DET NORSKE VERITAS. Rapport Miljørisikoanalyse (MRA) og forenklet Beredskapsanalyse (BA) for letebrønn 35/-9-X Atlas i PL420 i Nordsjøen

Transkript

1 Rapport Miljørisikoanalyse (MRA) og forenklet Beredskapsanalyse (BA) for letebrønn 35/-9-X Atlas i PL420 i Nordsjøen RWE Dea Norge AS Rapportnr./ Rev. 00,

2

3 Innholdsfortegnelse KONKLUDERENDE SAMMENDRAG... 4 DEFINISJONER OG FORKORTELSER INNLEDNING Aktivitetsbeskrivelse Hensikt/formål Akseptkriterier Regelverkskrav Rapportoppbygning DEFINERTE FARE OG ULYKKESHENDELER (DFU) Dimensjonerende DFU Sannsynlighet for dimensjonerende DFU Utblåsningsrater og varigheter OLJEDRIFTSMODELLERING Oljetype og oljens egenskaper Oljedriftsmodell Modellens begrensninger og krav til inngangsdata Bearbeiding og generering av statistiske parametere Beskrivelse av utslippsscenario Oljedriftsmodellering- Resultater Nærsonemodellering av sjøbunnsutslipp Treffsannsynlighet av olje på havoverflaten Stranding av olje i kystsone Vannsøylekonsentrasjoner METODIKK MILJØRISIKO Oljedriftsmodellering og populasjonstap Miljøskade Miljørisiko MILJØBESKRIVELSE Verdsatte Økosystem Komponenter (VØK) Utvalgte VØK Sjøfugl Marine pattedyr Strandhabitat Fisk Dato: Side ii av iii

4 6 MILJØRISIKOANALYSE - RESULTATER Mulige konsekvenser ved en utblåsning fra brønn 35/9-X Atlas Pelagiske sjøfugl Kystnære sjøfugl Marine pattedyr Tapsandeler av fiskeegg og larver Strandhabitat (kyst) Miljørisiko Miljørisiko for pelagisk sjøfugl Miljørisiko for kystnære sjøfugl Miljørisiko for marine pattedyr Kyst (strand) Oppsummering og konklusjon av miljørisiko forbundet med boring av brønn 35/9-X Atlas BEREDSKAPSANALYSE (FORENKLET) Gjeldende myndighetskrav til oljevernberedskap Metode beredskap Effektivitet Kapasitet og dimensjonering Oljens egenskaper relevant for oppsamling, opptak og dispergering Mekanisk oppsamling Kjemisk dispergering Forutsetninger og antakelser Oljetype Utblåsningsrate Beregning av systembehov i barriere 1 og Tilgjengelighet oljevernfartøy, slepefartøy og deres responstider Stranding av olje og kystnær beredskap Konklusjon beredskapsanalyse REFERANSER Appendix A Metode Miljørisiko Appendix B Ressursbeskrivelse Nordsjøen og Norskehavet Appendix C Bestandstap for alle modellerte arter Dato: Side iii av iii

5 KONKLUDERENDE SAMMENDRAG Miljørisiko RWE Dea Norge AS (heretter RWE Dea) planlegger boring av brønn 35/9-X Atlas i PL420 i Nordsjøen. Boringen har planlagt oppstart sommer/høst 2014, og brønnen skal bores med den halvt nedsenkbare riggen Leiv Eiriksson. Som forberedelse til den planlagte leteboringen er det utarbeidet en miljørettet risikoanalyse for aktiviteten. Miljørisikoanalysen er gjennomført som en skadebasert analyse i henhold til Norsk olje og gass (tidligere OLF) veiledning for gjennomføring av miljørisikoanalyser for petroleumsaktiviteter på norsk sokkel (OLF, 2007). Miljørisikoen vurderes opp mot RWE Deas operasjonsspesifikke akseptkriterier. Det er analysert for potensielle effekter på en rekke arter av sjøfugl (kystnære og i åpent hav), marine pattedyr, fisk og for strandhabitater. Analysen er utført for hele året. Største sannsynligheter for bestandstap av sjøfugl og marine pattedyr ble funnet å være: 1-5 % bestandstap: 55,3 % sannsynlighet (lunde i åpent hav i sommersesongen, sjøbunnutblåsning) 5-10 % bestandstap: 60,0 % sannsynlighet (alkekonge i åpent hav i høstsesongen, overflateutblåsning) % bestandstap: 54,0 % sannsynlighet (lomvi kystnært i sommersesongen, sjøbunnutblåsning) % bestandstap: 8,4 % sannsynlighet (lomvi kystnært i sommersesongen, sjøbunnutblåsning) >30 % bestandstap: 0,9 % sannsynlighet (lomvi kystnært i sommersesongen, overflateutblåsning) Miljørisikoen forbundet med boring av brønnen ble funnet å utgjøre: mindre miljøskade (1 mnd- 1 års restitusjonstid): 3,2 % av akseptkriteriet (strandhabitat rute 1 i vintersesongen) moderat miljøskade (1-3 års restitusjonstid): 10,0 % av akseptkriteriet (krykkje åpent hav i vintersesongen) betydelig miljøskade (3-10 års restitusjonstid): 19,4 % av akseptkriteriet (lomvi kystnært i sommersesongen) alvorlig miljørisiko (>10 års restitusjonstid): 38,8 % av akseptkriteriet (lomvi kystnært i sommersesongen) Miljørisikoen forbundet med boring av brønn 35/9-X Atlas ligger for alle VØKer innenfor RWE Deas operasjonsspesifikke akseptkriterier og under ALARP-nivå (50 % av akseptkriteriet) i alle fire sesonger. Det kan dermed konkluderes at miljørisikoen forbundet med boring av brønn 35/9- X Atlas er akseptabel sett i forhold til RWE Deas akseptkriterier for miljørisiko gjennom hele året. Dato: Side 4

6 Beredskap Som forberedelse til den planlagte boringen er det utarbeidet en forenklet beredskapsanalyse for aktiviteten. Det er gjennomført en beregning av beredskapsbehov knyttet til mekanisk oppsamling av olje på åpent hav. Beregningen er gjort i henhold til industristandarden «Veileder for miljørettet beredskapsanalyser» (NOFO/OLF, 2007), basert på dimensjonerende DFU, som er en overflateutblåsning fra brønnen. Beregningene gir behov for maksimalt sju NOFO-systemer for å håndtere tilflyt av olje til barriere 1 og 2. Første system vil være på plass innen 5 timer. Dette vil være et fartøy fra Troll-Oseberg området. Redningsselskapet (RS Måløy) vil fungere som slepefartøy. Fartøy nummer sju vil mobiliseres fra Volve/Sleipner området, med responstid på 24 timer. Fullt utbygd barriere 1 og 2 vil således være på plass innen 24 timer. I henhold til ytelseskravene i NOFO veiledningen skal barriere 1 være på plass innen korteste drivtid til land, dvs. 1,2 døgn, mens barriere 2 skal være på plass innen 95 persentil av korteste drivtid til land, dvs. 3,2 døgn. Selv om hovedstrategien for bekjempelse av oljeutslipp er mekanisk opptak, vil bruk av kjemiske dispergeringsmidler vurderes ved en eventuell hendelse. Videre er det gjort en vurdering av potensielle strandingsvolum og tilhørende behov for beredskap i kyst- og strandsone. Basert på modellerte strandingsmengder er det beregnet et dimensjonerende strandingsvolum på 5729 tonn emulsjon. Fordelt på vektet varighet for en utblåsning, som var 9 dager, kan det beregnes et behov for en opptakskapasitet på 637 tonn emulsjon/dag i barriere 3. Barriere 3 må være på plass innen 95 persentil av korteste drivtid til land, som er 3,2 døgn. Dato: Side 5

