Oppdatering av miljørisikoog beredskapsanalysen for Edvard Grieg-feltet i forbindelse med tilknytning fra Ivar Aasen-feltet

Transkript

1 Oppdatering av miljørisikoog beredskapsanalysen for Edvard Grieg-feltet i forbindelse med tilknytning fra Ivar Aasen-feltet Lundin Norway AS Rapport Nr.: , Rev 00 Dokument Nr.: Lundin rapportnr E-DNVAS-000-S-CA Dato:

2

3 Innholdsfortegnelse KONKLUDERENDE SAMMENDRAG INNLEDNING Bakgrunn Aktivitet 2 2 INNGANGSDATA Utslippsscenarioer Lekkasjefrekvenser Akseptkriterier Oljetype 7 3 OLJEDRIFTSMODELLERING Oljedriftsmodellen Modellens begrensninger og krav til inngangsdata Beskrivelse av utslippsscenarier Oljedriftsmodellering - Resultater 12 4 MILJØRISIKO Miljøressurser Mulige konsekvenser/miljørisiko forbundet med lekkasjer fra eksportrørledningen på Ivar Aasen Bidrag til den totale miljørisikoen for Edvard Grieg-feltet 24 5 OLJEVERN Endring i responstider Endring i beredskapsbehov som følge av tilknytting av Ivar Aasen-feltet 26 REFERANSER Appendix A Influensområder for utblåsning 2016 DNV GL Report No , Rev Page i

4 KONKLUDERENDE SAMMENDRAG Miljørisikoanalysen for Edvard Grieg-feltet ble gjennomført i 2013 (DNV, 2013), og dekker både utbygging og drift av feltet i perioden Da arbeidet med miljørisikoanalysen ble utført forelå det ikke tilstrekkelig detaljert informasjon om tilknytting av Ivar Aasen-feltet til å kunne inkludere eventuelle utslippsscenarioer forbundet med dette. I løpet av 2016 skal Ivar Aasen-feltet tilknyttes Edvard Grieg-feltet med to flerfase oljerørledninger som skal transportere olje fra Ivar Aasen-feltet til Edvard Grieg-feltet. I den forbindelse er det nå gjennomført en oppdatering av miljørisikoanalysen, for å favne eventuelle risikobidrag fra rørledningene. Det er gjennomført oljedriftsmodellering for identifiserte utslippsscenarioer fra rørledningene, basert på inngangsdata mottatt fra Det norske oljeselskap ASA (Det norske), som er operatør på Ivar Aasen-feltet. Oljedriftmodelleringen danner grunnlaget for miljørisikoberegningene. Analysen ble 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 (MIRA-metoden, OLF, 2007). Mest utsatte naturressurser som følge av et rørledningsutslipp i nærheten av Edvard Grieg-feltet er identifisert som pelagisk sjøfugl. Oljedriftsmodelleringen viser imidlertid at utslippsscenarioene ikke medfører kvantifiserbar miljøskade på sjøfugl (dvs. beregnede tapsandeler av bestand er <1 %). En kan dermed konkludere at tilknyttingen av Ivar Aasen-feltet til Edvard Grieg-feltet ikke bidrar til risikoen på feltet, som dermed forblir uendret fra opprinnelig miljørisikoanalyse (DNV, 2013). Opprinnelig risikonivå på feltet utgjorde maksimalt 4 % av Lundins feltspesifikke akseptkriterier for Moderat miljøskade (1-3 års restitusjonstid) i utbyggingsåret Beredskapsanalysen for Edvard Grieg-feltet ble gjennomført i 2012, basert på en dimensjonerende rate på 5000 Sm 3 /d (90 persentil) og varighet 11 dager (vektet varighet) (DNV, 2012). Utslippsscenarioene forbundet med rørledningen medfører betydelig mindre mengde olje på havoverflaten enn dimensjonerende scenario, og endrer således ikke beredskapsbehovet på feltet. Statoil har nylig endret frigivelsestiden for sine fartøy tilknyttet NOFO områdeberedskap fra 1 til 6 timer. Dette innebærer en oppdatering av responstiden for første fartøy som inngår i beredskapen til Edvard Grieg-feltet, der responstiden øker fra 8 til 10 timer. Responstiden for fullt utbygd barriere 1a og 1b forblir uendret (25 timer). Endringen er omsøkt Miljødirektoratet og godkjent (Miljødirektoratet, 2015). DNV GL Report No , Rev Page 1

