地球物理学进展  2014, Vol. 29 Issue (4): 1882-1888   PDF    
国内外微地震监测技术综述
赵博雄, 王忠仁, 刘瑞, 雷立群     
吉林大学仪器科学与电气工程学院, 长春 130021
摘要:微地震监测技术是以声发射学和地震学为基础的一种通过观测、分析生产活动中产生的微小地震事件来监测生产活动的影响、效果及储层状态的地球物理技术.与传统地震勘探不同,微地震监测中震源的位置、震源的强度和地震发生时刻都是未知的,确定这些未知因素正是微地震监测的首要任务.作为基于地球物理发展起来的一种可以对岩石微断裂发生位置进行有效监测的技术,微地震监测技术已经被广泛应用于矿山动力灾害监测、水力压裂等领域.本文概述了微地震技术的国内外研究历史及研究进展.
关键词微地震监测     岩石断裂     矿山动力灾害监测     水力压裂     岩石声发射技术    
Review of Microseismic monitoring technology research
ZHAO Bo-xiong, WANG Zhon-gren, LIU Rui, Lei Li-qun    
College of Instrument Science & Electrical Engineering, Jilin University, Changchun 130021, China
Abstract: Microseismic monitoring is a kind of geophysical technology based on acoustic emission and seismology for monitoring the effects of production activities and the reservoir status by observing and analyzing the microseismic events in production activities different from the traditional seismic exploration. In microseismic monitoring, seismic source location, strength of source and occurrence are unknown, determining these unknown factors happened to be the primary task of microseismic monitoring. As an effective monitoring technology based on geophysics to monitor the rock fracture position, microseismic technique has been widely used in the fields like monitoring of dynamic disaster in mines and hydro-fracture. This paper summarizes the research history and the latest research progress of microseismic monitoring.
Key words: microseismic monitoring     rock fracture     dynamic disaster in mines     hydro-fracture     acoustic emission techniques in rock mechanics    

1 微地震理论方法研究及进展

在外界扰动对固体材料进行作用时(温度或载荷的变化),局部应力的集中现象将在其内部产生,在材料内部的强度不足的情况下,由于这种局部高能状态的存在,有可能会出现塑性形变和微观损伤.微观损伤通过聚集和扩展造成宏观裂纹,这会导致材料内部稳定性的破坏(赵向东等,2002).裂纹的聚集和扩展会产生突发式(非稳定连续)的积蓄,并伴以弹性波的形式向外释放能量,这种现象通常被称为岩石声发射(吴光琳,1991;彭新明等,2000).一般来讲,由于长期的地质勘探和开采活动对围岩结构的破坏而产生的频带较低(一般在1kHz以下)的岩石声发射被称为微地震,也被称为小震级事件.

早在一百多年前,国外科学家就开始了对微地震的研究,1910年benndorf(1911)就对微地震活动进行了最早的定义“除了真实地震和当地自然产生的扰动,街道交通等一些活动也会使地震仪接收到一种被称为脉动波或微地震扰动的很小的波动”.

微地震事件普遍发生在裂隙之类的断面上,裂隙范围通常只有1~10 m.地层内地应力呈各向异性分布,剪切应力自然聚集在断面上.通常情况下这些断裂面是稳定的,然而,当原来的应力受到生产活动干扰时,岩石中原来存在的或新产生的裂缝周围地区就会出现应力集中,应变能量增高;当外力增加到一定程度时,原有裂缝的缺陷地区就会发生微观屈服或变形,裂缝扩展,从而使应力松弛,储藏能量的一部分以弹性波(声波)的形式释放出来产生小的地震,即微地震.大多数微地震事件频率范围为200~1500 Hz,持续时间小于15 s(Cai et al., 2007).在地震记录上微地震事件一般表现为清晰的脉冲,微地震事件越弱,其频率越高,持续时间越短,能量越小,破裂长度也就越短.

1.1 微地震定位技术方法研究

微地震定位技术有三种基本方法,它们分别是P波定位法、地震波射线法、P波射线传播方向交汇点法.由于在地震波中P波传播速度最快,并且其初至时间易于识别,因而在一般情况下宜于采用 P波定位(姜秀娣等,2005马德堂和朱光明,2003).采用P波定位法定位微地震时,假设P波的传播速度为已知,矿体是均匀速度模型,并同时要将监测台站布设在至少4个以上不同地点(潘科等,1997;平健等,2010).根据各个监测台站坐标和P波到达台站的时刻列出方程组,并通过最小二乘法求解,即可得到震源的坐标和发生时刻.目前应用较为普遍的利用监测台站地表阵列来勘测微地震的,被称为发射断层扫描的技术,最早应用于1991年,Kiselevitch等人定义了一种通过将时移信号规范化为平均时间信号的方法(Kiselevitch et al., 1991),所用到的时移是阵列中地震台站间的旅行时间的差,也就是的P波定位法的最早应用.

在某些微地震监测过程中,微地震事件的监测台站可能会少于4个.当监测台站为单台站时,可通过地震波射线法得到震源位置,根据P波和S波的走时差和速度差求出监测台站与震源之间的距离,再根据台站所接收到的地震波,测出东西、南北、垂直三个方向的 P波初动振幅,然后根据公式求得震源方位角,也可以形成对微地震震源的定位(赵国敏等,1994).

当微地震监测台站数超过2个而少于 4个时,可采用 P波射线传播方向交汇点法进行定位.该法可对微地震事件震源做出快速有效的评估,这对于现场施工决策的有效制定有一定的帮助.P波射线传播方向交汇点法不仅能在监测台站少于4个的情况下迅速估计出震源的平面位置,同时可被用来对 P波定位法的结果进行比对检验.首先求得每个监测台站的震源方位角,并做出每个台站的 P波射线传播方向.两个监测台站的 P波射线就会交汇在一点,该点即是震源位置(张中杰和何樵登,1989).

