基于Marchenko方法的震源定位技术研究及其在复杂波场中的应用

《Geophysical Journal International》：Seismic Source Localization based on Marchenko Method

本研究针对传统震源定位方法在复杂地质环境下受多次波干扰的局限性，提出基于Marchenko方程的数据重构与成像方法。通过卷积运算构建虚拟炮集，结合Marchenko迭代反演实现不依赖初至波拾取的震源定位。数值实验表明该方法在背斜模型和海水模型中均能有效压制多次波 artifacts，准确定位单源及多源位置，为水力压裂微震监测和海洋声源生态影响评估提供了新思路。

　　

随着全球对化石能源需求的持续增长，水力压裂(Hydraulic Fracturing)和页岩油原位转化等技术在油气勘探中广泛应用，这些作业过程产生的微震事件和人工震源对地质环境和生态系统造成潜在影响。传统震源定位方法如Geiger算法和双差定位法(Double-Difference Method)严重依赖初至波拾取精度，在复杂地质构造和强噪声环境下表现不佳。波形类定位方法虽避免了相位识别，但仍受限于多次波干扰，特别是内部多次波(Internal Multiples)的存在会显著降低成像质量。

针对这一挑战，吉林大学的研究团队在《Geophysical Journal International》发表研究，将原本用于地震偏移和多次波消除的Marchenko方法创新性地应用于震源定位领域。该方法的核心在于通过卷积运算重构波场数据，利用Marchenko方程独特的迭代反演机制，实现对多次波的天然压制和震源能量的精准聚焦。

研究采用的关键技术方法包括：1）基于有限差分法(Finite Difference Method)的声波方程数值模拟，生成规则观测系统下的地震记录；2）卷积型数据重构技术，将被动源数据转化为虚拟炮集(Virtual Shot Gather)；3）快速行进法(Fast Marching Method)求解程函方程(Eikonal Equation)获取直达波旅行时；4）Marchenko迭代反演框架，通过聚焦函数(Focusing Functions)与格林函数(Green's Functions)的耦合求解实现波场重构。

5.1 单震源数值实验

通过八层背斜模型验证方法有效性。模型网格尺寸为2000 m×2400 m，震源位于(1200 m, 1400 m)。结果显示Marchenko方法定位结果（图9b）相比基尔霍夫偏移(Kirchhoff Migration)（图9a）能有效消除震源下方 artifacts，证明其对内部多次波的压制优势。

5.2 多震源数值实验

在相同模型中同时激活五个震源（坐标如图10所示），Marchenko方法仍能准确识别所有震源位置（图12b），且成像 artifacts 显著少于传统方法，验证了其在复杂震源场景下的适用性。

5.3 海水模型实验

构建水平尺度20 km×4 km的深海声道模型，震源位于观测系统外15 km处。尽管波场因海面起伏和声道效应变得复杂（图14），方法仍能识别震源大致范围（800-1200 m深度），但存在较多 artifacts（图15），表明大尺度环境下波传播路径复杂性对定位精度的影响。

研究结论表明，Marchenko方法为震源定位提供了不依赖精确速度模型且能天然压制多次波的新途径。但当前方法仍存在计算成本高、对弹性波场和复杂震源机制适应性不足等局限。未来需在三维弹性介质扩展、非同步震源处理算法优化等方面持续探索，以推动该方法在微震监测、海洋声学等实际场景的深入应用。