RAPPORT. Miljørisikoanalyse og forenklet beredskapsanalyse for Fogelberg avgrensningsbrønn. Acona AS

Transkript

1 Miljørisikoanalyse og forenklet beredskapsanalyse for Fogelberg avgrensningsbrønn Acona AS

2 Konkluderende sammendrag Acona AS har gjennomført stokastiske oljedriftsimuleringer, miljørisikoanalyse og beredskapsanalyse. Analysene er utført i samsvar med Styringsforskriften ( 17), Metode for miljørettet risikoanalyse (MIRA), Norsk Olje og Gass sitt dokument Best Practice for oljedriftsimuleringer og Norsk olje og gass sin Veiledning for miljørettede beredskapsanalyser. Formålet med letebrønnen er å avgrense funnet fra tidligere letebrønn på Fogelberg (PL433), og det forventes at et eventuelt funn vil være i form av gass/kondensat med tilsvarende egenskaper som Smørbukk kondensat. Tidligst oppstart 1.mai 2017 og maksimal varighet på 132 dager. Fogelberg ligger i produksjonslisens 433, i et godt utviklet område i Norskehavet, med kort avstand til feltene Åsgard, Morvin og Heidrun. Vanndybden på lokasjonen er 303 meter og korteste avstand til kysten utenfor Sør-Trøndelag er ca. 185 km. Gitt en utblåsning viser oljedriftsanalysen små influensområder på overflate og at sjøbunnsutblåsning ikke har influensområder med mer enn 50% sannsynlighet for treff. Influensområdene for en overflateutblåsning er gjennomgående høyere enn for en sjøbunnsutblåsning. Ingen influensområder for overflate, vannkolonne eller strandlinje berører kysten. Influensområde for vannkolonne er det maksimalt to kartruter (10 x 10 km) som berøres. En utblåsning fra Fogelberg avgrensningsbrønn gir ikke sannsynlighet for stranding over 5% i noen sesonger. Miljørisiko for avgrensningsbrønnen Fogelberg er svært lav og overskrider ikke Centricas akseptkriterier for noen VØKer eller skadekategorier. Det er pelagisk sjøfugl som har høyest beregnet miljørisiko, på 16% for Alke i moderat skadekategori om våren og sommeren. For alle andre VØKer er risikoen lavere enn 4%. Den teoretiske beredskapsanalysen av mekanisk bekjempelse viser et systembehov på ett NOFO-system i hver av barrierene på åpent hav (1a og b). Kondensatet danner imidlertid tynne oljefilmer på sjøen og har lav viskositet og mekanisk oppsamling vil være lite egnet som beredskapstiltak. Det er også usikkert hvorvidt kjemisk dispergering vil ha noen effekt da dagens systemer ikke er godt egnet for tynne oljefilmer. Kontinuerlig overvåkning av oljefilmer og bruk av kjemisk eller mekanisk dispergering, dersom det viser seg å ha effekt på det faktiske utslippet, er anbefalt beredskapsløsning for Fogelberg avgrensningsbrønn. Det anbefales å etablere en beredskapsløsning med ett havgående NOFOsystem for overvåking og mulighet for kjemisk og mekanisk dispergering gjennom hele året. Det må sikres en robust fjernmålingsløsning for boreoperasjonen. Da det ikke er stranding er det ikke satt ytelseskrav til beredskap i kyst- og strandsonen. Revisjonsnummer.: 02 Revisjonsdato: Side 2/24

3 Revisjon og godkjenningsskjema TEKNISK RAPPORT Tittel Rapport Nr. Revisjonsdato Rev. Nr Oppdragsgiver Kundekontakt Prosjektnummer Centrica E&P Norway Morten Løkken Navn Dato Signatur Utarbeidet av Anders Bjørgesæter Katrine Selsø Hellem Verifisert av Julie Damsgaard Jensen Godkjent av Julie Damsgaard Jensen Rev. No. Revisjonshistorie Dato Utarbeidet av Verifisert av Godkjent av 00 Første utkast til kunde AB, KSH JDJ JDJ 01 Inkorporert kommentarer KSH JDJ JDJ 02 Oppdatert HPHT-definisjon KSH JDJ JDJ Disclaimer The data forming the basis on this report has been collected through the joint effort of Acona AS. Acona has gathered the data to the best of our knowledge, ability, and in good faith from sources to be reliable and accurate. Acona has attempted to ensure the accuracy of the data, though, Acona makes no representations or warranties as to the accuracy or completeness of the reported information. Acona assumes no liability or responsibility for any errors or omissions in the information or for any loss or damage resulting from the use of any information contained within this report. This document may set requirements supplemental to applicable laws. However, nothing herein is intended to replace, amend, supersede or otherwise depart from any applicable law relating to the subject matter of this document. In the event of any conflict or contradiction between the provision of this document and applicable law as to the implementation and governance of this document, the provision of applicable law shall prevail. Revisjonsnummer.: 02 Revisjonsdato: Side 3/24

4 Innhold 1 Introduksjon Planlagt aktivitet Definerte fare- og ulykkeshendelser Operatørens akseptkriterier for miljørisiko Oljens egenskaper Beskrivelse av naturressurser i analyseområdet Metoder Oljedriftsimuleringer Influensområder Miljørisikoanalyse Konklusjon miljørisikoanalyse Beredskapsanalyse Dimensjonerende DFU Ytelseskrav Teoretisk beregning av systembehov for mekanisk oppsamling Beredskapsbehov på åpent hav (barriere 1A og 1B) Kjemisk dispergering Anbefalt oljevernberedskap Referanser Revisjonsnummer.: 02 Revisjonsdato: Side 4/24

5 Forkortelser ALARP BA DFU HPHT IMR MDir MIRA MRA NOFO NOROG ODS OLF OSCAR VØK As low as reasonably practical: Prinsipp som benyttes ved vurdering av risikoreduserende tiltak. Beredskapsanalyse for oljesøl Definert fare og ulykkeshendelse High Pressure High Temperature. Brønn som bores inn i en formasjon med forventet innestengt brønnhodetrykk som er større enn 690 bar og/ eller bunnhullstemperatur som overstiger 150 C Institute of Marine Research (Havforskningsinstituttet) Miljødirektoratet, tidligere Klif Metode for miljørettet risikoanalyse Miljørisikoanalyse. Risikoanalyse som vurdere risiko for ytre miljø Norsk oljevernforening for operatører Norsk olje og gass Oljedriftssimulering Norsk Olje og Gass, tidligere Oljeindustriens Landsforening. Forkortelsen benyttes fremdeles for publikasjoner utgitt under det gamle navnet Oil spill contingency and response. Modul for oljedriftsimuleringer i programvarepakken MEMW fra SINTEF Verdsatt økosystemkomponent. En bestand og/eller et habitat som oppfyller et sett spesifikke definisjoner og prioriteringskriterier Revisjonsnummer.: 02 Revisjonsdato: Side 5/24

