基于多源国产高光谱卫星的油田甲烷排放时间变化分析

近日，陆表与大气定量遥感湖北省重点实验室、武汉大学遥感信息工程学院的研究学者发表了一篇题为《基于多源国产高光谱卫星的油田甲烷排放时间变化分析》的研究成果，一起来看看相关内容吧。

1　引言

介绍了甲烷作为温室气体的重要性，指出油气行业是人为甲烷排放的主要来源之一，且超级排放源在其中占比较大。强调了卫星遥感在监测甲烷排放中的优势，回顾了现有卫星载荷在甲烷监测中的应用及其局限性，如空间分辨率不足或数据成本高。特别提到高光谱卫星数据在甲烷排放点源探测中的潜力，以及国产高光谱卫星在甲烷排放监测中的应用进展，引出本研究利用多源国产高光谱卫星数据进行油气行业甲烷排放时间变化分析的研究目的。

2　研究区域与数据

介绍了研究区域二叠纪盆地，它是美国重要的油气产区。同时阐述了国产高光谱卫星实验，利用三颗卫星搭载的AHSI载荷协同开展甲烷反演，影像经过校正以确保数据一致性。还提及了用于估算甲烷排放速率的气象数据，包括ERA5小时级单层数据和MERRA-2再分析数据。此外，介绍了Carbon Mapper数据，由NASA JPL等机构推动，通过高光谱成像技术实现高精度甲烷羽流探测，其数据来源于三个任务，有助于提高特定点源的重复探测次数。

3　研究方法

详细介绍了基于多源国产高光谱卫星数据进行油田甲烷排放时间变化分析的研究方法。首先，阐述了甲烷柱浓度反演算法，采用匹配滤波器算法，基于 Beer-Lambert 定律，通过一系列假设和数学变换得到甲烷柱浓度计算公式，并利用 ISTA 算法结合 L₁ 正则化权值对数据进行稀疏化处理以提高探测精度。其次，介绍了甲烷排放速率估算方法，选用综合质量增强（IME）算法，根据甲烷羽流特征和相关公式计算排放速率及不确定性。最后，探讨了甲烷排放持久性估算，依据甲烷排放源在不同日期遥感影像中的探测情况判断其为持久性或间歇性排放源，并计算探测羽流频率，同时明确了有效过境影像的条件和最低数量要求。

4　结果与分析

首先对算法的精度与稳定性进行了分析，通过模拟实验评估了匹配滤波算法在不同排放速率下的准确性，发现对于排放速率小于6000 kg/h的源，算法误差较小，但随着排放速率增加，反演结果低估现象愈发明显。同时，利用实际影像对算法的精确性进行检验，结果显示算法具有较高的精度。接着，章节介绍了使用国产卫星AHSI载荷对美国二叠纪盆地甲烷点源的探测情况，共探测到56个羽流，并对其排放速率进行了量化处理，发现排放速率呈现重尾分布特征。此外，对甲烷排放源进行了分类，分析了不同来源的排放源数量和排放量占比。最后，章节探讨了甲烷点源的持续性以及排放速率的变化情况，发现排放速率在不同时间存在波动，且与石油天然气产量的变化有关。

5　结论

总结了基于国产高光谱卫星数据对美国二叠纪盆地油田甲烷超级排放源的探测与分析结果。使用L₁重加权-ISTA匹配滤波器算法，实现了对甲烷排放的精确量化，平均观测误差低至2.38%。在二叠纪盆地共探测到56个甲烷点源，排放速率最高达17743.61±5811.35 kg/h，最低为1513.54±423.38 kg/h，不确定性主要源于气象数据。点源按生产、采集、加工过程分类，排放量分布相应。持续时间分析显示高度间歇性排放源占比较大，且排放速率呈现季节性变化趋势。此外，还在全球其他典型油田探测到甲烷排放点源。