海上溢油数值模型研究进展

我国是海洋大国,近年来,海上活动持续增多,发生海上溢油事故的风险随之加大,海上溢油污染事故一旦发生,如不得到及时控制,必将严重损害我国近海海洋环境。为了完善我国海上溢油应急反应体系,提高我国处理重大海上溢油事故的应急反应能力,海上溢油污染应急技术研究已经得到开展。本文综述了溢油预测模型的发展过程以及相关的研究成果,包括：溢油扩展模型、溢油漂移模型、油粒子模型和溢油风化模型等。这为进一步开展溢油预测和溢油污染应急工作提供了理论依据和参考。     

三都澳油品泊位溢油风险对大黄鱼保护区影响的预测分析

为探讨福建宁德三都澳油品泊位码头溢油事故对大黄鱼保护区影响的发生途经、影响过程及影响方式,通过二维“油粒子”海域溢油风险评价模型,预测3#油品泊位码头前沿操作性泄漏和船舶航道泄漏在几种不利环境组合条件下的溢油风险影响行为,分析其溢油事故风险对大黄鱼保护区的影响后果.通过预测分析表明,3#油品泊位码头溢油事故对大黄鱼保护区海洋生态环境将产生极大不利影响,尤其是在大黄鱼保护区内发生溢油事故,将产生严重影响.因此,须对溢油事故采取防范措施和应急预案处理.     

基于生境等价分析法的溢油生态损害价值评估 ——以大连新港为例

生境等价分析法(habitat equivalency analysis, HEA)作为国际上较为推广应用的自然资源损害评估方法,更加适于衡量中大型溢油事故生态损害。文章以发生于2010年7月16日的大连新港溢油事故为例,结合恢复费用法思想,认为该次溢油对该港造成的生态损失达90.27亿元。运用HEA的相关原理及方法对恢复工程规模进行估算,发现种植153.84 km²的海草床才能使该港的生态服务功能恢复至最初水平。最后,鉴于评估的准确性,进行结果敏感性分析,结论是受损生境服务的最大恢复水平和服务水平恢复函数的形式对结果具有至关重要的影响。以上分析将为海洋管理相关部门评估生态损害及补偿提供参考支撑。     

辽东湾海洋溢油风险区划及防范对策研究

海洋溢油风险区划是海洋溢油风险管理的重要手段,科学合理的风险区划可为预防和减少事故的发生提供管理依据。文章在海洋溢油风险系统研究和溢油污染事故机理分析的基础上,建立了辽东湾海洋溢油风险区划指标体系和风险量化模型,结合GIS空间分析方法,获得了辽东湾海洋溢油风险区划图。在分析辽东湾海洋溢油风险区主导因子和风险特征的基础上,提出了不同风险区的防范对策,为区域海洋溢油风险管理提供了决策依据。     

Progress in Marine Oil Spill Optical Remote Sensing: Detected Targets,Spectral Response Characteristics,and Theories

Different oil spill pollution types could be produced in oil transport and weathering processes. Investigation of these pollution types is beneficial for oil spill recovery and processing. Optical remote sensing techniques play an important role in marine oil spill monitoring and have the ability to identify different oil spill pollution types. Recently, research on oil spill optical remote sensing has made much progress in detecting targets, identifying spectral response characteristics, and formulating theories. Floating black oil, oil slicks, and oil-water mixture in marine oil spill accidents are the main targets to be investigated by optical remote sensors. The visible spectral response differences of these targets are the base of oil spill optical remote sensing research. Bi-directional reflectance distribution function, light interference, absorption, and scattering of targets produce different spectra. Therefore, oil spill optical remote sensing could be used to identify the main oil spill pollution types and estimate oil spill volume.     

海上溢油数值模型研究进展

中国是海洋大国,近年来,海上活动持续增多,发生海上溢油事故的风险随之加大,海上溢油污染事故一旦发生,如不得到及时控制,必将严重损害中国近海海洋环境.为了完善中国海上溢油应急反应体系,提高中国处理重大海上溢油事故的应急反应能力,开展了海上溢油污染应急技术研究.本文综述了溢油预测模型的发展过程以及相关的研究成果,包括:溢油...     

