油气光学遥感研究综述

油气遥感是指运用遥感技术进行石油天然气资源的调查和勘探，包括3种方式：①利用遥感技术来解译具有油气指示性的构造（例如环型构造）；②利用遥感技术直接探测油气藏烃类微渗漏；③利用遥感技术监测烃类微渗漏导致的地表异常。随着光学遥感技术的发展，光学遥感在油气资源勘探中的作用越来越明显。为此，阐述了光学遥感在油气勘探中的研究和应用：首先介绍了油气遥感的理论基础，并详细介绍了油气藏上方烃类渗漏造成的多种地表异常及其遥感监测方法；然后对光学遥感在油气勘探工业中的研究状况做了综述；最后对油气光学遥感的未来发展趋势做了展望和一些思考。     

遥感技术在烃类微渗漏探测中的应用

遥感影像信息提取技术可提取出遥感影像的烃类微渗漏信息,预测油气勘探靶区,是一项经济、快速且潜力很大的综合预测技术。系统地介绍了烃类微渗漏的地表响应、异常植物的遥感探测和土壤与岩石地球化学异常的遥感探测等遥感方法应用。通过烃类微渗漏信息的遥感影像信息提取技术能够直接探测油气信息,直接圈定有利的油气勘探靶区,具有良好的应用前景。     

鄂尔多斯盆地油气微渗漏高光谱信息提取研究

油气微渗漏遥感探测主要是建立在烃类微渗漏引起的地表地球化学异常的表征上,随着高光谱遥感技术的发展,高光谱遥感油气勘探近年来取得了很大的进展。以鄂尔多斯盆地为例,通过对Hyperion高光谱遥感数据处理与分析,提取了2个研究区油气蚀变的烃异常、黏土矿物异常、碳酸盐矿物异常和含铁矿物异常信息。结合地表波谱测试及化探数据,检验所提取遥感信息的可靠性,建立起了星-地信息之间的相关性。根据高光谱遥感综合异常,划分出了含油气远景区。高光谱遥感油气异常信息提取技术,为进一步的遥感定量研究和应用奠定了基础。     

新疆吉木萨尔西大龙口地区航空高光谱油气探测

长期的油气渗漏会引起地表岩层或土壤发生烃类及其他蚀变异常,这些异常独特的反射光谱特征为利用遥感技术提取油气渗漏相关信息提供了依据。利用航空高光谱SASI数据,结合野外实测光谱,提取新疆吉木萨尔西大龙口地区油气渗漏引起的烃及高岭土化信息。通过研究区遥感地质解译,发现烃信息主要分布在二叠系芦草沟组、梧桐沟组和侏罗系八道湾组内,高岭土化主要集中于三叠系小泉沟群和侏罗系八道湾组内,不整合面和次级断裂是油气渗漏的主要通道,饱和烃质谱色谱分析结果表明油源来自深部的二叠系芦草沟组。根据区域构造演化和地震剖面资料,油气渗漏可能开始于印支晚期,在喜马拉雅期达到顶峰,如今地表形成的油气渗漏主要为喜马拉雅期构造运动的产物,研究区西部油气渗漏烃异常的深部以及阜康—吉木萨尔逆冲断层下盘是下一步油气勘查值得重视的目标区。     

油气藏上方地层中不同赋存态微渗漏轻烃特征初步模拟实验研究

油气藏的微渗漏烃类在岩石和土壤中的赋存状态,现阶段都已经建立起相应的分析方法,包括酸解烃、热释烃、顶空气轻烃、游离烃等,但各方法分析的静态数据尚不能准确描述微渗漏烃类在上覆地层和土壤介质中的赋存状态及特征。以往对于微渗漏轻烃赋存机理大多数研究限于理论层面,一直缺乏可靠的模拟实验结果支持,导致化探工作者对上述各类轻烃指标在应用上存在不同认识,以及对指标具有独立性存在质疑,从而影响了方法的合理应用和化探异常的解释。针对上述问题,以烃类微渗漏的简化理论模型为基础,开展烃类通过盖层及上覆地层垂向微渗漏模拟实验,对实验后的模拟柱体进行解剖,根据不同类别样品（气、岩）的分析测试结果,对游离烃、顶空气轻烃、热释烃、酸解烃在地层中的赋存机理进行了初步研究。结果表明,游离烃指标最能反映烃类垂向微渗漏的现今面貌,酸解烃指标短期内不受气体运移的影响,热释烃指标短期内受到气体运移的影响,顶空气轻烃指标受气体运移影响最显著。不同相态的烃类在岩石和土壤中赋存机理不同,受到影响因素不同,能从不同侧面反映油气微渗漏特征。上述实验结果有助于加深对油气化探不同类型轻烃指标的认识,更好地解释地球化学异常的地质意义。      

