Картування границь нафтогазоноснііх ділянок за даними наземного спектрометрування
Викладено статистичну модель виявлення границь нафтогазоносних ділянок на суходолі шляхом статистичного розрізнення спектрограм рослинності вздовж просторового профілю. Наведено результати експерименту з картування границі Східнорогінцівського нафтового родовища у Дніпровсько-Донецької западини на т...
Gespeichert in:
| Datum: | 2009 |
|---|---|
| Hauptverfasser: | , , |
| Format: | Artikel |
| Sprache: | Ukrainian |
| Veröffentlicht: |
Центр менеджменту та маркетингу в галузі наук про Землю ІГН НАН України
2009
|
| Schlagworte: | |
| Online Zugang: | https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/28379 |
| Tags: |
Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
|
| Назва журналу: | Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| Zitieren: | Картування границь нафтогазоноснііх ділянок за даними наземного спектрометрування / О.І, Архіпов С.А. Станкевич, О.В. Титарепко // Теоретичні та прикладні аспекти геоінформатики: Зб. наук. пр. — 2009. — С. 123-131. — Бібліогр.: 15 назв. — укр. |
Institution
Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine| id |
nasplib_isofts_kiev_ua-123456789-28379 |
|---|---|
| record_format |
dspace |
| spelling |
nasplib_isofts_kiev_ua-123456789-283792025-02-09T14:53:09Z Картування границь нафтогазоноснііх ділянок за даними наземного спектрометрування Архіпов, О.І. Станкевич, С.А. Титарепко, О.В. Мінерально-сировинні ресурси:аналіз, технології досліджень, практичні результати Викладено статистичну модель виявлення границь нафтогазоносних ділянок на суходолі шляхом статистичного розрізнення спектрограм рослинності вздовж просторового профілю. Наведено результати експерименту з картування границі Східнорогінцівського нафтового родовища у Дніпровсько-Донецької западини на території Сумської області. 2009 Article Картування границь нафтогазоноснііх ділянок за даними наземного спектрометрування / О.І, Архіпов С.А. Станкевич, О.В. Титарепко // Теоретичні та прикладні аспекти геоінформатики: Зб. наук. пр. — 2009. — С. 123-131. — Бібліогр.: 15 назв. — укр. XXXX-0017 https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/28379 553.982:550.812.12:004.852:519.237 uk application/pdf Центр менеджменту та маркетингу в галузі наук про Землю ІГН НАН України |
| institution |
Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| collection |
DSpace DC |
| language |
Ukrainian |
| topic |
Мінерально-сировинні ресурси:аналіз, технології досліджень, практичні результати Мінерально-сировинні ресурси:аналіз, технології досліджень, практичні результати |
| spellingShingle |
Мінерально-сировинні ресурси:аналіз, технології досліджень, практичні результати Мінерально-сировинні ресурси:аналіз, технології досліджень, практичні результати Архіпов, О.І. Станкевич, С.А. Титарепко, О.В. Картування границь нафтогазоноснііх ділянок за даними наземного спектрометрування |
| description |
Викладено статистичну модель виявлення границь нафтогазоносних ділянок на суходолі шляхом статистичного розрізнення спектрограм рослинності вздовж просторового профілю. Наведено результати експерименту з картування границі Східнорогінцівського нафтового родовища у Дніпровсько-Донецької западини на території Сумської області. |
| format |
Article |
| author |
Архіпов, О.І. Станкевич, С.А. Титарепко, О.В. |
| author_facet |
Архіпов, О.І. Станкевич, С.А. Титарепко, О.В. |
| author_sort |
Архіпов, О.І. |
| title |
Картування границь нафтогазоноснііх ділянок за даними наземного спектрометрування |
| title_short |
Картування границь нафтогазоноснііх ділянок за даними наземного спектрометрування |
| title_full |
Картування границь нафтогазоноснііх ділянок за даними наземного спектрометрування |
| title_fullStr |
Картування границь нафтогазоноснііх ділянок за даними наземного спектрометрування |
| title_full_unstemmed |
Картування границь нафтогазоноснііх ділянок за даними наземного спектрометрування |
| title_sort |
