Hyperspektrale Fernerkundung und Anwendung in der Öl- und Gasindustrie

Leichte Kohlenwasserstoffe (hauptsächlich Methan und Ethan) in Erdöl- und Erdgaslagerstätten wandern langsam durch Klüfte, Poren oder Mikrorisse zur Oberfläche und bilden dabei Mikrolecks. Obwohl die Menge jedes einzelnen Lecks extrem gering ist, führt die langfristige Ansammlung zu messbaren Anomalien an der Oberfläche. Fernerkundungsmethoden zur Erkennung von Erdöl und Erdgas lassen sich in zwei Kategorien einteilen: direkte und indirekte Verfahren.

An Oberböden oder Gesteinen adsorbierte Kohlenwasserstoffe weisen charakteristische Absorptionsmaxima der CH-Streckschwingung bei etwa 1700 nm und 2300 nm auf. Laborversuche zeigen, dass diese Absorptionsmerkmale auch dann noch durch hyperspektrale Daten erfasst werden können, wenn Kohlenwasserstoffe mit der Mineralmatrix vermischt sind (Scafutto et al., 2017). Tatsächliche Oberflächensignale sind jedoch oft schwach und werden leicht durch atmosphärische Einflüsse, Mischpixel und mineralische Hintergrundinterferenzen beeinträchtigt.

① MineralveränderungDas Austreten reduzierender Kohlenwasserstoffe verändert das Redoxmilieu des Bodens und führt zur Rotbettbleiche (Umwandlung von Hämatit in Goethit oder Siderit), einer Zunahme authigener Tonminerale (wie Kaolinit) und zur Ausfällung von Carbonaten. Diese Minerale weisen charakteristische Absorptionseigenschaften im Wellenlängenbereich von 2200 nm (Al-OH) und 2300–2500 nm (Carbonat) auf.

②VegetationsstressSauerstoffmangel im Boden oder toxische Substanzen führen zu einer Abnahme des Chlorophyllgehalts in Pflanzen, Veränderungen der Blattstruktur, einer Blauverschiebung der Rotkante (REP) zu kürzeren Wellenlängen und zu Anomalien in Vegetationsindizes wie dem NDVI. Das Strahlungstransportmodell PROSPECT kann dieses Stressspektrum simulieren und zur Inversion verwendet werden (van der Meer et al., 2002; Huang et al., 2019).

Diese Mechanismen liefern eine solide theoretische Grundlage für die hyperspektrale Detektion. Insbesondere wiesen Freek van der Meer et al. darauf hin, dass Mikroleckage-Halos häufig eine ringförmige oder elliptische Verteilung aufweisen, wobei das Zentrum aufgrund von „Abschirmung“ möglicherweise ein schwächeres Signal zeigt.

Abbildung 1. Oberflächenveränderung durch Mikroleckagen aus Öl- und Gaslagerstätten(Nach Chen et al., 2017)

Luftgestützte hyperspektrale(z.B. AVIRIS, CASI/SASI, Probe-1): Hohe räumliche Auflösung (Meterbereich), geeignet für detaillierte Untersuchungen von Schlüsselbereichen, jedoch mit begrenzter Abdeckung und hohen Kosten.

Weltraumgestützte Hyperspektral：Hyperion(EO-1, außer Betrieb), Chinas GF-5 AHSI (Gaofen-5, ca. 330 Hz, VNIR-SWIR),EnMAP(Deutschland), PRISMA (Italien) usw. Die neue Generation von Satelliten zeichnet sich durch einen kurzen Überflugzyklus und ein großes Abdeckungspotenzial aus und schafft damit die Grundlage für Routineanwendungen.

a. VorverarbeitungRadiometrische Kalibrierung, atmosphärische Korrektur (FLAASH usw.), Streifenrauschentfernung (GF-5-Daten erfordern oft Spezialausrüstung).IDLDas Programm entfernt vertikale Streifen und führt eine Orthorektifizierung durch.

b. AnomalieextraktionSpektrale Anpassungsverfahren (SAM, SFF), Spektralindex- und Hauptkomponentenanalyse (PCA), Klassifizierung mittels maschinellen Lernens (CART-Entscheidungsbaum, SVM usw.), Vegetationsstressanalyse (Red-Edge-Modellierung, PROSPECT-Modell).

c. Nachbearbeitung und FusionSchwellenwertsegmentierung, Binarisierung und Überlagerung mit geologischen/geochemischen Daten; Validierung mittels Feldspektrometer oder Bohrung. In einem typischen Fall kann die PCA in Kombination mit CART Kohlenwasserstoffsignale effektiv von Hintergrundstörungen trennen (Mu et al., 2023).

