Deteksjon av akutt forurensning uavhengig av sikt, lys og værforhold

Aktivitetsforskriften, som gjelder for petroleumsvirksomhet til havs, stiller krav til at en operatør skal etablere fjernmålingssystem for å sikre at akutt forurensning raskt blir oppdaget og kartlagt. I denne sammenheng skal "fjernmålingssystem" tolkes som et system som uavhengig av sikt, lys og værforhold kan oppdage og kartlegge et oljeutslipp. Et sensorsystems operative værvindu bestemmer når det evner å detektere oljeutslipp. Det finnes, per dags dato, ingen sensorsystemer med et operativt værvindu som er uavhengig av sikt, lys og værforhold, derfor må et sensorsystem alltid kombineres med manuelle prosedyrer for å dekke de periodene et sensorsystem ikke evner å detektere oljeutslipp. Dessverre er det også slik at sensorsystemer kan indikere at det pågår et oljeutslipp når det i realiteten ikke gjør det. Dette omtales typisk som falske alarmer og medfører ressurskrevende oppfølgende undersøkelser som kan involvere en kombinasjon av fly, skip, prøvetaking og kompetansekrevende evalueringer. Vårt mål er å utvikle systemer som kan detektere oljeutslipp automatisk med lavest mulig antall falske alarmer, uavhengig av sikt, lys og værforhold. I dag er det primært infrarøde kamerasystem og X-bånd radarsystem som installeres på lete-og produksjonsinnretning for oljedeteksjon. Infrarøde kamerasystemer krever kontinuerlig operatørtolkning for å detektere et oljeutslipp mens X-bånd radarsystemer inkluderer algoritmer for automatisk deteksjon. I dette prosjektet skal Miros ta i bruk et nytt LIDAR-basert sensorsystem med automatisk deteksjon og kombinere dette med et forbedret X-bånd radarsystem i et integrert sensorsystem. En ny løsning med automatisk deteksjon basert på to uavhengige måleprinsipp vil ha en betydelig lavere falsk alarmrate og større operativt værvindu sammenlignet med dagens løsninger. I praksis betyr en slik nyutvikling at operatører kan etablere fjernmålingssystem som tilfredsstiller aktivitetsforskriften med betydelig lavere ressursbehov enn dagens løsninger. I 2015 har Miros sammen med en operatør i Nordsjøen gjennomført utslippstester med et nytt radar-basert sensorsystem og samlet inn store mengder data. Disse dataene har høsten 2015 og våren 2016 blitt brukt til videreutvikling av algoritmene for radarbasert automatisk deteksjon av oljeutslipp. Radarbaserte systemer med den første versjonen av denne automatiske algoritmen, spesielt utviklet for overvåkningsscenaria, er i løpet av første halvdel 2016 blitt installert på flere innretninger. Dette vil sammen med data fra utslippstesten gi oss et verdifullt grunnlag for den videre utviklingen av både algoritmer og systemet i sin helhet. I løpet av høsten 2016 har det vært prøvedrift av det radarbaserte systemet på til sammen 3 innretninger. Vi har og vil fortsette å følge opp disse innretningene for å se på hvordan vi kan forbedre systemet ytterligere gitt operatørenes operative setting. I tillegg har vi hatt en vellykket test av systemet med bunkersolje- og dieselutslipp i innløpet til en travel havn. Det jobbes fortsatt med ytterligere forbedringer av algoritmene for den radarbaserte delen av systemet, nå rettet mot bedre filtrering av fenomener som skaper falske alarmer. Vi jobber også med å få satt det LIDAR-baserte sensorsystemet i test på en innretning i Nordsjøen i kombinasjon med radarbasert sensor.

Prosjektets overordnede mål er å utvikle et nytt fjernmålingssystem som gir tilstrekkelig informasjon til å sikre at akutt forurensning fra innretningen raskt blir oppdaget og kartlagt uavhengig av sikt, lys og værforhold, med lavest mulig antall falske a larmer. Dette skal oppnås ved å utvikle et integrert system bestående av tre sensorsystemer og et sett anbefalte operative rutiner, som skal kunne tilpasses en gitt operativ kontekst. De ulike virkemåtene av sensorene som brukes til oljedeteksjon gjør at sensor sammensetningen kanskje ikke bør være lik for alle operative forhold som representeres med oljeutvinning i Barentshavet eller ved ekvator. Luftfuktighet, luft- og vanntemperatur og historisk vindstatistikk er alle parametere som påvirker et systems evne til å detektere olje. I prosjektet skal vi dokumentere miljøparameteres effekt på ulike måleprinsipper og utarbeide et underlag som kan brukes til å velge en optimal sensorkombinasjon for et gitt sett med operative forhold. I parallell skal det gjen nomføres forskning og utvikling av en ny sensor og eksisterende teknologi skal videreutvikles med bedre deteksjonsevne. I siste fase av prosjektet skal disse delsystemene med automatisk deteksjon kombineres med et tredje system for manuell verifikasjon av automatiske genererte oljedeteksjoner. Hovedutfordringen i disse aktivitetene er knyttet til å måle små signaler i mye støy og identifisere en målestrategi som gir systemet den ytelsen man trenger for å nå det overordnede målet for et meget bredt spekter av operative forhold.