上述微震源反演方法都是从直达波初至的旅行时入手,依据记录上直达波同相轴旅行时反演出微震源的位置,然而由于微地震的能量微弱,要找到微地震的直达波初至并拾取旅行时很困难,因此反演误差较大且多解.基于三分量的微地震反演(何惺华,2013)对于三维空间的每个格点,逐点计算直达纵波时距方程,再根据对任意时刻沿直达纵波初至后给定时窗内三个分量能量叠加的极大值,确定微震源位置与距离范围,因而无须检索同相轴与拾取初至时间,解决了因微地震能量微弱而导致的拾取旅行时困难的问题.此方法利用微地震直达纵波水平分量的坐标变换得到微震源纵波矢量方位角,结合震-检地理方位角,确定微震源分布的方位,克服了微震源反演的多解性问题.最终通过采用能量重心法和平均点距法等空间点集统计方法,确定微震源点的精确位置坐标.其优点在于解决了传统方法反演误差较大且存在多解的问题,其缺点在于适用范围较窄,相对误差受介质反演速度影响较大,一旦反演速度脱离某一特定值,相对误差就会增大.

同样针对微地震信号能量较弱导致的初至时间拾取困难的问题,宋维琪提出了解域约束下的微地震事件网格搜索法、遗传算法联合反演(宋维琪等,2012),在反演过程中,首先利用搜索算法得到粗网格解,紧接着解的概率密度函数分布特征进行分析,确定真解的搜索区间(Paul,1995;万永革等,1995),再针对真解(徐果明,2003)搜索区间利用遗传算法进行反演,实现了解域约束下的搜索算法和遗传算法的联合反演,该反演方法在运算速度、精度、效率方面较单一的搜索法或遗传算法有了较大的改善,使反演结果更加稳定、可靠.

与震源的P波和S波振幅的准确估计和阵列的稳定性问题(Eaton and Forouhideh, 2011)的研究不同,微地震矩张量反演的研究重点在于微地震阵列几何排布(Urbancic et al., 1993),由于地震矩张量提供了点震源的简明数学表示,因而可以用地震矩张量来描述微地震的震源机制,其提供了某一时刻的一系列没有净力矩的力偶的数学表述(倪江川等,1995),并可直接当作P波和S波的辐射特性(Gibson和梁世华,1993),从中可以获取地震波能量在震源附近的均匀介质中向外辐射的状态.从微地震观测得出的矩张量的准确值能提供不同模式的断裂的区分方法,如图 1.

图 1 微地震震源类型图 Fig. 1 Source-type diagram of microseismic
1.2 微地震监测技术研究进展

当今有关微地震监测技术的研究,多基于以上几种基本方法,McMechan于1982提出可以将偏移法应用于地震源成像(McMechan et al., 1985),他指出在反射数据的偏移模型中,可以把反射或衍射当作次级声源的空间分布,并称之为爆炸反射模型,在地震或者微震数据中,沿着破坏面的源会成为主要源而并非次要源,这些震源的波场延拓和成像条件仍适用于成像的概念.1985年他将此技术应用于加利福尼亚-长谷的微震震源成像中,将120台便携式地震仪铺设在12公里的测线上用来记录数据以定位微地震震源.1987年我国学者褚志贤利用地震台网对厦门地区的微地震活动进行了监测(褚志贤等,1987),结合了1973年到1983年的台网数据说明了厦门岛地质结构的稳定性.1988年王晓辉开发出了基于Basic语言的微地震监测定位软件(王晓辉,1987),利用联合求解法定位微地震震源位置,开创了我国利用电子计算技术监测和定位微地震的先河,并且在运算速度和误差控制上要优于传统微地震定位技术.同年,郭东润发表了用模糊数学方法进行微地震自动化解释(郭东润和Gardner,1988),通过用聚类分析方法自动地将一个时窗内的地震反射变化进行平面显示,相比之前的人工做微地震相图,节省了大量的时间.

宋维琪于2012年发表的地面监测微地震事件等效速度反演定位方法,针对地面监测微地震事件,利用射孔点微地震记录建立等效初始速度模型,通过扰动速度模型找到最佳的微地震事件等效速度,进而对该微地震事件进行定位的方法(宋维琪等,2012).该方法解决了地面微地震监测资料相邻道走时曲线时差很小,用于模型校正后的反演不够敏感,影响反演定位精度的问题,并且通过理论模型验证了其有效性;对实际射孔资料进行等效速度反演,其定位结果与实际射孔位置一致,进一步验证了方法的可靠性;实际微地震资料反演定位结果与预期结果一致,表明了地面监测微地震事件的等效速度反演定位方法的可行性.

何惺华于2013年发表的基于三分量的微地震震源反演方法,利用井下多级三分量检波器资料来反演微震源位置的新方法(何惺华,2013).首先用射孔直达纵波水平分量来确定检波器的方位角;然后在三维空间逐点对检波器组计算直达波旅行时,通过沿直达纵波时距曲线进行能量叠加,反演得到微地震震源位置的分布范围;针对微震源反演中存在的多解性问题,利用微地震直达纵波水平检波器分量变换和检-震地理方位角的关系确定微震源的方位角;最后采用两种空间点集的统计方法来确定微震源点的位置坐标.这种利用直达波来定位的特殊方法也为微地震的监测定位研究开辟了新的方向.