5 1 INNLEDNING 1.1 Bakgrunn DNV GL har på oppdrag fra Lundin gjennomført en oppdatering av miljørisikoanalysen for Edvard Griegfeltet i forbindelse med tilknytting av oljerørledningene som skal transportere olje fra Ivar Aasen-feltet. Miljørisikoanalysen for Edvard Grieg-feltet ble først utarbeidet i forbindelse med arbeidet med konsekvensutredningen for feltet i 2011/2012 (DNV, 2011). Analysen ble oppdatert i 2013 da det forelå ny informasjon i forhold til aktivitet og nye/oppdaterte datasett for naturressurser, og dekker perioden for boring og produksjon på feltet fra år (DNV, 2013). Analysen ble 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 (MIRA-metoden, OLF, 2007). Miljørisikoanalysen er gjennomført for utvalgte arter av sjøfugl (kystnært og i åpent hav), marine pattedyr og strandhabitater. Miljørisikoen er vurdert opp mot Lundins operasjonsspesifikke akseptkriterier. Resultatene av analysen var at sjøfugl i åpent hav var dimensjonerende for risikonivået, med høyeste risiko i Risikonivået var imidlertid lavt og utgjorde maksimalt om lag 4 % av akseptkriteriet for Moderat miljøskade (dvs. 1-3 års restitusjonstid). Eventuelle risikobidrag fra fremtidige tilknytninger til Edvard Grieg-feltet inngår ikke i den opprinnelige analysen og vurderes her. I 2012 ble det utarbeidet en beredskapsanalyse for feltet i henhold til de krav og forutsetninger som lå til grunn på det tidspunkt (DNV, 2012). I 2015 endret Statoil frigivelsestiden fra 1 til 6 timer for alle sine fartøy som inngår i NOFO beredskapen (NOFO, 2015). For Edvard Grieg- feltet innebærer dette en økning i responstiden for første fartøy som planlegges tilkalt gitt et uhellsutslipp av olje på feltet. Justert responstid er søkt endret (Lundin Norway AS, 2015) og tillatelse er gitt av Miljødirektoratet (Miljødirektoratet, 2015). De oppdaterte responstidene er gitt i avsnitt 5.1. Foreliggende rapport beskriver mulig uhellsutslipp av olje fra oljerørledningene, med kvantifisering av volum, potensielt berørt område og miljørisiko forbundet med rørledningene. I tillegg er det gjort en oppdatering av total miljørisiko forbundet med aktiviteten på Edvard Grieg-feltet i perioden , inkludert bidrag fra rørledningene. Denne fasen er å anse som høyaktivitetsfase på feltet, da utbygging og drift vil pågå parallelt. Det er også gitt en vurdering av hvorvidt rørledningen vil ha betydning for beredskapsbehovet på feltet. 1.2 Aktivitet Ivar Aasen-feltet skal tilknyttes Edvard Grieg med to flerfaserørledninger. Stabilisert olje produsert på Ivar Aasen-feltet skal fraktes i rørledninger til Edvard Grieg-plattformen for videre prosessering og eksport av olje og gass. Oljen vil gå i to 11 ½" flerfaserørledninger av karbonstål, hver med lengde 10 km. Det Norske Oljeselskap er operatør på Ivar Aasen-feltet, og således ansvarlig for oljerørledningene, men en utslippshendelse innenfor 500 meters radius av Edvard Grieg-feltet må kunne håndteres av Lundin. Lokasjonen av Edvard Grieg-feltet og Ivar Aasen-feltet er vist i Figur 1-1. Avstanden til land er om lag 160 km (til Utsira) fra begge feltene. Ivar Aasen ligger 10 km nord for Edvard Grieg. Vanndypet i området er ca. 368 meter. Basisinformasjon for aktiviteten er oppsummert i Tabell 1-1. DNV GL Report No , Rev Page 2

6 Figur 1-1 Lokasjon av henholdsvis Edvard Grieg-feltet i utvinningslisens PL338 og Ivar Aasen-feltet i PL001B, sett i sammenheng med nærmeste eksisterende felt og land. DNV GL Report No , Rev Page 3

7 Tabell 1-1 Basisinformasjon for miljørisikoanalysen for rørledningen. Koordinater for modellerte scenarier 02 14' 54,01'' Ø, 58 50' 33,84'' N Analyseperiode for miljørisikoanalysen Helårlig, fordelt på 4 sesonger Vanndybde 109 meter Avstand til nærmeste kystlinje Ca. 160 km (Utsira) Oljetype Edvard Grieg (Luno) (850 kg/m 3 ) Aktivitet Oljeimport fra Ivar Aasen-feltet gjennom to flerfase oljerørledninger. Full rørledningsbrudd: 820 Sm 3 Utslippsmengder Medium hull i rørledning: 150 Sm3 GOR (Sm 3 /Sm 3 ) 333 Lekkasje: 50 Sm 3 /d i inntil 35 dager VØK arter/ populasjoner vurdert Pelagisk sjøfugl for Nordsjøen DNV GL Report No , Rev Page 4

