基于三阶累积量一维切片的微地震信号时延估计摘要：由于微地震有效信号易受环境噪声的干扰，严重影响时延估计值获取的准确性.基于此，提出了基于三阶累积量一维切片的方法进行微地震信号时延估计.首先计算信号的三阶自累积量和互累积量，为减少运算量满足野外实时要求取其一维切片，最终通过准则函数求取时延值.相对于传统的互相关方法，该方法对相关性未知的高斯噪声具有不敏感的特点，对相关高斯噪声有更强的抑制能力.仿真结果表明，在添加信噪比为-5～15dB的随机高斯噪声和相关高斯噪声时，其时延检测概率和均方根误差优于互相关方法.在实际资料应用中，对实际微地震噪声进行了概率分布统计分析，并且基于井地联合监测方式，选取井中信号作为参考道对地面资料进行时延值的求取.仿真和实际资料处理验证了该方法的有效性和实用性.关键词：参数估计；噪声抑制；三阶累积量；微地震监测；一维切片：TE319文献标识码：AAbstract：Theeffectivemicroseismicsignalsaredisturbedbynoises，sotheprecisionoftimedelayestimationisaffected.Becausetimedelayestimationisthekeytodeterminelocationaccuracy，onedimensionalslicemethodbasedonthird-ordercumulantswasproposedformicroseismicsignaltimedelayestimation.Firstly，thethree-orderselfaccumulationandmutualaccumulationofthesignalswerecalculated，then，onedimensionalslicewasobtainedinordertoreducethecomputationandtosatisfythefieldreal-timerequirements.Finally，thetimedelayvaluewasobtainedbythecriterionfunctionparedwiththetraditionalcrosscorrelationmethod，thismethodhaslesssensitivitytotheGaussnoisewithunknowncorrelationandhasstrongerinhibitionabilitytothecorrelatedGaussnoise.ThesimulationresultsshowthatthedetectionprobabilityandrootmeansquareerrorarebetterthanthetraditionalmethodundertheinfluenceofGaussrandomnoiseandcorrelatednoisewithSNR=-5dBtoSNR=15dB.Intheimplementationofrealdata，therealmicroseismicnoiseprobabilitystatisticcharacteristicswereanalyzedandthedatainthewellwereselectedasreferences，andthenthetimedelayvaluetothegrounddatawascalculatedonthebasisofthesurfaceandboreholeobservation.Thevalidityandthepracticabilityofthismethodwereverified.Keywords：parameterestimation；noisesuppression；three-ordercumulants；microseismicmonitoring；onedimensionalslice微地震监测技术是一门交叉学科的新技术，它是通过观测、分析生产活动中所产生的微小地震事件来监测生产活动中产生的影响、效果及地下状态的地球物理技术[1].微地震监测技术在油田水力压裂监测、煤层气压裂监测、矿山与地质灾害监测等领域发挥着越来越重要的作用[2-4].微地震监测分为井中监测和地面监测，地面监测受到的环境干扰很大，相比于地面监测方式井中监测获得的微地震信号信噪比要高，基于井中地面联合监测的方式近些年来得到广泛应用[5-6].与常规地震勘探信号相比，微地震信号十分微弱，震级大约在-3级到+1级，有效地压制噪声获得时延估计值对后续的微地震信号识别和震源定位等工作至关重要.Eisner等[7-8]提出了一种基于“主事件”（信号明显）与“从事件”（信号不明显）互相关运算的方法来压制噪声并进行震源定位.但是，相关运算的前提是噪声与噪声之间是不相关的，而实际的微地震资料中噪声的相关性未知，且可能具有很强的相关性，这样，相关方法获得的时延估计值是不准确的.随着高阶统计量理论的逐步完善，由于高阶累积量对高斯噪声不敏感等特性，在地球物理领域尤其在地震信号方面获得了成功的应用[9-10].冯智慧等[11]将四阶累积量应用到地震信号初至拾取中，拾取精度不亚于人工方法，并且效率大大提高；熊晓军等[12]将高阶统计量应用在油气检测中；唐斌等[13]在地震子波恢复也获得了成功应用；宋维琪等[14]研究了基于贝叶斯框架的四阶累积量的自适应算法能够有效地提取出微地震的有效信号.本文基于微地震井中―地面联合监测方式，以井中信号为参考道，可以降...