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    基于隨機數(shù)值模擬的溢油對敏感資源風(fēng)險評價研究

    2017-02-27 11:43:48
    關(guān)鍵詞:污染區(qū)域環(huán)境

    鄧 健 孫 浩 謝 澄

    (武漢理工大學(xué)航運學(xué)院1) 武漢 430063) (內(nèi)河航運技術(shù)湖北省重點實驗室2) 武漢 430063) (交通運輸部長江航運技術(shù)行業(yè)研發(fā)中心3) 武漢 430000)

    基于隨機數(shù)值模擬的溢油對敏感資源風(fēng)險評價研究

    鄧 健1,2,3)孫 浩1)謝 澄1)

    (武漢理工大學(xué)航運學(xué)院1)武漢 430063) (內(nèi)河航運技術(shù)湖北省重點實驗室2)武漢 430063) (交通運輸部長江航運技術(shù)行業(yè)研發(fā)中心3)武漢 430000)

    針對船舶溢油事故對沿海經(jīng)濟體系及海洋生態(tài)環(huán)境所造成的嚴(yán)重?fù)p害,以防城港8萬t級化工碼頭為研究對象,基于潮流擴散、漂移等模型,采用隨機統(tǒng)計模擬法,在變化潮流、風(fēng)力等影響溢油運行軌跡的相關(guān)因素情況下,對港口區(qū)域溢油污染的概率及溢油污染的最短時間2個風(fēng)險因素進(jìn)行統(tǒng)計與分析,確定評價碼頭發(fā)生溢油事故后對環(huán)境敏感資源的風(fēng)險大小.

    安全工程;隨機模擬;溢油風(fēng)險;風(fēng)險評價

    0 引 言

    隨著航運業(yè)的不斷發(fā)展,溢油事故時有發(fā)生,其對軌跡覆蓋區(qū)域內(nèi)養(yǎng)殖區(qū)、水域環(huán)境等造成重大影響,所造成的直接或間接損失不可估量.溢油事故一般為船舶碰撞或擱淺的次生事故,具有突發(fā)性,事故發(fā)生后,溢油將迅速擴散,對岸線及相關(guān)水域造成嚴(yán)重污染,因此,對溢油行為的預(yù)測研究一直是各學(xué)者研究的熱點.李穎等[1]利用數(shù)值建模結(jié)合地理信息系統(tǒng)(GIS)分析了在墨西哥灣油品泄漏對岸線及生態(tài)的影響預(yù)測.Mohammad[2]結(jié)合環(huán)境因素、船舶交通事故等因素建立了一個動態(tài)的風(fēng)險模型,來確定區(qū)域風(fēng)險狀況,并在實時海況下對船舶溢油事故進(jìn)行風(fēng)險評價.目前許多學(xué)者的研究主要集中于單次油粒子的擴散模型,忽略風(fēng)場流場等因素的隨機性,將復(fù)雜多變的隨機輸入、輸出關(guān)系以確定性的輸入和輸出求解數(shù)學(xué)模型,得到確定性的輸出,對輸出的確定性結(jié)果也不作概率統(tǒng)計方面的分析,這種模擬方法與真實結(jié)果存在較大誤差.

    隨機數(shù)值模擬是一種通過設(shè)定隨機過程,反復(fù)生成序列,研究其分布的方法,主要用于易變指標(biāo)(如風(fēng)、流等多變條件)的風(fēng)險預(yù)測.Bardossy等[3]使用隨機數(shù)值模擬和ARMA過程的參數(shù),將德國西南32個降水站的40年歷史觀察與100個匹配時間進(jìn)行對比,使用大量不同的診斷從而對德國降水量進(jìn)行估計.隨機模擬在水上交通也早有相關(guān)應(yīng)用.Moonjin[4]采用油粒子模型,基于隨機模擬的方法,對溢油到達(dá)指定區(qū)域的概率和時間進(jìn)行了分析,得出了韓國大山港的溢油評價總體結(jié)論.從國內(nèi)外研究可知,在溢油的預(yù)測方面,研究目標(biāo)以溢油的到達(dá)指定區(qū)域的概率和最短時間為主.

