Результаты аэромагниторазведки с использованием беспилотного воздушного судна на Ромашкинском месторождении углеводородов

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Целью представленного исследования являлось проведение на Ромашкинском нефтяном месторождении (Республика Татарстан, Россия) съемки индукции магнитного поля с применением беспилотного воздушного судна по профилю длиной 68 км 320 м. В качестве беспилотного летательного аппарата использовался электрический гексокоптер DJI Matric 600Pro. Схема проведения съемки заключалась в следующем: маршрут во время полета состоял из трех параллельных залетов (основных профилей) и одного пересекающего залета (перпендикулярный профиль). Расстояние между соседними параллельными залетами составляло 100 м. Пересекающий профиль был необходим для проведения увязки основных профилей относительно друг друга. Каждый полевой день полетные задания строились таким образом, чтобы профили перекрывались с соседними вылетами величиной не менее 100 м и траектория движения совпадала с предыдущим вылетом. Для оптимизации процесса для двух соседних вылетов выбиралась одна точка взлета/посадки. Максимум за одну съемку в течение 20–25 мин беспилотное воздушное судно с магнитометром покрывало профиль величиной, равной 1,25 км. Максимальная величина полета (от момента взлета до момента посадки) не превышала 6–6,5 пог. км. Рассмотренная в работе методика позволила покрывать 45 пог. км на протяженном участке даже в сложных погодных условиях (дождь и порывы ветра 8–12 м/с). Итоговая среднеквадратичная погрешность данной съемки составила ±4,7 нТл. В результате проведенной съемки было получено три профиля со значением индукции магнитного поля на протяженном участке. В итоге наблюдалась хорошая корреляционная зависимость между аэромагнитной съемкой с данными блокового строения фундамента (по данным геоморфологического анализа) с локальной компонентой кристаллического фундамента. Алтунино-Шунакский разлом уверенно проявился в магнитном поле в виде положительной аномалии с амплитудой ≈60 нТл.

