[发明专利]一种基于台站对EDT面概率分布函数的微震定位方法

说明书

本发明公开了一种基于台站对EDT面概率分布函数的微震定位方法，属于微震定位技术领域，包括对台站的微震信号进行滤波处理并拾取，得到微震信号初至数据，获得微震信号信噪比和任意两个不同台站的观测到时差数据；对微震监测区域进行三维网格划分，获得每个网格点到每个台站的旅行走时；得到计算走时差数据；将观测到时差数据、信噪比数据和计算走时差数据代入到EDT面概率分布函数中，得到网格点的概率值；最大概率值为微震事件定位结果。发明通过建立台站对EDT面概率分布函数，实现了微震事件位置的定位，有效减少拾取误差大离散点数据对定位精度的影响，提高了微震事件定位精度，为地震活动性评价提供了可靠的微震事件位置信息。

技术领域

本发明涉及微震定位技术领域，尤其涉及一种基于台站对EDT面概率分布函数的微震定位方法。

背景技术

随着我国浅层矿产资源的逐年减少和枯竭，矿山逐步向更深部开采，导致深部环境应力显著增加，容易诱发严重的动力灾害，如顶板倒塌、岩爆等，导致矿山微震事件数量剧增。微震监测作为一种被动监测技术，能够对地下结构的微地震活动进行长期监测和短期预报，已经被国内外广泛应用于金属和非金属矿山开采作业。通过微震监测获得的微破裂分布位置与应力积累区域，判断潜在的矿山动力灾害活动规律，根据矿山动力灾害活动规律实现预报预警。因此，微震事件位置的确定是矿山微震监测重要而基础的科学问题，高精度的定位方法对于后续科学工作的顺利开展具有重要意义。

矿山微震监测中的震源与传感器间距较近，监测到的信号S波大多不明显。直达S波易受P波后续尾波的干扰，因此基于P、S波的震源定位方法受到了限制。另一方面，当信号能量较弱时，P波信号可能被井下各种噪音淹没，可能导致能量较强的S波信号被误当成P波，使得到时数据中包含少部分拾取误差较大的到时数据。在大多数情况下，震源位置的反演目标函数用L1和L2范数来定义残差。尽管由于L1范数对误差较大的拾取到时相对不敏感，许多研究人员强烈推荐L1范数。但当输入数据包含误差较大的初至时，L1和L2方法都会受到影响。基于台站对到时差概率分布的目标函数对拾取误差大的离散点具有较好的鲁棒性，因此前人提出了基于高斯分布和Student’s t分布的等时差(EDT)定位方法，但是高斯分布函数中的方差参数不宜估计，容易受样本数目、离散点影响，且高斯分布是非重尾分布，对拾取误差大的离散到时数据较为敏感。而Student’s t分布虽然没有方差参数需要估计，也是重尾分布，但是却降低了拾取误差小的到时数据在目标函数的作用。因此，需要构建一种新的概率密度的残差目标函数形式，能够较好的自适应拾取误差的变化，以此减低拾取误差大离散点的影响和加强高信噪比走时数据在目标函数中的作用，从而提高定位精度。

发明内容

针对上述问题中存在的不足之处，本发明提供一种基于台站对EDT面概率分布函数的微震定位方法，包括：

对所有台站的微震信号进行滤波预处理；

对滤波预处理后的所述微震信号进行拾取，得到每个所述台站的微震信号初至数据；

根据所述初至数据，计算获得所有所述台站的微震信号信噪比，并对所述微震信号信噪比进行归一化计算；

根据所述初至数据，得到所有台站中任意两个不同所述台站的观测到时差数据，并保留两个不同所述台站总所述微震信号信噪比小的信噪比数据；

对微震监测区域进行三维网格划分，并计算每个网格点到每个所述台站的旅行走时，得到计算走时表数据；

将任意两个不同的所述计算走时表数据相减，得到计算走时差数据；

将所述观测到时差数据、所述微震信号信噪比小的信噪比数据和所述计算走时差数据代入到EDT面概率分布函数中，得到每个网格点的概率值；

最大概率值的网格点位置为微震事件定位结果。

优选的是，根据所述初至数据，计算获得所有所述台站的微震信号信噪比包括：

信噪比公式为：