Исследования динамики ледяного покрова на Арктическом

Современные подходы и перспективные технологии в проектах освоения нефтегазовых месторождений российского шельфа
79
УДК 528.854
Л.Ю. Кожина, В.А. Черкасов, Ю.Б. Баранов, Д.М. Филатов
Исследования динамики ледяного покрова
на Арктическом шельфе методами
космического радиолокационного зондирования
с целью обеспечения промышленной безопасности
добычи и транспорта углеводородов
В настоящее время в РФ значительная часть запасов и ресурсов углеводородов сосредоточена на арктических прибрежных и шельфовых территориях. Здесь помимо традиционных сложностей, связанных с освоением месторождений, существует особая
проблема, обусловленная замерзанием акваторий. В России исследования, направленные на изучение формирования и динамики ледяного покрова на шельфе, были
обусловлены в основном интересами судоходства и метеорологии. Поэтому перед газовой отраслью встает вопрос изучения динамики и свойств ледяного покрова на замерзающих шельфовых акваториях с целью обеспечения промышленной безопасности строительства и эксплуатации месторождений углеводородов и трубопроводного транспорта.
Традиционно изучение льдов велось с помощью полевых натурных наблюдений
и авиасъемки. В последние десятилетия в этих целях активно используются метеорологические космические спутники. Однако в первом случае исследователи получают
детальную информацию о ледовой поверхности, но по малой площади, а во втором –
по значительным площадям (до нескольких сотен квадратных километров), но при
низкой детальности. К тому же, так как исследуемые площади расположены в высоких широтах, оптическая съемка возможна не круглый год, и на ее производительность и качество оказывают сильное влияние погодные (частая облачность) и климатические (маленькие углы стояния солнца) условия.
С 1990-х гг. коммерчески доступными стали радиолокационные космические изображения. Снимок охватывает значительные площади (сотни квадратных километров) при хорошей детальности (размер пикселя – от десятков до нескольких метров).
Преимуществом данной технологии является независимость от времени суток, сезона и погодных условий. Имеющаяся в настоящее время на орбите группировка радиолокационных спутников позволяет вести оперативный мониторинг ледовых условий
шельфовых акваторий, расположенных в высоких широтах.
Для классификации ледовых условий и оценки их динамики необходимо проанализировать значительное количество снимков за разные даты, охватывающие все стадии жизненного цикла ледяного покрова. Авторы располагали радиолокационными
изображениями акваторий Байдарацкой и Обской губ, полученными при сотрудничестве с ИТЦ СканЭкс со спутников Radarsat-2 (Канада) и ENVISAT (ЕС) в различные
месяцы 2010–2012 гг. Снимки охватывают два периода наблюдений: первый – с начала ледостава в 2010 г. до практически полного освобождения акватории ото льда в
2011 г., второй – с начала ледостава 2011 г. до практически полного освобождения акватории ото льда в 2012 г.
Радиолокационные космические изображения состоят из двух частей – фазовой
и амплитудной, каждая из которых позволяет решать свои специфические задачи.
На основе дифференциальной интерферометрической обработки фазовой составляющей получают данные о возможных смещениях поверхности, а обработка амплитудной части позволяет дифференцировать льды по степени их деформированности.
№ 3 (14) / 2013
Ключевые слова:
данные
дистанционного
зондирования,
Байдарацкая
и Обская губы,
подводный переход
магистрального
газопровода,
динамика
ледяного покрова,
космические
радиолокационные
данные,
деформированность ледяного
покрова,
классификация
амплитудной части
радиолокационных
снимков.
Keywords:
remote-sensed data,
Gulf of
Baydaratskaya,
Gulf of Ob,
gas-main-pipeline
submerged crossing,
dynamics of floe-ice,
cosmic radar data,
floe-ice degree of
deformation,
radar snapshots’
amplitude part
classification.
Научно-технический сборник · ВЕСТИ ГАЗОВОЙ НАУКИ
80
Дифференциальная интерферометрия – это
метод измерений, использующий эффект интерференции электромагнитных волн. Основная идея метода заключается в формировании
интерферограммы, которая представляет собой
результат перемножения пары радарных изображений местности, полученных идентичными съемочными SAR-системами из близко расположенных точек орбиты. При этом разность
значений фазовых циклов в пределах каждого
пикселя на интерферограмме – это величина
относительного изменения расстояния между
отражателем (зондируемая поверхность) и антенной радара SAR (рис. 1). Из интерферометрической фазы могут быть получены цифровая модель местности (ЦММ) и информация о
деформациях поверхности.