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。     

“深水地平线”事故深海溢油输移扩散的数值模拟

为深入认识深海溢油输运过程和提高深海溢油事故的应急响应能力,文章以2010年墨西哥湾“深水地平线”事故为例,采用深海溢油输移扩散模型,以三维流场和海面风场为主要环境动力,数值模拟溢油深海泄漏后的浮射扩散、水体中输移扩散以及在风场和流场共同作用下在海面上输移扩散的全过程,同时模拟实施海底消油剂喷注处理措施后溢油输移轨迹和扩散范围的变化。研究结果表明：数值模拟结果与相关报道的悬浮油带实际观测结果以及美国国家海洋与大气管理局的海水异常遥感监测结果总体相符,可为更加全面和精细的深海溢油输移扩散数值模拟研究奠定良好的基础。     

Detection of oil spill based on CBF-CNN using HY-1C CZI multispectral images

Accurate detection of an oil spill is of great significance for rapid response to oil spill accidents. Multispectral images have the advantages of high spatial resolution, short revisit period, and wide imaging width, which is suitable for large-scale oil spill monitoring. However, in wide remote sensing images, the number of oil spill samples is generally far less than that of seawater samples. Moreover, the sea surface state tends to be heterogeneous over a large area, which makes the identification of oil spills more difficult because of various sea conditions and sunglint. To address this problem, we used the F-Score as a measure of the distance between forecast value and true value, proposed the Class-Balanced F loss function (CBF loss function) that comprehensively considers the precision and recall, and rebalances the loss according to the actual sample numbers of various classes. Using the CBF loss function, we constructed convolution neural networks (CBF-CNN) for oil spill detection. Based on the image acquired by the Coastal Zone Imager (CZI) of the Haiyang-1C (HY-1C) satellite in the Andaman Sea (study area 1), we carried out parameter adjustment experiments. In contrast to experiments of different loss functions, the F1-Score of the detection result of oil emulsions is 0.87, which is 0.03–0.07 higher than cross-entropy, hinge, and focal loss functions, and the F1-Score of the detection result of oil slicks is 0.94, which is 0.01–0.09 higher than those three loss functions. In comparison with the experiment of different methods, the F1-Score of CBF-CNN for the detection result of oil emulsions is 0.05–0.12 higher than that of the deep neural networks, supports vector machine and random forests models, and the F1-Score of the detection result of oil slicks is 0.15–0.22 higher than that of the three methods. To verify the applicability of the CBF-CNN model in different observation scenes, we used the image obtained by HY-1C CZI in the Karimata Strait to carry out experiments, which include two studies areas (study area 2 and study area 3). The experimental results show that the F1-Score of CBF-CNN for the detection result of oil emulsions is 0.88, which is 0.16–0.24 higher than that of other methods, and the F1-Score of the detection result of oil slicks is 0.96–0.97, which is 0.06–0.23 higher than that of other methods. Based on all the above experiments, we come to the conclusions that the CBF loss function can restrain the influence of oil spill and seawater sample imbalance on oil spill detection of CNN model thus improving the detection accuracy of oil spills, and our CBF-CNN model is suitable for the detection of oil spills in an area with weak sunglint and can be applied to different scenarios of CZI images.     

Numerical Simulation of Bohai Oil Spill in the Winter Sea Ice Period

The Bohai Sea is a seasonal icy sea area that has the lowest latitude of any sea experiencing icing in the northern hemisphere, and simulation studies on oil spills during its sea ice period are the key to analyzing winter oil spill accidents. This study applied the three-dimensional free surface to establish a high-resolution hydrodynamic model and simulate tidal distributions in the Bohai Sea. Then, the oil spill model of the open sea area and thermodynamic model were combined to establish a numerical model for the Bohai oil spill during the winter sea ice period. The hydrodynamic model and sea ice growth and melting model were verified, and the parameters were adjusted based on the measured values, which indicate that the numerical model established in this paper is of high accuracy,stability and ubiquity. Finally, after checking the calculations repeatedly, the diffusion coefficient for the Bohai Sea was determined to be 1.0×10~(–7 )m~2/s. It is better that the comprehensive weathering attenuation coefficient is lower than that of a non-winter oil spill, with 1.3×10~(–7 )m~2/s being the most appropriate coefficient. This study can provide the reliable technical support for the operational safety and reduction in losses caused by winter oil spill accidents for the petroleum industry.     

