Оценка загрязнения при разливе нефти на водную поверхность

ЭКОЛОГИЯ И ОХРАНА ОКРУЖАЮЩЕЙ СРЕДЫ

УДК 502.1/2:656 А. Е. Пластинин,

канд. техн. наук, доцент, ФБОУ ВПО «Волжская государственная академия водного транспорта»

ОЦЕНКА ЗАГРЯЗНЕНИЯ ПРИ РАЗЛИВЕ НЕФТИ НА ВОДНУЮ ПОВЕРХНОСТЬ

THE POLLUTION ESTIMATION IN CASE OF OIL SPALLAGE ON THE WATER SURFACE

Рассматриваются вопросы прогнозирования разливов нефти на акваториях с объектов транспортного и нефтегазодобывающего комплексов с применением современных информационных технологий. Предложена оригинальная методика оценки параметров нефтяного загрязнения.

The concerns of the prognostication of oil and petrochemical products' spills on areas of water from the objects of transport and oil-extracting complexes with the help of modern information technologies are discussed. The original method of estimation ofparameters of oil contamination is offered.

Ключевые слова: нефтяное загрязнение, оценка, транспортный и нефтегазодобывающий комплексы.

Key words: oil pollution, estimation, transport and oil-extracting complexes.

К ИСТОЧНИКАМ нефтяного загрязнения при разливе на водную поверхность относятся:

1) бункеровочные суда; 2) плавсредства, получившие значительные повреждения выше ватерлинии в районе грузовых танков или топливных цистерн, но остающиеся на плаву (в том числе челночные танкеры, суда обеспечения, а также танкеры для хранения и отгрузки нефти); 3) нефтеперегрузочные терминалы; 4) магистральные нефтепроводы и береговые нефтебазы (транскомпонентное загрязнение); 5) морская техника для освоения углеводородных ресурсов на континентальном шельфе (буровые суда, установки и платформы).

В настоящее время наблюдается повышение частоты появления чрезвычайных ситуаций, связанных с разливами нефти (ЧС(Н)), которые сопряжены с гибелью людей и значительным вредом окружающей среде (ОС) [1, с. 152-157].

Данная тенденция обусловлена крупномасштабным освоением нефтегазовых месторождений, прежде всего на шельфе. Лидирующие позиции в этой области занимают США, ОАЭ, Саудовская Аравия, Алжир, Мексика, Бразилия, Австралия, Новая Зеландия, Таиланд. Значительно расширяют деятельность в этом направлении следующие государства: Россия, Азербайджан, Казахстан, Украина, Нигерия, Габон, Ангола.

Одновременно растет количество специализированных грузовых комплексов и нефтяных терминалов, челночных танкеров, судов обеспечения, а также танкеров для хранения и отгрузки нефти, протяженность магистральных нефтепроводов.

ЧС(Н) сопровождаются интенсивным загрязнением важнейших компонентов природной среды (водных объектов, береговой черты, атмосферного воздуха, биоресурсов), вызывают их последующую деградацию и/или гибель на достаточно больших территориях вокруг источника загрязнения, что обусловливается физико-химическими свойствами нефти и параметрами ОС [1] (рис. 1).

Актуальность исследований подтверждается выходом «Основ государственной политики в области экологического развития Российской Федерации на период до 2030 г.» (утв. 30.04.2012 г.), государственной программы Российской Федерации «Охрана окружающей среды на 2012-

Выпуск 2

Выпуск 2

2020 годы» (утв. 27.12.2012 г.) и других нормативных документов, посвященных развитию транспортной и нефтедобывающей отраслей и обеспечению их экологической безопасности.

Новизна работы заключается в разработке оригинальной методики, которая обеспечивает требуемую точность оценки параметров нефтяного загрязнения и формирование необходимой для этого выборки сценариев ЧС(Н). Ключевым свойством созданной методики является ее универсальность или независимость от применяемой системы имитационного моделирования разливов нефти.

