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基于網(wǎng)格搜索和牛頓迭代的微震震源定位聯(lián)合反演方法

文檔序號:6228559閱讀:1132來源:國知局
基于網(wǎng)格搜索和牛頓迭代的微震震源定位聯(lián)合反演方法
【專利摘要】本發(fā)明公開一種微地震反演算法。該算法是基于網(wǎng)格搜索和牛頓迭代的聯(lián)合反演定位方法。本算法大體分為兩個部分。第一部分是在微震事件所發(fā)生的區(qū)域內(nèi)進(jìn)行網(wǎng)格的劃分,通過網(wǎng)格搜索法得到一個微地震事件發(fā)生的大概位置。第二部分是牛頓法。牛頓法反演時的初始迭代值正是第一部分中網(wǎng)格搜索法的結(jié)果。本方法解決了牛頓反演方法過分依賴初始迭代值的缺點(diǎn)。減少迭代次數(shù)。能夠較好的使得目標(biāo)函數(shù)最終收斂在理論真實(shí)值的附近。
【專利說明】基于網(wǎng)格搜索和牛頓迭代的微震震源定位聯(lián)合反演方法

【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明是一種基于最優(yōu)化理論的微地震定位反演方法。

【背景技術(shù)】
[0002]微震是地震等級大于一級并且小于三級的地震,這樣小的等級地震人們不易覺察至IJ,只能用儀器監(jiān)測。但是即使是很微小的地下震動,也會給地下的介質(zhì)產(chǎn)生相應(yīng)的激勵,這樣的激勵可能改變地下介質(zhì)的力學(xué)狀態(tài)。比如,微震直接或者額間接的在很大程度上增加了礦井頂?shù)装宓钠屏鸦蛘呤峭咚雇怀龅母怕省_@樣的微震給人們的生產(chǎn)生活帶來極大的安全隱患。
[0003]現(xiàn)如今,隨著微地震監(jiān)測技術(shù)的提高,已被廣泛運(yùn)用在工程領(lǐng)域中。在煤礦系統(tǒng)中,人們利用微震監(jiān)測技術(shù)來判斷地下介質(zhì)的破裂情況,從而減少不必要的人員傷亡,和一系列不必要的財產(chǎn)損失,節(jié)約成本。在工程物探領(lǐng)域,人們可以利用微地震進(jìn)行樁基檢測,對建筑物的樁基進(jìn)行質(zhì)量檢驗(yàn),判斷樁基內(nèi)是否有裂縫。
[0004]目前,反演定位的方法多種多樣,在非線性反演中,有利用幾何性質(zhì),通過導(dǎo)數(shù)求得結(jié)果的梯度法,牛頓法,共軛梯度法等。也有在全局隨機(jī)搜索結(jié)果的蒙特卡羅法,還有通過自然規(guī)律進(jìn)行的啟發(fā)式的算法,如模擬退火法,遺傳算法等等。
[0005]這些算法都能在一定程度上有效的解決微地震反演的定位問題。但是,這些算法有存在著一些局限性,那就是對于初始值的給定有著極大的依賴,如果初始值的選取,在算法所能承受的范圍之內(nèi),那么都過一系列的迭代,理論值會最終收斂在真實(shí)值的附近,但是如果初始值與真實(shí)值的偏差太大,這會給收斂的過程帶來一定的影響,有時甚至決定最終的結(jié)果是否正確。
[0006]所以,本算法的目的在于當(dāng)對于牛頓法反演之前,通過網(wǎng)格搜索的方法,先給出地震源的大致位置,這樣就會使得初始值與真實(shí)值的偏差不會太大,那么既能夠得到真實(shí)的發(fā)震位置,又能進(jìn)一步的提高微震反演的速度。