2 微地震监测技术在矿山地压监测方面的应用研究及进展

由于浅层地表矿产资源的日益枯竭,矿山开采深度的不断加大,深部开采破坏了原岩应力状态,容易诱发动力灾害,极大地威胁井下人员和设备安全,因此有必要开展各项地压灾害的监测研究.作为目前矿山动力灾害监测的有效手段,微地震监测技术通过在开采区域内布设检波器,接收震源所发出的地震波信号,来确定岩体微破裂分布位置,进而掌握岩体活动规律,并实现动力灾害的预测预报.

衡量矿山微地震事件的参数大体分为两大类:矿山微地震信号参数和矿山微地震活动随机特征参数.

矿山微地震活动随机特征参数包括微地震能量分布率、微地震发生率和微地震空间分布率.微地震能量分布率是指:如果按照微地震事件能量大小进行分类,单位能量级差内的微地震事件的发生次数,其量纲为频次/焦耳(频次/J);微地震发生率是指单位时段内所发生微地震事件的次数,如每小时发生微地震事件的次数,其量纲为频次/小时(频次/h);微地震空间分布率是指:在单位空间区域内所发生微地震事件的次数,其量纲为频次/立方米(频次/m3).

矿山常用的用来预报微地震时间的信号参数有以下六种:

(1)事件计数:将产生微地震的一次材料内部变化称为一个微地震事件,分为总事件数和事件率,总事件数是累积数而事件率是单位时间内的声发射现象次数(陶纪南等,1996).

(2)m 值及其减小率:m 值是微地震事件的最大振幅与其发生数分布关系式中的指数,可以由最小二乘法或优化方法得到(沈功田等,2002).

(3)能量计数:信号检波包络线下的面积,分为单位时间内的总计数和计数率.经验证明,当低事件率集中了35%以上的高能事件就已接近危险,因而可用大能量微地震事件的能量来评价岩体的破坏程度.

(4)空白区域:有时候在定位过程中发现有空白区域存在,代表该区域中没有或只有很少的微地震事件.改变检波器的触发值,可以探测到能量级更小的微地震事件.经验证明,当周围积蓄有较强剪切应变能时,此空白区域极可能发生大的地质灾害.

(5)频率:某些实验结果指出,岩体接近破坏时频率会出现降低现象.如果后续事件频率出现明显的降低,应当引起注意.

(6)分维数(胜山邦久,1996):定义微地震事件发生过程中

C(r)= 2Nr/N(N-1),

式中,Nr、N分别表示两点距离小于r的所有微地震源对的个数和微地震事件总数.如果微地震源分布具有分形构造,则应当有C(r)∝rD,分维数D减小意味着危险增大.

以上这六个参数从侧面反映了矿上微地震常用的相关信息.为了达到实际应用的目的,人们针对各种情况下不同种类的混凝土、岩石试样,运用岩石声发射技术,研究压缩、拉伸和弯曲载荷下岩石变形及破坏的基本特性;研究岩石声发射机理、岩石破碎过程与声信号之间的联系,试图得到岩体破坏过程中的声发射规律,然后再与现场的测试数据或经验结合,对矿山岩体的内在状况做出判断.

从断裂类型角度来看,由采矿活动导致的岩石破裂产生的微震的力学机理(姜福兴,2003)分为4 类,A类:高垂直应力、低侧压的压剪破坏;B类:高水平应力、低垂直应力条件下的压剪破坏.厚层坚硬岩石(关键层)断裂前和断裂后在岩体结构中产生的水平推力或区域性水平构造应力(钱鸣高,2000)导致高水平应力;C类:弯矩产生的单层或组合岩层下沉过程中层内和层间的剪切破坏;D类:由于拉张与剪切耦合作用而产生的拉张和剪切破坏.此4 种力学机理中,按照微震事件的能级、密度和可监测性依次为A> B> C> D.

事实上早在1933年,在我国的抚顺胜利煤矿,就有了最早的矿震报道,1959 年,林景云开展过抚顺胜利矿的冲击地压研究(林景云,1959);从1992年开始,澳大利亚联邦科学与工业研究院针对采矿引起的长壁采煤面附近岩层的破坏及冒落等微地震现象进行了一系列研究.在对Queensl and 的Gordon Stone矿及其他几个矿区的微地震活动进行研究后发现,连续推进过程中,采煤面周围岩层的微地震活动会表现出一种规律化的模式,表明在开采过程中,其周围岩层的地质缺陷及其断层会由于受到采动的影响而被激活并产生相应的运动,这种结构性的运动就会影响到整体响应,导致甚至在远离工作面数百米的地方也会发生微震活动.总的来说,上述微地震观测还属于经验性的定性研究,在实践中缺乏定量化手段.之后,Zhou在进行三维地震探测中发现了一次较明显的由采矿引发的微地震,并对该事件进行了初步定位,之后得到证实.这一偶然发现,使人们相信微地震在现场可以进行观测并能对其进行比较精确的定量研究(Hatherly et al., 1998).

1995年陈德贻结合娄底地区矿区地质构造环境,根据岩层分布和矿区断层发育情况,分析了自1972年起该地区矿震活动的强度和发生频率,对矿震成因进行了进一步的调查研究,并总结了该地区矿山诱发地震特点、特征、成因及其活动规律,为矿山地震的研究和预测提供了有力支持(陈德贻等,1996).