计算毒理学在海洋溢油事故特征污染物甄选中的应用研究

鉴于溢油及其风化产物的组分复杂性,本文应用计算毒理学方法对溢油中的主要毒性特征污染物进行甄选。首先结合美国溢油事件中的主要污染物分类方法,针对溢油事故的潜在特征污染物进行持久性、生物富集性和毒性判别,然后建立基于密度泛函理论(DFT)分子结构参数的定量结构-活性相关模型,尝试筛选出海洋溢油事故的12种特征污染物,包括3种多环芳烃(PAHs)、8种烷基化PAHs及1种PAH的氧化衍生物。本文首次应用DFT方法进行溢油中特征污染物的甄选研究,研究结果可为海洋环境管理部门在溢油污染物监管和灾后处置等方面提供参考。     

海岸线的溢油环境敏感性评价研究进展

海域溢油环境敏感性评价工作是溢油应急规划的基础,有利于溢油事故的应急处理。本文对海岸线的溢油环境敏感型的主要评价方法和选取的评价指标进行了总结;在溢油环境敏感性评价中采用的方法主要包含指数法、层次分析法、德尔菲法、模糊综合评价法等;在研究中,各类方法具有不同特点,多为各种方法同时使用。目前,国内外研究中选取的各类指标可总结归为物理指标、生物指标、社会-经济指标三大类,并且针对部分指标选取的理论依据进行了论述。探讨了较为系统化的评价指标体系的构建。综述了海岸线溢油环境敏感性评价的国内外的主要研究进展。最后指出当前溢油环境敏感性评价中存在的不足,如评价体系系统性差、评价指标科学性低及评价过程主观性强等,而加强学科交叉的同时对目前研究中不足深入研究将是后续的研究重点。     

大数据在胜利油田海上安全生产情景构建中的应用

文章介绍了海上生产大数据分析以及海上安全生产情景构建的概念,阐述了海上安全生产情景构建的特点、情景构建的基本方法及情景构建的内容,并介绍了这种创新的安全生产管理模式在海上船舶的紧急撤离及海上溢油事故的紧急处置的应用实例。随着大数据技术应用的不断发展,在海上安全生产上的应用也将不断扩大,从而增强应急资源共享和信息整合的可操作性,减低海上生产运行的风险,大大提高海上生产的安全管理水平。     

渤海海域多源遥感溢油风险评价与长序监测

渤海海域溢油事件频发,所以进行海洋溢油风险时空特征分析,对于开展卫星遥感溢油精确监测具有重要意义.作者采用多源高分辨率卫星遥感数据,提取渤海海域船舶及石油平台两类主要溢油风险源分布状况,结合2015—2020年间渤海海域海上溢油卫星遥感监测结果,分析多种传感器下不同类型溢油的成像特征,通过溢油风险源核密度分析方法,获得...     

基于合成孔径雷达回波信号的海洋溢油监测方法研究

海洋油污染是各类海洋污染中最常见、分布面积最广且危害程度最大的污染之一。近年来,海洋特别是近海人类活动频繁,且随着海上运输和石油加工业的发展,油田井喷、钻井平台爆炸、船舶碰撞等所造成的溢油事故增多,因而,监测海洋溢油具有重要的经济和社会现实意义。研究采用MatLAB工具,通过图像预处理(图像校正和增强)、特征提取和神经网络识别等方法,对合成孔径雷达(SAR)海洋溢油图像进行处理,最终期望实现半自动区分SAR图像上各类目标,并进行多种神经网络方法效果比较。研究首先对SAR海洋溢油图像进行初步人工识别;然后进行图像预处理(几何校正、滤波处理等)和基于灰度共生矩阵的特征值计算;最后,借助神经网络方法对溢油区域和疑似溢油区域进行分类,输出分类处理后的图像。通过输出图像分析发现,神经网络能对SAR海洋溢油图像中溢油、海水、土地3类目标进行明确分类,且RBF神经网络模型精度高于BP神经网络。本文提出的半自动分类方法不仅能提高SAR图像处理效率,将分类目标扩充有溢油和非溢油扩充到溢油、海水、土地3类,提高图像处理的全面性,同时通过比较RBF和BP神经网络在SAR溢油图像分类上的具体优劣,有着较好实际意义。     

