USD 62.9776

+0.11

EUR 70.6546

-0.14

BRENT 63.06

-0.37

AИ-92 42.25

0

AИ-95 45.75

0

AИ-98 51.34

0

ДТ 46.16

0

260

Информационно-технологическое обеспечение освоения шельфа

Активность в Арктической зоне Российской Федерации в последние годы значительно выросла и освоение как материковой, так и шельфовой частей – процесс  круглогодичный. Однако существует немалая доля сезонных работ: фоновый и производственный экологический мониторинг, геофизические исследования, геолого-разведочное бурение, наблюдение за морскими млекопитающими, обследование устьев скважин. Указанные изыскания на шельфе арктических морей проводятся в безлёдный период и с применением научно-исследовательских судов с ледовым классом неарктических категорий. Данные особенности, с учётом нестабильности ледовых условий от года к году, их тяжести в восточных арктических морях, повышают риски повреждения судна и оборудования, а также несут повышенную опасность для экипажей и научных сотрудников, в случае столкновения с потенциально опасным ледяным образованием. В статье описывается практический опыт организации информационно-технологического обеспечения мониторинга ледовой обстановки, операций воздействия на ОЛО и ликвидации аварийных разливов нефти и нефтепродуктов, приводятся примеры из практики обеспечения поисково-разведочного бурения в Карском море в 2017-2018 годах.

В соответствии с постановлениями Правительства РФ 2000-2003 годов[1] и приказом МЧС России от 28 декабря 2004 №621 «Об утверждении Правил разработки и согласования планов по предупреждению и ликвидации разливов нефти и нефтепродуктов на территории РФ», при проведении буровых работ необходима разработка планов ЛАРН, подразумевающих организацию в море мероприятий, проводимых с судов и объектов. Одновременно проведение разведочного бурения и ввод углеводородных месторождений в эксплуатацию на шельфе Арктической зоны Российской Федерации (АЗРФ) сопряжены со сложными условиями жизненного цикла ледового покрова.

Рисунок 1. Общая схема организации управления ледовыми операциями и ЛАРН

Рисунок_1.JPG

Необходимость изучения жизненного цикла льдов и обеспечения безопасности мореплавания в Северном ледовитом океане зародились ещё в середине XVII века во время исследовательских походов Семёна Ивановича Дежнёва. Становление ледокольного флота в XX веке обеспечило мощный рывок в развитии отечественных технологий управления ледовыми операциями, выведя их на передовые позиции в мире. Однако в связи с распадом СССР разработка и внедрение новых подходов практически не проводились и только в 2013‑2014 годах были возобновлены исследования в районе Штокмановского газоконденсатного месторождения, вдоль маршрутов транспортировки нефти с МЛСП «Приразломная» и АТКО «Ворота Арктики», в зонах безопасности проведения разведочного бурения. В 2014 году принята государственная программа «Социально-экономическое развитие Арктической зоны Российской Федерации» в рамках которой выделены задачи повышения качества метеорологических, гидрологических и ледовых прогнозов, а также государственного экологического морского надзора в целом. Утверждение в 2016 году «Плана мероприятий по реализации Стратегии развития Арктической зоны Российской Федерации и обеспечения национальной безопасности на период до 2020 года» придало новый импульс развитию рынка: в 2017‑2018 годах успешное бурение ООО «Газпром геологоразведка» в юго-западной части Карского моря; создание компанией ПАО «Газпром нефть» Центра управления ледовой обстановкой; формирование единого оператора системы управления ледовой обстановкой и активный перевод накопленного научно-исследовательского багажа в прикладную область ПАО «НК «Роснефть». Обозначенная в Стратегии развития АЗРФ необходимость повышения безопасности транспортных маршрутов в субарктических и арктических районах, районах Крайнего Севера вкупе с лицензионными обязательствами нефтегазовых компании обеспечат в ближайшие 5-7 лет рост спроса на услуги информационного-технологического обеспечения процессов освоения арктического шельфа.

Однако к началу второго этапа Программы (2018-2020 годы) качество гидрометеорологической и океанографической информации, поступающей на суда, обеспечивающие операции во внутренних морских водах, территориальном море и на арктическом континентальном шельфе России, в целом по отзывам капитанов и штурманов остаётся неудовлетворительным по объёму, точности и оперативности. По-прежнему необходимые капитанам ледоколов, буровых установок, танкеров, рыболовецких и транспортных судов отечественные данные предоставляются разрозненно. Согласно результатам опросов капитанов, более половины сведений для принятия оперативных решений получаются ими с зарубежных (Норвегия, Канада, США, Япония) интернет-ресурсов, либо путём визуального наблюдения. Такие данные о ледовой обстановке как направления дрейфа или параметры деформации ледовых полей, формирование которых возможно в автоматическом режиме, применяются в единичных случаях и к настоящему времени не получили должного распространения.