7 DEFINISJONER OG FORKORTELSER Akseptkriterier ALARP prinsippet Barriere Barriereeffektivitet Barrierekapasitet Barriereoppsamlingsrate Barrieretap Bekjempelse Bestand BOP Borgerlig tussmørke (BTM) DFU Effektnøkkel Eksempelområde Eksponeringsgrad Gangtid GIS GOR Influensområde Kriterier som benyttes for å uttrykke et akseptabelt risikonivå i virksomheten, uttrykt ved en grense for akseptabel frekvens for en gitt miljøskade As Low As Reasonably Practicable (så lav som det er praktisk mulig) Fellesbetegnelse for en samlet aksjon i et avgrenset område; kan inkludere ett eller flere system. Prosentandel av overflateolje som passerer en linje som samles opp av en barriere. Ved sidestilte system (bredt flak) vil barriereeffektiviteten maksimalt være lik systemeffektiviteten. Ved system etter hverandre (konsentrert flak) vil barriereeffektiviteten kunne overstige systemeffektiviteten. Summen av systemkapasitetene i en barriere. På samme måte som for systemkapasitet vil oppnåelse av barrierekapasiteten forutsette at tilgangen til olje (mengde og tykkelse av flak) er tilstrekkelig til at systemets kapasitet kan utnyttes fullt. Reelt forventet oppsamlet volum i m3/døgn for barrieren som helhet. Ved rikelig tilgang på olje skal denne være lik barrierekapasiteten. Reduksjonsfaktor i barriereeffektivitet fra en barriere til etterfølgende barriere, grunnet spredning av olje. Alle tiltak som gjennomføres i akuttfasen av en forurensningssituasjon og som skal hindre at oljen sprer seg (strakstiltak ved å stanse lekkasjen, begrense utstrekningen, hindre spredning, samle opp fra sjøen, lede oljen forbi sensitive områder og hindre strandet olje fra å bli re-mobilisert). Gruppe individer innen en art som er reproduktivt isolert innen et bestemt geografisk område. Blowout Preventor (eng.) Lysforholdene fra solen står 6 grader under horisonten til soloppgang (demring), samt fra solnedgang til solen står 6 grader under horisonten (skumring). Definerte fare- og ulykkeshendelser For VØK bestander (sjøfugl, sjøpattedyr, fisk) benyttes en effektnøkkel for relasjon mellom oljemengde i en 10 x 10 km rute og akutte effekter (dødelighet) i den samme ruten for de bestandsandeler som er tilknyttet ruten. Til bruk i beredskapsplanleggingen er det definert arealer kalt eksempelområder. Disse er karakterisert ved at de ligger i ytre kystsone, har høy tetthet av miljøprioriterte lokaliteter og som også på andre måter setter strenge krav til oljevernberedskapen. Disse eksempelområdene er derfor forhåndsdefinert som dimensjonerende for oljevernberedskapen. Benyttes for å beskrive hvorvidt kysten er eksponert, moderat eksponert eller beskyttet mht. bølgeeksponering Tiden det tar å frakte personell og utstyr med fartøy fra hentested (base) til stedet der aksjonen skal gjennomføres. Geografisk informasjonssystem Gas to Oil Ratio/ Gass/olje-forhold Området med større eller lik 5 % sannsynlighet for forurensning med mer enn 1 tonn olje innenfor en 10 x 10 km rute, iht. oljedriftsberegninger Dato: Side 6

8 IR Miljødirektoratet Miljøskade Infrarød Tidligere Klima- og forurensningsdirektoratet Miljøskade kategoriseres i hhv. mindre, moderat, betydelig eller alvorlig, med utgangspunkt i restitusjonstid. Mindre miljøskade betyr restitusjonstid fra 1 mnd til 1 år, moderat miljøskade betyr restitusjonstid fra 1 til 3 år, betydelig miljøskade betyr restitusjonstid fra 3 til 5 år, og alvorlig miljøskade betyr restitusjonstid over 10 år. MIRA Metode for miljørettet risikoanalyse (OLF, 2007) Mobiliseringstid MRA MRABA NOFO NOROG PL ppb Responstid Restitusjonstid Sannsynlighet for treff Skadenøkkel System Sårbarhet THC Ubetydelig skade VØK WRA Tiden fra varsel er gitt til personell og utstyr er klart for transport fra mobiliseringsstedet. Miljørettet risikoanalyse Miljørettet risiko- og beredskapsanalyse Norsk Oljevernforening for Operatørselskap Norsk Olje og Gass (tidligere Oljeindustriens landsforening (OLF)) Utvinningstillatelse (Production License) Parts per billion / deler per milliard Sammenlagt mobiliseringstid og gangtid. Restitusjon er oppnådd når det opprinnelige dyre- og plantelivet i det berørte samfunnet er tilstede på tilnærmet samme nivå som før utslippet (naturlig variasjon tatt i betraktning), og de biologiske prosessene fungerer normalt. Bestander anses å være restituert når bestanden er tilbake på 99 % av nivået før hendelsen. Restitusjonstiden er tiden fra et oljeutslipp skjer og til restitusjon er oppnådd. Sannsynlighet for at en 10x10 km rute treffes av olje fra et potensielt utslipp. En fordelingsnøkkel for å fastsette restitusjonstid som funksjon av skadegrad for VØK bestander og VØK habitater. Skadenøkkelen for bestander gir relasjoner mellom akutt bestandsreduksjon og restitusjonstid, mens skadenøkkelen for habitater gir relasjoner mellom strandet oljemengde og restitusjonstid. Det er i prinsippet separate skadenøkler for bestand og habitat for ulike sårbarheter. Fellesbetegnelse for et komplett oppsamlingssystem. For et NOFO system inkluderer dette to fartøy, 400 m lense, Transrec oljeopptager og lagringskapasitet på ca 1000 m3. I et system kan også inngå en HiWax opptager for opptak av høyviskøse oljer. For alle potensielt berørte ressurser er sårbarhet for akutt oljeforurensning klassifisert ut fra anerkjente modeller for sårbarhetsinndeling. Total Hydrocarbon Concentration (total hydrokarbonkonsentrasjon) i vannsøylen Negative effekter som gir beregnet miljøskade for identifiserte ressurser, som medfører mindre enn 1 mnd restitusjonstid. Verdsatt Økosystem Komponent (VEC, Valued Ecosystem Component) Well Risk Assessment Dato: Side 7