Im Santa Barbara Ventura Basin, Kalifornien, USA (van der Meer et al., 2002), wurden mithilfe von hyperspektralen Flugzeugdaten (128 Bänder) des Sonden-Satelliten Probe-1 in Kombination mit SAM, Cross Correlogram Spectral Matching (CCSM), spektraler Entmischung und Red-Edge-Modellierung mittels statistischer Datenintegration (SDI) erfolgreich Mikro-Sickerungshöfe mit einer Wahrscheinlichkeit >0,8 abgegrenzt. Diese stimmten sehr gut mit bekannten Sickerungsstellen und geologischen Untergrunddaten überein. Mineralanomalien traten in spärlich bewachsenen Gebieten deutlicher hervor.

Abbildung 2.Ergebnisse und Erklärungen(Van der Meer et al., 2002)

(A) Überlagerung der Sondendaten an den Leckagepunkten (Falschfarbenbilder von 16, 9, 4);(B) SDI-Mineralalterationswahrscheinlichkeitsdiagramm;(C) SDI-Vegetationsstresskarte; (D) Geologische Karte;(E) Kommentierte SDI-Mineralienwahrscheinlichkeitskarte.P > 0,8 in allen Wahrscheinlichkeitsdiagrammen

•Ölfeld Xifeng (Lössbedecktes Gebiet)Chen et al. (2017) verwendeten hyperspektrale Daten aus der Luft und die SFF-Methode, um durch Mikrosickerung verursachte Alterationsmineralanomalien zu extrahieren, günstige Zielgebiete abzugrenzen und so ein effektives Mittel für die Erdöl- und Erdgasexploration in der Lössplateau-Region bereitzustellen.

Abbildung 3.Karte der durch Kohlenwasserstoff-Mikroleckagen verursachten Alterationsmineralien(Nach Chen et al., 2017)

Siderit, Calcit, Illit und Kaolinit sind in verschiedenen Farben dargestellt. Rote Kreise markieren die Standorte der Förderbrunnen. Zahlen geben die Standorte und Mengen der Feldprobenahmestellen an.

•Ölfeld Qingyang (Vegetationsbedecktes Gebiet)Basierend auf: Huang et al. (2019)PROSPECT-ModellDurch die Simulation von Pflanzenstressspektren wurden Informationen über Mikroleckagen aus hyperspektralen Luftbilddaten von CASI/SASI extrahiert. Die Ergebnisse stimmten gut mit bekannten Ölquellenstandorten überein und belegten somit die Machbarkeit der hyperspektralen Detektion in Vegetationsgebieten.

Abbildung 4.Karte der Förderergebnisse des Ölfelds Qingyang(Nach Huang et al., 2019) Die Karte der Mikropermeabilität für Öl und Gas ist rot dargestellt, die grünen Kreise zeigen die Standorte der Förderbohrungen an.

• Karamay-Region (direkte Detektion in Trockengebieten)Mu et al. (2023) wiesen als Erste mithilfe von hyperspektralen Daten des Satelliten GF-5 direkt oberflächliche Kohlenwasserstoffaustritte in der Karamay-Region nach. Durch die Analyse der Absorptionscharakteristika bei 1730 nm und 2327 nm mittels PCA + CART-Klassifikationsbaum erreichte die Genauigkeit an 37 Validierungspunkten im Gelände 86,5 %. Bekannte Austrittsstellen wie Heiyoushan und künstlich verursachte Ölverschmutzungen konnten erfolgreich identifiziert und gleichzeitig Störfaktoren wie Ton effektiv ausgeblendet werden. Diese Studie liefert einen wichtigen Beweis für die Anwendung von GF-5-Daten in der Erdöl- und Erdgasexploration.

Abbildung 5.Abschließende Ergebnisse der Kohlenwasserstoff-Leckage-Erkennung(Zitiert nach Mu et al., 2023)

(a) Detektionsergebnisse nach der CART-Methode; (b) Falschfarbenbild der Detektionsergebnisse, wobei blaue Bereiche Öl- und Gaslecks anzeigen.

Darüber hinaus kann die Hyperspektralbildgebung mit geophysikalischen Methoden wie der elektromagnetischen Ultraniederfrequenzspektroskopie (SLF) zur gemeinsamen Detektion kombiniert werden (Qin et al., 2016) oder zur Extraktion von Öl aus Offshore-Öl- und Gasplattformen und zur Überwachung von Ölverschmutzungen eingesetzt werden.

Abbildung 6.Ergebnisse der Extraktion veränderter Mineralien aus hyperspektralen Bildern(Zitiert nach Qin et al., 2016)