基于分布式光纤同井微振动监测数据的页岩气水平井压裂微地震震源位置成像

梁兴,王一博,武绍江，梁恩茂，史树有，张朝

1 中国石油天然气股份有限公司浙江油田分公司，杭州 311100 2 中国科学院地质与地球物理研究所,北京 100029 3 中国船舶集团第715研究所，杭州 310023

0 引言

水力压裂技术是非常规油气资源开发的核心技术.它通过泵注高压流体到非常规低渗透储层产生复杂的人造裂缝，可以扩展储层的连通性、渗透性并提高油气的单井产量（Duncan and Eisner,2010;梁兴等,2016,2017）.微地震监测技术可以对水力压裂储层改造过程进行监测和评估 （梁兴等,2021,2020）.它通过分析压裂诱发的微地震事件，评估裂缝的发育状态并指导进一步的优化压裂作业方案，为提高压裂效果单井产量，实现安全高效开发提供重要保障.常规微地震监测一般可以分为地面监测和井中监测.这两种监测方式在数据采集中受到一定的限制：地面检波器距离储层较远且易受地面施工干扰；井中检波器数量较少且采集方位较窄（Molenaar et al.,2012;Webster et al.,2013）.

作为一项新兴的数据采集技术，分布式光纤声波传感（Fiber-optic Distributed Acoustic Sensing，DAS）近年来得到快速发展并成功应用于多个领域.DAS通过探测激光脉冲在光纤内部散射体产生的Rayleigh后向散射信号的相位变化，实现沿光纤轴向应变信号的测量（Karrenbach et al.,2019）.DAS技术已经应用于水力压裂储层改造的实时监测.在水力压裂监测中，光纤沿井筒进行布设，可以获得全井段、宽方位、高密度的实时微振动数据，为微地震分析、流体研究等提供更加丰富的信息，显著提升对储层改造过程的监测和评估能力（Richter et al.,2019;Karrenbach et al.,2019;武绍江等,2022）.

震源位置是微地震的基本属性，可以用于解释和分析储层中裂缝网络的状态，为优化压裂提供信息（Duncan and Eisner,2010）.近年来，震源位置成像方法被广泛应用于微地震的震源定位分析.该方法使用数据波形对震源位置成像，无需精确的震相到时拾取，比到时类定位方法更加适用于低信噪比的微地震数据.震源位置成像方法可以大致分为基于波动方程的逆时反传方法（Gajewski and Tessmer,2005;Artman et al.,2010;王晨龙等,2013;谭玉阳等,2017）和基于Kirchhoff偏移的绕射叠加方法（Kao and Shan,2004;Schuster et al.,2004;Zeng et al.,2014;Liang et al.,2016;Wu et al.,2018）.这些成像方法一般使用加法成像条件，即将反传波场进行相加，具有很好的成像稳定性，但会导致较低的震源位置成像分辨率.研究者进一步对成像条件进行扩展，以提升震源位置成像结果的空间分辨率和稳定性.基于乘法条件的逆时反传方法（Nakata and Beroza,2016）将反传波场进行相乘，可以提升成像的分辨率，但其成像结果容易受到数据中的异常值干扰.混合成像条件充分利用加法成像条件和乘法成像条件的优势，将两种方法结合使用，可以获得稳定性和分辨率俱佳的震源位置成像结果（Zhu et al.,2019;Wu et al.,2022）.这种混合成像条件也可以进一步扩展应用到DAS同井微地震监测的震源定位分析.

本文首先介绍了基于水平井DAS的水力压裂同井监测，然后提出了基于波形包络和混合成像条件的震源位置成像方法；最后采用合成算例和实际DAS同井微振动监测数据开展了震源位置成像研究.

1 方法原理

震源成像方法中，首先将监测数据u振幅归一化处理为un；然后在任意激发时刻τ，对成像空间位置η的时差校正数据进行叠加，获得该位置的亮度函数：

（1）

其中，tη n为空间位置η到台站n的到时，N为台站数量.亮度函数为遍历所有空间位置及激发时间的四维数组，一般分析其能量聚焦程度来确定震源位置.

（2）

（3）

最后将每一组的亮度函数进行相乘，获得基于混合成像条件的震源位置扫描结果：

（4）

上述方法中，公式（3）和公式（4）分别代表了混合成像条件的加法运算部分和乘法运算部分.

