Unmanned aerial vehicle aeromagnetic survey results on Romashkinskoye hydrocarbon field

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

The purpose of the study is to survey the magnetic field induction on the Romashkinskoye oil field (Republic of Tatarstan, Russia) using an unmanned aerial vehicle over the profile of 68 km 320 m. A DJI Matric 600Pro electric hexacopter was used as an unmanned aerial vehicle. The survey scheme was as follows: the mission route consisted of three parallel flights (main profiles) and one crossing flight (transverse profile). The distance between adjacent parallel flights was 100 m. The intersecting profile was necessary to connect the main profiles. The flight assignments of each field day were built to overlap the profiles by at least 100 m by the nearby flights and make the flight trajectory coincide with the one of the previous flight. To optimize the process one takeoff / landing point was selected for two nearby flights. During one 20-25 min survey the maximum profile covered by the unmanned aerial vehicle was 1.25 km. The maximum flight distance (from the takeoff moment to the landing) did not exceed 6–6.5 linear kilometers. The methodology considered in the article made it possible to cover 45 linear kilometers over a long span even in adverse weather conditions (rain and wind gusts of 8–12 m/s). The resulting root mean square error for this survey was ±4.7 nT. The survey conducted allowed to obtain 3 profiles with the magnetic field induction magnitude over an extended section. A good correlation was registered between the aeromagnetic survey and the data on the block structure of the basement (according to geomorphological analysis data) with the local component of the crystalline basement. Altunino-Shunak fault has clearly manifested itself in the magnetic field as a positive anomaly with an amplitude of ≈60 nT.