6 1 Introduksjon Centrica planlegger å bore en avgrensningsbrønn ved Fogelberg i PL433. Denne rapporten er utarbeidet av Acona AS, på vegne av Centrica E&P Norway AS (heretter Centrica). Rapporten inneholder følgende tre analyser: (1) stokastiske oljedriftssimuleringer, (2) miljørisikoanalyse og (3) beredskapsanalyse. Analysene er utført i samsvar med Styringsforskriften (paragraf 17), metode for miljørettet risikoanalyse (MIRA), Norsk Olje og Gass sitt dokument Best Practice for oljedriftsimuleringer og veiledning for miljørettede beredskapsanalyser. 1.1 Planlagt aktivitet Planlagt aktivitet er en avgrensningsbrønn med tidligst oppstart 1. mai Maksimal varighet for brønnen er forventet å være 132 dager, dette inkluderer boring av sidesteg og produksjonstest ved funn. Fogelberg ligger i produksjonslisens 433, i et godt utviklet område i Norskehavet (Figur 1). Brønnen ligger 8 km nord for Åsgard, 11 km nordøst for Morvin og 26 km vest for Heidrun. Korteste avstand til grunnlinjen utenfor Sør-Trøndelag er ca. 185 km. Vanndypet ved borelokasjonen er 303 m MSL. Fogelberg avgrensningsbrønn er en gass-/kondensatbrønn med en forventet GOR på 5147 Sm 3 /Sm 3. Brønnen skal bores med en halvt nedsenkbar boreinnretning (semisubmersible). Hovedformålet med boringen er å avgrense funnet av hydrokarbonforekomst ved Fogelberg. Estimert reservoartrykk ligger rett i underkant av intervallet for hva som defineres som en HPHT-brønn, mens reservoartemperatur ligger innenfor HPHT-definisjonen. Revisjonsnummer.: 02 Revisjonsdato: Side 6/24

7 Figur 1. Kart som viser beliggenheten til Fogelberg avgrensningsbrønn og omkringliggende felt. 1.2 Definerte fare- og ulykkeshendelser Den definerte fare- og ulykkeshendelsen (DFU) som legges til grunn for analysene er en utblåsning. DFU-en karakteriseres av følgende tre ulike statistikker: (1) sannsynlighet Revisjonsnummer.: 02 Revisjonsdato: Side 7/24

8 (frekvens) for DFU-en/utblåsning, (2) sannsynlighetsfordelingen mellom overflate- og sjøbubunnutblåsning og (3) sannsynlighetsfordeling av utblåsningsrater og -varigheter. Fogelberg avgrensningsbrønn er identifisert som en HPHT-brønn med en statistisk utblåsningssannsynlighet på 8,75E-04 (Scandpower, 2015) pga. reservoartemperaturen på 154 C. En letebrønn som ikke er definert som HPHT har en statistisk utblåsningssanssynlighet på 1,41E-04 iht. Scandpower. Fordelingen mellom overflate- og sjøbunnutblåsning er vurdert til henholdsvis 18 % og 82 % for en semi-submersible borerigg. Sannsynlighetsfordelingene for utslippsdyp, utblåsningsrater, og -varigheter er gitt i Tabell 1. Utblåsningsraten varierer fra 97 til 1128 Sm 3 /døgn, med en gjennomsnittlig vektet rate på 330 Sm 3 /døgn for både overflateutblåsning og sjøbunnsutblåsning. Utblåsningsvarighetene varierer fra 2 til 75 døgn, med en gjennomsnittlig vektet varighet på 15,7 og 17,0 døgn for hhv. overflate- og sjøbunnsutblåsning. For mer utfyllende informasjon om utblåsningspotensialet til brønnen henvises det til utblåsnings- og drepestudiet utført av Acona Flow Technology AS (2016). Tabell 1. Sannsynlighetsfordeling av utslippsrater og -varigheter for Fogelberg avgrensningsbrønn, aggregert fra ratematrisen fra utblåsnings- og drepestudiet utført av Acona Flow Technology AS (2016). Utslippspunkt Utblåsningsrater Sannsynlighet for utblåsningsvarigheter Dybde Sanns. (%) Rate (Sm3/døgn) Sanns. Restriksjon 2 døgn 15 døgn 25 døgn 75 døgn Overflate 18 Sjøbunn NA Ja Nei Ja Nei Nei 1.3 Operatørens akseptkriterier for miljørisiko Operatøren skal sette akseptkriterier for akutt forurensning fra innretningen (Styringsforskriften, 9). I henhold til Rammeforskriftens 11 "Prinsipper for risikoreduksjon" skal risiko reduseres så langt det er mulig, så sant kostnadene ikke står i et vesentlig misforhold til den risikoreduksjonen som oppnås ( I analysen av miljørisiko knyttet til boringen av Fogelberg avgrensningsbrønn benyttes Centricas operasjonsspesifikk akseptkriterier. Akseptkriteriene er basert på prinsippet om at varigheten av en miljøskade på den mest sårbare naturressursen skal være ubetydelig sett i forhold til forventet sannsynlighet/frekvens for at slike skader kan inntreffe. Akseptkriteriene er gitt i Tabell 2. De er uttrykt som operatørens aksepterte maksimalsannsynlighet for miljøskade i fire ulike skadeklasser, som hver representerer en miljøskade av ulik varighet. Varigheten til en skade uttrykkes som teoretisk restitusjonstid, som er et mål på hvor lang tid det tar før den berørte ressursen er tilbake på tilnærmet samme Revisjonsnummer.: 02 Revisjonsdato: Side 8/24

9 nivå som før utslippet. Restitusjonstiden må være lengre enn 1 måned for at miljøskaden skal bli ansett som målbar på bestandsnivå. Akseptkriteriene benyttes for å avgjøre om miljørisikoen er akseptabel eller ikke. Dersom sannsynligheten for en gitt skade er lavere enn den aksepterte sannsynligheten for denne skaden anses risikoen som akseptabel. Rammeforskriftens 11 pålegger i tillegg operatører å vurdere miljørisikoen i forhold til ALARP-prinsippet. Tabell 2. Centrica E&P Norway AS operasjonsspesifikke akseptkriterier. Skadeklasse Varighet av skaden (restitusjonstid) Maksimalsannsynlighet Mindre 1mnd - 1 år <1, Moderat 1-3 år < 2, Betydelig 3-10 år < 1, Alvorlig > 10 år < 2, Oljens egenskaper Centrica har utført en sammenligning av kondensatet som ble funnet ved den primære letebrønnen på Fogelberg Fogelberg Fluid (SINTEF, 2016). Basert på kokepunktskurvene av de ferske oljene har Fogelberg Fluid mest likheter med Smørbukk kondensat, Kristin og Morvin. Basert på tetthet er Smørbukk det kondensatet som er mest likt Fogelberg Fluid, og er benyttet som referanseolje i denne rapporten. SINTEF (2003) har utført forvitringsstudien av oljen. Smørbukk kondensat er et parafinsk kondensat med et medium voksinnhold og lavt asfalteninnhold og lettflyktige komponenter. Kondensatet vil ha en høy avdampning, hurtig, men lavt (maks 30 %) vannopptak. Emulsjonene som dannes er svært ustabile og har svært lav viskositet. Dette fører til en naturlig høy naturlig dispergering, spesielt ved høye vindhastigheter. På grunn av lavt vannopptak og fordampning og naturlig nedblanding i vannmassene vil for eksempel bare 3 % av utslippet være igjen på sjøen etter 1 døgn forvitring på sjøen ved 10 m/s vindhastighet. Smørbukk vil sannsynligvis danne for tynne oljefilmer på havoverflaten til at mekanisk oppsamling vil være et aktuelt beredskapstiltak. Laboratorietester har vist at smørbukk har godt potensial for kjemisk dispergering i flere dager etter utslippet, men påføring av dispergeringsmidler over tynne oljefilmer er komplisert og det er usikkert om dispergeringsmidler vil ha særlig effekt. Kondensatet vil også kunne spre seg over store områder med så tynn film at bruk av dispergeringsmidler etter all sannsynlighet vil være unødvendig. Revisjonsnummer.: 02 Revisjonsdato: Side 9/24

