ГИС и технологии анализа спутниковых изображения при мониторинге объектов НГК

Плотность эрозионной сети характеризует степень изрезанности территории, и, соответственно, определяет возможность повреждения трубопровода в случае активизации эрозионных процессов. Для оценки пораженности территории эрозией необходимо построить карту плотности, которая будет содержать информацию об интенсивности эрозионного процесса. Добыча нефти и газа всегда была приоритетным направлением экономики современной России. Обладая крупнейшими природными ресурсами углеводородного сырья,наша страна обеспечивает потребности не только внутреннего рынка, но и внешнего, извлекая при этом прибыль.
В государственном балансе запасов нашей страны учтено более 2500 месторождений нефти и природного газа. Они различаются по объемам, стадиям освоения и размещению на территории России. Основная часть разведанных запасов находится в Западной и Восточной Сибири, на морских шельфах Сахалина, Баренцева и Карского морей. Потенциальные нефтегазоносные провинции занимают огромные площади и резко отличаются по степени геологической изученности и прогнозным ресурсам[6].Предприятия нефтегазового комплекса обладают сложной, территориально распределенной на огромных площадях инфраструктурой, объединяющей основные технологические процессы добычи, хранения, транспортировки, переработки нефти и газа.
Важную роль в деятельностикомплекса играет трубопроводный транспорт, представленныйширокой сетью магистральных газопроводов (МГ), нефтепроводов и продуктопроводов, покрывающейболее трети огромной территории страны. Магистральные трубопроводы - критически важные объекты, и обеспечение их безопасности, предотвращение или устранение аварий является важной проблемой.Значительная протяженность магистральных трубопроводов сопровождается изменениями конструктивных параметров и эксплуатационных условий вдоль трассы, чтоприводит к увеличению как интенсивности аварий, так и величины экологического и экономического ущерба.
Согласно [16, 24] только на магистральных трубопроводах ежегодно происходит в среднем около 14 аварий. В связи с этим и с возрастающими требованиями к контролю и обеспечению безопасности трубопроводов исключительное значение приобретают разработка и внедрение в практику новых методов и средств диагностики данных объектов.
На сегодняшний день оценка состояния и динамики развития геологических процессов на существующих трассах трубопроводов является основной задачей предприятий. Опасные геологические процессы оказывают негативное влияние на состояние трубопроводов и приводят к авариям и отказам, а при прохождении трубопроводов в зонах экстремальных условий и высокого природного риска такие процессы принимают катастрофический характер.
Оценка состояния протяженных объектов на основе полевых данных затруднительна либо невозможна. Дистанционное зондирование Земли (ДЗЗ) играет важную роль в решении задач мониторинга и управления объектами нефтегазового комплекса.Данные ДЗЗпозволяют охватить гораздо большие территории по сравнению с традиционными наземными методами наблюдений. Применение ДЗЗ при мониторинге объектов нефтегазового комплекса позволяет не только получать объективную информацию о состоянии объекта исследования, но и проводить оценку распространения и развития негативных процессов и явлений. Полученные при мониторинге данные подвергаются различной обработке, на основе которой создаются геоинформационные системы (ГИС) различной направленности, предназначенные для оценки ситуации, составлении прогноза и принятия решений[27].
Цель работы – разработать методику обработки данных ДЗЗ открытого доступа в среде ГИС для проведения мониторинга объектов нефтегазового комплекса.
Для достижения цели должны быть выполнены следующие задачи:
1. определить круг задач, решаемых с помощью ГИС; провести патентный поиск в этой области;
2. выбрать объект нефтегазового комплекса, для которого необходимо осуществлять аэрокосмический мониторинг;
3. подобрать типовые задачи, решаемые при помощи ГИС на объектах нефтегазового комплекса и смоделировать их решение на эталонном объекте;
4. провести анализ различных средств обработки данных ДЗЗ в среде ГИС.
5. провести анализ экологических аспектов и промышленной безопасности;
Объектом исследования является линейная часть (ЛЧ) МГ «Сахалин-Хабаровск-Владивосток».
Предмет исследования –космические снимки территории прохождения трубопровода.
Методы исследования: дешифрирование материалов ДЗЗ, картометрические исследования на основе геоинформационных технологий.