南海深水井喷溢油输移扩散的数值模拟研究

文章以假设发生在南海北部深水油气勘探开发海域的1279m深水井喷溢油事故为例,采用深海溢油输移扩散模型,以2020年冬季（1月）和夏季（7月）三维流场和海面风场为主要环境动力,数值模拟研究未实施和实施海底消油剂处理情景下的溢油在海洋环境中的输移扩散全过程。模拟结果显示:不同深度的海流对溢油输移轨迹有着显著的影响;深水环...     

基于MIKE SA模型的厦门西港海域溢油影响的数值模拟研究

基于MIKE SA溢油模块,以燃料油为油种,建立了厦门西港海域溢油模型,模拟静风、主导风向（东北东风）和不利风向（西南风）3种风场条件下,一个潮周期内涨急、高潮、落急和低潮4个时段发生10 t溢油后油膜的漂移路径和影响范围.结果显示,发生在厦门西港海域的溢油在海面的漂移过程主要受潮流和风的影响,其中潮流起着主导作用.不同风向条件下,24 h内油膜的影响范围不同,静风条件下溢油浓度超一类（或二类,≥0.05 mg/dm3）、超三类（≥0.30 mg/dm3）和超四类（≥0.50 mg/dm3）的总影响面积分别为31.33、19.63和11.74 km2;主导风向条件下溢油浓度超一类（或二类）、超三类和超四类的总影响面积分别为99.62、69.01和8.99 km2;不利风向溢油浓度超一类（或二类）、超三类和超四类的总影响面积分别为8.38、5.05和2.10 km2.该预测结果可给出溢油事故发生后的影响范围、影响程度和影响敏感目标的时间,可为溢油事故应急决策的制定及溢油损害评估提供科学决策和支持,提升厦门海域环境风险管理应急能力建设.     

福宁湾海域溢油扩散影响的数值模拟研究

应用非结构化网格形式的MIKE 21水动力模型及溢油模块建立福宁湾海域海工工程施工期溢油扩散的数学模型,对在静风、全年主导风及不利风等3种不同风况条件下,一个潮周期内包括涨憩、落急、落憩、涨急等4个典型潮时分别发生100 t燃料油持续泄露30 min的事故溢油工况进行溢油扩散数值模拟.分析显示,事故溢油在福宁湾海域的扩散过程主要受潮流和风的影响.计算结果给出了事故溢油发生后24 h内的影响范围及0. 05 mg/dm3油浓度(一类或二类水质标准)溢油最快到达福宁湾内主要敏感目标的时间,为海洋环境影响评价和溢油事故应急措施的制定提供了科学依据.     

基于无人机紫外与SAR的溢油遥感监测方法研究

溢油污染不仅会造成巨大的经济损失,而且给生态环境带来难以修复的破坏。准确、高效地监测海面溢油仍是当前亟需解决的问题。紫外传感器对油膜非常敏感,可快速发现,但存在误判;而SAR(SyntheticApertureRadar)溢油探测的精度较高,两者相结合可准确探测溢油。无人机平台可低成本地实现溢油快速应急响应,无人机载SAR和紫外传感器的载荷重量小,可同时集成于无人机上开展联合溢油探测,以满足业务化监测需求,此方面的研究尚未见有相关报道。本文拟研究溢油不同种类、厚度、在不同海洋环境条件下的紫外图像特征和SAR纹理特征、形状特征、散射特征,构建溢油特征数据库,并建立一种基于特征组合的溢油SAR与紫外联合探测方法;在此基础上研究对无人机数据获取模式和控制单元等的改造方案,进而实现溢油SAR和紫外图像的高效获取。