10 2 Beskrivelse av naturressurser i analyseområdet Nedenfor følger en beskrivelse av viktige områder for verdsatte økosystemkomponenter (VØK) i analyseområdet. Analyseområdet består av influensområdet på havoverflaten og utgjøres av havområdene utenfor kysten av Trøndelag og Nordland. En illustrasjon av områdene er presentert i Figur 2. Det vises til det faglige grunnlaget for forvaltningsplanen for Norskehavet for en utfyllende beskrivelse av naturressurser i havområdet (St.meld.37 ( )). Eggakanten angir grensen mellom kontinentalsokkelen og dyphavet og inkluderer kontinentalskråningen. Avstanden til kysten varierer betraktelig, og Eggakanten ligger nærmest norskehavskysten i Sunnmøre og utenfor kysten av Vesterålen/Lofoten og Andøya. Atlanterhavsstrømmen og kyststrømmen bringer opp næringsrikt vann fra dyphavet langs kanten, noe som gir høy produksjon av plante- og dyreplankton. Området fungerer som transportområde for gyteprodukter og er et viktig beiteområde for bardehval og pelagisk sjøfugl som alkefugl, havhest og krykkje. Dypvannsfisk som uer, snabeluer, blåkveite og vassild har gyteområder langs ulike deler av Eggakanten. Området har også høy tetthet av korallrev og svampsamfunn og kartlegging av havbunnen har avdekket at det kan finnes flere potensielt nye naturtyper og kandidater til ansvarsarter for Norge i området. Eggakanten er definert som SVO-område i forvaltningsplanen for Norskehavet. Frøya-Froan Øygruppen Froan er et av de viktigste marine verneområdene i Norge. Øygruppen består av Froan naturreservat og landskapsvernområde med tilhørende dyrelivsfredning. Området er svært viktig som hekke- og overvintringsområde for kystbundne sjøfuglarter, med blant annet flere store hekkekolonier av storskarv og teist. Både steinkobbe og havert har betydelige kastekolonier på øygruppa, og mer enn halvparten av Norges havertpopulasjon kaster ungene sine her. SVO-området inkluderer sokkelområdet, fra kysten og ut til og med Sularevet (Froan-Sularevet). Området er kandidatområde for nasjonal marin verneplan med formål å ta vare på verneverdier som er representative for den indre del av midtnorsk sokkel. Det er utarbeidet en egen forvaltningsplan for Froan. Haltenbanken og Sklinnabanken ligger vest for Vikna i Nord-Trøndelag og er spesielt viktige som gyte- og tidlig oppvekstområde for norsk vårgytende sild og sei. Hele området er et høyproduktivt retensjonsområde (oppsamlingsområde) for drivende fiskeegg og -larver. Banke-områdene er også viktige beiteområde for fugl som beiter på pelagiske fiskearter og danner derfor grunnlaget for et rikt fugleliv. Iverryggen ligger i sokkelskråningen vest for Vikna i Nord-Trøndelag og er et viktig område for Lophelia-korallrev. Området kjennetegnes av stort artsmangfold og høye fisketettheter med brosme, lange og uer som de vanligste fiskeartene. Bunntråling er forbudt i området for å beskytte revene som er sårbare for fysisk påvirkning av sjøbunnen. Haltenbanken, Sklinnabanken og Iverryggen er vurdert som SVO-område i forvaltningsplanen for Norskehavet og Iverryggen er i tillegg kandidatområde for nasjonal marin verneplan. Vikna og Sømna er viktige hekke- og overvintringsområder for kystbundne sjøfugl. Områdene har hekkebestander av toppskarv, storskarv, ærfugl og måker. I hekkeperioden bruker de kystbundne artene havområdet opptil 60 km utenfor kysten som beiteområde, og området innenfor denne radiusen er således viktig og sårbart. Vikna-arkipelet og Sømna er også viktig for kystbundne arter i høst- (myteperiode) og i vårsesongen (trekk mot hekkeområder).. Revisjonsnummer.: 02 Revisjonsdato: Side 10/24

11 Figur 2. Viktige områder for verdsatte økosystemkomponenter (VØK) innenfor analyseregionene til Fogelberg avgrensningsbrønn. (1) Eggakanten (2) Frøya-Froan, (3) Haltenbanken (4) Iverryggen, (5) Vikna vest, (6) Sklinnabanken og (7) Sømna. Revisjonsnummer.: 02 Revisjonsdato: Side 11/24

12 3 Metoder Oljens fysiske utbredelse er estimert vha. stokastiske oljedriftssimuleringer (ODS) utført med programvaren OSCAR MEMW 701 (Oil Spill Contingency And Response, SINTEF), mens oljens miljømessige konsekvenser er estimert vha. MIRA (Metode for miljørettet risikoanalyse, OLF 2007). Drivere og inngangsdata følger oppsettet i dokumentet Best Practice (Acona, Akvaplanniva og DNV GL, 2016) for oljedriftsimuleringer. Beredskapsanalysen er utført i henhold til veiledning for miljørettede beredskapsanalyser (NOFO & OLF, 2007; Norsk olje og gass, 2013) og NOFOs planforutsetninger for oljevernberedskap (NOFO, 2016). Det er gitt utfyllende beskrivelser at metodikk i vedlegget til rapporten. 4 Oljedriftsimuleringer Resultatene fra de stokastiske oljedriftssimuleringene presenteres som influensområder og strandingsstatistikk for hhv. sjøbunns- og overflateutslipp. Resultatene fra oljedriftssimuleringer presenteres for sesongene vinter (desember-februar), vår (mars-mai), sommer (juni-august) og høst (september-november). 4.1 Influensområder Influensområdene for olje på sjøoverflaten, i vannkolonnen og akkumulert på strandlinjen består av alle 10x10km kartruter som har mer olje enn en viss grenseverdi i mer enn 5% enkeltsimuleringene. Grenseverdiene representerer den antatt minste mengden olje som gir målbart tap av sjøfugl på overflate, som er dødelig for fiskelarver i vannkolonne eller som kan gi målbar skade på kyststripen. Grenseverdien er 0,01 tonn/km 2 for sjøoverflaten, 100 ppb THC (Total Hydrocarbon Concentration, oppløst og i dråpeform) for vannkolonnen, og 0,01 tonn/km for strandlinjen. Influensområder for olje på sjøoverflaten er presentert i Figur 3 og Figur 4. Influensområdene berører ikke kysten og det er kun for overflateutslipp at det er kartruter som har mer enn 50 % sannsynlighet for å bli berørt (mer olje på overflaten enn 0,01 tonn/km 2 ). For sjøbunnsutslipp er høyeste sannsynlighet for at overflate-kartruter blir berørt 25 %. Influensområdene for overflateutslipp er vesentlig større enn for sjøbunnsutslipp. Kun sjøbunnsutslipp gir influensområder for vannkolonnen. Områdene består av en kartrute om vinteren og to kartruter vår, sommer og høst. Oljedriftssimuleringene viser også at influensområdene i vannkolonnene ikke går ned til havbunnsnivå. Det er derfor svært lite sannsynlig at bunnfauna i området vil eksponeres for et evt. kondensatutslipp fra Fogelberg avgrensningsbrønn. Hverken sjøbunns- eller overflateutblåsninger gir influensområder langs strandlinjen. En utblåsning fra Fogelberg avgrensningsbrønn gir ikke stranding over 5 % i noen sesonger. Revisjonsnummer.: 02 Revisjonsdato: Side 12/24

13 Tabell 3. Størrelsen av influensområder for olje på sjøoverflaten, i vannkolonnen og akkumulert på strandlinjen. Influensområdene er beregnet fra de stokastiske oljedriftsimuleringene. Revisjonsnummer.: 02 Revisjonsdato: Side 13/24

14 Figur 3. Influensområdene for olje på sjøoverflaten gitt et sjøbunnsutslipp. Hvert område består av alle 10x10km kartruter som har mer olje på overflaten enn 0,01 tonn/km 2 i mer enn 5% av enkeltsimuleringene. Et tomt kart indikerer at ingen ruter har mer olje enn denne terskelverdien. Kartene dekker sesongene vinter, vår, sommer og høst. Utslippspunktet er lokalisert i sentrum av den gule prikken. Revisjonsnummer.: 02 Revisjonsdato: Side 14/24