Прогнозирование разливов нефти (ПРН) на акваториях связано со значительными, в том числе объективными, трудностями методического характера: большое разнообразие ситуаций, при которых возникает разлив нефти; обширная география местоположения возможных источников ЧС(Н); разнообразие типов водных объектов и гидрометеорологических условий; значительное количество сценариев ЧС(Н).

Рис. 1. Карта ЧС(Н) для источника разлива в Охотском море

Поэтому для ПРН целесообразно использовать имитационное моделирование, которое воспроизводит процессы, происходящие в нефтяном пятне на поверхности моря: растекание, испарение, диспергирование, эмульсификация, изменение вязкости, взаимодействие нефти с берегом и средствами борьбы. В Волжской государственной академии водного транспорта для этих целей используется программно-аппаратный комплекс (ПАК) “PISCES II” производства компании «ТРАНЗАС» (см. рис. 1).

На параметры нефтяного загрязнения влияет множество факторов, которые можно разделить на три группы (табл. 1): 1) географические объекты (расстояние до берега, извилистость береговой черты, тип грунта берега, наличие природоохранных зон и т. п.); 2) факторы источника разлива (объем разлива, тип нефтепродукта, тип источника); 3) гидрометеорологические факторы (характеристики поля течений (скорость, направление, тип), сила и направление ветра, температура воды и воздуха, высота волны, плотность воды и пр.).

Таблица 1

Факторы, влияющие на параметры нефтяного загрязнения

Географические объекты Кол-во вариантов Факторы источника разлива Кол-во вариантов Гидрометеороло- гические факторы Кол-во вариантов

Расстояние до берега 3 Объем разлива > 5 Скорость течения > 12

Извилистость береговой черты 4 Тип нефтепродукта > 3 Скорость и направление ветра 12 и 16

Тип берега > 4 Тип источника (точечный, течь) > 2 Температура воды и воздуха 3 и 3

Всего > 29 859 840

Различные комбинации значений этих факторов приводят к большому количеству сценариев (min 29,86 млн).

При осуществлении ПРН факторы, относящиеся к первой группе, не поддаются статистическому учету и зависят только от зоны ЧС. Поэтому имитационное моделирование необходимо производить непосредственно для каждого потенциального источника разлива в объеме не менее 62,2 тыс. сценариев.

Так как моделирование такого количества сценариев невозможно практически, то встает задача выделения значимых факторов, влияющих на параметры области возможного загрязнения (ОВЗ), для решения которой наиболее целесообразно использовать метод планирования эксперимента, а для обработки результатов — компьютерную программу STATISTICA 8.0.

Для исследования использовался дробный двухуровневый факторный план Бокса и Хантера, который позволяет осуществить тестирование значимости исследуемых факторов на параметры ОВЗ.

Анализ многофакторного эксперимента показал (рис. 2), что на параметры ОВЗ (зависимую переменную) значимо влияют только пять главных факторов: тип нефтепродукта, объем разлива нефтепродукта, течение, скорость ветра и высота волны, направление ветра.

В соответствии с Постановлением Правительства Российской Федерации «О неотложных мерах по предупреждению и ликвидации аварийных разливов нефти и нефтепродуктов» от 21 августа 2000 г. № 613 прогнозирование осуществляется относительно последствий максимально возможных разливов нефти и нефтепродуктов, поэтому для каждого потенциального источника разлива будет приниматься только один максимально возможный объем разлива с определенным типом нефтепродукта.

Выпуск 2

Выпуск 2

Рис. 2. Карта Парето

Таким образом, в результате проведенных исследований установлено, что для определения параметров ОВЗ необходимо проводить моделирование для каждого потенциального источника и учитывать действие трех факторов: поле течений, направление ветра и скорость ветра.

Тем не менее различные комбинации значений этих факторов приводят к значительному количеству сценариев (min 864). Поэтому возникает задача снижения количества сценариев моделирования за счет осуществления выборки из генеральной совокупности (табл. 2).