同年,在法国东南部,G.Senfaute等利用微地震监测手段,对煤层厚度为2~3 m的Provence煤矿的2114个微震事件的监测数据进行了时空分布分析,该地区一直受冲击地压影响,表现形式多种多样,Senfaute找到了微震集中于支护情况之间的关联,指出微地震分布情况与煤矿开采设计有直接关系.之后根据实况初步提出了一些判据,并对该矿未来微震发生情况进行了预测(Senfaute et al., 1997).

2007年姜福兴将高精度微地震监测技术应用于监测冲击地压的力源和位置以达到对冲击地压灾害的预测.通过监测华丰煤矿冲击地压煤层及其在开采过程中的岩层破裂和二次应力场变化的过程,对煤矿冲击地压与岩层在三维空间破裂之间的关系进行了探究,并探索了根据岩层破裂规律预测和预报冲击地压的可能性(姜福兴,2007).

2011年苗小虎发表的微地震监测矿震诱发冲击地压机理研究,针对在朝阳煤矿#3201工作面进行冲击地压高精度微地震监测的过程中,观测到的到时靠后的震动波幅值反而较大的异常现象,进行了分析研究及初步定位,并在此基础上提出了矿震诱发冲击地压震动破坏机制的假设(苗小虎等,2011),进而做出了该假设的初步验证、初始震源与诱发震源时间的相关性验证、原位岩体的实测波形验证.最后结合矿山压力与岩层的控制理论和长期的微地震监测结果,发现诱发震源的位置恰好位于采动应力场和构造应力场耦合下的高应力区,证明了矿震诱发冲击地压通过初始震源的震动破坏机制实现.

3 微地震监测水力压裂技术

水力压裂微震监测技术是近年来得到迅速发展的地球物理勘探技术之一(毛庆辉等,2012).它是以声发射学和地震学为基础,通过观测分析水力压裂作业时产生的微小的地震事件绘制裂缝的空间图像,监测裂缝的发育过程,实时调整作业参数,实现水力压裂效果最优化.

水力压裂时,在射孔位置,当迅速升高的井筒压力超过岩石的抗压强度(李国永等,2010)时,岩石遭到破坏,并形成裂缝扩展,这将产生一系列向四周传播的微震波.微地震监测水力压裂就是以断裂力学理论(范天佑,2003)和摩尔-库伦定律(刘建中等,2004)为依据,通过布置在被监测井周围的各个监测分站对水力压裂产生的微震波进行接收,接着对地面采集到的微震波信号进行解释处理,继而确定微震源位置(陆菜平等,2005).

在过去的十年间,微地震监测技术已经将水力压裂从概念上和工程模型上简单的平面断裂转变为由应力状态和先存裂缝控制的断裂网络.注入流体在岩石中往往遵循“最小阻力路径”,最大限度地减少工作量,优先生长为先存的断裂并降低应力的时间间隔.微地震技术是唯一可以对这些复杂的难以想象的先存断裂的扩张进行监测的技术.在微震监测早期,工业上主要是利用垂直威尔斯钻井,微震监测利用尽可能接近井的有线部署阵列钻孔.在这种结构中,背景噪声水平较低,信号幅度最大化,可以导致最佳的信噪比.因此,很容易记录微震信号的最大的数据(Maxwell and Le Calvez,2010).随着记录距离和相关的信号衰减,一般只能监测到背景噪音水平之上相对较大的微震事件.普遍使用的水力压裂监测方法有两种,一种解决方案是在附近的水平井利用钻孔阵列,另一种选择是使用表面或近表面的浅孔阵列排布的传感器.

冯彦军的受压脆性岩石Ⅰ-Ⅱ型复合裂纹水力压裂研究,在线弹性断裂力学理论的基础之上,运用最大轴向拉应变理论,分析了受远场地应力作用及裂纹面受水压力作用下脆性岩石裂纹的起裂方向及起裂条件(冯彦军等,2013).论述泊松比μ对开裂角θ0,θ0-β关系以及断裂包络线的影响,并且给出满足最大轴向拉应变理论的Ⅰ-Ⅱ复合型断裂包络线;定义了水力压裂裂纹扩展影响因子并分析其对水力压裂裂纹起裂及扩展的影响,影响因子值逐渐增大时,KⅡ逐渐减小,KⅠ逐渐发挥主导作用;最后进行实例分析,证明结果与现场实际水力压裂结果一致.Theodore曾经在东得克萨斯州 Panola郡的Carthage棉花谷油气田开展过一项水力压裂成像研究(Urbancic et al., 2000),目标是要确定微地震监测技术是否能用于裂缝几何形态的准确绘图,描绘水力压裂生长动态,优化井数和井位(储集层排水井)以及改进现场的生产方法等.此次评估研究了在1997年5月和7月在Carthage棉花谷油气田所进行的6次水力压裂试验中记录的微地震活动的波至位置的空间变化和震源参数,主要目的是要评估上述实测结果是否可以用来识别裂缝特性,如裂缝的高度和长度,裂缝生长的对称性,以及在裂缝中确定可能促使裂缝体生长的区域.张小东的高煤级煤储层水力压裂裂缝扩展模型研究(张小东等,2013),为了研究煤层气井的水力压裂后的裂缝扩展规律,以沁水盆地南部的煤层气井为例,基于区内煤储层的物性特征、水力压裂工程实践,根据水力压裂的原理,采用数值分析方法,探讨了研究区煤层气井水力压裂后的裂缝形态与裂缝的展布规律,提出了研究区煤层气井压裂过程中综合滤失系数的计算方法,构建了高煤级煤储层的水力压裂的裂缝扩展模型,并进行了验证.Poliannikov将干涉测量法引入了水力压裂形成的微地震震源的定位研究中(Poliannikov et al., 2011),解决了水力压裂监测数据随记录距离增大信号衰减以及当检波器排列为一维情形,传统干涉测量方法无法根据已定位事件信息来估算其他水力压裂源位置的问题.此方法利用离压裂位置更近的源来帮助定位更远的压裂事件,通过二维排布的检波器获得的地震干涉数据,两个源之间的传播事件可以被还原为两个普通震源集的互相关数据,这就使得在稍晚时刻发生的压裂事件的位置跟参考压裂的位置有了一定的关联,由此可以获得需要监测的压裂事件的位置信息.张旭的页岩气储层水力压裂物理模拟试验研究利用声发射监测系统实时监测页岩压裂裂缝的产生与扩展演化过程(张旭,2013),观察了水力压裂的裂缝形态,并探讨了压裂液的黏度、地应力差异系数、压裂液泵注排量等一些因素对水力裂缝形态及其扩展的影响.实验结果表明,随着压裂液黏度的降低、地应力差异系数的减小,水力裂缝沿着天然裂缝的方向延伸,将原有天然裂缝沟通并形成了网络裂缝.根据泵压曲线的变化结果,提出了在实际压裂施工过程中采用变排量方式提高压裂的改造体积,这可为页岩气压裂的优化设计提供依据.董国福的水力压裂增透技术在煤巷掘进中的应用(董国福等,2013),为了提高低透气性煤层抽放效率,达到预防瓦斯突出的效果,利用水力压裂增透技术在同华煤矿K1半煤岩巷掘进工作面进行试验.其结果表明,采用水力压裂可以增加煤层透气性,提高单孔瓦斯流量和抽采浓度,显著减少防突施工对掘进工作的影响,提高了预抽瓦斯效果,减少了掘进面生产期间的安全隐患.使掘进面瓦斯日抽采量增加了120%、日掘进进度增加了80%.解决了对于高瓦斯低透气性突出煤层,如果直接采用钻孔抽放瓦斯,存在的抽采效果差、抽放时间长、抽放率不高等问题.