9 1 INNLEDNING 1.1 Aktivitetsbeskrivelse RWE Dea har gitt DNV i oppdrag å gjennomføre en skadebasert miljørisikoanalyse (MRA) og forenklet beredskapsanalyse (BA) for brønn 35/9-X Atlas i utvinningstillatelse (PL) 420. Brønnen ligger i den nordlige delen av Nordsjøen, ca. 11,7 km fra avgrensningsbrønn Titan Appraisal (Figur 1-1). Brønnen er lokalisert ca. 45 km fra nærmeste landområde som er Værlandet i Askvoll kommune i Sogn og Fjordane. Brønnen er planlagt boret sommer/høst 2014 med den halvt nedsenkbare riggen Leiv Eiriksson (Figur 1-2). Basisinformasjon om brønnen er gitt i Tabell 1-1. Som forberedelse til den planlagte boringen er det utarbeidet en skadebasert miljørisikoanalyse og en forenklet beredskapsanalyse for aktiviteten. Det er også gjennomført en brønnspesifikk risikoanalyse (Well Risk Assessment, WRA) for brønn 35/9-X Atlas (DNV, 2014). Dyp (meter) > Figur 1-1 Beliggenhet til brønn 35/9-X Atlas og avgrensningsbrønn Titan Appraisal i Nordsjøen. Dato: Side 8

10 Tabell 1-1 Basisinformasjon for brønn 35/9-X Atlas i PL420 (RWE Dea, 2013; Add Energy, 2013; DNV, 2014). Posisjon for DFU 03 44' 46.61" Ø, 61 15' " N Vanndyp 360 m +/- 1m Analyseperiode Hele året, fordelt på 4 sesonger Oljetype (referanseolje) Fram råolje (SINTEF, 1999) Rigg Leiv Eiriksson (Semi-sub) Fordeling overflate/sjøbunn 18/82 % Frekvens for utblåsning 8,56 x 10-5 Utblåsningsrater Vektet rate, overflate: 3075 Sm 3 /døgn Vektet rate, sjøbunn: 2991 Sm 3 /døgn Vektet varighet Overflateutblåsning: 9 dager Sjøbunnsutblåsning: 12,6 dager GOR (Sm 3 /Sm 3 ) 270 Tid for boring av avlastningsbrønn Avstand til nærmeste land 52 dager Ca. 45 km (Værlandet) Forventet borestart Sommer/høst 2014 Figur 1-2 Riggen Leiv Eiriksson skal brukes under boring av brønn 35/9-X Atlas. Dato: Side 9

11 1.2 Hensikt/formål Som forberedelse til den planlagte boringen av brønn 35/9-X Atlas er det utarbeidet en miljørettet risikoanalyse for aktiviteten. Miljørisikoanalysen er gjennomført som en skadebasert analyse i henhold til Norsk Olje og Gass (tidligere OLF) sin Veiledning for gjennomføring av miljørisikoanalyser for petroleumsaktiviteter på norsk sokkel (OLF, 2007). En kort beskrivelse av metoden er gitt i kap. 4, og for ytterligere informasjon henvises det til veilederen. Miljørisikoen vurderes opp mot RWE Deas operasjonsspesifikke akseptkriterier. Gjennomføring av miljørisikoanalyse (MIRA) for aktiviteter knyttet til leting av og/eller produksjon av olje og gass på norsk sokkel er påkrevd i henhold til norsk lovverk (se avsnitt 1.4). Analysen som utføres for brønn 35/9-X Atlas er definert som en skadebasert miljørisikoanalyse der konsekvensene av oljeutblåsning/-utslipp er knyttet opp mot sannsynligheten (frekvensen) for en slik hendelse, for å tallfeste risikoen et oljesøl kan ha på ulike ressurser i området. Ressursene i området som benyttes i analysen omtales som Verdsatte Økosystem Komponenter (VØK) og er en sammensetning av ulike dyrepopulasjoner (sjøfugl, sjøpattedyr, fiskearter) og habitater (kystsonen). For å bli betraktet som en VØK i analysen må ulike krav tilfredsstilles (se kapittel 5.1). 1.3 Akseptkriterier RWE Deas akseptkriterier for miljørisiko er vist i Tabell 2-1. Risikoreduserende tiltak skal alltid vurderes. For brønn 35/9-X Atlas benyttes det operasjonsspesifikke akseptkriterier. Tabell 1-2 RWE Deas operasjonsspesifikke akseptkriterier for forurensning (RWE Dea, 2010). Miljøskade Varighet av skaden (restitusjonstid) Operasjonsspesifikk risiko Mindre 1mnd -1 år 1,25 x 10-3 Moderat 1-3 år 4,25 x 10-4 Betydelig 3-10 år 1,25 x 10-4 Alvorlig > 10 år 6,25 x Regelverkskrav Forurensningsloven formulerer plikten om å unngå forurensning. Rammeforskriften stiller krav til bruk av ALARP-prinsippet og prinsipper for risikoreduksjon, med forbehold om at kostnadene ved tiltakene ikke står i vesentlig misforhold til den oppnådde risikoreduksjonen. Forskrift om styring og opplysningsplikt i petroleumsvirksomheten (Styringsforskriften) krever at det søkes om samtykke fra norske myndigheter i forbindelse med all type aktivitet relatert til leting etter og/eller produksjon av olje og gass i norsk sektor. Ifølge Styringsforskriften skal det utarbeides en miljørettet risikoanalyse og en miljørettet beredskapsanalyse i forbindelse med aktiviteten. Regelverket for petroleumsvirksomhet finnes på: Dato: Side 10

12 1.5 Rapportoppbygning Oppbygningen av rapporten illustreres i Figur 1-3. Kapittelhenvisningene utenfor figuren angir hvor ulike typer informasjon presenteres og kommenteres. Den forenklede beredskapsanalysen er rapportert i kapittel 7. Figur 1-3 Delprosessene i en miljørisikoanalyse, fra inngangsdata til konklusjon. Kapittelhenvisningen angir hvor i rapporten ulike typer informasjonen presenteres og kommenteres. Dato: Side 11

13 2 DEFINERTE FARE OG ULYKKESHENDELER (DFU) De fleste typer uhellsutslipp i forbindelse med en leteboring er begrensede, med små mengder og lette forbindelser. De hendelsene som har de største potensielle miljøkonsekvensene er ukontrollerte utslipp fra brønnen under boring (utblåsning). Slike hendelser anses dimensjonerende for foreliggende analyse. 2.1 Dimensjonerende DFU Brønnen har som mål å påvise forekomster av hydrokarboner i Atlasprospektet. Brønnen er planlagt boret gjennom fire formasjoner som kan inneholde olje og kondensat; Oxfordian, Callovian, Tarbert og Etive. Add Energy AS har utført en risikovurdering med hensyn til oljeutblåsning fra Atlas og beregnet sannsynlighet, og mulige utblåsningsrater og varigheter (Add Energy, 2013). Under boring kan utblåsninger oppstå hvis det oppstår underbalanse i trykk etter penetrering av reservoar (brønntrykk < reservoartrykk), og påfølgende tap av brønnkontroll. Det er tatt høyde for følgende utblåsningsscenarioer i analysene: Utblåsning gjennom brønn-casing/åpen brønn Utblåsning gjennom borestreng Utblåsning gjennom annulus 2.2 Sannsynlighet for dimensjonerende DFU Det er gjennomført en Brønnspesifikk risikoanalyse (Well Risk Assessment) for brønn 35/9-X Atlas, med utgangspunkt i den brønnspesifikke risikoanalysen som ble gjennomført for avgrensningsbrønn 35/9-11 S/A Titan Appraisal i 2013 (DNV, 2013). Brønn 35/9-X Atlas vurderes som en gjennomsnittlig letebrønn der det forventes å finne olje og kondensat. Som grunnlag for utblåsningsfrekvens er det brukt en standardisert frekvens på 1,88 x 10-4 (Scandpower, 2013). Videre er utblåsningsfrekvensen vurdert ytterligere gjennom en Well Risk Assessment (WRA) (DNV, 2014). Dette er gjort da utblåsningsfrekvensen fra Scandpower er basert på historiske empiriske data og ikke nødvendigvis gjenspeiler faktiske operasjonelle forhold. Gjennom en WRA blir frekvensen mer brønnspesifikk ved å vurdere tilgjengelig datagrunnlag for boreoperasjonen. Frekvensen brukt i analysen for brønn 35/9-X Atlas er 8,56 x 10-5 (DNV, 2014). Leiv Eiriksson vil bli oppankret med BOP plassert på havbunnen, noe som tilsier at en utblåsning mest sannsynlig vil forekomme på havbunnen. Sannsynlighet mellom utblåsninger på havbunn kontra overflate under boring, er satt til henholdsvis 82 % og 18 % for hhv. havbunn og overflate (Add Energy, 2013). Dato: Side 12

