СПОСОБ ДИСТАНЦИОННОГО ПОИСКА ЗАЛЕЖЕЙ УГЛЕВОДОРОДОВ
REMOTE DETECTION OF DEPOSITS OF HYDROCARBONS

2
Изобретение относится к области поиска месторождений углеводородов (УВ) на разрабатываемых (лицензионных) участках с использованием спектрозональных сканерных аэроизображений. Под лицензионными участками понимаются области площадью, например, 500 км, представленные в картографическом масштабе от 1:50000 до 1:100000 и выделяемые Министерством природных ресурсов для обнаружения залежей нефти или газа.
Изобретение в своей основе базируется на общеизвестном факте, что флюиды, поднимаясь от залежей углеводородов сквозь земную кору, не только создают на земной поверхности биогеохимические аномалии, но и изменяют ее температуру. Биогеохимические процессы приводят к изменению спектральной яркости почв, камней и растительности в разных диапазонах электромагнитного спектра [1-3]. Работы по выявлению подобных аномалий с использованием материалов аэрокосмической съемки активно проводились в СССР с середины 80-х годов прошлого столетия. Однако малая величина полезного сигнала, определяемая в ходе дешифрирования текстурно неоднородных снимков, позволяет характеризовать известные способы, как малонадежные, приводящие к выделению большого числа ложных контуров предполагаемых залежей углеводородов. В частности, из-за искажающего действия атмосферы снижаются контрасты, позволяющие разделять участки с «нормальной» и угнетенной растительностью, а также области с заниженной по отношению к окружению температурой. Кроме того, космоснимки в тепловом спектральном диапазоне 8-12 мкм характеризуются низким пространственным разрешением (лучшее на сегодняшний день пространственное разрешение порядка 60-90 м обеспечивают космические снимки системы Landsat) и пригодны для анализа крупных регионов в масштабе 1:500000. Все это ограничивает практическое применение космоснимков для обнаружения углеводородных аномалий небольших площадей, характерных для лицензионных участков.
Так, в авторском свидетельстве [4] для обнаружения подземных неоднородностей с различными теплофизическими свойствами выполняют двукратную тепловую аэрофотосъемку: первую после захода солнца, а вторую в предрассветное время. К сожалению, использование материалов съемки в период максимального нагрева и остывания не дает возможности выявить слабые температурные контрасты, проявляющиеся только при общем температурном выравнивании снимков. Кроме того, исключение из анализа признаков, проявляющихся в других спектральных диапазонах, не позволило использовать данный способ на практике. Аналогичные недостатки присущи и способу [5].
В патентах и авторских свидетельствах, рассмотренных в [6, 7, 8], предлагается по анализу растительного покрова, представленному на снимках, оценивать аномальные участки, характерные для залежей углеводородов. Для этого, например в [6], выполняют космическую фотосъемку территории в одной спектральной зоне. Аномальные участки выявляются по топологическим признакам, составленным на основе коэффициентов фрактальной размерности.
В авторском свидетельстве [7] выполняют фотосъемку земной поверхности в двух видимых диапазонах спектра 0,6 и 0,7 мкм весной, в предположении, что на аномальных участках вегетация начинается раньше.
В авторском свидетельстве [8] аналогично выполняют фотосъемку, но уже в трех видимых диапазонах спектра 0,54-0,56, 0,65-0,68 и 0,75-0,77 мкм в четырех временных интервалах вегетационного периода. По анализу контрастов разновременных снимков судят о наличии площадных аномалий.
Основными недостатками всех трех рассмотренных способов являются:
- отсутствие комплексного анализа видеоданных в видимых и тепловых диапазонах электромагнитного спектра;
- использование низкочувствительных космофотоснимков для выявления малоконтрастных аномалий;
- отсутствие операции яркостного выравнивания отдельных кадров и их «сшивки» в единый снимок, привязанный по координатам и полностью покрывающий лицензионный участок.
Эти недостатки, а также тот факт, что для анализа не привлекается опорная информация о территории с известными залежами углеводородов, делают перечисленные способы малонадежными.