15 Figur 4. Influensområdene for olje på sjøoverflaten gitt et overflateutslipp. Hvert område består av alle 10x10km kartruter som har mer olje på overflaten enn 0,01 tonn/km 2 i mer enn 5% av enkeltsimuleringene. Et tomt kart indikerer at ingen ruter har mer olje enn denne terskelverdien. Kartene dekker sesongene vinter, vår, sommer og høst. Utslippspunktet er lokalisert i sentrum av den gule prikken. Revisjonsnummer.: 02 Revisjonsdato: Side 15/24

16 5 Miljørisikoanalyse Det er pelagisk sjøfugl som har høyest miljørisiko gjennom hele året. Høyeste sannsynlighet for miljøskade og miljørisiko er beregnet for VØK-gruppen pelagisk sjøfugl og arten alke og utgjør 16 % av Centricas akseptkriterium for Moderat skade om våren og sommeren. Høyeste risiko for resten av året i de andre skadekategoriene varierer mellom 1 og 4 % av Centricas akseptkriterier. I skadekategorien Alvorlig er det kun beregnet miljørisiko om vinteren. En oppsummering av høyeste miljørisiko for alle VØK-grupper per skadekategori og sesong er gitt i Figur 5. Alke har høyest risiko i alle skadekategorier om vinteren og våren. Om sommeren er det lunde som har høyest miljørisiko i skadekategori Betydelig og om høsten har lomvi høyest risiko i kategori Mindre. Lomvi har tilnærmet like høy miljørisiko som alke i kategorien Moderat i sommer- og høstsesongen (hhv 10,17% og 14,51% mot alkens miljørisiko på 15,55% og 14,75% i samme sesonger). Lunde og havhest er to andre pelagiske sjøfugler med risiko opp mot 6-7% i sommer- og høstsesongen. Alle disse fire artene er fugler som tilbringer mye av tiden på åpent hav langt fra land, og det er derfor naturlig at disse slår høyest ut i miljørisikoanalysen. Høyeste miljørisiko for kystbunden sjøfugl, sel og strandlinje er under 2 % av Centricas akseptkriterier for Mindre og Moderat skade. For skadekategoriene Betydelig og Alvorlig er det ikke beregnet skade. Det er det heller ikke for noen av skadekategoriene på fisk. Figur 5. Høyeste sannsynlighet for miljøskade og miljørisiko for alle analyserte VØK-bestander gjennom året. De to kolonnene med horisontale søylediagrammer gir for hver skadekategori: (1) Betinget sannsynlighet gitt et oljeutslipp, og (2) Relativ miljørisiko, dvs. andel av Centricas akseptkriterier. I kolonnen med bestandsnavn angir kodene i parentes den geografiske regionen som bestandene tilhører. Det er Norskehavsbestandene av sjøfuglene som har høyest risiko. Revisjonsnummer.: 02 Revisjonsdato: Side 16/24

17 5.1 Konklusjon miljørisikoanalyse Miljørisiko er lav og innenfor Centricas akseptkriterier for alle VØK-bestander og sesonger. Høyeste miljørisiko er 16% av akseptkriteriet for Moderat skade. Det er beregnet for Norskehavsbestanden av alke. Lomvi, som også er en alkefugl, har tilnærmet lik miljørisiko som alke- i sommer og høstsesongen. Det er ingen målbar miljørisiko for fisk i noen skadekategorier eller for sjøpattedyr, kystbunden sjøfugl og strandhabitat for kategoriene Alvorlig og Betydelig. For kategoriene Mindre og Moderat er miljørisiko for disse VØK-gruppene under 2%. Revisjonsnummer.: 02 Revisjonsdato: Side 17/24

18 6 Beredskapsanalyse Formålet med beredskapsanalysen er å identifisere beredskapsbehov og utarbeide anbefalinger for oljevernberedskap som skal håndtere den dimensjonene definerte fare- og ulykkeshendelsen for den planlagte aktiviteten. Resultatene fra beredskapsanalysen danner beslutningsgrunnlag for operatørens valg av avtalefestet stående beredskapsløsning. Behov for ressurser for oljevern er vurdert for følgende barrierer: Barriere 1: Bekjempelse på åpent hav nær utslippskilden (funksjon A) eller langs drivbanen (funksjon B) ved hjelp av NOFO-systemer Barriere 2: Bekjempelse i kystsonen ved hjelp av kystsystemer Barriere 3: Bekjempelse og beskyttelse av strandsonen ovenfor mobil olje (funksjon A) og oppsamling av ikke mobil olje på land (funksjon B) Analysen baserer seg ulike typer inngangsdata: (1) utblåsningsrater og -varigheter, (2) forvitringsegenskaper til referanseoljen, (3) lokale værdata, (4) stokastiske oljedriftsdata og strandingsstatistikk, (5) ytelseskrav satt til oljevernberedskapen og (6) tilgjengelige oljevernressurser og deres spesifikasjoner. Basert på inngangsdataene beregnes dimensjonerende tilflytsrater og mengder til de ulike barrierene og forventet kapasitet til systemer og oljevernressurser. Reduksjonsfaktorer benyttes til å justere effektiviteten og lensetap pga. bølger, vind, lysforhold og nedetid (rengjøring, feilretting, oppkobling, tømming og transitt for å levere oppsamlet olje, reposisjonering for å finne oljeflak, personellutskiftinger og hvile). System- og ressursbehovet er gitt ved brøken tilflytsrate/mengde og kapasitet til systemene i den aktuelle barrieren. Anbefalingene for antall NOFO-systemer er basert på best oppnåelige responstider til NOFO OR-fartøy ut ifra normal plassering på fartøyene. Responstiden til slepefartøy er basert på redningsskøytene til redningsselskapet (RS). Disse har frigivelsestid på to timer og en marsjfart på 20 knop. Tilgjengelighet og responstider for NOFO-systemer og slepefartøy må verifiseres av NOFO i forkant av boreoperasjonen. 6.1 Dimensjonerende DFU Den dimensjonerende DFU for beredskapsanalysen er en utblåsning i form av et overflateutslipp av Smørbukk kondensat. En utblåsningsrate 330 Sm 3 /døgn (vektet rate for overflateutslipp) er lagt til grunn for dimensjonering av oljevernberedskap i barriere 1 (funksjon A og B). Sannsynligheten for stranding av emulsjon er mindre enn 5 % og det er derfor ikke beregnet systembehov for barriere 2 og Ytelseskrav Krav til oljevernberedskap er basert på Norsk olje og gass sin veiledning for miljørettede beredskapsanalyser (Norsk olje og gass, 2013). Det er etablert følgende ytelseskrav mot akutt forurensning Barrierene på åpent hav (barriere 1A og 1B) skal hver for seg ha tilstrekkelig kapasitet til å kunne håndtere den emulsjonsmengde som er tilgjengelig som følge av dimensjonerende rate. Responstiden for fullt utbygd barriere skal være kortere enn 5- persentilen av drivtid til land. Da det ikke er stranding er det ikke satt ytelseskrav til beredskap i kyst- og strandsonen (barriere 2 og 3). Revisjonsnummer.: 02 Revisjonsdato: Side 18/24

