We discuss a monitoring technology of gas flaring in the Western Siberia territory. The technology is based on visible and near infrared channel readings of VIIRS/SNPP at night-time. Using VIIRS data collected in 2015, we found and cataloged 233 sources.
Мордвин Е.Ю.(1), Лагутин А.А.(1)(2), Тришин М.С.(1) 1 Алтайский государственный университет, Барнаул 2 Институт вычислительный технологий СО РАН, Новосибирск Обсуждается технология мониторинга характеристик факельных установок по сжиганию попутного нефтяного газа на территории Западной Сибири, основанная на данных каналов видимого и ближнего инфракрасного диапазонов радиометра VIIRS/Suomi-NPP в ночное время. В по данным VIIRS для 2015 г. найдено и каталогизировано 233 источника.
Ключевые слова: Западная Сибирь, высокотемпературные источники, Suomi-NPP, VIIRS, характеристики факельных установок.
Введение. В процессе подготовки и добычи нефти на каждом месторождении выделяется попутный нефтяной газ (ПНГ). Часть этого газа сжигается в факельных установках (ФУ) в местах добычи нефти, а также на других этапах переработки нефти. В работе [1] по данным спутниковых наблюдений в 2012 г. установлено 7467 ФУ. Лидерами по числу ФУ являются США (2399), Россия (1053), Канада (332), Нигерия (325) и Китай (309). Однако, по объему сжигаемого ПНГ распределение другое: Россия, Ирак, Иран, Нигерия, Венесуэла, США [1]. По оценкам [1] в 2012 г. в ФУ было сожжено около 140 миллиардов кубометров газа, что составило почти 3.5% его годового мирового производства. Вклад России был около 17%, доля США – 4.5%.
Сжигание НПГ приводит к выбросам в атмосферу парниковых газов (CO2, метан), окиси азота, сернистого ангидрида, сажи и других токсичных компонентов, а также к тепловому воздействию на подстилающую поверхность (ПП) (см., например, [2-5]). Эти выбросы оказывают влияние на климат, характеристики окружающей среды и состояние здоровья людей как в глобальном масштабе, так и на региональном уровне [2,5,6]. В силу отсутствия регулярных и полных данных по расположению ФУ и их функционированию для оценки воздействия ФУ на биосферу Земли необходимо проведение мониторинга характеристик ФУ, а также системы «атмосфера – ПП» в зоне их расположения.
Продолжая исследования [1,2,4-12], главной целью данной работы является обсуждение технологии обнаружения высокотемпературных аномалий и их характеристик (координаты, температура, площадь) с использованием данных каналов видимого и ближнего инфракрасного диапазонов радиометра VIIRS (Visible Infrared Imaging Radiometer Suite) [13] в ночное время, а также установление характеристик ФУ Западной Сибири в 2015 г. и первой половине 2017 г. Информационной основой работы являлся «сырой поток» данных радиометра VIIRS, принимаемый в режиме реального времени наземной станцией УниСкан-24 в Алтайском государственном университете, и создаваемые на его основе продукты уровня 1 и 2.
Радиометр VIIRS/Suomi-NPP. Радиометр VIIRS входит в состав аппаратуры космической платформы Suomi-NPP [14], которая была запущена 28 октября 2011 года. Прибор имеет 22 спектральных канала, регистрирующих уходящее из атмосферы электромагнитное излучение в диапазоне 0,412-11.45 мкм [13]. В отличие от большинства приборов, используемых для мониторинга термальных аномалий, несколько каналов видимого и ближнего ИК-диапазонов этого радиометра, которые представлены в таблице 1 по данным [13], регистрируют уходящее из атмосферы излучение в ночное время суток. В [10] было установлено, что показания этих каналов, превышающие порог шумов канала, могут быть эффективно использованы не только для обнаружения высокотемпературных термальных источников, но также и для восстановления их температуры и площади. Таблица 1. Характеристики каналов VIIRS, регистрирующие уходящее излучение в ночное время. Канал Диапазо(мнкдмл)ин волн Максимум ч(умвксмт)вительности Разм(кемр×пкимк)селя DNB 0.500 – 0.900 0.700 0.742×0.742 M7 0.846 – 0.885 0.865 0.742×0.259 M8 1.230 – 1.250 1.240 0.742×0.776
M10 1.580 – 1.640 1.610 0.742×0.776 Физическая основа метода. Физической основой метода восстановления температуры термальной аномалии является утверждение о том, что в темное время суток весь поток электромагнитной энергии, уходящей в космическое пространство в ближнем ИК-диапазоне, является, в основном, собственным излучением этого источника. В силу этого можно считать, что регистрируемая радиометром VIIRS в этих каналах интенсивность излучения без учета атмосферной коррекции равна произведению функции Планка при температуре источника и масштабирующего множителя ε, который, в основном, несет информацию о доле пикселя, занятой аномалией. Эта интенсивность может быть представлена в виде: ( , ) = ( , ) = 42ћћ 2 . (1)
5( −1) На рис. 1 показаны распределения Планка для нескольких температур источника, исследуемых в данной работе. Вертикальными линиями на этом рисунке также обозначены каналы VIIRS, работающие в ночное время. Хорошо видно, что каналы М8 и М10 находятся в области максимума интенсивности излучения источников, температура которых лежит в диапазоне 1800 – 2200 К.