Падение качества и слабая применимость большинства предоставляемых в настоящее время отечественных данных о ледовой и экологической обстановке замерзающих морей связана с одной стороны с тем, что по своей сути они глубоко взаимозависимы, а с другой – с отсутствием нормативно-правовых и технических инструментов их многоуровневой интеграции.

Повышение эффективности ЛАРН и управления ледовыми операциями, снижение рисков проведения транспортных и буровых операций, связанных с дрейфом потенциально опасных ледяных образований (ледяные поля, торосы, айсберги) возможно при условии комплексного мониторинга акватории и прибрежной зоны в районах освоения шельфа АЗРФ и маршрутов Северного морского пути (СМП).

Реализуемый АО «ИЭПИ» подход основан на мультиагентном моделировании и охватывает уровни от регионального до оперативного, включая в себя технологии оценки сроков очищения зоны безопасности работ ото льдов и начала устойчивого ледообразования, анализа структуры ледяных полей и определения зон деформации, моделирования направлений вероятного дрейфа ледяных полей и отдельных опасных образований, установки средствами БПЛА на потенциальные опасные ледяные образования (ОЛО) специализированных радиомаяков, мониторинга таяния выносных ледников и определения зон возможного образования айсбергов, а также выявление естественных источников и техногенных загрязнений морской поверхности углеводородного происхождения.

Анализ основных отечественных и мировых практик в области информатизации процессов мониторинга и контроля ледовой и экологической обстановки позволяет выделить следующие основные технологические тренды:

1) интеграция разнородных данных, получаемых с помощью космических аппаратов, воздушных судов, бортовых средств локальных измерений морских судов и наземных гидрометеорологических комплексов (рисунок 2);

2) расширение функций электронных картографических навигационно-информационных систем (ЭКНИС) и предоставление необходимой капитанам и штурманам информации непосредственно в бортовых навигационных системах;

3) трансфер технологий BigData вкупе с геоинформационным анализом в процессы планирования и осуществления морских операций, связанных с освоением арктического шельфа;

4) разработка региональных и локальных моделей акваторий, верификация имеющихся моделей выявления опасных объектов и определения вероятных направлений их движения;

5) повышение точности прогнозирования и снижения количества фактов ложного оповещения о событии, препятствующем выполнению процессов;

6) внедрение автономных программно-аппаратных комплексов сбора информации и воздействия на потенциально опасные объекты.

Неотъемлемой частью комплекса обеспечения экологической безопасности и контроля ледовой обстановки являются силы и средства аварийно-спасательных формирований (АСФ) ФГБУ «Морская спасательная служба» для проведения в минимально возможный срок аварийно-спасательных работ. Оперативность реагирования служб является критичным фактором и важную роль в её обеспечении играют технологии спутникового мониторинга.

Районы применения АСФ подразделяются на четыре зоны безопасности:

- 200-километровая «зелёная» зона регионального мониторинга,

- 100-километровая «жёлтая» зона субрегионального мониторинга,

- 30-километровая «оранжевая» зона локального мониторинга,

- 2-километровая «красная» зона оперативного мониторинга.

Рисунок 2. Пример интеграции разнородных данных о ледовой и гидрометеорологической обстановке (Карское море, 21-23 июля 2018 года)

Рисунок_2.JPG

Прогнозирование развития чрезвычайной ситуации и предсказание ее возможных последствий выполняются на основе метеорологических и океанографических данных с использованием математических моделей дрейфа.

Общий прогноз дрейфа ледяных массивов осуществляется с использованием Эйлерова подхода с учетом процессов намерзания и таяния морского льда, динамики льда с учетом процессов его торошения. Однако в моделях прогноза субрегионального и локального уровней мониторинга реализованы алгоритмы усвоения характеристик ледовой обстановки, получаемых с лагранжевых радиомаяков, размещаемых на ОЛО (рисунок 3).

Рисунок 3. Радиомаяк-трекер системы ARGOS для отслеживания перемещения ОЛО

Рисунок_3.jpg

Кроме того модели дрейфа усваивают данные об окружающей среде – скорости ветра, поверхностных течениях, температуре, батиметрии. Необходимая точность расчетов вероятных направлений дрейфа ледяных массивов и ОЛО обеспечивается применением прогностических полей гидрометеорологических характеристик с заблаговременностью до трёх суток. Прогностические поля получаются в результате применения современных численных моделей, построенных на основе общеизвестных и общепринятых систем уравнений гидротермодинамики атмосферы, моря и морского льда с учетом региональных физических процессов, определяющих параметры атмосферной, морской и ледовой динамики.