19 6.3 Teoretisk beregning av systembehov for mekanisk oppsamling Mekanisk oppsamling er generelt lite egnet som beredskapstiltak for tynne oljefilmer på havoverflaten. Som en konservativ tilnærming er det likevel beregnet beredskapsbehov for mekanisk oppsamling vha. av NOFO-systemer som et underlag for vurderinger av anbefalt beredskapsløsning. Barriere 1A og 1B er satt til å bekjempe olje som har vært på sjøen i hhv. 3 og 6 timer. Ved disse tidspunktene vil oljen være dispergerbar, men oljefilm og viskositetene til emulsjonen vil være så lav at mekanisk oppsamling vil være et lite aktuelt beredskapstiltak Beredskapsbehov på åpent hav (barriere 1A og 1B) En oversikt over tilflytsrater inn til barrierene på åpent hav (1A og 1B), og beregnet ressursbehov er presentert i Tabell 4. Beregnet systembehov er ett NOFO systemer i barriere 1A og ett NOFO-systemer i barriere 1B. Opptakskapasiteten til NOFO-systemene (tatt hensyn til bølgehøyde, lys- og siktforhold) varierer fra 863 m3/døgn (vinter) til 1686 m3/døgn (sommer) og er betraktelig høyere enn tilflytsraten inn til barrierene (< 208 m3/d). Merk at to NOFO systemer (en i hver barriere) gir en stor overkapasitet (jf. Tabell 4), men siden man i henhold til metodikk for beregning av systembehov alltid runder opp til nærmeste heltall vil minste teoretiske systembehov på åpent hav aldri kunne være lavere enn to NOFO-systemer (jf. Norsk olje og gass, 2013). Beste oppnåelige responstid for første NOFO-system er 10 timer (stående beredskap på Haltenbanken og RS-slepefartøy fra Rørvik) og fullt utbygd barriere kan være på plass 23 timer etter utslippet er oppdaget (Tabell 5). Responstidene inkluderer frigivelsestid, gangtid og utsetting av lense (1 time). Tabell 4. Tilflytsrate inn til barriere 1A og 1B på åpent hav og beregnet ressursbehov oppgitt i antall NOFO-systemer. Behovet er rundet opp til nærmeste heltall og angitt i parentes. Barriere Tilflytsrate emulsjon (Sm 3 /d) Ressursbehov (antall systemer) Vinter Vår Sommer Høst Vinter Vår Sommer Høst 1A ,05 (1) 0,05 (1) 0,09 (1) 0,07 (1) 1B ,03 (1) 0,02 (1) 0,02 (1) 0,03 (1) Tabell 5. Best oppnåelige responstider for NOFO-systemer. Responstid er summen av mobilisering/frigivelsestid, gangtid og utsetting av lense, rundet opp til nærmeste hele time. System Fartøy Frigivelsestid (t) Gangtid (t) Utsetting av lense (t) Klar innen (t) Responstid system komplett (t) 1 #1 OR-Fartøy: Haltenbanken Slepefartøy: RS fra Rørvik 6,0 0,8 1,0 8 2,0 6,2 1, #2 OR-Fartøy: Gjøa 4,0 17,7 1, Revisjonsnummer.: 02 Revisjonsdato: Side 19/24

20 Slepefartøy: RS fra Måløy 2 10, Summen (responstid) kan avvike pga. avrunding til nærmeste hele time Kjemisk dispergering Kjemisk dispergering skal vurderes når dette totalt sett gir minst miljøskade sammenliknet med andre bekjempelsesmetoder. Ved en akutt utslippssituasjon må tilstedeværelse av sårbare ressurser vurderes før kjemisk dispergering benyttes. Kjemisk dispergering kan være en aktuell bekjempelsesmetode for Smørbukk. Tidsvinduet for kjemisk dispergering er over 5 døgn ved de fleste temperaturer og vindsituasjoner (Tabell 6). Resultatene fra forvitringsstudiet indikerer at Dasic NS vil fungere godt ved en doseringsrate på 1:25 (SINTEF, 2003). Det er imidlertid usikkert hvorvidt kjemisk dispergering vil ha noen effekt på tynne oljefilmer da dagens utstyr ikke er godt egnet for påføring over tynne filmer. Mekanisk dispergering ved hjelp av kunstig tilført energi, f. eks høytrykksspyling, kan være et mer effektivt og formålstjenlig tiltak. Områder vest for brønnen overlapper med SVO-området Eggakanten, og eventuell bruk av kjemisk dispergering i dette området bør koordineres med fartøy som foretar miljøundersøkelser av plankton og fisk, og rådføres med myndigheter og Havforskningsinstituttet. Tilgangen til dispergeringsmiddel i området er god. For eksempel har systemene Haltenbanken og Gjøa pr. i dag tilsammen 97 m 3. Ved en dosering på 1:25 kan dette behandle ca m 3 emulsjon. Merk at beredskapsfartøyene som bekler rollen ved de ulike felt vil kunne variere, eksempelvis ved avløsning for nødvendig vedlikehold og man bør derfor passe på at man ikke får krav i tillatelsen om en spesifikk mengde dispergeringsmiddel som er knyttet til fartøy. Tabell 6. Tidsvindu for kjemisk dispergerbarhet av Smørbukk kondensat for ulike sesonger (vanntemperatur) og vindhastigheter (SINTEF, 2003). G = kjemisk dispergerbar, R = redusert kjemisk dispergerbar og P = dårlig kjemisk dispergerbar. NA = ikke aktuelt pga. ingen emulsjon på overflaten. Periode Vindstyrke (m/s) Tid (timer) G G G G G G G G G G R Vinter, (15 C) Vår 5 G G G G G G G G G G G 10 G G G G G G G NA NA NA NA 15 G G G G G NA NA NA NA NA NA 2 G G G G G G G G G R R Sommer og Høst (5 C) 5 G G G G G G G R R R R 10 G G G G G G NA NA NA NA NA 15 G G G NA NA NA NA NA NA NA NA Revisjonsnummer.: 02 Revisjonsdato: Side 20/24

21 6.4 Anbefalt oljevernberedskap Den teoretiske beredskapsanalysen av mekanisk bekjempelse viser et systembehov på ett NOFO-system i hver av barrierene på åpent hav (1a og b). Da at kondensatet danner tynne oljefilmer på sjøen og har lav viskositet vil mekanisk oppsamling imidlertid være lite egnet som beredskapstiltak. Det er også usikkert hvorvidt kjemisk dispergering vil ha noen effekt da dagens systemer ikke er godt egnet for tynne oljefilmer. Kontinuerlig overvåkning av oljefilmer og bruk av kjemisk eller mekanisk dispergering, dersom det viser seg å ha effekt på det faktiske utslippet, er anbefalt beredskapsløsning for Fogelberg avgrensningsbrønn. Det anbefales å etablere en beredskapsløsning med ett havgående NOFO-system for overvåking og mulighet for kjemisk og mekanisk dispergering gjennom hele året. Det er viktig å etablere en god overvåkning i form av fjernmåling og miljøundersøkelse for å sikre detaljert informasjon om bekjempbarhet, transport og spredning samt forurensningens effekt på sårbare naturressurser til enhver tid. I tillegg til fjernmålingsutstyr på fartøy er satellittbilder fra KSAT, samt aerostat, droner, fly og/eller helikopter aktuelle løsninger. Denne beredskapsløsningen sikrer fleksibilitet og robusthet, og gir mulighet for mekanisk og/eller kjemisk bekjempelse i situasjoner og perioder der dette er formålstjenlig. Anbefalt beredskapsløsning er oppsummert i Tabell 7. Tabell 7. Anbefalt oljevernberedskap basert på dimensjonerende DFU. Ressursbehovet er avrundet opp til nærmeste hele tall. De oppgitte responstidene er basert på best oppnåelige responstider for NOFO system (OR-fartøy og slepefartøy). Periode Barriere Anbefalt beredskapsløsning Vinter, vår, sommer og høst 1A og B Ett havgående NOFO-system for overvåking og mulighet for kjemisk og mekanisk dispergering Revisjonsnummer.: 02 Revisjonsdato: Side 21/24