По результатам анализа интерферометрических пар снимков с 14.02.2012 г. по
02.04.2012 г. припайной части вдоль ямальского берега (в районе подводного перехода газопровода) были выделены накопленные смещения ледяного покрова, составляющие порядка
1,5–2 м (рис. 2). По остальным временн м интервалам сильные изменения отражающей поверхности льда позволили определить точные
значения смещений. Также этот фактор позволил определить временн е и пространственные границы максимально стабильных частей припая. Так, зарегистрированная по данным интерферометрии ширина самой стабильной части припая варьируется в пределах от 4
до 18 км, что меньше ширины припая, выделяемого по данным дешифрирования амплитудной части снимка, до 25 км.
Со стороны уральского берега в районе перехода газопровода стабильные области припайных льдов зарегистрированы в районе
заливов с прикрывающими их вдольбереговыми косами (рис. 3), а изменения в этих областях
за период наблюдений не превышают значений
1,5 м по горизонтали.
Использованный метод позволил определить зоны с активными трещинами и изменениями морфологии крупных грядовых торосистых форм в пределах припайных льдов. Такие
зоны выделяются на интерферограммах резким
переходом чередования цветов (сгущений циклов) (см. рис. 2 и 3). На картах изменчивости
такие зоны представлены линейными элементами темного цвета (зоны с крайне сильными
изменениями), разделяющими более светлые
области (зоны с небольшими изменениями).
В рамках исследования методом дифференциальной интерферометрии совместно с
компанией – оператором спутниковой группировки COSMO-SkyMed – E-GEOS (Италия) и
компанией «Совзонд» в апреле 2012 г. был выполнен расчет скоростей дрейфующего льда
района Байдарацкой губы при помощи алгоритма Amplitude Tracking, являющегося вариацией дифференциальной интерферометрии и
позволяющего отслеживать большие значения
деформаций с точностью до сотен метров.
В результате проведенного анализа дрейфа ледовых полей были зафиксированы высокие скорости перемещения льда (от 0,5 до
1,5 км/ч) с основным направлением движения
в сторону выхода из Байдарацкой губы (рис. 4).
Столь большие скорости перемещений ледовых полей, осложненных крупными торосами и стамухами, в условиях небольших глубин акватории Байдарацкой губы (до 20–25 м)
способствуют усилению эффекта ледовой экзарации в районе существующего газопровода
Бованенково – Ухта.
Зондируемая поверхность
12
Рис. 1. Геометрия формирования интерферометрической пары
между радиолокационными снимками: 1, 2 – фазовые циклы
№ 3 (14) / 2013
Современные подходы и перспективные технологии в проектах освоения нефтегазовых месторождений российского шельфа
ɬɪɚɫɫɚ ɝɚɡɨɩɪɨɜɨɞɚ Ȼɨɜɚɧɟɧɤɨɜɨ – ɍɯɬɚ
ɛɟɪɟɝɨɜɚɹ ɥɢɧɢɹ
Рис. 2. Карта изменчивости (основное изображение) с фрагментами итоговой
интерферограммы (врезки) по парам снимков 14.02–09.03.2012 г. и 14.02–02.04.2012 г.:
светлый тон – минимальные изменения, темный – максимальные.
Район ямальского берега Байдарацкой губы
№ 3 (14) / 2013
81
Научно-технический сборник · ВЕСТИ ГАЗОВОЙ НАУКИ
82
ɬɪɚɫɫɚ ɝɚɡɨɩɪɨɜɨɞɚ Ȼɨɜɚɧɟɧɤɨɜɨ – ɍɯɬɚ
ɛɟɪɟɝɨɜɚɹ ɥɢɧɢɹ
Рис. 3. Карта изменчивости (основное изображение) с фрагментами итоговой
интерферограммы (врезки) по парам снимков 14.02–09.03.2012 г. и 14.02–02.04.2012 г.:
светлый тон – минимальные изменения, темный – максимальные.