Прогноз гидрологических характеристик осуществляется с применением трехмерной модели морской циркуляции высокого пространственного разрешения, основанной на полных уравнениях гидротермодинамики в приближениях гидростатики и Буссинеска. В модели прогностическими переменными будут являться скорости течений, уровень моря, температура и соленость морской воды [1].

Основными исходными наборами данных, применяемых при решении перечисленных выше задач являются:

-       радиолокационные спутниковые изображения (Sentinel-1A/B, RADARSAT-2, TerraSAR-X/PAZ) и спутниковые изображения видимого диапазона с КА Sentinel-2 и Landsat-8;

-       океанографическая информация (температура морской поверхности, скорость и направление течений, поля ветра, батиметрия, альтиметрия морской поверхности);

-       гидрометеорологическая информация (данные с УГМС сети Росгидромет, GFS)

-       оперативная информация (телеметрические данные с радиомаяков ARGOS, размещаемых на потенциально опасных ледовых объектах);

-       навигационная информация (суда, выявленные по радиолокационным спутниковым изображениям, данные AIS);

-       ледовая обстановка (границы и направления дрейфа ледовых полей, классификация типов льда, местоположение и предполагаемые направления дрейфа ледовых объектов).

Характеристики спутниковых изображений, предлагаемых к применению, представлены в таблице 1.

Таблица 1. Характеристики спутниковых изображений

Режим съёмки

Пространственное разрешение

Поляризация

Размер сцены

Sentinel-1A/B

Extra-Wide Swath Mode (Level‑1 GRDM)

20×40 м

HH + HV, HH, VV, VV+VH

400 км

TerraSAR-X

StripMap

3 м

VV или HV

30 х 50 км

StripMap DualPol

6 м

HH + VV или

HH + HV или

VV + VH

15 х 50 км

ScanSAR

18 м

VV или HV

100 х 150 км

RADARSAT-2

ScanSAR Wide

100 м

HH или VV,
HV или VH;
HH + HV или VV + VH

500 х 500 км

Ultra Fine

3 м

Одиночная или двойная

20×20 км

Fine

8 м

Одиночная или двойная

50×50 км

Standard

25 м

Одиночная или двойная

100×100 км

Landsat-8

Панхроматический

15 м

-

185×185 км

Sentinel-2

Канал 8

10 м

-

полоса обзора 290 км

Одной из задач информационно-технологического обеспечения транспортных процессов в арктических морях является поставка данных о типах ледяных массивов на пути следования караванов и отдельных судов. В настоящее время автоматическая классификация на основе метода опорных векторов (англ. SVM, support vector machine) позволяет определять до шести классов ледяных полей по возрастам [2-4]:

1) однолетний лед средней толщины (70-120 см),

2) однолетний тонкий (30-70 см),

3) ровный однолетний (льдины),

4) молодой лед (к этому классу в общем случае относится также лед на кромке – блинчатый и мелкобитый),

5) вода – взволнованная поверхность и спокойная водная поверхность или нилас,

6) прикромочная зона (характеризуется более раздробленным льдом, в пределы зоны может проникать волнение).

В течение летнего гидрологического периода, характеризующегося высоким темпом таяния и разрушения поверхности льда, детальные классификации по возрастам морского льда выполняются до момента, пока степень разрушенности поверхности льда не препятствует работе метода классификаций. В случае невозможности корректной полной классификации до наступления очередного зимнего гидрологического периода осуществляется классификации по типу «лед-вода» (рисунок 4).

Своевременное предоставление информации о типах ледовых условий позволяет капитанам и береговым службам планировать более эффективные маршруты следования. Обеспечение круглогодичного процесса классификации с различной интенсивностью для зимнего, летнего и переходных периодов позволит повысить точность прогнозирования границ операционных окон при формировании планов геофизических и поисково-разведочных изысканий.

Рисунок 4. Определение границы распространения ледяных полей в предлагаемых зонах мониторинга района функционирования МЛСП «Приразломная», классификация по типу «лед-вода» (Печорское море, июль 2018 года)

Рисунок_4.jpg

Своевременное выявление опасных ледяных и углеводородных образований обеспечивается также оперативным анализом радиолокационных спутниковых изображений, получаемых с космических аппаратов, оборудованных радарами с синтезированной апертурой (SAR). Автоматическая обработка SAR-изображений позволяет выявить такие характеристики объектов как общая кромка, направление вероятного дрейфа, классификация по типам и времени существования в любое время суток и вне зависимости от облачности.