В способе [9] для повышения надежности поиска месторождений углеводородов предлагается на основе аэрокосмической, наземной фотографической, геофизической, геологической и биохимической съемки выделять геологические кольцевые структуры (ГКС). Выделенные ГКС упорядочивают в соответствии с уравнением генетического ряда, совмещают с разведанными месторождениями и поисковые скважины бурят на пересечении упорядоченных ГКС. К достоинству этого способа следует отнести тот факт, что с его помощью в 1998 г. было обнаружено Болотное нефтяное месторождение. Однако отнести этот способ к чисто дистанционным методам поиска углеводородов, предназначенным для обнаружения на земной поверхности углеводородных аномалий, нельзя, поскольку в нем материалы аэрокосмосъемки применяются только для выделения геологических кольцевых структур. Кроме того, для лицензионных участков характерны мини и макро размеры ГКС, а для их упорядочивания по генетическому критерию предварительно надо сформировать ГКС глобального уровня, характерного для масштаба 1:500000.
В патенте Украины [10] для повышения достоверности прогнозирования залежей нефти и газа используется многоспектральный структурно-полевой способ. Способ использует связь характеристик ландшафта с местами залежей углеводородов. Способ заключается в том, что определяют наличие оптических и высотных аномалий, используя для этого результаты сравнения многоспектральных признаков, а также результаты анализа рельефа ландшафта, структуры боковых полей и окружающего фона, сравнивают данные об аномалиях с эталонными и оценивают перспективность залежей нефти и газа.
Для формирования мультиспектрального поля ландшафтов используются данные наземных спектрофотометрических измерений, а также данные космической съемки и фотоаэросъемки в видимых диапазонах спектра 0,5-0,8 мкм. При этом изображения земной поверхности применяются для выделения одинаковых фракций растительности, а оптические аномалии определяются в ходе совместной обработки наземных и дистанционных измерений.
Необходимость выполнения ручных спектрофотометрических измерений на всем лицензионном участке, а также наличие априорных сведений о структуре ландшафта и нефтегазоносных горизонтов характеризуют данный способ как дорогой и сложный для практического применения. Здесь так же, как и в способе [9] при поиске аномалий не используются материалы тепловизионной съемки, а спектрозональные изображения не применяются непосредственно для определения площадей диффузионного выхода углеводородов, а лишь для составления ландшафтной карты.
пор
пор
Прямой поиск УВ по данным дистанционного зондирования реализован в методе RSDD-H, который используется компанией Scorforth Limited [1]. Однако суть метода нигде не излагается. Поэтому наиболее близким аналогом предполагаемому изобретению является способ, описанный в [11]. В соответствии с ним вначале выполняют сканерную тепловизионную (спектральный диапазон 8-14 мкм) аэросъемку известного месторождения и обследуемого участка. Главным условием проведения съемки является условие превышения величины полезного сигнала над величиной вариации теплового поля, вызванного нагревом поверхности солнечным излучением. Полученные цифровые изображения подвергают радиометрической коррекции, а затем все снимки выравнивают относительно среднего значения радиояркостной температуры. Аномальные участки выделяют по пороговому критерию T>ΔT, где ΔT - пороговое значение температурного контраста, рассчитываемое по результатам съемки эталонных участков, содержащих и не содержащих залежи УВ.
Основной недостаток данного способа состоит в том, что в нем не учитываются другие признаки наличия УВ, проявляющиеся в изменении спектрального состава почв, вегетационных характеристик растительности и которые наблюдаются в видимой спектральной области.
Цель предлагаемого изобретения состоит в повышении достоверности определения контуров УВ аномалий на лицензионных участках за счет комплексного учета спектральных признаков, наблюдаемых на сканерных самолетных снимках земной поверхности.
Согласно предлагаемому способу для съемки лицензионного участка используется самолетный сканер, оснащенный GPS-приемником, устройством определения ориентации самолета по углам крена, тангажа и рысканья и бортовым компьютером для регистрации цифровых изображений и навигационной информации, привязанных к единой шкале времени. Сканер имеет линейную по углу развертку с углом обзора 70° и обеспечивает съемку подстилающей поверхности в шести спектральных диапазонах: 0,43-0,49 мкм; 0,5-0,59 мкм; 0,6-0,69 мкм; 0,7-0,9 мкм; 1,5-2,5 мкм и 8,0-14 мкм. Радиометрическое разрешение формируемых изображений - 10 бит, что позволяет определять температуру объектов земной поверхности в тепловом спектральном канале с точностью не хуже 0,1 К.