Район уральского берега Байдарацкой губы
№ 3 (14) / 2013
Современные подходы и перспективные технологии в проектах освоения нефтегазовых месторождений российского шельфа
Скорость перемещения льда, м/с:
0,03–0,13
0,23–0,31
0,14–0,22
0,32–0,40
Рис. 4. Измеренное поле направлений и скоростей дрейфа льда между радиолокационными
парами со спутника CosmoSkyMed 24.04.2012 г. Время съемки – 00:34–01:23
В результате исследования получена информация о строении и активности припайной зоны, что необходимо учитывать при проектировании добычной и транспортной инфраструктуры, а также мониторинге уже имеющихся объектов. Так, припайные льды в районе
Харасавэйского месторождения планируется
использовать для проведения погрузочных/разгрузочных работ с судов, а также доставки грузов по льду. В этом случае выявление стабильных участков льдов является одной из важнейших задач обеспечения безопасности.
Использование амплитудной части радарных снимков позволяет решить две задачи – дешифрирование трещин в ледяном массиве и
определение типов льда.
На первом этапе обработки радиолокационных данных были проведены радиометрическая коррекция и геокодирование, а также разделение их на фазовую и амплитудную составляющие. Амплитудная часть выводилась в значениях децибел с калибровкой, что позволило
№ 3 (14) / 2013
оперировать не нормированными на 8 бит (256
цветов), а истинными значениями мощности
отраженного сигнала (16 бит).
Вторым этапом стала фильтрация, необходимая для устранения свойственной радарным
данным излишней зашумленности.
Для минимизации ошибок в работе использовались «вырезанные» на площадь акватории
изображения. По подготовленным таким образом снимкам была проведена классификация
ледяных поверхностей.
В результате анализа радиолокационных
изображений, полученных с достаточной регулярностью в разные моменты нескольких
циклов наблюдения, было определено, что в
пределах акваторий можно по яркости изображения выделить шесть классов ледяных поверхностей. Необходимо отметить, что при
использовании для дешифрирования радиолокационных материалов однозначные выводы можно делать только о типе отражающей
поверхности (степени ее шероховатости) и
83
Научно-технический сборник · ВЕСТИ ГАЗОВОЙ НАУКИ
84
с большой долей вероятности – о степени ее
увлажненности.
К сожалению, в настоящее время не полностью отработаны технологии, позволяющие по
радиолокационным снимкам получить информацию о толщине льда, что, несомненно, дало
бы большую детализацию выделяемых типов
льда. Существующие разработки по этой проблеме используют алгоритмы классификации
льдов, основанные на обработке космических
снимков низкого разрешения (150 м и хуже) [1].
Исследования проводились по акваториям,
которые летом практически всегда освобождаются ото льда, поэтому на них не развиты многолетние льды, что облегчило классификацию.
Ниже приведены выявленные классы ледяных
поверхностей, в скобках даны соответствующие им типы льда с учетом [2]:
• гладкая (открытая вода; ровный лед);
• сильно сглаженная (замерзшие разводья);
• сглаженная (наслоенный лед);
• слабо деформированная (сильно сглаженные гряды торосов);
• деформированная (сглаженные гряды
торосов);
• сильно деформированная (торосы, гряды и поля торосов, стамухи).
Было опробовано несколько алгоритмов
классификации изображений. Наилучшие результаты получены по методу интервалов, равных стандартному отклонению.
Радиолокационные данные сняты в разные
сезоны: начало становления ледяного покрова
(осенние месяцы), хорошо сформировавшийся
ледяной покров (зимние месяцы и март), подтаивание и разрушение ледяного покрова (весна, июнь, июль). Естественно, что в различные периоды своего жизненного цикла ледяной покров выглядит по-разному. Если в начале ледового сезона или в его середине торосистые льды имеют острые ребра и дают яркие
отражения радиолокационного сигнала, то весной при таянии острые ребра и углы сглаживаются и торосистые образования отражают сигнал не столь сильно. Весной весь ледяной массив начинает подтаивать, лед становится более
влажным, в результате чего отражения любого типа льда становятся менее интенсивными.
Однако торосистые льды всегда будут давать
самое яркое отражение на радиолокационных
данных, а гладкий лед – самое темное. Поэтому
выбранную классификацию можно применять
для снимков начала и конца сезона.
Особое внимание было уделено снимкам,
где на акватории есть и лед, и открытая вода
(конец весны, лето, начало осени), потому что
открытая спокойная вода и гладкий лед при автоматической классификации попадают в один
и тот же класс, так как имеют черный тон.
Классификация по таким снимкам уточнялась
вручную, на основании анализа специальных
мультиспектральных композитов спектрорадиометра MODIS, где по цвету можно четко различить лед (красный) и воду (черная), и по картам, построенным в рамках проекта «Единая
государственная система информации об обстановке в мировом океане» (ЕСИМО) и свободно распространяемым на его сайте.