8 2 INNGANGSDATA Et brudd på eksportrørledningen fra Ivar Aasen-feltet kan potensielt medføre akuttutslipp av olje til sjø, også innenfor nærområdet til Edvard Grieg-feltet. Indre diameter på rørledningene er 11 ½", dvs. 29,2 cm. Totalt volum per rør er (V = πr 2 h) 670 m 3. Det er videre antatt at en eventuell hendelse kun vil medføre brudd på ett av rørene, da det vil være svært konservativt å anta fullt brudd på begge rørledningene samtidig. 2.1 Utslippsscenarioer Spesifikasjoner gitt av Det Norske Oljeselskap tilsier at et fullt rørledningsbrudd detekteres fra Ivar Aasen-feltet innen < 30 sekunder, se Tabell 2-1 (Det Norske, 2015). Dette innebærer at eksportstrøm tilsvarende maksimalt 150 m 3 kan gå til sjø før lekkasjen er oppdaget (forutsatt maksimal designrate på 9000 Sm 3 /d). Minimumsvolum som er mulig å detektere er 50 Sm 3. Basert på disse antagelsene er det antatt fire ulike utslippsscenarioer, forutsatt ulike hullstørrelser, basert på anbefalinger i Teknisk notat 7 Risers/pipeline frequencies (DNV, 2011b). Et utslipp i kategori «Lite» er antatt å kunne medføre utslipp av rater opptil 50 Sm 3 /d, med varighet på inntil 35 dager. Et «Medium» utslipp er antatt å være i størrelsesorden maksimums volumtap før alarmen går, dvs. 150 Sm 3 /d, med varighet 1 dag. Ved «Stort» utslipp fra rørledningen er det antatt at halve rørledningsdiameteren er eksponert, dvs. hullstørrelse 150 mm. Det er antatt at 150 Sm 3 slippes ut før alarmen går, hvorpå strømningsraten stanses, men hele rørledningsvolumet slippes til sjø (dvs. 670 Sm 3 ). Det er vanskelig å estimere hvor hurtig røret kan tømmes for olje, derfor er det gjort to ulike antagelser med hensyn varighet; enten 1 time eller 1 døgn. I scenario «fullt brudd» er det antatt samme utslippsvolum som ved scenario «stort», men ved fullt rørledningsbrudd antas hullstørrelsen å tilsvare rørledningsdiameteren, dvs. 292 mm (=11 ½"). Rater og varigheter forbundet med de ulike lekkasjescenarioene er oppsummert i Tabell 2-2. Tabell 2-1 Deteksjonstid for lekkasjer av ulik størrelse for oljerørledningen fra Ivar Aasen til Edvard Grieg (Det Norske, 2015). Størrelse Strømningsrate Deteksjonstid Stor lekkasje 25 % % < 30 sek Medium lekkasje 10 % - 25 % < 5 min Liten/medium lekkasje 1 % - 10 % < 10 min DNV GL Report No , Rev Page 5

9 Tabell 2-2 Utslippsscenarioer med tilhørende lekkasjerater og -varigheter for lekkasjer fra oljeeksportrørledningen mellom Ivar Aasen og Edvard Grieg-feltet (Det Norske, 2015; DNV, 2011). Utslippspunkt Scenario Utslippsrater Sm 3 /d Varighet Hullstørrelse (mm) Sjøbunn Fullt brudd Stort - 1 time time dag Medium - 1 dag Lite 50* 35 dager *deteksjonsgrensen er 50 Sm 3 /d, det er konservativt benyttet 50 Sm 3 /d i modelleringsarbeidet. 2.2 Lekkasjefrekvenser Lekkasjefrekvensene er hentet fra data sammenstilt i DNV Technical note 7 (DNV, 2011b). I henhold til anbefalingene er rørledningene definert som offshore rørledninger i åpent hav, med diameter <16. Estimert frekvens for brudd på denne typen rørledning er 5,00 x 10-4 per km år x 10 km= 5,0 x I og med at eksportløsningen inkluderer to rør av denne dimensjonen blir totalfrekvens 1 x 10-2, dvs. det kan forventes en lekkasje fra en av rørledningene i løpet av 100 år med drift. Videre er det estimert sannsynlighet for de ulike lekkasjescenarioene, som angitt i Tabell 2-3. Total utslippsmengde Tabell 2-3 Sannsynlighetsfordeling for ulike hullstørrelser for offshore rørledninger. Scenario Hullstørrelsesfordeling Frekvens Fullt brudd 8 % 8 x 10-4 Stort 2 % 2 x 10-4 Medium 16 % 1,6 x 10-3 Lite 74 % 7,4 x 10-3 DNV GL Report No , Rev Page 6

10 2.3 Akseptkriterier Beregnet risiko forbundet med rørledningen er målt mot Lundins installasjonsspesifikke akseptkriterier. Deretter er risikobidraget summert med opprinnelig beregnet risiko ved feltet i ulike faser, og målt mot Lundins feltspesifikke akseptkriterier (Tabell 2-4). Til sammen gir dette totalbildet på risiko forbundet med planlagt aktivitet i ulike aktivitetsår av feltets levetid. Tabell 2-4 Lundins installasjonsspesifikke og feltspesifikke akseptkriterier for forurensing (Lundin Norway AS, 2012). Miljøskade Varighet av skaden (restitusjonstid) Installasjonsspesifikke akseptkriterier (per år) Feltspesifikke akseptkriterier (per år) Mindre 1 mnd. 1 år 1, , Moderat 1-3 år 2, , Betydelig 3-10 år 1, , Alvorlig >10 år 2, , Oljetype Oljen som produseres på Edvard Grieg-feltet er Luno råolje (SINTEF, 2011), mens oljen som eksporters fra Ivar Aasen til Edvard Grieg er Draupne råolje (SINTEF, 2012). Oljetypen benyttet i spredningsmodelleringene i miljørisikoanalysen for Edvard Grieg-feltet er Luno råolje (DNV, 2013). Det er gjort en sammenlikning av relevante parametere ved Luno versus Draupne råolje, for å bestemme hvorvidt bruk av Luno råolje er relevant og dekkende for beregning av miljørisiko forbundet med utslipp fra oljerørledningen inn til Edvard Grieg-feltet. Tettheten til henholdsvis Luno og Draupne er relativt lik, men noe høyere for Luno enn Draupne. Draupne råolje har et middels høyt voksinnhold sammenlignet med andre norske råoljer, omtrent tilsvarende som Luno. Asfalteninnholdet er middels til lavt i Draupe råolje, og noe høyere i Luno råolje. Fordampningsgraden, flammepunkt og stivenepunkt er relativt like for begge oljetypene, mens viskositeten for Draupne er lavere enn for Luno. Viskositeten til Draupne overskrider ikke cp på 5 døgn, mens Luno kan overskride denne grensen allerede etter timer, gitt stor vindhastighet ( 10 m/s). Egenskapene ved Luno råolje indikerer at denne er noe konservativ sammenliknet med Draupne, dvs. en kan forvente noe lengre levetid på havoverflaten, og dermed økende negativ påvirkning på naturressurser. Relevante oljeegenskaper ved de to oljetypene er vist i Tabell 2-5. Det er valgt å modellere drift og spredning av olje etter utslipp basert på egenskapene til Luno råolje, for å ivareta et samsvar med opprinnelig miljørisikoanalyse. DNV GL Report No , Rev Page 7

