利用水力压裂技术开采非常规油气资源过程中,井中微地震监测技术由于其信号拥有较高的信噪比而被广泛应用于人工裂缝监测定位。其中,准确的速度模型是进行人工裂缝精确定位的关键。传统的井中速度模型往往根据声波测井曲线建立一维初始模型,然后利用射孔信号对初始模型进行校正。在真实地层接近水平层状且其速度模型为各向同性(或弱各向异性)地区,该方法获得的速度模型能够对射孔位置产生准确定位,从而获得准确的微地震信号源的位置。若真实地层因为后期构造运动产生强烈形变或者真实速度模型为强各向异性地区,利用该方法获得的速度模型往往不能准确定位射孔位置,从而导致微地震定位结果出现较大偏差。针对这种现象,我们提出借鉴大数据中概率统计的思想,利用马尔可夫链蒙特卡洛方法(Markov Chain Monte Carlo, MCMC)产生大量模型,从中按照一定规则最终获得能够准确定位射孔事件的等效速度模型。