近年来,PFC法逐渐成为微地震水力压裂监测的新方向,PFC(徐文杰等,2007吴顺川等,2010)用一种显性法来解决动力方程.这是一种地震波从新断裂中传播出来的情况的动力模拟,每个断裂键可被当成一个微裂纹.裂纹的位置可被假定为两个颗粒之间的关系,将裂纹的坐标假定为垂直于两个颗粒的中心.当模型动态运行,微裂纹在时间和空间上的产生被考虑成一个独立的的地震事件,通过制定低层次的数字阻尼并模拟真实层次的岩石衰减(Wapenaar et al., 2005),即可得到震源信息.

Zhou建立了一系列伺服控制的三轴断裂实验来研究300mm的水泥-沙立方体内的水力压裂的传播行为,自然断裂的断裂几何特性.为了模拟真实情况并加深对真实储层裂隙中的裂隙机制的理解(刘建中等,2004Zhou et al., 2008),用二维离散元颗粒流方法(PFC)进行了数值模拟,这种数值模拟是通过从实验室实验和实地观测两方面比较水力压裂和震源信息的几何特性(位置,强度,机制).一套有着完整的动力学和流体力偶的数值模型被用来检测自然的和被引发的裂隙之间的影响,先前存在的裂隙的位置影响,不同压力的影响,流体前缘、裂隙尖端与产生微地震之间的关系(Blanton,1986).实验室数据和实地数据的数值结果从质量上符合,并揭示了新裂隙产生和它们与自然裂隙中的影响的可能机制.

4 结 语

微地震监测技术作为被广泛研究的一种地球物理技术,在近年来进展迅速,本文回顾了微地震监测的研究历史,并对国内外最新研究成果进行了概述.我国有关微地震监测的研究起步较晚,在今后的研究中还会有许多需要攻关的重要课题,其中包括微地震数据采集系统的建立、对微地震波形和产生机制的研究以及震源位置及发生时刻的精确判断等,因而,要使微地震监测技术成为一种成熟的监测与预报手段,还需要进行大量的、艰巨的工作.