14 2.3 Utblåsningsrater og varigheter Tabell 2-1 angir rate- og varighetsfordeling for en utblåsning fra brønn 35/9-X Atlas. Maksimal tid for boring av avlastningsbrønn er 52 dager, som settes til lengste varighet. Vektet varighet for overflateutblåsning er 9 døgn, mens vektet varighet for sjøbunnsutblåsning er 12,6 døgn. Vektet rate for overflateutblåsning er 3075 Sm 3 /døgn, mens vektet rate for sjøbunnsutblåsning er 2991 Sm 3 /døgn. Tabell 2-1 Rate og varighetsfordeling for overflate- og sjøbunnsutblåsning for brønn 35/9-X Atlas (Add Energy, 2013; Scandpower, 2013). Utslippssted Fordeling Rate Varigheter (dg) og sannsynlighetsfordeling Sannsynlighet overflate/ Sm 3 /d for raten sjøbunn Overflate Sjøbunn Dato: Side 13

15 3 OLJEDRIFTSMODELLERING 3.1 Oljetype og oljens egenskaper I modellering av oljedrift etter akuttutslipp fra brønn 35/9-X Atlas benyttes Fram råolje som referanseolje. Bakgrunnsinformasjonen er innhentet fra forvitringsstudiet for oljetypen gjennomført av SINTEF i Brønn 35/9-X Atlas er en letebrønn og det er usikkerhet forbundet med hvilken oljetype som forventes i reservoaret. Analyser peker i retning at man forventer en oljetype lik i egenskaper som Fram oljen. For Fram olje er det gjennomført et oppdatert forvitringsstudie i 2012, men det er valgt å modellere med Fram oljen fra 1999, da denne er mer konservativ i forvitringsparametere i forhold til forvitringsstudiet fra Fram er en parafinsk råolje med tetthet på 858 kg/m 3, samt et lite innhold av asfaltener (0,15 vekt %) og et stort innhold av voks (6,1 vekt %, SINTEF, 1999). Oljen emulgerer hurtig og vil ved sommertemperatur (13 C) ta opp 65 vol. % vann og 75 vol. % ved vintertemperatur (5 C). Mellom 40 % og 90 % (avhengig av forvitringsgrad) av emulgert vann vil dreneres ut av emulsjonen i løpet av en 24 timers periode. Bruk av emulsjonsbrytere med lav konsentrasjon (500 ppm Alcopol O 60 %) vil bryte 90 til 100 % av emulsjonen i løpet av 10 minutters virkningstid. Stivnepunktet til oljen er høy, ca. 24 C etter en time på sjø. Fram råolje vil miste mellom 20 og 25 % av de letteste komponentene ved fordampning i løpet av det første døgnet på sjø (SINTEF, 1999). Grunnet det høye stivnepunktet til den vannfrie oljen kan det oppstå tilflytsproblemer og problemer med beredskapsutstyr. Dette gjelder spesielt skimmerpumper og pumper som bringer emulsjon fra beredskapsfartøy til shuttletanker. Fersk Fram råolje har en viskositet på 641 cp ved 13 C og 2638 cp ved 5 C, denne øker til cp (13 C) og cp (5 C) for 250 C+ residuet (SINTEF, 1999). Karakteristikker for Fram råolje er sammenfattet i Tabell 3-1. Tabell 3-1 Forvitringsdata for Fram råolje (SINTEF, 1999). Parameter Verdi Oljetetthet 858 kg/m 3 Maksimalt vanninnhold Sommer: 65 vol. % Vinter: 75 vol. % Voksinnhold 6,1 vekt % Asfalteninnhold 0,15 vekt % Viskositet, fersk olje (13 C) Viskositet, fersk olje (5 C) 641 cp 2638 cp Dato: Side 14

16 3.2 Oljedriftsmodell Oljedriftsmodellen som er anvendt er SINTEF s OSCAR modell (Oil Spill Contingency And Response) (SINTEF og DNV, 2009). OSCAR er en 3-dimensjonal oljedriftsmodell som beregner oljemengde på havoverflaten, på strand og i sedimenter, samt konsentrasjoner i vannsøylen. Resultater fra OSCAR er i tre fysiske dimensjoner samt tid. Modellen inneholder databaser for ulike oljetyper med tilhørende fysiske og kjemiske komponenter, vanndyp, sedimenttyper og strandtyper. Oljedriftssimuleringene er kjørt i et 3 3 km rutenett med en svært detaljert kystlinje (1:50 000). I etterkant er oljedriftsresultatene eksportert til km rutenett til bruk i miljørisikoanalyse. Influensområdene i denne rapporten er også presentert i km rutenett. For sjøbunnsutslippene blir en egen modul i OSCAR anvendt; en nærsonemodell som beregner den første fasen av sjøbunnsutblåsningen. Den beskriver hvordan plumen (olje, gass og vannpakken) oppfører seg fra sjøbunn til overflate eller til et eventuelt innlagringsdyp. Nærsonemodellen beregner plumens fortynning og stigetid oppover i vannsøylen og tar hensyn til oppdriftseffekter av olje og gass, tetthetssjiktningen i det omkringliggende området samt sidestrøm. For sjøbunnsutslippene er vertikalprofil i vannmassene mht. temperatur og salinitet (Levitus, 1994) lagt inn i modellkjøringene. Filmtykkelsen som dannes på overflaten etter en sjøbunnsutblåsning beregnes i nærsonemodelleringen. For overflateutblåsningen er den initiale oljefilmtykkelsen satt til 2 mm. For å bestemme oljens drift og skjebne på overflaten beregner modellen overflatespenning, transport av flak, dispergering av olje ned i vannmassene, fordampning, emulsjon og stranding. I vannkolonnen blir det simulert horisontal og vertikal transport, oppløsning av oljekomponenter, adsorpsjon, avsetninger i sedimenter samt nedbrytning. OSCAR benytter både to- og tre-dimensjonale strømdata fra hydrodynamiske modeller. Det er generert historiske, dagsmidlete strømdata fra perioden med 4 4 km oppløsning. Datasettet er opparbeidet av Havforskningsinstituttet (HI) og behandlet videre av SINTEF. Datasettet inneholder både overflatestrøm og strøm nedover i vannsøylen. Den høyere horisontale oppløsningen (sammenlignet med tidligere studier) på strømdataene gir en bedre beskrivelse av strømforholdene i havområdene og spesielt innover i kystsonen og fjorder. Den norske kyststrømmen vil løses bedre opp med flere strømpunkter, noe som vil føre til en kraftigere opplevelse av kyststrømmen, noe som igjen vil gi en større spredning av olje, spesielt i nordlig retning sammenlignet med tidligere studier. En begrensning ved å benytte dagsmidlete strømdata er at man mister effekten av tidevannsstrømmer. Dette er kombinert med historiske vinddata fra Meteorologisk institutt med 75 x 75 km oppløsing fra perioden med tidsintervall 3 timer. Stokastiske simuleringer med ulike starttidspunkter er modellert. I de stokastiske modelleringene er et bestemt antall simuleringer utført etter hverandre i én kjøring. Antall simuleringer for de ulike scenariene avhenger av utslippsvarigheten, og målet er å ha tilstrekkelig antall simuleringer slik at perioden det modelleres for (årstid eller hele året) er dekket av historisk variabilitet i strøm og vind. Følgetiden til hver oljepartikkel som slippes ut, er simulert varighet for et utblåsingsscenario pluss 15 døgn. Antall simuleringer varierer fra 40 per år ved 2 dagers utblåsningsvarighet til 12 for 98 dagers varighet. Det vil si at det totale antall simuleringer (for 8 år med strømdata) er hhv. 320 og 96. Oljedriftssimuleringene er utført for hele året. For å kunne beregne statistiske resultater er oljedriftsparametere akkumulert for hver simulering i hver berørt gridrute. Disse resultatene er igjen brukt for bl.a. å beregne treffsannsynligheter i en gitt rute. Treffsannsynlighet er her definert som antall simuleringer (av totalt antall simuleringer) Dato: Side 15