    隨機數(shù)值模擬計算結(jié)果只依賴于隨機過程中序列的分布,受人為和特定自然環(huán)境因素影響較小,能得到較為客觀、全面的預(yù)測結(jié)果.文中選取國內(nèi)典型港口作為樣本,分析其敏感資源分布情況,以300次隨機溢油擴散場景為序列基礎(chǔ),得到溢油事故污染影響的概率分布、到達(dá)敏感區(qū)域擴散時間分布,以期為溢油風(fēng)險快速預(yù)測提供理論支撐.

    1 評價模型的建立

    1.1 潮流模型

    潮流是近岸淺水海域的基本流動,潮流數(shù)值計算是模擬入海溢油隨潮漂移和歸宿的基礎(chǔ).文中采用三維DELFT潮流模型來模擬評價碼頭附近水域的潮流場.三維潮流模型用于描述正壓海洋的深度平均運動,方程組由連續(xù)性方程和動量方程組成[5].

    沿水深積分的連續(xù)方程:

    (1)

    ξ和η方向的動量方程:

    ξ方向:

    (2)

    η方向:

    (3)

    式中:ζ為水位;d為水深;Gζζ,Gη為直角坐標(biāo)系與正交曲線坐標(biāo)系轉(zhuǎn)換系數(shù);U,V為ζ和η方向上的水深平均速度分量;Q為單位面積上取排水、蒸發(fā)和降水對流量的貢獻(xiàn);f為柯氏力系數(shù);Fζ,F(xiàn)η為ζ和η方向的紊動動量通量;Pζ,Pη為ζ和η方向的水壓力梯度;Mζ,Mη為ζ和η方向的動量的源或匯;Vv為垂向渦動系數(shù).

    1.2 溢油事故后果預(yù)測模型

    事故后果采用油粒子模型對溢油的漂移、風(fēng)化、擴散等一系列過程進(jìn)行模擬.其采用的數(shù)值模型主要包括:漂移模型和擴散模型.

    假設(shè)溢油可分成許多獨立溢油粒,將每個溢油??醋骼窭嗜樟W?溢油粒在t時刻的位置分量用Xt表示.

    (4)

    式中:Δt為時間步長;Xt-1為t-1時刻溢油粒子位置;Uoil為溢油粒漂移速度.

    溢油粒子漂移速度Uoil可定義為

    (5)

    式中:Ut為水流產(chǎn)生的速度分量;Uw為風(fēng)產(chǎn)生的速度分量;Udisp為分散過程產(chǎn)生的速度分量.

    風(fēng)產(chǎn)生的速度分量Uw可定義為

    (6)

    式中:風(fēng)漂移因子C1是一個常量,在1%~4.5%變化,由實測確定,3%~3.5%對開闊海域較合適.對封閉或半封閉海域,C1值較??;Uwindspeed為風(fēng)速.

    東方向擴散速度分量可定義為

    (7)

    北方向擴散速度分量可定義為

    (8)

    式中:Dx為東西方向水平擴散系數(shù);Dy為南北方向水平擴散系數(shù);Δt表示時間步長;r為隨機系數(shù)(-1~1).水平擴散系數(shù)Dx,Dy通常相等.

    1.3 風(fēng)險評價方法

    依據(jù)國內(nèi)外學(xué)者的研究情況,溢油污染風(fēng)險可以根據(jù)水面遭受溢油污染的概率和溢油污染的最短時間兩方面進(jìn)行評價.

    溢油污染的概率是評定敏感區(qū)域是否受到溢油污染的重要指標(biāo),該信息可以為有效的分配溢油應(yīng)急資源提供支持.溢油影響的概率可定義為溢油粒子到達(dá)網(wǎng)格區(qū)域的次數(shù)與模擬總次數(shù)的比值,可以用公式

    (9)

    式中:P為溢油影響的概率;n為溢油達(dá)到網(wǎng)格區(qū)域的次數(shù);N為模擬總次數(shù).

