Углеводородное изучение глубинных континентальных окраин, использующее несейсмические методы (стр. 2 )

Рисунок 4. Схематическое представление изменения в форме радарного возвращенного сигнала из-за изменений в состояниях моря. Средний морской уровень (MSL) происходит на уровне 50% для случайного события (AB для спокойного моря) и являющийся результатом (CD для бурного моря) возвращенияе радарных сигналов. Черные и красные волнистые линии представляют спокойные и бурные морские поверхности, соответственно.

2. Исправления и редактирование: Некоторые исправления должны быть применены к диапазону высотомера, чтобы исправить эффекты окружающей среды, которые также воздействуют во время пути радарного импульса (например, тропосферные исправления) или высоту измеренной поверхности моря (например, приливно-отливные исправления). Пропуски данных, найденные в обоих влажных и сухих тропосферных исправлениях, могли вести к наклону в заключительном гравиметрическом решении. Эти пропуски были тщательно заполнены, используя или альтернативные источники, типа метеорологических моделей, или полиномиальные вставки. Для диапазона высотомера и приливно-отливных исправлений см. Fairhead и др. (2001b). До стадии редактирования, длинноволновое сферическое гармоническое определение геоида (EGM96) вычитается от высоты морской поверхности, чтобы дать остаточную высоту морской поверхности (RSSH). RSSH здесь полезен, поскольку это разрешает прямую визуализацию в течение редактирования и более устойчивое преобразованию геоида к силе тяжести. Автоматическое редактирование самых больших пиков данных было выполнено, используя несколько алгоритмов, которые проверяют градиенты между точками и алгоритмом наименьших квадратов, который выполняет статистический анализ данных в пределах окна. Это позволяет идентификацию самых плохих точек данных, которые превышают определенный пользователем порог. Эта стадия редактирования удаляет приблизительно 6% данных, большинство которых было расположено в высоких широтах где морской лед загрязняет данные. Повторяющееся ручное редактирование – процесс, отнимающий очень много времени, но необходимая стадия редактирования и выполняется до и после как определения геоида, так и гравиметрического преобразования, чтобы устранить ложные значения. Первоначально все спутниковые следы редактируются, используя компьютерное виуализирующее программное обеспечение, чтобы одновременно рассмотреть ряды 15 географически смежных орбитальных траекторий и удалить любые данные, которые являются явно противоречивыми со смежными следами. Как только начальное редактирование выполнено, данные уравнены, сгридированы и далее оценены в 2-хмерном виде, чтобы идентифицировать остающийся шум. Как только след с ложными данными идентифицирован, используется программное обеспечение визуализации спутникового следа, чтобы удалить связанный скачок. Этот процесс повторялся, пока весь существенный шум и скачки не были удалены.

3. Геоид к силе тяжести: Преобразование повторно выбранных высот поверхности моря к их гравитационному эквиваленту - сложный процесс. Высоты поверхности моря могут рассматриваться как высоты геоида. Мы использовали метод 'геоид к силе тяжести' предпочтительнее, чем метод 'по градиенту следа', используемый Sandwell и Smith (1997). Причинами были наша потребность произвести надежную модель геоида и факт, что матричная интерполяция на геоиде является более разумной, чем матричная интерполяция производной при наличии шума и где охват данных нерегулярен. Этот метод также даёт решение, которое является более изотропным в экваториальных областях. Этот процесс требовал применения методов выравнивания, чтобы уменьшить шум, ориентируемый по следу. Знаменательно, что это уменьшает эффект временных вариаций океанских потоков, которые не могут быть исправлены из-за их пространственной и временной изменчивости.

Рисунок 5 иллюстрирует метод 'геоид в силу тяжести' для Черного моря после выемки из 0.5° упомянутой модели геоида EGM96. Метод основан на удалении орбитальных ошибок без фильтрации данных. Это достигнуто первоначальным применением исправления ошибок по пересечениям и далее применением собственных методов GETECH микро-выравнивания.

Рисунок 5. Пример Черного моря метода 'геоид к силе тяжести' преобразования высот поверхности моря к силе тяжести, использующего микро-выравнивание, чтобы минимизировать ошибки высоты морской поверхности. Для всех иллюстраций теплые цвета (красные) - высокие или положительные аномалии, и холодные цвета (синие) - низкие или отрицательные аномалии.

Микро-выровненные высоты морской поверхности тогда преобразованы к силе тяжести, используя метод гравиметрического покрытия и сферическую FFT технику, используя ряд накладывающихся полос. Этим находится в сущности оператор вертикальной производной потенциального поля, приложенный к поверхности геоида. Гравитационный эквивалент упомянутой модели EGM96 тогда восстановливает в результате аномалию гравитационного поля в свободном воздухе.

Примеры решения

Чтобы оценивать улучшенное решение, мы сосредоточимся на примерах в ряде трудных областей данных.