17 hvor et oljeflak/partikkel på havoverflaten har truffet en km rute, uavhengig av hvor lenge det har vært olje i ruta. 3.3 Modellens begrensninger og krav til inngangsdata Enhver modell vil nødvendigvis være en forenkling av virkeligheten. Dette medfører at det vil være et visst avvik mellom modellens prediksjoner og virkeligheten, men det kan samtidig være med på å gjøre det enklere å avdekke og forstå generelle trender og fenomener i prosessene man studerer. I dette kapittelet påpekes noen av de viktigste kjente forenklingene og antakelsene i OSCAR, og det gjøres rede for usikkerheter som følge av modellens oppbygning så vel som oppsettet av simulasjonene og inngangsdataene som er i bruk. Modelleringen av prosesser som fjerner forurensningen fra det modellerte systemet er spesielt interessant da denne har stor effekt på omfanget av eventuelle skadevirkninger i kjølvannet av et utslipp. Olje i OSCAR fjernes fra miljøet gjennom fordampning, degradering og eventuelt mekanisk oppsamling. Videre kan olje til en viss grad immobiliseres på strand og i sedimenter. Av effektivitetshensyn følges ikke sedimentert olje i stokastiske simulasjoner. Olje på strand degraderer både i virkeligheten og i modellen, men dette skjer saktere enn for olje i vannkolonnen. Olje kan transporteres ut av det modellerte området, men modellberegningene settes normalt opp på en sånn måte at dette i verste fall bare gjelder en liten andel av det totale utslippet. I tillegg til degradering vil fortynning av oljen i vannkolonnen være en viktig kilde til at effekten av et utslipp reduseres over tid. OSCAR er en partikkelbasert modell, hvor olje og kjemikalier i modellen representeres som et sett med partikler. Hver partikkel har en rekke egenskaper som forandrer seg i løpet av en simulering. Dette inkluderer generelle egenskaper som posisjon, masse og fysisk utstrekning, så vel som egenskaper knyttet spesielt til oljedriftsmodellering: viskositet, vanninnhold, kjemisk sammensetning, vannløselighet, og så videre. I OSCAR finnes det tre hovedtyper av partikler. Disse representerer henholdsvis kjemikalier som er løst i vannet, dråpeskyer i vannkolonnen som følge av kjemisk eller naturlig dispergering og olje på havoverflaten. En simulering består av en rekke tids skritt hvor partiklenes egenskaper forandres: partiklenes posisjon endres som følge av pådrag fra vind og strøm massen og den kjemiske sammensetningen endres som følge av blant annet fordampning, biodegradering og utløsning fra dråpeskyer og overflateflak til løste komponenter vannopptak og viskositet endres som del av en kompleks forvitringsprosess I tillegg kan partikler gå fra å representere dråpeskyer til å representere overflateflak og motsatt. Dråpeskyer kan stige til overflaten som følge av oljens oppdrift, og overflateflak kan blandes ned i vannkolonnen som følge av vindinduserte bølger og turbulens. Som ved enhver forenkling av en kompleks kontinuerlig prosess, vil en partikkelbasert modell være følsom for hvilken oppløsning som velges. Jo flere partikler som brukes i beregningene, desto større potensial har man for å oppnå realistiske simuleringer, gitt strøm-, vind-, dybde- og kystdata. Flere partikler betyr imidlertid også mer ressurskrevende beregninger, og det endelige valg av oppløsning blir en avveiing mellom tilgjengelige regneressurser og nytten av å øke Dato: Side 16

18 oppløsningen ytterligere. Det er i denne analysen brukt et standardisert oppsett med 2500 partikler, noe som basert på mye erfaring gir et tilstrekkelig grunnlag for den statistiske analysen Bearbeiding og generering av statistiske parametere Basert på de stokastiske resultatene fra OSCAR beregnes oljedriftstatistikk; treffsannsynlighet, olje- og emulsjonsmengde, total hydrokarbonkonsentrasjoner og strandingsmengder for forhåndsdefinerte km kystruter. Oljedriftstatistikk for åpent hav er presentert som middelverdier av de faktiske parametere. Hver gang en oljepartikkel når en ny rute, vil relevante parametere og antall treff i ruten bli oppdatert. Når alle utblåsning-/utslippsscenariene er simulert, vil statistikk for hver rute, strandingsareal og influensområdet beregnes. De statistiske rutenett-parameterne som presentere i denne rapporten er: Treffsannsynlighet, defineres som det relative antall simuleringer (av totale antall simuleringer) hvor et oljeflak/en partikkel på havoverflaten har truffet en rute. Influensområde defineres som området med en treffsannsynlighet > 5 % for 1 tonn olje i en km rute. Treffsannsynligheten for ulike oljemengdekategorier; tonn, tonn, tonn, samt > 1000 tonn. Defineres som det relative antall simuleringer (av totalt antall simuleringer) hvor et oljeflak/en partikkel på havoverflaten har truffet en rute i den bestemte oljemengdekategorien. Vannsøylekonsentrasjoner (Total hydrokarbonkonsentrasjoner), defineres som gjennomsnittstall (over alle simuleringer) basert på tidsmidlet maksimale verdier (over en simulering) i vannsøylen for total oljekonsentrasjon (THC) > 100 ppb, dvs. både løste fraksjoner og oljedråper. 3.4 Beskrivelse av utslippsscenario Oljedriftsberegningene er gjennomført for én lokasjon med posisjon 03 44' 46.61" Ø ' " N og et havdyp på 360 m. Spredningsmodelleringer er gjennomført for overflate- og sjøbunnsutblåsning fra brønn 35/9-X Atlas. Spredningsberegningene for utslipp av olje er kjørt for 5 varigheter og 5 utblåsningsrater for både overflate- og sjøbunnsutblåsning. I oljedriftsmodelleringene er det kjørt tilstrekkelig antall simuleringer for å dekke inn variasjoner i vind og strøm gjennom året. For modellering av sjøbunnsutblåsningene er det benyttet GOR (Gass/olje-forhold) lik 270 Sm 3 /Sm 3 for Fram oljen (RWE Dea, 2013). Det er lagt til grunn at gassen i reservoarene som driver oljen opp til overflaten er metan. De statistiske oljedriftsresultatene er presentert i et rutenett som har en horisontal oppløsning på km. Dato: Side 17