В результате такой обработки изображений
были получены серии карт классов ледяных поверхностей на участки Байдарацкой и Обской
губ за два сезона наблюдений. На рис. 5 и 6
приведены карты типов ледяных поверхностей
второго сезона наблюдений по обоим участкам. Так как все данные обрабатывались в геоинформационной системе и имеют пространственную привязку, площади акваторий, занятых тем или иным классом, можно посчитать,
что и было сделано. На сновании этих расчетов произведен анализ временнóй динамики занимаемых тем или иным классом территорий.
На рис. 7 приведена диаграмма изменения площади ледяных поверхностей в период второго
сезона наблюдений на Байдарацком участке.
Анализ изменчивости типов ледяного покрова на акватории Байдарацкого участка показывает высокую динамику ледяного массива во времени. Существует тренд уменьшения площадей деформированных льдов (в начале сезона льды этой группы занимали более
75 % акватории) и обратный тренд увеличения
площадей группы гладких поверхностей льда
(рис. 8). Таким образом, можно выявить временн е промежутки, в которые лед максимально деформирован, и наоборот, время, когда лед
максимально «спокоен».
Полученные карты классов ледяных поверхностей имеют пространственную и временную привязку (время съемки радарного кадра, лежащего в основе классификации, известно с точностью до секунды), поэтому можно осуществить вероятностное математическое
моделирование (прогноз) пространственного положения классов ледяных поверхностей
на выбранный момент времени. Имея вероятностную модель положения классов ледяных
№ 3 (14) / 2013
85
Современные подходы и перспективные технологии в проектах освоения нефтегазовых месторождений российского шельфа
21.01.12
01.01.12
п-ов Ямал
13.02.12
п-ов Ямал
14.02.12
п-ов Ямал
п-ов Ямал
09.03.12
26.04.12
п-ов Ямал
п-ов Ямал
20.05.12
13.06.12
п-ов Ямал
п-ов Ямал
трубопровод
Тип ледяной поверхности:
гладкая
сглаженная
деформированная
сильно сглаженная
слабо деформированная
сильно деформированная
Рис. 5. Классы ледяных поверхностей в пределах акватории Байдарацкого участка
в период второго сезона наблюдений
№ 3 (14) / 2013
гладкая
п-ов Ямал
п-ов Ямал
сглаженная
Тазовский п-ов
23.04.12
Тазовский п-ов
10.02.12
Тазовский п-ов
16.05.12
Тазовский п-ов
слабо деформированная
п-ов Ямал
п-ов Ямал
11.02.12
Тазовский п-ов
09.06.12
Тазовский п-ов
деформированная
п-ов Ямал
п-ов Ямал
29.03.12
Тазовский п-ов
10.06.12
Тазовский п-ов
30.03.12
сильно деформированная
п-ов Ямал
п-ов Ямал
Рис. 6. Классы ледяных поверхностей в пределах акватории Обского участка в период второго сезона наблюдений
сильно сглаженная
Тазовский п-ов
22.04.12
Тазовский п-ов
Тип ледяной поверхности:
п-ов Ямал
п-ов Ямал
02.01.12
86
Научно-технический сборник · ВЕСТИ ГАЗОВОЙ НАУКИ
№ 3 (14) / 2013
87
Современные подходы и перспективные технологии в проектах освоения нефтегазовых месторождений российского шельфа
3500
3000
2000
1500
1000
01.01.12
ɉɥɨɳɚɞɶ , ɤɦ2
2500
500
01.02.12
0
01.03.12
01.04.12
01.05.12
01.06.12
Ɍɢɩ ɥɟɞɹɧɨɣ ɩɨɜɟɪɯɧɨɫɬɢ
ɫɢɥɶɧɨ ɞɟɮɨɪɦɢɪɨɜɚɧɧɚɹ
ɫɝɥɚɠɟɧɧɚɹ
ɞɟɮɨɪɦɢɪɨɜɚɧɧɚɹ
ɫɢɥɶɧɨ ɫɝɥɚɠɟɧɧɚɹ
ɫɥɚɛɨ ɞɟɮɨɪɦɢɪɨɜɚɧɧɚɹ
ɝɥɚɞɤɚɹ
Рис. 7. Динамика площадей ледяных поверхностей на Байдарацком участке
в период второго сезона наблюдений
100
90
80
ɉɥɨɳɚɞɶ
70
60
50
40
30
20
10
0
01.01.12
01.02.12
01.03.12
Ɍɢɩɥɟɞɹɧɨɣɩɨɜɟɪɯɧɨɫɬɢ
01.04.12
ɞɟɮɨɪɦɢɪɨɜɚɧɧɚɹ
01.05.12
01.06.12
ɝɥɚɞɤɚɹ
Рис. 8. Тренды временной изменчивости площадей, занимаемых деформированными
и гладкими льдами на Байдарацком участке в период второго сезона наблюдений
поверхностей на равномерно распределенные
даты, можно смоделировать встречаемость тех
или иных типов ледяных поверхностей на акватории за весь сезон, что позволит выявить
участки акваторий, где деформированные льды
распространены больше и дольше всего.