Алгоритм восстановления. Основой создаваемого вычислительного комплекса обнаружения высокотемпературных термальных аномалий и их характеристик по данным каналов видимого и ближнего инфракрасного диапазонов радиометра VIIRS в ночное время является алгоритм [10]. Этот алгоритм включает два этапа обработки. На первом этапе находятся координаты возможных термальных аномалий, на втором — восстанавливаются их характеристики.
Данные VIIRS показали [10], что отклик канала М10, превышающий шумы канала в пикселе на уровне шести среднеквадратичных отклонений для анализируемой сцены, указывают на наличие в нем термальной аномалии. Именно этот пороговый критерий использовался в работе для начала поиска аномалий. После превышения в данном пикселе аналогичных пороговых значений также и в каналах M8 и DNB, ему присваивалась метка «термальная аномалия».
Рис. 1. Распределения Планка для нескольких температур источника; вертикальными линиями показаны каналы VIIRS, работающие в ночное время. После установления пикселей, имеющих метку «термальная аномалия», восстанавливалась температура источника и коэффициент масштабирования ε. Для этого, как было предложено в [10], использовалась процедура фитирования (1) на основе метода многомерной оптимизации Нелдера-Мида [15].
Для старта этапа восстановления температуры и площади источника необходимо задавать начальные значения температуры 0, коэффициента масштабирования 0, а также четыре параметра метода многомерной оптимизации Нелдера-Мида [15]: отражения ( ), растяжения ( ), сжатия ( ) и редукции ( ). На стадии тестирования текущего блока было установлено, что оптимальными для старта являются следующие начальные значения: 0 = 500 К и 0 = 0.1, = 1, = 2, = 0.4, = 0.6.
После определения коэффициента масштабирования ε оценивалась площадь источника с использованием равенства = ∆ ∆ . Входящие в это выражение размеры пикселя вдоль направлений сканирования∆ и в направлении движения спутника ∆ определялись с использованием выражений (4)-(6) работы [10].
Верификация. Верификация созданного на базе этого алгоритма вычислительного комплекса проводилась, подобно [10], с использованием искусственного источника, состоящего из 39 ксеноновых коротко-дуговых ламп [16]. Излучение этих ламп сфокусировано в единый луч, который направлен перпендикулярно вверх. Источник имеет координаты 36°05'44'' с.ш., 115°10'33'' з.д. Температура источника равна 6000 К, его площадь 0.2 м2. Отметим, что максимум излучения этого источника приходится на видимую часть спектра.
Для верификации комплекса были использованы результаты ночной съемки VIIRS, проведенные 7 июля 2013 года. Необходимые данные были получены из ресурса https://www.class.ncdc.noaa.gov.
Сопоставление показало, что полученные с использованием созданного вычислительного комплекса температура и площадь практически совпадает с действительными характеристиками источника.
Высокотемпературные источники на территории Западной Сибири. Созданный на базе изложенного выше алгоритма вычислительный комплекс был применен для поиска высокотемпературных ( >1600 K) источников на территории Западной Сибири в 2015 и 2017 годах. Информационной базой работы являлся «сырой поток» данных радиометра VIIRS, принимаемый авторами в режиме реального времени наземной станцией УниСкан-24, и создаваемые на его основе продукты уровня 1 и 2.
