автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.18, диссертация на тему:Математическое моделирование геологических сред на основе тепловизионных снимков

На правах рукописи

005002128

Онегов Вадим Леонидович

МАТЕМАТИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ ГЕОЛОГИЧЕСКИХ СРЕД НА ОСНОВЕ ТЕПЛОВИЗИОННЫХ СНИМКОВ

Специальность: 05.13.18 -Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ

1 7 НОЯ 2011

АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

Ульяновск -2011

005002128

Работа выполнена в ООО «ТРАНС-СЕРВИС» г. Кириши

Научный руководитель:

доктор геолого-минералогических наук, Каримов Камиль Мидхатович

Официальные оппоненты: доктор физико-математических наук,

профессор Валеев Султан Галимзянович

кандидат технических наук, Биряльцев Евгений Васильевич

Ведущая организация:

Физический факультет Санкт-Петербургского государственного университета

Защита состоится «7» декабря 2011 г. в 15.00 часов на заседании диссертационного совета Д 212.277.02 при Ульяновском государственном техническом университете по адресу: 432027, г. Ульяновск, ул. Северный Венец, 32 (ауд. 211, Главный корпус).

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Ульяновского государственного технического университета.

Автореферат разослан «3» ноября 2011 г. Ученый секретарь диссертационного совета /'

доктор технических наук, профессор

В.Р. Крашенинников

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность темы. Широкое развитие в изучении природных ресурсов получили методы дистанционного зондирования Земли (ДЗЗ) с применением космических носителей. Разнообразие их модификаций и способов интерпретации материала позволяют оперативно получать сведения о природе и геологическом строении земной коры (ЗК).

Существует целый ряд технологий фундаментальных исследований на основе изучения поля в различных спектрах оптического излучения, рассмотренные в работах Кашкина В.Б., Гридина В.И., Cronberg Р., Davis Sh.M., Landgrebe D.A., и др. Они базируются, как правило, на визуальном дешифрировании космических снимков, спектрометрическом и морфоструктурном анализах изображений (Кашкин В.Б., Cronberg Р.), что недостаточно для информативности и достоверности при изучении сложных природно-техногенных сред. Нерешенной в этом случае остается задача построения объемной модели геологической среды.

Особого внимания заслуживает развитие методики обработки снимков в дальнем (8-14 мкм) тепловом инфракрасном (ИК) диапазоне с последующей интерпретацией расчетных объемных моделей теплового излучения среды и блоково-разломных структур для решения геологических, техногенных и экологических задач. Развитие технологии дистанционного тепловизионного зондирования Земли (ДТЗЗ) открывает новые возможности в области практической геологии. Изучение естественного теплового поля (ТП) позволяет расширить представление о геотермическом строении осадочного чехла и кристаллического фундамента, провести дифференциацию геологических объектов, подтвердить практическую направленность геофизического метода при поисках полезных ископаемых и в целом внести вклад в дальнейшее развитие науки о Земле.

С учетом вышеизложенного тема диссертации, направленная на решение вопросов программного и методического обеспечения ДТЗЗ, включая разработку моделей геотермического поля, алгоритмов и программ по обработке космических снимков, тестирования технологии путем интерпретации материалов Южно-Татарского (ЮТС) и Токмовского сводов, является актуальной.

Цель н задачи исследования. Основной целью работы является повышение точности и результативности метода тепловизионного зондирования геологических сред путем разработки способов математического моделирования потока эндогенного теплового излучения Земли.

Цель работы достигнута решением следующих задач:

1. Создание региональных и локальных тепловых моделей на основе тепловизионных космических снимков, обеспечивающих уточнение представлений о геофизическом строении Земли.

2. Разработка эффективных алгоритмов расчета параметров объемных моделей плотности потока теплового излучения геологической среды и блоково-разломных структур.

3. Анализ алгоритмов, используемых при построении тепловых моделей земной коры, и развитие методики геологической интерпретации материалов.

4. Разработка программы решения обратной задачи ДТЗЗ, реализующая подход преобразования поля в тепловые параметры среды на заданных глубинах и характеризующаяся быстродействием и высокой формализацией решения.

5. Оценка возможностей метода в различных условиях Волго-Уральского региона путем расчета тепловых моделей и определения их связи с основными геологическими структурами.

Научная новизна результатов, выносимая на защиту

1. На основе детального исследования теоретических и практических аспектов дистанционной тепловизионной съемки разработаны модели теплового поля для градиентных сред и блоково-разломных структур. Алгоритмы обработки изображений теплового ИК диапазона, основанные на пространственной и частотной фильтрации поля, позволяют рассчитывать характеристики объемных моделей ТП с целью изучения геофизического строения Земли.

2. Разработана методика непрерывного тепловизионного зондирования с использованием космических систем наблюдения при различном пространственном разрешении съемки, позволяющая при высокой плотности аномалий потока теплового излучения повышать точность геофизической интерпретации при оценке характера неоднородности среды и отдельных параметров геологических структур.

3. Разработан программный комплекс, реализующий методику и алгоритмы обработки тепловизионных изображений и обеспечивающий расчет интегральных и дифференциальных характеристик потока ТП с формированием геотермических трехмерных моделей, карт и разрезов.

4. Выявлены статистически значимые связи между моделями ТП и структурами земной коры Татарского и Токмовского сводов. Развиваемый методический подход изучения глубинных моделей обеспечивает выявление новых геодинамических активных зон.

Достоверность полученных результатов подтверждена корректностью применения математического аппарата, численными экспериментами, сопоставлением с данными сейсмики, электрометрии и каротажа глубоких скважин, а также результатами использования материалов диссертации и программного обеспечения при внедрении.

Фактическая основа работы. В диссертации автором использованы материалы прикладных исследований, проводимых компанией «ТРАНССЕРВИС» (г.Кириши), фондовые космические изображения, получаемые со спутников «Ьапс15а1-ТМ/ЕТМ+», «Тегга/Адиа-МОЭ15». В рамках практического изучения геологических сред использованы материалы региональных и детальных геофизических работ на Татарском и Токмовском сводах по программам Министерства природных ресурсов РФ и крупных нефтяных компаний.

Практическое значение работы. Разработана методика и программный комплекс «ТЬегтсНтсщеРгосезБи^ \'2.0» для получения эффективных по точности геотермических моделей. Рассчитанные многочисленные тепловые модели обеспечивают, по сравнению с ранее применяемыми геофизическими методами, более высокий уровень понимания современного геолого-тектонического строения среды, повышают эффективность геологоразведочных работ в Волго-Уральском регионе. Неоспоримым преимуществом методики является сочетание высокой информативности результатов при покрытии больших территорий и детальности изучения Земли. Практическая значимость работы защищена двумя патентами и подтверждена двумя актами о внедрении научных разработок в ЗАО «Экотехнологии» (Россия) и компании «НЬЮБА» (Испания).

Апробация работы и публикации. Основные результаты работы обсуждались на 10 международных научных конференциях, которые проводились в КГУ (г. Казань 2007-2011), СПбГУ (г. Санкт-Петербург 2008, 2010), РГУНГ(г. Москва, 2009), ИКИРАН(г. Москва, 2010).

По теме диссертации опубликовано 17 работ, в том числе 6 статей в журналах из Перечня ВАК, получено два патента на изобретение (№2421762 и №2428722).

Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, четырех разделов и заключения; общий объем работы 148 страниц текста, включая 52 рисунка, 4 таблицы и 119 библиографических наименований.

ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обоснована актуальность темы диссертационной работы, сформулированы цель и задачи исследования, научная новизна и практическая значимость полученных результатов, приведены сведения об использовании и апробации результатов работы, о структуре диссертации.

В главе 1 «Современное состояние дистанционной тепловизиониой съемки и обработки изображений при изучении геологических сред» приведены общие сведения о физических основах тепловой ИК съемки, космических («Ьапёза1-ТМ/ЕТМ+», «ТеггаМ^иа-МСЮ15») тепловизионных системах наблюдений в различных спектрах оптического излучения. Проведен анализ существующих методов и алгоритмов моделирования спектрозональных изображений, цифрового представления тепловизионных снимков, предварительной (геометрическая и атмосферная коррекция) и тематической (сегментация изображений, параметрические методы классификации) обработки исходных данных. Показано, что при современном развитии метода остаются нерешенными многие технические и методические вопросы съемки, обработки и интерпретации материала, основанные на пространственном представлении ТП и установлении связи с геологическими средами.

Показано, что тепловые аномалии можно формализовать в реальные модели глубинных сред. По структуре ТП и ее геодинамической интерпретации с привлечением априорных геофизических данных определяется форма и механизм тепловых потоков, слоистость среды.

В главе 2 «Алгоритмы обработки тепловизионных снимков на основе пространственной фильтрации поля» развивается подход объемного моделирования плотности потока теплового излучения геологической среды, основанный на обработке тепловизионных космических изображений с использованием различных фильтров, в частности, «Гаусс» и «Блоково-разломная структура». Проведен анализ построения разрезов ТП на основе алгоритма «Вейвлет-преобразования» в рамках слоистых сред.