    溢油污染的最短時間可以提供優(yōu)先響應(yīng)信息,為提前應(yīng)對溢油污染做準(zhǔn)備.溢油達(dá)到的最短時間可定義為溢油粒子從事故地點到達(dá)到每個網(wǎng)格區(qū)域所需要的時間,可以用公式

    t=T-T0

    (10)

    式中:t為溢油污染的最短時間;T為溢油達(dá)到網(wǎng)格的時間;T0為發(fā)生事故時間.由于在不同條件下進(jìn)行每次隨機模擬實驗時溢油達(dá)到同一區(qū)域的時間均不相同,因此取其最小值.

    2 典型碼頭實例分析

    2.1 評價區(qū)域概述

    防城港背靠大西南、面向東南亞、東臨粵港澳,是我國沿海主要港口之一[6].港區(qū)內(nèi)有危險品碼頭、水產(chǎn)養(yǎng)殖區(qū)、環(huán)境保護(hù)區(qū)等敏感資源.一旦發(fā)生溢油事故,將會對海洋生態(tài)環(huán)境和港口經(jīng)濟造成難以挽回的巨大損失.港區(qū)內(nèi)化工碼頭眾多,因其貨種的高風(fēng)險性,油品泄漏后可能遇熱源產(chǎn)生爆炸等連鎖事故.風(fēng)險性相較于其他散貨碼頭更高,因此文中選取防城港東灣8萬t級化工碼頭作為事故發(fā)生的模擬位置.

    碼頭主要為周邊地區(qū)的企業(yè)提供成品油、化學(xué)品等原材料和產(chǎn)品運輸服務(wù).據(jù)統(tǒng)計,碼頭年吞吐量147萬t,主力船型為5萬t級原油船.據(jù)海事部門統(tǒng)計,1994—2013年防城港及其附近海域共發(fā)生船舶交通事故33起,船舶交通流量共計66 667艘次,港口貨物吞吐量共計43 478萬t.在此時間內(nèi),防城港港海域發(fā)生操作性船舶溢油事故1起,海難性船舶溢油事故2起.可計算出船舶污染次數(shù)發(fā)生的概率,見表1.

    表1 船舶污染事故發(fā)生頻率

    根據(jù)《船舶污染海洋環(huán)境風(fēng)險評價技術(shù)規(guī)范》給出的預(yù)測方法,操作性事故最可能發(fā)生溢油量以3分鐘泄漏量為準(zhǔn),海難性最可能發(fā)生泄漏量以主力船型單個艙室油品泄漏量為準(zhǔn),結(jié)合本碼頭的運輸船舶的主要船型、噸位和實載率,確定本碼頭最可能發(fā)生的操作性溢油量約為25 t,最可能發(fā)生事故溢油量原油360 t.

    2.2 環(huán)境敏感資源概述

    根據(jù)《防城港市海洋功能區(qū)劃》《廣西壯族自治區(qū)海洋功能區(qū)劃》對各類海洋資源的劃分[7],可得防城港區(qū)環(huán)境敏感目標(biāo)如表2

    表2 環(huán)境敏感目標(biāo)

    環(huán)境敏感指數(shù)圖與溢油事故應(yīng)急響應(yīng)息息相關(guān),是選擇溢油污染風(fēng)險評價區(qū)域的重要因素.根據(jù)《船舶污染海洋環(huán)境風(fēng)險評價技術(shù)規(guī)范(試行)》中環(huán)境資源敏感性分類表,將評價區(qū)域環(huán)境敏感度分為5檔(見圖1),其中環(huán)境敏感系數(shù)0表示環(huán)境敏感程度很低,1表示環(huán)境敏感程度低,5表示環(huán)境敏感程度中等,20表示環(huán)境敏感程度高,50表示環(huán)境敏感程度非常高.環(huán)境敏感程度非常高區(qū)域主要為紅樹林保護(hù)區(qū),環(huán)境敏感程度高的區(qū)域主要為海洋保護(hù)區(qū)和國家級的養(yǎng)殖區(qū),環(huán)境敏感程度中等區(qū)域主要為一般的風(fēng)景旅游區(qū)和潮間帶等,環(huán)境敏感程度低的區(qū)域主要為敏感度的岸線,環(huán)境敏感程度很低的區(qū)域主要為開闊的海域.