картування границь нафтогазоноснііх ділянок за даними наземного спектрометрування |
| publisher |
Центр менеджменту та маркетингу в галузі наук про Землю ІГН НАН України |
| publishDate |
2009 |
| topic_facet |
Мінерально-сировинні ресурси:аналіз, технології досліджень, практичні результати |
| url |
https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/28379 |
| citation_txt |
Картування границь нафтогазоноснііх ділянок за даними наземного спектрометрування / О.І, Архіпов С.А. Станкевич, О.В. Титарепко // Теоретичні та прикладні аспекти геоінформатики: Зб. наук. пр. — 2009. — С. 123-131. — Бібліогр.: 15 назв. — укр. |
| work_keys_str_mv |
AT arhípovoí kartuvannâgranicʹnaftogazonosnííhdílânokzadaniminazemnogospektrometruvannâ AT stankevičsa kartuvannâgranicʹnaftogazonosnííhdílânokzadaniminazemnogospektrometruvannâ AT titarepkoov kartuvannâgranicʹnaftogazonosnííhdílânokzadaniminazemnogospektrometruvannâ |
| first_indexed |
2025-11-27T01:57:08Z |
| last_indexed |
2025-11-27T01:57:08Z |
| _version_ |
1849906829987938304 |
| fulltext |
123
© Î.². Àðõ³ïîâ, Ñ.À. Ñòàíêåâè÷, Î.Â. Òèòàðåíêî, 2009
ÓÄÊ 553.982:550.812.12:004.852:519.237
Íàóêîâèé Öåíòð àåðîêîñì³÷íèõ äîñë³äæåíü Çåìë³
²ÃÍ ÍÀÍ Óêðà¿íè, ì. Êè¿â
ÊÀÐÒÓÂÀÍÍß ÃÐÀÍÈÖÜ ÍÀÔÒÎÃÀÇÎÍÎÑÍÈÕ
IJËßÍÎÊ ÇÀ ÄÀÍÈÌÈ ÍÀÇÅÌÍÎÃÎ
ÑÏÅÊÒÐÎÌÅÒÐÓÂÀÍÍß
Вступ. Розробка методичних засад створення сучасних економічно
вигідних технологій для вирішення різноманітних нафтогазопошукових за-
дач на базі матеріалів аерокосмічної зйомки та наземних вимірювань нале-
жить до пріоритетних напрямків розвитку науки. Результати даних дослід-
жень є логічним продовженням наукових розробок співробітників Науково-
го центру аерокосмічних досліджень Землі Інституту геологічних наук НАН
України (ЦАКДЗ) [1–3] з проблеми вирішення нафтогазопошукових задач,
орієнтованих на використання оптичних характеристик рослинного покри-
ву в різних геологічних та ландшафтних умовах.
Проблема. Під час нафтогазопошукових робіт особливо гостро стоїть
завдання із приросту перспективних на нафту й газ площ за результатами
буріння розвідувальних свердловин. Однак цей підхід характеризується знач-
ними витратами, тривалістю процесу буріння, а головне – низькою підтвер-
джуваністю [4]. Через це основною метою наших досліджень була розробка
статистичної моделі виявлення границь нафтогазоносних ділянок на сухо-
долі, а також алгоритму застосування цієї моделі шляхом статистичного
розрізнення спектрограм рослинності вздовж просторового профілю. От-
римані результати є цінною інформацією для прийняття рішення щодо зак-
ладення розвідувальних свердловин.
Можливості. Теоретичні передумови досліджень базуються на таких
положеннях:
- фізіологічний стан рослин та їхніх оптичних характеристик визначаєть-
ся сукупністю факторів навколишнього середовища [5, 6], а саме ано-
мальними геологічними, геофізичними, геохімічними і біохімічними
полями над покладами вуглеводнів (ВВ) [7];
- зміна оптичних характеристик рослин може бути зареєстрована аеро-
космічними і наземними методами [5, 6].
Рослини в системі дистанційної фітоіндикації виступають одночас-
но у ролі чутливих елементів і біопідсилювачів, тому що можуть реагува-
ти на незначний вплив різних факторів середовища завдяки кумулятивно-
124
му ефекту [6]. Процес реєстрації корисного сигналу, обумовленого наяв-
ністю покладу ВВ, представлених на рис. 1.
Відомо, що потік сонячного випромінювання рослинним покривом
(РП) частково поглинається, а частково відбивається дзеркально й дифузно.
Його відбита частина стає модульованою. Модулятором є РП, фізіологіч-
ний стан якого, а отже, і його оптичні параметри, визначені сукупністю
факторів зовнішнього середовища. Над покладом ВВ домінують фактори
аномального поля, формування яких індукує сам поклад ВВ. У процесі дис-
танційного і наземного зондування здійснюється спектрометрування РП
або його елементів у видимому і ближньому інфрачервоному діапазонах.
Результатом вимірів є сукупність числових значень, що характеризують стан
РП і його елементів у кожній точці вимірювання.