Съемку обследуемого и опорного участков выполняют в шести спектральных диапазонах, единовременно перекрывающимися маршрутами в период отсутствия снежного покрова дважды - днем в спектральных диапазонах: 0,43-0,49 мкм; 0,5-0,59 мкм; 0,6- 0,69 мкм; 0,7-0,9 мкм; 1,5-2,5 мкм и ночью в спектральном диапазоне 8,0-14 мкм. При этом хотя бы один из маршрутов дневной и ночной съемки должен захватить опорную территорию, на которой имеются залежи нефти или газа. Съемку осуществляют с высоты 6-7 км с тем, чтобы пространственное разрешение изображений находилось в пределах 7-10 м, что соответствует топографическому масштабу представления объектов на снимке 1:50000÷1:100000.
λj
λj
λ
λ
Зарегистрированные бортовым компьютером цифровые изображения I(m, n), где I - яркость пикселя с координатами (m, n), λ - порядковый номер спектрального диапазона, j - номер маршрута, подвергаются специализированной обработке в компьютерной программе. Причем дневные изображения первых пяти спектральных зон и ночные снимки 6-го спектрального диапазона обрабатываются по одинаковой схеме, в соответствии с которой изображение каждого маршрута съемки и каждой спектральной зоны выравнивается по яркости, затем устраняются межмаршрутные яркостные различия, на основе навигационных измерений, закона сканирования, координат опорных и одноименных точек корректируются геометрические искажения каждого снимка I(m, n). Геометрически откорректированные изображения всех маршрутов трансформируются в картографическую проекцию и объединяются в один мозаичный снимок D(x, y), где D - код яркости пиксела (x, y) мозаичного снимка в λ-м спектральном диапазоне. Пример мозаичного снимка для отдельного спектрального диапазона приведен на фиг.1. Пиксельные координаты мозаичного снимка (x, y) связаны с геодезическими координатами местности (B,L) уравнениями картографического проектирования, что позволяет устанавливать взаимно-однозначное соответствие между координатами объектов на лицензионном участке, карте и снимке.
λ
<mrow><msub><mi>D</mi><mrow><mi>λ</mi><mo>,</mo><mi>min</mi></mrow></msub><mo>÷</mo><msub><mi>D</mi><mrow><mi>λ</mi><mo>,</mo><mi>max</mi></mrow></msub></mrow>
Из-за действия биогеохимических процессов изменяются спектральные, а следовательно, отражательные и яркостные характеристики объектов земной поверхности (почв, растительности), находящихся в пределах опорной области, по отношению к таким же объектам, которые расположены на не содержащих залежи углеводородов территориях. Поэтому для выявления на спектрозональных мозаичных снимках малых контрастов, обусловленных действием углеводородных аномалий, изображения подвергаются яркостной обработке на основе параметров, получаемых из анализа представленной на снимке опорной области. Для этого по известным геодезическим координатам на изображениях помечается центр изображенного опорного участка, на котором уже ведется добыча или потенциально имеются залежи углеводородного сырья. С помощью программных инструментальных средств в интерактивном режиме на снимках D(x, y) выполняется оконтуривание отображенного на них опорного участка. По оконтуренной области для каждого спектрозонального изображения формируются гистограммы распределения яркостей пикселей. По гистограммам выполняется отсечка шумовых отсчетов, а затем вычисляются диапазоны изменения яркостей пикселей,
. Затем все спектрозональные изображения нормализуются по яркости,