11 Tabell 2-5 Relevante oljeegenskaper for Draupne råolje (Ivar Aasen) sammenliknet med Luno råolje (Edvard Grieg). Parameter Draupne Luno Tetthet Asfalteninnhold (vekt%) 0,1 0,2 Voksinnhold (vekt%) 4,0 3,9 Vannopptak (%) Viskositet 5 C Viskositet 13 C 9 30 Lenselekkasje Inntil 1 døgn (2 m/s) Inntil 1 døgn (2 m/s) DNV GL Report No , Rev Page 8

12 3 OLJEDRIFTSMODELLERING 3.1 Oljedriftsmodellen Oljedriftsmodellen som er anvendt er SINTEFs OSCAR modell (Oil Spill Contingency And Response). OSCAR er en tre-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 (Oppløsning: 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 sjøbunnsutslippet (Johansen Ø., 2006). 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. Modellen tar også hensyn til oppdriftseffekter av olje og gass, tetthetssjiktningen i det omkringliggende området samt sidestrøm. For sjøbunnsutslippene er vertikalprofil i vannmassene med hensyn til temperatur og salinitet lagt inn i modellkjøringene. Filmtykkelsen som dannes på overflaten etter et sjøbunnsutslipp beregnes i nærsonemodelleringen. 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, dagsgjennomsnittlige 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. Dette vil gi en større spredning av olje, spesielt i nordlig retning sammenlignet med tidligere studier. En begrensning ved å benytte dagsgjennomsnittlige strømdata er at effekten av tidevannsstrømmer faller bort. Dette er kombinert med historiske vinddata fra Meteorologisk institutt med km oppløsning fra perioden med tidsintervall tre timer. Stokastiske simuleringer med forskjellige 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 varighet til 12 per år for lengste varighet (eksempelvis 50 dager). Det vil si at det totale antall simuleringer (for om lag 8 år med strømdata) er henholdsvis 320 og 96. Oljedriftssimuleringene er utført for hele året. For å kunne beregne statistiske resultater er oljedriftsparametere akkumulert for hver simulering i hver berørte rute. Disse resultatene er igjen brukt for bl.a. å beregne treffsannsynligheter i en gitt rute. DNV GL Report No , Rev Page 9

13 Treffsannsynlighet er her definert som antall simuleringer (av totalt antall simuleringer) hvor et oljeflak/partikkel på havoverflaten har truffet en km rute, uavhengig av hvor lenge det har vært olje i ruten. 3.2 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 prosesser som studeres. I dette kapittelet påpekes noen av de viktigste kjente forenklingene og antakelsene i OSCAR. I tillegg gjøres det rede for usikkerheter som følge av modellens oppbygning, så vel som oppsettet av simuleringene og inngangsdataene som er benyttet. Modelleringen av ulike prosesser som fjerner forurensningen fra en simulering er spesielt interessant da denne har stor effekt på omfanget av eventuelle skadevirkninger i kjølvannet av et oljeutslipp. 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 simuleringer. 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 slik 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 (Johansen, 2010). 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 andre egenskaper for den benyttede oljen. 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 tidssteg 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. Hvis det benyttes flere partikler i beregningene er det større potensial 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 tilgjengelig regnekapasitet og nytten av å øke oppløsningen ytterligere. Det er i denne DNV GL Report No , Rev Page 10

