本發(fā)明屬于地球物理技術(shù)領(lǐng)域，尤其是指微地震信號處理方法。

背景技術(shù)：

頁巖氣、煤層氣等非常規(guī)油氣勘探是未來油氣產(chǎn)業(yè)的重點、是全球都在關(guān)注的課題。油氣勘探越來越多的使用水力壓裂及微地震檢測技術(shù)。在微震信號識別或震源定位工作中，由于微地震信號具有數(shù)據(jù)量大、頻率分布廣、信噪比低等特點，微地震初至到時的檢測和拾取是一個重要而困難的問題，很難找到一種精確而快速的微地震初至拾取方法。

近年來，國內(nèi)外學(xué)者先后提出多種基于單分量或三分量的時域或頻域初至拾取算法，其中具有代表性的方法有Akaike信息準則法、長短時能量比法等。Akaike信息準則法方法是常與自回歸技術(shù)一起使用，這種方法計算比較簡單。Sleeman(1999)提出了尋找兩段平穩(wěn)時間序列最優(yōu)分割點的方法，可以直接計算數(shù)據(jù)AIC并將結(jié)果最小值作為P波初至點。2011年，St-Onge等人將該方法應(yīng)用于微地震初至拾取當中，在弱噪聲條件下拾取效果好，但在強噪聲條件下無法準確識別微地震信號。長短時能量比法是一種時域的震相識別算法，它利用微地震信號振幅、能量、包絡(luò)等特性，按照短時幀和長時幀劃分特征函數(shù)進而計算新時間序列的平均值之比，比值的最大值對應(yīng)地震記錄初至點。后來很多學(xué)者陸續(xù)對其進行改進，2009年，Wong等人提出了修改能量比法。長短時能量比法受時窗長度影響較大，低信噪比條件下合適窗長的選擇是該類方法的一個難點。近幾年來，多種初至拾取算法不斷被提出，如移動時窗標準差法(Akram,2011)，功率譜包絡(luò)STA/LTA法(Xiantai,et al,2011)，動態(tài)閾值法(Akramand Eaton,2012)，極化坐標方法(Moriya,2008,2009)、高階統(tǒng)計量(HOS)和AIC(Küperkoch et al.,2010)，分形算法(Liao et al.,2010)、互相關(guān)法(Eaton，2016)、聚類法(Zhu et al.，2016)、小波變換和AIC結(jié)合方法(Zhang et al.,2003)、多尺度小波分析和STA/LTA聯(lián)合法(Capilla,2006，Rodriguez，2011，Li et al，2016)等。以上算法都能夠?qū)崿F(xiàn)初至拾取，但在強噪聲、弱有效信號條件下，分別存在計算量大，受窗長影響較大，準確度降低等問題。因此，尋找一種計算速度快、拾取精度高的微地震初至拾取算法是目前該研究領(lǐng)域?qū)＜覀儾粩嗵接懞脱芯康膯栴}。

技術(shù)實現(xiàn)要素：

本發(fā)明提供一種基于近似負熵的微地震信號初至拾取方法，以解決針對較低信噪比條件下微地震信號初至?xí)r刻點拾取困難的問題。該方法根據(jù)微地震信號自身特點設(shè)計合適的近似負熵函數(shù)，結(jié)合負熵譜曲線極值差的加權(quán)函數(shù)設(shè)定閾值，進而實現(xiàn)信號區(qū)域與噪聲區(qū)域的準確劃分及微地震信號初至的準確拾取。

本發(fā)明采取的技術(shù)方案是，包括以下步驟：

1)根據(jù)微地震信號自身的特性，設(shè)計近似負熵函數(shù)：

具有n個采樣點的隨機序列y＝{y_i,i＝1,2,…,n}的負熵可以表示為：

J(y)＝H(y′)-H(y)， (1)

其中y′是與隨機序列y具有相同均值和方差的高斯隨機序列，H(y)是序列y的熵，同理H(y′)是序列y′的熵，J(y)就表示隨機變量y的負熵；

構(gòu)造基于最大熵準則(最小負熵)的近似負熵函數(shù)，其對信號相對敏感，表達式描述如下

其中k_i是大于零的常數(shù)，G_i(·)是對比方程，是一個正交的非二次函數(shù)，x是公式(1)中隨機變量y經(jīng)過歸一化后得到的零均值、單位方差序列，x′是滿足零均值，單位方差的標準正態(tài)分布序列；E[·]表示數(shù)學(xué)期望，i表示選取的對比方程的個數(shù)，i值越大，對負熵的近似程度越接近，通常情況下n＝2，系數(shù)k₁＝k₂＝1；

