[发明专利]一种微地震成像方法及终端设备

权利要求书

1.一种微地震成像方法，其特征在于，包括步骤：

基于声波测井数据建立一维速度模型；

采用基于贝叶斯理论和可逆跳马尔科夫链蒙特卡罗算法的变维方法对速度模型结构和微地震事件位置同时进行约束反演，对所述一维速度模型进行更新校正，得到更新速度模型；

基于所述更新速度模型进行微地震成像；

所述基于声波测井数据建立一维速度模型的步骤包括：

获得研究区域的声波测井曲线，根据所述声波测井曲线表征的速度值大小按照深度划分不同的层位，并取同一层位的声波测井数值的平均值作为建立的一维速度模型的速度值，获得该研究区域的一维速度模型；

采用基于贝叶斯理论和可逆跳马尔科夫链蒙特卡罗算法的变维方法对速度模型结构和微地震事件位置同时进行约束反演的步骤包括：

确定反演模型的模型参数表达式为：m＝[n，D，V_P，V_S，H，Z]，其中，n表示反演模型层位个数，D表示每层的深度，V_P＝[V_P1，V_P2，...，V_Pn]^T和V_S＝[V_S1，V_S2，...，V_Sn]^T分别表示每层的P波速度值和S波速度值，H＝[H₁，H₂，...，H_k]^T和Z＝[Z₁，Z₂，...，Z_k]^T分别表示微地震在二维定位情况下的水平位置和垂直位置；

确定贝叶斯理论表达式为其中，d表示观测数据，m是模型参数矢量，p(m)是先验模型信息，p(d|m)是似然函数，p(m|d)是后验模型概率，p(d)是观测数据在模型空间中的整体概率，为一常数；

基于所述贝叶斯理论表达式，利用观测数据来预测各模型参数的概率，选取概率较大的模型参数构建新的速度模型和作为微地震事件定位的位置；

所述基于所述贝叶斯理论表达式，利用观测数据来预测各模型参数的概率，选取概率较大的模型参数构建新的速度模型和作为微地震事件定位的位置的步骤包括：

在贝叶斯理论中，采用先验信息代表所有模型参数已知信息的总和，其表达式为：p(m)＝p(Z)p(H)p(V_S|n，D)p(V_P|n，D)p(D|n)p(n)，其中，p(n)表示所有的有可能层位个数的概率，p(D|n)表示在层位个数n下层位深度的概率，p(V_P|n,D)和p(V_S|n,D)表示在层位个数为n，层位深度为D下P波和S波速度模型的概率，p(H)和p(Z)表示在给定范围内微地震事件位置的概率；

将所有的先验信息按照均匀分布或者高斯分布设计，基于所述先验信息使反演快速收敛到最优解；

所述模型层位个数n是一个变量，所有可能的结果服从均匀分布：p(n)＝1/Δn，其中，Δn＝(n_max-n_min)，n_max和n_min代表着最大和最小的可能层位个数；

在n层模型中，深度D用概率表示为：N代表着所有的可能层位深度；

第i层的P波速度值用概率表示为：其中，Δv_P＝(v_max-v_min)_P；

第i层的S波速度值用概率表示为：其中，Δv_S＝(v_max-v_min)_S；

微地震事件的位置[H,Z]用概率表示为：其中，Δh＝(h_max-h_min)，Δz＝(z_max-z_min)；

基于贝叶斯理论和可逆跳马尔科夫链蒙特卡罗算法对所述一维速度模型进行更新校正的步骤包括：

采用可逆跳马尔科夫链蒙特卡罗算法迭代产生后验模型，在每次迭代过程中，一些参数会得到更新从而产生一个新的模型，所述新的模型被用来计算后验似然函数值，然后产生接收概率：其中，m^old表示更新前的模型，m^new表示更新后的模型,p(m^new)和p(d|m^new)表示更新模型的先验信息及其似然函数，p(m^old)和p(d|m^old)分别是更新前的模型的先验信息及似然函数,q(m^new|m^old)是更新前模型转换为更新后模型的概率，q(m^old|m^new)是更新后模型转换为更新前模型的概率,J是从更新前模型转换为更新后模型的雅克比转换矩阵；

将计算的接收概率α(m^new|m^old)与一个服从均匀分布[0,1]的随机数r相对比，如果α≥r,更新后的模型m^new将会被接受，如果α＜r,更新的模型被拒绝，现在的模型m^old将会进入下一个循环；

基于贝叶斯理论和可逆跳马尔科夫链蒙特卡罗算法对所述一维速度模型进行更新校正的步骤还包括：

输入模型参数m^j；

产生随机数a，如果a是奇数，则选择更新速度参数，如果a是偶数，则选择更新微地震事件的位置；

计算接收概率α(m^new|m^j)，m^new是新产生的模型参数，如果新的模型被接受，则第j+1个模型m^j+1＝m^new,否则,m^j+1＝m^j；

对于更新速度参数，其包括出生、死亡、移动以及改变这四种选择，其中，

出生选择是指随机的产生一个层位，其界面深度服从概率分布：

死亡选择是指随机的在已有的层位中选择一个并且删除它，选择概率为

移动选择是指随机的在已有的层位中选择一个层位，并且扰动它的深度，扰动概率为

改变选择是指随机的选择一个层位中的P波速度值或S波速度值，改变该速度值的大小：其中，N是所有的层位个数,n是模型的层位个数，D是更新的层位深度值，D^j是目前的层位深度值，v是更新的速度值，v^j是目前的速度值，u是服从均匀分布[0,1]的一个随机数，σ₁和σ₂分别是深度扰动和速度扰动的标准差；

对于微地震事件位置更新，每次选中一个微地震事件，它的位置[H,Z]各被以1/2的概率扰动，扰动的函数表示为：

其中，H是更新后的水平位置，Hⁱ是更新前的水平位置，Z是更新后的垂直位置，Zⁱ是更新前的垂直位置，g是一个服从均匀分布[0,1]的随机变量，σ₃和σ₄是水平位置扰动和垂直位置扰动函数的标准差。

2.一种终端设备，其特征在于，包括处理器，适于实现各指令；以及存储介质，适于存储多条指令，所述指令适于由处理器加载并执行权利要求1所述的微地震成像方法中的步骤。