Начальный этап моделирования предусматривает первичную обработку снимков, которая включает радиометрическую и геометрическую коррекцию, составление мозаик, перевод снимков в стандартные форматы и топографическую нормализацию. Показано, что для повышения качества обработки необходимо осуществлять отбор снимков с учетом глубины и сезонности исследований, времени съемки.

С целью минимизации помех предусмотрен ряд требований к исходной информации. Снимок не должен содержать высококонтрастных объектов. Области изображения, имеющие значения ТП, близкие к границам цифрового диапазона, не должны совпадать по расположению с исследуемым объектом,

располагаться вблизи него и занимать более 10 % от площади снимка. Снимок не должен содержать сильных шумовых помех. Тепловизиониая информация обязана заполнять всю площадь обрабатываемого цифрового изображения и включать максимально возможное число градаций цифрового диапазона.

В работе решается обратная задача теплопроводности для стационарного ТП, индуцируемого глубинным интегральным потоком теплового излучения Земли. Температурное поле, которое вызвано геологическими причинами,

описывается уравнением эллиптического типа: а2 А Т = /(х,у,г), где /функция источников тепла, А - оператор Лапласа, а2 - коэффициент температуропроводности. Для низкочастотного инфракрасного диапазона можно применить закон Релея-Джинса.

Восстановление объемного распределения тепловых источников по значениям интенсивности электромагнитного излучения на земной поверхности Б(х,у) является разновидностью обратной задачи граничного типа - расчета трехмерного ТП по известным значениям поля на его границе. В задаче используется метод функции источника - решение эллиптического уравнения ищется как свертка граничных условий с некоторым ядром, зависящим от формы граничной поверхности (Тихонов, 1977).

Рассматриваемые тепловизионные снимки являются монохромными (черно-белыми). Значение интенсивности поля в произвольной точке с координатами (х0, у0) называется яркостью пикселя и лежит в диапазоне [0, Ь-]]. Исходное изображение представляет собой матрицу действительных чисел. Назовем ее слоем и обозначим Построение объемной модели заключается в получении из 5о остальных слоев по следующей формуле:

1 1/ к

т=0 4=0 \(щ

п о _

7 , где п = \,М, - элемент матрицы

[(/н - /)2 +(к- У)2 + пр

с координатами (г, У); - элемент матрицы с координатами (ш, к); 1+п<М, у+и<Л', />«, }>п.

Для обработки дискретных снимков на практике целесообразно трансформировать формулу, применяя свертку с ядром Гаусса:

1 1+П ¡+п

Su ~ 9 2 2-1 / ^'тке Али т-!-пк=]-п

Параметр ст в данном случае связан с эффективной глубиной п следующим соотношением сг = рп/ 3, где р характеризует шаг проникновения в трехмерной модели. Варьируя коэффициент р, можно построить объемную модель с малым расстоянием между слоями. Структура ТП, рассчитанная с

использованием функции распределения Гаусса, приводит к увеличению детальности на малых глубинах и сглаживанию объектов в пространстве. Необходимо отметить, что максимальное число слоев не может быть больше половины меньшей стороны снимка:

п< М/2,апёёМ< ]У; п<Ш2,апёеN<М.

Следующим шагом расчетов является преобразование множества построенных слоев теплового поля в объемную модель блоково-разломных структур Земли. Задача сводится к увеличению амплитуды малоинтенсивных положительных аномалий при относительном сохранении общего фона теплового поля. Учитывая, что на тепловизионном изображении яркость пикселей отражает величину теплового потока, мы применяем такое преобразование с использованием максимизирующего фильтра (назовем его «Блоково-разломная структура»), которое выделяет области с относительно большими значениями элементов изображения. Отклик фильтра в этом случае задается в виде:

ЬЦ = тах{з"тк \т = 1-п, / + п, к = -п, ] + п,}.

Изображение, полученное с использованием максимизирующего фильтра, позволяет определить участки повышенного теплового потока, но линии разрывов среды на нем проявляются слабо. Для их выделения используется разностный аналог оператора Лапласа вида:

V2/= /(* + !> у) + Ях-1, у) + Дх, у + \) + /(х, у-1)-4/(*. у).

Это выражение реализуется с помощью квадратной маски (рис. 1). Показано, что применяемые при обработке квадратные маски не всегда дают удовлетворительный результат. Для повышения его качества предложено использовать маски, основанные на гладких фигурах, например, на окружности. Они представляют собой квадратные матрицы весовых коэффициентов, каждое значение которых равно площади пересечения данной ячейки с окружностью. Фиксируется шесть различных случаев пересечения квадратной ячейки маски и окружности: ячейка не пересекается с окружностью, площадь пересечения равна 0; ячейка полностью входит в окружность, площадь пересечения равна а2 (а - сторона ячейки); одна из сторон ячейки является касательной к окружности (рис. 2а); три из четырех углов ячейки принадлежат окружности (рис. 26); два из четырех углов ячейки принадлежат окружности (кроме случая 3) (рис. 2в); один из четырех углов ячейки принадлежит окружности (рис. 2г).

0 1 0

1 -4 1

0 1 0

Рис. 1 Маска, реализующая оператор Лапласа

Окружность является фигурой, симметричной относительно центра маски, и для простоты вычисляется площадь только четверти окружности, находящейся в первом квадранте. В работе приведен способ расчета маски.

Формирование локальной составляющей плотности потока теплового излучения Цх,у) выполняется по формуле: Цх, у) = 8(х, у) - Я(х, у), где 5(х,у) -исходное тепловое поле , Л(х,у) - региональная составляющая ТП.

Учитывая, что распределение ТП, создаваемого объектом в среде, близко к нормальному закону, предлагается в качестве аппроксимирующей функции выбирать распределение Гаусса следующего вида:

1 1 + п т

2-тсг

Для более точного расчета локального поля применимы плоские функциональные аппроксимации в виде полиномов низких степеней. Показано, что для глобальных моделей целесообразно выбирать разложения по сферическим (шаровым) функциям с использованием подхода адаптивного регрессионного моделирования при обработке данных (Валеев, 2001). В качестве описания регионального поля на сегменте сферической поверхности предлагается аппроксимирующая модель вида:

И{Л,0) = ¿¿(С„,„ созтЯ + 5„„, ап/яД^созЯ),

Л=0 »7=0

где в, X - сферические координаты точки; Сш, 8т- амплитуды гармоник С„„Р„,(со$в)соз(и)Я) и С,тР„„(со8Й)5т(тЛ); Ртп(со&в) - присоединенные функции Лежандра степени п и порядка т.

Моделирование теплового поля с использованием вейвлет-преобразования сигнала основано на представлении его в виде обобщенного ряда по системе

базисных функций С/о»(0 = -7=И~—-)> сконструированных из исходного

л/о а

(материнского) вейвлета у/(1) за счет операций сдвига Ь и изменения масштаба

-У

а. Множитель (а) п обеспечивает независимость нормы этих функций от масштабирующего коэффициента а. Предлагается использовать непрерывное прямое вейвлет-преобразование сигнала 3(1), которое имеет вид:

При обработке реальных массивов данных двумерное вейвлет-преобразование получают как тензорное произведение одномерных преобразований по каждому измерению. Следовательно, на двумерной плоскости происходит анализ по горизонтали, вертикали и диагонали с одинаковым разрешением.

При рассмотрении синтетических моделей ТП наилучшая локализация объекта в двухмерном пространстве достигнута при использовании вейвлетов Гаусса и Койфмана второго порядка. Исследования с помощью вейвлет-анализа позвонили установить место расположения сферических источников тепла. Ошибки определения синтетических объектов, разнообразно локализованных в геологической среде, составляют 0,5-1,2 %. Путем выбора вида вейвлета и его порядка можно выявить точное соответствие масштаба разложения с глубиной, которое не будет зависеть от теплопроводности геологической среды, температуры и радиуса источника.

Показана эффективность вейвлет-преобразований при выделении источника тепла в осадочном чехле нефтеперспективного Скоропадовского поднятия, расположенного в ЮТС. Оценка погрешности совпадения моделей магнитотеллурического зондирования (МТЗ) и ДТЗЗ на уровне одного из карбонатных комплексов пород составила 25 м или 4,5 %. Выполнена корреляция диаграмм кажущегося сопротивления (КС) по скважинам 2236 и 2237 с вертикальным распределением ТП модели блоково-разломных структур. Расхождение максимальных и минимальных значений КС с плотными и разуплотненными участками ТП составила 1,7 %; при этом погрешность продольного сопротивления МТЗ достигает 7,3 %.

В главе 3 «Комплекс программ решения обратной задачи тепловизионного зондирования» рассмотрено программное обеспечение «ThermoImageProcessing v2.0» для расчета ТП на основе космических и авиационных снимков, представленных в различных графических форматах, при визуализации результатов в виде горизонтальных срезов, вертикальных разрезов и их дифференциальных характеристик. Комплекс разработан в среде Microsoft Visual Studio 2008 на языках С++ и С# и предназначен для работы в ОС Windows ХР, 2000,2003, Vista.

Функциональное наполнение комплекса предусматривает набор модулей, каждый из которых осуществляет собственные расчеты и реализуется в виде динамически подключаемой библиотеки (рис. 3). Это построение делает систему гибкой и простой в развертывании; имеется возможность наращивания комплекса для работы с различными форматами графической информации и обработки по ряду алгоритмов.