19 3.5 Oljedriftsmodellering- Resultater Nærsonemodellering av sjøbunnsutslipp Simuleringsresultatene for sjøbunnsutblåsning fra brønn 35/9-X Atlas viser at oljeplumen innlagres i vannmassene på sin vei opp til havoverflaten. Videre stiger oljen mot havoverflaten som individuelle oljedråper og danner en oljefilm. Det benyttes videre en initiell oljefilmtykkelse for sjøbunnsutslipp tilsvarende som for overflateutslipp (=2 mm) Treffsannsynlighet av olje på havoverflaten For modellerte overflate- og sjøbunnsutblåsninger er det generert oljedriftsstatistikk på rutenivå (10 10 km ruter) for fire sesonger; vår (mars-mai), sommer (juni-august), høst (septembernovember) og vinter (desember-februar). Influensområdene ( 5 % treff av olje over 1 tonn i km ruter) gitt en utblåsning fra henholdsvis overflate og sjøbunn fra feltet i de ulike sesongene er presentert i Figur 3-1 og Figur 3-2. Videre er hver av oljemengdekategoriene som benyttes i miljørisikoberegningene, henholdsvis tonn, tonn, tonn og > 1000 tonn per km rute, presentert for overflate- og sjøbunnsutblåsning i Figur 3-3 og Figur 3-4, basert på helårsstatistikk. Merk imidlertid at influensområdene er basert på alle utslippsrater og varigheter og deres individuelle sannsynligheter, og at det markerte området ikke viser omfanget av et enkelt oljeutslipp, men er det området som berøres i mer enn 5 % av enkeltsimuleringene av oljens drift og spredning innenfor hver sesong. Dato: Side 18

20 Figur 3-1 Sannsynligheten for treff av mer enn 1 tonn olje i km sjøruter gitt en overflateutblåsning fra brønn 35/9-X Atlas i hver sesong. Influensområdet er basert på alle utslippsrater og varigheter og deres individuelle sannsynligheter. Merk at det markerte området ikke viser omfanget av et enkelt oljeutslipp, men er det området som berøres i mer enn 5 % av enkeltsimuleringene av oljens drift og spredning innenfor hver sesong. Dato: Side 19

21 Figur 3-2 Sannsynligheten for treff av mer enn 1 tonn olje i km sjøruter gitt en sjøbunnsutblåsning fra brønn 35/9-X Atlas i hver sesong. Influensområdet er basert på alle utslippsrater og varigheter og deres individuelle sannsynligheter. Merk at det markerte området ikke viser omfanget av et enkelt oljeutslipp, men er det området som berøres i mer enn 5 % av enkeltsimuleringene av oljens drift og spredning innenfor hver sesong. Dato: Side 20

22 Figur 3-3 Sannsynligheten for treff av oljemengder tonn, tonn, tonn eller > 1000 tonn i km sjøruter gitt en overflateutblåsning fra brønn 35/9-X Atlas basert på helårsstatistikk. Influensområdet er basert på alle utslippsrater og varigheter og deres individuelle sannsynligheter (stokastisk simulering). Merk at det markerte området ikke viser omfanget av et enkelt oljeutslipp, men er det området som berøres i mer enn 5 % av enkeltsimuleringene av oljens drift og spredning. Dato: Side 21

23 Figur 3-4 Sannsynligheten for treff av oljemengder tonn, tonn, tonn eller > 1000 tonn i km sjøruter gitt en sjøbunnsutblåsning fra brønn 35/9-X Atlas basert på helårsstatistikk. Influensområdet er basert på alle utslippsrater og varigheter og deres individuelle sannsynligheter (stokastisk simulering). Merk at det markerte området ikke viser omfanget av et enkelt oljeutslipp, men er det området som berøres i mer enn 5 % av enkeltsimuleringene av oljens drift og spredning. Dato: Side 22

24 3.5.3 Stranding av olje i kystsone Landrutene som har mer enn 5 % sannsynlighet for stranding av mer enn ett tonn olje per km ruter per sesong er vist i Figur 3-6 gitt et overflateutslipp og Figur 3-7 gitt et sjøbunnsutslipp. Korteste ankomsttid til land og største strandingsmengder av olje- og emulsjon er vist i Tabell 3-2 (95-persentiler). Tabell 3-2 Korteste drivtid til land og strandingsmengder av olje/emulsjon for brønn 35/9-X Atlas gitt et overflate- og sjøbunnsutslipp. Persentil Strandet emulsjon (tonn) Drivtid (døgn) Vår Sommer Høst Vinter Vår Sommer Høst Vinter ,3 3,9 3,6 2, ,7 1,9 1,5 1,2 Drivtid og mengde strandet emulsjon inn til eksempelområdene som berøres gitt et utslipp fra brønn 35/9-X Atlas er vist i Tabell 3-3. Lokasjon av eksempelområdene er gitt i Figur 3-5. Tabell 3-3 Eksempelområder som blir truffet av olje/emulsjon gitt et utslipp fra brønn 35/9-X Atlas fordelt på de ulike sesongene (95-persentil). Lokasjonen til eksempelområdene er gitt i Figur 3-5. Eksempelområde Strandet emulsjon (tonn) Vår Sommer Høst Vinter Drivtid (døgn) Strandet emulsjon (tonn) Drivtid (døgn) Strandet emulsjon (tonn) Drivtid (døgn) Strandet emulsjon (tonn) Atløy - Værlandet 490 5, , , ,9 Austevoll Frøya og Froan , , , ,7 Karmøy vest Lofotodden ,7 0 - Moskenesoy og Flakstadøy ,7 0 - Onøy (Øygarden) Runde 616 8, , , ,1 Røst ,3 0 - Sandøy , , , ,2 Drivtid (døgn) Sklinna 0 59, , ,5 Smøla , , , ,3 Stadlandet 356 7, , , ,1 Sverslingsosen Skorpa 380 5, , , ,8 Træna , , ,4 Dato: Side 23

25 Vega , ,9 8 39,3 Vigra - Godøya , ,4 46 8, ,7 Vikna vest 16 38, , , ,0 Værøy ,0 0 - Ytre Sula ,5 Figur 3-5 Lokasjon av eksempelområdene langs norskekysten. Dato: Side 24

26 Figur 3-6 Sannsynligheten for treff av mer enn 1 tonn olje i km kystruter gitt en overflateutblåsning fra brønn 35/9-X Atlas i hver sesong. Influensområdet er basert på alle utslippsrater og varigheter og deres individuelle sannsynligheter. Merk at det markerte området ikke viser omfanget av et enkelt oljeutslipp, men er det området som berøres i mer enn 5 % av enkeltsimuleringene av oljens drift og spredning innenfor hver sesong. Dato: Side 25