【發(fā)明內(nèi)容】

[0007]本發(fā)明是為了解決當(dāng)前的反演算法對于初始值過度依賴而且加快反演速度的一種算法。
[0008]基于網(wǎng)格搜索的牛頓反演定位方法的基本實(shí)現(xiàn)步驟如下:
[0009]網(wǎng)格搜索部分
[0010]步驟一:對于實(shí)行微地震觀測的區(qū)域,在三維空間中,進(jìn)行網(wǎng)格體的劃分,確定每一個維度的坐標(biāo)值的值域,以及劃分的格數(shù)。
[0011]步驟二:建立代價函數(shù)t(x)。
[0012]步驟三:將每一個網(wǎng)格上的點(diǎn)的坐標(biāo),代入到目標(biāo)函數(shù)中去,得到相對應(yīng)的目標(biāo)函數(shù)值。
[0013]步驟四:將每個點(diǎn)所對應(yīng)目標(biāo)函數(shù)的值代入到卡方分布的概率密度函數(shù)中,得到每個點(diǎn)對應(yīng)的卡方分布密度函數(shù)值,并以此值作為權(quán)重。
[0014]步驟五:得到每一個坐標(biāo)點(diǎn)所對應(yīng)的權(quán)重之后,將每一個維度的坐標(biāo)進(jìn)行加權(quán)求和。最終得到發(fā)震地點(diǎn)的大致位置X(k)。
[0015]牛頓法部分
[0016]步驟六:令目標(biāo)函數(shù)f (X)為在x(k)位置上進(jìn)行二階Taylor級數(shù)展開。
[0017]步驟七:對于目標(biāo)函數(shù)進(jìn)行了二級近似后,對新的目標(biāo)函數(shù)求一次導(dǎo)數(shù)。
[0018]步驟八:得到迭代公式,求得結(jié)果。
[0019]進(jìn)一步地,在所述步驟一中,對所述網(wǎng)格體的劃分包括:先對劃定的區(qū)域進(jìn)行網(wǎng)格的劃分,區(qū)域的大小,網(wǎng)格的大小,從而劃分的點(diǎn)的個數(shù),依據(jù)需要進(jìn)行相應(yīng)的設(shè)置。
[0020]進(jìn)一步地,所述步驟二中,通過發(fā)震地點(diǎn)、儲層速度,即地震波旅行時的函數(shù)關(guān)系來確定所述代價函數(shù)的建立,具體形式為:

