Sensoriamento remoto ótico & exploração petrolífera onshore e offshore

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Lammoglia, Talita, 1982-
Data de Publicação: 2010
Tipo de documento: Tese
Idioma: por
Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)
Texto Completo: https://hdl.handle.net/20.500.12733/1614052
Resumo: Orientador: Carlos Roberto de Souza Filho
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spelling Sensoriamento remoto ótico & exploração petrolífera onshore e offshoreRemote sensing & offshore and onshore petroleum explorationPetróleoEspectroscopia de infravermelhoSensoriamento remotoPetroleumInfrared spectrometryRemote sensingOrientador: Carlos Roberto de Souza FilhoTese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de GeociênciasResumo: O petróleo é constituído basicamente por uma mistura de componentes químicos orgânicos (hidrocarbonetos) e pode ser classificado segundo a escala de grau API, viscosidade ou quantidade relativa de seus componentes SARA (i.e. saturados, aromáticos, resinas e asfaltenos). Escapes naturais de hidrocarbonetos para a superfície são denominados de exsudações, que compreendem o objeto principal de estudo desta pesquisa. A investigação remota desses fenômenos foi aqui abordada com base na caracterização espectral de petróleos, bem como por estudos de caso em bacias sedimentares offshore (Campos e Campeche) e onshore (Tucano Norte). Considerando uma oleoteca de 17 amostras de óleo constituída para essa pesquisa, foram efetuadas medidas espectrais de reflectância para o VNIR e SWIR (visível, infravermelho próximo e de ondas curtas), bem como de reflectância total atenuada (ATR), reflectância direcional hemisférica (DHR) e emissividade para o TIR (infravermelho termal). Esses dados foram processados por técnicas quimiométricas. Diversas feições espectrais diagnósticas do petróleo no intervalo do VNIR-SWIR foram discriminadas, permitindo a caracterização espectral dos óleos puros sobre a água ou em emulsão com a água do mar. Ademais, diferentes petróleos (leves e pesados) e sua composição SARA foram qualitativamente distinguidos com base nas suas feições espectrais, mesmo em situações de filme de óleo sobre água. Muitas feições diagnósticas de HCs foram acentuadas em espectros obtidos em emulsões óleoágua, o que pode facilitar o mapeamento de exsudações. A análise quimiométrica desses espectros indicou ser possível a estimativa do tempo de exposição e emulsificação óleo-água na superfície do mar. Os resultados das análises quimiométricas obtidos com espectros do VNIR-SWIR foram também positivos para espectros reamostrados para a resolução espectral dos sensores hiperespectrais (ProspecTIR, Hyperion) ou multiespectrais (ASTER). No intervalo de 3 a 14 ?m, foram observadas feições diagnósticas dos óleos, principalmente entre 2-8 ?m. Entre 8-14 ?m, apenas um patamar constante de emissividade foi registrado, sempre inferior ao da água. A análise quimiométrica desses espectros no TIR indicou ser possível a separação dos petróleos de acordo com seu grau API, mesmo quando reamostrados para resolução espectral de sensores hiperespectrais termais (SEBASS). Os resultados de laboratório foram utilizados para caracterização de duas exsudações offshore, ambas registradas pelo sensor ASTER. De modo pioneiro, através dos métodos aqui propostos, foi possível a determinação do grau API, componentes SARA e o tempo de emulsão de exsudações por imagens de satélite. O processamento digital das imagens ASTER, através da aplicação das técnicas spectral mixture analysis (SMA) e redes neurais não supervisionadas, possibilitou a extração de outras informações relevantes, tais como a extensão da mancha de óleo, temperatura, emissividade, indicações de espessura do filme de óleo, além de previsões sobre a aparência de filmes de óleo no mar em relação ao restante da cena. No plano onshore, as exsudações de hidrocarbonetos da Bacia do Tucano Norte (BA) foram estudadas com base na análise estatística de dados geoquímicos regionais e no processamento digital de imagens do sensor ASTER. O modelo teórico de detecção de exsudações aqui estabelecido implica que anomalias gasosas devem coincidir com descoloração de solos e rochas, com marcadores geobotânicos e com a concentração de argilas e carbonatos. Considerando esse modelo, as técnicas de SMA, bem como diferentes sistemas de redes neurais, foram utilizados para mapear áreas mais favoráveis à ocorrência de exsudações. Os produtos da SMA para o VNIR-SWIR e TIR foram combinados e classificados por Lógica Fuzzy e Regressão Logística. Os resultados possibilitaram o mapeamento de locais onde as feições previstas no modelo teórico de detecção coincidem com as anomalias geoquímicas. A experiência em ambas as áreas de estudo nos ambientes onshore e offshore indicam o potencial de modelos quimiométricos, dados ASTER e metodologias de análise e integração espectro-espacial para a exploração de hidrocarbonetos e monitoramento ambiental.Abstract: Crude oils are a mixture of organic components (hydrocarbons - HCs) which can be classified based on their API gravity or