22 Referanser Acona, Akvaplan-niva og DNV GL Oljedriftsmodellering for standard miljørisikoanalyser beste praksis. Driverdata, inngangsdata og innstillinger. A Bjørgesæter, P Lindersen, A Rudberg, C Stephansen og GM Skeie. Acona Flow Technology Blowout and wellkill simulation analysis for appraisal well Fogelberg. Meteorologisk institutt. URL NOFO Norsk Oljevernforening for operatørselskap plangrunnlag. URL Sist oppdatert NOFO & OLF Veileder for miljørettet beredskapsanalyse. DNV rapport til NOFO Norsk Oljevernforening for operatørselskaper og OLF oljeindustriens landsforening. Rapport nr Rev. Nr. 1. Norsk Olje og Gass Veiledning for miljørettede beredskapsanalyser. Rev.dato OLF Metode for miljørettet risikoanalyse (MIRA). Scandpower Blowout and well release frequencies based on SINTEF offshore blowout database Report no: /2015/R3. St.meld. nr. 37 ( ) Helhetlig forvaltning av det marine miljø i Norskehavet (forvaltningsplan) SINTEF. MEMW (Marine environmental modeling workbench) OSCAR and Dream models User manual version SINTEF Åsgard A, Smørbukk, Smørbukk Sør, Smørbukk kondensat/lettolje og Midgard Egenskaper og forvitring på sjø relatert til beredskap. SINTEF Notat Fogelberg Fluid. Kortfattet sammenligning av Fogelberg Fluid med andre kondensat. Revisjonsnummer.: 02 Revisjonsdato: Side 22/24

23 Vedlegg A Metoder for ODS, MRA og OSCA Revisjonsnummer.: 02 Revisjonsdato: Side 23/24

24 3. METODER 3 Metoder Oljens fysiske utbredelse er estimert vha. stokastiske oljedriftssimuleringer (ODS) utført med programvaren OSCAR (Oil Spill Contingency And Response, SINTEF), oljens miljømessige konsekvenser er estimert vha. MIRA (Metode for miljørettet risikoanalyse, OLF 2007), og beredskapsanalysen for oljesøl er utført i henhold til retningslinjene beskrevet av Norsk olje og gass [2013]. Påfølgende kapitler, 3.1 (ODS), 3.2 (MRA) og 3.3 (OSCA) gir en grundig innføring i metodene for de respektive analysene. Lesere med kjennskap til metodene kan fortsette direkte til kapittel 4 for resultater av analysene. 3.1 Metode for simulering av oljedrift De stokastiske oljedriftsimuleringene ble gjort med modulen Oil Spill Contingency And Response (OSCAR), en del av programvarepakken MEMW fra SINTEF. Basert på relevante inngangsdata (beskrevet nedenfor) er denne programvaren i stand til å simulere spredning av olje på vannoveraten, i vannkolonnen og evt. akkumulering av olje på kystlinje. Denne seksjonen beskriver inngangsdata til og bruken av OSCAR i grove trekk. En ytterligere beskrivelse nnes i brukermanualen [SINTEF, 2015]. OSCAR er satt opp i henhold til Best Practice for oljedriftsmodellering for standard miljørisikoanalyser [Acona, Akvaplan-niva og DNV GL, 2016]. Tabell 3: Inngangsdata til de stokastiske oljedriftsimuleringene for utblåsninger under boring av avgrensningsbrønnen tbd i Fogelberg. Parameter Verdi/Referanse Vinddata NORA10 ( ) Havstrømdata SVIM ( ) Olje type Smørbukk kondensat Vanndyp (m) 303 Breddegrad ( N) Lengdegrad ( E) Geodetisk system WGS 84 Oljetetthet (kg/m 3 ) 804 Gasstetthet (kg/m 3 ) 0.8 Gass-til-olje ratio 5147 Inngangsdata Oljedriftsimuleringene, er basert på inngangsdata, eller -variable, av to ulike kategorier: (1) kserte, og (2) stokastiske (tabell 3). Til den første kategorien hører variable som vi med rimelig sikkerhet kan predikere verdiene til ved en potensiell oljeforurensning. Disse omfatter oljens egenskaper, brønnposisjon, vanndyp, og vannkolonnens temperatur- og saltholdighetsproler for ulike tider av året ved utslippspunktet. Til den andre kategorien hører variable som vi ikke kan predikere eksakt, og som vi derfor må representere med sannsynlighetsfordelinger. Disse fordelingene er basert på andre typer simu- 13

25 3. METODER leringer og/eller historiske data. Denne kategorien inngangsdata omfatter utslippsrate, utslippsvarighet, utslippsdyp (sjøbunn eller overate), samt styrke og retning på vind og havstrømmer og iskonsentrasjoner. Månedlig vanntemperatur (over og under sprangsjiktet), salinitet, og dybde på sprangsjiktet er basert på geogrask posisjon til utslippspunktet [SINTEF, 2015]. Vind-, strøm- og isdataene i tabell 3 er tilrettelagt for OSCAR av SINTEF. Vinddataene har horisontal- og tidoppløsning på hhv. 21 km og 3 timer. Strømog isdataene har horisontal- og tidsoppløsning på hhv. 4 km, og 1 dag. Stokastiske simuleringer Simuleringene ble gjennomført stokastisk i batch value mode. Dette vil si at man utfører en stokastisk simulering for alle kombinasjoner av utslippsdyp, -rate og -varighet. Hver stokastiske simulering består av mange enkeltsimuleringer utført etter hverandre for hele året. Antall enkeltsimuleringer i en stokastisk simulering bestemmes av utslippsvarigheten og antall år med vind- og strømdata tilgjengelig (og evt. is der det er aktuelt). Målet er å ha tilstrekkelig antall simuleringer slik at variabiliteten i vind- og strømdataene (gjennom året og mellom år) forplantes til en variasjon i utgangsdataene, og derved gir oss tall på usikkerheten i disse. Fordi noen av inngangsdataene er stokastiske variable, så vil alle utgangsdataene også være stokastiske variable. Det ble laget 40 scenarier med unike kombinasjoner av utslippsdyp, -rate og -varighetet (2 5 4). Totalt ble det simulert 8400 enkeltsimuleringer. Modellavgrensing Alle simuleringene ble gjort innenfor et tredimensjonalt (3D) modellrutenett (habitatgrid i OSCAR) med 3 3 km horisontaloppløsning og 5 m vertikaloppløsning ned til 50 m. Kystlinjen i simuleringene har en oppløsning på 1: Simuleringene er utført for hele året og presentert pr. sesong (se seksjon 1.1.3). Utgangsdata Resultatene fra hver stokastiske simulering ble eksportert fra OSCAR til tekstler. Filene ble etterprosessert (bla. vekting av resultatene med sannsynlighetsfordelingen til de stokastiske inngangsdataene) vha. egenutviklet programkode i MatLab og brukt til å beregne to typer data: (1) inuensområder, beregnet for olje hhv. på havoverate, i vannkolonne og på strand, og (2) strandingsstatistikk, som omfatter sannsynligheten for stranding, sannsynlighetsfordelingen for korteste strandingstid, og sannsynlighetsfordelingen for strandet mengde vann-i-olje-emulsjon. Sannsynlighetsfordelingene ble rapportert vha. persentilverdier, forklart i vedlegg B.4. Statistikken for stranding ble beregnet både for kysten totalt (all oljeberørt kyst), for IUA-regionene og for eksempelområdene beskrevet av NOFO. 3.2 Metode for analyse av miljørisiko I denne rapporten blir risiko for skade på det ytre miljøet, som følge av oljeforurensning, beregnet vha. den skadebaserte delmetodikken i MIRA (Metode for miljørettet risikoanalyse, OLF 2007, s. 34). Inngangsdata Den skadebaserte delmetodikken i MIRA baseres på re sett inngangsdata som vist i tabell 4: (1) Stokastisk simulerte oljedriftsdata: den geograske utbredelsen av oljeforurensning laget vha. stokastisk simulering, (2) Utblåsningssannsynlighet basert på operatørens aktivitetsnivå, (3) Økosystemdata: den geograske utbredelsen av verdsatte økosystemkomponenter samt deres sårbarhet for ol- 14