Таблица 2

Вероятность возникновения сценариев

1132^

№ сценария Время течения, ч Вероятность течения Направ- ление ветра Скорость ветра, м/с Вероятность скорости и направления ветра Вероятность сценария Интервал для каждого сценария

1 0 0,0833333 С (180) От 0,0 до 2,0 (1) 0,01 0,000833 0-0,00083

2 0 0,0833333 С (180) От 2,0 до 4,0 (3) 0 0,000000 0,00083-0,00083

3 0 0,0833333 С (180) От 4,0 до 6,0 (5) 0,03 0,002500 0,00083-0,00332

4 0 0,0833333 С (180) От 6,0 до 8,0 (7) 0,02 0,001667 0,00332-0,00498

5 0 0,0833333 С (180) От 8,0 до 10,0 (9) 0,01 0,000833 0,00498-0,00581

6 0 0,0833333 С (180) От 10,0 до 12,0 (11) 0,01 0,000833 0,00581-0,00664

Таблица 2

7 0 0,0833333 С (180) От 12,0 до 14,0 (13) 0,0025 0,000208 0,00664-0,00685

8 0 0,0833333 С (180) От 14,0 до 16,0 (15) 0,0016 0,000133 0,00685-0,00698

9 0 0,0833333 С (180) От 16,0 до 24,0 (20) 0,0027 0,000225 0,00698-0,0072

10 0 0,0833333 СВ (225) От 0,0 до 2,0 (1) 0,01 0,000833 0,0072-0,0080667

863 11 0,0833333 СЗ (135) От 14,0 до 16,0 (15) 0,0016 0,000133 0,999865-0,9999329

864 11 0,0833333 СЗ (135) От 16,0 до 24,0 (20) 0,0008 0,000067 0,9999329-0,9999996

При решении этой задачи возникают два главных вопроса: 1) Как осуществить выборку?

2) Какой необходим объем выборки из генеральной совокупности?

В соответствии с этим была предложена следующая последовательность определения параметров ОВЗ на основе выборки сценариев ЧС(Н) (рис. 3).

Сбор статистических данных по факторам второй и третьей группы

Определение вероятности возникновения каждого сценария ЧС

Определение необходимого количества сценариев моделирования по заданной точности определения границ зон ЧС(Н) и параметров нефтяного пятна

ч

Осуществление случайной выборки сценариев из генеральной совокупности

Г

Определение границ зон ЧС(Н) и параметров нефтяного пятна

Рис. 3. Последовательность оценки параметров нефтяного загрязнения

Для осуществления выборки необходимо использовать взвешенную случайную выборку, так как все элементы генеральной совокупности имеют различную вероятность оказаться в выборке. При взвешенной выборке в качестве весовых коэффициентов используются вероятности течения, направление и скорость ветра.

Процедура выборки предполагает несколько этапов: 1) на первом этапе необходимо определить вероятность возникновения каждого сценария; 2) на втором этапе генеральная совокупность разбивается на интервалы со своими весовыми коэффициентами. Каждый интервал соответствует одному сценарию со своими значениями параметров течения, направления и скорости ветра;

Выпуск 2

все интервалы последовательно размещаются на числовую ось от 0 до 1; 3) третий этап выборки сценариев осуществляется с использованием генератора случайных чисел ЯКБ, который случайным образом выбирает необходимое количество чисел от 0 до 1. Каждое случайное число попадает в интервал определенного сценария на числовой оси. По номеру этого сценария определяются исходные данные для моделирования: течение, скорость и направление ветра.

Для решения следующего вопроса — определение необходимого объема выборки сценариев — предварительно необходимо решить вопросы идентификации параметров ОВЗ и выбора метода их оценки.

Такими параметрами, определяющими выбор методов локализации и ликвидации, являются: дислокация, длина и ширина пятна, количество смеси на плаву, количество испарившейся нефти, толщина пленки и т. п. [2; 3].

Для выбора метода их оценки необходимо проводить проверку гипотезы о нормальности распределения с помощью критерия Шапиро-Уилки с применением программы 8ТЛТ18Т1СЛ 8.0.

