Гіперспектральнае дыстанцыйнае выяўленне і прымяненне ў галіне нафты і газу

Лёгкія вуглевадароды (у асноўным метан і этан) у нафтагазавых радовішчах павольна мігруюць уверх да паверхні праз расколіны, поры або мікратрэшчыны, утвараючы мікраўцечкі. Нягледзячы на ​​тое, што колькасць кожнай уцечкі надзвычай малая, працяглае назапашванне прывядзе да выяўленых анамалій на паверхні. Метады дыстанцыйнага зандзіравання для выяўлення нафты і газу падзяляюцца на дзве катэгорыі: прамыя і ўскосныя.

Вуглевадароды, адсарбаваныя на паверхні глебы або горных парод, праяўляюць характэрныя пікі паглынання ваганняў валентных сувязей C-H каля 1700 нм і 2300 нм. Лабараторныя эксперыменты па змешванні паказваюць, што гэтыя асаблівасці паглынання ўсё яшчэ могуць быць выяўлены гіперспектральнымі дадзенымі, нават калі вуглевадароды змешаны з мінеральнай матрыцай (Scafutto et al., 2017). Аднак рэальныя паверхневыя сігналы часта слабыя і лёгка падвяргаюцца ўплыву атмасферных перашкод, змешаных пікселяў і мінеральнага фону.

① Змяненне мінералаўУцечка аднаўляльных вуглевадародаў змяняе акісляльна-аднаўленчае асяроддзе глебы, што прыводзіць да абескаляроўвання чырвонага пласта (пераўтварэнне гематыту ў гётыт або сідэрыт), павелічэння колькасці аўтыгенных гліністых мінералаў (такіх як каолініт) і выпадзення карбанатных рэчываў. Гэтыя мінералы праяўляюць дыягнастычныя характарыстыкі паглынання ў дыяпазонах даўжынь хваль 2200 нм (Al-OH) і 2300–2500 нм (карбанат).

②Растоўны стрэсДэфіцыт кіслароду ў глебе або таксічных рэчываў прыводзіць да зніжэння ўтрымання хларафіла ў раслінах, зменаў у структуры лісця, зрушэння сіняга становішча чырвонага краю (REP) у бок карацейшых даўжынь хваль і анамальных вегетацыйных індэксаў, такіх як NDVI. Мадэль радыяцыйнага пераносу PROSPECT можа мадэляваць гэты спектр напружання і выкарыстоўвацца для інверсіі (van der Meer et al., 2002; Huang et al., 2019).

Гэтыя механізмы забяспечваюць трывалую тэарэтычную аснову для гіперспектральнага выяўлення. Варта адзначыць, што Фрык ван дэр Меер і інш. адзначылі, што гало мікраўцечак часта маюць кальцавую або эліптычную форму размеркавання, прычым цэнтр патэнцыйна дэманструе слабейшы ​​сігнал з-за «блакавання».

Малюнак 1. Змяненне паверхні, выкліканае мікраўцечкамі з нафтагазавых радовішчаў(З Чэня і інш., 2017 г.)

Паветраны гіперспектральны(напрыклад, AVIRIS, CASI/SASI, Probe-1): Высокае прасторавае разрозненне (на ўзроўні метра), падыходзіць для дэталёвага даследавання ключавых абласцей, але з абмежаваным ахопам і высокім коштам.

Касмічны гіперспектральны：Гіперыён(EO-1, знятая з эксплуатацыі), кітайская GF-5 AHSI (Gaofen-5, прыблізна 330 Гц, VNIR-SWIR),EnMAP(Германія), PRISMA (Італія) і г.д. Новае пакаленне спадарожнікаў мае кароткі цыкл паўторных візітаў і вялікі патэнцыял пакрыцця, што закладвае аснову для руцінных ужыванняў.

а. Папярэдняя апрацоўкаРадыеметрычная каліброўка, атмасферная карэкцыя (FLAASH і г.д.), выдаленне шуму паласы (дадзеныя GF-5 часта патрабуюць спецыялізаванага абсталявання).МДЛПраграма ліквідуе вертыкальныя палосы і выконвае артарэктыфікацыю.

b. Вылучэнне анамалійМетады спектральнага супастаўлення (SAM, SFF), аналіз спектральнага індэкса і галоўных кампанент (PCA), класіфікацыя машыннага навучання (дрэва рашэнняў CART, SVM і г.д.), аналіз напружання расліннасці (мадэляванне чырвоных краёў, мадэль PROSPECT).

c. Пасляапрацоўка і зліццёПарогавая сегментацыя, бінарызацыя і накладанне з геалагічнымі/геахімічнымі дадзенымі; праверка палявых спектрометраў або праверка бурэння. У тыповым выпадку PCA ў спалучэнні з CART можа эфектыўна аддзяляць сігналы вуглевадародаў ад фонавых перашкод (Mu et al., 2023).