26 3. METODER jeforurensning, og (4) Akseptkriterier : operatørens valgte maksimalverdier for hvor stor miljørisiko de aksepterer. Tabell 4: Inngangsdata til miljørisikoanalysen for utblåsninger under prøveboring av brønnen tbd i prospektet Fogelberg. Parameter Referanse Stokastiske oljedriftsdata fra denne rapporten Utblåsningssannsynlighet 8.75e-04 Økosystemdata Kystbunden og pelagisk fugl Sel Fisk Strandhabitat Akseptkriterier tabell Økosystemdata Økosystemkomponentene er inndelt i to grupper, bestander (sjøfugl, sk, sjøpattedyr) og habitater (strand). Romlige data for hver av disse komponentene nnes på et format tilpasset det geograske rutenettet ContAct [Alpha Miljørådgivning AS, 2003], bestående av km kartruter som dekker kyst og åpent hav i norske farvann (hhv. kystruter og havruter). De romlige dataene er imidlertid av ulik art for de to gruppene av økosystemkomponenter. De romlige dataene for strandhabitat angir hvor restituerbar hver enkelt kystrute er for oljeforurensning, dvs. med hvilken hastighet strandet olje fjernes vha. naturlige nedbrytingsprosesser (på stedet). Hastigheten avhenger av strandens substrat og dens bølge- og vindeksponering. Restituerbarheten er angitt kvalitativt vha. restitusjonsklassene R1, R2, eller R3, der R3 angir laveste restituerbarhet (lengst restitusjonstid for en gitt oljemengde strandet). For hver kystrute angir dataene hvor stor prosentandel av rutens totale strandlengde som tilhører hver av de tre restitusjonsklassene. For eksempel så kan strandhabitatet i en rute ha sårbarhet R1 i 30 % av sin lengde, sårbarhet R2 i 60 % av sin lengde og sårbarhet R3 i 10 % av sin lengde. De romlige dataene for hver av bestandene, derimot, angir antall individer i hver rute av ContActrutenettet. For hver bestand klassiseres 1) individantall per kartrute, 2) individenes direkte sårbarhet for oljeforurensning og 3) bestandens restitusjonsevne etter et bestandstap. Individenes direkte sårbarhet for oljeforurensning, dvs. hvor lett de blir skadet dersom olje er tilstede i en kartrute, er angitt kvalitativt vha. sårbarhetsklassene S1, S2, og S3, der S3 angir høyeste sårbarhet. F.eks. så vil svartbak, som oppholder seg lite på vannet, ha sårbarhetsklasse S1, mens en lomvi, som ligger mye på vannet ha sårbarhetsklasse S3 1 Bestandenes restitusjonsevne er angitt med de samme restitusjonsklassene som for strandhabitat, selv om tolkningen av disse klassene blir ulik for strand vs. en bestand. For bestander angir restitusjonsklassen 1 Det er ikke nødvendig å tilordne sårbarhetsklasser til kystruter, dvs. klassisere hvor lett de blir skadet dersom olje er tilstede, fordi oljedriftsanalysene forteller oss direkte hvor mye olje som strander i, og derved skader, en strandrute. 15

27 3. METODER med hvilken hastighet en bestand klarer å returnere til sin opprinnelig størrelse etter at en viss andel av bestanden er drept pga. oljeskade. Beregning av relativt bestandstap For hver oljedrift som er simulert markeres alle kartruter som har blitt berørt av olje, heretter kalt oljeruter. For hver av disse oljerutene bestemmes andelen av tilstedeværende individer som dør innen hver av bestandene. Dette gjøres vha. tabell 29 (olje-til-taps-tabell 2 ), som angir andelen av individer som dør i en rute som funksjon av to variable, (1) oljemengden i ruta og (2) sårbarhetsklassen til den bestanden som individene tilhører. Dette kan illustreres med et eksempel for sjøfuglarten lomvi. Dersom simulert mengde olje i en kartrute ligger i intervallet tonn og sårbarhetsklassen til lomvi er S3, så vil 20 % av lomvi-individene i denne kartruta dø som følge av oljeskade (relativt individtap pr. oljerute). Denne prosentandelen multipliseres deretter med antall lomvi-individer som er tilstede i ruta for å bestemme det absolutte antallet individer som dør (absolutt individtap pr. oljerute). Denne prosessen gjentas for alle andre bestander som er tilstede i kartruta. Ved å summere absolutt individtap pr. oljerute over alle oljeruter i en enkelt oljedrift, kan man bestemme det totale antall individer som dør, i hver bestand, som følge av denne enkeltoljedriften ( absolutt individtap pr. oljedrift ). For hver av bestandene kan man deretter bestemme relativt bestandstap, ved å dividere absolutt individtap pr. oljedrift med antall individer i hele bestanden (bestandsstørrelse). Størrelsen til en bestand bestemmes ved å summere dens individer over alle rutene i ContAct-nettverket. For sk benyttes en enklere olje-til-taps-tabell der "relativt gyteprodukt-tap" beregnes direkte fra andelen skeegg og -larver som overlapper med oljekonsentrasjoner i vannkolonnen over en gitt eektgrense (Vedlegg B.5). Siden en stokastisk oljedriftsimulering består av n enkeltsimuleringer, som alle er noe forskjellige mht. oljemengde og -utbredelse, så vil man for hver enkelt bestand kunne beregne n ulike verdier for relativt bestandstap. Disse n relative tapsverdiene blir sortert i fem ulike relative bestandstapsintervaller, 1-5 %, 5-10 %, %, % og >30 %. For sk sorteres de i følgende tapsintervaller, 1-2 %, 2-5 %, 5-10 %, %, %, % og >50 %. Antall simuleringer som havner i hver av disse intervallene divideres deretter på n, det totale antall simuleringer. Dette gir andelen simuleringer i hver av intervallene. For eksempel, 45 % av simuleringene kan gi relative populasjonstap innen intervallet 1-5 %, 22 % av simuleringene kan gi relative populasjonstap innen intervallet 5-10 %, osv. Disse andelene er det beste estimatet vi har for sannsynligheten for relative bestandstap i de ulike intervallene dersom (betinget) et framtidig oljeutslipp nner sted fra utslippspunktet. Denne betingede sannsynligheten for relative bestandstap symboliseres med P P Tx, der P T x representerer bestandstapet i intervallet x. Beregning av restitusjonstid for bestander For hver av de n verdiene av relativt bestandstap kan man estimere bestandens restitusjonstid vha. tabell 31 (tap-til-restitusjons-tabell 3 ), som angir sannsynligheten for ulike restitusjonstidsintervaller som funksjon av relativt populasjonstap og som funksjon av restitusjonskategorien til bestanden. For sk må man gå via tabell 32, som angir sannsynlighet for ulike tap i årsklasserekruttering som funksjon av tapsandeler av skeegg og -larver før man kan estimere skebestandens restitusjonstid vha. tabell 33 og Denne tabellen kalles "Eektnøkkel" i MIRA. 3 Denne tabellen kalles "Skadenøkkel" i MIRA. 16

