基于变化模式分解和Akaike信息标准的微地震信号的自动到达采集
Chunlu Wang1,2, Yanqing Fan1,2, Renjie He1,2
1College of Instrumentation and Electrical Engineering, Jilin University, Changchun 130026, China.
The Review of scientific instruments
|April 18, 2025
概括
这项研究引入了一种使用变化模式分解 (VMD) 和Akaike信息标准 (AIC) 的新方法,用于准确的微地震 (MS) 抵达采集. 该技术有效地将信号与噪音分开,改进了对水力压裂和地质灾害预测的分析.
科学领域:
- 地质物理学 地质物理学
- 地震学 地震学
- 信号处理 信号处理
背景情况:
- 微地震 (MS) 监测对于了解地下水库变化,指导水力压裂和预测地质灾害至关重要.
- 表面MS监测受到复杂环境的挑战,导致噪音信号阻碍准确的到达采集.
- 有效的信号提取和到达标识对于随后的地震数据分析至关重要,包括定位和反转.
研究的目的:
- 开发一种用于微地震信号的新型自动到达采集方法.
- 为了应对信号与噪声分离的挑战,当有效的MS信号的频率分布未知时.
- 为了提高微地震事件检测在杂环境中的准确性和稳定性.
主要方法:
- 变化模式分解 (VMD) 用于将地震信号分解为内在模式函数 (IMF).
- 结合使用皮尔森相关系数 (CC) 和峰值与平均功率比率 (PAPR) 来识别有效的信号组件.
- 重建信号并应用Akaike信息标准 (AIC) 来自动选择到达时间.
主要成果:
- 拟议的VMD-AIC方法在合成测试中准确地区分有效的微地震信号与噪声.
- 与现有的到达采集技术相比,该方法显示出对噪声的优越稳定性.
- 来自四川省页岩气井破裂的现场数据验证了该方法的实际优势和潜力.
结论:
- 开发的VMD-AIC方法为微地震信号到达采集提供了强大而准确的解决方案.
- 这种技术具有显著的潜力,可以在具有挑战性的环境中改进微地震数据的分析.
- 这些发现支持先进信号处理的应用,以加强水库监测和危险评估.
