渤海溢油三维漂移数值模拟研究

国家海洋局北海预报中心于2011年开发了渤海三维溢油模型,该模型在分析国内外溢油模型现状的基础上,借鉴当今流行的数值模拟方法,使用油粒子模型与油膜扩展模型相结合的方式,用拉格朗日方法追踪每个带有一定油量的油粒子的轨迹,针对每一个油粒子则使用油膜扩展理论计算其油膜扩展过程。该模型可实现对溢油油污上升及水平输运过程、海表面油污浓度的预报,通过三组理想试验和2012年的海上溢油实验数据,对模型的各项功能、稳定性及模型精度进行了对比验证,结果较好,模型可实现对渤海海域海底或水下发生溢油的数值模拟。该模型解决了以往二维溢油模型在模拟钻井平台及海底输油管道泄漏等溢油事故方面的不足,可更好地为溢油灾害对海洋环境影响的估计提供有效参考信息。     

乐清湾北港区溢油轨迹的分形模拟

在验证良好的区域二维潮流数学模型基础上,建立采用“油粒子”方法的溢油模型,包含油膜的拓展、漂移和扩 散等过程。模型采用四阶龙格库塔法求解粒子的平流过程,采用分数布朗运动产生non-Fickian 扩散来模拟油膜拓延。在 此基础上,对乐清湾北港区溢油风险进行预测模拟,分析在潮流和风不同作用情况下油膜的漂移轨迹和对周围敏感区的影 响。     

舟山海域溢油行为与归宿

研究舟山海域溢油污染的问题,选用"油粒子"追踪模式,在潮流计算的基础上模拟了海上溢油动态.将海上溢油油膜离散为大量油粒子,每个油粒子代表一定油量,在表层海流和风的作用下漂移,而油膜的扩展则通过油粒子的随机走动来实现.本文以柴油为溢油油种,选择静风高潮时、低潮时和不利风向情况下的低潮时作为溢油初始时间,对溢油漂移路径及扫海范围进行了预测.     

海洋溢油油膜厚度影响因素理论模型的构建

溢油扩展过程中油膜厚度的准确获得是进行溢油量估算和损失评估中需要解决的关键科学问题,通过揭示溢油扩展中油膜厚度的理论变化特征来获得油膜厚度随溢油性质和海洋环境条件变化的定量关系,构建海洋溢油油膜厚度影响因素理论模型,对溢油量估算至关重要。依据Lehr提出的油膜椭圆扩展模型构建了油膜厚度随溢油性质和海洋环境条件变化的定量关系,剖析了溢油扩展过程中油膜厚度的变化特征。油膜厚度在溢油发生后最初2小时内会迅速减小,此后衰减速度逐渐减小直至趋于稳定。对于原油来说,通常在6～7h内会达到最小油膜厚度,扩展终止。溢油密度对油膜厚度的影响表现为密度大的溢油初始厚度大,达到平衡的时间也较长;风速对于油膜扩展的影响巨大,风速越大越有利于油膜的扩展,油膜厚度越小;温度也通过影响溢油油膜密度来影响油膜厚度的变化,一定范围内,高温促进油膜的扩展,加快油膜厚度的变化速度。除溢油密度、风速和温度外,溢油方式、海流、潮汐和溢油时间等因素也会影响油膜厚度的变化。     

江苏滨海北区风电场溢油风险数值模拟

利用MIKE21_FM HD模块搭建基于非结构网格形式的滨海北区二维潮流动力模型,并根据工程区实测水文数据对模型进行验证。结果显示,模拟结果与实测值吻合度良好,工程海域的水动力特性能够得到准确的反映,且可为溢油模块提供可靠的水动力基础数据。采用MIKE 21/3SA溢油分析模块搭建溢油风险预测模型,针对8种特定溢油情景下的油膜扫海面积、典型油粒子运动轨迹以及残油量变化等进行了预测分析。预测结果显示,不同情景下的油膜扫海范围和油粒子运动轨迹具有较明显的差异性;风场对油膜运动轨迹和扫海范围起决定性作用,潮流场次之;油膜扫海面积随溢油时间逐渐增大,在夏季主导风落潮时刻达到最大的626.89km2;盐城自然保护区北区最早受溢油影响的时间为第29.5h,南区最早受溢油影响的时间为第54h。     

