近些年来,通过微地震勘探技术对油气田进行实时、高精度地监测备受国内外科研人员的瞩目,该项技术对非常规油气田的勘探开采具有重大的现实意义。从上个世纪50年代起,人们就开始探索各种不同的石油勘探方法,随着高渗透性油田越来越少,低渗透性油田越来越多,微地震勘探逐渐取代了传统的石油勘探,成为最主要的石油勘探方法^[1-2]。因此,非常规油气藏的勘探和采集受到越来越多的重视,该项技术也成为时下的研究热门。微地震监测技术通常分为以下三个步骤:预处理^[10]、初至拾取和震源定位。微地震监测技术需要实时、有效并且自动地对接收检波器阵列获取的微地震勘探数据进行合理解释,从而达到实现高精度定位震源的目的。而微震直达波的初至拾取作为精确定位震源必不可少的重要环节,在保证原微地震记录精度的基础上,设计并实行实时、快速且稳定的自动初至拾取算法,是保证野外资源的实时检测与提高勘探资料处理速度的关键所在。由于野外勘探的实际微地震资料有效信号具有较高的频率、微弱的能量、很短的持续时间等一系列特点,伴随着复杂随机噪声的强烈干扰,使得数据整体的质量较差,具有极低的信噪比^[11-12]。人工手动拾取微地震初至的方法易引入人工误差、效率低下,所以不能适应实际生产中需要对数据进行实时处理需求。常规的拾取微地震初至算法如时窗能量比算法、Akaike信息准则（AIC）法、小波变换^[3]相关算法等,对于信噪比相对较高的微地震记录的处理上具有一定的效果,但面对数据质量较差的微地震资料的处理时,其拾取结果令人难以满意。本文从微地震初至拾取方法^[9]进行研究,目的是为了保证低信噪比情况下拾取的准确性。在数据信噪较低的情况下,时域中有效信号与背景噪声之间的差异并不明显,直接拾取效果并不理想。通过对Shearlet变换^[58]的分析明确了在Shearlet域区分微地震信号与噪声可行性和有效性。为了进一步实现低信噪比环境下良好的拾取性能,本文在Shearlet变换的基础下与AIC信息准则相结合,提出了Shearlet-AIC的初至拾取算法。该方法通过对高频相邻尺度层间的有效信号的Shearlet参数进行相关性的研究分析,增强相关高频尺度层有效信号的系数。突出信号与噪声之间的特征差异,将AIC算法对处理后的数据进行处理,根据信号与噪声之间的差异对输入信号完成初至的拾取,将计算后的AIC曲线的最小值视为初至点。此外本文通过人工模拟仿真和实际记录的处理以及多次试验,验证了本文提出的基于Shearlet-AIC算法的微地震初至拾取方法在低信噪比情况下的拾取性能,并与STA/LTA、AIC和基于小波变换的AIC法进行对比,结果表明了本文方法的可靠性与稳定性,有效解决了低信噪比环境下常规的初至拾取算法无法有效、准确拾取微地震勘探资料有效波初至的难题。