Посмотреть или загрузить статью (Rus)
Об авторе
Каргашин П.Е.
Ленинские горы, д. 1, 119991, Москва, Россия,
E-mail: p.e.kargashin@mail.ru
Аннотация
Одним из важных этапов работ при географических исследованиях территорий добычи нефти и газа является инвентаризация техногенных объектов, а при решении производственных задач периодически возникает необходимость обновления карт. При выполнении экологической оценки территории крайне важно знать актуальное местоположение производственных объектов, а материалы экспедиционных исследований или качественные картографические материалы не всегда есть в наличии. В таком случае работы выполняют с применением различных данных дистанционного зондирования, при этом их выбор, как правило, обусловлен их доступностью, а не разрешением. Анализ работ по использованию космических снимков при изучении месторождений показал, что крайне мало внимания уделяется дешифрированию собственно инфраструктуры месторождений, распознаванию типов объектов, хотя корректное определение типа объекта важно, например, для выявления его потенциального воздействия на природную среду.
В рамках данной статьи рассмотрены особенности изображения площадных и линейных объектов нефтегазовых месторождений на снимках LLaannddssaatt ии ссииссттееммааттииззиирроовваа- и систематизированы приемы визуального анализа изображений для точного и достоверного распознавания объектов добычи углеводородов на основе прямых и косвенных дешифровочных признаков. Суть предлагаемой методики состоит в поэтапном выделении разных типов объектов, анализе их функциональных связей, применении знаний о принципах организации работ на месторождении.
Исследование выполнялось на примере Заполярного нефтегазоконденсатного месторождения, где размещены наиболее типичные объекты добычи и транспорта газа. В статье приведены фрагменты схем дешифрирования, иллюстрирующие этапы работы. Установлено, что снимки 30-метрового разрешения имеют значительный информационный потенциал и могут дать полную характеристику инфраструктуры месторождения, а не только локализовать нарушенные при освоении территории земли. Данная методика может быть использована в дальнейшем для оптимизации автоматизированного дешифрирования снимков высокого разрешения на территории добычи углеводородов.
Ключ. слова
Список литературы
- Абросимов А.В., Беленов А.В., Брагин Е.А. Космический контроль недропользования и природопользования // Геология, геофизика и разработка нефтяных и газовых месторождений. 2011. № 12. C. 38–42.
- Аэрокосмический мониторинг объектов нефтегазового комплекса / под ред. В.Г. Бондура. М.: Научный мир, 2012. 558 с.
- Елсаков В.В. Спутниковая съемка в экологическом мониторинге регионов добычи углеводородов // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2012. Т. 9, № 5. С. 133–139.
- Елсаков В.В., Щанов В.М. Дистанционный мониторинг разновременных нарушений растительного покрова в районах добычи и транспортировки нефти // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2004. № 1. С. 152–155.
- Каргашин П.Е., Карпачевский А.М. Автоматизация дешифрирования механических нарушений территории в лесотундровой зоне // Инновационная наука. 2015. № 12. С. 263–268.
- Каргашин П.Е., Новаковский Б.А., Карпачевский А.М., Каргашина М.А. Сравнительная характеристика методов автоматизированной обработки снимков Landsat для дешифрирования месторождений газа в лесотундровой зоне // Известия высших учебных заведений. Геодезия и аэрофотосъемка. 2016. Т. 60, № 5. С. 100–104.
- Копылов В.Н., Кочергин Г.А., Полищук Ю.М., Хамедов В.А. Использование данных ДЗЗ при решении региональных задач рационального природопользования // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2009. Т. 1, № 6. С. 33–41.
- Корниенко С.Г. Оценка трансформаций природных ландшафтов Тазовского полуострова по данным космической съемки // География и природные ресурсы. 2011. № 1. С. 67–73.
- Коршак А.А., Шаммазов А.М. Основы нефтегазового дела. Уфа: ООО «ДизайнПолиграфСервис», 2001. 544 с.
- Макриденко Л.А., Боярчук К.А., Милосердова Л.В., Малушина Н.И. Информативность космических изображений для нефтегазогеологического дешифрирования // Вопросы электромеханики. 2008. Т. 105. С. 63–81.
- Методические рекомендации по применению аэрокосмических методов для диагностики трубопроводных геотехнических систем и мониторинга окружающей среды. М.: ИРЦ Газпром, 1995. 60 с.
- Мячина К.В., Дубровская С.А. Анализ динамики природно-техногенных комплексов нефтяного месторождения в Оренбургской области на основе использования неконтролируемой классификации космоснимков // Бюллетень Oренбургского научного центра УрО РАН. 2013. № 2. С. 1–9.
- Трофимов Д.М. Эволюция космических методов, результаты их использования в нефтегазопоисковых работах за период 1987–2007 гг. и потенциальные возможности в будущем // Геоматика. 2009. № 1. C. 7–16.
- Шарикалов А.Г., Якутин М.В. Анализ состояния таежных экосистем с использованием методики автоматизированного дешифрирования // Известия Алтайского государственного университета. 2014. № 3 (83). Т. 1 С. 123–127.
- Шарикалов А.Г., Якутин М.В. Геоэкологический анализ состояния антропогенных экосистем // Вестник СГУГиТ (Сибирского государственного университета геосистем и технологий). 2011. Вып. 3. № 16. C. 95–100.
- Kumpula T., Forbes B.C., Stammler F. Remote sensing and local knowledge of hydrocarbon exploitation: the case of Bovanenkovo, Yamal Peninsula, West Siberia, Russia // Arctic. 2010. V. 63, No 2. P. 165–178.
- Yu Q., Epstein H.E., Engstrom R., Shiklomanov N., Strelestskiy D. Land cover and land use changes in the oil and gas regions of Northwestern Siberia under changing climatic conditions // Environmental Research Letters. 2015. V. 10. URL: http://iopscience.iop.org/article/10.1088/1748-9326/10/12/124020
Для цитирования: Каргашин П.Е. МЕТОДИЧЕСКИЕ АСПЕКТЫ ДЕШИФРИРОВАНИЯ ИНФРАСТРУКТУРЫ МЕСТОРОЖДЕНИЙ НЕФТИ И ГАЗА ПО СНИМКАМ ВЫСОКОГО РАЗРЕШЕНИЯ. Материалы Международной конференции «ИнтерКарто. ИнтерГИС». 2018;24(2):83–93. DOI: 10.24057/2414-9179-2018-2-24-83-93
For citation: Kargashin P.E. VISUAL INTERPRETATION OF OIL AND GAS CONDENSATE FIELD FACILITIES FROM LANDSAT IMAGES. Proceedings of the International conference “InterCarto. InterGIS”. 2018;24(2):83–93 DOI: 10.24057/2414-9179-2018-2-24-83-93 (in Russian)