their SARA components (i.e. saturated, aromatics, resins, and asphaltenes). Natural hydrocarbon escapes, known as seepages, are the focus of this research. They were investigated based on laboratory crude oil spectral characterization and considering study cases of seepages recorded on offshore (Campos and Campeche) and onshore (North Tucano) sedimentary basins. Seventeen oil samples with distinct chemical attributes were measured for spectral reflectance ((VNIR-SWIR), Attenuated Total Reflectance (ATR), Directional Hemispherical Reflectance (DHR), and emissivity (TIR). These spectra were processed by chemometric techniques. Crude oil, oil water emulsion and oil films over water were characterized through their diagnostic features in the VNIR-SWIR spectral range. In addition, different oil types (i.e. with different API gravity) and their SARA components were qualitatively distinguished based on these features, including scenarios with oil on water. Several HC diagnostic spectral features were highlighted in stable oil-water emulsions, providing extra evidence for offshore seepage mapping. Chemometric analysis of oil-water emulsion spectra indicates that it is possible to estimate the time of weathering and emulsion of oil over water. Overall VNIR-SWIR chemometric results are also efficient for oil measurements simulated at the spectral resolution of hyperspectral (ProspecTIR and Hyperion) and multispectral (ASTER) sensors. Within TIR wavelengths (3-14 µm), typical HC spectral features were also resolved between 2-8 ?m; Between the 8-14 ?m range, oil emissivity spectra are essentially flat, but always lower than water. Chemometric analysis of TIR spectra shows that oil types can be qualitatively (i.e. API) discriminated, including both full-resolution spectra and spectra resampled to hyperspectral thermal sensors (SEBASS). The spectral libraries here built for a number of oils at diverse status were used to characterize two offshore seepages, both recorded by the ASTER sensor. Using the methodology presented in this research, it was possible, for the first time, to estimate the API gravity, SARA components and seepage exposition to the ocean surface environment using orbital remote sensing data. By means of spectral mixture analysis and unsupervised neural network algorithms, relevant additional information was extracted from ASTER data, including seepage extension, temperature, emissivity and oil thickness. The appearance of oil films as relatively lighter or darker patches on ASTER imagery was predicted by yielding radiance data through the mean square slope of ocean waves. On onshore settings, microseepages at the Tucano Norte basin were evaluated using geostatistical analysis of regional hydrocarbon geochemical data yielded from soil samples and digital processing of ASTER data. A theoretical detection model was devised in which gas anomalies indicated by hydrocarbon geochemistry should spatially match a number of surface expressions such as the presence of bleached soil and rocks, geobotanical markers and concentration of specific clays and carbonates. Based on this detection model, VNIR-SWIR and TIR ASTER data were processed through spectral mixing analysis and neural network systems. These results were also combined by Fuzzy logic and Logistic Regression in order to locate sites more favorable to host hydrocarbon seeps. The outcomes showed that several sites where the features predicted in the detection model concurred with geochemical anomalies were mapped. This research demonstrated the outstanding potential of spectroscopy, chemometric analysis, ASTER data and methodologies of spectra-spatial analysis and integration for exploration of hydrocarbons and environmental monitoring.DoutoradoGeologia e Recursos NaturaisDoutor em Ciências[s.n.]Souza Filho, Carlos Roberto de, 1965-Leite, Emilson PereiraMoraes, Elisabete CariaZullo Junior, JurandirMiranda, Fernando Pellon deOliveira, Wilson Jose deUniversidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Instituto de GeociênciasPrograma de Pós-Graduação em GeociênciasUNIVERSIDADE ESTADUAL DE CAMPINASLammoglia, Talita, 1982-2010info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/doctoralThesisapplication/pdf261 p. : il.https://hdl.handle.net/20.500.12733/1614052LAMMOGLIA, Talita. Sensoriamento remoto ótico & exploração petrolífera onshore e offshore. 2010. 261 p. Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Geociências, Campinas, SP. Disponível em: https://hdl.handle.net/20.500.12733/1614052. Acesso em: 3 set. 2024.https://repositorio.unicamp.br/acervo/detalhe/782860porreponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)instname:Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)instacron:UNICAMPinfo:eu-repo/semantics/openAccess2017-02-18T06:07:55Zoai::782860Biblioteca Digital de Teses e DissertaçõesPUBhttp://repositorio.unicamp.br/oai/tese/oai.aspsbubd@unicamp.bropendoar:2017-02-18T06:07:55Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP) - Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)false
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