В случае обнаружения пленочных загрязнений незамедлительно осуществляется моделирование его движения на период до 72 часов вперед для планирования мероприятий по ликвидации и выявление источника загрязнения. В соответствии с Конвенцией SOLAS 74/88 суда валовой вместимостью свыше 300 тонн, совершающие международные рейсы, а также суда валовой вместимостью 500 и более тонн, не совершающие международные рейсы, и все пассажирские суда обязаны быть оборудованы системой автоматической идентификации судов (англ. AIS, Automatic Identification System). Передача сообщений AIS осуществляется по международным каналам связи AIS 1 и AIS 2 в протоколе SOTDMA (англ. Self Organising Time Division Multiple Access). Совмещение результатов обработки радиолокационных спутниковых изображений и сообщений AIS позволяет выявлять морские суда и другие объекты на морской поверхности. В ходе сопоставления результатов моделирования на основе гидрометеорологических прогнозных данных поверхностных течений и скорости ветра с данными геолокации судов, курсирующих в районе мониторинга, определяются наиболее вероятные источники загрязнения.

При обнаружении ОЛО производится определение направления его дрейфа (рисунок 5) и в зону наибольшей вероятности встречи с объектом направляется многофункциональное аварийно-спасительное судно со специалистами-гляциологами. Средствами БПЛА производится маркирование объекта путём установки радиомаяка (рисунок 6) на теле ОЛО и постановка на контроль в информационной системе.

Рисунок 5. Траектории дрейфа ОЛО

Рисунок_5.jpg



Рисунок 6. Запуск БПЛА с радимаяком-трекером

Рисунок_6.jpg

Радиомаяки предназначены для дистанционного мониторинга движения ледовых полей, айсбергов и других отдельных ледяных объектов с передачей результатов измерений через спутниковую систему определения местоположения и сбора данных «Argos». Траектория движения радиомаяка определяется по результатам измерений координат встроенным приемником глобальных навигационных систем ГЛОНАСС и GPS, а также на базе эффекта Доплера. Корпус радиомаяка представляет собой стеклопластиковую сферу диаметром 20 см, внутри которой размещены передатчик системы «Argos», приемник ГЛОНАСС/GPS, контроллер с энергонезависимой системой реального времени RTC, герконовый выключатель, объединенный с измерителем температуры корпуса, и блок питания.

Для обеспечения онлайн мониторинга в зоне проведения оперативных работ применяется пеленгатор, размещаемый на судне или буровой установке, и специализированное программное обеспечение (рисунок 7). В рамках оказания услуг АО «ИЭПИ» в 2018 году был установлен уверенный приём сигнала на расстоянии до 30 км. Максимальное расстояние пеленга составило 105,3 км.

Рисунок 7. Визуализация местоположения опасного объекта (оранжевым) относительно судов (зеленым)

Рисунок_7.jpg

Изложенный подход к комплексному информационно-технологическому обеспечению процессов освоения шельфа АЗРФ позволяет существенно повысить уровень экологической и промышленной безопасности. Информация, получаемая в результате внедрения комплекса, имеет важное практическое значение для рационального природопользования при реализации проектов нефтегазовой отрасли в прибрежно-шельфовых зонах арктических морей России, для мониторинга утечек и разливов нефтепродуктов, а также экологического состояния и прогноза эволюции экосистем морей в целом.

 

Список источников:

1.      Дианский Н.А., Фомин В.В., Кабатченко И.М., Грузинов В.М. Воспроизведение циркуляции Карского и Печорского морей с помощью системы оперативного диагноза и прогноза морской динамики – М.: Арктика: экология и экономика №1 (13), 2014, стр. 57‑73

2.      Zakhvatkina N., A. Korosov, S. Muckenhuber, S. Sandven, and M. Babiker. Operational algorithm for ice–water classification on dual-polarized RADARSAT-2 images. The Cryosphere, 11, 33-46, 2017, doi:10.5194/tc-11-33-2017.

3.      Zakhvatkina N., V. Alexandrov, O.M. Johannessen, S. Sandven, I. Frolov. Classification of sea ice types in ENVISAT synthetic aperture radar images. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 10.1109/TGRS.2012.2212445. 2013, vol. 51, issue 5, pp. 2587-2600.

4.      Zakhvatkina N., A. Korosov, S. Muckenhuber, S. Sandven, and M. Babiker. Operational algorithm for ice–water classification on dual-polarized RADARSAT-2 images. The Cryosphere, 11, 33-46, 2017, doi:10.5194/tc-11-33-2017.




[1] Постановление Правительства РФ от 21 августа 2000 года №613 «О неотложных мерах по предупреждению и ликвидации аварийных разливов нефти и нефтепродуктов», Постановление Правительства РФ от 15 апреля 2002 года №240 «О порядке организации мероприятий по предупреждению и ликвидации разливов нефти и нефтепродуктов на территории Российской Федерации», Постановление Правительства РФ от 30 декабря 2003 №794 «О единой государственной системе предупреждения и ликвидации чрезвычайных ситуаций».



Читайте также
Система Orphus