Необхідно підкреслити, що у процесі багатозонального/гіперспектраль-
ного знімання з’являється додаткова розпізнавальна ознака досліджуваних
об’єктів – спектральний розподіл їхньої яскравості. Чим вужчі зони спект-
ра і, відповідно, чим більша кількість їх використовується у зйомці, тим
тоньшою є спектральна структура поля яскравості, що спостерігається, реє-
струється сенсором, і тим більшу кількість об’єктів або їхніх властивостей
можна розрізнити за спектральними ознаками [8]. Відомо, що найчастіше
основна інформація про об’єкт міститься не в окремих ознаках, а у різних
їх комбінаціях [9].
Дані. Об’єктом дослідження обрано Східнорогінцівське нафтове ро-
довище, розташоване на території Роменського району Сумської області, у
3–4 км на схід від Великобубнівського нафтогазоконденсатного родовища
(рис. 2). Просторовий профіль для отримання спектрограм рослинності
прокладено по однорідній ділянці ландшафту з урахуванням геологічної
будови – у хрест простягання геологічної структури (між непродуктивною
№ 51 та продуктивною № 16 свердловинами). Відбір листя берези викона-
но 01.09.04 вздовж лісосмуги. Реєстрацію їхніх спектральних відбивних ха-
рактеристик виконано за допомогою прецизійного лабораторного спектро-
фотометра СФ-18 (табл. 1). Топоприв’язку точок спостереження здійснено
за допомогою GPS.
Ðèñ. 1. Ìîäåëü ðåºñòðàö³¿ îïòè÷íî¿ àíîìà볿 ðîñëèííîñò³, îáóìîâëåíî¿ ïîêëàäîì ÂÂ
125
Таблиця 1. Основні технічні характеристики апаратури фотометрування
Технічні характеристики Значення
тип спектрофотометра СФ-18
спектральний діапазон (СД), нм 400-750
спектральна розрізнювальна здатність, нм 1
кількість СД безперервний спектр
час реєстрації одного зразка, с до 180
форма вихідної інформації спектр на паперовій стрічці
маса комплексу в робочому стані, кг 270
джерело живлення 220 В
потужність, що споживається 300 Вт
Ðèñ. 2. Îãëÿäîâà êàðòà ðàéîíó ðîçòàøóâàííÿ ïðîñòîðîâîãî ïðîô³ëþ
126
Модель. Визначення границі контуру покладу ВВ може здійснювати-
ся за ознакою статистичної відокремлюваності відповідних спектрограм рос-
линного покрову. Нехай нафтогазоносній ділянці відповідає спектрограма
R = {rj}, j = 1 ... m, де m – кількість спектральних відліків, а непродуктивній
ділянці – спектрограма S = {sj}, j = 1 ... m. Статистичну відокремлюваність
спектрограм R та S можна описати імовірністю помилки розділення ε реа-
лізацій відповідних дискретних випадкових процесів [10]. Указана
імовірність залежить від законів імовірнісного розподілу їх за спектром і
може бути оцінена через відповідну густину імовірності P = {pj} та Q = {qj},
j = 1 ... m:
2 m D− ⋅ε = , ( 1 )
де
2
1
log
m
j
j
j j
p
D p
q=
= ⋅∑ ( 2 )
інформаційна дивергенція Кульбака-Лейблера [11].
Якщо відомі спектрограми для кожної з n точок вимірювань уздовж
просторового профілю, який перетинає границю нафтогазоносної ділянки,
то номер вимірювання i*, що відповідає точці перетину, можна визначити
за умовою
* arg min ( )i i= ε , ( 3 )
де імовірнісний розподіл P оцінено за вибіркою спектрограм i = 1 ... i*, а
імовірнісний розподіл Q – за вибіркою i = i* ... n. Порядок визначення гра-
ниці пояснюється рис. 3.
Ðèñ. 3. Âèçíà÷åííÿ ãðàíèö³ ðîçä³ëó ïðîô³ëþ çà ñïåêòðîãðàìàìè
127
Алгоритм. Відтепер стає можливою формалізація застосування вик-
ладеної моделі для картування границь контуру покладу вуглеводнів. Вхідни-
ми даними є спектрометричні профілі R, S від продуктивних ділянок до
непродуктивних. Для кожного профілю за формулами (1) і (3) будуються
розподіли імовірності похибки статистичного відокремлення спектрограм
уздовж нього. Рішення про належність поточної точки границі нафтогазо-
носної ділянки приймається за умови мінімуму імовірності похибки (3).
Схему обробки даних щодо одного профілю наведено на рис. 2–4.
