基于GA-BP的微地震震源探測技術研究

（吉林省區域地質礦產調查所，吉林 長春 130000）

基于GA-BP的微地震震源探測技術研究

王 榭

（吉林省區域地質礦產調查所，吉林 長春 130000）

微地震探測技術，可以通過水力壓裂產生的壓力變化，沿著地層被強制壓開的裂縫，持續向地層中輻射能量，以此對地質特征進行相應探測。本文以射線追蹤技術為理論基礎，通過迭代算法進行復雜模型正演的設計與模擬，然后通過根據遺傳算法（GA）與BP神經網絡法完成聯合反演。微震探測的方法與技術可行，探測數據有效可靠，目前已經在國內的多個油田進行了實際應用，并且解決了一些棘手的問題。

微地震；震源探測；遺傳算法；BP人工神經網絡法

微地震屬于一種小型地震，經常發生在地下礦井深部開采過程中的一種不可避免的現象。在20世紀80年代中期發展起來的微震探測技術源于聲發射學和地震學，是區別于常規地震的地球物理勘探技術，根據聲發射檢測技術演化發展起來，主要應用于油氣工業中。而探測可以導致微地震的地質活動，有著重大的現實意義和指導意義。

1 物探技術研究進展

20世紀70年代初期，為了確認開發井的目標和敘述輔助的斷裂層，水力壓裂微震探測技術始于地熱領域。70年代末，美國Los Alamos國家實驗室在Fenten山熱干巖進行了3年的井下微震觀測研究的現場實驗，驗證了水力裂縫的方位可以通過水力壓裂時產生的水平微震來確定。90年代以后，荷蘭飛利浦﹑加拿大金斯敦ESG組織﹑英國KEELE大學﹑日本JAPEX研究生中心等機構對于微震檢測技術在油氣工業中的應用提供了較多的理論與實驗支撐。國內關于微震探測技術的研發相對較晚，但近年來，從基礎理論研究和自主研發方面都取得了很大的成果。在基礎理論研究方面，相繼提出了瑞雷波頻散曲線的正反演﹑遺傳算法和局域搜索算法的聯合反演﹑射線追蹤法以及濾波技術等研究方法。在自主研發方面，主要有微震探測系統﹑基于三分量檢波器的探測系統﹑遙測地震儀和基于Labview的微震探測系統等。

圖1 GA-BP聯合反演方法流程圖

2 探測技術研究方法

2.1 射線追蹤正演算法

本文主要通過基于射線法進行正演研究。射線法，可以利用不斷更新的射線路徑，對各種復雜的地質結構選擇地震波在介質中的最佳運動軌跡。同時，迭代法可以通過結點的增減，來完成地震波傳播路徑的探測工作。綜合微變網格法，經過設計得到復雜模型微震射線路徑追蹤法。

2.2 非線性反演算法

在探測過程中，非線性最優算法發展最為迅速，需要通過微震資料的反演來定位震源和了解速度場變化。非線性反演方法中應用最廣泛的主要有遺傳算法（GA，Genetic Algorithm）和人工神經網絡法（ANN，Artificial Neural Network）方法中的BP神經網絡。本文將GA算法和BP算法結合，通過聯合反演方法討論微震震源的定位反演。

2.2.1 遺傳算法反演

遺傳算法，是一種全局最優算法，可以結合定向和隨機搜索方法，是模擬達爾文生物進化論的自然選擇與遺傳學機理的生物進化過程和機制的計算模型。1975年，J. Holland教授提出了遺傳算法。目前，遺傳算法發展完善，有著搜索過程多維化﹑簡單化﹑適應性強以及全局性的特點。通過對遺傳算法﹑加速收斂和正演參數的確定，明確介質模型參數的搜索范圍，最后對遺傳算法獲取的反演數據進行處理。

2.2.2 BP神經網絡算法反演

二十世紀80年代，人工神經網絡的研究進入了一個新高潮。它易于處理復雜非線性問題，具有持久性和適時預報性的特點，被廣泛應用于多個領域。其中，BP人工神經網絡（BP，Back Propagation），是目前應用最為廣泛的人工神經網絡模型之一，是一種按誤差逆傳播算法訓練的多層前饋網絡，是可以計算單個權值變化引起網絡性能變化值的較為簡單的方法，在地球物理勘測方面發揮了重大作用。BP神經網絡反演方法的主要步驟分為兩部分，分別為學習訓練和迭代反演。

2.2.3 GA-BP聯合反演方法

GA算法與BP算法的混合，可以結合全局最優算法和局部最優算法的優點，彌補對方的缺點，使其交叉變異率具備自學習﹑自適應等特征，并且能夠快捷﹑有效的獲取最優解，提供神經網絡的預測能力。進行GA算法和BP算法的聯合反演，二者需持續運行，并且按照一定的比例進行。圖1為基于混合算法的微地震震源定位反演算法流程。

3 研究展望

發展基于遺傳算法的全局混合優化算法已成為新的發展趨勢。而對于非線性反演，尤其是面對地球物理資料聯合反演，通過算法指揮由不同反演方法和迭代過程組織成系統，使之輸出分辨率最優而方差最小的地球物理介質模型，是其非常重要的研究方向。

[1]李瓊，李勇，李正文，吳朝容.基于GA-BP理論的儲層視裂縫密度地震非線性反演方法[J].地球物理學進展，2006，21（02）：465-471.

[2]于淼， 陳祖斌，王連飛.基于BPGA、算法的微震源反演研究[J].電子技術應用，2013，39（05）：135-137.

[3]王翔宇，汪西莉.結合灰色擴充的GA—BP神經網絡模型在渭河水質遙感反演中的應用[J].遙感技術與應用，2010，25（02）：251-256.

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