一种基于DS-InSAR技术监测油田区地表形变分析方法与流程

本发明涉及地质灾害形变监测技术领域，特别涉及一种基于ds-insar技术监测油田区地表形变分析方法。

背景技术：

在实际的石油开采过程中，由于长时间石油的开采活动，油层的压力会不断下降，油层压力下降会增加地下原油粘度，使得原油难以提取，从而会导致石油的产量大大减少。为了提高石油的开采率，通常利用注水井将废液等注入到油层以提高油层亏空的压力，从而实现油田的稳定生产。但是，油田的注水以及采油作业，会引起地下孔隙压力和应力的变化，在岩层不稳定的区域时常会诱发地表形变。油田的地表形变可能会导致地震活动、地面沉降、套管破损、油井停产等问题，对当地的人口和经济产生不利影响。因此，油田地表变形的监测问题已然成为时下亟需关注的问题。针对油田区域进行有关地表形变的监测，可以为油田生产活动提供科学决策的依据，对于有效提升产量、预防设施毁坏、保障经济稳定具有十分重要的意义。

传统的地质灾害形变监测方法为水准测量和gps测量，但都需要提前布置点，存在费时费力成本高、周期长、难以全面覆盖研究区域等问题。insar技术具有高分辨率、覆盖范围大、成本低、观测连续等特点，具有常规变形监测手段无可比拟的优越性。虽然已有研究利用常规时序insar技术对油田区进行监测，但常规时序insar技术提取的测量点为散射特性稳定，回波信号较强的永久散射体(ps)点，因此这种方法更适用于地物目标稳定的城市区域。油田区没有典型地物和人工建筑的地区、多为耕地、草原、泡泽等自然区域，利用常规时序insar技术进行监测存在观测点分布稀疏，空间采样率低，大气校正误差较大等问题，很难清晰完整的反映出油田的地表形变的范围和强度，导致无法准确获取地表形变信息。

技术实现要素：

本发明的目的是克服常规时序insar对油田区监测的不足，提供一种基于ds-insar技术监测油田区地表形变分析方法，通过在常规时序insar技术中融入分布式散射体(ds)点，实现非人工地表的散射体数量的增加，以此提高测量点的密度和空间分布，使得形变信息更加全面，极大地弥补了传统时序insar技术在油田区测量点稀疏的问题，以便更好地结合油田生产数据进行实际分析，对可能发生的灾害做出进一步的认识和判断。

为了实现上述目的，本发明通过以下技术方案实现：一种基于ds-insar技术监测油田区地表形变分析方法，在常规时序insar技术中融入分布式目标备选点(dsc)，以显著提高测量点的数量和空间分布密度，提高相位解缠的精度，同时将地表形变结果结合油田区生产数据进行协同分析，有利于及时识别排除高风险套损区域，为油田生产作业规划调整提供技术支持。具体步骤包括：

(1)对覆盖研究区域的sar影像进行预处理，包括影像配准、强度匹配、普分集配准、slc重采样、生成初始差分干涉图；

(2)根据不同类型地物目标对电磁波信号的响应表现出不同的散射特性，基于强度信息对油田区sar影像像元进行相似性检验，识别同质像元集合；

(3)计算包含所有干涉对之间自适应多视干涉相位值的样本协方差/相干矩阵；所述样本为某一像元在n幅配准后的sar影像上的构成的复数观测向量；

(4)估算出满足相位一致性的相位值作为分布式目标的优化相位；

(5)计算相位优化质量，选取融合时的分布式目标备选点(dsc)；

(6)将选取出的分布式目标备选点(dsc)与利用传统的时序ps-insar技术得到永久散射体备选点(psc)集合进行融合，得到目标集；

(7)将融合后得到的目标集进行常规时序insar技术处理，包括地形误差改正、3d相位解缠、残余地形误差改正、大气相位延迟改正，得到油田区的地表形变监测结果；

(8)根据油田区地表形变监测结果得到年均沉降速率值及时序沉降值，识别形变区域，并结合油田区井口的采液、注液生产数据和管道套损进行联动分析。

进一步地，所述步骤(2)，采用有参数假设检验方法识别油田区同质像元，得到具有相同或相似后向散射特性的同质像元集合。

进一步地，所述步骤(4)，利用相干矩阵特征值分解的方法估算出满足相位一致性的相位值作为分布式目标的优化相位；

相位优化函数模型为：

其中，为从多视干涉相位求解出的一组最优拟合相位估计值，n表示n幅sar影像；b为未知参数，表示待估计的单一主影像干涉相位o为主影像，i＝1,2,…,ν-1；wweight为依据干涉相位的相干性设置的相应权重；exp(je)为残差向量用来描述某一分布式目标相位受去相干噪声影响程度。

进一步地，所述步骤(5)，为了使分布式目标具有统计特性便于后续相位优化并保留ps稳定相位信息，一般将数量满足一定阈值条件的(shps>20)同质像元作为分布式目标备选点，shps为具有相同或相似后向散射特性的同质像元数量。通过选取时间相干性γds的阈值来衡量分布式目标受时间相干性的影响程度，选取融合时的分布式目标备选点(dsc)。

本发明与现有技术相比，具有以下的有益效果：

本发明的基于ds-insar技术监测油田地表形变分析方法，使用ds-insar技术识别分布式散射体，分布式散射体一般为油田区低相干面状自然地面目标。利用ds-insar技术来监测油田区地表形变，可以在油田区提高监测点的密度和空间分布，使得可靠数据量增大，极大地弥补传统时序insar技术由于高相干稳定点少在油田区监测点数量稀疏的问题。在获取全面的地表形变结果的基础上，再结合油田区采液、注液等生产数据进行分析，可以得到生产活动对地表形变的影响情况，从而实现对油田区可能存在的隐患进行及时的识别和判断，有导向的对套损高风险区域等进行重点排查，为调整相应生产作业情况的规划提供必要的方法和技术支持，保障油田区生产活动持续稳定发展。