Дн.ьа'кр . I.'; ;I1.III.U-

11.1МЧ1 II |р.|1и|1и1]1Ч1.1Ц111|

Рис. 3 Архитектура программного комплекса ThennoImageProcessх'2.0

Интерфейс системы позволяет задавать: исходные данные в виде файлов, содержащих тепловые поля в любом из поддерживаемых форматов; алгоритм, по которому предусмотрена обработка материала; максимальную глубину, до которой проводят расчеты; параметры отображения результатов. Модуль «Объемное построение» создает трехмерную модель теплового поля, срезы и разрезы с дифференциальными трансформациями. Модуль «Диспетчер памяти» определяет хранение и доступ к объемной модели в памяти компьютера. Модуль «Дифференциальные трансформации» осуществляет вычисление частных производных различных порядков. Модуль «Визуализация результатов» отвечает за отображение результатов обработки и сохранение их на диске в заданном формате. Модуль «Преобразования гистограммы» обеспечивает изменение характеристик изображения для более качественного отображения. Модули набора «Графические форматы» предназначены для преобразования исходных данных различных типов в общий вид; при этом они имеют однотипную внутреннюю структуру, что позволяет легко наращивать число обрабатываемых форматов без перекомпиляции системы. Модуль «Вычисления по алгоритмам» обеспечивает загрузку различных алгоритмов обработки и создает набор слоев для дальнейшего построения объемной модели. С помощью модулей «Алгоритмы обработки» формируются модели ТП. Модуль «Оптимизация вычислений» предназначен для ускорения выполнения операций, наиболее часто встречающихся в алгоритмах.

Логика функционирования программного комплекса представлена в виде блок-схемы (рис. 4). В работе приведены последовательность процедур моделирования, интерфейс пользователя, формат представления исходных данных, указаны модули обработки и представления в оперативной памяти

объемных моделей, методика построения горизонтальных слоев, вертикальных разрезов и их дифференциальных трансформаций, способы визуализации результатов и формат сохранения моделей на жестком диске.

^ Начало ^

Получить тепловизионныс данные и преобразовать их в единый формат

Сохранить следующий слой объемной модели

Сохранить следующий разрез объемной модели

1 спловизионные данные содержат объемнук^ модель?

1

Сохранить объемную модель на диске

Выполнить и сохранить

дифференциальные — трансформации разреза

^^достаточно для объемной^" одел и?^-'

Выделить оперативную память Выделить дисковую память

I

Загрузить требуемый модуль обработки

Конец ^

Рассчитать глубину следующего слоя

Рис. 4 Блок-схема алгоритма программного комплекса

Выполнен анализ временных характеристик построения объемных моделей. Графики зависимости времени от размера снимка и числа слоев для компьютера Intel Core 2 Duo CPU E8500 3,16 ГГц, 4 Гб представлены на рис. 5.

TMII'. с ТМО'.с

;i) N ■■■ 75 .

0

4

50

■>

ill

-20

1)

i)

М'К- 10/

/ <>.5М(Г

'(1.2 J МО".

■-• III

■4M«'...

(1.5 I 1.5 2 \1«КМ<1. пики 2(1 -1» (.1) Ж) \.i\ioch

Рис. 5 Зависимость времени работы комплекса от размера снимка (а) и числа слоев (б)

Оценка устойчивости работы алгоритма и программного комплекса проводилась на основе инверсии теплового поля, получаемого путем решения прямой задачи от объектов простой геометрической формы с использованием программы Согшо1 МиШрИуБкв 4.0 (РЕМЬаЬ).

Целью тестирования программы является определение кластера моделей сред, которые с допустимой погрешностью восстанавливаются новым алгоритмом. В качестве изучаемых трехмерных моделей с учетом простоты их расчета и дальнейшего преобразования приняты разные виды шарообразных высокотемпературных точечных источников, находящихся в изотропной среде.

Наращивание количественного и качественного состава источников отражает этапы усложнения моделей среды. Точность прогнозирования одиночного сферического объекта составила: по глубине до центра шара 0,05 м или 1,2 %, в плане - 0,05 м (0,5 %), по температуре - в 3,6К или 6,9 %. Средняя погрешность в оценке местоположения различно расположенных точечных источников ТП в однородной среде, как правило, сохраняется.

При добавлении в модель гауссовского шума с соотношением сигнал/шум до 30 % погрешность определения центра объекта не превышает 10 % по глубине. При увеличении шума в модели начинают проявляться ложные аномалии, несвязанные с поверхностью и интерпретируемые как объекты. Аномалии, создаваемые реальными объектами, не имеют ярко выраженных максимумов, что делает невозможным их локализацию.

В главе 4 «Исследование эффективности алгоритмов обработки на примере Южно-Татарского и Токмовского сводов» рассмотрены технология обработки экспериментальных данных, графическое представление и способы

интерпретации материалов, проведено сопоставление ТП с моделями наземных геофизических методов.

Установлена многоэтажно-ячеистая структура геотермического поля, содержащая разнообразные положительные аномалии (ячейки теплового потока со штокообразным расширенным основанием) с окружающими их по периферии зонами минимумов (ямы, седловины, террасы) (рис. 6). Разработанная технология дешифрирования эндогенного ТП используется для интерпретации изображения: тепловых неоднородностей среды; линейных и кольцевых структур; геодинамических блоков и разломов; зон сжатия, растяжения и разуплотнения пород с улучшенными коллекторскими свойствами (зон флюидоперетоков в проницаемых и флюидонакопления в пористых средах). Особенности формирования теплового потока земной коры наглядно иллюстрируют карты-срезы и разрезы блоково-разломных структур в цветном и теневом отображении (рис. 7).

Рис. 6 Объемная модель регионального теплового поля Земли. Шкала плотности потока теплового излучения в Вт/(м2-ср-мкм)

Крупные разломы имеют как вертикальный, так и явно выраженный листрический (криволинейный) вид. Дифференцированность среды наиболее четко проявляется при интерпретации блоково-разломных моделей в теневом отображении. В разнородных

тектонических зонах фиксируют непротяженные горизонтальные или пологие отражающие площадки, а в

прозрачно-однородных телах наблюдается динамических границ.

Рис. 7

отсутствие ярко выраженных

Выполнено тестирование методики по региональным геофизическим профилям, расположенным в Волго-Уральском регионе.

Татарский свод. Модели теплового поля ЮТС сопоставлялись с глубинным строением по геотраверсу «Татсейс-2003». Численным моделированием показано, что физико-геологическому разрезу свода присуща

модель каркасного типа, составными элементами которой являются: глубинные разломы на местах развития современных авлакогенов (грабенов); сопряженные с разломами субгоризонтально залегающие дислокационные зоны коры; более мелкие вертикально падающие коровые разломы, в основании приобретающие листрическую форму. При использовании ДТЗЗ во многом подтверждаются ранние представления о строении крупнейшей тектонической структуре коры, и уточняется ряд положений.

Во-первых, разогретая сердцевина ячейки ЮТС предстает как геотермический холм со штокообразным расширенным основанием, к которому направлены положительные линейные тепловые потоки, иногда осложненные геотермическими террасами. По периметру геотермической ячейки располагаются относительно холодные ямы, седловины, линейные отрицательные потоки. Размеры ячейки с глубиной увеличиваются и на уровне кровли мантии их горизонтальные размеры составляют первые десятки километров. Среднее значение теплового потока по данным глубоких скважин (Христофорова, 2004) и ДТЗЗ совпадают и составляют порядка 60 мВт/м2.

Во-вторых, земная кора ЮТС в разрезе имеет чашеобразный вид, многочисленную тепловую слоистость с оперяющими тектоническими нарушениями (в виде холодных зон), которые затухают на разных глубинах. В центральной части свода по блоково-разломной модели прослеживается крупный субвертикальный коровый разлом, к которому приурочены Альметьевская магнитная аномалия с интенсивностью до 2000 нТл и центральная часть Ромашкинского месторождения нефти.

В-третьих, во всех частях свода наблюдается один наклон сейсмических и геотермических границ. Региональная поверхность раздела кора-мантия (граница Мохоровичича), расположенная на глубине около 40-45 км, и внутрикоровая граница Конрада с глубиной 20-25 км фрагментарно прослеживаются на тепловой модели в виде холодных и теплых зон.

В-четвертых, типичным рнсунко\г изолиний ТП обрисована линейная зона, соответствующая Прикамскому глубинному разлому; последний разделяет ЗК Северо-Татарского и Южно-Татарского сводов. В результате впервые получен уточненный, более дифференцированный разрез ТП: направление падения разлома - юго-восточное, в интервале глубин 0-20 км -вертикальное, свыше 40 км он снижает наклон поверхности до 75°; природа заложения его мантийная, с глубиной проникновения свыше 80 км. По морфоструктурному анализу снимков видимая протяженность Прикамского разлома на местности составляет 200 км. Полученная информация о строении Прикамского разлома дополняет классические геофизические наземные

методы, проведение которых в настоящее время ограничено природно-ландшафтными условиями.