Об авторах

Б. М. Насыртдинов

Казанский (Приволжский) федеральный университет

Email: Bulat.Nasyrtdinov@kpfu.ru
ORCID iD: 0000-0002-6359-9159

А. В. Старовойтов

Казанский (Приволжский) федеральный университет

Email: Alexander.Starovoytov@kpfu.ru
ORCID iD: 0000-0003-0584-1733

М. М. Хамиев

Казанский (Приволжский) федеральный университет

Email: MMHamiev@kpfu.ru

Список литературы

  1. Пат. № 172078, Российская Федерация, МПК B64C 39/02. Комплекс для беспилотной аэромагниторазведки / А.В. Паршин. Заявл. 19.07.2016; опубл. 28.06.2017. Бюл. № 19.
  2. Bian J., Wang X., Gao S. Experimental aeromagnetic survey using a rotary-wing aircraft system: a case study in Heizhugou, Sichuan, China // Journal of Applied Geophysics. 2021. Vol. 184. P. 104245. https://doi.org/10.1016/j.jappgeo.2020.104245.
  3. Cunningham M., Samson C., Wood A., Cook I. Aeromagnetic surveying with a rotary-wing unmanned aircraft system: a case study from a zinc deposit in Nash Creek, New Brunswick, Canada // Pure and Applied Geophysics. 2018. Vol. 175. P. 3145–3158. https://doi.org/10.1007/s00024-017-1736-2.
  4. Lefebvre R. Introduction to UAV systems for geophysical mapping // SEG International Exposition and 87 th Annual Meeting. Houston, 2017.
  5. Цирел В.С., Кузнецова А.В. Аэромагнитометрия XXI века // Палеомагнитность и магнетизм горных пород: палеомагнетизм и магнетизм горных пород: теория, практика, эксперимент: материалы семинара (г. Москва, 9 –12 ноября 2015 г.). Москва, 2015. С. 252–258.
  6. Sakovskaya A.V., Luhmanov V.L., Demchenko N.V., Kuranov V.A. The successful use of UAV with quantum magnetometer for the mapping // Engineering Geophysics 2017: proc. 13 th conf. Kislovodsk, 2017. P. 1–6. https://doi.org/10.3997/2214-4609.201700373.
  7. Li H., Ge J., Dong H., Qiu X., Luo W., Liu H., et al. Aeromagnetic compensation of rotor UAV based on least squares // 37 th Chinese Control conf. Wuhan, 2018. P. 10248–10253. https://doi.org/10.23919/ChiCC.2018.8483068.
  8. Юрчук А.Ю., Сапунов В.А., Нархов Е.Д., Сергеев А.В., Васькин Н.М. Опыт составления сводных карт магнитного поля по данным наземных съемок и съемок БПЛА // Вопросы теории и практики геологической интерпретации гравитационных, магнитных и электрических полей: Материалы 49-й сессии Междунар. семинара (г. Екатеринбург, 23–27 января 2023 г.). Екатеринбург, 2023. С. 414–417. EDN: CRVKSJ.
  9. Jordan B.R. Collecting field data in volcanic landscapes using small UAS (sUAS)/drones // Journal of Volcanology and Geothermal Research. 2019. Vol. 385. P. 231–241. https://doi.org/10.1016/j.jvolgeores.2019.07.006.
  10. Черкасов С.В. Состояние и перспективы беспилотной аэромагниторазведки // Науки о Земле: материалы Междунар. конф. (г. Ташкент, 22–23 ноября 2018 г.). Ташкент, 2018. С. 156–157. EDN: DZJJBU.
  11. Bell R. Comparison of gound magnetic and low altitude aeromagnetic data // SEG International Exposition and 87 th Annual Meeting. Houston, 2017.
  12. Наурзбаев А.М., Умирова Г.К., Berube P. Перспективы использования инновационных технологий в Казахстане при проведении аэромагниторазведки // E-Scio. 2020. № 5. С. 656–666. EDN: NDKQND.
  13. Walter C., Braun A., Fotopoulos G. High-resolution unmanned aerial vehicle aeromagnetic surveys for mineral exploration targets // Geophysical Prospecting. 2020. Vol. 68. Iss. 1. P. 334–349. https://doi.org/10.1111/1365-2478.12914.
  14. Jiang D., Zeng Z., Zhou S., Guan Y., Lin T. Integration of an aeromagnetic measurement system based on an unmanned aerial vehicle platform and its application in the exploration of the Ma’anshan magnetite deposit // IEEE Access. 2020. Vol. 8. P. 189576–189586. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2020.3031395.
  15. Li Z.-P., Gao S., Wang X.-B. New method of aeromagnetic surveys with rotorcraft UAV in particular areas // Chinese Journal of Geophysics. 2018. Vol. 61. Iss. 9. P. 3825 –3834. https://doi.org/10.6038/cjg2018L0588.
  16. Черкасов С.В., Стерлигов Б.В., Золотая Л.А. О возможности использования беспилотных летательных аппаратов для производства высокоточных измерений аномалий магнитного поля Земли // Вестник Московского университета. Серия 4. Геология. 2016. № 3. С. 17–20. https://doi.org/10.33623/0579-9406-2016-3-17-20. EDN: XHFHTN.
  17. Семенова М.П., Цирель В.С. Перспективы развития беспилотной аэрогеофизики // Разведка и охрана недр. 2016. № 8. С. 34–39. EDN: WHTQJB.
  18. Паршин А.В., Гребенкин Н.А., Морозов В.А., Ржевская А.К., Шикаленко Ф.Н. Первые результаты методических работ по применению беспилотных аэрогеофизических технологий на стадии поисков месторождений урана // Разведка и охрана недр. 2017. № 11. С. 59–64. EDN: YTHJUE.
  19. Parshin A.V., Morozov V.A., Blinov A.V., Kosterev A.N., Budyak A.E. Low-altitude geophysical magnetic prospecting based on multirotor UAV as a promising replacement for traditional ground survey // Geo-spatial Information Science. 2018. Vol. 21. Iss. 1. P. 67–74. https://doi.org/10.1080/10095020.2017.1420508.
  20. Malehmir A., Dynesius L., Paulusson K., Paulusson K., Johansson H., Bastani M., et al. The potential of rotary-wing UAV-based magnetic surveys for mineral exploration: a case study from central Sweden // The Leading Edge. 2017. Vol. 36. Iss. 7. P. 552–557. https://doi.org/10.1190/tle36070552.1.
  21. Nasyrtdinov B., Latipov R., Khassanov D., Popov M., Usmanov A. Assessment of the impact of unmanned aerial vehicles with different engine types on the MMPOS-1 magnetometer // 20 th International Multidisciplinary Scientific GeoConference SGEM 2020. Albena, 2020. P. 475–482. https://doi.org/10.5593/sgem2020/1.2/s05.061. EDN: QXSJQX.
  22. Геология Татарстана. Стратиграфия и тектоника / гл. ред. Б.В. Буров/ отв. ред. Н.К. Есаулова, В.С. Губарева, М.: ГЕОС, 2003. 402 с.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать


Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».