發(fā)布時間：2021-08-25 06:33

　　對油田儲層參數(shù)及開采量進行反演,可以及時掌握油田的儲層狀態(tài)及開采量變化,有效監(jiān)控儲層的健康和安全。目前國內(nèi)對于油田儲層參數(shù)反演的研究較少。以遼河油田最大的采油廠——曙光采油廠為研究對象,采用2007年1月—2010年9月的21景L波段ALOS/PALSAR數(shù)據(jù),使用StaMPS （stanford method for persistent scatterers）技術(shù)提取該區(qū)域的形變結(jié)果,并以此為觀測量,分別使用Mogi模型和橢球模型對儲層參數(shù)進行反演和分析,并與經(jīng)典的Okada模型的反演結(jié)果進行對比。結(jié)果表明:①曙光采油廠沉降顯著,監(jiān)測周期內(nèi)最大沉降速率高達-189. 6 mm/a,最大累積沉降量約為750 mm,沉降面積約為28 km²;②與Okada模型和Mogi模型相比,橢球模型反演的儲層深度精度最高,且模擬的形變結(jié)果與觀測形變結(jié)果最吻合,說明橢球模型的反演結(jié)果更可靠,更適用于該油田儲層參數(shù)的反演。本研究可為InSAR油田沉降監(jiān)測及儲層參數(shù)反演提供科學參考。 

【文章來源】：國土資源遙感. 2020,32(01)北大核心CSCD

【文章頁數(shù)】：7 頁

【部分圖文】：

研究區(qū)域范圍

本文采用時序InSAR技術(shù)中的StaMPS技術(shù)對研究區(qū)域進行沉降監(jiān)測。StaMPS技術(shù)由斯坦福大學的Hooper[14]提出，其主要思想是依據(jù)干涉相位穩(wěn)定性和空間相關(guān)性分析提取PS點目標，并且通過時空三維相位解纏探測出相位整周模糊度，然后依次去除數(shù)字高程模型(digital elevation model,DEM)誤差、大氣延遲、軌道誤差和噪聲等干擾相位，最終獲得可靠的形變信息。具體的數(shù)據(jù)處理流程如圖2所示。假設(shè)有N+1景影像，首先選取整體相干性最優(yōu)的影像作為公共主影像，將其他影像配準到該主影像的格網(wǎng)空間內(nèi)，并且分別與主影像形成干涉對;然后進行干涉、去平和去地形處理;同時，基于振幅信息通過Ferretti等[10]提出的振幅離差指數(shù)閾值方法提取出PS候選點，對這些PS候選點進行相位分析和噪聲計算，得到PS點集;針對PS點上的相位，對空間不相關(guān)誤差進行估計和剔除，再對更新后的PS點相位進行時空三維解纏;最后，根據(jù)大氣延遲、軌道誤差和噪聲在時間域和空間域的不同特征，通過時空濾波對解纏相位進行分解，獲得最終的形變結(jié)果。本文在實際的數(shù)據(jù)處理中，綜合考慮時空基線及多普勒效應(yīng)的影響，選取2009年12月24日獲取的影像作為公共主影像，其他的20景影像分別與該主影像配準，進行差分干涉得到20個干涉圖，時空基線分布如圖3所示。其中，紅色三角形表示主影像，黑色三角形表示從影像。從圖3中可以看出大部分干涉對的空間基線分布在2 000 m以內(nèi)，說明主影像的選取是可靠的。

本文在實際的數(shù)據(jù)處理中，綜合考慮時空基線及多普勒效應(yīng)的影響，選取2009年12月24日獲取的影像作為公共主影像，其他的20景影像分別與該主影像配準，進行差分干涉得到20個干涉圖，時空基線分布如圖3所示。其中，紅色三角形表示主影像，黑色三角形表示從影像。從圖3中可以看出大部分干涉對的空間基線分布在2 000 m以內(nèi)，說明主影像的選取是可靠的�；谒固垢４髮W開發(fā)的StaMPS軟件，提取研究區(qū)域的形變速率結(jié)果如圖4所示，其中形變速率區(qū)間為[-189.6,23.0]mm/a，與孫赫等[3]的研究結(jié)果高度一致。在722.63 km2的研究區(qū)域內(nèi)，總共探測出105 174個PS點，PS點密度約為146點/km2。由圖4可知，整個研究區(qū)域內(nèi)存在2個沉降漏斗，分別為圖4中A和B區(qū)域。其中，A區(qū)域為曙光采油廠，B區(qū)域為歡喜嶺采油廠。除此之外，其他區(qū)域無明顯沉降現(xiàn)象，這表明該區(qū)域整體較為穩(wěn)定，沉降主要由油田石油開采所致。

【參考文獻】：
期刊論文
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博士論文
[1]黃河三角洲地面沉降時序InSAR技術(shù)監(jiān)測與地下流體開采相關(guān)性分析[D]. 劉一霖.中國科學院研究生院(海洋研究所) 2016



本文編號：3361592