油气藏烃类垂向微渗漏的实验模拟

利用自行研制的物理模拟实验装置,对油气聚集成藏以后其中的烃类穿过上覆盖层运移至地表的过程进行了实验室模拟。实验证实,油气藏中的烃类气体由于与外部地层存在压力、浓度的差异而发生渗透和扩散,即微渗漏作用,方向主要是垂向的。垂向微渗漏致使油气藏中的烃类气体可以穿过上覆盖层直至到达地表,现代测试仪器可以在地表检测到来自深部地层的渗漏烃。同时发现,烃类垂向微渗漏具有间歇性、伴有幕式的特点。基于长期观测和实验模拟的结果,提出"气相压驱裂隙渗透"可能是近地表烃类化探异常的主要成因机制。      

塔里木盆地油气藏的烃类地表检测特征

依据烃类微渗漏理论，综合采用遥感、化探、微磁、放射性及地温等多种技术方法，在塔里木盆地进行了油气藏烃类的地表检测试验及特征分析。检测 结果显示，油气藏上方存在着较强的烃类微渗漏及其蚀变效应，表现为地表高浓度烃类异常，微磁及放射性的边缘异常、高地温异常及地物波谱曲线异常。     

油气微渗漏方式定量判别思考

调研前人关于烃类微渗漏方式的研究成果,发现油气藏形成之后烃类微渗漏方式以微泡方式和水溶方式为主。通过建立等厚地层模型,提出微渗漏方式定量判别系数,基于一般地质规律假定相关参数进行计算,分析认为:(1)烃类微渗漏方式在地层中并不是一成不变的,因地质条件变化可相互转变;(2)烃类微渗漏方式总体以微泡方式为主,随地层变浅水溶方式所占比例逐渐增加,此2种方式是形成地表烃类异常的主要方式,而扩散作用只形成背景场;(3)直接盖层封盖能力、地层物性和垂向可动水含量是影响烃类微渗漏方式的重要因素。烃类微渗漏方式定量判别系数的提出,对烃类垂向微渗漏机制研究从定性走向定量意义重大,为油气化探地球化学场数值模拟、成因解释与评价奠定了基础。      

中国石化无锡石油地质研究所实验地质技术之烃类垂向微渗漏模拟实验技术

正烃类垂向微渗漏是指"地下油气藏中烃类气体以微弱但可检出的量近似垂直地向地表渗漏",它是油气化探技术的理论基础。地下微渗漏烃分散场是动态三维场,而化探一般只取近地表一个二维水平截面,不能由表及里了解连接源与表的深部烃类散失的面貌和脉络,而通过实验模拟技术可以四维(X,Y,Z,t)角度刻画烃类垂向微渗漏的空间分散晕,为油气化探异常解释提供可靠的理论依据。中国石化石油勘探开发研究院无锡石油地质研究所于2005年建立了油气垂向微渗漏     

遥感技术在准噶尔盆地东部地区油气勘探中的应用

应甩遥感技术直接进行油气资源的勘探,其科学依据主要是基于油气藏烃类微渗漏引起地表物质产生各种“蚀变现象”,必然反映到土壤、岩石以及地植物的理化性质和生态特征上,从而表现出上述物质的波谱变异。其实质就是通过直接探测地表物质的波谱异常来反推地下油气藏的存在。     

遥感技术在油气勘探中的应用

介绍了遥感技术在油气勘探中的应用。使用遥感数据进行裂缝制图，对识别新的勘探目标、扩大产层带和选择开发井位非常有益。依据油气微渗漏在地表引起的矿物蚀变、植被变异及其他异常特征，可采用高精度遥感资料辅助探测油气藏。随着遥感空间分辨率和光谱分辨率的提高，遥感技术在油气勘探中的应用前景将更为广阔。     

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油气勘探中的卫星遥感预测技术是一种低成本、快速评价新方法。它根据遥感图像提取的与地质信息相关的地表影像异常及其组合特征来分析深部构造形变、隐伏圈闭、可能的油气运移通道，可起到指明勘探方向，缩小勘探目标的作用。目前国内外应用遥感预测油气勘探靶区的技术仍在探索之中，因研究思路不同可分成两类方法：烃的土壤蚀变异常影像提取预测法，线—环异常构造应力分析预测法。根据遥感应用实例对两种方法的原理、应用效果进行了分析，并对遥感异常与深部构造的关系、烃渗漏与传统石油地质观念中的油气藏保存、遥感异常与地震资料验证中的种种技术问题也进行了讨论，提出遥感是一种新的油气地质信息源，遥感预测技术的发展有可能在开扩新的勘探研究思路时发挥重要作用。     