Введение 3
1 Общие сведения 6
1.1 Сведения о линейном объекте 6
1.2 Физико-географические условия 6
1.3 Геологические условия 7
1.4 Гидрологические условия 8
1.5 Климатические условия 9
1.6 Неблагоприятные природные процессы 9
2 Технологическая часть 12
2.1 Понятие ДЗЗ 12
2.2 Свойства ЭМ спектра 14
2.3 Мультиспектральные снимки 15
2.4 Системы ДЗЗ 18
2.5 Программа Landsat 19
2.6 ГИС 20
2.7 Datamining 21
2.8 OLAP системы 22
2.9 Язык программирования Python 23
2.9.1 Библиотеки Python 23
3 Научнаяглава 25
3.1 Технология мониторинга 25
3.2 Подбор космических снимков территории исследования 27
3.3 Ввод данных 27
3.4 Обработка данных ДЗЗ 27
3.4.1 Спектральная коррекция изображений 28

3.4.2 Пространственная фильтрация 29
3.5 Интерпретация данных ДЗЗ 30
3.5.1 Сегментация изображений 30
3.5.2 Морфологическое истончение 31
3.5.3 Построение карт плотности эрозионной сети 32
3.6 Результаты исследования 33
3.7 Патентный поиск 35
4 Расчетная глава 37
4.1 Описание кода программы «Спектральная коррекция спутниковых изображений» 37
4.2 Описание кода программы «Построение карт плотности эрозионной сети» 37
5 Промышленная и экологическая безопасность 39
5.1 Определение возможных сценариев развития аварий на ЛЧ МГ 40
5.2 Оценка размера последствий воздействия поражающих факторов аварии на окружающую среду 41
Заключение 50
Список использованной литературы 52
Приложение А 57
Приложение Б 58
Приложение В 64
Приложение Г 66

Строительство и эксплуатация магистральных трубопроводов на территориях экстремальных условий и высокого природного риска приводит к увеличению скорости и масштабов проявления геологических процессов вдоль трасс трубопроводов. Разработка и внедрение современных методов мониторинга состояния объектов трубопроводного транспорта и оперативного анализа динамики развития опасных процессов является основной задачей предприятий нефтегазового комплекса.
Главной целью мониторинга является выявление потенциально опасных участков МТ, для которых необходимо разрабатывать и проводить мероприятия, направленные на снижение негативного воздействия природных и техногенных факторов на техническое состояние трубопроводов, уменьшение риска загрязнения объектов окружающей среды.
В исследованиирешалась задача разработки методики обработки данных ДЗЗ открытого доступа в среде ГИС для проведения мониторинга объектов нефтегазового комплекса.В ходе работы был выбран объект исследования – участок МГ «Сахалин-Хабаровск-Владивосток», пролегающий на территории, подверженной эрозионными процессами. Для территории исследования были подобраны спутниковые снимки Landsat-8, полученные в течение 5 лет (2015-2019 гг.), позволившие описать тенденции изменения почвенного покрова. В процессе предварительной обработки изображения были спектрально скорректированы, применена фильтрация для подавления шумов.
Тематическая обработка была направлена на дешифрирование овражной сети и оценки динамики её развития. Методами сегментации изображения и морфологического истончения была выделена структура эрозионной сети. Оценки динамики развития эрозионных процессов территории мониторинга осуществляласьметодамиdatamining–нахождение взаимосвязи между значениями пикселей исходного растрового изображения и плотности эрозионной сети. Плотность эрозионной сети характеризует степень изрезанности территории, и, соответственно, определяет возможность повреждения трубопровода в случае активизации эрозионных процессов. Для оценки пораженности территории эрозией построены карты плотности, которые содержат информацию об интенсивности эрозионного процесса.
Результаты автоматизированной обработки данных ДЗЗ показали, что использование разновременных космических снимков позволяет эффективно оценить динамику развития эрозионных процессов на участке размещения газопровода. Прототип системы потокового мониторинга для объектов нефтегазового комплекса позволяет оценивать состояние природной среды вдоль трассы МГ, прогнозировать развитие опасных геологических процессов и проводить мероприятия по сокращению негативных последствий.