Проведена оценка погрешности выявленных по модели ТП структур Прикамского блока с учетом данных КС четырех скважин. Установлено, что для интервала глубин 236-1845 м, средняя погрешность определения плотных и проницаемых слоев осадочного чехла составляет 2,8 %. Несколько точнее результаты получают сейсмическими методами.

Аналогично выполнен анализ геофизического строения Черемшанского и Акташско-Новоелховского блоков ЮТС. На геотермических моделях нашли свое отражение участки повышенной и пониженной плотности ТП в сравнении с электрическим сопротивлением МТЗ. Природа литофизического состояния кристаллического фундамента и чехла, их морфологические особенности, отрицательные формы поверхности раздела сред (Титовского и Кузайкинского грабенообразных прогибов) одинаково проявляются в электромагнитном и тепловом полях. Модели ТП подтверждают анизотропное состояние верхней части фундамента. Местами он содержит горизонты с повышенными фильтрационно-емкостными свойствами, представляющими нефтепоисковый интерес.

Токчоеский свод. Выполнена обработка снимков «ЪапскаЬ и «Тегга-МОБЙ» с разным пространственным разрешением и сравнительный анализ ТП модели глубинного строения свода с физическими моделями по МТЗ, сейсмо- и гравиразведке.

Основное влияние на распределения гравитационного поля оказывают локальные активные массы фундамента, имеющие различный петрофизический состав. Максимумы локальных аномалий пространственно совпадают с объектами повышенного теплового поля (рис. 8).

Прослеживаются вертикальные и листрические зоны разуплотнения среды (геодинамические активные зоны флюидоперетоков), отражающиеся в виде интенсивных линейных отрицательных аномалий ТП (синий цвет). Крутопадающие разломы располагаются в верхней части разреза, а пологие (листрические) разломы, постепенно выполаживающиеся и рассеивающиеся в ЗК, сохраняют следы латерального сдвига блоков фундамента. Проявление крупной зональной геохимической аномалии на ПК 220 км совпадает с участком разуплотнения в модели блоково-разломных структур, который соответствует по всем признакам флюидонакоплению углеводородов в среде.

Рис. 8 Комплекс геофизических и геохимических исследований Токмовского свода. А - график гравитационного поля; Б - сейсмо-геологический разрез; В -модель блоково-разломных структур по тепловому полю

Показано, что земная кора региона по своей природе неоднородна и зональность основных структурных зон отчетливо проявляется в ТП. Ее неоднородность обусловлена чередованием блоков, испытавших в прошлом тектоническую и магматическую активизацию с образованием рассланцованных, раздробленных структур; вследствие чего границы блоков ступенчатые, нерезкие. Основными глубинными геотермическими этажами являются: сиалическая оболочка коры повышенного теплового потока, прослеживаемая до глубин 20-25 км (на уровне поверхности Конрада); локальные участки проявления инверсионного теплового слоя на отметках 1530 км; высокотемпературный слой в нижней части коры, граница которого совпадает на глубине 37-47 км с поверхностью Мохоровичича.

Проведено сравнение разработанной технологии тепловизионного зондирования с наземными геофизическими методами (гравитационным, электромагнитным и сейсмическим) по ряду критериев. Установлено, что ДТЗЗ отличается относительной дешевизной, производительностью и информативностью изучения геологического строения, преимущества которого при съемке масштаба 1:50000 участка в тысячу км2 определяются: сроками и стоимостью работ, которые на порядок меньше чем в электро- или гравиразведке; идентификацией линейных и объемных объектов независимо от направления и плотности профилей; глубиной зондирования и разрешающей

способностью метода, которые не связаны с особенностями полевых наблюдений (например, как в сейсморазведке); возможностью синхронного получения материала на уровне регионального и детального изучения строения Земли. ДТЗЗ рекомендуется как обязательная составляющая при комплексной интерпретации данных гравитационной, электромагнитной и сейсмической съемок.

Ашальчинское месторождение природных битумов. Проведено испытание технологии в процессе добычи природных битумов (ПБ) парогравитационным воздействием. Рассматриваются методы и вычислительные схемы параметрического оценивания и структурной идентификации тепловых моделей; этапы разделения регионального и локального эндогенного поля Земли на основе тепловизионных космических данных; выделения искусственного тепла в среде с классификацией неоднородностей по форме, используя авиационную ИК съемку Ашальчинского месторождения (рис. 9).

Результаты моделирования между двумя скважинами 1 и 2 показали, что парогравитационное воздействие на геологическую среду на протяжении не более 1,2 км и глубиной 0,4 км проявляется в ограниченном прогреве пород. Различие в интенсивности прогрева среды по площади выражается в образовании двух локальных областей сферической формы (вблизи нагнетательных скважин) с радиальным направлением вектора плотности теплового потока. Установлено, что нагнетательные скважины располагаются в различных температурных моноблоках, которые разделены между собой узкой зоной насыщенного низкотемпературным флюидом (водой) разлома (ПК 350 м). В этом случае при искусственном тепловом воздействии на среду влияние существующего природного фактора, приведшего к возникновению температурного градиента вблизи скв.2, значительно, и холодная зона изменяет процесс теплопередачи существенно уменьшая эффект прогрева разрабатываемого блока. Установленный факт в дальнейшем подтвержден

Рис. 9 Геотермические модели Ашальчинского месторождения ПБ в изолиниях плотности потока теплового излучения для интегральной и дифференциальной характеристик поля

ШШ

тах

инструментальными наземными наблюдениями и учитывался при проектировании новых пар скважин.

Для оперативного принятия управленческих решений нами рекомендованы режимные авиационные наблюдения геотермического поля Ашальчинского месторождения. Они позволят своевременно (один раз в два-три месяца) получать текущую информацию о разработке залежи битумов в период парового воздействия на продуктивную часть пласта, с высокой степенью точности определять локальные температурные аномалии и фронт их распространения.

В заключении приведены основные результаты работы.

1. На основе теоретических материалов обоснована экспериментальная применимость дистанционной тепловизионной инфракрасной съемки с помощью космических аппаратов «Landsat-TM/ETM+», «Terra/Aqua-MODIS» в построении геотермических моделей земной коры. В рамках реализации метода сформулированы требования к снимкам с различным пространственным разрешением; выполнение последних повышает качество исходного материала, обеспечивая детальность отображения геологических объектов с интервалом 60 м, превосходя МТЗ в 6 - 10 раз.

2. Для ДТЗЗ предложены эффективные алгоритмы расчета параметров объемных моделей плотности потока теплового излучения геологической среды на основе тепловизионного изображения с использованием комплекса методов фильтрации («Гаусс», «Блоково-рахшмиая структура»). Показано, что вычисление поля в рамках градиентных сред с нахождением параметров квадратных масок на основе окружности значительно повышает качество построения карт-срезов и разрезов. Впервые реализовано непрерывное зондирование Земли с использованием спутников «Landsat» до глубины 12 км и «Terra» - 50 км, что сопоставимо с магнитотеллурическим и сейсмическим зондированием.

3. Предложен алгоритм построения моделей плотности потока теплового излучения на основе вейвлет-преобразовання в рамках горизонтально-слоистых сред. Наилучшая локализация объекта с погрешностью 1,7 % в двухмерном пространстве достигнута при использовании вейвлетов Гаусса и Койфмана второго порядка.

4. Разработанная методика интерпретации тепловизионных моделей позволяет на уровне значимости а=0.1 с погрешностью не более 8,2 % выявлять термодинамические неоднородности естественного (природного) или искусственно созданного ТП. Процесс преобразования регионального в локальное поле проводится плоскими функциональными аппроксимациями в

виде полиномов низких степеней или разложениями по сферическим функциям на сегментах сферы с использованием подхода адаптивного регрессионного моделирования.

5. Разработан программный комплекс «ThermoImageProcessing v2.0», реализующий методику и алгоритмы обработки тепловизионных изображений. Комплекс обеспечивает расчет теплового поля по снимкам, представленным в различных графических форматах; визуализировать данные в виде двух- и трехмерных моделей, включая горизонтальные срезы, вертикальные разрезы и их дифференциальные характеристики. Работоспособность его проверена путем расчета теоретических моделей тепловых полей и реальных геологических сред. Погрешность моделей теплового поля составила по сравнению с данными КС скважин 2 %, а для других геофизических методов до 10 %.

6. Выполнен анализ многочисленных геотермических моделей Волго-Уральского региона и установлена их связь с геофизическими полями, выявлены корреляционные связи между геологическими структурами и моделями, характеризующими изменения плотности потока теплового излучения. Получаемая информация позволяет снизить в 5 раз объем геологоразведочных работ при поиске полезных ископаемых.

7. Теоретическое обоснование, разработка и апробация метода позволяют рекомендовать новую технологию ДТЗЗ к широкому использованию в Волго-Уральском регионе. В отличие от электро- и гравиразведки, ДТЗЗ выявляет опорные горизонты осадочного чехла и кристаллического фундамента с погрешностью до 4,5 %, что в 2 раза превосходит по точности наземные методы. По сравнению с ними дистанционное зондирование снижает стоимость поисково-разведочных работ на 1 км2 в среднем в 10 раз (с 30 до 3 тыс.рублей) при сохранении или повышении информативности материала.