<mrow><msubsup><mi>D</mi><mi>λ</mi><mo>*</mo></msubsup><mrow><mo>(</mo><mrow><mi>x</mi><mo>,</mo><mi>y</mi></mrow><mo>)</mo></mrow><mo>=</mo><mrow><mo>{</mo><mrow><mtable columnalign="left"><mtr columnalign="left"><mtd columnalign="left"><mrow><mn>0</mn><mo>,</mo><mtext> </mtext><msub><mi>D</mi><mi>λ</mi></msub><mrow><mo>(</mo><mrow><mi>x</mi><mo>,</mo><mi>y</mi></mrow><mo>)</mo></mrow><mo><</mo><msub><mi>D</mi><mrow><mi>λ</mi><mo>,</mo><mi>min</mi></mrow></msub><mo>,</mo></mrow></mtd></mtr><mtr columnalign="left"><mtd columnalign="left"><mrow><mfrac><mrow><msub><mi>D</mi><mi>λ</mi></msub><mrow><mo>(</mo><mrow><mi>x</mi><mo>,</mo><mi>y</mi></mrow><mo>)</mo></mrow><mo>−</mo><msub><mi>D</mi><mrow><mi>λ</mi><mo>,</mo><mi>min</mi></mrow></msub></mrow><mrow><msub><mi>D</mi><mrow><mi>λ</mi><mo>,</mo><mi>max</mi></mrow></msub><mo>−</mo><msub><mi>D</mi><mrow><mi>λ</mi><mo>,</mo><mi>min</mi></mrow></msub></mrow></mfrac><mo>⋅</mo><mn>1024</mn><mo>,</mo></mrow></mtd></mtr><mtr columnalign="left"><mtd columnalign="left"><mrow><mn>1024</mn><mo>,</mo><mtext> </mtext><msub><mi>D</mi><mi>λ</mi></msub><mrow><mo>(</mo><mrow><mi>x</mi><mo>,</mo><mi>y</mi></mrow><mo>)</mo></mrow><mo>></mo><msub><mi>D</mi><mrow><mi>λ</mi><mo>,</mo><mi>max</mi></mrow></msub><mo>.</mo></mrow></mtd></mtr></mtable></mrow></mrow><mtext> </mtext><msub><mi>D</mi><mrow><mi>λ</mi><mo>,</mo><mi>min</mi></mrow></msub><mo>≤</mo><msub><mi>D</mi><mi>λ</mi></msub><mrow><mo>(</mo><mrow><mi>x</mi><mo>,</mo><mi>y</mi></mrow><mo>)</mo></mrow><mo>≤</mo><msub><mi>D</mi><mrow><mi>λ</mi><mo>,</mo><mi>max</mi></mrow></msub><mo>,</mo></mrow>
<mrow><msubsup><mi>D</mi><mi>λ</mi><mo>*</mo></msubsup><mrow><mo>(</mo><mrow><mi>x</mi><mo>,</mo><mi>y</mi></mrow><mo>)</mo></mrow></mrow>
<mrow><mi>λ</mi><mo>=</mo><mover accent="true"><mrow><mn>1</mn><mo>,</mo><mn>6</mn></mrow><mo stretchy="true">¯</mo></mover></mrow>
где
,
- нормализованные по яркости изображения видимых и тепловых диапазонов спектра.
<mrow><msubsup><mi>D</mi><mi>λ</mi><mo>*</mo></msubsup><mrow><mo>(</mo><mrow><mi>x</mi><mo>,</mo><mi>y</mi></mrow><mo>)</mo></mrow><mrow><mo>(</mo><mrow><mi>λ</mi><mo>=</mo><mover accent="true"><mrow><mn>1</mn><mo>,</mo><mn>6</mn></mrow><mo stretchy="true">¯</mo></mover></mrow><mo>)</mo></mrow></mrow>
<mrow><msub><mrow><mover><mi>D</mi><mo>∧</mo></mover></mrow><mi>λ</mi></msub><mo stretchy="false">(</mo><mi>x</mi><mo>,</mo><mi>y</mi><mo stretchy="false">)</mo><mo>=</mo><mi>D</mi><msub><mo>*</mo><mi>λ</mi></msub><mo stretchy="false">(</mo><mi>x</mi><mo>,</mo><mi>y</mi><mo stretchy="false">)</mo><mo>⊗</mo><mi>H</mi></mrow>
Каждое нормализованное изображение
, подвергается низкочастотной фильтрации с целью устранения шумов и выделения однородных по яркости областей,
,
<mo>⊗</mo>
<mrow><msub><mrow><mover><mi>D</mi><mo>∧</mo></mover></mrow><mi>λ</mi></msub><mo stretchy="false">(</mo><mi>x</mi><mo>,</mo><mi>y</mi><mo stretchy="false">)</mo></mrow>
Н
где
- оператор свертки изображения с маской фильтра Гаусса . Пример отфильтрованного изображения
приведен на фиг.2. Отфильтрованные изображения подвергаются пороговой бинаризации
