Спосіб картування границь покладів вуглеводнів із застосуванням даних дистанційного зондування та наземного спектрометрування рослинного покриву

Спосіб картування границь покладів вуглеводнів із застосуванням даних дистанційного зо C2 2 (13) 1 3 Відомі дистанційні способи пошуку та розвідки нафтогазових покладів із залученням аерокосмозйомки сумісно з газовою зйомкою [13], зйомки до і після вивчення верхніх верств осадових порід сейсмохвилями акустичного та ультразвукового діапазонів, "космотектонорозвідкою" (тектонічним космодешифруванням) з виділенням залишкових крихко-пластичних деформацій з подальшим бурінням розвідувальних свердловин [14], дистанційним зондуванням в ультрафіолетовому діапазоні електромагнітних хвиль [15]. Недоліком перелічених дистанційних способів є низький рівень достовірності результатів. Відомий спосіб проведення дистанційних досліджень (патент Російської Федерації № 95113746 "Способ обнаружения рудных месторождений" [16]) для пошуків рудних родовищ, геоекологічних досліджень і моніторингу забруднень поверхні Землі - аналог для заявки на спосіб, що подається. Згідно цього способу за матеріалами аерофотозйомки проводять спектрофотометрування домінуючої рослинності в діапазоні 400-850нм довжин хвиль спектра електромагнітного випромінювання та пов'язаний з ним відбір ґрунтових і рослинних проб, визначають елементарний склад проб, відібраних у межах еталонних рудних ділянок і безрудних полів. Визначається найбільший контраст між коефіцієнтами спектральної яскравості рудного та безрудного еталонів і по ньому встановлюють спектральний діапазон фотографування для різних умов освітлення та візування поверхонь, що досліджуються. Знаходять значення коефіцієнта яскравості, які обумовлені геохімічними факторами як для рудного еталона так і безрудного фону, і, використовуючи отримані дані, проводять дистанційні дослідження відповідної ділянки земної поверхні. Недоліками вказаного способу є низька достовірність результатів досліджень, яка пов'язана з неврахуванням морфологічних та морфометричних показників рельєфу, що в значній мірі визначають спектральні характеристики, та відомостей про геологічну будову території. Крім того, названий спосіб призначений лише для пошуків одного виду родовищ, а саме рудних родовищ. Набагато краще виявлення покладів вуглеводнів забезпечує мультиспектральний структурно-польовий спосіб прогнозування покладів нафти і газу - патент України №63 073 А [17], який є найбільш близьким до способу, що заявляється прототип. У цьому способі за результатами співставлення визначених мультиспектральних ознак, аналізу висотного поля ландшафту, структури блокових полів досліджуваних об'єктів і оточуючого фону виділяють оптичні та висотні аномалії, після порівняння контрастів цих аномалій з еталоном роблять висновок про продуктивність об'єктів, що вивчаються. Проте спосіб [17] не забезпечує картування контуру покладів вуглеводнів, що обумовлено такими його недоліками: 1. Відбір зразків рослинного покриву для наземного спектрометрування проводиться без комплексної інтерпретації даних структурногеоморфологічного дослідження, геолого 94146 4 геофізичних даних з даними дистанційного зондування Землі. 2. Для виявлення маршрутних і площадних оптичних аномалій для наземних вимірів використовуються спектральні канали, ширина яких становить 20-50нм. Оскільки, спектральна аномалія стану рослинності проявляється в тонких спектральних розходженнях, як свідчать проведені дослідження [18], з ростом ширини спектрального діапазону швидко збільшується імовірність значущої похибки. Залежність імовірності похибки від ширини спектрального діапазону показана на діаграмі на Фіг.1. Тому потрібно використовувати дані наземного спектрометрування з шириною спектральних каналів не більше 5нм. Способи усунення цих недоліків представлені в запропонованому винаході: 1. Проводити дослідження в два етапи. Перший етап - інтеграція даних дистанційного зондування Землі з геоморфоструктурними та геологогеофізичними даними на район дослідження, на основі чого обираються маршрути для наземного спектрометрування. Другий етап - отримання та аналіз спектральних ознак рослинності вздовж обраних маршрутів для визначення контуру покладу вуглеводнів. 