Экспериментальные исследования эффективности метода обнаружения нефтяных загрязнений в ближнем ИК-диапазоне для водных объектов на земной поверхности

Аннотация

Приведены результаты измерения спектров отражения незагрязненных и загрязненных нефтепродуктами водных объектов на земной поверхности в ближнем ИК-диапазоне. В качестве загрязнителей использованы различные типы нефтепродуктов (товарная нефть Московского и Рязанского НПЗ, керосин, дизельное топливо, газовый конденсат, различные марки бензина, моторных масел). Исследуемые образцы --- лабораторные модели водных объектов (болота, лужи на земной поверхности). Полученные результаты показывают, что для обнаружения загрязнений нефтью и нефтепродуктами водных объектов на земной поверхности в ближнем ИК-диапазоне перспективно использовать спектры отражения в диапазоне значений 1,6...1,8 мкм. Применение аппаратуры с тремя широкими спектральными каналами шириной 50 нм и центральными длинами волн 1696, 1734 и 1775 нм позволяет с высокой надежностью обнаруживать загрязнения нефтью и моторными маслами водных объектов при низкой вероятности неправильного обнаружения загрязнений. Обнаружение загрязнений водных объектов более легкими нефтепродуктами (бензины, керосины, дизельное топливо) возможно, однако вероятность обнаружения загрязнений существенно ниже

Просьба ссылаться на эту статью следующим образом:

Барышников Н.В., Нгуен М.Б., Федотов Ю.В. и др. Экспериментальные исследования эффективности метода обнаружения нефтяных загрязнений в ближнем ИК-диапазоне для водных объектов на земной поверхности. Вестник МГТУ им. Н.Э. Баумана. Сер. Приборостроение, 2026, № 1 (154), с. 4--16. EDN: HWGOIN

Литература

[1] Ismailova N.M., Nadjafova S.I. Experience in assessing environmental risks of main oil pipelines in Azerbaijan through the prism of soil biogeoresistance to crude oil pollution. Moscow Univ. Soil Sci. Bull., 2022, vol. 77, no. 3, pp. 196--202. DOI: https://doi.org/10.3103/S014768742203005X

[2] Huettel M. Oil pollution of beaches. Curr. Opin. Chem. Eng., 2022, vol. 36, art. 100803. DOI: https://doi.org/10.1016/j.coche.2022.100803

[3] Kuany P.B.G., Zhou X., Abdelhafeez I.A., et al. Oil contaminated soil, global environmental impact (overview). IJCSI, 2019, vol. 1, no. 5, pp. 124--129.

[4] Adegboye M.A., Fung W.-K., Karnik A. Recent advances in pipeline monitoring and oil leakage detection technologies: principles and approaches. Sensors, 2019, vol. 19, no. 11, art. 2548. DOI: https://doi.org/10.3390/s19112548

[5] Spandonidis C., Theodoropoulos P., Giannopoulos F.A. Combined semi-supervised deep learning method for oil leak detection in pipelines using IIoT at the edge. Sensors, 2022, vol. 22, no. 11, art. 4105. DOI: https://doi.org/10.3390/s22114105

[6] Zhang J., Kane F. Leak detection and operations management in offshore pipelines. 11th International Pipeline Conference, 2016, vol. 3, art. V003T04A012. DOI: https://doi.org/10.1115/IPC2016-64488

[7] Keskin G., Teutsch C.D., Lenz A., et al. Concept of an advanced hyperspectral remote sensing system for pipeline monitoring. Proc. SPIE, 2015, vol. 9644. DOI: https://doi.org/10.1117/12.2194973

[8] Del’Papa R., Scafutto M., de Souza Filho C.R., et al. Hyperspectral remote sensing detection of petroleum hydrocarbons in mixtures with mineral substrates: implications for onshore exploration and monitoring. ISPRS J. Photogramm. Remote Sens., 2017, no. 128, pp. 146--157. DOI: https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2017.03.009

[9] Pelta R., Ben-Dor E. An exploratory study on the effect of petroleum hydrocarbon on soils using hyperspectral longwave infrared imagery. Remote Sens., 2019, vol. 11, no. 5, art. 569. DOI: https://doi.org/10.3390/rs11050569