Сукупність одержаних за всіма профілями точок перетину утворює
границю контуру нафтогазоносності. До прикінцевої технології картуван-
ня має входити ряд допоміжних операцій, таких як попереднє статистичне
фільтрування та узгодження даних, визначення максимального порогу імо-
вірності похибки, за якого відбувається відмова від прийняття рішення, вра-
хування не пов’язаних із нафтогазоносністю факторів, що впливають на спек-
тральні характеристики земних покривів тощо [12].
Експеримент. Східнорогінцівська площа розташована в північній при-
бортовій зоні ДДЗ. За даними сейсморозвідувальних робіт, поверхня підсо-
льового комплексу девону [13] повністю наслідує структуру фундаменту і
характеризується більш диференційованою блоково-плікативною будовою.
Різнонаправлені порушення розчленовують цю поверхню на ряд опущених
та піднятих блоків. Неотектонічна активність блоків обумовила особливості
формування сучасного рельєфу і пряме відображення основних структур-
Ðèñ. 4. Ñõåìà àëãîðèòìó êàðòóâàííÿ ãðàíèö³ íàôòîãàçîíîñíî¿ ä³ëÿíêè çà ïðîô³ëåì
128
них елементів ДДЗ у рельєфі: це густо розчленоване ярами та балками ліво-
бережжя р. Ромен у межах неогенової новохарківської тераси [14] (рис. 2).
Саме цими обставинами викликана аномальна будова долини р. Ромен –
лівий берег вищий від правого, а абсолютні відмітки водорозділів між бал-
ками на 7–10 м більші від таких на правобережжі (в межах локальних струк-
тур). Дугоподібний плановий рисунок балок свідчить на користь існування
неотектонічного підняття над Східнорогінцівською нижньовізейською
структурою, як над склепінням, так і на периклиналі.
Проведено спектрометрування рослинності (листя берези) у 35 точках
уздовж обраного профілю. З метою уникнення впливу аномальних викидів
на результат спектрометрування в кожній точці виконувалося незалежно
тричі. Одержані спектрограми оцифровано із кроком 2 нм та згладжено.
Таким чином, отримано матрицю вхідних даних розміром 35(n)×176(m).
Далі здійснено статистичне відокремлення точок профілю за алгоритмом
рис. 4 в обчислювальному середовищі SciLab. Результати для різних зна-
чень ширини спектрального діапазону показано на діаграмі рис. 5.
Мінімум імовірності помилки розділення реалізацій (спектрів відбиття
листків берези) відповідає дев’ятій точці профілю, що добре узгоджується з
геологічними відомостями: тут профіль фотометрування пересікає зону
розломів, установлену за даними буріння та сейсмічних робіт (рис. 6).
Ðèñ. 5. ijàãðàìà ðîçä³ëó ïðîô³ëþ çà åêñïåðèìåíòàëüíèìè äàíèìè
129
Наявність додаткових локальних мінімумів діаграми в точках 14, 23,
27, 33 може пояснюватися наявністю тут зони лінеаментів. Залежність імо-
вірності помилки від ширини спектрального діапазону описується графі-
ком (рис. 7).
Висновки. Швидке зростання імовірності помилки з ростом ширини
спектрального діапазону унеможливлює виявлення статистичних аномалій
за багатоспектральними і, більшою мірою, панхроматичними дистанційними
зображеннями, отже потребує принаймні гіперспектрального аерокосмічно-
го знімання або прецизійного наземного спектрометрування. Це дозволить у
різних геологічних та ландшафтних умовах у короткий термін та з мінімаль-
ними витратами виконувати картування границь нафтогазоносних ділянок.
Основним недоліком викладеного підходу є недостатня вірогідність
правильного розділення спектрограм уздовж профілю, яку можна подолати
підвищуючи статистичну репрезентативність за рахунок збільшення кількості
вимірів. І тут зручним інструментом спектрометрування здаються авіаційні
Ðèñ. 6. Ãåîëîã³÷íå ïðåäñòàâëåííÿ â ðàéîí³ åêñïåðèìåíòàëüíîãî ïðîô³ëþ: 1 – Ñõ³äíî-
ðîã³íö³âñüêå íàôòîâå ðîäîâèùå; 2 – ïðîäóêòèâí³ ñâåðäëîâèíè, 3 – íåïðîäóêòèâí³
ñâåðäëîâèíè (òî÷êè, äå ïðîâîäèëîñÿ ñïåêòðîìåòðóâàííÿ); 4 – ðîçëîìè çà äàíèìè
áóð³ííÿ; 5 – ë³íåàìåíòè (ðîçëîìè çà äàíèìè ñåéñì³÷íèõ ðîá³ò)
130
чи супутникові гіперспектральні сенсори, які, крім того, забезпечують значно
вищу просторову розрізненність, ніж наземні методи.