2 合成数据分析

采用实际水力压裂监测现场的DAS微振动数据观测系统进行合成数据分析.该监测现场位于昭通国家级页岩气示范区，包含4口页岩气开发水平井，其中HB1-2号水平井为监测井，光纤布设于该井套管外，同时该井也作为压裂井使用.我们在监测井周围随机设置3个微地震事件进行定位分析（图1a）.假设震源函数为50 Hz主频的雷克子波，并根据测井解释资料建立层状速度模型（图1b），使用程函方程计算并存储走时信息表（Sethian and Popovici,1999）.图2显示了3个微地震事件各自的合成数据，这些数据的模拟参数一致，其采集范围为1 m到2200 m，时间采样为1 ms.

图1 （a）昭通页岩气田HB1平台DAS数据观测系统，光纤布设于监测井中.HB1-2为监测井，光纤采样点位置用绿色点表示.（b）由测井资料计算的层状速度模型.在监测井周围设置3个微地震事件，分别标记为1,2和3号，其真实位置分别为（950,500,-1000）,（600,1250,-1350）和（640,760,-1200）Fig.1 （a） DAS data acquisition geometry of HB1 platform in Zhaotong shale gas field,the optical fiber is deployed in the monitoring well.HB1-2 is the monitoring well,and the sampling points are plotted using green color.（b） Layered velocity model calculated from logging data.We set 3 microseismic events around the monitoring well,marked as #1,#2 and #3,and their locations are （950,500,-1000）,（600,1250,-1350） and （640, 760,-1200）,respectively

图2 （a）、（b）和（c）分别是图1a中1，2和3号微地震事件对应的合成数据Fig.2 （a）,（b） and （c） are the synthetic data using microseismic event #1,#2 and #3 （Fig.1a） as sources

使用同样的参数对3个微地震事件进行震源位置成像，并将成像结果以切片方式显示，分别为震源位置处沿XY、YZ和XZ平面的图像（图3、图4和图5）.混合成像条件需要将数据分组，我们将数据分为4组，各组的采集范围分别为1～550 m、551～1100 m、1101～1650 m和1651～2200 m.图3的对比结果表明，本文方法使用波形包络进行处理，有效降低了波形极性反转带来的影响，显著提升了波形叠加能量，可以获得更加准确的震源位置成像结果.震源位置成像的空间分辨率与观测系统的方位角有关.例如，在XZ和YZ平面内光纤轨迹分布于两个方向，方位角较大，可以较好地约束震源位置，减少成像假象，提升了震源位置的成像分辨率；而在XY平面内，光纤轨迹几乎为直线，方位角较小，降低了震源位置的成像分辨率.

对混合成像条件方法中的分组策略进行了分析.我们将3号微地震的无噪声数据，分为2组和8组进行震源位置成像（图6所示）.与使用4组的结果相比（图5所示），分组越多，分辨率提升越大，但更容易受异常值影响.在实际数据应用中，我们需要基于实际观测系统开展合成数据的分组测试，以获得在该观测系统下的最佳分组策略.

进一步对含有不同强度噪声的数据进行了分析.我们对3号震源的无噪声数据（图2c）添加随机噪声生成含噪声数据，噪声的最大值分别为无噪声波形峰值的50%和100%（图7a和7b）.图8和图9分别为含有50%和100%噪声数据的震源位置成像结果，图11和图12为对应的震源位置成像分辨率曲线.与无噪声数据成像结果的分辨率曲线相比（图10），常规加法成像条件方法在两种噪声强度下均存在较明显的定位误差.而本文提出的混合成像条件方法在50%噪声时能够获得准确的震源位置；在100%噪声时获得的震源位置存在误差，但其误差小于常规加法成像条件方法的结果.另外，常规加法成像条件方法需要对原始数据进行极性校正，否则将引起成像假象；而混合成像条件方法使用波形包络，无需对原始数据进行校正，就可以避免这种成像假象.

3 实际数据测试

我们在昭通国家级页岩气示范区太阳页岩气田HB1平台进行了水平井DAS水力压裂同井监测试验，并对监测到的微振动数据进行了分析处理.图13b显示了该监测数据中的一个微地震事件.该事件中存在周期性分布、振幅较大的管道波（图13b）.根据管道波的频谱特征（图13e），我们使用40 Hz以上高通滤波对该数据进行预处理，可以有效压制管道波（图13d）.该微地震事件包含P波和S波，但由于同井监测时压裂区和监测井距离较近，P波与S波震相的到时差较小，因此我们使用具有一定长度的窗口函数提取了P波的波场信息，并对其进行震源位置成像.