参考文献
[1] Benndorf H. 1911. Microseismic movements[J]. Bulletin of the Seismological Society of America, 1(3): 122-124.
[2] Blanton T L. 1986. Propagation of hydraulically and dynamically induced fractures in naturally fractured reservoirs[C]. Presented at the unconventional gas technology symposium, SPE/DOE.
[3] Cai M, Kaiser P K, Morioka H, et al. 2007. FLAC/PFC coupled numerical simulation of AE in large-scale underground excavations[J]. International Journal of Rock Mechanics and Mining Sciences, 44(4): 550-564, doi: 10. 1016/j. ijrmms. 2006. 09.   013.
[4] Chen D Y, Liu Q W, Yang J M. 1996. Analysis of Hunan Loudi coal mining induced earthquake[J]. Chinese Earthquake, 12(3): 325-330.
[5] Eaton D W, Forouhideh F. 2011. Solid angles and the impact of receiver-array geometry on microseismic moment-tensor inversion[J]. Geophysics, 76(6): WC77-WC85, doi: 10. 1190/geo2011-0077.  1.
[6] Derode A, Larose E, Campillo M, et al. 2003. How to estimate the Green's function of a heterogeneous medium between two passive sensors? Application to acoustic waves[J]. Applied Physics Letters, 83: 3054-3056, doi: 10. 1063/1.   1617373.
[7] Dong G F, Zhai J, Zou L S. 2013. Application of Hydraulic fracturing technology on increasing coal tunneling[J]. Journal of North China Institute of Science and Technology (in Chinese), 10(2): 22-28.
[8] Gibson R L, Liang S H. 1993. Seismic radiation model caused by borehole seismic source in fast and slow formationg[J]. Geophysical Prospecting for Petroleum (in Chinese), (5): 55-58.
[9] Guo D R, Gardner G H F. 1988. Automatic interpretation of seismic micro facies using the fuzzy mathematics method[J]. Oil Geophysical Prospecting (in Chinese), 23(2): 153-162.
[10] Hatherly P, Poole G, Mason I, et al. 1998. 3D seismic surveying for coal mine applications at appin Colliery, NSW[J]. Explor. Geophys., 29(4): 407-409, doi: 10.   1071/eg998407.
[11] He X H. 2013. A micro-source inversion method based on three component data[J]. Oil Geophysical Prospecting (in Chinese), 48(1): 71-76.
[12] Jiang F X. 2003. Study on microseismic monitoring for spatial structure of overlying strata and mining pressure field in longwall face[J]. Chinese Journal of Geotechnical Engineering (in Chinese), 25(1): 23-25, doi: 10.3321/j.issn:1000-4548. 2003. 01. 004
[13] Jiang F X. 2007. Micro seismic monitoring and measuring technology for pumping presuure, coal and gas outburst and water inrush[J]. Coal Science and Technology (in Chinese), 35(1): 26-29, doi: 10.3969/j. issn. 0253-2336. 2007. 01. 006.
[14] Jiang X D, Wei X C, Huang H D, et al. 2005. Using P-wave data in different angular domains for inversion of P-and S-wave velocities[J]. Oil Geophysical Prospecting (in Chinese), 2005, 40(5): 585-591.
[15] Kiselevitch V L, Nikolaev A I, Troitskiy P A, et al. 1991. Emission tomography: Main ideas, results, and prospects[C]. 61st Annual International Meeting, SEG, Expanded Abstracts, 1602-1602, doi: 10. 1190/1. 1888855.
[16] Li G Y, Zhu F J, Ren L B, et al. 2010. Application of microseismic technology in monitoring waterflood front in Gaoshangpu mid-deep reservoirs[J]. Special Oil & Gas Reservoirs (in Chinese), 17(5): 104-106, doi: 10.3321/j.issn:1000-6915.2004. 14.   020.
[17] Liu J Z, Feng T, Yun Z R, et al. 2004a. Observation of flood front and stress state around well[J]. Chinese Journal of Rock Mechanics and Engineering (in Chinese), 23(14): 2409-2412, doi: 10.3321/j.issn:1000-6915.2004. 14.   020.
[18] Liu J Z, Wang C G, Liu J M, et al. 2004b. Micro-seismic monitor on the operation of oil fields[J]. Petroleum Exploration and Development (in Chinese), 31(2): 71-73, doi: 10.3321/j.issn:1000-0747. 2004. 02.019.
[19] Lu C P, Dou L M, Wu X R, et al. 2005. Frequency spectrum analysis on microseismic monitoring and signal differentiation of rock material[J]. Chinese Journal of Geotechnical Engineering (in Chinese), 27(7): 772-775, doi: 10.3321/j.issn:1000-4548. 2005. 07.   010.
[20] Ma D T, Zhu G M. 2003. Numerical modeling of P-wave and S-wave separation in elastic wavefield[J]. Oil Geophysical Prospecting (in Chinese), 38(5): 482-486.
