谢 江 杨青青

    “有了这项技术，再也不用熬夜盯着屏幕人工核对微地震事件了，效率翻倍，准确率还更高！”9月8日，在江汉油田红星页岩气田红页5HF井压裂监测现场，工程师们对江汉油田勘探开发研究院采集处理所研发的“一种地面微地震拾取事件有效性的识别方法”赞不绝口。

    在非常规油气田开发中，微地震压裂监测技术就像透视镜，能够监测水力压裂形成的裂缝分布情况。而精准捕捉微地震事件的发生时间与位置，是分析压裂效果、优化开发方案、降低成本的关键。事件识别得越准，就越能为压裂方案优化提供可靠依据，增强压裂改造效果，降低开发成本。

    “在众多地震波资料中找到所需信号，就像大海捞针。算法识别出事件后，需要经验丰富的工程师人工逐一确认。若是遇上拉链式压裂，大家得连轴转。地面微地震监测信噪比低、干扰多、事件能量弱且衰减快，人工识别不仅劳动强度大，而且有时还存在一定误差。”该院采集处理所微地震技术团队负责人彭连滔介绍。

    作为微地震监测领域的技术尖兵，微地震技术团队决心啃下这块硬骨头。考虑到人工模式的局限性，经过反复论证，大家一致决定借助AI突破技术瓶颈，研发能自动识别有效微地震事件、效率和准确率比肩资深工程师的智能技术。

    研发过程中，团队成员协同攻关，从破解低信噪比、高干扰的难题入手，锁定基于神经网络的图像识别技术，将微地震信号转化为可被AI识别的图像语言，用计算机视觉技术替代人工确认。

    经过不懈攻关，他们成功研发“一种地面微地震拾取事件有效性的识别方法”。测试显示，相较于人工识别的传统方法，该技术将事件拾取精确率由71%提高至90%。

    目前，该技术已在微地震现场监测中初露锋芒，不仅大幅降低了员工劳动强度，还提升了现场处理的质量控制管理水平，优化了业务流程，成了油气开发微地震监测一线的明星技术，具有广阔应用前景。