Oljeforurensningsscenario:

Transkript

1 NOKIOS 2012 workshop: Nasjonal infrastruktur for stedsbasert informasjon som plattform for innovasjon Trondheim, 30. oktober 2012 Oljeforurensningsscenario: Hvordan kan en avansert simuleringsmodell for oljeforurensning dra nytte av infrastrukturen? Forsker Nils Rune Bodsberg, SINTEF Materialer og kjemi, Avdeling for marin miljøteknologi 1

2 SINTEF er Skandinavias største uavhengige forskningsselskap Ledende kompetanse innen naturvitenskap, teknologi, miljø, helse, samfunnsvitenskap 2100 ansatte fra 68 nasjoner Brutto omsetning på 2,8 milliarder kroner kunder i nærmere 61 land En ikke-kommersiell forskningsstiftelse med datterselskaper

3 Avdeling for Marin miljøteknologi Våre hovedaktiviteter er: Eksperimentelle, overvåknings- og modelleringsstudier i forbindelse med akutte og regulære utslipp av olje og kjemikalier til marint og terrestrisk miljø Omlag 45 medarbeidere Holder til ved SINTEF SeaLab på Brattørkaia i Trondheim 3

4 Oljeutslipp: Viktige prosesser Response actions Volatilization from water to air Surfacing of droplets, slick formation Dissolution from entrained droplets Biodegradation Surface processes: drifting, spreading natural dispersion emulsification evaporation stranding Particulate adsorption/desorption Settling Sediments: deposition, dissolution, degradation 4

5 Ulike typer oljeutslipp Uhell vs regulært eks: produsertvann Råolje vs raffinerte produkter Overflate vs undervanns Åpent hav vs "krevende forhold" eks: kystnært; isfylte farvann 5

6 Beslutninger ifm oljeutslipp Skal Lofoten åpnes for leteboring? Strategiske Taktiske Operasjonelle Hvor bør lensene for Heidrun lagres? Hva gjør vi nå? Påfører dispergeringsmidler eller samler opp med lenser? 6

7 Komplekst domene å modellere Drift affects spreading, evaporation etc Density change affects wind drift Oil Drift Oil Weathering Shorelines limit transport and spreading Waves, currents may limit response options Dispersant application and in-situ burning change oil properties Transport processes affect plankton movement Biological (and other) effects Dissolved components are toxic to fish; floating oil can harm wildlife Location of valued resources may affect selection of response strategies Selection of response actions affects which resources may be impacted Weathering affects feasibility and effectiveness of response methods Response Options 7

8 Våre modellbaserte beslutningsstøtteverktøy Vi har utviklet et sett med verktøy for å støtte beslutningsprosessene knyttet til marine utslipp Disse brukes av kunder og samarbeidspartnere over hele verden 8

9 Verktøyet OSCAR (Oil Spill Contingency And Response) OSCAR simulerer uhellsutslipp av olje i 3D: Oljens spredning og forvitring Biologiske effekter Responstiltak 9

10 Simuleringsmodellene trenger stedsbaserte data Må ha: Kartdata: Eks: Sjødybde, kystlinje Utslippsdata Lokasjon(er) "Metocean" data*: Eks: Vind, strøm "Basis geodata" i infrastrukturen "Kjekt å ha": Sårbare områder Eks: Gyteområder Kystlinjesensitivitet Installasjoner Eks: Oljeplattformer, havbruk Beredskapsressurser Eks: Lenser, fartøy* Skipstrafikk* Isforhold* "Temadata" i infrastrukturen (?) * Dynamiske data 10

11 ENVISION: Første skritt mot bruk av infrastrukturen User input EU-prosjekt som lager plattform for å koble sammen web-baserte miljømodeller og miljødata (In1) Spill data (location, time, amount, oil type) (In2 & In3) Wind, current forecasts (In4) Sea depth data (In5) Coast line data WPS WCS WFS WPS (Ps1) PredictOilDrift Oil DB OSCAR er pakket inn som en webtjeneste (PredictOilDrift) Kartverket har lagt ut stedsbaserte inputdata til OSCAR som webtjenester OGC-standarder (WCS m.fl.) er brukt (Ad) Sanctuaries data (Ad) Ship location data (Ad) Response facilities data (Out1) Oil drift predictions

12 Spørsmål eller kommentarer? 12

13 Takk for oppmerksomheten! 13