【權(quán)利要求】
1.一種基于網(wǎng)格搜索的牛頓反演定位方法,其特征在于,包括網(wǎng)格搜索部分和牛頓法部分,其中所述網(wǎng)格搜索部分包括: 步驟一:對于實(shí)行微地震觀測的區(qū)域,在三維空間中,進(jìn)行網(wǎng)格體的劃分,確定每一個維度的坐標(biāo)值的值域,以及劃分的格數(shù); 步驟二:建立代價函數(shù)t (X); 步驟三:將每一個網(wǎng)格上的點(diǎn)的坐標(biāo),代入到目標(biāo)函數(shù)中去,得到相對應(yīng)的目標(biāo)函數(shù)值; 步驟四:將每個點(diǎn)所對應(yīng)目標(biāo)函數(shù)的值代入到卡方分布的概率密度函數(shù)中,得到每個點(diǎn)對應(yīng)的卡方分布密度函數(shù)值,并以此值作為權(quán)重; 步驟五:得到每一個坐標(biāo)點(diǎn)所對應(yīng)的權(quán)重之后,將每一個維度的坐標(biāo)進(jìn)行加權(quán)求和,最終得到發(fā)震地點(diǎn)的位置x(k); 所述牛頓法部分包括: 步驟六:令目標(biāo)函數(shù)為f (X)在x(k)位置上進(jìn)行二階Taylor級數(shù)展開; 步驟七:對于目標(biāo)函數(shù)進(jìn)行了二級近似后,對新的目標(biāo)函數(shù)求一次導(dǎo)數(shù); 步驟八:得到迭代公式,求得結(jié)果。
2.如權(quán)利要求1所述的方法,其特征在于,所述步驟一中,對所述網(wǎng)格體的劃分包括:首先設(shè)定監(jiān)測區(qū)域的大小,然后設(shè)定網(wǎng)格的大小,通過對劃定的區(qū)域進(jìn)行網(wǎng)格的劃分,從而得到劃分的點(diǎn)的個數(shù)。
3.如權(quán)利要求1所述的方法,其特征在于,所述步驟二中,通過發(fā)震地點(diǎn)、儲層速度,即地震波旅行時的函數(shù)關(guān)系來確定所述代價函數(shù)的建立,具體形式為:
其中ti是地震波的旅行時,Xi, Yi, Zi, ti是每一個檢波器所在的空間位置以及每一個檢波器所得到的地震波的到時差,η是檢波器的個數(shù),Pt是一個常數(shù)。V是地下介質(zhì)速度。
4.如權(quán)利要求1所述的方法,其特征在于,所述步驟三中,每一個經(jīng)過網(wǎng)格劃分得到的點(diǎn)的位置都會對應(yīng)一個(x,y,z)的空間坐標(biāo),將每一個點(diǎn)的(x,y,z)的空間坐標(biāo)代入到所述步驟二中的目標(biāo)函數(shù),得到目標(biāo)函數(shù)值。
5.如權(quán)利要求1所述的方法,其特征在于,所述步驟四中,將每個點(diǎn)所對應(yīng)的所述目標(biāo)函數(shù)的值代入到卡方分布的概率密度函數(shù)中,其中卡方分布的密度分布函數(shù)的具體形式:
其中,η是檢波器的個數(shù),t是每一個點(diǎn)對應(yīng)的代價函數(shù)值,得到每個點(diǎn)對應(yīng)的卡方分布密度函數(shù)值,并以此值作為權(quán)重。I'的具體形式為:
公式中e為自然數(shù)。
6.如權(quán)利要求1所述的方法,其特征在于,所述步驟五中,得到每一個坐標(biāo)點(diǎn)所對應(yīng)的權(quán)重之后,將每一個維度的坐標(biāo)進(jìn)行加權(quán)求和,最終得到發(fā)震地點(diǎn)的大致位置X(k)。
7.如權(quán)利要求3所述的方法,其特征在于,所述步驟六中,令所述目標(biāo)函數(shù)f(x)在x(k)位置上進(jìn)行二階Taylor級數(shù)展開,具體為:,
其中,X是待求未知量組成的向量,
為函數(shù)在x(k)的梯度,
Δχωτ= [AXl(k) Ax2(k)…ΛχΝω]是模型參數(shù)的改正向量, H(k)為黑塞矩陣,它的具體數(shù)學(xué)表達(dá)式為:
N為未知數(shù)的個數(shù), 所述目標(biāo)函數(shù)為:
8.如權(quán)利要求7所述的方法,其特征在于,所述步驟七中,對于目標(biāo)函數(shù)進(jìn)行了二級近似后,對新的目標(biāo)函數(shù)求一次導(dǎo)數(shù),由
最終的
9.如權(quán)利要求8所述的方法,其特征在于,所述步驟八中,所述迭代公式為x(i+,i = Aj*1 + = x'k' - H'-k} *f (a*1*') = 1,2”..),再令 k = k+lo 其中k為迭代次數(shù),H(k)是目標(biāo)函數(shù)在x(k)處的黑塞矩陣,同理f 為目標(biāo)函數(shù)在x(k)處的梯度。 設(shè)置迭代停止標(biāo)準(zhǔn),當(dāng)達(dá)到標(biāo)準(zhǔn)時,停止迭代,得到結(jié)果,如果沒有達(dá)到迭代標(biāo)準(zhǔn)返回到所述步驟六。
【文檔編號】G01V1/28GK104076392SQ201410229584
【公開日】2014年10月1日 申請日期:2014年5月28日 優(yōu)先權(quán)日:2014年5月28日
【發(fā)明者】鄭晶, 彭蘇萍, 姜天琪, 梁喆 申請人:中國礦業(yè)大學(xué)(北京)
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