Оффшорное устье реки Амазонки: Так как смежные орбитальные траектории не последовательны (они могут быть зарегистрированы в любое время до 12 месяцев обособленно), могут быть большие проблемы в картировании высот уровня моря в местах типа устьев главных речных систем, где изменяются соленость, температурные и сезонные уровни) потока, как сезонно, так и из года в год. Публичные региональные решения сохраняют ориентируемый по следу шум в этих областях до такой степени, что их данные имеют небольшую ценность.

GETECH преодолел эти проблемы при помощи технологии микро-выравнивания, которая является способной выравнять данные в этих проблематичных областях без любой потери информации высокой частоты. Рисунок 6 показывает последовательность стадий обработки от A) после выравнивания по пересечениям показывает обилие остаточной орбитальной ошибки, B) после микро-выравнивания, где присутствует только шум с короткой длиной волны (~5 км), C) преобразование в сиду тяжести и D) полная горизонтальная производная, которая хороша при идентификации любого остаточного орбитального шума (отсутствующего в этом решении).

Рисунок 6. Последовательность обработки стадий для получения карты аномалий в свободном воздухе (C) и ее полная горизонтальная производная (D).

Океанские потоки оффшорной Южной Африки: Океанские потоки проявляются как временное и пространственнео длинноволновое изменение высоты поверхности моря. Этот эффект иллюстрирован рисунком 7A, где пакет смежных RSSH следов обрезан океанским потоком. Следы на левой стороне изображения показывают влияние переходного потока, где смежные следы заметно отличаются в промежуточном звене к длинным волнам. В сопоставлении на следы справа рисунка 7A меньше воздействует поток и приблизительно параллельны. Когда эти следы просто гридируются вместе, это ведет к коротковолновому высокоамплитудному загрязнению шума поперек следов из-за сравнительно маленького расстояния, которое отделяет смежные следы.

Рисунок 7B показывает RSSH после выравнивания по пересечениям с океанским потоком, текущим ниже Мыса Африки, причиняющим полосу шумового загрязнения, простирающуюся приблизительно с востока на запад через центр изображения. Если эти несоответствия не разрешены до преобразования к силе тяжести, этот коротковолновый шум доминирует над заключительным гравиметрическим решением из-за эффекта применения вертикальной производной. Однако, осторожным применением технологии микро-выравнивания GETECH мы решили эти невязки океанских потоков без потери сигнала, смотри рисунок 7C.

Рисунок 7. Эффективное подавление сигнала океанского потока без потери коротковолнового решения (2" graticule для масштаба).

Прибрежное определение: заново выбирая 20 Hz ERS1 данные мы стали способны к отслеживанию изменчивости волны близко от берега так, чтобы ложные волны могли быть удалены до окончательного определения параметров волны и инверсии. Эти данные тогда были объединены с тщательно отредактированными Geosat 10 Hz данными, которые позволили нам отследить решения в пределах от 2 до 5 км побережья по сравнению с 50 км для публичных региональных решений. Хороший пример показан для N Sulawesi на рисунке 8, где определение наших спутниковых данных, таких как гравитационное поле в свободном воздухе или его полная горизонтальная производная, ясно видно. Это позволяет морским спутниковым данным быть более легко увязанными с береговыми гравиметрическими данными.

Рисунок 8. Улучшенное определение морского гравиметрического поля в пределах от 2 до 5 км от береговой линии

Магнитные данные глобальных континентальных окраин

Ценный источник данных, в основном малоиспользуемых, является большой объем публичных региональных магнитных данных, составленных NGDO (www. ngdc. noaa. gov) из широкого ряда академических, промышленных и государственных источников. После объединения с собственными данными имеется внушительное покрытие. GETECH в настоящее время перерабатывает эти публичные региональные данные для нефтедобывающей промышленности для области, подобной охваченной Глобальным гравиметрическим изучением континентальных окраин (Рисунок 1). Рисунок 9 показывает глобальный охват этих данных, и рисуннок 10 показывает, как хорошо данные могут быть повторно обработаны, используя собственное программное обеспечение микро-выравнивания по сравнению с многочисленными другими попытками (например, DNAG, NAMAG-2003, не показанные).

Рисунок 9. Покрытие Глобальногое магнитного изучения континентальных окраин по опубликованным областям и данным, составленным GETECH.

Эти данные были зарегистрированы как абсолютные значения магнитного поля и содержат ряд ошибок и шумовых сигналов, включая скачки, магнитные бури, дневные вариации и вековые вариации. Некоторые из этих шумовых сигналов требуют осторожного просмотра и редактирования, некоторые могут быть удалены детерминированными подходами, а другие могут рассматриваться подобно длинно волновым сигналами океанских течений, показанными на рисунке 7. Эта технология микро-выравнивания может применяться к таким данным как показано на рисунке 10 допуская использование всех коротковолновых сигналов. Корреляции и-или недостаток корреляций между гравиметрическими и магнитными данными обеспечивают ценное понимание под-поверхностной структуры.