<mrow><msub><mi>S</mi><mi>λ</mi></msub><mo stretchy="false">(</mo><mi>x</mi><mo>,</mo><mi>y</mi><mo stretchy="false">)</mo><mo>=</mo><mrow><mo>{</mo><mtable columnalign="left"><mtr><mtd><mn>1</mn><mo>,</mo><msub><mover><mi>D</mi><mo>∧</mo></mover><mrow><mi>λ</mi><mo>,</mo><mi>min</mi></mrow></msub><mo stretchy="false">(</mo><mi>x</mi><mo>,</mo><mi>y</mi><mo stretchy="false">)</mo><mo>≤</mo><msub><mover><mi>D</mi><mo>∧</mo></mover><mi>λ</mi></msub><mo stretchy="false">(</mo><mi>x</mi><mo>,</mo><mi>y</mi><mo stretchy="false">)</mo><mo>≤</mo><msub><mover><mi>D</mi><mo>∧</mo></mover><mrow><mi>λ</mi><mo>,</mo><mi>max</mi></mrow></msub><mo stretchy="false">(</mo><mi>x</mi><mo>,</mo><mi>y</mi><mo stretchy="false">)</mo><mo>,</mo></mtd></mtr><mtr><mtd><mi>и</mi><mi>н</mi><mi>а</mi><mi>ч</mi><mi>е</mi><mo>,</mo><mn>0</mn><mo>,</mo></mtd></mtr></mtable></mrow></mrow>
<mrow><msub><mi>S</mi><mi>λ</mi></msub><mo stretchy="false">(</mo><mi>x</mi><mo>,</mo><mi>y</mi><mo stretchy="false">)</mo></mrow>
<mrow><msub><mrow><mover><mi>D</mi><mo>∧</mo></mover></mrow><mrow><mi>λ</mi><mo>,</mo><mi>min</mi></mrow></msub><mo stretchy="false">(</mo><mi>x</mi><mo>,</mo><mi>y</mi><mo stretchy="false">)</mo></mrow>
<mrow><msub><mrow><mover><mi>D</mi><mo>∧</mo></mover></mrow><mrow><mi>λ</mi><mo>,</mo><mi>max</mi></mrow></msub><mo stretchy="false">(</mo><mi>x</mi><mo>,</mo><mi>y</mi><mo stretchy="false">)</mo></mrow>
<mrow><msub><mrow><mover><mi>D</mi><mo>∧</mo></mover></mrow><mi>λ</mi></msub><mo stretchy="false">(</mo><mi>x</mi><mo>,</mo><mi>y</mi><mo stretchy="false">)</mo></mrow>
где
- бинарное изображение,
,
- пороги бинаризации, рассчитанные по оконтуренным областям на основе отфильтрованных изображений
. В результате бинаризации код яркости 1 будет присваиваться пикселям, имеющим такие же яркостные характеристики, как и пиксели опорной оконтуренной области.
<mrow><msub><mi>S</mi><mi>λ</mi></msub><mo stretchy="false">(</mo><mi>x</mi><mo>,</mo><mi>y</mi><mo stretchy="false">)</mo></mrow>
<mrow><mi>S</mi><mrow><mo>(</mo><mrow><mi>x</mi><mo>,</mo><mi>y</mi></mrow><mo>)</mo></mrow><mo>=</mo><mstyle displaystyle="true"><munderover><mo>∑</mo><mrow><mi>λ</mi><mo>=</mo><mn>1</mn></mrow><mn>6</mn></munderover><mrow><msub><mi>S</mi><mi>λ</mi></msub><mrow><mo>(</mo><mrow><mi>x</mi><mo>,</mo><mi>y</mi></mrow><mo>)</mo></mrow></mrow></mstyle></mrow>
<mrow><mi>S</mi><mo stretchy="false">(</mo><mi>x</mi><mo>,</mo><mi>y</mi><mo stretchy="false">)</mo></mrow>
S
(B, L)
На практике возможны случаи, когда отражательные характеристики объектов земной поверхности, подверженные биогеохимическим изменениям, могут совпадать с отражательными характеристиками объектов совсем другого типа. Это приведет к появлению на бинаризированных изображениях
ложных областей предполагаемых углеводородных аномалий. Подобные ситуации случайны и проявляются по-разному в разных спектральных диапазонах. Например, ложная температурная аномалия, выявленная на снимке в спектральном диапазоне 8,0-14 мкм, не проявляется на снимке, полученном в видимом спектральном диапазоне 0,43-0,49 мкм. Поэтому для повышения надежности выполняется комплексный учет выявленных УВ аномалий во всех спектральных диапазонах. Для этого бинаризированные изображения шести спектральных зон алгебраически суммируются,
, где
- полутоновое изображение лицензионного участка. На этом снимке участки с максимальным значением сигнала  с наибольшей вероятностью соответствуют углеводородным аномалиям с определяемыми компьютерной программой геодезическими координатами . Эти участки по геодезическим координатам наносятся на топографическую карту для последующего геологического и сейсмического подтверждения наличия на них УВ сырья.
