基于貝葉斯概率網絡對注水引起的水庫誘發地震影響因素分析

(成都理工大學 四川 成都 610059)

一、研究背景

近年來，四川省長寧地區關于鹽井注水而誘發多頻率小型地震引起了大量社會關注，如美國加利福尼亞Wilmington油田(Yerkes,etal,1976)、四川羅城地區因注水采鹽(徐澤奎,1989)、等都造成了典型的注水誘發地震。而四川作為全國主要的鹽礦產區之一,有多處注水、取水采鹽點。有關研究表明，注水誘發地震活動不僅與該地區地層構造、加速附近區域小斷裂、微裂縫帶等微構造地層的破裂有關，還與注水引起的重力場變化、局部構造活動等有關。[1]

二、基于Netica的貝葉斯概率網絡模型構建

(一)貝葉斯網絡拓撲結構建立

貝葉斯網絡拓撲結構確定的方法有很多，根據對鹽井注水誘發地震的相關性因素以及其確定性關系轉化得到貝葉斯網絡，用條件概率表示誘發地震的因果關系，從而建立多因素鹽井注水誘發地震貝葉斯網絡模型。將變量A，B，C作為原因層，D，E作為結構層。按照上述方法建立的貝葉斯網絡的鹽井誘發地震的風險評估模型如下圖所示

(二)提取問題的相關變量并確定取值

根據上圖模型各變量采用定量分類方法形成的狀態集合為：

A：上一次抽注水量差值(1×104m3/月)：{0-10，10-20，20-30，30-40，40-50，50-60}

B：與注水口距離差值(公里)：{0-3，3-6，6-9，9-12}

C：地震距上一次注水時間維度差值(月)：{0-3，3-6，6-9，9-12，12-15}

D：地震是否處在裂隙帶上：“1”，“0”分別表示在或者不在裂隙帶.

E：地震是否由于抽注水引起的(可根據第一問計算Dg判斷)：“1”，“0”分別表示是和不是由注水引發地震。

(三)提取問題的相關變量并確定取值

本文采用Netica作為仿真建模工具。[2]

采用貝葉斯網絡推理機制，集合實際數據訓練，利用Netica構建并進行初始化后的鹽井誘發地震的風險評估貝葉斯網絡如下圖所示：

以上為利用誘發地震參數進行訓練的貝葉斯網絡推理結果(在本次訓練中為了表達方便，諸如B3，A10等參數表示在該分類數集前一級范圍，如B3表示B參數下離注水口距離0-3公里)

二、結論

本次訓練結構中發生地震在注水口的概率為66%，說明在地震震源在空間分布上更加傾向于靠近注水口位置。

本次訓練結構中地震發生的時間維度主要分布在0-6月，在6個月后也有因注水而引起的地震，得出鹽井注水主要通過進行短期影響地下重應力變化從而導致地震，但在大量注水情況下鹽井注水沿構造地震裂隙帶延伸，地震分布進行滯后性沿其他方向延展。

本次訓練結構中地震都集中在注抽水差值大于300000立方米的情況下發生，說明只有當抽注水達到一定數量后才會誘發地震。