类似于合成数据算例，我们提取成像结果的最大值作为震源位置，并展示其震源位置处沿XY、YZ和XZ的成像结果图像（图14）和对应的分辨率曲线（图15）.与合成数据相比，实际数据震源位置成像结果中存在较多的成像假象，震源位置的聚焦程度相对较差.图16显示该实际数据的震源位置位于当前压裂段附近，初步认为该事件是由于水力压裂导致裂缝起裂扩展而产生的.

图3 不含噪声时1号微地震事件的震源位置成像结果（a）、（c）和（e）为常规方法震源位置成像结果的XY、YZ和XZ平面显示.（b）、（d）和（f）为本文方法震源位置成像结果的XY、YZ和XZ平面显示.红色十字为真实的震源位置.Fig.3 Source location images using the noise-free data of microseismic event #1 （a）,（c） and （e） are the source location image sections along XY,YZ and XZ planes by conventional method.（b）,（d） and （f） are the source location image sections along XY,YZ and XZ planes by proposed method.The true source location is plotted using red cross.

图4 不含噪声时2号微地震事件的震源位置成像结果（a）、（c）和（e）为常规方法震源位置成像结果的XY、YZ和XZ平面显示.（b）、（d）和（f）为本文方法震源位置成像结果的XY、YZ和XZ平面显示.Fig.4 Source location images using the noise-free data of microseismic event #2（a）,（c） and （e） are the source location image sections along XY,YZ and XZ planes by conventional method.（b）,（d） and （f） are the source location image sections along XY,YZ and XZ planes by proposed method.

图5 不含噪声时3号微地震事件的震源位置成像结果（a）、（c）和（e）为常规方法震源位置成像结果的XY、YZ和XZ平面显示.（b）、（d）和（f）为本文方法震源位置成像结果的XY、YZ和XZ平面显示.本算例将数据分为4组进行震源位置成像.Fig.5 Source location images using the noise-free data of microseismic event #3（a）,（c） and （e） are the source location image sections along XY,YZ and XZ planes by conventional method.（b）,（d） and （f） are the source location image sections along XY,YZ and XZ planes by proposed method.We divide data into 4 groups in this example.

图6 采用不同分组策略时3号微地震事件的震源位置成像结果（a）、（c）和（e）为将数据分为2组获得的震源位置成像结果的XY、YZ和XZ平面显示.（b）、（d）和（f）为将数据分为8组获得的震源位置成像结果的XY、YZ和XZ平面显示.本算例的其他参数与图5中算例一致，该算例将数据分为4组.Fig.6 Source location images of microseismic event #3 using the different grouping strategies（a）,（c） and （e） are the source location image sections along XY,YZ and XZ planes using 2 groups.（b）,（d） and （f） are the source location image sections along XY,YZ and XZ planes using 8 groups.The other parameters are the same as Fig.5,which uses 4 groups.

图7 对3号微地震事件加入随机噪声生成的含噪声数据，（a）和（b）中噪声最大值为无噪声数据波形峰值（图2c）的50%和100%Fig.7 Noisy data generated by adding random noise into the microseismic event #3.The maximum amplitudes of the noise in （a） and （b） are 50% and 100% of the peak amplitude of the noise-free data （Fig.2c）,respectively

4 结论

本文介绍了基于DAS技术的页岩气水平井水力压裂光纤微振动同井监测的情况，并提出使用波形包络和混合成像条件的震源位置成像新方法.我们使用不同震源位置和不同噪声强度的合成数据，与实际的DAS监测微振动数据，进行方法性能分析和效果对比.结果显示，本文提出的震源位置成像新方法可以降低波形极性反转现象对成像结果的影响，还可以压制成像假象，从而提高同井DAS监测震源位置成像的分辨率和准确性.

本文提出的震源位置成像方法仍然有许多方面需要继续研究和持续提升：（1）同井监测微振动数据中包含较大振幅的管道波，高通滤波会导致部分信号丢失，可以进一步研究高精度的管道波分离方法获得更加准确的微振动有效数据；（2）本文算例中的微振动数据能量较强，但实际中有大量能量较弱的微地震事件，需要进一步提升对这类弱能量微地震事件的分析处理能力：（3）同井监测中的P波和S波到达时差较小，很难区分S波信息，需要进一步研究波场分离方法，同时利用P波和S波信息，以获得更高精度的震源位置成像结果.