附图说明

图1为本发明实施例的方法流程示意图；

图2为本发明实施例中传统时序技术与ds-insar技术所得地表形变结果对比图；

图3为本发明实施例中的某水井注液生产活动与地表形变关系示意图。

具体实施方式

下面结合本发明的实施例对本发明作进一步的阐述和说明。

如图1所示，一种基于ds-insar技术监测油田区地表形变分析方法，包括以下步骤：

步骤1.对覆盖研究区域的sar影像进行预处理，包括影像配准、强度匹配、普分集配准、slc重采样、生成初始差分干涉图。

步骤2.根据不同类型地物目标对电磁波信号的响应表现出不同的散射特性，基于强度信息对油田区sar影像像元进行相似性检验，采用有参数假设检验方法识别出与每个分布式像元具有相同或相似后向散射特性的同质像元集合。

上述步骤中采用假设检验方法，通过判断各像元样本之间分布特征的相似性来确定出同质像元，识别出与每个分布式像元具有相同或相似特性的同质像元集合。假设检验方法包括非参数假设方法和有参数假设检验方法。其中，有参数假设检验方法是建立在样本分布函数已知的条件下，通过判断样本数据的总体分布统计量是否存在显著性差异来进行同质像元的识别，计算效率更高。

步骤3.根据同质像元集合计算包含所有干涉对之间自适应多视干涉相位值的样本协方差/相干矩阵，用于描述分布式目标在同质像元集合内的统计性质；所述样本为某一像元在n幅配准后的sar影像上的构成的复数观测向量。

其中样本协方差矩阵包含了所有干涉对的自适应多视干涉相位信息。样本相干矩阵不仅包含了所有干涉对的自适应多视干涉相位信息，而且包含了衡量干涉相位质量的相干性估值，因此能够有效补偿多时相sar影像之间后向散射能量不均衡带来的差异。

步骤4.采用一定的相位优化算法在满足相位一致性的条件下构建出一组单一主影像优化相位值，获取经自适应多视降噪处理后的一组最佳拟合相位，以减弱分布式目标去相干现象的影响。针对单一主影像的相位优化方法包括最大似然估计方法(ml)、协方差矩阵特征值分解(c-evd)、相干矩阵特征值分解(t-evd)。其中，基于相干矩阵特征值分解的方法计算效率更高，因此利用相干矩阵特征值分解的方法估算出满足相位一致性的相位值作为分布式目标的优化相位。相位优化复数形式下的函数模型为：

其中，为采用一定的优化方法从n(n-1)/2个多视干涉相位求解出的一组最优拟合相位估计值，n表示n幅sar影像；b为未知参数，表示待估计的单一主影像干涉相位o为主影像，i＝1,2,…,ν-1；wweight为依据干涉相位的相干性设置的相应权重；exp(je)为残差向量用来描述某一分布式目标相位受去相干噪声影响程度。

一般求解最大特征值λ1所对应特征向量u1的相位分量作为优化相位估计值。求解最大特征值λ1对应特征向量u1可以表达为：

其中，为通过相干矩阵特征值分解方法(t-evd)相位优化方法从n(n-1)/2个多视干涉相位求解出的一组最优拟合相位估计值；表示待估计的单一主影像干涉相位；相干矩阵可以表述为在不同散射机制类型相互作用下得到的相干矩阵叠加总和。

步骤5.将原相干矩阵中自适应多视相位与优化相位得到的干涉相位进行拟合比较，并定义时间相干性γds来衡量分布式目标受时间去相干影响的程度，来描述优化相位估计的质量，并作为后续时序insar分析中分布式目标备选像元(dsc)的选择标准。计算公式为：

其中γds表示分布式目标的时间相干性，与为分布式目标在单一主影像下的优化相位，为自适应多视干涉相位，m，n，o为时序sar影像序列号。

为了使分布式目标具有统计特性便于后续相位优化并保留ps稳定相位信息，将数量满足一定阈值条件的(shps>20)同质像元作为分布式目标备选点，shps为具有相同或相似后向散射特性的同质像元数量。将观测量相干性好、信噪比高的高质量的相位观测量代替原干涉相位观测量，并将高质量相位观测量对应的分布式目标作为融合时的分布式目标备选点(dsc)。

步骤6.将选取出的分布式目标备选点(dsc)与利用传统的时序ps-insar技术得到永久散射体备选点(psc)集合进行融合，得到目标集。

步骤7.将融合后得到的目标集进行常规时序insar技术处理，包括地形误差改正、3d相位解缠、残余地形误差改正、大气相位延迟改正，得到油田区的ds-insar技术的地表形变监测结果。由图2所示的ds-insar技术与传统时序insar技术的监测结果对比可以看出，ds-insar技术显著增加了观测点的数量和密度，更清晰地反映出油田区的地表形变分布情况。

步骤8.根据油田区地表形变监测结果得到年均沉降速率值及时序沉降值，识别形变区域；并结合油田区井口的采液、注液生产数据和管道套损进行联动分析，获取油田区地表形变与生产活动之间的联动关系，及时识别高风险套损区域。从图3可以看出注液会导致地表隆起，注液量减少后地表的隆起量也会减小，因此应该避免因井口注液量持续增加而导致的地面抬升可能引发的井口套管破损的情况。

以上对本发明的实施例进行了描述，然而本发明并不局限于本实施例。对于本领域内的普通技术人员而言，在不脱离本发明创造宗旨的情况下，可以做出各种变型和改进，这些变型和改进均视为本发明的保护范围。