Для вариационных рядов, где гипотеза о нормальности распределения подтверждается, целесообразно использовать его характерное свойство, состоящее в том, что 95 % всех наблюдений лежат в диапазоне ±2 стандартных отклонения от среднего. Для прочих вариационных рядов вычисляется 95-я процентиль — такое значение, ниже которого попадают 95 % значений переменной.

При определении необходимого объема выборки из генеральной совокупности в качестве критерия целесообразно использовать величину максимального отклонения (предельно допустимой ошибки) оценки параметра ОВЗ выборочной совокупности от значения, полученного при учете всей генеральной совокупности сценариев.

Для решения этого вопроса осуществляли моделирование из 10 случайных выборок по 10, 20, 30, 40 и 50 сценариям в каждой (табл. 1). После получения оценок параметров ОВЗ (среднее ±2 стандартных отклонения или 95-я процентиль), рассчитываемых для каждой выборки, определяли максимальное отклонение для каждой из 10 выборок от генеральной совокупности.

Таблица 3

Зависимость отклонений определения длины пятна (км) от количества сценариев в выборке

см

X

о

т

№ выборки Выборка по 10 сценариям Выборка по 20 сценариям Выборка по 30 сценариям Выборка по 40 сценариям Выборка по 50 сценариям

1 4,42 3,95 4,02 3,71 3,62

2 3,48 3,84 3,44 3,39 3,63

3 4,28 3,48 3,40 3,69 3,66

4 2,44 2,90 3,52 3,52 3,42

5 3,29 3,88 3,79 3,61 3,71

6 4,43 4,05 3,74 3,83 3,67

7 3,62 3,32 3,63 3,44 3,65

8 3,06 3,62 3,42 3,68 3,62

9 4,07 3,61 3,88 3,76 3,84

10 2,61 3,72 3,61 3,76 3,53

Генеральная совокупность 3,63 3,63 3,63 3,63 3,63

Максимальное отклонение от генеральной совокупности 28,1 % 20,1 % 10,7 % 5,5 % 5,8 %

В качестве примера в этой работе приведены результаты статистического исследования длины пятна. Анализ полученных данных (см. табл. 1) показал, что наименьшее максимальное отклонение имеет выборка из 40 сценариев. Дальнейшее увеличение количества сценариев нецелесообразно, так как не приводит к существенному снижению величины отклонения и приводит к усложнению процедуры определения рассматриваемого параметра ОВЗ. Поэтому количество сценариев для моделирования необходимо выбирать исходя из допустимой точности определения параметров ОВЗ.

Результаты исследований могут быть полезны при создании информационного обеспечения Единой государственной системы предупреждения и ликвидации чрезвычайных ситуаций (РСЧС) и документов, разрабатываемых в рамках этой системы (планов локализации и ликвидации разливов нефти, деклараций промышленной безопасности и пр.), а также при проведении тренажерной подготовки персонала.

Список литературы

1. Наумов В. С. Оценка ущерба при разливах нефти на объектах транспортного комплекса / В. С. Наумов, А. Е. Пластинин // Журнал университета водных коммуникаций. — 2010. — Вып. 5 (1).

2. Методика расчета минимальной оснащенности аварийно-спасательных служб (формирований), предназначенных для локализации и ликвидации разливов нефти и нефтепродуктов на территории Российской Федерации, на континентальном шельфе и в исключительной экономической зоне Российской Федерации [Электронный ресурс]. Электрон дан. Режим доступа: Ьйр://шсЬ8. gov.ru/upload/iblock/434/pril_001_070711.doc — Загл. с экрана.

3. Мерициди И. А. Техника и технологии локализации и ликвидации аварийных разливов нефти и нефтепродуктов: справ. / И. А. Мерициди, В. Н. Ивановский, А. Н. Прохоров [и др.]; под ред. И. А. Мерициди. — СПб.: НПО «Профессионал», 2008. — 824 с.

Выпуск 2