利用压缩感知技术的离散正交S变换地震数据重建

压缩感知中不同稀疏变换的重建效果及计算效率存在差异,为此文中提出一种基于压缩感知技术的离散正交S变换（DOST）地震数据重建方法。通过求取一组正交基函数与时间序列的内积,得到时频矩阵,使原始信号呈现更强稀疏性,以改善压缩感知地震数据重建效果。该方法弥补了S变换不能作为压缩感知的稀疏变换的局限性,向压缩感知理论体系引入了一种适用的稀疏变换方法。理论模型和实际数据试算结果表明,该方法迭代快速且收敛稳定,整体重建效果令人满意。     

勘探矢量图约束的遥感影像几何校正方法研究

从可形成数字化地震采集工程图的遥感影像和勘探矢量图的特点分析入手,阐述了遥感影像几何校正过程中特征点的选择原则和方法;以矢量图作为约束,采用全局和局部变换相结合的方式建立数学模型,利用最小二乘法求取变换参数,对数据做重采样处理,实现了遥感影像的图像几何校正。在此基础上,提出了一套用于地震采集工程的遥感影像几何校正处理流程。实际应用表明了该技术和流程的可行性。     

海上压缩感知地震仿真采集设计与处理

压缩感知地震采集的主要目的是提高地震采集效率，降低地震采集成本。受现有海上地震采集装备及技术限制，目前只能在某些方向上进行压缩感知随机采样。通过研究，形成了一套基于Jitter模式的海上压缩感知地震采集观测系统设计技术及配套的数据重构方法和模块。利用该方法实施了两个海上压缩感知地震采集设计仿真试验，并对所采集数据进行了重构处理。结果显示，在节省约1/3采集资源情况下，模型正演数据和实际数据仿真试验的重构效果良好，表明Jitter随机采样模式适用于海上压缩感知地震采集观测系统设计。     

Virtual sensing for gearbox condition monitoring based on kernel factor analysis

Vibration and oil debris analysis are widely used in gearbox condition monitoring as the typical indirect and direct sensing techniques. However, they have their own advantages and disadvantages. To better utilize the sensing information and overcome its shortcomings, this paper presents a virtual sensing technique based on artificial intelligence by fusing low-cost online vibration measurements to derive a gearbox condition indictor, and its performance is comparable to the costly offline oil debris measurements. Firstly, the representative features are extracted from the noisy vibration measurements to characterize the gearbox degradation conditions. However, the extracted features of high dimensionality present nonlinearity and uncertainty in the machinery degradation process. A new nonlinear feature selection and fusion method, named kernel factor analysis, is proposed to mitigate the aforementioned challenge. Then the virtual sensing model is constructed by incorporating the fused vibration features and offline oil debris measurements based on support vector regression. The developed virtual sensing technique is experimentally evaluated in spiral bevel gear wear tests, and the results show that the developed kernel factor analysis method outperforms the state-of-the-art feature selection techniques in terms of virtual sensing model accuracy.     

基于RBFN的加氢裂化分馏塔产品质量估计MIMO软测量

目前在软测量建模中,大多研究的是ＭＩＳＯ的情况,而对于ＭＩＭＯ软测量建模问题则研究得较少,由于ＲＢＦＮ具有一定的分类特性,建模效果较好,采用ＲＢＦＮ建立加氢裂化分馏塔产品质量估计的ＭＩＭＯ软测量模型。并总结了软测量技术实际应用中的几点问题。     

石油工业中的遥感技术应用

遥感是对检测对象进行无接触的远距离测量,从而获得所需信息的一种技术手段,常用的遥感手段有卫星遥感、飞机航测、车载雷达等。近年来,随着技术的进步,基于空间数据应用的地理信息系统和三维虚拟技术不断发展,遥感以其远距离、大范围、低成本的优势,逐渐成为空间应用的重要数据来源,并在国土普查、灾害预测、地面建设、环境保护、农业估产等方面发挥着越来越重要的作用。在石油工业的应用中,遥感在油气工程建设、地震数据优化、土地资源勘测和环境监测与评估方面得到了广泛应用。