[21] Mao Q H, Chen C R, Gui Z X, et al. 2011. Research on velocity model in hydro-fracturing microseismic monitoring. Chinese Journal of Engineering Geophysics (in Chinese), 9(6): 708-711, doi: 10.3969/j. issn. 1672-7940. 2012.06. 012.
[22] Maxwell S C, Le Calvez J. 2010. Horizontal vs. vertical borehole-based microseismic monitoring: Which is better?[C]. SPE paper 131870.
[23] McMechan G A, Luetgert J H, Mooney W D. 1985. Imaging of earthquake sources in Long Valley caldera, California, 1983[J].   Bulletin of the Seismological Society of America, 75(4): 1005-1020.
[24] Miao X H, Jiang F X, Wang C W, et al. 2011. Mechanism of microseism-inducdrock burst revealed by microseismic monitoring[J].   Chinese Journal of Geotechnical Engineering (in Chinese), 33(6): 971-976.
[25] Ni S C, Chen Y T, Chen X X. 1995. Seismic moment tensor and its inversion. Seismological and Geomagnetic Observation and Research (in Chinese), (5): 1-15.
[26] Poliannikov O V, Malcolm A E, Djikpesse H, et al. 2011. Interferometric hydrofracture microseism localization using neighboring fracture[J]. Geophysics, 76(6): WC27-WC36, doi:10.1190/GEO2010-0325.  1.
[27] Pan K, Xiao L P, Xiao J, et al. 1997. Seismic location by P wave and related software[J]. Seismological Research of Northeast China (in Chinese), 13(1): 69-76.
[28] Ping J, Li S X, Chen H Y, et al. 2010. Principle and realization of microseism location[J].   Metal Mine (in Chinese), (1): 167-169.
[29] Potyondy D O, Cundall P A. 2004. A bonded-particle model for rock[J]. International Journal of Rock Mechanics and Mining Sciences, 41(8): 1329-1364, doi: 10. 1016/j. ijrmms. 2004. 09.   011.
[30] Senfaute G, Chambon C, Bigarré P, et al. 1997. Spatial distribution of mining tremors and the relationship to rockburst hazard[J]. Pure and Applied Geophysics, 150(3-4): 451-459, doi: 10.   1007/978-3-0348-8814-1_6.
[31] Shen G T, Geng R S, Liu S F. 2002. Parameter analysis of acoustic emission signals[J]. Nondestructive Testing (in Chinese), (2): 72-77, doi: 10.3969/j. issn. 1000-6656. 2002.02.008.
[32] Song W Q, Wang X Q, Gao Y K. 2012. The inversion positioning method of the surface microseismic with equivalent velocity[J]. Geophysical Prospecting for Petroleum (in Chinese), 51(6): 606-612, 632, doi: 10.3969/j. issn. 1000-1441. 2012.06. 009.
[33] Urbancic T I, Trifu C I, Young R P. 1993. Microseismicity derived fault-planes and their relationship to focal mechanism, stress inversion, and geologic data[J]. Geophysical Research Letters, 20(22): 2475-2478, doi: 10.   1029/93gl02937.
[34] Wang X H. 1987. The application of computer in monitoring of microearthquake [J]. Geology of Fujian (in Chinese), 6(1): 56-69.
[35] Wapenaar K. 2004. Retrieving the elastodynamic Green's function of an arbitrary inhomogeneous medium by cross correlation[J]. Physical Review Letters, 93(25): 254301-1-254301-4, doi: 10. 1103/PhysRevLett. 93.   254301.
[36] Wapenaar K, Fokkema J, Snieder R. 2005. Retrieving the Green's function in an open system by cross correlation: A comparison of approaches (L)[J]. Journal of the Acoustical Society of America, 118(5): 2783-2786, doi: 10. 1121/1.   2046847.
[37] Wu G L. 1991. Application of acoustic emission techniques in rock mechanics[J]. Exploration Engineering (in Chinese), (4): 1-3.
[38] Wu S C, Zhou Y, Gao B. 2010. Study of unloading tests of rock burst and PFC3D numerical simulation[J]. Chinese Journal of Rock Mechanics and Engineering (in Chinese), 29(2): 4082-4088.
[39] Xu W J, Hu R L, Wang Y P. 2007. PFC2D model for mesostructure of inhomogeneous geomaterial based on digital image processing[J]. Journal of China Coal Society (in Chinese), 32(4): 358-362, doi: 10.3321/j.issn:0253-9993. 2007. 04.   005.
[40] Zhang X D, Zhang P, Liu H, et al. 2013. Fracture extended model under hydraulic fracturing engineering for high rank coal reservoirs[J]. Journal of China University of Mining & Technology (in Chinese), 42(4): 573-579.
[41] Zhang X, Jiang T X, Jia C G, et al. 2013. Physical simulation of hydraulic fracturing of shale gas reservoir[J]. Petroleum Drilling Techniques (in Chinese), 41(2): 70-74, doi: 10.3969/j. issn. 1001-0890. 2013. 02.014.
[42] Zhang Z J, He Q D. 1989. Forward modeling of kinematic problems of seismic wave in fractured medium[J].   Oil Geophysical Prospecting (in Chinese), 24(3): 290-300.