Основные публикации по теме диссертации

Статьи, опубликованные в ведущих рецензируемых научных журналах, из Перечня ВАК:

1. Каримов K.M., Онегов B.JL, Кокутин С.Н. и др. Дистанционное тепловизионное зондирование Земли при решении геологических задач // Георесурсы. 2009. № 1(29). С. 38-42.

2. Каримов K.M., Онегов B.JL, Кокутин С.Н. и др. Авиационное тепловизионное зондирование геологической среды // Геология, геофизика и разработка нефтяных и газовых месторождений. 2009. № 5. С. 24-31.

3. Каримов K.M., Онегов В.Л., Кокутин С.Н. и др. Космическое тепловизионное зондирование континентального шельфа морей // Геология, геофизика и разработка нефтяных и газовых месторождений. 2010. №2. С.8-15.

4. Каримов K.M., Каримова Л.К., Онегов B.JL и др. Дистанционный тепловизионный метод при разведке подземных вод в Испании // Геология, геофизика и разработка нефтяных и газовых месторождений. 2010. № 10. С. 24-31.

5. Онегов В.Л., Каримова Л.К. Алгоритмы и программный комплекс построения объемных моделей теплового поля Земли // Научно-технические ведомости СПбГПУ. Информатика. Телекоммуникации. Управление. 2011. №3(126). С. 125- 129.

6. Онегов В.Л., Каримова Л.К. Построение объемных моделей теплового поля с использованием вейвлет - преобразования при дистанционном тепловизионном зондировании Земли из космоса // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. Т.8. 2011. №3. С. 17- 25.

Другие статьи и тезисы конференций

7. Каримов K.M., Онегов B.JL, Соколов В.Н. и др. Оценка экологического риска зоны отдыха «Винновская роща» г. Ульяновска по данным дистанционного зондирования Земли // Российский геофизический журнал. 2009. № 47-48. С. 109-114.

8. Онегов В.Л., Кокутин С.Н., Колесникова Е.Р. Дешифрирование результатов дистанционного видеотепловизионного зондирования термодинамического поля Земли в экологических и техногенных целях // Изменяющаяся геологическая среда: пространственно-временные взаимодействия эндогенных и экзогенных процессов. Том 2. - Казань: КГУ.

2007. С.312-313.

9. Мухамедяров Р.Д., Каримов K.M., Онегов В.Л. и др. Метод видеотепловизионной генерализации для решения геологических (нефтепоисковых) работ // Повышение нефтеотдачи пластов на поздней стадии разработки нефтяных месторождений и комплексное освоение высоковязких нефтей и природных битумов. - Казань: «Фэн» АН РТ, 2007. С.438-439.

10. Каримов K.M., Мухамедяров Р.Д., Онегов ВЛ. и др. Дистанционное видеотепловизионное зондирование при нефтепоисковых работах на Токмовском и Жигулевско-Пугачевском сводах // Актуальные проблемы поздней стадии освоения нефтедобывающих районов. - Казань: «Фэн» АН РТ,

2008. С.226-230.

11. Karimov K.M., Mukhamedyarov R.D., Onegov V.L. Interpretation of the remote-sensed video-thermal imaging data of the Earth's thermodynamic field // Problems ofGeocosmos: Book of Abstracts of the 7th International Conference. -St. Petersburg: St. Petersburg University, 2008. P.l 1-12.

12. Каримов K.M., Соколов B.H., Онегов В.Л. и др. Результаты обработки дистанционных тепловизионных снимков при поисках залежей углеводородов

// «Аэрокосмические технологии в нефтегазовом комплексе». - М.: НЕФТЬ и ГАЗ, 2009. С. 103-104.

13. Каримов K.M., Соколов В.Н., Онегов B.JI. и др. Инновационный авиационный тепловизионный комплекс диагностики природных и техногенных объектов // Инновационные технологии в геологии и разработке углеводородов. - Казань: Репер, 2009. С. 164-167.

14. Онегов В.Л., Каримова Л.К. Современный подход к обработке тепловизионных снимков // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. -М.: ИКИ РАН, 2010. С. 50-51.

15. Каримов K.M., Соколов В.Н., Онегов В.Л. и др. Перспективы использования многоспектральных космических изображений при поисках подземных вод в Испании // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. -М.: ИКИ РАН, 2010. С. 258-259.

16. Каримов K.M., Соколов В.Н., Онегов В.Л. и др. Перспективы использования тепловизионной томографии в изучении геологических сред // Инновации и технологии в разведке, добыче и переработке нефти и газа. -Казань: «Фэн» АН РТ, 2010. С. 176.

17. Онегов В.Л., Каримова Л.К., Кокутин С.Н. Использование инновационной технологии обработки космических снимков на основе вейвлет-анаггиза при изучении Южно-Татарского свода // Инновации и технологии в разведке, добыче и переработке нефти и газа. - Казань: «Фэн» АН РТ, 2010. С. 341.

Онегов Вадим Леонидович МАТЕМАТИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ ГЕОЛОГИЧЕСКИХ СРЕД НА ОСНОВЕ ТЕПЛОВИЗИОННЫХ СНИМКОВ

Автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

Подписано в печать 25.10.2011. Формат 60x84/16. Усл. печ. л. 1,40. Тираж 100 экз. Заказ 1074.

Типография УлГТУ, 432027, г. Ульяновск, ул. Сев. Венец, 32.

ВВЕДЕНИЕ

1. Современное состояние дистанционной съемки и обработки тепловизионных изображений при изучении геологических сред

1.1. Развитие космических методов исследования Земли

1.2. Термодинамическое состояние геологической среды

1.3. Цифровое представление тепловизионного изображения

1.4. Способы дешифрирования тепловизионных изображений

1.4.1. Предварительная обработка исходных данных

1.4.2. Тематическая обработка данных

2. Алгоритмы обработки тепловизионных снимков на основе пространственной фильтрации поля

2.1. Основы подготовки и дешифрирования те] шовизионных снимков

2.2. Моделирование теплового поля путем пересчета в нижнее 48 полупространство

2.2.1. Построение объемных моделей теплового поля 48 и блоково-разломных структур

2.2.2. Расчет параметров квадратных масок на основе окружности

2.2.3. Формирование локальной составляющей теплового поля

2.3. Моделирование теплового поля с использованием вейвлет- 65 анализа

2.3.1. Основы непрерывного вейвлет-преобразования

2.3.2. Анализ эффективности вейвлет-преобразований при выделении 68 источника тепла в геологической среде

2.3.3. Использование вейвлет-преобразования при построении 73 объемной тепловой модели Скоропадовского поднятия

3. Комплекс программ решения обратной задачи тепловизионного зондирования

3.1. Архитектура программного комплекса

3.2. Логика работы программного комплекса

3.3. Интерфейс программного комплекса

3.4. Формат представления исходных данных

3.5. Модули обработки данных

3.6. Представление в оперативной памяти объемных моделей

3.7. Построение горизонтальных слоев, вертикальных разрезов и их 87 дифференциальные трансформации

3.8. Визуализация результатов обработки

3.9. Формат сохранения объемных моделей

3.10. Временные характеристики построения объемных моделей

3.11. Тестирование программного комплекса на синтетических 94 моделях

4. Исследование эффективности алгоритмов обработки на примере Южно-Татарского и Токмовского сводов

4.1. Методика дешифрирования геотермических материалов

4.1.1. Основные термины тепловой модели среды

4.1.2. Особенности формирования теплового потока земной коры

4.2. Тестирование методики на геологических объектах

4.2.1. Модели глубинного строения Южно-Татарского свода

4.2.2. Модели глубинного строения Токмовского свода

4.2.3. Мониторинг теплового поля Ашальчинекого месторождения 126 природных битумов

Актуальность темы

Широкое развитие в изучении природных ресурсов получили методы дистанционного зондирования Земли (ДЗЗ) с применением космических носителей. Разнообразие их модификаций и способов интерпретации материала позволяют оперативно получать сведения о природе и геологическом строении земной коры (ЗК).

Существует целый ряд технологий фундаментальных исследований на основе изучения поля в различных спектрах оптического излучения, рассмотренные в работах Кашкина В.Б., Гридина В.И., Cronberg Р., Davis Sh.M., Landgrebe D.A., и др. Они базируются, как правило, на визуальном дешифрировании космических снимков, спектрометрическом и морфоструктурном анализах изображений (Кашкин В.Б., Cronberg Р.), что недостаточно для информативности и достоверности при изучении сложных природно-техногенных сред. Нерешенной в этом случае остается задача построения объемной модели геологической среды.

Особого внимания заслуживает развитие методики обработки снимков в дальнем (8-14 мкм) тепловом инфракрасном (ИК) диапазоне с последующей интерпретацией расчётных объемных моделей теплового излучения среды и блоково-разломных структур для решения геологических, техногенных и экологических задач. Развитие технологии дистанционного тепловизионного зондирования Земли (ДТЗЗ) открывает новые возможности в области практической геологии. Изучение естественного теплового поля (ТП) позволяет расширить представление о геотермическом строении осадочного чехла и кристаллического фундамента, провести дифференциацию геологических объектов, подтвердить практическую направленность геофизического метода при поисках полезных ископаемых и в целом внести вклад в дальнейшее развитие науки о Земле.