[10] Achard V., Foucher P.Y., Dubucq D. Hydrocarbon pollution detection and mapping based on the combination of various hyperspectral imaging processing tools. Remote Sens., 2021, vol. 13, no. 5, art. 1020. DOI: https://doi.org/10.3390/rs13051020

[11] Hussein A.E., Marzouk A. Characterization of petroleum crude oils using laser induced fluorescence. J. Pet. Environ. Biotechnol., 2015, vol. 6, no. 5, art. 240. DOI: https://doi.org/10.4172/2157-7463.1000240

[12] Pashayev A., Tagiyev B., Allahverdiyev K., et al. LIDAR for remote sensing of contaminations on water and earth surfaces taking place during oil-gas production. Proc. SPIE, 2015, vol. 9810. DOI: https://doi.org/10.1117/12.2225219

[13] Fedotov Yu.V., Belov M.L., Gorodnichev V.A. Remote laser fluorescence method for oil leak detection at an excitation wavelength of 266 nm. J. Opt. Technol., 2022, vol. 89, no. 5, pp. 286--290. DOI: https://doi.org/10.1364/JOT.89.000286

[14] Andreoli G., Bulgarelli B., Hosgood B., et al. Hyperspectral analysis of oil and oil-impacted soils for remote sensing purposes. Scientific and Technical Research Series. EUR 22739 EN --- DG Joint Research Centre. Luxembourg, European Communities, 2007. 36 p.

[15] Horig B., Kuhn F. HyMap hyperspectral remote sensing to detect hydrocarbons. Int. J. Remote Sens., 2001, vol. 22, no. 8, pp. 1413--1422. DOI: https://doi.org/10.1080/01431160120909

[16] Kuhn F., Oppermann K., Horig B. Hydrocarbon Index --- an algorithm for hyperspectral detection of hydrocarbons. Int. J. Remote Sens., 2004, vol. 25, no. 12, pp. 2467--2473. DOI: https://doi.org/10.1080/01431160310001642287

[17] Allen C.S., Krekeler M.P.S. Reflectance spectra of crude oils and refined petroleum products on a variety of common substrates. Proc. SPIE, 2010, vol. 7687. DOI: https://doi.org/10.1117/12.852200

[18] Allen C.S., Satterwhite M.B. Reflectance spectra of three liquid hydrocarbons on a common sand type. Proc. SPIE, 2006, vol. 6233. DOI: https://doi.org/10.1117/12.665586

[19] Tian Q. Study on oil-gas reservoir detecting methods using hyperspectral remote sensing. Int. Arch. Photogramm. Remote Sens. Spatial Inf. Sci., 2012, vol. XXXIX-B7, pp. 157--162. DOI: https://doi.org/10.5194/isprsarchives-XXXIX-B7-157-2012

[20] Minh N.B., Fedotov Yu.V., Baryshnikov N.V., et al. Experimental studies of a method for detecting oil pollution on the Earth’s surface in the near-infrared range. Proc. SPIE, 2024, vol. 13217. DOI: https://doi.org/10.1117/12.3035931

[21] Minh B.N., Fedotov Yu.V., Baryshnikov N.V., et al. Influence of soil type on the detection of oil spills in the near infrared range. AIP Conf. Proc., 2025, vol. 3268, art. 030016. DOI: https://doi.org/10.1063/5.0257244

[22] Нгуен М.Б., Федотов Ю.В., Барышников Н.В. и др. Исследование влияния числа спектральных каналов на эффективность метода обнаружения нефтяных загрязнений в ближнем ИК-диапазоне. Контенант, 2025, т. 24, № 1, с. 81--91. EDN: SSSOUM

[23] Brum J., Schlegel C., Chappell C., et al. Reflective spectra of gasoline, diesel, and jet fuel A on sand substrates under ambient and cold conditions: implications for detection using hyperspectral remote sensing and development of age estimation models. Environ. Earth Sci., 2020, vol. 79, no. 19, art. 463. DOI: https://doi.org/10.1007/s12665-020-09165-2