    圖1 海域環(huán)境保護(hù)目標(biāo)敏感系數(shù)及網(wǎng)格分布圖

    2.3 隨機數(shù)值模擬方法

    圖2為評價區(qū)域漲潮表層流場圖,由圖2可知,對評價碼頭及其周邊評價區(qū)域自西向東,自南向北劃分了51×53個網(wǎng)格.確定各環(huán)境敏感資源所在網(wǎng)格,根據(jù)風(fēng)、潮流、溢油泄漏數(shù)量等不同條件下,依據(jù)1.3方法進(jìn)行評價區(qū)域內(nèi)的溢油模擬.

    2.3.1 隨機模擬實驗參數(shù)選擇

    通過查詢國內(nèi)外相關(guān)研究可知,對于船舶溢油污染的影響為流場、風(fēng)場、時間、地點、數(shù)量的集合[8-9],為此,在隨機模擬參數(shù)的選取可按如下函數(shù)表示.

    通過美國地球物理數(shù)據(jù)中心(NGDC)提供的高精度海岸線邊界數(shù)據(jù),基于1.1潮流模型,采用曲線正交網(wǎng)格剖分的方法模擬評價區(qū)域范圍內(nèi)的潮流情況,見圖2~3.

    圖2 評價區(qū)域漲潮表層流場圖

    圖3 評價區(qū)域落潮表層流場圖

    由模擬結(jié)果可見評價區(qū)域內(nèi)大潮時落潮流速大于漲潮流速,防城港灣外海域漲潮以偏NE向為主,落潮以偏SW向為主,外海潮流流速比內(nèi)灣大,灣頸處達(dá)最大.模擬結(jié)果與2013年11月大潮期觀測結(jié)果吻合較好.

    圖4為防城港市的風(fēng)玫瑰圖,由圖4可知,全年常風(fēng)向為NNE,頻率為30.5%,次常風(fēng)向為SSW,其頻率為8.4%;強風(fēng)向為E,頻率為4.9%,其最大風(fēng)速為36 m/s,次強風(fēng)向為NNE,其最大風(fēng)速為27 m/s.多年平均風(fēng)速約為5 m/s.

    圖4 防城港風(fēng)玫瑰圖

    結(jié)合時間、地點等影響因素,給出如表3所示隨機模擬參數(shù).

    表3 隨機統(tǒng)計模擬計算參數(shù)表

    2.3.2 隨機模擬個例分析

    隨機選取夏季SW風(fēng)向落潮,風(fēng)速2.9 m/s,原油15 t,等相關(guān)條件進(jìn)行模擬,模擬結(jié)果見圖5.

    圖5 溢油軌跡

    2.3.3 溢油風(fēng)險評價

    根據(jù)2.3.2模擬方法進(jìn)行隨機條件下300次的隨機模擬實驗,對結(jié)果進(jìn)行統(tǒng)計,得出水面受到溢油污染的概率及最短時間分布,見圖6~7.

    由圖可見,事故發(fā)生后,72 h內(nèi)可能污染的面積范圍較大,其中污染概率較大的為本工程岸線所在水域,概率超過70%以上.溢油對環(huán)境敏感資源影響的概率及時間具體見表4.

    圖6 水面溢油污染概率分布圖

    圖7 水面受污染最短時間分布圖

    環(huán)境敏感資源溢油污染概率/%溢油污染最短時間/h工程所在岸線902東灣海洋保護(hù)區(qū)307江山半島東岸旅游休閑娛樂區(qū)208江山半島南部農(nóng)漁業(yè)區(qū)209企沙半島南部農(nóng)漁業(yè)區(qū)1020東灣紅樹林528

    2.3.4 整體風(fēng)險評價

    風(fēng)險為概率與風(fēng)險后果的乘積:

    風(fēng)險R=概率P×后果C

    其風(fēng)險概率由溢油污染概率可知,而風(fēng)險后果除與遭受溢油污染的最短時間有關(guān)外,敏感資源自身的敏感系數(shù)也起著相當(dāng)重要的作用.因此我們可定義評價碼頭的風(fēng)險為

    R=Pn/T

    式中:R為風(fēng)險;P為溢油影響的概率;n為敏感系數(shù);T為溢油影響的時間.