About the authors

B. M. Nasyrtdinov

Kazan (Volga Region) Federal University

Email: Bulat.Nasyrtdinov@kpfu.ru
ORCID iD: 0000-0002-6359-9159

A. V. Starovoytov

Kazan (Volga Region) Federal University

Email: Alexander.Starovoytov@kpfu.ru
ORCID iD: 0000-0003-0584-1733

M. M. Khamiev

Kazan (Volga Region) Federal University

Email: MMHamiev@kpfu.ru

References

  1. Пат. № 172078, Российская Федерация, МПК B64C 39/02. Комплекс для беспилотной аэромагниторазведки / А.В. Паршин. Заявл. 19.07.2016; опубл. 28.06.2017. Бюл. № 19.
  2. Bian J., Wang X., Gao S. Experimental aeromagnetic survey using a rotary-wing aircraft system: a case study in Heizhugou, Sichuan, China // Journal of Applied Geophysics. 2021. Vol. 184. P. 104245. https://doi.org/10.1016/j.jappgeo.2020.104245.
  3. Cunningham M., Samson C., Wood A., Cook I. Aeromagnetic surveying with a rotary-wing unmanned aircraft system: a case study from a zinc deposit in Nash Creek, New Brunswick, Canada // Pure and Applied Geophysics. 2018. Vol. 175. P. 3145–3158. https://doi.org/10.1007/s00024-017-1736-2.
  4. Lefebvre R. Introduction to UAV systems for geophysical mapping // SEG International Exposition and 87 th Annual Meeting. Houston, 2017.
  5. Цирел В.С., Кузнецова А.В. Аэромагнитометрия XXI века // Палеомагнитность и магнетизм горных пород: палеомагнетизм и магнетизм горных пород: теория, практика, эксперимент: материалы семинара (г. Москва, 9 –12 ноября 2015 г.). Москва, 2015. С. 252–258.
  6. Sakovskaya A.V., Luhmanov V.L., Demchenko N.V., Kuranov V.A. The successful use of UAV with quantum magnetometer for the mapping // Engineering Geophysics 2017: proc. 13 th conf. Kislovodsk, 2017. P. 1–6. https://doi.org/10.3997/2214-4609.201700373.
  7. Li H., Ge J., Dong H., Qiu X., Luo W., Liu H., et al. Aeromagnetic compensation of rotor UAV based on least squares // 37 th Chinese Control conf. Wuhan, 2018. P. 10248–10253. https://doi.org/10.23919/ChiCC.2018.8483068.
  8. Юрчук А.Ю., Сапунов В.А., Нархов Е.Д., Сергеев А.В., Васькин Н.М. Опыт составления сводных карт магнитного поля по данным наземных съемок и съемок БПЛА // Вопросы теории и практики геологической интерпретации гравитационных, магнитных и электрических полей: Материалы 49-й сессии Междунар. семинара (г. Екатеринбург, 23–27 января 2023 г.). Екатеринбург, 2023. С. 414–417. EDN: CRVKSJ.
  9. Jordan B.R. Collecting field data in volcanic landscapes using small UAS (sUAS)/drones // Journal of Volcanology and Geothermal Research. 2019. Vol. 385. P. 231–241. https://doi.org/10.1016/j.jvolgeores.2019.07.006.
  10. Черкасов С.В. Состояние и перспективы беспилотной аэромагниторазведки // Науки о Земле: материалы Междунар. конф. (г. Ташкент, 22–23 ноября 2018 г.). Ташкент, 2018. С. 156–157. EDN: DZJJBU.
  11. Bell R. Comparison of gound magnetic and low altitude aeromagnetic data // SEG International Exposition and 87 th Annual Meeting. Houston, 2017.
  12. Наурзбаев А.М., Умирова Г.К., Berube P. Перспективы использования инновационных технологий в Казахстане при проведении аэромагниторазведки // E-Scio. 2020. № 5. С. 656–666. EDN: NDKQND.
  13. Walter C., Braun A., Fotopoulos G. High-resolution unmanned aerial vehicle aeromagnetic surveys for mineral exploration targets // Geophysical Prospecting. 2020. Vol. 68. Iss. 1. P. 334–349. https://doi.org/10.1111/1365-2478.12914.
  14. Jiang D., Zeng Z., Zhou S., Guan Y., Lin T. Integration of an aeromagnetic measurement system based on an unmanned aerial vehicle platform and its application in the exploration of the Ma’anshan magnetite deposit // IEEE Access. 2020. Vol. 8. P. 189576–189586. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2020.3031395.
  15. Li Z.-P., Gao S., Wang X.-B. New method of aeromagnetic surveys with rotorcraft UAV in particular areas // Chinese Journal of Geophysics. 2018. Vol. 61. Iss. 9. P. 3825 –3834. https://doi.org/10.6038/cjg2018L0588.
  16. Черкасов С.В., Стерлигов Б.В., Золотая Л.А. О возможности использования беспилотных летательных аппаратов для производства высокоточных измерений аномалий магнитного поля Земли // Вестник Московского университета. Серия 4. Геология. 2016. № 3. С. 17–20. https://doi.org/10.33623/0579-9406-2016-3-17-20. EDN: XHFHTN.
  17. Семенова М.П., Цирель В.С. Перспективы развития беспилотной аэрогеофизики // Разведка и охрана недр. 2016. № 8. С. 34–39. EDN: WHTQJB.
  18. Паршин А.В., Гребенкин Н.А., Морозов В.А., Ржевская А.К., Шикаленко Ф.Н. Первые результаты методических работ по применению беспилотных аэрогеофизических технологий на стадии поисков месторождений урана // Разведка и охрана недр. 2017. № 11. С. 59–64. EDN: YTHJUE.
  19. Parshin A.V., Morozov V.A., Blinov A.V., Kosterev A.N., Budyak A.E. Low-altitude geophysical magnetic prospecting based on multirotor UAV as a promising replacement for traditional ground survey // Geo-spatial Information Science. 2018. Vol. 21. Iss. 1. P. 67–74. https://doi.org/10.1080/10095020.2017.1420508.
  20. Malehmir A., Dynesius L., Paulusson K., Paulusson K., Johansson H., Bastani M., et al. The potential of rotary-wing UAV-based magnetic surveys for mineral exploration: a case study from central Sweden // The Leading Edge. 2017. Vol. 36. Iss. 7. P. 552–557. https://doi.org/10.1190/tle36070552.1.
  21. Nasyrtdinov B., Latipov R., Khassanov D., Popov M., Usmanov A. Assessment of the impact of unmanned aerial vehicles with different engine types on the MMPOS-1 magnetometer // 20 th International Multidisciplinary Scientific GeoConference SGEM 2020. Albena, 2020. P. 475–482. https://doi.org/10.5593/sgem2020/1.2/s05.061. EDN: QXSJQX.
  22. Геология Татарстана. Стратиграфия и тектоника / гл. ред. Б.В. Буров/ отв. ред. Н.К. Есаулова, В.С. Губарева, М.: ГЕОС, 2003. 402 с.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download


Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».