對于任意隨機序列ζ＝{ζ_i,i＝1,2,…,n}，選取的非二次對比方程G_i(·)為公式(3)和(4)中的兩種形式：

兩個對比方程G₁(ζ)和G₂(ζ)均為分段線性計算對比函數(shù)，G₁(ζ)具有良好的穩(wěn)健性，可以用于檢測獨立分量的超高斯性，G₂(ζ)適用于估計隨機變量的亞高斯性，由于序列x′是已知的標準正態(tài)序列，通過公式計算可得于是公式(2)中的近似負熵表達式就變?yōu)?/p>

式中NJ(x)代表隨機序列x的近似負熵值，

2)對地震信號進行歸一化和分幀處理，并計算各幀內(nèi)的負熵值，繪制負熵譜曲線；

根據(jù)公式(2)的要求，在計算地震數(shù)據(jù)近似負熵之前，需要對微地震序列y＝{y_i,i＝1,2,…,n}進行歸一化處理，得到零均值、單位方差的隨機序列，歸一化公式如下

式中y＝{y_i,i＝1,2,…,n}對應(yīng)n個微地震數(shù)據(jù)點，和σ²分別代表數(shù)據(jù)序列y的均值和方差，序列是由n個構(gòu)成的與序列y同維的數(shù)據(jù)序列，x為歸一化后的零均值、單位方差微地震數(shù)據(jù)序列；

然后，選取幀長F_s和幀移F_l對歸一化后的地震數(shù)據(jù)進行分幀處理，再根據(jù)式(5)中的近似負熵函數(shù)分別計算出各個幀內(nèi)微地震數(shù)據(jù)的近似負熵值，并根據(jù)各幀的計算結(jié)果繪制負熵譜曲線；

3)設(shè)置閾值函數(shù)找到噪聲與信號的分界點，得到微地震數(shù)據(jù)初至?xí)r刻點的具體位置；

將近似負熵譜曲線的最大值和最小值的差值進行加權(quán)，再通過一個加權(quán)因子來調(diào)節(jié)閾值的敏感度和準確度，具體表達式如下

thr＝α(max(NJ)-min(NJ))， (9)

其中thr為計算得到的閾值，α為加權(quán)因子，能夠調(diào)節(jié)插值的高度，根據(jù)負熵譜和閾值線的交點檢測到初至所在的幀，再根據(jù)公式(10)便可得到初至對應(yīng)的具體數(shù)據(jù)點A_t；

其中F是初至所在的幀數(shù)，F(xiàn)_s和F_l分別代表幀長和幀移，表示對向上取整的結(jié)果，從而確定初至到時的所在位置。

本發(fā)明的有益效果是根據(jù)微地震信號自身的特點，引用信息論中近似負熵理論提出了一種基于近似負熵的微地震初至拾取新方法，與現(xiàn)有拾取方法相比，新方法能夠?qū)崿F(xiàn)較低信噪比條件下初至到時的準確拾取，信噪比可低至-12dB，并且計算過程簡單，速度較快，準確性高；該方法根據(jù)微地震信號自身特點設(shè)計合適的近似負熵函數(shù)，結(jié)合負熵譜曲線極值差的加權(quán)函數(shù)設(shè)定閾值，進而實現(xiàn)信號區(qū)域與噪聲區(qū)域的準確劃分及微地震信號初至的準確拾取。

附圖說明

圖1(a)單道實際微地震數(shù)據(jù)及檢測結(jié)果，含噪的微地震信號信噪比非常低，有效信號幾乎無法識別，圖中虛線標出位置為有效信號的初至?xí)r刻點；

圖1(b)近似負熵譜曲線和閾值函數(shù)，從負熵譜曲線可以看出噪聲段與信號段的負熵值存在明顯的差別，圖中虛線標注位置為閾值函數(shù)值；

圖2(a)信噪比為-3dB的含噪記錄，該含噪記錄信噪比不是很低，有效信號段位置可以看出，圖中用三種不同線型分別標注出三種方法的拾取結(jié)果，可以看到三種方法的拾取位置大致相同；

圖2(b)AIC拾取結(jié)果，在AIC曲線中存在一個明顯的最小值(最低點)，可以很容易的找到初至位置；

圖2(c)STA/LTA拾取結(jié)果，在STA/LTA曲線中存在一個明顯的最大值(峰值)，可以很容易找到初至位置；

圖2(d)近似負熵拾取結(jié)果，在負熵曲線中，信號段與噪聲段存在明顯差別，通過閾值可以找到初至位置，由于此時加入的是高斯白噪聲，因此噪聲段負熵值為零；

圖3(a)信噪比為-12dB的含噪微地震記錄，該含噪記錄信噪比很低，有效信號段位置幾乎不能看出，圖中用三種不同線型分別標注出三種方法的拾取結(jié)果，可以看到三種方法的拾取位置差別很大；