海上溢油油膜厚度实验室模拟和理论模型对比研究

溢油量是衡量溢油规模的关键指标,是处理溢油事故的重要依据。油膜厚度是确定溢油量的基本前提,是一个尚未解决的国际难题。实验室中模拟了不同阶段和不同环境条件下扩展油膜的厚度变化特征。结果表明,实验室模拟与理论模型分析具有基本一致的变化趋势,扩展速度与扩展时间成反比;温度是影响油膜厚度的重要因素,相同条件下,温度越高,油膜厚度越小;海水盐度会影响溢油扩展,但这种影响并未延伸到对油膜厚度的控制上。由于实验室模拟限定在平静海面条件下,并未考虑风和海流等扩展中不容忽视的因素,故与理论构建模型相比系数相差较大。通过对比分析,前期构建的理论模型更能准确地反映海洋溢油的实际情况,加之在实例验证中的较高准确性,该模型具有业务化实施和广泛推广的潜力。     

董家口港溢油漂移数值模拟

采用油粒子模式,以原油为溢油油种,在模拟潮流的基础上分别预测了董家口30万t码头航道溢油油膜在静风、西北风和不利风向3种情况下的油膜动态漂移过程。对溢油油膜漂移路径及扫海范围的模拟,可为码头溢油应急计划的制定提供一定的导向作用。     

事故性溢油对湄洲湾环境影响的预测

本文采用已建立的湄洲湾潮流场和水质点拉格朗日运动模型，利用概率预测模式，描述一旦发生事故性溢油，海上表面油膜的漂移和扩展过程，预测最大可能的污染海域范围；并建立海上溢油动力模式，探讨连续排放溢油的漂移和扩展过程，通过Mackay公式算出在油膜覆盖下水体的油含量。     

蓬莱19-3 油田事故溢油数值模拟

利用FVCOM(Finite-volume coastal ocean numerical model)数值模型和MM5风场预报模式,在对渤海海域水动力场进行数值模拟的基础上,基于"油粒子"的欧拉-拉格朗日跟踪法和随机走动原理,并考虑风对溢油油膜漂移扩散的直接作用,建立了海洋溢油油膜漂移轨迹和扩散的数值预测模型。利用建立的模型对2011年6月蓬莱19-3油田事故溢油进行了数值模拟,模拟结果与RADARSAT卫星遥感监测数据相吻合。研究结果表明:在渤海中部地区夏季事故溢油模拟预测中,风漂移因子取0.024最为合理,模型可用于渤海蓬莱19-3油田附近事故溢油轨迹和扩散的快速预报,从而为该区域的溢油事故应急响应提供科学依据。     

钦州湾溢油数值模块及其应用

本文应用水动力模型及溢油模块对代表性风况下钦州湾金鼓江的溢油事故进行情景模拟,且水动力模型结果与实测潮位和实测潮流吻合较好。低潮时发生溢油,不同风况下油粒子在5.5-8.5h后漂到金鼓江上游养殖区。高潮时发生溢油,油粒子在不同风况下漂移轨迹差别较大,例如无风时油粒子在钦州湾颈和三墩外海附近往复运动,而南风3.3m/s工况下油粒子将最终影响大榄坪港区的东南端。另外,高风速下不利风向会缩减油膜抵达敏感区的时间,同时风速越大,蒸发越快。因此风场对溢油模型有重要意义,今后将在精细化WRF模型基础上优化溢油模型并构建溢油决策系统,为地方经济发展和海洋环境保护提供科技支撑。     

海上溢油粒子追踪预测模型中的两种数值方法比较

在海上溢油粒子追踪预测模型中,关键的是对拉格朗日微分方程的求解。本文首先通过数值实验比较了欧拉法和龙格-库塔法求解拉格朗日溢油轨迹微分方程的优劣,然后将其应用到2005年4月3日发生在大连附近的“ARTEAGA”油轮溢油事故的油膜粒子追踪模型中。数值实验和应用结果表明,在近岸不均匀流场下,用龙格-库塔方法解拉格朗日油粒子微分方程比用欧拉法求解精度高,用龙格-库塔方法模拟“ARTEAGA”油轮轨迹及其扩散范围与实际观测更为接近,而用欧拉法模拟溢油扩散的面积偏大。     

