Мұнай және газды гиперспектрлік қашықтықтан зондтауды анықтау және қолдану

Мұнай мен газ кен орындарындағы жеңіл көмірсутектер (негізінен метан және этан) жарықтар, тесіктер немесе микрожарықтар арқылы жер бетіне баяу көтеріліп, микроағып кетулер түзеді. Әрбір ағып кетудің мөлшері өте аз болғанымен, ұзақ мерзімді жинақталу жер бетінде анықталатын ауытқуларды тудырады. Мұнай мен газды анықтауға арналған қашықтықтан зондтау әдістері екі санатқа бөлінеді: тікелей және жанама.

Беткі топыраққа немесе тау жыныстарына адсорбцияланған көмірсутектер 1700 нм және 2300 нм шамасындағы CH байланысының созылу тербеліс сіңіру шыңдарына тән. Зертханалық араластыру тәжірибелері көмірсутектер минералды матрицамен араласқан кезде де бұл сіңіру ерекшеліктерін гиперспектрлік деректермен анықтауға болатынын көрсетеді (Scafutto et al., 2017). Дегенмен, нақты беткі сигналдар көбінесе әлсіз және атмосфералық, аралас пиксельдер мен минералды фон интерференциясына оңай әсер етеді.

① Минералдың өзгеруіТотықсыздандырғыш көмірсутектердің ағып кетуі топырақтың тотығу-тотықсыздану ортасын өзгертеді, бұл қызыл қабаттың ағаруына (гематиттің гематитке немесе сидеритке айналуына), аутигендік саз минералдарының (мысалы, каолинит) көбеюіне және карбонатты тұнбаға әкеледі. Бұл минералдар 2200 нм (Al-OH) және 2300–2500 нм (карбонат) толқын ұзындығы диапазондарында диагностикалық сіңіру сипаттамаларын көрсетеді.

②Өсімдік жамылғысының күйзелісіТопырақтағы оттегінің жетіспеушілігі немесе улы заттар өсімдік хлорофиллінің мөлшерінің төмендеуіне, жапырақ құрылымының өзгеруіне, қызыл жиек позициясының (REP) қысқа толқын ұзындықтарына қарай көк түске ығысуына және NDVI сияқты өсімдік жамылғысының қалыптан тыс көрсеткіштеріне әкеледі. PROSPECT сәулелік тасымалдау моделі бұл кернеу спектрін модельдей алады және инверсия үшін пайдаланылуы мүмкін (van der Meer et al., 2002; Huang et al., 2019).

Бұл механизмдер гиперспектрлік анықтау үшін берік теориялық негіз болып табылады. Фрик ван дер Меер және т.б. микроағып кету галолары көбінесе сақина тәрізді немесе эллиптикалық таралуды көрсететінін, ал орталықта «бұғатталуға» байланысты әлсіз сигнал болуы мүмкін екенін атап өтті.

1-сурет. Мұнай және газ коллекторларынан микроағып кетуден туындаған беткі қабаттың өзгеруі(Чен және т.б., 2017)

Әуедегі гиперспектральды(мысалы, AVIRIS, CASI/SASI, Probe-1): Жоғары кеңістіктік ажыратымдылық (метрлік деңгей), негізгі аймақтарды егжей-тегжейлі зерттеуге жарамды, бірақ қамтуы шектеулі және құны жоғары.

Ғарыштық гиперспектральды：Гиперион(EO-1, зейнеткерлікке шыққан), Қытайдың GF-5 AHSI (Gaofen-5, шамамен 330 Гц, VNIR-SWIR),EnMAP(Германия), PRISMA (Италия) және т.б. Жаңа буын спутниктері қысқа қайта оралу циклдеріне және үлкен қамту әлеуетіне ие, бұл күнделікті қолданудың негізін қалайды.

а. Алдын ала өңдеуРадиометриялық калибрлеу, атмосфералық түзету (FLAASH және т.б.), жолақ шуын жою (GF-5 деректері көбінесе арнайы жабдықты қажет етеді).IDLБағдарлама тік жолақтарды жояды және орторектификацияны жүзеге асырады.

b) Аномалияны алуСпектрлік сәйкестендіру әдістері (SAM, SFF), спектрлік индекс және негізгі компоненттік талдау (PCA), машиналық оқыту жіктемесі (CART шешім ағашы, SVM және т.б.), өсімдіктердің стресстік талдауы (қызыл жиекті модельдеу, PROSPECT моделі).

c. Кейінгі өңдеу және біріктіруШекті сегменттеу, бинаризация және геологиялық/геохимиялық деректермен қабаттастыру; далалық спектрометрді валидациялау немесе бұрғылау валидациясы. Әдеттегі жағдайда, PCA CART-пен біріктірілгенде көмірсутек сигналдарын фондық кедергілерден тиімді түрде ажырата алады (Mu және т.б., 2023).