С учетом вышеизложенного тема диссертации, направленная на решение вопросов программного и методического обеспечения ДТЗЗ, включая разработку моделей геотермического поля, алгоритмов и программ по обработке космических снимков, тест ирования технологии путем интерпретации материалов Южно-Татарского (ЮТС) и Токмовского сводов, является актуальной.

Цель и задачи исследования

Основной целью работы является повышение точности и результативности метода тепловизионного зондирования геологических сред путем разработки способов математического моделирования потока эндогенного теплового излучения Земли.

Цель работы достигнута решением следующих задач:

1. Создание региональных и локальных тепловых моделей на основе тепловизионных космических снимков, обеспечивающих уточнение представлений о геофизическом строении Земли.

2. Разработка эффективных алгоритмов расчета параметров объемных моделей плотности потока теплового излучения геологической среды и блоково-разломных структур.

3. Анализ алгоритмов, используемых при построении тепловых моделей земной коры, и развитие методики геологической интерпретации материалов.

4. Разработка программы решения обратной задачи ДТЗЗ, реализующая подход преобразования поля в тепловые параметры среды на заданных глубинах и характеризующаяся быстродействием и высокой формализацией решения.

5. Оценка возможностей метода в различных условиях Волго-Уральского региона путем расчета тепловых моделей и определения их связи с основными геологическими структурами.

Научная новизна результатов, выносимая на защиту

1. На основе детального исследования теоретических и практических аспектов дистанционной тепловизионной съемки разработаны модели теплового поля для градиентных сред и блоково-разломных структур. Алгоритмы обработки изображений теплового ИК диапазона, основанные на пространственной и частотной фильтрации поля, позволяют рассчитывать характеристики объемных моделей ТП с целыо изучения геофизического строения Земли.

2. Разработана методика непрерывного тепловизионного зондирования с использованием космических систем наблюдения при различном пространственном разрешении съемки, позволяющая при высокой плотности аномалий потока теплового излучения повышать точность геофизической интерпретации при оценке характера неоднородности среды и отдельных параметров геологических структур.

3. Разработан программный комплекс, реализующий методику и алгоритмы обработки тепловизионных изображений и обеспечивающий расчет интегральных и дифференциальных характеристик потока ТП с формированием геотермических трехмерных моделей, карт и разрезов.

4. Выявлены статистически значимые связи между моделями ТП и структурами земной коры Татарского и Токмовского сводов. Развиваемый методический подход изучения глубинных моделей обеспечивает выявление новых геодинамических активных зон.

Достоверность полученных результатов подтверждена корректностью применения математического аппарата, численными экспериментами, сопоставлением с данными сейсмики, электрометрии и каротажа глубоких скважин, а также результатами использования материалов диссертации и программного обеспечения при внедрении.

Фактическая основа работы

В диссертации автором использованы материалы прикладных исследований, проводимых компанией «ТРАНС-СЕРВИС» (г.Кириши), фондовые космические изображения, получаемые со спутников «ЬапсЬа!;-ТМ/ЕТМ+», «Тегга/Ациа-МОЭК». В рамках практического изучения геологических сред использованы материалы региональных и детальных геофизических работ на Татарском и Токмо веком сводах по программам Министерства природных ресурсов РФ и крупных нефтяных компаний.

Практическое значение работы

Разработана методика и программный комплекс

Т11егто1та§еРгосе881г^ у2.0» для получения эффективных по точности геотермических моделей. Рассчитанные многочисленные тепловые модели обеспечивают, по сравнению с ранее применяемыми геофизическими методами, более высокий уровень понимания современного геолого-тектонического строения среды, повышают эффективность геологоразведочных работ в Волго-Уральском регионе. Неоспоримым преимуществом методики является сочетание высокой информативности результатов при покрытии больших территорий и детальности изучения Земли. Практическая значимость работы защищена двумя патентами и подтверждена двумя актами о внедрении научных разработок в ЗАО «Экотехнологии» (Россия) и компании «ТП-Ю8А» (Испания).

Апробация работы и публикации

Основные результаты работы обсуждались на 10 международных научных конференциях, которые проводились в КГУ (г. Казань 2007-2011), СПбГУ (г. Санкт-Петербург 2008, 2010), РГУНГ (г. Москва, 2009), РЖИ РАН (г. Москва, 2010).

По теме диссертации опубликовано 17 работ, в том числе 6 статей в журналах из Перечня ВАК, получено два патента на изобретение (№2421762 и №2428722).

Структура и объем работы

Диссертация состоит из введения, четырех разделов и заключения; общий объем работы 148 страниц текста, включая 52 рисунка, 4 таблицы и 119 библиографических наименований.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

1. На основе теоретических материалов обоснована экспериментальная применимость дистанционной тепловизионной инфракрасной съемки с помощью КА «Landsat-7», «Landsat-5», «Terra» в построении геотермических моделей земной коры. В рамках реализации метода сформулированы требования к снимкам с различным пространственным разрешением; выполнение последних повышает качество исходного материала, обеспечивая детальность отображения геологических объектов с интервалом 60 м, превосходя МТЗ в 6 - 10 раз.

2. Для ДТЗЗ предложены эффективные алгоритмы расчёта объемных моделей плотности потока теплового излучения геологической среды на основе тепловизионного изображения с использованием комплекса методов фильтрации («Гаусс», «Блоково-разломная структура»). Показано, что вычисление поля в рамках градиентных сред с нахождением параметров квадратных масок на основе окружности, значительно повышает качество построения карт-срезов и разрезов. Впервые реализовано непрерывное зондирование Земли с использованием спутников «Landsat» до глубины 12 км и «Terra» - 50 км, что сопоставимо с магнитотеллурическим и сейсмическим зондированием.

3. Предложен алгоритм построения моделей плотности потока теплового излучения на основе вейвлет-преобразования в рамках горизонтально-слоистых сред. Наилучшая локализация объекта с погрешностью 1,7% в двухмерном пространстве достигнута при использовании вейвлетов Гаусса и Койфмана второго порядка.

4. Разработанная методика интерпретации тепловизионных моделей позволяет на на уровне значимости а=0.1 с погрешностью не более 8,2% выявлять термодинамические неоднородности природного или искусственно созданного поля (Ашальчинское месторождение природных битумов).

В результате процедуры преобразования регионального и локального поля для заданных глубин интерпретатор получает возможность детального изучения геологического строения горизонтов осадочного чехла и кристаллического фундамента (зон сжатия, растяжения и разуплотнения пород), выделения кольцевых структур, зон тектонических нарушений (разломов), участков флюидоперетоков в проницаемых и флюидонакопления в пористых средах.

5. Разработан программный комплекс «ТЬегто1гт^еРгосе88^ у2.0», реализующий методику и алгоритмы обработки тепловизионных изображений, и обеспечивающий расчет теплового поля по снимкам, представленным в различных графических форматах, визуализацию в виде двух- и трехмерных моделей, включая горизонтальные срезы, вертикальные разрезы и их дифференциальные характеристики. Работоспособность его проверена путем расчета теоретических моделей тепловых полей и реальных геологических сред. Погрешность моделей теплового поля составила по сравнению с данными КС скважин 2%, а для других геофизических методов до 10%.

6. Выполнен анализ многочисленных геотермических моделей Волго-Уральского региона и установлена их взаимосвязь с геофизическими полями, выявлены корреляционные связи между геологическими структурами и моделями характеризующими изменения плотности потока теплового излучения. Получаемая информация позволяет снизить в 5 раз сроки геологоразведочных работ при поиске полезных ископаемых.

При детальном рассмотрении космических синтезированных снимков в пределах Южно-Татарского и Токмовского сводов установлены закономерности в структурной форме эндогенного поля. При сравнении карт-срезов и разрезов с большим числом объектов различной протяженности, часто весьма интенсивных, освещающих строение земной коры на всю ее толщину, было установлено, что своды центральной части региона, обладающие относительно высокой плотностью потока теплового излучения, разделены холодными врезами, насыщенными низкотемпературным флюидом. Кроме того, регион характеризуется резко выраженной гетерогенностью, со сложным пространственным распределением интенсивно расслоенных по различным направлениям и тепловой прозрачностью зон, дискретностью и ш гриховатостью среды.

7. Теоретическое обоснование, разработка и апробация метода позволяют рекомендовать новую техноло1 ию ДТЗЗ к широкому использованию в Волго-Уральском регионе. В отличие от электро- и гравиразведки, ДТЗЗ выявляет опорные горизонты осадочного чехла и кристаллического фундамента с погрешносило до 4,5%, что в 2 раза превосходит по точности наземные методы. По сравнению с ними дистанционное зондирование снижает стоимость поисково-разведочных У работ на 1 км в среднем в 10 раз (с 30 до 3 тыс.рублей) при сохранении или повышении информативности материала.

1. Абчук В.А., Суздаль В.Г. Поиск объектов. М.: Советское радио, 1977.