1. СП 14.13330.2014. Строительство в сейсмических районах. – Введ. 25.11.2018. – М.: Изд. ФГУП «Стандартинформ». – 99с.
2. СТО Газпром 2-1.19-530-2011. Расчет выбросов загрязняющих веществ в атмосферный воздух и определение размера вреда окружающей природной среде при авариях на магистральных газопроводах.– Москва, 2011. – 41 с.
3. СТО Газпром 2-2.3-351-2009. Методические указания по проведению анализа риска для опасных производственных объектов газотранспортных предприятий ОАО «Газпром».– Москва, 2009. – 54 с.
4. РД 51-2.4-007-97. Борьба с водной эрозией грунтов на линейной части трубопроводов. – Москва, 1998. – 23 с.
5. Атлас Сахалинской области. – Хабаровск: Дальневосточное аэрогеодезическое предприятие, 2007. – Ч. 1. – 132 с.
6. Бондур В.Г. Аэрокосмический мониторинг объектов нефтегазового комплекса. – М: Научный мир, 2012 – 9с.
7. Еремеев В.В. Современные технологии обработки данных дистанционного зондирования Земли. – М: Физматлит, 2015. – 460 с.
8. Сафонов В.С. Методические основы проведения анализа риска для магистральных газопроводов: учебное пособие. – М.: МАТИ, 2010. – 225 с.
9. Токарева О.С. Обработка и интерпретация данных дистанционного зондирования Земли: учебное пособие. - Томск: ТПУ, 2010. - 148 с.
10. Шовенгердт Р. А. Дистанционное зондирование. Методы и модели обработки изображений. – М: Техносфера, 2010. – 560 с.
11. Анализ основных причин разрушения труб магистральных газопроводов в ряде южных областей России /Лубенский С.А., Ямников С.А. // Проблемы анализа риска – 2012– том 9, № 3 – С. 48-55.
12. Влияние длительности эксплуатации на свойства металла труб магистральных газопроводов /Лубенский С.А., Ямников С.А. // Проблемы анализа риска – 2013– том 10, № 1 – С. 58-63.
13. Генсиоровский Ю.В. Экзогенные геологические процессы и их влияние на территориальное планирование городов (на примере о. Сахалин): автореф. дис. канд. геол.-мин. наук. Иркутск: ИЗК СО РАН, 2011. 19 с.
14. Ямников С.А. Разработка методики определения ключевых параметров страхования экологических рисков техногенных чрезвычайных ситуаций на магистральных газопроводах в условиях ограниченности статистической информации: автореф. дис. канд. техн. наук. Москва: ООО «Газпром ВНИИГАЗ», 2018. – 67с.
15. Евсюков Александр Анатольевич Динамическое формирование картографических слоев в информационно-аналитических системах // Сибирский журнал науки и технологий. 2011. №1 (34). URL: https://cyberleninka.ru/article/n/dinamicheskoe-formirovanie-kartograficheskih-sloev-v-informatsionno-analiticheskih-sistemah (дата обращения: 26.06.2020).
16. Идрисов Р.Х, Идрисова К.Р, Кормакова Д.С. Анализ аварийности магистральных трубопроводов России // Транспорт и хранение нефтепродуктов. 2019. №2. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/analiz-avarii-nosti-magistralnyh-truboprovodov-rossii (дата обращения 12.05.2020).
17. Качура Р.А, Куклин А.С, Лапердин В.К, Тимофеев Н.В. Геологические опасности и риски по нефтегазопроводам на севере о. Сахалин // Известия Иркутского государственного университета. Серия: Науки о Земле. 2009. №. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/geologicheskie-opasnosti-i-riski-po-neftegazoprovodam-na-severe-o-sahalin (дата обращения 17.05.2020).
18. Латышев К. В., Сидоренко В. Н. Применение современных информационных технологий для анализа пространственно распределенных социально-экономических данных // Бизнес-информатика. 2013. №1 (23). URL: https://cyberleninka.ru/article/n/primenenie-sovremennyh-informatsionnyh-tehnologiy-dlya-analiza-prostranstvenno-raspredelennyh-sotsialno-ekonomicheskih-dannyh (дата обращения: 26.06.2020).