14 analysen brukt et oppsett med partikler for alle scenarier, noe som basert på 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 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. Tidsmidlet oljemengde, defineres som gjennomsnittstall (over alle simuleringer) basert på tidsmidlet verdier (over en simulering). 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. Det gjøres oppmerksom på at konverteringsalgoritmen som legges til grunn i OSCARs eksportrutine (regridding fra mindre til større celler for stokastiske simuleringer) bidrar til konservative estimater for tidsmidlede oljemengder på havoverflaten. 3.3 Beskrivelse av utslippsscenarier Oljedriftsberegningene er gjennomført for én lokasjon med posisjon 58 50' 33,84" N, 02 14' 54,01" Ø og et havdyp på 109 m. Det er valgt en lokasjon tett opptil Edvard Grieg-feltet, men i og med at rørledningen kun er 10 km lang, vil det ha liten betydning for resultatene hvor på rørledningen en eventuell lekkasje finner sted. Spredningsmodelleringer er gjennomført for fire ulike utslippsscenarioer, som beskrevet i kapittel 2.1; Lite, medium, stort og fullt brudd, i henhold til potensielle hullstørrelser og utslippsmengder. I oljedriftsmodelleringene er det kjørt tilstrekkelig antall simuleringer for å dekke inn variasjoner i vind og havstrømmer gjennom året. For modellering av sjøbunnsutslippene fra rørledningene ble det benyttet GOR (Gass/olje-forhold) lik 333 Sm 3 /Sm 3 (Det Norske, 2015). Det er lagt til grunn at gassen i reservoarene som driver oljen opp til overflaten er naturgass med stor andel av metan. De statistiske oljedriftsresultatene er presentert i et rutenett som har en horisontal oppløsning på km. DNV GL Report No , Rev Page 11

15 3.4 Oljedriftsmodellering - Resultater Nærsonemodellering av sjøbunnsutslipp Simuleringsresultatene for rørledningsutslipp fra transportrørledningene viser litt forskjellig resultater for de ulike scenarioene med hensyn til stigtid og tykkelse for oljen som når havoverflaten. Scenario Lite viser at olje-plumen når overflaten etter ca. 5 minutter, og spres på havoverflaten som en tynn oljefilm med estimert tykkelse på 0,01 mm. I scenario Medium stiger oljen litt raskere, og når havoverflaten etter om lag 2,5 minutter. Den initielle oljefilmtykkelsen på havoverflaten er noe større enn for scenario Lite; om lag 0,012 mm. Scenario Stort (1d) når oljen havoverflaten etter omtrent 1,5 minutter, med en filmtykkelse på 0,033 mm. I scenario fullt brudd stiger oljen hurtig og når havoverflaten etter ca. ett halvt minutt. Filmtykkelsen er om lag 0,25 mm. For å beregne disse verdiene er det modellert én enkeltsimulering for hvert scenario, noe som gir en indikasjon på oppførselen til oljeplumen Treffsannsynlighet av olje på overflaten For modellerte lekkasjescenarier er det generert oljedriftsstatistikk på rutenivå (10 10 km ruter) for hvert scenario i hver sesong (vår; mars-mai, sommer; juni-august, høst; september-november, vinter; desember-februar). Resultatene er presentert både som treffsannsynlighet; 5 % treffsannsynlighet av 1 tonn olje per km rute (influensområder), og som tidsmidlet oljemengde ( 1 tonn) per km rute. Resultatene er presentert for hvert scenario i Figur 3-1 til Figur 3-8. Influensområdene og områdene med tidsmidlet oljemengde 1 tonn olje per km rute er ulike i utstrekning. Dette har sammenheng med at beregning av tidsmidlet oljemengde registrerer faktisk oljemengde per rute det er olje i ruta, og midler denne over alle tidssteg i alle simuleringer, mens influensområdene er beregnet sannsynlighet for at det er tonn olje i ruta. Denne kan således overskride 5 %, selv om tidsmidlet oljemengde er < 1 tonn. Resultatene viser at en kan forvente de største influensområdene gitt langvarig utslipp (35 døgn), selv om utslippsraten er liten (scenario Lite) (Figur 3-1). Oljemengden på havoverflaten vil imidlertid være liten (1-5 tonn per km rute), og er begrenset til nærområdet rundt utslippspunktet (Figur 3-2). For scenario medium er influensområdet, og potensielle oljemengder på havoverflaten svært små (Figur 3-3 og Figur 3-4). Scenario Stort er modellert med to ulike varigheter; 1 time og 1 dag. Forutsatt at rørledningen tømmes til sjøen på 1 time blir oljen knust i små dråper i modelleringen slik at oljen ikke når havoverflaten. Modelleringen med 1 time varighet av utslippet ga ingen treffsannsynlighet på havoverflaten 5 %, og således ingen influensområder. At rørledningen tømmes i løpet av 1 døgn er trolig et mer realistisk scenario. Influensområdet gitt et Stort utslipp fra rørledningen med 1 døgn varighet gir noen grad av utstrekning på havoverflaten (Figur 3-5), med på treff av oljemengder i nærområdet til utslippspunktet som i enkeltruter kan overskride 20 tonn (Figur 3-6). Resultatene for scenarioet for fullt rørledningsbrudd er vist i Figur 3-7 og Figur 3-8. Forskjellen på dette scenarioet, og scenario Stort med utslippsvarighet 1 time, er hullstørrelsen. Fullt rørledningsbrudd DNV GL Report No , Rev Page 12

