Анализ глубинного строения литосферы в районе Западно-Сибирской нефтегазоносной провинции на основе материалов космического дистанционного зондирования
Введение 3
Глава 1. Описание района исследования 4
Глава 2. Обзор методов исследования 11
2.1 Описание метода исследования 15
Глава 3. Описание процесса исследования 17
Заключение 30
Использованные источники 31
Приложения 33
Объектом исследования данной работы являются материалы дистанционного зондирования земли и цифровые геопространственные данные.
Предметом исследования работы являются методики обработки аэрокосмических снимков, способствующие упрощению и улучшению качества визуального и автоматизированного дешифрирования.
Заказчик, согласовавший тему данного исследования, и в интересах которой оно было проведено - ЗАО «Агентство экологического консалтинга и природоохранного проектирования» (ЗАО «Экопроект»). На основе технического задания заказчика формируется цель исследования.
Цель - выработка рекомендаций для обработки растровых данных, которые будут наиболее полно способствовать их эффективному дешифрированию и интерпретации. Для их выработки требуется опытным путем апробировать различные методы обработки данных и сравнить их результативность.
Район исследования - территория Западно-Сибирской нефтегазоносной провинции. Для данной работы был выбран более узкий полигон, охватывающий Гыданьский и Ямальский полуострова, богатые углеводородными ресурсами.
Поставленные задачи:
1. Изучение района исследования с точки зрения его геологических и геоморфологических характеристик для выявления степени его пригодности к дешифрированию, взаимной обусловленности внутренней геологической структуры и дешифровочных признаков;
2. Изучение современных тенденций поиска углеводородов дистанционными методами и подходящих способов обработки растровых данных;
3. Непосредственно обработка растровых данных и процесс их последующего дешифрирования и интерпретации с составлением промежуточных картографических материалов, иллюстрирующих ход работы.
В соответствии с поставленными задачами данная работа и была разделена на соответствующие разделы.
Цель, поставленная в начале исследования, была достигнута; в ходе дешифрирования группы аэрофотоснимков, охватывающих территорию исследования, было выявлено, что наибольшей информативностью для выявления структур, приуроченных к внутреннему строению литосферы, будет обладать метод, связанный с квантизацией цветовой гистограммы трехканального растрового изображения.
Также, исходя из значений и знака коэффециента корреляции (средняя положительная корреляция) было доказано что само дешифрирование было проведено с достаточной для цели данного исследования точностью.
Все задачи, поставленные в рамках исследования, также выполнены.
Результаты данного исследования удовлетворяют цели заказчика, который в дальнейшем может использовать их для собственных фундаментальных либо прикладных изысканий.
1. Короновский Н.В. Геология России и сопредельных территорий: учебник. - Москва: Академия, 2011. - 254 с.
2. Смыслов А.А., Козлов А.В., Вяхирев Ю.Р. Проблемы нефтяной отрасли России в XXI веке и пути её решения. Актуальные проблемы минерально-сырьевого комплекса. // Записки горного Института. Приложение, 2003. С.1-12.
3. Соловьёв В.В. Структуры центрального типа на территории СССР по данным геолого-морфологического анализа. Л.: Недра, ЛО, 1978. 112с.
4. Biegert EK (2007) From black magic to swarms: hydrocarbon exploration using non-seismic technologies. EGM 2007 international workshop innovation in EM, grav and mag methods: a new perspective for exploration Capri Italy
5. Bott RD (2004) Evolution of Canada’s oil and gas industry. Canadian Center for Energy Information, CanadaJahn et al., 2003
6. Gershenzon VE (2007) Operational space monitoring for oil and gas industry. ScanEx research and Development Center, RussiaArevalo et al., 2008
7. Jones VT, Matthews MD, Richers DM (1999) Light hydrocarbons for petroleum and gas prospecting. Handbook of exploration geochemistry. Elsevier Science B.V., vol 7Short 2003
8. Koch GS, Link RF (2002) Statistical analysis of geological data. Courier Dover Publications, USA
9. Moraes DRS, Espindola RP, Evsukoff AG, Ebecken NEF (2007) Cluster analysis of 3D seismic data for oil and gas exploration. In: Data mining VII, data, text and web mining and their business applications, BrazilYang 2006
10. Shahbaz M., Guergachi A., Noreen A., Shaheen M. (2013) A Data Mining Approach to Recognize Objects in Satellite Images to Predict Natural Resources. In: Yang GC., Ao S., Gelman L. (eds) IAENG Transactions on Engineering Technologies. Lecture Notes in Electrical Engineering, vol 229. Springer, Dordrecht
11. Shaheen, M., Shahbaz, M., Rehman, Z. (2011) Data mining applications in hydrocarbon exploration. Artificial Intelligence Review 35: 1.
12. Warner TA (2000) Geobotanical and lineament analysis of LandSat satellite imagery for hydrocarbon microseep. Information Bridge, DOE scientific and technical information
13. Геопортал ЮГРА [Электронный ресурс]/Научно-аналитический центр рационального недропользования им. В.И. Шпильмана - Картографические материалы и справочная информация - Режим доступа к ресурсу: maps.crru.ru, авторизованный
14. ArcGis Desctop: Documentation [Электронный ресурс]/Е8Я1 - Текстовые справочные материалы - Режим доступа к ресурсу: desktop.arcgis.com, свободный
15. EarthExplorer [Электронный ресурс]/ USGS - Цифровые картографические материалы - Режим доступа к ресурсу: earthexplorer.usgs.gov, авторизированный.
...