微震震源定位方法研究综述

微震震源定位方法研究综述

刘彩霞

辽宁大学  辽宁 沈阳 110031)

摘 要：微震震源定位方法研究是微震监测中的研究重点，定位的精确度直接影响微震的分析结果，是评价微震监测效果的重要指标。随着微震监测技术的深入发展，学者们提出了不同的微震震源定位方法，针对不同的应用领域，这些定位方法各有所长。通过分析研究国内外学者提出的比较有代表性的震源定位方法，包括混合优化法、速度模型法、无需预先测速法和群智能优化法，并讨论这些方法的优缺点。

关键词：微震震源定位；混合优化法；速度模型法；无需预先测速法；群智能优化法

1引言

微震震源定位是微震监测技术中的核心部分，震源时间和空间数据是微震监测技术中的重要参数。对震源定位方法、定位精度和算法稳定性方面的研究是微震监测技术的研究重点。

1912年Geiger提出的经典定位算法为后续算法打下坚实基础，林峰等[1]提出了线性定位和Geiger定位相结合的联合定位方法，董陇军等[2]提出的无需预先测速的定位方法，李楠等[3]提出的采用单纯形法求解震源位置的定位方法。随着群智能优化算法的迅速发展，也被用来求解微震源定位问题，如粒子群算法、灰狼算法和海鸥算法等，微震震源定位方法因此做出了从“数学模型”到“仿生模型”的转变。

文本将已有的具有代表性的算法进行归类，分为混合优化法、速度模型法、无需预先测速法和群智能优化法，分析每种算法的特点，并提出未来的发展方向。

2震源定位算法介绍

虽然Geiger定位算法应用广泛，但是针对微震信号微弱、信噪比低、波速难以确定和到时提取不准确等问题，微震定位算法一直在进行改进优化。下面阐述几种比较有代表性的定位算法。

2.1混合优化法

取两种或两种以上算法的优点，将其结合在一起的方式称为混合优化算法。例如Geiger定位算法与线性定位算法结合、多目标粒子群和模拟退火算法结合、模拟退算法和单纯形法结合等。

林峰等[1]提出了线性定位和Geiger定位相结合的联合定位方法，首先利用线性定位进行初步定位，再用线性定位的解作为Geiger定位算法的迭代初值进行求解，加快了收敛速度，避免陷入局部最优。该研究发现较好的解决了线性定位求解精度低的问题，并且优化了Geiger定位算法中的初值选取，避免了Geiger定位算法中迭代初值选取不准确造成定位误差大的问题。但是当震源离检波器较远时，Geiger初值不准确会加大定位误差。

郭一楠等[4]提出了MOPSO-SA的混合定位方法，是既考虑定位通道个数，又考虑模型定位精度的微震源多目标优化定位。该算法利用多目标粒子群优化算法的全局探索性能，为实现局部搜索的模拟退火算法提供更有的初始解，同时也有效地避免了寻优过程中陷入局部最优，有效地实现多目标震源定位求解。

混合优化算法研究成果丰富，利用取长补短的思想，可以提高定位的速度、精度和稳定性。但是混合优化算法只是减少了定位算法对定位的影响，但是还是会受到速度和初至波到时的影响。

2.2波速模型法

为了更加符合微震信号在实际岩层中的传播，就需要建立复杂的波速模型。巩思圆等[5]考虑到煤矿上覆岩层层状赋存和离层带的特点，构建了矿井尺度的微震监测系统“异向波速模型”，以到时残差最小为目标和震源定位误差最小为目标的两种求解模型，将具有全局寻优特性的遗传算法与CMEAS算法相结合。该算法与传统的简化波速模型相比，极大的降低了震源定位的误差。

基于异向波速模型的方法作为波速模型的典型方法之一，实质是根据工程地质实际条件确定初始波速，模拟波在岩体的传播路径和不同岩石中的传播速度。知道微震信号在岩体中的传播实际路径和在不同介质中的传播速度，就能够提高定位的精度。所以，波速模型法研究是最有效的，也是最难的一种，结合实际工程应用研究具有更高价值。