基于自扩展深度置信网络的原油油膜绝对厚度反演研究

海上溢油事故危害海洋生态安全、人类健康与经济发展。开展基于遥感技术的海面溢油量的估算研究,对于保护海洋生态环境具有重要意义,而油膜厚度反演是溢油量估算的核心环节。本文通过搭建室外实验场景,模拟真实海面溢油环境,基于现场实测高光谱遥感数据,开展海面溢油厚度反演研究。本文将深度学习与遥感技术融合,提出了基于自扩展深度置信网络的油膜厚度反演模型(oil thickness inversion generative adversarial and deep belief network,OG-DBN)。该模型由油膜光谱特征数据自扩展模块与油膜绝对厚度反演模块两部分组成。光谱特征数据自扩展模块能够基于实测高光谱遥感数据,自动筛选出光谱可分性较好的光谱特征区间,进而基于对抗生成网络(generativeadversarial network,GAN)进行样本扩展,增强模型的泛化性;油膜绝对厚度反演模块则是基于深度置信网络(deep belief network,DBN),深度挖掘不同厚度油膜光谱特征数据的光谱特性信息,精确反演油膜的绝对厚度。实验结果表明,本文提出的OG-DBN模型在可控实验条件下,原油油膜绝对厚度反演精度达到97.69%,决定系数R2为0.980,平均差控制在±0.06%;模型鲁棒性测试表明,该模型仍能保持较为稳定的反演精度,均高于93.33%,R2大于0.957以上,平均差在±0.6%以内。     

长江口深水航道内溢油轨迹的数值模拟

耦合海洋和溢油模型,建立起1个适用于长江口深水航道内溢油轨迹预报模型。海洋模型考虑了深水航道中导堤丁坝的影响,能够较好地模拟深水航道内流场,使物理场更加可信;溢油模型采用前国际上常用的随机游走和拉格朗日油粒子追踪法,预测油粒子的漂移扩散轨迹和扫海面积。研究表明:在深水航道中段发生的溢油事故,油粒子的漂移分布和扫海面积受导堤丁坝和流场的共同影响,涨急时刻溢油24h后油粒子的分布和扫海主要分布在导堤丁坝附近,落急时刻溢油的油粒子则大部分分布于导堤丁坝外,扫海面积也比涨急时刻大,对九段沙自然保护敏感区域产生一定程度的潜在生态影响。本文用数值实验的方法验证了海洋模型中考虑导堤丁坝与不考虑导堤丁坝相比,溢油轨迹预测是有差别的,考虑了导堤丁坝会对油粒子在导堤丁坝附近的漂移和扩散起阻挡约束和聚集的作用,没有考虑导堤丁坝的溢油扫海面积增大。     

NOAA的GNOME溢油模型在湄洲湾的应用

在湄洲湾试用GNOME溢油模型模拟溢油扩散．先用EFDC建立潮流场,并选用主导风形成常风场,一并输入GNOME建立起溢油模型,模拟涨、落潮过程叠加不同风况下敏感海域的溢油扩散．模拟结果：初始溢油量为100t,扩散到第6小时,8种不同条件下挥发油量都为7．7t,附岸和漂浮油量和为92．3t,其中漂浮油量为6．4～92．0t,相应附岸油量为85．9～0．3t;溢油扩散最大范围为1．3～30．0km。,90％置信区间为2．0～56．0km。,最大距离为1．2～14．6km;与前人模拟溢油扩散结果相比基本一致．经分析,溢油扩散主要受3个方面影响：（1）岸线走向：当岸线靠近油膜漂移的路线时,大量油膜附着在岸上,扩散范围较小;（2）风况与流场关系：如果两者方向一致,油膜会扩散较远;（3）风区长度：风区越长,油膜扩散范围越大．总之,建立GNOME溢油模型较好地模拟了溢油扩散趋势,对溢油应急响应具有参考作用．     

