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GPRと北極圏の石油探査

GPR と北極の石油探査
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北極の石油探査では、氷に覆われた地域上で重機を安全に輸送する必要があります。 地震振動源の使用により、安全な氷の厚さが保証されるという要求が調整され、データの品質は接地した氷の発見に依存する可能性があります。 このケーススタディは、現在氷の厚さのマッピングに広く使用されている IceMap™ システムの進化を追っています。

問題

安全性が常に懸念されるため、氷に覆われたエリアでの作業は常に困難です。 氷の道路管理者が使用するよく知られたゴールド公式が示すように、氷の耐荷重能力は厚さによって決まります。

地震による石油探査はさらに困難な要件に直面しています。 大型の車両に搭載されたバイブレータートラックは、地下の油を検出するための音波を生成するために使用されます。 これらの地震源には、信号を地面に良好に結合するために、厚い氷と、できれば接地した氷(水がなく、氷が底までくっついている氷で覆われた領域)が必要です。

ソリューションへのGPRの貢献

非常に初期の頃から、GPR は氷の厚さを決定するのに効果的であることが実証されてきました。 あまり一般的ではありませんが、GPR は氷の下が水なのか、それとも土壌や凍った地面なのかを識別することもできます。

当初、GPR では調査測定を実行するために専門のオペレーターが必要でした。 2004 年、IceMap™ チームは、氷の厚さを測定するために Noggin® GPR システムを導入することから始めました。 優れた GPR データが取得されましたが、分析には依然として熟練した目が必要であり、オペレーターにはトレーニングが必要でした。

早期採用者と協力して、IceMap® システムが形になりました。 まず、ユーザー インターフェイスが簡素化されました。 次に、現場でのコアリング データを挿入して厚さを校正する機能が追加されました。 最後に、厚さの計算をリアルタイムで自動化し、現場で地理参照ベース マップと Google Earth™ に表示する機能が開発されました。

初期の IceMap™ システムは、上に示したインフィールド ディスプレイを使用して、ここに示すようなデータを取得しました。 調査後に IcePicker ソフトウェアを使用して、氷底反射体の深さを表にしました。
図1
初期の IceMap™ システムは、上に示したインフィールド ディスプレイを使用して、ここに示すようなデータを取得しました。 調査後に IcePicker ソフトウェアを使用して、氷底反射体の深さを表にしました。

大規模な氷の調査の副産物として、接地した氷は容易に識別できることがわかりました。 以下の例 (図 2) は、接地した氷が GPR 断面にどのように表示されるかを示しています。 土壌と凍土は水よりも GPR 反射率が低いため、接地した氷のゾーンが目立ちます。

最近、極寒の冬の条件下で液体の水にアクセスする必要性から必然的に使用されるようになりました。 多くの小さな湖や川では、水が底まで凍ると水を汲み出すことが困難になります。 不凍水のポケットにアクセスするために掘削する場所を特定できることは、時間のかかる試行錯誤によるボーリングに比べて大きな利点です。

Google Earth™ 画像などのインタラクティブなユーザー表示により、迅速な意思決定が強化されます (図 3)。 氷の厚さが地理参照形式で表示されるため、懸念領域の決定が容易になります。

着氷が大きな懸念となっているマッケンジーデルタの川の例。 接地した氷と浮遊する氷では、GPR 振幅に大きな変化が見られます。
図2
着氷が大きな懸念となっているマッケンジーデルタの川の例。 接地した氷と浮遊する氷では、GPR 振幅に大きな変化が見られます。
薄い氷の部分が黄色で表示されます。
図3
データがエクスポートされ、Google Earth™ 上にプロットされた後の IceMap™ 測量線。 薄い氷の部分が黄色で表示されます。 Google Earth™ 画像には、薄氷と正確に一致する水没した島が見えます。 Google Earth™ の氷の厚さは、一連の色付きの点として表示されます。 ズームインして個々のドットをクリックすると、そのエリアの正確な GPS 位置、標高、平均、最小、最大の氷の厚さが表示されます。

結果とメリット

IceMap™ の進化は、北極探検における GPR の価値を実証しています。 石油探査で扱われているのと同じ問題が、北極各地で探査チームによって直面しています。 IceMap™ の主な利点は次のとおりです。

  • シンプル、高速、使いやすいソリューション
  • 氷の状態に関する即時フィードバック
  • 地上の氷と液体の水の両方を見つける能力
  • ユーザーはわずか数時間のトレーニングで効果を発揮できます
  • 探査作業との連携が可能
  • 効果的なユーザーには最小限のトレーニングが必要です
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