng)估注水壓裂的效力等等。本文主要目的在于利用全波形匹配的方法來推斷微震位置和震源機(jī)制解，分別從兩個(gè)不同的方法出發(fā)來研究這個(gè)問題。一方面，從波形反演的角度來同時(shí)獲得微震的位置和震源機(jī)制解。筆者首先介紹一種基于梯度的方法來同時(shí)反演震源位置和震源機(jī)制，為了克服這種基于梯度的方法

2、的局部極小值的問題，筆者同時(shí)提出一種基于一種全局最優(yōu)化算法的快速波形反演算法。另一方面，從快速搜索的觀點(diǎn)來研究這個(gè)問題，筆者提出應(yīng)用計(jì)算機(jī)科學(xué)行業(yè)的搜索引擎的概念來解決微震波形的匹配問題。本文中主要研究的兩個(gè)方法可以總結(jié)如下：
　　1，微震位置和震源機(jī)制的快速彈性波全波形反演算法
　　給定一個(gè)速度模型，筆者首先在可能的震源位置網(wǎng)格點(diǎn)上計(jì)算好格林函數(shù)庫。反演過程中筆者計(jì)算一個(gè)基于離散和預(yù)先準(zhǔn)備好的格林函數(shù)庫的近似的目標(biāo)函數(shù)。由

3、于提前計(jì)算好了格林函數(shù)，合成波形的計(jì)算變得快捷，從而使得筆者能夠利用一種全局最優(yōu)化算法，鄰域算法，來實(shí)現(xiàn)同時(shí)反演震源位置和震源機(jī)制。該方法中的目標(biāo)函數(shù)應(yīng)用了包絡(luò)相關(guān)的概念來匹配高頻的波形數(shù)據(jù)。在事件檢測(cè)后，該方法并不需要拾取P和S波走時(shí)，筆者利用波形殘差和相關(guān)系數(shù)來評(píng)價(jià)波形的擬合程度。筆者利用合成和實(shí)際數(shù)據(jù)例子測(cè)試了該方法，在輸入數(shù)據(jù)中包含噪音和速度模型存在誤差的情況下，合成數(shù)據(jù)例子表明能夠較好的恢復(fù)出真實(shí)模型。筆者同時(shí)測(cè)試了452個(gè)實(shí)

4、際數(shù)據(jù)微震事件，并且和走時(shí)網(wǎng)格搜索算法進(jìn)行了對(duì)比，快速波形反演得到的微震位置分布能夠和走時(shí)網(wǎng)格搜索算法結(jié)果一致。
　　2.微震搜索引擎算法
　　類似于互聯(lián)網(wǎng)搜索引擎，該方法能夠在1s內(nèi)同時(shí)估計(jì)出微震事件的位置和震源機(jī)制，來檢測(cè)注水壓裂過程。對(duì)于給定的采集系統(tǒng)和速度模型，筆者首先在所有可能的位置網(wǎng)格點(diǎn)上計(jì)算所有可能的微震事件波形，從而建立一個(gè)搜索數(shù)據(jù)庫。然后通過計(jì)算機(jī)快速搜索技術(shù)，多個(gè)隨機(jī)K維樹方法，根據(jù)數(shù)據(jù)庫中波形數(shù)據(jù)的振幅

5、和相位信息來排列并建立一個(gè)索引。當(dāng)一個(gè)微震事件發(fā)生時(shí)，和輸入波形近似的最佳波形能夠通過匹配數(shù)據(jù)庫的特征很快地找到。該方法不僅僅返回一個(gè)最佳解，而是類似于互聯(lián)網(wǎng)搜索中的一個(gè)解集，因此筆者可以利用得到的解集來進(jìn)一步研究結(jié)果的置信度和解析度。同樣類似于互聯(lián)網(wǎng)搜索引擎，微震搜索引擎不需要其他輸入?yún)?shù)和處理經(jīng)驗(yàn);這樣，對(duì)于任何用戶結(jié)果都會(huì)一樣。筆者同樣利用合成數(shù)據(jù)和實(shí)際數(shù)據(jù)例子驗(yàn)證了該方法，結(jié)果顯示微震搜索引擎有很大的潛力應(yīng)用于微地震的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)問