19. Ноженкова Л. Ф. Информационно-аналитические технологии и системы поддержки регионального управления // ЖВТ. 2009. №6. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/informatsionno-analiticheskie-tehnologii-i-sistemy-podderzhki-regionalnogo-upravleniya (дата обращения: 26.06.2020).
20. Ощепков Сергей Сергеевич, Рыбалов Никита Борисович, Жуковский Олег Игоревич Разработка сервисов анализа данных веб-ориентированной геоинформационной системы // Научно-технические ведомости Санкт-Петербургского государственного политехнического университета. Информатика, телекоммуникации и управление. 2009. №1 (72). URL: https://cyberleninka.ru/article/n/razrabotka-servisov-analiza-dannyh-veb-orientirovannoy-geoinformatsionnoy-sistemy (дата обращения: 26.06.2020).
21. Программа создания в Восточной Сибири и на Дальнем Востоке единой системы добычи, транспортировки газа и газоснабжения с учетом возможного экспорта газа на рынки Китая и других стран Азиатско-Тихоокеанского региона (утв. Приказом Минпромэнерго РФ от 03.09.2007 N 340) // СПС «Консультант Плюс» [Электронный ресурс]. URL: https://www.consultant.ru/cons/cgi/online.cgi?req=doc&base=EXP&n=491137#07409786016036437 (дата обращения 17.05.2020).
22. Руководство по безопасности "Методика оценки риска аварий на опасных производственных объектах магистрального трубопроводного транспорта газа" (утв. приказом Ростехнадзора от 26.12.2018 N 647 // СПС «Консультант Плюс» [Электронный ресурс]. URL: https://www.consultant.ru/document/cons_doc_LAW_315819/ (дата обращения 17.05.2020).
23. Академик. https://dic.academic.ru/dic.nsf/enc_geolog/13648/МЕТОД (дата обращения 27.05.2020).
24. Годовые отчеты о деятельности Федеральной службы по экологическому, техническому и атомному надзору. URL: http://www.gosnadzor.ru/public/annual_reports(дата обращения 12.05.2020).
25. Магистральный газопровод «Сахалин – Хабаровск – Владивосток». URL: https://giprogazcentr.com/projects/russia/magistralnyy-gazoprovod-sakhalin khabarovsk-vladivostok/ (дата обращения 17.05.2020).
26. Создание композитных изображений. URL: https://sovzond.ru/services/fotogrammetriya/the-generation-of-composite-images-/(дата обращения 17.05.2020).
27. Тенденции технологического развития методов дистанционного зондирования Земли. URL: http://www.gosnadzor.ru/industrial/oil(датаобращения 12.05.2020).
28. GDAL documentation. URL: https://gdal.org/#(датаобращения 17.05.2020).
29. General Python FAQ. URL: https://docs.python.org/3/faq/general.html#what-is-python(датаобращения 17.05.2020).
30. Spyder: The scientific Python Development Environment – Documentation. URL: https://docs.spyder-ide.org/(датаобращения 17.05.2020).
31. Landsat-8 / LDCM (Landsat Data Continuity Mission). URL: https://directory.eoportal.org/web/eoportal/satellite-missions/l/landsat-8-ldcm (дата обращения 17.05.2020).
32. Landsat-8 Continuity Mission. URL: https://landsat.gsfc.nasa.gov/landsat-data-continuity-mission/(датаобращения 17.05.2020).
33. Libra Development Seed. URL: https://libra.developmentseed.org/ (датаобращения 19.05.2020).
34. Matplotlib documentation. URL: https://matplotlib.org/contents.html(датаобращения 17.05.2020).
35. NumPyManual. URL: https://numpy.org/doc/stable/(дата обращения 17.05.2020).
36. Scikit-image documentation. URL: https://scikit-image.org/docs/stable/(датаобращения 17.05.2020).
37. Scikit-image. URL:https://scikit-image.org/docs/stable/auto_examples/filters/plot_denoise.html (дата обращения 21.05.2020).
38. SciPy documentation. URL: https://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/ (датаобращения 17.05.2020).
39. StackOverflow. URL: https://stackoverflow.com/questions/32655686/histogram-matching-of-two-images-in-python-2-x/33047048#33047048 (дата обращения 21.05.2020).
40. USGS Earth Explorer. URL: https://earthexplorer.usgs.gov/ (датаобращения 19.05.2020).