28 3. METODER Disse n restitusjonstidene blir sortert i re ulike restitusjonstidsintervaller, 1 mnd. - 1 år, 1-3 år, 3-10 år, >10 år. Antall simuleringer som havner i hver av disse intervallene divideres deretter på n, det totale antall simuleringer. Dette gir andelen simuleringer som gir restitusjonstider i hver av intervallene. Disse andelene er det beste estimatet vi har for sannsynligheten for restitusjonstider i de ulike intervallene dersom (betinget) et framtidig oljeutslipp fra utslippspunktet. Denne betingede sannsynligheten for restitusjonstid symboliseres med P RTy Olje, der RT y representerer restitusjonstiden i intervallet y. Beregning av restitusjonstid for strandhabitat For bestander beregnes restitusjonstid for bestandsnivå, mens for strandhabitat blir restitusjonstid beregnet for hver enkelt kystrute. Beregning av miljørisiko Ved å multiplisere den betingede sannsynligheten P RTy Olje, sannsynligheten for restitusjonstid i intervall y dersom et oljeutslipp nner sted, med P Olje, sannsynligheten for oljeutslipp, så får man den absolutte sannsynligheten for restitusjonstid i intervallet y dersom vi på forhånd ikke vet om olje vil bli sluppet ut eller ei. P RTy = P RTy Olje P Olje (1) For å bestemme miljørisiko blir P RTy, for hver av restitusjontidsintervallene, dividert med akseptert maksimal-sannsynlighet 4 for dette intervallet, P Acc RT y, heretter omtalt som akseptkriteriet RelativRisiko RTx = P RTy /P Acc RT y (2) Overlappsanalyse for å beregne tap av skeegg og -yngel I tillegg til MIRA-metoden for norsk vårgytende sild og nordarktisk torsk utføres en overlappsanalyse av gyteareal for andre viktige skebestander med inuensområdet for olje i vannkolonnen (området bestående av all kartruter som har høyere oljekonsentrasjon i vannsøylen enn 100 ppb i mer enn 5 % av enkeltsimuleringene). 3.3 Metode for analyse av oljevernberedskap Beredskapsanalysen er utført i henhold til veiledning for miljørettede beredskapsanalyser [NOFO & OLF, 2007, Norsk olje og gass, 2013] og NOFOs planforutsetninger for oljevernberedskap [NOFO, 2014b]. Primærstrategien for bekjemping av akutte oljeutslipp på norsk kontinentalsokkel er mekanisk opptak i nærområdet til utslippet vha. havgående systemer fra NOFO. Kjemisk dispergering skal benyttes når denne metoden vurderes å være like god eller bedre enn mekanisk opptak mht. å redusere påvirkning på miljøet. Behov for resurser for oljevern (ressursbehov) er beregnet for følgende barrierer: ˆ Barriere 1: Bekjempelse på åpent hav nær utslippskilden (funksjon A) eller langs drivbanen (funksjon B) vha. NOFO-systemer ˆ Barriere 2: Bekjempelse i kystsonen vha. kystsystemer Minimum ytelseskrav til oljevernberedskap for Fogelberg er presentert i kapittel referert til i MIRA som "akseptkriteriet" 17

29 3. METODER Inngangsdata Tilgjengelige oljevernressurser NOFO-systemer og kystsystemer er tilgjengelige fra NOFO-baser i Stavanger, Mongstad, Kristiansund, Sandnessjøen og Hammerfest (gur 3.) I tillegg har NOFO ti fartøy tilgjengelige i spesikke områder rundt Ekosk, Ula/Gyda/Tambar, Sleipner/Volve, Balder, Troll/ Oseberg (2 stk), Gjøa, Tampen, Haltenbanken og Goliat (Barentshavet) som del av områdeberedskapen i disse områdene. For oljevernberedskap i kystsonen (barriere 2) er det fra hver NOFO-base tilgjengelig ti oppsamlingssystem, re opptakssystem og to kommando- og støttesystemer. For strandaksjoner har NOFO avtale med IUA (Interkommunale utvalg mot akutt forurensning) og disponerer et spesialteam på 63 personer. I tillegg foreligger avtaler med andre aktører som gir tilgang til totalt ca. 850 personer med kompetanse for strandaksjoner. Oljevernsystemer og nominell kapasitet Et NOFO-system består av et OR-fartøy som tilfredsstiller den til enhver tid gjeldende NOFO-standard [NOFO, 2011] og et slepefartøy. OR-fartøyene er utstyrt med oljevernutstyr (inkludert lense NO-1200-R, oljeopptakersystem TransRec og lagringstank med m 3 kapasitet) samt avansert fjernovervåkningssystem (IR og oljeradar). Et kystsystem består av ett oljevernfartøy med Current Buster 4 (oppsamlingssystem) og tilhørende fartøy dedikert for opptak (opptakssystem med skimmer og tankkapasitet) og kommando- og støttesystem. Ett kommando- og støttesystem kan lede og støtte inntil seks oppsamlingssystem og to opptaksfartøy. Nominell systemkapasitet for de ulike systemene er presentert i tabell 5. Verdiene bygger på erfaringer, forsøk og øvelser og representerer maksimal kapasitet under optimale operative forhold. Verdiene for NOFO- og kystsystem inkluderer nede-tid på 12 timer per døgn. Nede-tid skyldes rengjøring, feilretting, oppkobling, tømming og transitt for å levere oppsamlet olje, henting/venting på dispergeringsmiddel, personellutskiftinger, hvile og re-posisjonering for å nne oljeak. Tabell 5: Nominell kapasitet for de ulike oljevernsystem brukt i denne analysen. Nominell kapasitet for NOFO- og kystsystem er inkludert en nede-tid på 12 timer [Norsk olje og gass, 2013]. Typisk operasjonsområde Oljevernsystem Systemkapasitet (per døgn) Barriere 1 NOFO system (funksjon A og B) 2400 m 3 Barriere 2 Kystsystem 240 m 3 Lokale værdata Statistikk for bølger og vind er lastet ned fra Meteorologisk institutt. Oshoredata kommer fra Heidrun værstasjon, som ligger 28 km fra utslipsspunktet. Temperaturdata er lastet ned fra databasen Levitus [Levitus]. Fravær av dagslys (denert som tiden solen står 6 grader eller lavere under horisonten - "tussemørke") beregnes for posisjonen til utslippet og de utvalgte værstasjonene langs kysten. Sikten i områdene er ikke kjent og det er antatt at sikten er "god" 50 % av tiden og "dårlig" 50 % av tiden. 18

30 3. METODER Figur 3: Oversikt over NOFO-ressurser [NOFO, 2014a] Beregning av ressursbehov Ressursbehov i barriere 1 og 2 beregnes som antall oljevernsystemer som gir tilstrekkelig kapasitet til å bekjempe emulsjonsmengden som er tilgjengelig for opptak (dimensjonerende emulsjonsmengde eller tilytsrate), dvs.: Ressursbehov = emulsjonsmengde tilgjengelig for opptak/kapasitet per døgn (3) I barriere 1 oppgis ressursbehovet for antall NOFO-system og i barriere 2 for antall kystsystem. Dimensjonerende emulsjonmengde Dimensjonerende emulsjonmengde i barriere 1 er tilytsraten (m 3 /døgn) av emulsjon ved valgt plassering av barriere 1A og 1B. Beregningen av emulsjonsmengde tar hensyn til referanseoljens forvitringsegenskaper (fordamping, nedblanding og vannopptak ved bestemte vindhastigheter og temperaturer) og historiske vind-, bølge- og temperaturdata i området. Dette gir et estimat for tilytsraten inn til barriere 1A og 1B basert på stedspesikke forventede klimatiske verdier i de ulike sesongene av året. Tilytsraten inn i barriere 2 er lik 95-persentilen av strandet mengde emulsjon for hele kysten dividert på estimert strandingsperiode (vektet utblåsningsvarighet til den dimensjonerende hendelsen). I alle barrierene tar man hensyn til eekten av opptak i forutgående barrierer. Forventet kapasitet Verdiene som er oppgitt for de ulike oljevernsystemene i tabell 5 er kapasitet under optimale forhold (nominell kapasitet). For å beregne den forventede kapasiteten blir disse verdiene 19