АҚШ-тың Калифорния штатындағы Санта-Барбара Вентура бассейнінде (ван дер Меер және т.б., 2002), SAM, Cross Correlogram Spectral Matching (CCSM), спектрлік араластырмау және қызыл жиекті модельдеумен біріктірілген Probe-1 әуе гиперспектрлік деректерін (128 жолақ) пайдалана отырып, статистикалық деректерді интеграциялау (SDI) әдісі >0,8 ықтималдығымен микро-ағынды ореолдарды сәтті анықтау үшін қолданылды, бұл белгілі ағынды орындар мен жер асты геологиялық деректеріне жоғары сәйкес келді. Минералды аномалиялар сирек өсімдіктер өсетін жерлерде айқынырақ болды.

2-сурет.Нәтижелер мен түсіндірмелер(Ван дер Меер және т.б., 2002)

(A) Ағып кету нүктелеріндегі зонд деректерінің қабаттасуы (16, 9, 4-тің жалған түрлі-түсті кескіндері);(B) SDI минералының өзгеру ықтималдығының диаграммасы;(C) SDI өсімдіктерінің стресс картасы; (D) Геологиялық карта;(E) Аннотацияланған SDI минералды ықтималдық картасы.Барлық ықтималдық графиктерінде P>0,8

•Сифэн мұнай кен орны (лесспен жабылған аймақ)Чен және т.б. (2017) микросілтігуден туындаған минералды өзгерістердің ауытқуларын алу үшін әуедегі гиперспектрлік деректерді және SFF әдісін пайдаланды, қолайлы нысана аймақтарын белгіледі, бұл Лёсс үстірті аймағында мұнай мен газды барлау үшін тиімді құралды қамтамасыз етті.

3-сурет.Көмірсутектердің микроағып кетуінен туындаған минералды картаның өзгеруі(Чен және т.б., 2017)

Сидерит, кальцит, иллит және каолинит әртүрлі түстермен көрсетілген. Қызыл шеңберлер өндіріс ұңғымаларының орналасқан жерін көрсетеді. Сандар далалық сынама алу нүктелерінің орналасқан жері мен мөлшерін көрсетеді.

•Цинъян мұнай кен орны (өсімдікпен жабылған аймақ)Негізделген: Хуанг және т.б. (2019)ПРОСПЕКТ моделіCASI/SASI әуедегі гиперспектрлік деректерден микроағып кету туралы ақпаратты алу үшін модельденген өсімдік кернеуінің спектрлері пайдаланылды. Экстракция нәтижелері белгілі мұнай ұңғымаларының орналасқан жерлерімен жақсы сәйкес келді, бұл өсімдік жамылғысы бар жерлерде гиперспектрлік анықтаудың орындылығын көрсетті.

4-сурет.Цинъян мұнай кен орнының өндіру нәтижелерінің картасы(Хуанг және т.б., 2019) Мұнай мен газдың микроөткізгіштік картасы қызыл түспен, ал жасыл шеңберлер өндіруші ұңғымалардың орналасқан жерін көрсетеді.

• Қарамай аймағы (құрғақ аймақтарда тікелей анықтау)Му және т.б. (2023) GF-5 спутнигінен алынған гиперспектрлік деректерді пайдаланып, Карамай аймағында жер бетіндегі көмірсутектердің ағып кетуін тікелей анықтаған алғашқы ғалымдар болды. 1730 нм және 2327 нм толқын ұзындығындағы сіңіру сипаттамаларын нысанаға алатын PCA + CART жіктеу ағашын өңдеу арқылы 37 далалық валидация нүктелеріндегі дәлдік деңгейі 86,5%-ға жетті, бұл Хэйюшань және жасанды мұнай төгілуі аймақтары сияқты белгілі ағып кету нүктелерін сәтті анықтап, саз сияқты кедергілерді тиімді түрде жасырды. Бұл зерттеу мұнай мен газды барлауда GF-5 деректерін қолданудың маңызды демонстрациясын ұсынады.

5-сурет.Көмірсутектердің ағып кетуін анықтаудың соңғы нәтижелері(Му және т.б., 2023 жылғы еңбектерінен үзінді)

(a) CART әдісінен кейінгі анықтау нәтижелері; (b) Мұнай мен газдың ағып кетуін көрсететін көк аймақтары бар анықтау нәтижелерінің жалған түсті кескіні.

Сонымен қатар, гиперспектрлік бейнелеуді бірлескен анықтау үшін ультратөмен жиілікті электромагниттік (SLF) сияқты геофизикалық әдістермен біріктіруге болады (Qin et al., 2016) немесе теңіздегі мұнай және газ платформаларынан өндіру және мұнайдың ластану ортасын бақылау үшін пайдалануға болады.

6-сурет.Гиперспектральды кескіндерден өзгертілген минералдарды алу нәтижелері(Qin және т.б., 2016 жылғы еңбектерінен үзінді келтірілген)