圖3(b)AIC方法拾取結(jié)果，在AIC曲線中存在一個最小值(最低點)，可以找到初至位置，但是這個最小值不是準確的初至位置，也就是說在低信噪比條件下，該方法的函數(shù)曲線準確性下降；

圖3(c)STA/LTA方法拾取結(jié)果，在STA/LTA曲線中不存在明顯的最大值(峰值)，找到的曲線最大值也不是初至?xí)r刻的準確位置，因此在低信噪比條件下，該方法的函數(shù)曲線準確性下降；

圖3(d)近似負熵方法拾取結(jié)果，在負熵曲線中，信號段與噪聲段仍然存在明顯差別，通過閾值可以找到初至位置，由于此時加入的是高斯白噪聲，因此噪聲段負熵值為零；

圖4 AIC、STA/LTA和近似負熵三種方法對100道不同信噪比的合成微地震信號進行拾取的絕對誤差圖，從圖中可見隨著信噪比的不斷降低，AIC和STA/LTA方法拾取誤差明顯增加，AIC方法從-6dB開始誤差明顯增加，STA/LTA方法在-10dB時誤差明顯增加，而近似負熵方法在-12dB時誤差才開始略有增加；

圖5(a)實際的三分量微地震數(shù)據(jù)的X方向分量，該方向數(shù)據(jù)信噪比較低；

圖5(b)實際的三分量微地震數(shù)據(jù)的Y方向分量，該方向數(shù)據(jù)信噪比較高；

圖5(c)實際的三分量微地震數(shù)據(jù)的Z方向分量，該方向數(shù)據(jù)信噪比較高；

圖6(a)實際的三分量微地震數(shù)據(jù)X方向分量拾取結(jié)果，由于該方向數(shù)據(jù)信噪比較低，三種方法的拾取結(jié)果存在很大差異，近似負熵方法拾取位置較另兩種方法準確；

圖6(b)實際的三分量微地震數(shù)據(jù)Y方向分量拾取結(jié)果，由于該方向數(shù)據(jù)信噪比較高，三種方法的拾取結(jié)果接近；

圖6(c)實際的三分量微地震數(shù)據(jù)Z方向分量拾取結(jié)果，該方向數(shù)據(jù)信噪比較高，但噪聲類型有所區(qū)別，STA/LTA和近似負熵方法拾取結(jié)果接近，AIC方法拾取結(jié)果很不準確。

具體實施方式

1)根據(jù)微地震信號自身的特性，設(shè)計合適的近似負熵函數(shù)；

對于具有單位方差隨機變量來說，分布越“隨機”，熵越大，負熵越小，具有n個采樣點的隨機序列y＝{y_i,i＝1,2,…,n}的負熵可以表示為：

J(y)＝H(y′)-H(y)， (1)

其中y′是與隨機序列y具有相同均值和方差的高斯隨機序列，H(y)是序列y的熵，同理H(y′)是序列y′的熵，J(y)就表示隨機變量y的負熵；

由于微地震數(shù)據(jù)具有數(shù)據(jù)量大、頻率分布廣、信噪比低等特點，構(gòu)造基于最大熵準則(最小負熵)的近似負熵函數(shù)，其對信號相對敏感，表達式描述如下：

其中k_i是大于零的常數(shù)，G_i(·)是對比方程，是一個正交的非二次函數(shù)，x是公式(1)中隨機變量y經(jīng)過歸一化后得到的零均值、單位方差序列，x′是滿足零均值，單位方差的標準正態(tài)分布序列。E[·]表示數(shù)學(xué)期望，i表示選取的對比方程的個數(shù)，i值越大，對負熵的近似程度越接近，通常情況下n＝2，系數(shù)k₁＝k₂＝1；

在整個式子中對比方程G_i(·)的選擇非常重要，它直接影響負熵近似的精確程度，在選取對比方程G_i(·)時，函數(shù)值增長不能太快，計算應(yīng)該簡單、快速，并且保證確定分布是可以計算的，為了得到更加穩(wěn)健的近似并且滿足上述選擇準則，對于任意隨機序列ζ＝{ζ_i,i＝1,2,…,n}，選取的非二次對比方程G_i(·)為公式(3)和(4)中的兩種形式：