16 medfører 5 % treffsannsynlighet av olje på havoverflaten innen et begrenset område rundt utslippspunktet. Oljemengdene på havoverflaten ligger i all hovedsak på mellom 1 og 5 tonn per km rute, men med inntil 20 tonn per rute i utslippspunktets nærområde. Resultatene viser at oljen etter utslipp fra rørledningen i stor grad spres i sørøstlig retning, men kan også føres nordover med kyststrømmen dersom oljen når kystområdene (som sett for scenario Lite i vårsesongen). Oljemengdene på havoverflaten forventes å være små, og vil kun overskride nedre effektgrense for sjøfugl (1 tonn per10 10 km rute) i nærområdet til utslippspunktet. Merk imidlertid at influensområdene er basert på alle utslippsscenarioer, og 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. DNV GL Report No , Rev Page 13

17 Figur 3-1 Sannsynligheter for treff av mer enn 1 tonn olje i km sjøruter gitt en lekkasje fra Ivar Aasen rørledning innenfor Edvard Grieg-feltet (Lite = small). Influensområdet er basert på alle simuleringer av oljedrift etter utslipp. 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. DNV GL Report No , Rev Page 14

18 Figur 3-2 Tidsmidlet oljemengde i km sjøruter gitt lekkasje fra Ivar Aasen rørledning innenfor Edvard Grieg-feltet (Lite = small). Influensområdet er basert på alle simuleringer av oljedrift etter utslipp. Merk at det markerte området ikke viser omfanget av et enkelt oljeutslipp, men er basert på alle enkeltsimuleringene av oljens drift og spredning innenfor hver sesong. DNV GL Report No , Rev Page 15

19 Figur 3-3 Sannsynligheter for treff av mer enn 1 tonn olje i km sjøruter gitt en lekkasje fra Ivar Aasen rørledning innenfor Edvard Grieg-feltet (medium). Influensområdet er basert på alle simuleringer av oljedrift etter utslipp. 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. DNV GL Report No , Rev Page 16

20 Figur 3-4 Tidsmidlet oljemengde i km sjøruter gitt lekkasje fra Ivar Aasen rørledning innenfor Edvard Grieg-feltet (medium). Influensområdet er basert på alle simuleringer av oljedrift etter utslipp. Merk at det markerte området ikke viser omfanget av et enkelt oljeutslipp, men er basert på alle enkeltsimuleringene av oljens drift og spredning innenfor hver sesong. DNV GL Report No , Rev Page 17

21 Figur 3-5 Sannsynligheter for treff av mer enn 1 tonn olje i km sjøruter gitt en lekkasje fra Ivar Aasen rørledning innenfor Edvard Grieg-feltet (Stort = large, 1d). Influensområdet er basert på alle simuleringer av oljedrift etter utslipp. 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. DNV GL Report No , Rev Page 18

22 Figur 3-6 Tidsmidlet oljemengde i km sjøruter gitt lekkasje fra Ivar Aasen rørledning innenfor Edvard Grieg-feltet (Stort = large, 1d). Influensområdet er basert på alle simuleringer av oljedrift etter utslipp. Merk at det markerte området ikke viser omfanget av et enkelt oljeutslipp, men er basert på alle enkeltsimuleringene av oljens drift og spredning innenfor hver sesong. DNV GL Report No , Rev Page 19

23 Figur 3-7 Sannsynligheter for treff av mer enn 1 tonn olje i km sjøruter gitt en lekkasje fra Ivar Aasen rørledning innenfor Edvard Grieg-feltet (fullt brudd = rupture). Influensområdet er basert på alle simuleringer av oljedrift etter utslipp. 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. DNV GL Report No , Rev Page 20

24 Figur 3-8 Tidsmidlet oljemengde i km sjøruter gitt lekkasje fra Ivar Aasen rørledning innenfor Edvard Grieg-feltet (fullt brudd = rupture). Influensområdet er basert på alle simuleringer av oljedrift etter utslipp. Merk at det markerte området ikke viser omfanget av et enkelt oljeutslipp, men er basert på alle enkeltsimuleringene av oljens drift og spredning innenfor hver sesong. DNV GL Report No , Rev Page 21

25 3.4.3 Stranding av olje i kystsone Lekkasjescenarioene fra transportrørledningene medfører ikke sannsynlighet for stranding av olje langs kysten Olje i vannsøylen Modellerte THC konsentrasjoner i vannsøylen overskrider ikke nedre effektgrense (100 ppb) gitt små (lite) eller middels (medium) store lekkasjer fra transportrørledningene. Forutsatt store lekkasjer (stort eller fullt brudd) overskrides effektgrensen ( 100 ppb) i én til to ulike km ruter, avhengig av sesong. Utslippene forventes således å medføre marginale effekter for vannlevende organismer, og kun i nærområdet til utslippspunktet. DNV GL Report No , Rev Page 22