27 Figur 3-7 Sannsynligheten for treff av mer enn 1 tonn olje i km kystruter gitt en sjøbunnsutblåsning fra brønn 35/9-X Atlas i hver sesong. Influensområdet er basert på alle utslippsrater og varigheter og deres individuelle sannsynligheter. Merk at det markerte området ikke viser omfanget av et enkelt oljeutslipp, men er det området som berøres i mer enn 5 % av enkeltsimuleringene av oljens drift og spredning innenfor hver sesong. Dato: Side 26

28 3.5.4 Vannsøylekonsentrasjoner Resultatene av konsentrasjonsberegningene rapporteres vanligvis som totale konsentrasjonsverdier av olje (THC) i de øverste vannmassene, dvs. det skilles ikke mellom dispergert olje og løste oljekomponenter. Oljen i vannmassene vil i hovedsak skrive seg fra olje som blandes ned i vannmassene fra drivende oljeflak (naturlig dispergering som følge av vind og bølger). Nedblanding av oljen fra overflaten beregnes på basis av oljens egenskaper og den rådende sjøtilstanden. Figur 3-8 viser influensområde i vannsøylen for THC-konsentrasjoner 100 ppb per km rute (effektgrense for fiskeegg og larver) for alle rater- og varighetskombinasjoner gitt en sjøbunnsutblåsning. Det er ikke beregnet vannsøylekonsentrasjoner over 100 ppb gitt en sjøbunnsutblåsning i sommersesongen. Overflateutblåsning medfører ikke sannsynlighet for vannsøylekonsentrasjoner av THC over 100 ppb per km rute for noen av sesongene, og er derfor ikke vist i figur. Dato: Side 27

29 Ingen sannsynlighet for THC konsentrasjoner >100 ppb i sommersesongen. Figur 3-8 Beregnet gjennomsnittlige THC konsentrasjoner ( 100 ppb) i km sjøruter gitt en sjøbunnsutblåsning fra brønn 35/9-X Atlas i hver sesong. Influensområdet er basert på alle utslippsrater og varigheter og deres individuelle sannsynligheter. Merk at det markerte området ikke viser omfanget av et enkelt oljeutslipp, men er det området som berøres i 5 % av enkeltsimuleringene av oljens drift og spredning innenfor hver sesong. Dato: Side 28

30 4 METODIKK MILJØRISIKO Analyser av miljørisiko utføres trinnvis i henhold til Norsk olje og gass veiledning for miljørisikoanalyser (OLF, 2007). For brønn 35/9-X Atlas er det valgt å gjennomføre en skadebasert miljørisikoanalyse for de antatt mest sårbare miljøressursene. Et sammendrag av prosessene i miljørisikoanalysen er beskrevet nedenfor, mens det henvises til Appendix A, og til veiledningen for mer utfyllende informasjon. 4.1 Oljedriftsmodellering og populasjonstap Basert på oljedriftsmodellering og bruk av effektnøkler beregnes populasjonstap for den enkelte VØK populasjon: Trinn 1 tilrettelegge utbredelsesdata for den enkelte VØK populasjon. Dette kombineres med influensområdene frembrakt av ulike oljeutblåsnings-/ utslippsscenarier (Figur 4-1). Figur 4-1 Kombinasjon av utbredelsesområde og potensielt influensområde gitt en utblåsning vist for VØK arten alke. Dato: Side 29

31 Trinn 2 for km ruter hvor det forekommer overlapp mellom artsutbredelse og influensområde, som illustrert i Figur 4-1, gjennomføres et betydelig antall simuleringer der summen av antall partikler som treffer en bestemt km rute representerer en gitt oljemengde. Oljemengden er inndelt i volumkategoriene til venstre i Tabell 4-1. Trinn 3 Avhengig av én VØKs følsomhet for olje gis populasjonen en sårbarhetsgrad på en skala fra 1-3, hvor 3 angir størst sårbarhet og dermed potensielt størst populasjonstap (Tabell 4-1). Tabell 4-1 Effektnøkkel for beregning av bestandstap innenfor en 10 x 10 km sjørute gitt eksponering av olje fordelt på fire kategorier. Verdier for sjøfugl er valgt som eksempel. Effektnøkkel akutt dødelighet Oljemengde (tonn) i km Individuell sårbarhet av VØK sjøfugl rute S1 S2 S tonn 5 % 10 % 20 % tonn 10 % 20 % 40 % tonn 20 % 40 % 60 % 1000 tonn 40 % 60 % 80 % Trinn 4 Basert på sammenhengen angitt i trinn 3 summeres den totale dødeligheten innenfor rutene og populasjonens sannsynlighet for akutt dødelighet beregnes. Potensielt populasjonstap inndeles i følgende kategorier; <1 % (ingen effekt i henhold til MIRA metoden), 1-5 %, 5-10 %, %, % og > 30 %. Beregningene tar utgangspunkt i månedlige bestandsfordelinger av artene, og resultatene presenteres per sesong midlet over månedene i hver sesong (vår: mars-mai, sommer: juni-august, høst: september-november, vinter: desember-februar). Resultater presenteres for arten som har høyest sesongvis utslag. 4.2 Miljøskade Miljøskade uttrykkes ved tiden det tar før en ressurs er restituert til 99 % av bestandsnivået før en hendelse inntreffer (OLF, 2007), og denne faktoren er dermed en direkte følge av beregnet bestandstap. Som påpekt ovenfor varierer sårbarheten mellom arter (og habitater) og restitusjonstiden vil være påvirket av dette. Den teoretiske restitusjonstiden er inndelt i 4 kategorier; Mindre (< 1 år), Moderat (1-3 år), Betydelig (3-10 år) og Alvorlig (> 10 år) (Tabell 4-2). Miljøskade presenteres på tilsvarende måte som for bestandstap, med sannsynlighet for skade innenfor hver av kategoriene for arten som har høyest sesongvis utslag. Dato: Side 30

32 Tabell 4-2 Skadenøkkel for sannsynlighetsfordeling av teoretisk restitusjonstid ved akutt bestandsreduksjon av sjøfugl- og marine pattedyrbestander med lavt restitusjonspotensiale (S3)(OLF, 2007). Konsekvenskategori miljøskade Akutt bestandsreduksjon Teoretisk restitusjonstid i år Mindre Moderat Betydelig Alvorlig <1 år 1-3 år 3-10 år >10 år 1-5 % 50 % 50 % 5-10 % 25 % 50 % 25 % % 25 % 50 % 25 % % 50 % 50 % 30 % 100 % Beregningene som gjennomføres for strandhabitat skiller seg ut fra øvrige VØKer ettersom det fokuseres på antall kystruter som er berørt, strandet oljemengde og ankomsttid istedenfor populasjonstap. For alle VØKer er skade knyttet opp mot restitusjonstid. 4.3 Miljørisiko Miljørisiko angis enten som frekvens for at en gitt hendelse skal inntreffe og/ eller som andel av forhåndsdefinerte akseptkriterier. Akseptkriterier beskriver hyppigheten av en hendelse som operatøren ser som akseptabel. Forholdet mellom de to frekvensene presenteres som prosenttall. Avslutningsvis summeres miljørisikobidragene for VØK kategoriene med høyest utslag for hvert av scenariene. Dato: Side 31