兩個對比方程G₁(ζ)和G₂(ζ)均為分段線性計算對比函數(shù)，G₁(ζ)具有良好的穩(wěn)健性，可以用于檢測獨立分量的超高斯性，G₂(ζ)適用于估計隨機變量的亞高斯性，由于序列x′是已知的標準正態(tài)序列，通過公式計算可得于是公式(2)中的近似負熵表達式就變?yōu)?/p>

式中NJ(x)代表隨機序列x的近似負熵值，這種近似負熵的算法不僅簡單，計算速度快速，還具有較好的統(tǒng)計特性，很適合應(yīng)用于微地震信號初至拾取當中。

2)對地震信號進行歸一化和分幀處理，并計算各幀內(nèi)的負熵值，繪制負熵譜曲線；

本發(fā)明將近似負熵思想應(yīng)用于微地震信號初至到時拾取，通過對微地震信號進行歸一化、分幀處理后，在各個幀內(nèi)計算微地震數(shù)據(jù)的近似負熵值，獲得當前幀的統(tǒng)計信息，并根據(jù)各幀的計算結(jié)果繪制負熵譜曲線，設(shè)計一種合適的閾值函數(shù)，找到噪聲與信號的分界點，從而確定初至到時的所在位置；

首先，根據(jù)公式(2)的要求，在計算地震數(shù)據(jù)近似負熵之前，需要利用公式(6)，(7)和(8)對微地震序列y＝{y_i,i＝1,2,…,n}進行歸一化處理，得到零均值、單位方差的隨機序列；

式中y＝{y_i,i＝1,2,…,n}對應(yīng)n個微地震數(shù)據(jù)點，和σ²分別代表數(shù)據(jù)序列y的均值和方差，序列是由n個構(gòu)成的與序列y同維的數(shù)據(jù)序列，x為歸一化后的零均值、單位方差微地震數(shù)據(jù)序列；

由于微地震信號具有隨機性，在計算近似負熵值之前需要對微地震數(shù)據(jù)進行分幀處理，幀長和幀移的確定直接影響拾取效果，幀長越大，負熵譜曲線越平滑，但是不能太長，以保證拾取的精度。圖1(a)為一道512點的實際微地震隨機數(shù)據(jù)，對其進行歸一化處理并分幀，為了保證實驗數(shù)據(jù)的一致性，幀移和幀長的大小分別選為38和3；接著根據(jù)式(5)中的近似負熵函數(shù)計算每幀內(nèi)地震數(shù)據(jù)的近似負熵值，并畫出各幀對應(yīng)的近似負熵譜曲線，如圖1(b)所示；從負熵譜曲線可以明顯看到噪聲段和有效信號段的負熵值存在明顯差異，從而說明了近似負熵方法的可行性。

要想實現(xiàn)精確地拾取初至，就需要設(shè)置合適的閾值函數(shù)，從近似負熵譜曲線中找到初至所在的具體位置；閾值選擇的方法直接影響拾取的敏感度和準確度，閾值算法有許多種，如何設(shè)計一種即簡單又可靠的閾值函數(shù)也是本文方法的關(guān)鍵點；通過分析近似負熵譜曲線的特點，設(shè)計了一種簡單的閾值函數(shù)，將近似負熵譜曲線的最大值和最小值的差值進行加權(quán)，通過一個加權(quán)因子來調(diào)節(jié)閾值的敏感度和準確度，具體表達式如下：

thr＝α(max(NJ)-min(NJ)),0<α<1， (9)

其中thr為計算得到的閾值，α為加權(quán)因子，能夠調(diào)節(jié)插值的高度，實際中α應(yīng)取很小值，這樣保證拾取的位置有足夠小的延遲，對圖1(b)中的負熵譜曲線加權(quán)因子α＝0.2，相應(yīng)的閾值線為圖1(b)的點劃線所示，根據(jù)負熵譜和閾值線的交點就可檢測到初至所在的幀，再經(jīng)過式(10)便可得到初至對應(yīng)的具體數(shù)據(jù)點A_t：

其中F是初至所在的幀數(shù)，F(xiàn)_s和F_l分別代表幀長和幀移，表示對向上取整的結(jié)果，從而確定初至到時的所在位置。對圖1(b)中檢測到的交點標出的幀數(shù)利用式(10)進行轉(zhuǎn)換，得到圖1(a)中地震數(shù)據(jù)初至點的具體位置，如圖1(a)中虛線所示。

