成果简介

1、基于机器学习的诱发地震事件自动拾取与震源定位技术

2、诱发地震逆时聚焦震源定位技术

3、致密油气藏水力压裂诱发地震监测技术

4、储气库地质体完整性诱发地震地面监测技术

5、基于超声弯曲波测井的套管井水泥-地层界面偏移成像

6、多极子阵列声波测井信息提取与反演

成果评价

运用前沿的机器学校算法，能够精准解析井孔声场数据，对诱发地震的特征捕捉细致入微，其探测精度远超传统方法。在理论研究上，深入探究井孔声场与诱发地震的内在联系，构建全新的物理模型，为后续研究奠定坚实理论根基，走在该领域学术前沿。创新地将多物理场耦合理论引入井孔声场分析，打破以往单一研究的局限，全面考量多种因素对声场的影响。另一方面，提出全新的反演算法，能高效处理复杂的井孔声场数据，极大提升反演效率与准确性。该成果已在多个能源开采区域成功实践，有效监测诱发地震活动，为开采作业提供可靠的地震风险预警，保障了作业安全。

应用前景

在安全保障上，它能实时精确监测诱发地震并提前预警，有效避免人员伤亡与设备损坏，保障作业安全；成本控制方面，可通过掌握地质情况优化开采方案，减少资源浪费与事故，降低开采成本；在应用领域，涵盖能源开采，确保石油、天然气开采安全高效；助力地质研究，辅助地质学家探究地下构造与地质演化；能源行业的石油、天然气、煤炭开采企业借此保障作业安全、提高效率；

成果展示

负责人简介

李萌，1988年生，地科学院副教授，主要从事水力压裂与储气库诱发地震监测、基于机器学习的微地震事件拾取与震源定位、井孔多物理场信息反演等研究工作。