33 5 MILJØBESKRIVELSE En kort beskrivelse av miljøressurser i tilknytning til analyseområdet for brønn 35/9-X Atlas i Nordsjøen er gitt i Appendix B. Analyseområdet inkluderer både Norskehavet og Nordsjøen da oljen i stor grad vil spres i nordlig retning og inn i Norskehavet gitt et utslipp fra 35/9-X Atlas. For en mer omfattende beskrivelse av miljøressursene i regionen, henvises det til bl.a. Helhetlig forvaltningsplan for Norskehavet: arealrapport med miljø- og ressursbeskrivelse (DN & HI, 2007) og Faglig grunnlag for forvaltningsplan for Nordsjøen og Skagerrak; Arealrapport (HI, 2010). 5.1 Verdsatte Økosystem Komponenter (VØK) Som utgangspunkt for miljørisikoanalysene er det gjennomført en vurdering av hvilke naturressurser som har det største konfliktpotensialet innen influensområdet til brønn 35/9-X Atlas. En VØK er definert i veiledningen for gjennomføring av miljørisikoanalyser (OLF, 2007), som en ressurs eller miljøegenskap som: er viktig (ikke bare økonomisk) for lokalbefolkningen, eller har en nasjonal eller internasjonal interesse, eller hvis den endres fra sin nåværende tilstand, vil ha betydning for hvordan miljøvirkningene av et tiltak vurderes, og for hvilke avbøtende tiltak som velges. For å velge ut VØK er innen et potensielt berørt område benyttes følgende prioriteringskriterier (OLF, 2007): VØK må være en populasjon eller bestand, et samfunn eller habitat/naturområde VØK må ha høy sårbarhet for oljeforurensning i den aktuelle sesong VØK bestand må være representert med en stor andel i influensområdet VØK bestand må være tilstede i en stor andel av året eller i den aktuelle sesong VØK habitat må ha høy sannsynlighet for å bli eksponert for oljeforurensning VØK er som blir valgt ut for analyse i en spesifikk operasjon kan representere et spenn av ressurser som vil bidra til miljørisikoen for operasjonen i ulik grad. Som et minimum skal alltid den eller de ressursene som er antatt å bidra mest til miljørisikoen være representert blant de utvalgte ressursene. I utvelgelsen av VØK er er rødlistearter som er til stede i influensområdet vurdert. 5.2 Utvalgte VØK Utvalget av VØK er er basert på kriteriene beskrevet i kapittel 5.1, og er nærmere beskrevet nedenfor Sjøfugl Tabell 5-1 viser utvalgte sjøfuglarter på åpent hav og kystnært inkludert i miljørisikoanalysen for brønn 35/9-X Atlas. Flere av artene av pelagisk sjøfugl inngår også i datasettene for kystnære sjøfugl, da det benyttes ulike datasett for disse etter tilholdssted i ulike deler av året. For disse Dato: Side 32

34 artene dreier det seg i all hovedsak om hekkebestanden som oppholder seg rundt hekkekoloniene i en begrenset periode av året (vår/sommer). Da influensområdet til brønn 35/9-X Atlas berører havområdene i både Nordsjøen og Norskehavet er det i forliggende analyse valgt å slå sammen sjøfugl-datasettene for begge havområdene. De kombinerte datasettene anses som mer representative for analyseområdet til brønn 35/9-X Atlas. Tabell 5-1 Utvalgte VØK sjøfugl for miljørisikoanalysen for brønn 35/9-X Atlas (Seapop, 2012; Seapop, 2013; Artsdatabanken (rødliste), 2010). Navn Latinsk navn Rødlista Tilhørighet Alke Alca torda VU Alkekonge Alle alle - Gråmåke Larus argentatus LC Fiskemåke Larus canus LC Havhest Fulmarus glacialis NT Havsule Morus bassanus LC Krykkje Rissa tridactyla EN Lomvi Uria aalge CR Lunde Fratercula arctica VU Polarlomvi Uria lomvia VU Polarmåke Larus hyperboreus - Sildemåke Larus fuscus LC Svartbak Larus marinus LC Alke Alca torda VU Alkekonge Alle alle - Fiskemåke Larus canus NT Gråmåke Larus argentatus LC Havelle Clangula hyemalis LC Havhest Fulmarus glacialis NT Havsule Morus bassanus LC Krykkje Rissa tridactyla EN Laksand Mergus merganser LC Lomvi Uria aalge CR Lunde Fratercula arctica VU Polarlomvi Uria lomvia VU Praktærfugl Somateria spectabilis - Siland Mergus serrator LC Sjøorre Melanitta fusca NT Storskarv Phalacrocorax carbo LC Svartbak Larus marinus LC Teist Cepphus grylle VU Toppskarv Phalacrocorax aristotelis LC Ærfugl Somateria molissima LC NT nær truet, EN - sterkt truet, CR kritisk truet, VU sårbar, LC Livskraftig Sjøfugl pelagisk (åpent hav) Sjøfugl kystnært Dato: Side 33

35 5.2.2 Marine pattedyr Havert og steinkobbe har høyest sårbarhet under kaste- og hårfellingsperioden da de samler seg i kolonier i kystnære områder. Influensområdet til brønn 35/9-X Atlas strekker seg nordover i Nordsjøen, og en eventuell utblåsning har sannsynlighet for å treffe kyst. Det er derfor valgt å gjennomføre risikoberegninger for havert, steinkobbe og oter i denne analysen (Tabell 5-2). Tabell 5-2 Utvalgte VØK sjøpattedyr for miljørisikoanalysen for brønn 35/9-X Atlas. Navn Latinsk navn Rødlista Havert Halichoerus grypus LC Steinkobbe Phoca vitulina VU Oter Lutra lutra VU VU sårbar, LC Livskraftig Strandhabitat En utblåsning fra brønn 35/9-X Atlas berører landruter langs Vestlandskysten, Trøndelagskysten og Nordlandskysten, og det er derfor gjennomført skadebaserte analyser for strand, med utgangspunkt i sårbare habitater langs kysten Fisk Effekten av olje på organismer i vannfasen (fisk og plankton) er avhengig av oljetype, nedblandingsgrad og kinetikk for utløsning av oljekomponenter til vannfasen, samt varighet av eksponeringen. Siden planktonforekomstene (plante- og dyreplankton) er generelt lite sårbare for oljeforurensning, er hovedfokus for miljørisikoanalyser satt på fisk. Egg og larver kan være svært sårbare for oljeforurensning i vannmassene, mens yngel (større enn omlag 2 cm) og voksen fisk i liten grad antas å påvirkes. Dette er i tråd med feltobservasjoner som har vist liten dødelighet av voksen fisk etter virkelige oljeutslipp. For fisk er det hovedsakelig arter som gyter konsentrert både i tid og rom som har størst skadepotensiale for akutte oljeutslipp. Brønn 35/9-X Atlas ligger i midtre del av Nordsjøen, men ettersom influensområdene går nordover inn i Norskehavet er det valgt å analysere for torsk. Torsken gyter konsentrert over mindre geografiske områder, og er en kommersielt viktig art i Norskehavet. Dato: Side 34