<mrow><mi>S</mi><mo stretchy="false">(</mo><mi>x</mi><mo>,</mo><mi>y</mi><mo stretchy="false">)</mo></mrow>
<mrow><mi>S</mi><mo stretchy="false">(</mo><mi>x</mi><mo>,</mo><mi>y</mi><mo stretchy="false">)</mo></mrow>
S
Процесс поиска на снимке
наиболее достоверных с точки зрения наличия УВ участков доступен для контроля. Для этого изображение
инвертируется по яркости и отображается на экране монитора. Пример инвертированного изображения приведен на фиг.3. Здесь наиболее темные участки снимка характеризуют области предполагаемых углеводородных аномалий (максимальное значение ), области белого цвета - не перспективные для дальнейшего поиска, отдельно выделенные серые области описывают ложно выделенные участки УВ аномалий.
Способ имеет хорошее практическое подтверждение. На одной из выявленных аномалий в 2003 г. пробурена поисковая скважина 226 Кунгакской площади, выявлены залежи нефти, принятые ЦКЗ РФ. В 2004 г. на выявленной аномалии, в плане совпадающей с Янтарной структурой, пробурена поисковая скважина 403 Крыловской площади, на которой получен приток нефти дебитом 28,4 т/сутки.
Список использованных источников
1. Balabayev D., Hutchison P., Tomin G. Surface footprints of the hydrocarbon trap/2010/www.scotforth.com.
2. Gupta P., Chakraborty R., Awasthi A. / Model thermal anomalies over petroliferous basins Indian Institute of technology Roorkee / OGJ August 2010, vol. 108, №28, pp.72-75.
3. Lloyd F. / Finding, mapping temperature anomalies can aid oil, gas exploration / Exploration Inc., Houston / OGJ June, 2001, vol. 99, №23.
4. Ляшенко О.В., Афанасов Ю.А., Мельников И.Г. / Способ обнаружения подземных неоднородностей с различными теплофизическими свойствами / Авторское свидетельство SU (11) 1383259 A1 G01V 9/00, 1988.
5. Лунев В.И., Паровинчак М.С., Рюмкин А.И. / Способ выявления площадей, перспективных для поиска и разведки месторождений углеводородов / Патент RU (11) 2169934 (13) (51) МПК7 G01V 9/00, 1999.
6. Давыдов В.Ф., Новоселов О.Н., Щербаков А.С. и др. / Способ обнаружения аномалий подстилающей поверхности / Патент RU (11) 2160912 (13) C1 МПК 7 G01V 8/00, 2000.
7. Алексеев Г.Н., Волчегурский Л.Ф. и др. Дистанционный способ поисков структур, перспективных на месторождениях нефти и газа / Авторское свидетельство SU (11) 1495736 A1, G01V 9/00, 1989.
8. Рожин Л.А., Козлов В.В. и др. Способ дистанционного зондирования земной поверхности / Авторское свидетельство SU 1716469 A1, G01V 9/00, 1992.
9. Лунев В.И., Паровинчак М.С., Ростовцев В.И. Способ поиска месторождений углеводородов / Патент RU (11) 2165633 (13) C1, МПК 7 G01V 9/00, 2001.
10. Перерва В.М., Тепляков М.О. и др. Многоспектральный структурно-полевой способ прогнозирования залежей нефти и газа / Патент UA 63073A (51), МПК (2006) G01V 9/00, 2004.
11. Злобин Е.Л., Можаева В.Г., Можаев Б.Н. и др. Способ поиска залежей углеводородов / Патент RU (11) 2054702 (13) C1, МПК 6 G01V 9/00, 1996.