У басейне Санта-Барбара-Вентура, Каліфорнія, ЗША (van der Meer et al., 2002), выкарыстоўваючы гіперспектральныя дадзеныя аэрадрома Probe-1 (128 палос) у спалучэнні з SAM, спектральным супастаўленнем крос-карэлаграм (CCSM), спектральным размяшчваннем і мадэляваннем чырвоных краёў, метад статыстычнай інтэграцыі дадзеных (SDI) быў паспяхова выкарыстаны для вызначэння мікраарэол фільтрацыі з верагоднасцю >0,8, што высока супадала з вядомымі месцамі фільтрацыі і геалагічнымі дадзенымі падземных пластоў. Мінеральныя анамаліі былі больш выяўленыя ў рэдка зарасніках расліннасці.

Малюнак 2.Вынікі і тлумачэнні(Ван дэр Меер і інш., 2002)

(A) Накладанне дадзеных зонда ў кропках уцечкі (выявы ў ілжывых колерах 16, 9, 4);(B) Дыяграма верагоднасці змяненняў мінералаў SDI;(C) Карта напружання расліннасці SDI; (D) Геалагічная карта;(E) Анатаваная карта верагоднасці мінералаў SDI.P>0,8 ва ўсіх графіках імавернасцей

•Нафтавае радовішча Сіфэн (лосавая зона)Чэнь і інш. (2017) выкарысталі гіперспектральныя дадзеныя з паветра і метад SFF для выяўлення анамалій мінералаў, выкліканых мікрафільтрацыяй, акрэсліўшы спрыяльныя мэтавыя зоны і забяспечыўшы эфектыўны сродак для разведкі нафты і газу ў рэгіёне Лёсавага плато.

Малюнак 3.Змены мінеральнай карты, выкліканыя мікраўцечкай вуглевадародаў(З Чэня і інш., 2017 г.)

Сідэрыт, кальцыт, іліт і каолініт паказаны рознымі колерамі. Чырвонымі кружочкамі пазначаны месцы здабыўных свідравін. Лічбы паказваюць месцы і колькасць пунктаў адбору проб на месцы.

•Нафтавае радовішча Цын'ян (зона, пакрытая расліннасцю)На падставе: Huang et al. (2019)Мадэль ПРАСПЕКТЫВАШляхам мадэлявання спектраў напружання раслін з дадзеных гіперспектральнага аналізу паветра CASI/SASI была атрымана інфармацыя аб мікраўцечках. Вынікі здабывання добра супадалі з вядомымі месцазнаходжаннямі нафтавых свідравін, што дэманструе магчымасць выяўлення гіперспектральных уцечак у раслінных зонах.

Малюнак 4.Карта вынікаў здабычы нафтавага радовішча Цын'ян(З Huang et al., 2019) Карта мікрапранікальнасці нафты і газу адлюстравана чырвоным колерам, а зялёнымі кружочкамі пазначаны месцы здабываючых свідравін.

• Карамайскі рэгіён (непасрэднае выяўленне ў засушлівых раёнах)Му і інш. (2023) першымі непасрэдна выявілі паверхневыя прасочванні вуглевадародаў у рэгіёне Карамай, выкарыстоўваючы гіперспектральныя дадзеныя спадарожніка GF-5. Дзякуючы апрацоўцы дрэва класіфікацыі PCA + CART, арыентаванай на характарыстыкі паглынання пры 1730 нм і 2327 нм, дакладнасць у 37 кропках палявой праверкі дасягнула 86,5%, што дазволіла паспяхова вызначыць вядомыя кропкі прасочвання, такія як Хэйюшань, і штучныя зоны разліву нафты, эфектыўна маскіруючы перашкоды, такія як гліна. Гэта даследаванне з'яўляецца важнай дэманстрацыяй прымянення дадзеных GF-5 у разведцы нафты і газу.

Малюнак 5.Канчатковыя вынікі выяўлення ўцечкі вуглевадародаў(Цытата з Mu et al., 2023)

(a) Вынікі выяўлення пасля выкарыстання метаду CART; (b) Выява вынікаў выяўлення ў ілжывых колерах, з сінімі зонамі, якія паказваюць уцечкі нафты і газу.

Акрамя таго, гіперспектральную візуалізацыю можна спалучаць з геафізічнымі метадамі, такімі як электрамагнітныя вымярэнні ультранізкіх частот (SLF), для сумеснага выяўлення (Qin et al., 2016), або выкарыстоўваць для здабычы нафты з марскіх нафтагазавых платформаў і маніторынгу забруджвання нафтай асяроддзя.

Малюнак 6.Вынікі вылучэння змененых мінералаў з гіперспектральных здымкаў(Цытата з працы Цыня і інш., 2016 г.)