В исследованиях использовались лишь ночные измерения VIIRS с зенитным углом наблюдений < 10° в условиях безоблачной атмосферы. Пиксели, закрытые облаками, определялись по маске облачного покрова, восстанавливаемого по данным VIIRS. В результате обработки данных 2015 г. было обнаружено 233 аномалии, пространственное распределение которых показано на рис. 2. Источники, которые были зарегистрированы один раз, исключены.
Анализ полученных данных показал, что в период действия установленных источников их температура находилась в диапазоне 1600-2000 К. Поскольку этот диапазон соответствует температурам горения газовой смеси на основе легких углеводородов, было высказано предположение, что эти источники — факельные установки.
Для более детальной классификации источников использовались данные геоинформационной системы Google Earth [17], а также данные спутника Landsat-8 [18]. Визуальный анализ снимков показал, что большинство найденных источников являются факельными установками. Рис. 2. Пространственное распределение высокотемпературных ( > 1600 K) источников на территории Западной Сибири в 2015 г.
Выводы. 1. Создан и верифицирован вычислительный комплекс обнаружения высокотемпературных термальных аномалий и их характеристик (температура, площадь) в условиях безоблачной атмосферы с использованием данных каналов видимого и ближнего инфракрасного диапазона радиометра VIIRS/SNPP в ночное время.
2. По данным VIIRS/SNPP был проведен поиск высокотемпературных ( >1600 K) аномалий на территории Западной Сибири. В 2015 г. найдено и каталогизировано 233 источника. Визуальный анализ снимков высокого разрешения области источника показал, что большинство найденных источников являются факельными установками. Характеристики этих источников представлены в докладе. [6] Anejionu O.C.D., Blackburn G.A., Whyat J.D. Satellite survey of gas flares: development and application of a Landsat-based technique in the Niger Delta // Int. J. Remote Sen., 2014. Vol. 35.
P. 1900-1925. [7] Грибанов К.Г., Захаров В.И., Алсынбаев К.С., Суляев Я.С. Метод определения расхода попутного газа на факелах по данным спутникового зондирования сенсорами типа MODIS в ИК каналах // Оптика атмосферы и океана, 2007. Т. 20. С. 68-72. [8] Годунов А.И., Жижин М.Н. Метод оценки объемов сжигаемого газа по данным дистанционного зондирования // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса, 2011. Т. 8. №. 1. С. 83-89. [9] Алсынбаев К.С., Брыксин В.М., Евтюшкин А.В. и др. Оценка мощности факельных установок по сжиганию попутного нефтяного газа на основе обработки космоснимков MODIS // Вестник Балтийского федерального университета им. И. Канта, 2013. Т. 10. С. 131-137. [10] Elvidge C.D., Zhizhin M., Hsu F.-C. et al. VIIRS Nightfire: Satellite pyrometry at night // Remote Sens., 2013. Vol. 5. P. 4423-4449. [11] Zhizhin M., Elvidge C.D., Hsu F.-C. et al. Using the short-wave infrared for nocturnal detection of combustion sources in VIIRS data // Proc. Asia-Pacific Adv. Netw., 2013. Vol. 35, P. 49-61. [12] Жижин М.Н., Элвидж К., Пойда А.А. и др. Использование данных ДЗЗ для мониторинга добычи углеводородов // Информационные технологии и вычислительные системы, 2014. Т. 3. С. 97-111. [13] Hillger D., Kopp T., Lee T. et al. First-light imagery from Suomi NPP VIIRS // Bull. Am. Meteorol.
Soc., 2013. Vol. 94. P. 1019–1029. [14] Powell A. M. Jr., Weng F. Introduction to special section on Suomi National Polar-Orbiting Partnership satellite calibration, validation, and applications // J. Geophys. Res. Atmos., 2013. Vol. 118. P. 12216– 12217. [15] Lagarias J.C., Reeds J.A., Wright M.H., Wright P.E. Convergence properties of the Nelder-Mead simplex method in low dimensions // SIAM J. Optim., 1988. Vol. 9. P. 112-147. [16] Xenon Short Arc Lamps. http://www.sqpuv.com/PDFs/TechnicalSpecificationGuide.pdf (дата обращения 17.05.2015). [17] Google Earth. https://www.google.com/earth (дата обращения 22.05.2017). [18] USGS Earth Explorer. https://earthexplorer.usgs.gov (дата обращения 25.05.2017).