    得出各敏感區(qū)域的溢油風(fēng)險,見表5.

    通過表5所計算出風(fēng)險大小,確定該工程所在海域的高風(fēng)險區(qū)域為工程所在岸線、東灣海洋保護(hù)區(qū)、江山半島東岸旅游休閑娛樂區(qū)、江山半島南部農(nóng)漁業(yè)區(qū).

    表5 敏感區(qū)域溢油風(fēng)險

    3 結(jié) 論

    1) 溢油污染風(fēng)險受到實時海況下的潮流、風(fēng)等因素的影響.利用潮流模型和預(yù)測模型對漂移、分散、擴展等一系列過程進(jìn)行模擬,分析溢油泄漏后的運行軌跡.由于海洋環(huán)境變化性,為提高模擬系統(tǒng)的精確性,引入隨機模擬理論,在不同條件下對模擬事故發(fā)生地點進(jìn)行300次的隨機模擬實驗,分析水面遭受溢油污染的概率和溢油污染的最短時間,很好的反應(yīng)出評價區(qū)域里的敏感資源的風(fēng)險情況

    2) 溢油風(fēng)險研究雖已十分成熟,但因其受特定環(huán)境(特定風(fēng)速、流場等)因素較大,不具備普遍的適用性和預(yù)測性.隨機模擬在評價過程中只考慮所有序列的分布情況,其溢油影響預(yù)測可借鑒程度高,為制定港口溢油污染對策及建立溢油應(yīng)急響應(yīng)機制提供有力的支持.

    [1]李穎,蘭國新,劉丙新,等.基于遙感和GIS技術(shù)的墨西哥灣溢油動態(tài)分析[J].海洋環(huán)境科學(xué),2012(1):79-82.

    [2]MOHAMMAD T T. Experimental investigation of oil leakage from damaged ships due to collision and grounding[J]. Ocean Engineering,2011,38(17):1894-1907.

    [3]BARDOSSY A,PEGRAM G S.Copula based multisite model for daily precipitation simulation[J]. Hydrologic Earth System Science,2009(1):55-58.

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    [5]應(yīng)超.二維潮流數(shù)學(xué)模型建設(shè)及其可視化研究[D].天津:天津大學(xué),2012.

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    [9]SEBASTIAO P, GUEDES S C. Uncertainty in predictions of oil spill trajectories in open sea[J]. Ocean Engineering,2007,34(3):576-584.

    Study on the Risk Assessment of Oil Spill Based on Stochastic Numerical Simulation for the Pollution Risk of Sensitive Resources

    DENG Jian1,2,3)SUN Hao1)XIE Cheng1)

    (Schoolofnavigation,WuhanUniversityofTechnology,Wuhan430063,China)1)(HubeiInlandShippingTechnologyKeyLaboratory,Wuhan430063,China)2)(TheMinistryoftransportandshippingoftheYangtseRiverTechnologyIndustryResearchandDevelopmentCenter,Wuhan430000,China)3)

    Aiming at the serious damage of the coastal economic system and marine ecological environment caused by the oil spill accidents of ships and taking the 80 000-ton chemical port in Fang Cheng-gang as an example, two risk factors including the probability of oil spill pollution in the port area and the shortest time of oil spill pollution are analyzed on the condition that the related factors of the running track of oil spill are affected by the changed flow and wind. Meanwhile, the analysis is based on the model of tidal current diffusion and drift, and the stochastic simulation method is used. Thereby, the risk of environmental sensitive resources after the oil spill accidents can be evaluated and determined.

    safety engineering; stochastic simulation; oil spill risk; risk assessment

    2016-10-25

    U698.7

    10.3963/j.issn.2095-3844.2017.01.007

    鄧健(1977—):男,博士,副教授,主要研究領(lǐng)域為水上交通安全與防污染

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