2. Алеев P.M., Овсянников В.А., Чепурский В.Н. Воздушная тепловизионная аппаратура для контроля пефтепродуктопроводов. М.: Недра, 1995. 160 с.

3. Артюшков Е.В. Основные результаты в области изучения явлений внутри литосферных плит // Динамика и эволюция литосферы. М.: Б. и., 1986. С. 33^16.

4. Астафьева Н.М. Вейвлет-анализ: основы теории и примеры применения //УФН. 1996. Т. 166. № U.C. 1145-1170.

5. Атанбаев С. А. Об одном устойчивом методе обратной задачи теплопроводности // Вычислительные технологии. 2000. Т. 5. № 3. С. 3 -10.

6. Базаров И.П. Термодинамика. М.: Высшая школа, 1991. 376 с.

7. Базарский О.В. Вероятность правильного распознавания изображений как критерий качества систем распознавания образов // Радиотехника и электроника. 1983. № 9 (28). С. 1860-1862.

8. Бек Дж., Блакуелл Б., Сент-Клэр Ч., мл. Некорректные обратные задачи теплопроводности: Пер. с англ. М.: Мир, 1989. 312 с.

9. Белов В.В. , Молчунов Н.В., Протасов К.Т. Восстановление космических снимков Земли с использованием картографической информации // Оптика атмосферы и океана. 1997. № 7 (10). С. 800-805.

10. Брайс K.P., Феннема К.Л. Анализ сцепы при помощи выделения областей // Интегральные роботы. Вып. 2. М.: Мир, 1975. С. 136-160.

11. Брамсон М.А. Инфракрасное излучение нагретых тел. М.: Наука, 1964.

12. Брюханов В.Н., Буш В.А., Глуховский В.З. |и др. Кольцевые структуры континентов Земли. М.: Недра, 1987. 184 с.

13. Вавилов В.П. Тепловые методы неразрушающего контроля. М.: Машиностроение, 1991. 240 с.

14. Ваганов В.И., Иванкин П.Ф., Кропоткин П.Н. и др. Взрывные кольцевые структуры щитов и платформ. М.: Наука, 1985. 200 с.

15. Валеев С.Г. Регрессионное моделирование при обработке данных. 2-е изд., испр. и доп. Казань: ФЭН, 2001. 296 с.

16. Вапник В.Н. Восстановление зависимостей по эмпирическим данным. М.: Наука, 1979. 448 с.

17. Викулин A.B. Физика Земли и геодинамика. Учебное пособие для геофизических специальностей вузов. Петропавловск-Камчатский: Изд-во КамГУ им Витуса Беренга, 2008. 230 с.

18. Виноградов Б.В. Аэрокосмический мониторинг экосистем. М.: Наука, 1984. 320 с.

19. Гаврилов В.Р. и др. Кратные и криволинейные интегралы // Элементы теории поля: учебник для вузов; под ред. B.C. Зарубина, А.П. Крищенко. М.: Изд-во МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2001. 492 с.

20. Гарбук C.B., Гершензон В.Е. Космические системы дистанционного зондирования Земли. М.: Изд-во «А и Б», 1997. 296 с.

21. Гонсалес Р., Вудс Р. Цифровая обработка изображений. М.: Техносфера, 2005. 1072 с.

22. Гонсалес Р., Вудс Р., Эддинс С. Цифровая обработка изображений в среде MATLAB. М.: Техносфера, 2006. 616 с.

23. Горный В.И., Степанов И.В. Комплексирование тепловой многоспектральной и аэромагнитной съёмок при решении прогнозно-поисковых задач // Разведка и охрана недр. 2001. № 9. С. 39- 42.

24. Гравиразведка. Справочник геофизика / Под ред. Е.А. Мудрецовой. М.: Недра, 1981. 397 с.

25. Гуревич И.Я., Шифрин К.С. Отражение видимого и ИК излучения нефтяными пленками на море // Оптические методы изучения океанов и внутренних водоемов. Новосибирск: Наука, 1979. С. 166-183.

26. Гутенберг Б. Физика земных недр. М.: ИЛ, 1963. 264 с.

27. Дейвис Ш.М., Ландгребе Д.А., Филипс У.Л. и др. Дистанционное зондирование: количественный подход: пер. с англ. / под ред. Ф. Свейна. М.: Недра, 1983.415 с.

28. Детлаф A.A., Яворский Б.М. Курс физики: учеб. пособие для студ. вузов. 4-е изд., испр. М.: Академия, 2003. 720 с.

29. Джемисон Дж.Э. и др. Физика и техника инфракрасного излучения. М.: Советское радио, 1965. 644 с.

30. Добеши И. Десять лекций по вейвлетам. Ижевск: НИЦ «Регулярная хаотическая динамика», 2001. 464с.

31. Драгунов A.A. Роль планетарной трещи но ватости при формировании Волго-Уральской нефтегазоносной провинции. Казань: Новое знание, 2006. 136 с.

32. Дубнищев Ю.Н. Колебания и волны: учеб. пособие для вузов. 2-е изд., испр. и доп. Новосибирск: Изд-во Сибир. ун-та, 2004. 328 с.

33. Дуда Р., Харт П. Распознавание образов и анализ сцен: пер. с англ. Г.Г. Вайнштейна, A.M. Васьковского / под ред. В.Л. Стефанюка. М.: Мир, 1976. 511 с.

34. Егоров В.И. Применение ЭВМ для решения задач теплопроводности. Учебное пособие. СПб: СПб ГУ ИТМО, 2006. 77 с.

35. Жарков В.Н., Трубицын В.П., Самсоненко JI.B. Физика Земли и планет. Фигуры и внутреннее строение. М.: Наука, 1971. 384 с.

36. Иродов И.Е. Волновые процессы^ Основные законы: учеб. пособие для вузов. 2-е изд., доп. М.: БИНОМ, 2006. 263 с.

37. Каримов K.M., Валеев С.Г., Еронина Е.В. Оценка нефтеперспективности структур в Мелекесской впадине по электромагнитным зондированиям //Георесурсы. 2005. №2(7). С. 41-47.

38. Каримов K.M. и др. Изучение геологического строения Сурского прогиба Токмовского свода (Нижегородская, Пензенская области, республики Чувашская и Мордовия) на основе интерпретации результатов дистанционной термометрической съемки. Казань: ИАКП, 2007.

39. Каримов K.M., Еронина Е.В., Мухамадиев P.C. Электропроводность земной коры по геотраверсу Татсейс-2003 // Углеводородный потенциал фундамента молодых и древних платформ: материалы междунар. науч. конф. Казань: Изд-во КГУ, 2006. С. 118-120.

40. Каримов K.M., Каримова Л.К., Онегов В.Л. и др. Дистанционный тепловизионный метод при разведке подземных вод в Испании // Геология, геофизика и разработка нефтяных и газовых месторождений. 2010. №10. С. 24-31.

41. Каримов K.M., Онегов В.Л., Кокутин С.Н. и др. Дистанционное тепловизионное зондирование Земли при решении геологических задач //Георесурсы. 2009. №1 (29). С. 38-42.

42. Каримов K.M., Онегов В.Л., Кокутин С.Н. и др. Авиационное тепловизионное зондирование геологической среды // Геология, геофизика и разработка нефтяных и газовых месторождений. 2009. №5. С. 24-31.

43. Каримов K.M., Онегов В.Л., Кокутин С.Н. и др. Космическое тепловизионное зондирование континентального шельфа морей //

44. Геология, геофизика и разработка нефтяных и газовых месторождений. 2010. №2. С. 8-15.

45. Каримов K.M., Онегов B.JI., Соколов В.Н. и др. Оценка экологического риска зоны отдыха «Винновская роща» г. Ульяновска по данным дистанционного зондирования Земли // Российский геофизический журнал. 2009. №№ 47-48. С. 109-114.

46. Карслоу У., Егер Д. Теплопроводность твердых тел. М.: Наука, 1964.

47. Касперски К. Техника оптимизации программ. Эффективное использование памяти . СПб.: БХВ-Петербург, 2003. 464 с.

48. Кашкин В.Б. , Сухинин А.И. Дистанционное зондирование Земли из космоса. Цифровая обработка изображений: учеб. пособие. М.: Логос, 2001. 264 с.

49. Кокутин С.Н., Сабиров А.Т., Онегов B.JI. Применение космических снимков при оценке развития эрозии в природных ландшафтах Прикамья // Вестник Казанского ГАУ. 2008. №1 (7). С. 132-137.

50. Космическая информация в геологии / Коллектив авторов. М.: Наука, 1983. 536 с.

51. Космогеология СССР. М.: Недра, 1987. 240 с.

52. Кронберг П. Дистанционное изучение Земли: Основы и методы дистанционных исследований в геологии: пер. с нем. М.: Мир, 1988.

53. Кубо Р. Термодинамика. М.: Мир, 1970. 304 с.

54. Липаев A.A., Гуревич В.М., Липаев С.А. Тепловые свойства горных пород нефтяных месторождений Татарстана. Казань: КМО, 2001. 205 с.

55. Липаев A.A., Хисамов P.C., Чуганов В.А. Теплофизика горных пород нефтяных месторождений. М.: Недра, 2003. 304 с.

56. Ллойд Дж. Системы тепловидения. М.: Мир, 1978. 414 с.