图9 含100%噪声时3号微地震事件（图7b）的震源位置成像结果（a）、（c）和（e）为常规方法震源位置成像结果的XY、YZ和XZ平面显示.（b）、（d）和（f）为本文提出的新方法震源位置成像结果的XY、YZ和XZ平面显示.Fig.9 Source location images of noisy microseismic event #3 with 100% noise amplitude（a）,（c） and （e） are the source location image sections along XY,YZ and XZ planes by conventional method.（b）,（d） and （f） are the source location image sections along XY,YZ and XZ planes by proposed method.

图10 （a） 图5a和5b中沿红色虚线位置的两种震源成像方法的成像分辨率对比；（b） 图5c和5d中沿红色虚线位置的两种震源成像方法的成像分辨率对比；（c） 图5e和5f中沿红色虚线位置的两种震源成像方法的成像分辨率对比Fig.10 （a） Source location image resolution comparison of the two location imaging methods using the data along the red dotted lines in Figs.5a and 5b;（b） Source location image resolution comparison of the two location imaging methods using the data along the red dotted lines in Figs.5c and 5d;（c） Source location image resolution comparison of the two location imaging methods using the data along the red dotted lines in Figs.5e and 5f

图11 （a） 图8a和8b中沿红色虚线位置的两种震源成像方法的成像分辨率对比；（b） 图8c和8d中沿红色虚线位置的两种震源成像方法的成像分辨率对比；（c） 图8e和8f中沿红色虚线位置的两种震源成像方法的成像分辨率对比Fig.11 （a） Source location image resolution comparison of the two location imaging methods using the data along the red dotted lines in Figs.8a and 8b;（b） Source location image resolution comparison of the two location imaging methods using the data along the red dotted lines in Figs.8c and 8d;（c） Source location image resolution comparison of the two location imaging methods using the data along the red dotted lines in Figs.8e and 8f

图12 （a） 图9a和9b中沿红色虚线位置的两种震源成像方法的成像分辨率对比；（b） 图9c和9d中沿红色虚线位置的两种震源成像方法的成像分辨率对比；（c） 图9e和9f中沿红色虚线位置的两种震源成像方法的成像分辨率对比Fig.12 （a） Source location image resolution comparison of the two location imaging methods using the data along the red dotted lines in Figs.9a and 9b;（b） Source location image resolution comparison of the two location imaging methods using the data along the red dotted lines in Figs.9c and 9d;（c） Source location image resolution comparison of the two location imaging methods using the data along the red dotted lines in Figs.9e and 9f

图13 （a） 同井DAS监测数据观测系统；（b） 原始监测数据，包含井口附近强干扰和管道波；（c） 切除井口干扰后的数据；（d） 使用高通滤波去除管道波后的数据；（e）和（f） 分别为（c）和（d）的频谱图管道波主要集中在低频部分（10～30 Hz）.红线为P波的初至.Fig.13 （a） In-well monitoring DAS data acquisition geometry；（b） Raw data containing strong noise near well-head and tube wave；（c） Data by muting the well-head part;（d） Data by attenuating the tube wave using a high-pass filter；（e） and （f） are the frequency spectrum of the data in （c） and （d）,respectivelyThe tube wave is mainly concentrated in the low frequency part （10～30 Hz）.The red line indicates the first arrival of P wave.

图14 实际微地震事件的震源位置成像结果将成像结果中的最大值作为震源位置（表示为红色十字）.（a）、（c）和（e）为常规方法震源位置成像结果的XY、YZ和XZ平面显示.（b）、（d）和（f）为本文方法震源位置成像结果的XY、YZ和XZ平面显示.Fig.14 Source location images of real microseismic eventThe maximum value in the image is considered as the source location （represented by red cross）.（a）,（c） and （e） are the source location image sections along XY,YZ and XZ planes by conventional method.（b）,（d） and （f） are the source location image sections along XY,YZ and XZ planes by proposed method.

图15 （a）图14a和14b中沿红色虚线位置的两种震源成像方法的成像分辨率对比；（b） 图14c和14d中沿红色虚线位置的两种震源成像方法的成像分辨率对比；（c） 图14e和14f中沿红色虚线位置的两种震源成像方法的成像分辨率对比Fig.15 （a） Source location image resolution comparison using the data along the red dotted lines in Figs.14a and 14b;（b） Source location image resolution comparison using the data along the red dotted lines in Figs.14c and 14d;（c） Source location image resolution comparison using the data along the red dotted lines in Figs.14e and 14f

图16 震源定位结果的三维显示，其中蓝色和红色点分别代表常规方法和本文方法的结果Fig.16 3D display of microseismic source locations,where blue and red dots represent the locations by conventional and proposed methods,respectively

致谢感谢审稿专家和编辑对文章提出的宝贵意见．