2. Наземне спектрометрування рослинного покриву при наземних завіркових роботах проводити в діапазонах 0,4-2,5мкм із спектральною розрізненістю 1-5 нм. 3. Для надійного статистичного розділення спектрограм рослинності використовувати сучасні методи виявлення статистичних аномалій багатовимірних даних наземного спектрометрування рослинності. Теоретичні передумови способу, що пропонується, базується на таких положеннях: - генетичний зв'язок ландшафтів з розташованими під ними покладами вуглеводнів; - фізіологічний стан рослин та ґрунтів та їхніх оптичних характеристик визначаються сукупністю факторів навколишнього середовища. Такими факторами є аномальні геологічні, геофізичні, геохімічні і біохімічні поля над і в околі покладів вуглеводнів; - спектральні характеристики рослинного покриву можуть бути зареєстровані аерокосмічними і наземними методами [19, 20]. Рішення задачі картування границі покладу вуглеводнів пропонується виконувати у наступній послідовності (Фіг.2): Блок 1. Збір та обробка даних дистанційного зондування Землі. Використовуються багатоспектральні (гіперспектральні), радіолокаційні аерокосмічні зображення (Landsat/ETM+, EOS/ASTER, SPOT/HRS, IRS/LISS-3, ALOS/AVNIR-2, Монітор/РДСА, ERS/ASAR, EOl/Hyperion, PROBA/CHRIS та інші). Враховуючі необхідність дослідження рослинності, зйомка здійснюється у вегетаційний період. Блок 2. Збір та аналіз геолого-геофізичних та структурно-геоморфологічних даних на територію дослідження. 5 Використовуються дані щодо геологогеофізичних і геоморфологічних ознак, які залучаються для інтеграції з дистанційними даними: - топографічні карти масштабу 1:100 000-1:10 000; - цифровий рельєф території дослідження; - розподіл температури поверхні на момент зйомки; - структурні карти по продуктивним відбивним горизонтам масштабів 1:10 000-1:50 000; - геолого-промислові дані про продуктивність свердловин; - геологічні розрізи; - стратиграфічні колонки; - дані наземних та дистанційних фотометрувань; - інформація про геоекологічну ситуацію в районах досліджень. Блок 3. Виділення оптичних аномалій. За результатами обробки даних дистанційного зондування Землі складаються карти оптичних аномалій над покладами вуглеводнів. Блок 4. Вивчення висотного і блокових полів ландшафту (структурно-геоморфологічні дослідження). Проводиться підготовка топооснови, вимірюється висотне поле рельєфу місцевості, вивчається "малюнок" рельєфу, визначаються межі блокових полів, будуються карти блокових і висотних полів ландшафту, складається зведена карта ландшафтних аномалій, пов'язаних з покладами вуглеводнів. Для дослідження впливу факторів геологічної будови використовуються кількісні морфологічні характеристики земної поверхні. За основу приймаються дані абсолютних висот рельєфу. Матриця висот відтворюється з точністю, що відповідає просторовій розрізненності космічного знімка (наприклад, 30м для Landsat/ETM+, 15м для EOS/ASTER). На підставі гіпсометричної поверхні проводиться розкладання рельєфу на базисні, залишкові, вершинні, локального розмиву, ерозійні поверхні та створення карт асиметрії форм рельєфу, різниці між вершинними та базисними поверхнями. Таким чином одержуються додаткові дані, що характеризують досліджувану територію. Блок 5. Просторова регуляризація даних. Просторова регуляризація полягає в приведенні всіх наявних шарів дистанційних та геолого-геофізичних даних до спільного геопросторового растру. Дистанційні аерокосмічні зображення, як правило, одержуються в цифровій растровій формі, а геолого-геофізичні дані - у формі наборів просторових відліків на нерегулярній сітці, причому майже завжди більш низької просторової розрізненості. Тому для просторової регуляризації дистанційних та геологогеофізичних даних доцільно обрати базовим растр аерокосмічного зображення найвищої просторової розрізненості, а просторову розрізненість інших шарів підвищити до неї одним з відомих способів [21]. Блок 6. Інтеграція даних. 94146 6 Змістом інтеграції даних є їх сумісне оброблення з метою отримання просторового розподілу оцінок нафтогазоносності досліджуваної території. Зараз відомі способи тематичної обробки багатоспектральних аерокосмічних зображень для пошуку покладів вуглеводнів [22]. Але інтеграція полів даних різної фізичної природи потребує спеціальних перетворень. Перед обробленням різноманітні дані мають приводиться до певної єдиної кількісно-вимірювальної форми, наприклад шляхом різного роду масштабування, нормування та фільтрування. В загальному випадку слід перед обробленням обрати певний єдиний діапазон припустимих змін даних [fmin...fmax] та визначити відповідні перетворення Fj до нього, зазвичай лінійні: (1) Fj: [xmax.j ..xmin.j][fmin..fmax], j=1..m де xmax j, xmjn j - максимальне та мінімальне значення у-го геолого-геофізичного показника, fmin, fmax - верхня та нижня границі єдиного діапазону, m - загальна кількість використаних геолого-геофізичних полів. Додаткову інформацію про раціональне масштабування даних можуть надати позитивні та негативні зразки пошукових об'єктів. Наприклад, інколи можливо підібрати таку систему масштабувальних перетворень Fj, j=1..m, яка забезпечить максимальну відмінність набору різнорідних даних від позитивних і негативних прикладів в заданій інформаційній метриці [18]. При нафтогазопошукових дослідженнях з використанням дистанційних даних добре себе зарекомендувала інформаційна дивергенція КульбакаЛейблера [18]. Після того, як визначено процедури просторової регуляризації, масштабувальні перетворення та обрано інформаційну метрику, стає можливим провести сумісну обробку дистанційних та геолого-геофізичних даних для їх інтеграції. Блок 7. Об'єктно-орієнтована сегментація даних дистанційного зондування. Виконується сегментація знімка, що дозволяє виділити однорідні ділянки місцевості таким чином, щоб у межах виділених сегментів були однорідні фації рослинності. При такому підході побічні фактори - види та вік рослинності, фітометричні показники та інші, що впливають на спектрометричні характеристики рослинності, будуть мінімізовані. Враховуючи дані, отримані після інтеграції геолого-геофізичних та структурногеоморфологічних даних, проводиться пересегментація космічних знімків. Блок 8. Вибір маршрутів для проведення наземного спектометрування рослинності. У виділених однорідних сегментах для дослідження вибираються маршрути просторового перетину межі нафтогазоносної ділянки, які вимагають подальших наземних спектрометричних вимірів рослинного покриву. Як приклад, на Фіг.З показано профілі (пунктиром), уздовж яких необхідно провести виміри на відомому родовищі вуглеводнів (суцільна лінія). Блок 9. Наземне спектрометрування. Наземне спектрометрування рослинності одного типу вздовж обраних маршрутів виконується 7 94146 за допомогою сучасних прецизійних спектрометрів (спектрофотометра типу СФ-18, польового спектрометра типу FieldSpec-3FR з інтегруючою сферою RTS-3ZC або аналогічних). На Фіг.4 наведено приклад отриманих за допомогою спектрофотометра СФ-18 спектрограм, рослинності на продуктивній (1) та непродуктивній (2) ділянках місцевості. Блок 10. Статистичне розділення спектрограм рослинності вздовж обраних маршрутів. Визначення границі контуру покладу вуглеводнів здійснюється за ознакою статистичної розділювальності відповідних спектрограм рослинного покрову. Статистична розділювальність спектрограм, знятих над продуктивною та непродуктивною ділянками нафтогазоносності оцінюється імовірністю помилки  їхнього переплутування. Зазначена імовірність визначається законами розподілу сигналу за спектром p ,  p d  1 для  спектрограми продуктивної ділянки і q ,  q d  1 - для спектрограми непродукти вної ділянки:   exp    D  де D  p  p ln q d  (2) (3) інформаційна дивергенція КульбакаЛейблера,  - спектральний діапазон спектрометрування. 8 Блок 11. Складання карти, що уточнює межі контуру нафтогазоносності. Для кожної з n точок спектрометрування уздовж просторового перетину межі нафтогазоносної ділянки розраховується за формулою (2) значення імовірностей  (і). Якщо досліджуваний контур нафтогазоносності єдиний, то між спектрограмами, знятими з різних сторін від нього, буде спостерігатися статистично значима спектральна аномалія рослинності. Точки спектрометрування з номерами i=1..k належать нафтогазоносній ділянці, а точки з номерами і=k+1..n непродуктивній. При відсутності додаткової інформації на підставі принципу максимальної правдоподібності знаходиться номер k точки розділення k  arg max 1  i (4) за умови, що імовірнісний розподіл р() оцінено за вибіркою i  k , а імовірнісний розподіл q() за вибіркою i>k. Межа контуру нафтогазоносності виявляється шляхом послідовного оцінювання імовірності помилки (2) для всіх точок спектрометрування та вибору тієї k-ої з них, що задовольняє правилу (4). З'єднавши отримані точки, складається карта уточненого контуру покладу вуглеводнів. Таким чином, запропонований спосіб дозволяє уточнювати контур покладів вуглеводнів за матеріалами геолого-геофізичних даних та даних наземного спектрометрування рослинності. 9 Комп’ютерна верстка Т. Чепелева 94146 Підписне 10 Тираж 23 прим. Міністерство освіти і науки України Державний департамент інтелектуальної власності, вул. Урицького, 45, м. Київ, МСП, 03680, Україна ДП “Український інститут промислової власності”, вул. Глазунова, 1, м. Київ – 42, 01601