[43] Zhao G M, Bai Y, Zhang Z J, et al. 1994. A study of ray path and traveltime of seismic waves in linear continuous varying viscoelastic media[J]. North China Earthquake Sciences (in Chinese), 12(2): 49-54.
[44] Zhao X D, Chen B, Jiang F X. 2002. Study of micro-seismic engineering applications[J]. Chinese Journal of Rock Mechanics and Engineering (in Chinese), 21(Supp. 2): 2609-2612, doi: 10.3321/j.issn:1000-6915.2002.z2.068.
[45] Zhou J, Gao J W, He P, et al. 2005. Application of microseism and microfrac monitoring tech in Shanshan Oilfield[J]. Well Testing (in Chinese), 14(6): 62-64, doi: 10.3969/j. issn. 1004-4388. 2005. 06. 023.
[46] Zhou J, Chen M, Jin Y, et al. 2008. Analysis of fracture propagation behavior and fracture geometry using a tri-axial fracturing system in naturally fractured reservoirs[J]. International Journal of Rock Mechanics and Mining Sciences, 45(7): 1143-1152, doi: 10. 1016/j. ijrmms. 2008. 01.   001.
[47] 陈德贻, 刘奇武, 杨建明. 1996. 湖南娄底煤田矿山诱发地震的分析[J].   中国地震, 12(3): 325-330.
[48] 褚志贤, 潘晓燕, 左林融,等. 1987. 厦门地区微地震台网监测活动断层结果及区域稳定性探讨[J].   中国地质, 3(1): 18-20.
[49] 董国福, 翟军, 邹立双, 等. 2013. 水力压裂增透技术在煤巷掘进中的应用[J].   华北科技学院学报, 10(2): 22-28.
[50] 范天佑. 2003. 断裂理论基础[M]. 北京: 科学出版社: 65-72.
[51] Gibson R L, 梁世华. 1993. 在快速和慢速地层中井中震源的地震波辐射模型[J].   石油物探译丛, (5): 55-58.
[52] 郭东润, Gardner G H F. 1988. 用模糊数学方法进行微地震相自动化解释[J].   石油地球物理勘探, 23(2): 153-162.
[53] 何惺华. 2013. 基于三分量的微地震震源反演方法与效果[J].   石油地球物理勘探, 48(1): 71-76.
[54] 姜福兴. 2003. 采场覆岩空间破裂与采动应力场的微震探测研究[J]. 岩土工程学报, 25(1): 23-25, doi: 10.3321/j.issn:1000-4548. 2003. 01.   004.
[55] 姜福兴. 2007. 冲击地压及煤与瓦斯突出和透水的微震监测技术[J]. 煤炭科学技术, 35(1): 26-29, doi: 10.3969/j. issn. 0253-2336. 2007. 01.  006.
[56] 姜秀娣, 魏修成, 黄捍东,等. 2005. 利用不同角度域P波资料反演纵、横波速度[J].   石油地球物理学报, 40(5): 585-591.
[57] 李国永, 朱福金, 任利斌,等. 2010. 微地震注水前缘监测技术在高尚堡中深层油藏的应用[J]. 特种油气藏, 17(5): 104-106, doi: 10.3321/j.issn:1000-6915.2004. 14.   020.
[58] 林景云. 1959. 抚顺胜利矿的冲击地压 [M]. 北京: 煤炭工业出版社.
[59] 刘建中, 冯涛, 员增荣,等. 2004a. 注水前缘监测及井周应力状态[J]. 岩石力学与工程学报, 23(14): 2409-2412, doi: 10.3321/j.issn:1000-6915.2004. 14.   020.
[60] 刘建中, 王春耘, 刘继民,等. 2004b. 用微地震法监测油田生产动态[J]. 石油勘探与开发, 31(2): 71-73, doi: 10.3321/j.issn:1000-0747. 2004. 02.  019.
[61] 陆菜平, 窦林名, 吴兴荣,等. 2005. 岩体微震监测的频谱分析与信号识别[J]. 岩土工程学报, 27(7): 772-775, doi: 10.3321/j.issn:1000-4548. 2005. 07.  010.
[62] 马德堂, 朱光明. 2003. 弹性波波场P波和S波分解的数值模拟[J].   石油地球物理勘探, 38(5): 482-486.
[63] 毛庆辉, 陈传仁, 桂志先,等. 2012. 水力压裂微震监测中速度模型研究[J]. 工程地球物理学报, 9(6): 708-711, doi: 10.3969/j. issn. 1672-7940. 2012.06.  012.
[64] 苗小虎, 姜福兴, 王存文,等. 2011. 微地震监测揭示的矿震诱发冲击地压机理研究[J].   岩土工程学报, 33(6): 971-976.
[65] 倪江川, 陈运泰, 陈祥熊. 1995. 地震矩张量及其反演[J].   地震地磁观测与研究, (5): 1-15.
[66] 潘科, 肖立萍, 肖健,等. 1997. P波定位方法的研究及软件编制[J].   东北地震研究, 13(1): 69-76.
[67] 平健, 李仕雄, 陈虹燕,等. 2010. 微震定位原理与实现[J].   金属矿山, (1): 167-169.
[68] 钱鸣高. 2000. 岩层控制的关键层理论[M]. 徐州: 中国矿业大学出版社, 17-28.
[69] 沈功田, 耿荣生, 刘时风. 2002. 声发射信号的参数分析方法[J]. 无损检测, (2): 72-77, doi: 10.3969/j. issn. 1000-6656.2002.02.  008.
[70] 胜山邦久. 1996. 声发射(AE)技术的应用. 北京: 冶金工业出版社.
[71] 宋维琪, 王新强, 高艳可. 2012. 地面监测微地震事件等效速度反演定位方法[J]. 石油物探, 51(6): 606-612, 632, doi: 10.3969/j. issn. 1000-1441. 2012.06.   009.
[72] 陶纪南, 张克利, 郑晋峰. 1996. 岩石破坏过程声发射特征参数的研究[J].   岩石力学与工程学报, 15(增): 452-455.
[73] Urbancic T I, Rutledge J, 刘美丽. 2000. 用微地震活动性绘制棉花谷的水力压裂图[A] //SEG第70届年会论文概要[C]. 218-223.
[74] 王晓辉. 1987. 电算在微地震监测工作中的应用[J].   福建地质, 6(1): 56-69.
[75] 吴光琳. 1991. 声发射技术在岩石力学领域中的应用[J].   探矿工程, (4): 1-3.
[76] 吴顺川, 周喻, 高斌. 2010. 卸载岩爆试验及PFC3D数值模拟研究[J].   岩石力学与工程学报, 29(2): 4082-4088.
[77] 徐文杰, 胡瑞林, 王艳萍. 2007. 基于数字图像的非均质岩土材料细观结构PFC2D模型[J]. 煤炭学报, 32(4): 358-362, doi: 10.3321/j.issn:0253-9993. 2007. 04.  005.
[78] 张小东, 张鹏, 刘浩,等. 2013. 高煤级煤储层水力压裂裂缝扩展模型研究[J].   中国矿业大学学报, 42(4): 573-579.
[79] 张旭, 蒋廷学, 贾长贵,等. 2013. 页岩气储层水力压裂物理模拟试验研究[J]. 石油钻探技术, 41(2): 70-74, doi: 10.3969/j. issn. 1001-0890. 2013. 02.  014.
[80] 张中杰, 何樵登. 1989. 含裂隙介质中地震波运动学问题的正演模拟[J].   石油地球物理勘探, 24(3): 290-300.
[81] 赵国敏, 白云, 张中杰,等. 1994. 线性连续变化非弹性介质中地震波射线轨迹与走时研究[J].   华北地震科学, 12(2): 49-54.
[82] 赵向东, 陈波, 姜福兴. 2002. 微地震工程应用研究[J]. 岩石力学与工程学报, 21(增2): 2609-2612, doi: 10.3321/j.issn:1000-6915.2002.z2.  068.
[83] 周婕, 高敬文, 何平,等. 2005. 微地震裂缝监测系统在鄯善油田的应用[J]. 油气井测试, 14(6): 62-64, doi: 10.3969/j. issn. 1004-4388. 2005. 06.   023.