下面通過具體的實驗例來說明進一步說明本發(fā)明方法的效果。

實驗例1合成記錄

模擬生成一張采樣頻率為1000Hz的100道合成微地震記錄，每道512個采樣點，有效信號主頻為300Hz，對該純凈地震記錄加入不同強度的高斯白噪聲，得到信噪比從-1dB到-12dB的合成含噪微地震記錄。為了驗證信噪比對初至拾取方法性能的影響，首先從信噪比為-3dB的含噪記錄中選取一道初至到時為160ms單道含噪微地震數(shù)據(jù)，如圖2(a)所示。分別利用AIC方法、STA/LTA方法和近似負熵法對該道含噪地震數(shù)據(jù)進行初至點拾取，拾取結(jié)果分別如圖2(b)、圖2(c)和圖2(d)所示。

圖2(b)是AIC方法的拾取結(jié)果，其最小值處代表在最小平方意義下噪聲信號和微地震信號的擬合度最差，該點即對應(yīng)了圖2(a)中含噪數(shù)據(jù)的初至點位置。圖2(c)是STA/LTA方法的拾取結(jié)果，其最大值代表短時窗和長時窗的比值最大，即信號此時的前后段差異最大，所以STA/LTA的最大值對應(yīng)于待檢測含噪數(shù)據(jù)的初至點位置。圖2(d)為近似負熵方法得出的負熵譜曲線，曲線和閾值函數(shù)的交點即為圖2(a)中含噪數(shù)據(jù)的初至點所在的幀，根據(jù)公式(10)中幀與數(shù)據(jù)點的對應(yīng)關(guān)系即可得出初至點位置。最后在圖2(a)中分別用不同的線型標出了三種方法拾取到的初至點位置。從圖2中三種方法的拾取結(jié)果可可看出，AIC方法的拾取結(jié)果為162ms，STA/LTA方法的拾取結(jié)果為157ms，近似負熵方法的拾取結(jié)果為159ms，與含噪記錄的實際初至位置160ms相比，誤差均小于0.5％，因此，對于信噪比為-3dB的含噪地震數(shù)據(jù)，三種方法均可實現(xiàn)初至點的準確拾取。

接著，從信噪比為-12dB的含噪地震記錄中選取一道初至到時仍為160ms的單道含噪地震數(shù)據(jù)，如圖3(a)所示。分別利用AIC方法、STA/LTA方法和近似負熵方法對圖3(a)中的含噪地震數(shù)據(jù)進行初至點拾取。圖3(b)是AIC方法的拾取結(jié)果，圖3(c)是STA/LTA方法的拾取結(jié)果，圖3(d)為近似負熵方法的拾取結(jié)果。從圖3(a)中標注的三種方法拾取的初至點位置可知，AIC方法的拾取結(jié)果為22ms，STA/LTA方法的拾取結(jié)果為212ms，近似負熵方法的拾取結(jié)果為159ms，與待檢測含噪記錄的實際初至位置160ms相比，AIC和STA/LTA方法的拾取誤差分別為13.5％和5.1％，而近似負熵算法拾取結(jié)果與實際的初至點160ms誤差為0.1％。

表1給出了利用AIC、STA/LTA和近似負熵三種方法對信噪比從-1dB到-12dB的含噪記錄進行初至點拾取的統(tǒng)計數(shù)據(jù)。

表1 AIC、STA/LTA和AN三種方法在不同信噪比的條件下的拾取結(jié)果

從表中數(shù)據(jù)的統(tǒng)計結(jié)果可知，當信噪比從-1dB到-7dB時，三種方法的平均拾取誤差分別為：0.5％,0.3％和0.1％，此時認為三種方法拾取效果都比較好；而當信噪比低于-8dB時，AIC方法的拾取誤差高達16.4％，且當信噪比低于-10dB時，STA/LTA方法的拾取誤差也高達19.5％，但是近似負熵方法在信噪比為-1dB到-12dB情況下平均拾取誤差均小于0.1％，可見新方法的準確性和可靠性。

圖4給出了三種方法對100道微地震合成記錄在不同信噪比條件下進行初至拾取的絕對平均誤差折線。

實驗例2實際記錄

圖5為一組實際的三分量微地震數(shù)據(jù)，該組地震記錄共含15道，每道512個采樣點。分別用AIC、STA/LTA和近似負熵方法對其進行初至?xí)r刻提取。從含噪數(shù)據(jù)可以看出，不同分量上的信噪比和信號幅度都不一致，對三個分量方向上的數(shù)據(jù)分別利用AIC，STA/LTA和近似負熵方法進行初至點拾取。分別從X，Y，Z分量拾取結(jié)果中提取了其中一道數(shù)據(jù)，其單道波形如圖6所示。從圖6中的單道波形圖也可以看出當信噪比較高時，三種方法拾取到的初至點位置接近，拾取誤差較小，而當信噪比較低時，AIC和STA/LTA兩種方法的拾取位置明顯存在較大誤差，近似負熵方法具有較好的準確性和可靠性。