На жаль, одержані “сирі” спектрометричні дані, як правило, є інфор-
маційно надмірними, тому їх безпосереднє використання призводить до
зростання шумової складової і погіршує вірогідність результатів обробки. У
цьому контексті дуже перспективним буде попередній або адаптивний відбір
інформативних спектральних діапазонів шляхом проведення оптимізації в
спектральному просторі за критерієм (1) [15].
Ще однією невирішеною проблемою є коректний відбір спектрограм
для обробки, який зараз є своєрідним мистецтвом дослідника, тому в май-
бутньому потрібно розробити формалізовані правила такого відбору. Також
суттєвим науковим досягненням було б створення кількісної моделі форму-
вання корисного оптичного сигналу над покладом ВВ та розв’язання обер-
неної задачі.
1. Перерва В.М., Архипов А.И., Бусел Г.Ф. и др. Состояние и пути совершенствования спут-
никовой технологии прогнозирования залежей нефти и газа // Космічна наука і техноло-
гія. – 2002. – Т. 8, № 2/3. – С. 201–206.
2. Патент на винахід UA №63073А. Мультиспектральний структурно-польовий спосіб про-
гнозування покладів нафти і газу / Перерва В.М., Тепляков М.О., Архіпов О.І. та ін. –
15.01.2004.
Ðèñ. 7. Çàëåæí³ñòü ³ìîâ³ðíîñò³ ïîìèëêè â³ä øèðèíè ñïåêòðàëüíîãî ä³àïàçîíó
131
3. Патент на винахід UA №56475А, 7601V9/00. Структурно-геодинамічний спосіб прогно-
зування зон розвитку високопроникних порово-тріщинних колекторів / Перерва В.М. –
15.05.2003.
4. Лукин А.Е. Прямые поиски нефти и газа: причины неудач и пути повышения эффектив-
ности // Геолог Украины. – 2004. – № 3. – С. 18–43.
5. Брукс Р.Р. Биологические методы поисков полезных ископаемых. – М.: Недра, 1986. –
311 с.
6. Мовчан Л.И., Каневский В.А., Семичаевский В.Д. и др. Фитоиндикация в дистанционных
исследованиях. – К.: Наук. думка, 1993. – 305 с.
7. Зорькин Л.М., Карус Е.В., Кузнецов О.Л. и др. Явление парагенезиса субвертикальных
зонально-кольцеобразных геофизических, геохимических и биохимических полей в оса-
дочном чехле земной коры // Открытие от 24.07.80, № 234.
8. Авлиани Г.В. Эвристические методы в распознавании образов. – Тбилиси, 1988. – 77 с.
9. Перерва В.М. та ін. Оптимізація процесів пошуку та розробки родовищ нафти і газу на
основі супутникових технологій: Методичний посібник по тематичній інтерпретації мате-
ріалів аерокосмічних зйомок “Нові методи в космічному землезнавстві”. – К., 1999. –
С. 202–211.
10. Espindola G.M., Camara G., Reis I.A. et al. Parameter Selection for Region-Growing Image
Segmentation Algorithms Using Spatial Autocorrelation // International Journal of Remote
Sensing. – 2006. – Vol. 27. – № 14. – P. 3035–3040.
11. Faur D., Gavat I., Datcu M. Mutual Information Based Measure for Image Content
Characterization // Current Topics in Artificial Intelligence. – Berlin: Springer Verlag, 2006. –
P. 342–349.
12. Станкевич С.А. Методологія статистичного просторово-частотного оброблення гіпер-
спектральних аерокосмічних зображень // Геодезія, картографія і аерофотознімання. –
Вип. 68. – Львів: Львівська Політехніка, 2007. – С. 240–249.
13. Підрахунок запасів нафти Східно-Рогінцівського родовища (за станом на 01.01.2001 р.):
Звіт за дог. 00.23.00 з НГВУ “Охтирканафтогаз”, ВАТ “Український нафтогазовий інсти-
тут”, Київ, 2001. – 97 с.
14. Морфоструктурный анализ нефтегазоносных областей Украины / Волков Н.Г., Палиен-
ко В.П., Соколовский И.Л. – К.: Наук. думка, 1981. – 220 с.
15. Станкевич С.А. Оптимизация состава спектральных каналов гиперспектральных аэро-
космических изображений при решении тематических задач дистанционного зондирова-
ния Земли // Космічна наука і технологія. – 2007. – Т. 13. – № 2. – С. 25–28.
|