围头湾海域溢油风险模拟及对周围环境敏感区的影响研究

基于MIKE21水动力模型对围头湾海域进行潮流数值模拟,对比实测数据来验证模型模拟的潮位、流速及流向的可靠性。基于拉格朗日“油粒子”理论考虑油膜运动过程风化行为,建立了围头湾海域二维溢油扩散模型,模拟预测4个不同条件下油膜扫海面积及油膜对环境敏感区的污染情况。结果表明：溢油事故会对围头湾内环境敏感区均造成严重污染。夏季常风向（最不利风向）条件下油膜抵岸污染严重,72 h残油量高达46.7%,油膜漂移距离短,扫海面积小于60 km2;冬季常风向条件下油膜漂移距离远,扫海面积大于228 km2,但72 h残油量较低,为37.1%。     

徐圩港区邻近海域溢油模拟分析

利用MIKE21水动力模型对徐圩港区附近海域进行潮流数值模拟,并利用实测资料对模型计算的潮位、流速及流向进行验证。验证结果显示:数模结果与实测值吻合较好。该潮流数学模型可以反映研究海域水动力特性,并作为溢油模块的水动力基础数据。基于欧拉-拉格朗日"油粒子"理论考虑油膜运动过程中扩散、蒸发、乳化等过程,建立了徐圩港区邻近海域二维溢油扩散模型,模拟不同潮时情况下发生溢油,考虑不同风况(夏季常风向、冬季常风向和最不利风向),分析不同情况下的溢油油膜漂移路径、漂移路程及扫海面积。结果表明:72 h内油膜最大扫海面积及漂移路程均出现在落潮期最不利风时溢油,分别为28.2 km2和25.8 km。在夏季常风和最不利风的落潮期发生溢油,油膜会经过口门飘向西北侧海域,对该区域生态环境会造成一定影响。     

青岛港码头溢油风险分析研究

本文采用油粒子模式,在模拟潮流的基础上分别预测了青岛港溢油油膜在静风,冬、夏主频风和不利风向4种情况下的动态漂移过程.通过对油膜运动漂移过程的模拟,具体分析了溢油发生后对周边的敏感目标产生的影响,从而为应急计划的制定提供一定的导向作用.     

海上溢油行为与归宿的数值模拟研究及其在近海的应用

基于"油粒子"模型,建立了一个溢油输运-归宿模型,结合FVCOM提供的流场数据及多年统计的平均风场结果,模拟了围头湾400t燃料油在静风、常风及不利风向下,一个潮周期内高潮、落急、低潮、涨急4个时段,共计12个工况下的油膜漂移路径和影响范围.计算结果表明,溢油事故发生后,油膜扫海范围及迁移路径与溢油发生时刻及风向密切相关.静风条件下,溢油运动主要受当地潮流影响,呈西北-东南向往复运动.常风向下,发生在围头湾的溢油向西北方向扩展,抵达刘五店水域,并经北侧水道向翔安方向延伸.油膜影响范围最广,并向南蔓延,最远抵达大金门和小金门之间水域.     

溢油扩展、漂移及扩散预测技术研究进展

海上溢油灾害会严重破坏中国近海海洋环境,还会直接危害我国经济发展。因此,开展溢油预测预警技术研究是非常有必要的,能够为海上溢油应急响应提供技术支撑。本文综述了溢油扩展、漂移及扩散数值预测技术的发展过程及相关研究成果,包括溢油扩展模型、溢油漂移与扩散模型、溢油预测预警系统,为未来开展溢油应急工作提供了理论依据和参考。     

海上溢油量获取的技术方法

海上溢油近年来已成为恶化海洋生态环境、导致重大海洋资源损失的一种重要海洋灾害.海面溢油量是评价海上溢油事故威胁程度和确定溢油事故等级的重要指标,而溢油面积和油膜厚度的准确获得是评估溢油量的基础.文中系统总结了当今国内外海洋溢油面积和油膜厚度的监测方法,认为航空遥感和卫星遥感技术是获取海上油膜面积的有效手段,基于光学遥感和超声波原理的激光声学遥感器是最具发展潜力的油膜厚度测量技术.此外,通过构建油膜扩展模型来估算油膜厚度也不失为一种简单而有效的方法,其最大特点是应用范围广,不受时空、气候条件影响,实例分析验证结果有很高的准确性(高达96％),这种方法将有望于业务化监测运行来获取油膜厚度,从而比较准确地获得溢油量.