2.3无需预先测速法

因为波速模型确认困难，会造成定位不准确的问题，所以董陇军等[2]首次提出的无需预先测速的定位方法。他们把目前广泛使用的需要预先测速的定位方法归结为基于因变量为到时或者到时差的平均速度定位模型（STT和STD），而无需预先测速的定位模型将速度作为未知参数进行多参数迭代运算，按其因变量为到时、到时差、到时差商依次称为TT、TD和TDQ法，研究分析表明，TD法优于TT和TDQ法，定位精度最高，在不需要预先测速的情况下，绝对距离误差都小于STT、STD和TT法。所以TD法具有更高的定位精度，更好的稳定性，只需要传感器坐标和到时差，避免了传统定位方法中因为速度难以确定带来的定位误差问题。但是，对于信号在介质中的传播速度单一化，增大了速度误差，与现实存在一定的差异。

2.4群智能优化法

受自然生物和自然物理现象的启发，很多群智能优化算法也应用到了微震震源定位领域。罗浩等[6]提出基于海鸥优化的分位数差值定位方法，采用海鸥优化算法进行螺旋式搜索，寻到最优解即震源定位结果。该方法无需获取速度模型，以到时分位数差值（TQD）作为目标函数，以台站P波到时的平均值和分位数对速度差进行动态平衡，以海鸥算法（SOA）作为优化算法，验证了TQD目标函数和SOA寻优方法的稳定性和准确性，使定位精度更高。张晓平等

[7]提出基于斯奈尔定律和布谷鸟算法的定位方法，使用布谷鸟算法中莱维飞行的搜索策略实现大步长和小步长相结合搜索最优解，同时结合斯奈尔定律可以有效克服两点间弹性波被改为直线传播所带来的误差问题。虽然群智能优化算法寻优迅速，但是容易陷入局部最优，导致定位误差大，定位精度低。

3结论与展望

（1）随着微震监测技术的深入发展，微震震源定位技术也得到了快速发展。虽然现如今已有大量的震源定位算法，但是通用性不高，只适用于解决某一单一问题，而且定位精度低，稳定性差。

（2）已有的定位算法是利用P波进行定位的，但是实际上传感器还会接收到S波和其他波形信号，这些波形信号也会携带能量，并且可能会强于P波信号，若只应用P波就会加大定位误差，所以双波定位可以是以后的重点研究方向。

参考文献

[1]林峰,李庶林,薛云亮. 基于不同初值的微震源定位方法[J]. 岩石力学与工程学报,2010,29(5):996-1002.

[2]董陇军,李夕兵,唐礼忠,等. 无需预先测速的微震震源定位的数学形式及震源参数确定[J]. 岩石力学与工程学报,2011,30(10):2057-2067.

[3]李楠,王恩元,孙珍玉,等. 基于L1范数统计的单纯形微震震源定位方法[J]. 煤炭学报,2014,39(12):2431-2438.

[4]郭一楠,崔宁,程健. 基于MOPSO-SA混合算法的矿山微震震源定位方法[J]. 煤炭科学技术,2020,48(03):126-132.

[5]巩思园,窦林名,马小平,等. 煤矿矿震定位中异向波速模型的构建与求解[J]. 地球物理学报,2012,55(5):1757-1763.

[6]罗浩,于靖康,潘一山,等. 基于海鸥优化的分位数差值矿震定位方法研究[J]. 地球物理学进展,2022,37(01):421-429.

[7]张晓平,朱航凯,刘泉声,等. 基于斯奈尔定律及布谷鸟算法的层状岩体微震定位研究[J]. 岩石力学与工程学报,2021,40(7):1-9.

姓名：刘彩霞（1997.06--）；性别：女，民族：汉族 籍贯：山东潍坊人，学历：硕士研究生，辽宁大学在读；研究方向：微震大数据、嵌入式。