57. Луканин В.Н., Шатров М.Г., Камфер Г.М. и др. Теплотехника. М.: Высш. шк., 2000. 671 с.

58. Магниторазведка. Справочник геофизика / Под ред. В.Е. Никицкого, Ю.С. Глебовского. М.: Недра, 1980. 367 с.

59. Магницкий В.А. Внутреннее строение и физика Земли. М.: Недра, 1965.

60. Мандель И.Д. Кластерный анализ. М.: Финансы и статистика, 1988. 176 с.

61. Международный тектонический словарь / Под ред. Дж. Денниса, Г. Муравски, К. Вебера. М.: Мир, 1982. 142 с.

62. Методы компьютерной обработки изображений / гл. ред. В.А. Сойфер. 2-е изд., испр. М.: ФИЗМАТ ЛИТ, 2003. 784 с.

63. Миллер В. , Миллер К. Аэрофотогеология: пер. с англ. В.М. Воеводы, A.B. Ильина / под ред. Г.Ф. Лунгерсгаузена. М.: Мир, 1964. 291 с.

64. Мухамедяров Р.Д. Метод видеотепловизионной генерализации его аэрокосмическое аппаратурное оснащение // Интервал. 2002. № 9 (44) . С. 59-62.

65. Осадчий В.Г., Лурье А.И., Ерофеев В.Ф. Геотермические критерии нефте-газоносности недр. Киев: АН УССР, 1976. 142 с.

66. Петухов А.П. Введение в теорию базисов всплесков. СПб.: Изд-во СПбГТУ, 1999. 132 с.

67. Претт У. Цифровая обработка изображений: в 2 кн. М.: Мир, 1982. 670 с.

68. Протасов К.Т., Артамонов Е.С. Восстановление космических снимков подстилающей поверхности Земли на участках затенения дымкой ифрагментами облаков // Оптика атмосферы и океана. 1997. № 12 (12). С. 1140-1145.

69. Путятин Е.П., Аверин С.И. Обработка изображений в робототехнике. М: Машиностроение, 1990. 320 с.

70. Радиолокация поверхности Земли из космоса. Исследование морской поверхности, ледяного и ледникового покровов с помощью спутниковой радиолокационной станции бокового обзора / JI.M. Митник и др.. Л.: Гидрометеоиздат, 1990. 200 с.

71. Смит А. Прикладная ИК-спектрометрия: пер.с англ. М.: Мир.1982. 328 с.

72. Соколова И.П. Региональные комплексные геофизические работы и геохимические исследования в пределах Сурского прогиба Токмовского свода (Нижегородская, Пензенская области, Республики Чувашия и Мордовия). Саратов: ФГУП НВНИИГГ, 2009.

73. Сонин Г.В. Теплофизические свойства почвогрунтов и температуры нейтрального слоя территории СНГ // Георесурсы. 2001. №1 (5). С.41-44.

74. Танана В.П., Худышкина Е.В. Решение обратной задачи для уравнения теплопроводности методом установления // Известия Челябинского научного центра. 2005. №2(28). С. 1 3.

75. Таубкин И.И., Тришенков М.А. Предельная чувствительность и информативность тепловизоров и других оптико-электронных преобразователей изображения // Оптический журнал. 1996. № 6.С. 18-41.

76. Тектоника и геодинамика // Планета Земля: энциклоп. справочник. СПб.: ВСЕГЕИ, 2004. 652 с.

77. Техническое зрение роботов / отв. Ред. Ю.Г. Якушенкова. М.: Машиностроение, 1990. 300 с.

78. Тихонов А.Н., Арсенин В.Я. Методы решения некорректных задач: 2-е изд. М.: Наука, 1979. 288 с.

79. Тихонов А.Н., Самарский A.A. Уравнения математической физики. М.: Наука, 1977. 735 с.

80. Ту Дж., Гонсалес Р. Принципы распознавания образов: пер с англ. И.Б. Гуревича / под ред. Ю.И. Журавлева. М.: Мир, 1978. 413 с.

81. Ухов Б.В., Скитева JI.H., Митянина Г.И. Критерий сравнения тепловизоров и оптико-механических сканирующих устройств // Оптико-механическая промышленность. 1983. № 6. С. 20-24.

82. Файн B.C. Опознавание изображений. М.: Наука, 1970. 299 с.

83. Фихтенгольц Г.М. Курс дифференциального и интегрального исчисления: в 3 т. М.: ФИЗМАТ ЛИТ, 2001.

84. Форсайт Д., Понс Ж. Компьютерное зрение. Современный подход: пер. с англ. М.: Вильяме, 2004. 928 с.

85. Фу К. Структурные методы в распознавании образов: пер. с англ. Н.В. Завалишина, C.B. Петрова, Р.Л. Штейна / под ред. М.А. Айзермана. М.: Мир, 1977. 320 с.

86. Фукунага К. Введение в статистическую теорию распознавания образов: пер. с англ. М.: Наука, 1979. 368 с.

87. Хайкин С. Нейронные сети: полный курс: пер. с англ. 2-е изд. М.: Вильяме, 2006. 1104 с.

88. Хисамов P.C. Опыт ОАО «Татнефть» в добыче высоковязких битуминозных нефтей // Повышение нефтеотдачи пластов на поздней стадии разработки нефтяных месторождений и комплексное освоение высоковязких нефтей и природных битумов. Казань, 2007. С. 17-21.

89. Хисамов P.C., Войтович Е.Д. и др. Тектоническое и нефтегеологическое районирование территории Татарстана. Казань: ФЭН, 2006. 328 с.

90. Христофорова Н.Н. Конвективные ячейки в мантии и тепловой поток // Георесурсы. 2001. №1 (5). С. 20-27.

91. Христофорова Н.Н., Непримеров Н.Н., Христофоров А.В. и др. Тепловой режим и оценка перспектив нефтегазоносное™ приволжского региона. // Георесурсы. 2004. №1(15). С. 24-27.

92. Христофорова Н.Н., Христофоров А.В., Муслимов Р.Х. К вопросу о протяженности разуплотненных зон в кристаллическом фундаменте // Георесурсы. 2004. №1 (15). С. 41-44.

93. Шейдеггер А. Основы геодинамики. М.: Недра, 1987. 384 с.

94. Юдахин Ф.Н., Щукин Ю.К., Макаров В.И. Глубинное строение и современные геодинамические процессы в литосфере ВосточноЕвропейской платформы. Екатеринбург: УрО РАН, 2003. 299 с.

95. Яковлев А.Н. Введение в вейвлет-преобразования: Учеб. пособие. Новосибирск: Изд-во НГТУ, 2003. 104 с.

96. Bressloff Р.С, Stark J. Neural networks, learning automata and iterated function systems // Fractals and Chaos / Eds.: A. J. Crilly et al.. 1991. Springer-Verlag. P. 145-164.

97. Chander G., Markham B.L., Helder D.L. Summary of current radiometric calibration coefficients for Landsat MSS, TM, ETM+, and EO-1 ALI sensors // Remote Sensing of Environment. 2009. Vol. 113. № 5. P. 893-903.

98. COMSOL Multiphysics Simulation Software COMSOL Электронный ресурс. URL: http://www.comsol.com/products/multiphysics (дата обращения: 28.12.2010).

99. Data Type Ranges Электронный ресурс. // MSDN Library. http://msdn.microsofit.com/en-us/library/s3f49ktz.aspx (дата обращения: 10.09.2009).

100. Engel J.L. Thematic mapper an interim report on anticipated performance // AIAA Sensor systems for 80's Conference. 1980. P. 25-37.

101. Hoffman R.R., Markman A.B. Interpreting Remote Sensing Imagery: Human Factors. CRC, 2001. 304 p.

102. Karimov K.M., Eronina E.V., Feldman I.S. Distinctive Structural Features of the Tatarstan Arch According to Geophysical Data // Georesources. 2007. №2(10). P. 33-36.

103. Memory Limits for Windows Releases Электронный ресурс.// MSDN Library. http://msdn.microsoft.com/en-us/library/aa366778(VS.85).aspx (дата обращения: 10.09.2009).

104. MODIS Products Table Элеюронный ресурс. URL: https://lpdaac.usgs.gov/lpdaac/products/modisproductstable (дата обращения: 17.10.2010).

105. Stark J. Iterated function systems as neural networks // Neural Networks. 1991. №4. P. 679-690.

106. Teillet P. M, Guindon В., Goodeonugh D. G. On the slope-aspect correction of multispectral scanner data // Can. J. Remote Sens. 1982. Vol. 8, P. 84-106.

107. The ASTER User Handbook Электронный ресурс. URL: http://asterweb.jpl.nasa.gov/content/03data/04Documents/asteruserguide v2.pdf (дата обращения: 17.10.2010).

108. The Landsat-7 Science Data User's Handbook ¡Электронный ресурс. URL: http://landsathandbook.gsfc.nasa.gov/handbook.html (дата обращения: 17.10.2010).

109. Using File Mapping Электронный ресурс.// MSDN Library. http://msdn.microsoft.com/en-us/library/aa366883(VS.85).aspx (дата обращения: 10.09.2009).