26 4 MILJØRISIKO 4.1 Miljøressurser Et utslipp fra transportrørledningene fra Ivar Aasen til Edvard Grieg medfører ikke sannsynlighet for stranding av olje, og heller ikke sannsynlighet for kvantifiserbare effekter i vannsøylen. Det er derfor valgt å fokusere på sjøfugl i åpent hav. For en kort beskrivelse av naturressursene i området henvises det til miljørisikoanalysen for Edvard Grieg-feltet (DNV, 2013), mens det henvises til blant annet Faglig grunnlag for forvaltningsplan for Nordsjøen og Skagerrak; Arealrapport (DN & HI, 2010) for en mer omfattende beskrivelse av miljøressursene i regionen. Det er valgt å beregne risiko på pelagiske sjøfugl (åpent hav), Tabell 4-1 gir en oversikt over artene inkludert i risikoberegningene. Tabell 4-1 Utvalgte VØKer for miljørisikovurderingene for lekkasjer fra Ivar Aasen rørledning (SEAPOP, 2013; Artsdatabanken (rødliste), 2015). Navn Latinsk navn Rødlista Tilhørighet Alke Alca torda EN Alkekonge Alle alle LC Fiskemåke Larus canus LC Gråmåke Larus argentatus LC Havhest Fulmarus glacialis EN Havsule Morus bassanus LC Krykkje Rissa tridactyla EN Lomvi Uria aalge CR Lunde Fratercula arctica VU Polarmåke Larus hyperboreus - Svartbak Larus marinus LC Pelagisk sjøfugl datasett Nordsjøen 4.2 Mulige konsekvenser/miljørisiko forbundet med lekkasjer fra eksportrørledningen på Ivar Aasen De modellerte lekkasjescenarioene for Ivar Aasen oljerørledning gir ingen sannsynlighet for tapsandeler av sjøfugl som overskrider 1 %, og dermed ingen kvantifiserbar miljørisiko, i henhold til MIRAmetodikken (OLF, 2007). Dette har sammenheng med det er små utslippsmengder totalt sett som når havoverflaten, og dermed lite konfliktpotensial med sjøfugl på havoverflaten. Analysen av mulige vannsøylekonsentrasjoner av THC viser marginale effektområder (totalt km ruter med THC 100 ppb), og således ingen risiko for tap av egg og larver som kan påvirke rekrutteringen av nye årsklasser. Konklusjonen er at det er ingen kvantifiserbar miljørisiko forbundet med utslipp fra transportrørledningene mellom Ivar Aasen- og Edvard Grieg-feltet, gitt at en eventuell lekkasje detekteres og stanses i henhold til spesifikasjonene som er lagt til grunn i foreliggende analyse (se avsnitt 2.1). DNV GL Report No , Rev Page 23

27 4.3 Bidrag til den totale miljørisikoen for Edvard Grieg-feltet Beregnet miljørisiko forbundet med eksportrørledningen mellom Ivar Aasen og Edvard Grieg-feltene er å anse som svært liten/ikke kvantifiserbar. Rørledningene bidrar således ikke til den total miljørisikoen på Edvard Grieg-feltet, og risikoen forblir uendret i forhold til tidligere analyse (DNV, 2013). Beregnet miljørisiko på feltet for (høy-)aktivitetsårene 2016 og 2017 er gitt i henholdsvis Figur 4-1 og Figur 4-2. Disse årene er representerer høyeste risiko, grunnet boring og produksjon som pågår parallelt. Høyeste miljørisiko er beregnet til om lag 4 % av de feltspesifikke akseptkriteriene i begge årene. Miljørisikoen i fasen etter at all utbygging er ferdigstilt vil være lavere enn nivået beregnet for , da denne perioden inkluderer utbyggingsrelaterte boreaktiviteter i tillegg til brønner i produksjon. Influensområdene (dvs. sannsynligheten for olje på havoverflaten etter utblåsning) for utblåsningsscenarioene i 2016 og 2017 er gitt i Appendix A. Figur 4-1 Årlig miljørisiko for henholdsvis pelagisk sjøfugl (åpent hav), kystnære VØK og strandhabitat presentert som andel av Lundins feltspesifikke akseptkriterier for miljøskade i produksjons- og utbyggingsåret 2016 på Edvard Grieg-feltet. Bidrag fra de ulike operasjonene som er planlagt i dette året er synliggjort. DNV GL Report No , Rev Page 24

28 Figur 4-2 Årlig miljørisiko for henholdsvis pelagisk sjøfugl (åpent hav), kystnære VØK og strandhabitat presentert som andel av Lundins feltspesifikke akseptkriterier for miljøskade i produksjons- og utbyggingsåret 2017 på Edvard Grieg-feltet. Bidrag fra de ulike operasjonene som er planlagt i dette året er synliggjort. DNV GL Report No , Rev Page 25

29 5 OLJEVERN 5.1 Endring i responstider Beredskapsanalysen for Edvard Grieg-feltet ble utarbeidet i 2012 i henhold til de krav og forutsetninger som lå til grunn på det tidspunkt (DNV, 2012). I 2015 endret Statoil frigivelsestiden fra 1 til 6 timer for alle sine fartøy som inngår i NOFO beredskapen (NOFO, 2015). For Edvard Grieg-feltet innebærer dette en økning i responstiden for første fartøy som planlegges tilkalt gitt et uhellsutslipp av olje på feltet. Justerte responstider er søkt endret (Lundin Norway AS, 2015) og tillatelse er gitt av miljødirektoratet (Miljødirektoratet, 2015). Tidene er gitt i Tabell 5-1. Responstid for fullt utbygd barrierer 1a og 1b er uendret (25 timer). Tabell 5-1 Responstider for de først ankomne NOFO-fartøyene og slepefartøyene til Edvard Grieg-feltet. System nr. OR-fartøy Slepefartøy Total responstid 1 NOFO OMR. Volve-Sleipner RS Haugesund 10 2 NOFO OMR. Balder RS Egersund 10 3 NOFO OMR. Troll-Oseberg 2 RS Kleppestø 12 4 NOFO OMR. Troll-Oseberg RS Måløy 15 5 NOFO OMR. Tampen RS Kristiansund 20 6 Ula/Gyda/Tambar NOFO Fartøypool 25 7 NOFO OMR. Gjøa NOFO Fartøypool Endring i beredskapsbehov som følge av tilknytting av Ivar Aasen-feltet Beredskapsløsningen på Edvard Grieg-feltet er dimensjonert for å være i stand til å håndtere en utblåsningsrate på 5000 Sm 3 /døgn (90-persentil utblåsningsrate), pågående i 11 døgn (vektet varighet). Dette innebærer en betydelig mer alvorlig utslippshendelse enn hva rørledningen som tilknytter Ivar Aasen-feltet til Edvard Grieg-feltet representerer. De gitte oljevernressurser i opprinnelig beredskapsplan vil være tilstrekkelig for å håndtere en eventuell lekkasje fra rørledningen, gitt at oljen når havoverflaten. DNV GL Report No , Rev Page 26

30 REFERANSER Artsdatabanken 2015; Nasjonal kunnskapskilde for biologisk mangfold. Norske Rødliste for arter Det norske oljeselskap ASA, E-post fra Nina Aas, datert DN & HI, Faglig grunnlag for en forvaltningsplan for Nordsjøen og Skagerrak: Arealrapport. Fisken og Havet nr. 6/2010. TA-nr. 2681/2010. DNV, Miljørisikoanalyse for utbygging og drift av Luno-feltet i PL 338 i Nordsjøen. Lundin rapportnr.: 23380E-DNVAS-000-S-RA DNV, 2011b. Technical note- Riser/Pipeline frequencies. TN7, Revision No.3-1. Dated 22 March DNV, Beredskapsanalyse (BA) for Edvard Grieg feltet i PL338 i Nordsjøen. DNV rapportnr.: DNV, Miljørisikoanalyse for utbygging av Edvard Grieg-feltet i PL 338 i Nordsjøen. Lundin rapportnr.: 23380E-DNVAS-000-S-CA DNV rapportnr.: Johansen, Ø. (2006). Implementation of the near-field module in the ERMS model, Technical report, SINTEF. Johansen, [Personal communication with Ø. Johansen]. Lundin Norway AS. (2012b). Risk Acceptance Criteria for Operations on the Norwegian Continental Shelf, LUNAS-S-FD Lundin Norway AS (2015). Søknad om endring av krav til responstid for første opptakssystem etter forurensningsloven til produksjon og drift på Edvard Grieg-feltet ( Miljødirektoratet, Produksjon og drift av Edvard Grieg. Vedtak om tillatelse etter forurensningsloven. Ref. 2013/4081. ( NOFO, Planforutsetninger barriere 1. Dato: OLF, Metode for miljørettet risikoanalyse (MIRA) revisjon OLF rapport, Seapop, Sjøfugl åpent hav. Utbredelsen av sjøfugl i norske og tilgrensende havområder. SINTEF, Weathering properties of Luno crude oil related to oil spill response. Weathering study, dispersibility testing and chemical characterization. SINTEF-report A SINTEF, Ivar Aasen oljen - Kartlegging av forvitringsegenskaper, dispergerbarhet, egenfarge og spredningsegenskaper. SINTEF-rapport A DNV GL Report No , Rev Page 27

31 APPENDIX A Influensområder for utblåsning 2016/2017 Influensområdene fra miljørisikoanalysen for Edvard Grieg-feltet for utbyggingsår 2016 og 2017 er gitt i henholdsvis Figur A - 1 og Figur A - 2. Influensområdene er basert på alle modellerte rater (fra 740 Sm 3 /d til Sm 3 /d) og varigheter (fra 2 til 60 dager) forbundet med utblåsning i denne perioden. DNV GL Report No , Rev Page II

32 Figur A - 1 Influensområder ( 5 % sannsynlighet for treff av tonn olje per km rute) gitt en utblåsning fra Edvard Grieg-feltet i drift-/utbyggingsåret Influensområdene 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 innen hver sesong. DNV GL Report No , Rev Page III

33 Figur A - 2 Influensområder ( 5 % sannsynlighet for treff av tonn olje per km rute) gitt en utblåsning fra Edvard Grieg-feltet i drift-/utbyggingsåret Influensområdene 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 innen hver sesong. DNV GL Report No , Rev Page IV

34 ghdghdfg h ABOUT DNV GL Driven by our purpose of safeguarding life, property and the environment, DNV GL enables organizations to advance the safety and sustainability of their business. We provide classification and technical assurance along with software and independent expert advisory services to the maritime, oil and gas, and energy industries. We also provide certification services to customers across a wide range of industries. Operating in more than 100 countries, our 16,000 professionals are dedicated to helping our customers make the world safer, smarter and greener. DNV GL Report No , Rev Page V