Входными данными для такого вероятностного моделирования ледовой обстановки явля№ 3 (14) / 2013
ются наборы космических снимков, отдельно
по каждому из сезонов и по каждому из участков. Для каждого космического снимка имеются дата и время съемки в календарном формате день-месяц/час-минута. По этим данным вычисляется сквозная дата, причем за ноль можно
взять некоторую произвольную дату, например
соответствующую первому дню съемки.
Научно-технический сборник · ВЕСТИ ГАЗОВОЙ НАУКИ
88
Для полученных сквозных дат определяется среднее расстояние между датами – ∆, и на
временнóй оси с шагом ∆ равномерно откладываются точки ti. Равномерное разбиение позволяет определить состояние ледовой обстановки в моменты времени ti, интерполируя между
данными, соответствующими исходным (неравномерно распределенным) моментам времени. Для интерполяции в точке ti используются два космических снимка, соответствующих
моментам времени до и после ti.
Результатом интерполяции является число p, принимающее значения от 0 до 1.
Физический смысл параметра p – вероятность
того, что в момент времени ti в интересующей нас точке пространства будет наличество-
вать лед. Таким образом, двухмерная функция
p(x, y) – это, по сути, карта распределения вероятности наличия льда в области D в момент
времени ti.
С помощью вышеизложенного метода по
имеющимся снимкам были рассчитаны коэффициенты для формирования равномерных
расчетных данных, которые легли в основу моделирования встречаемости разных классов ледовых поверхностей на изучаемых акваториях
в два сезона. Наиболее опасными представляются классы, входящие в группу деформированных поверхностей. Так, на рис. 9 показана
встречаемость всех классов деформированных
ледяных поверхностей акватории Байдарацкого
участка во время второго сезона.
трубопровод
Встречаемость деформированных ледяных поверхностей, %:
0–40
40–60
60–100
Рис. 9. Встречаемость деформированных ледяных поверхностей на Байдарацком участке
в период второго сезона наблюдений
№ 3 (14) / 2013
Современные подходы и перспективные технологии в проектах освоения нефтегазовых месторождений российского шельфа
Анализ распределения деформированных
ледяных поверхностей в пространстве и частоты их встречаемости по отношению к трубопроводу Бованенково – Ухта показывает, что
юго-восточная часть подводного трубопровода
(ближняя к Уральскому берегу) имеет более неблагоприятные ледовые условия, чем остальная. Большая площадь и частота встречаемости
в этом районе в течение сезона наблюдений деформированных льдов свидетельствуют о высокой вероятности образования в этой зоне стамух и торосов, что может представлять опасность для эксплуатации трубопровода.
Вдоль ямальского берега деформированные
участки имеют выраженную линейную структуру. Скорее всего, это границы этапов формирования припая. Вдоль сформированного устойчивого припая при движении льдов происходит их
деформация.
На рис. 10 приведена карта встречаемости
льдов на территории Обского участка, отнесенных к деформированным классам.
В отличие от Байдарацкого участка, где деформированные льды располагались по всей акватории, за исключением относительно небольших областей припая, на акватории Обского
участка – другая картина. Деформированные
льды располагаются вдоль береговых линий
Обской губы, оставляя в центральной части
«коридор», занятый преимущественно гладкими льдами.
По базовому и альтернативному вариантам
обустройства Северо-Каменномысского газового месторождения [3] предполагается строительство буровых платформ, подводного добычного комплекса и подводных газопроводов. Как видно, все эти объекты находятся в
акваториях с высокой и очень высокой (более
60 %) встречаемостью деформированных ледяных поверхностей (см. рис. 10). Это указывает
на то, что проектируемые объекты инфраструктуры будут подвергаться сильному и долговременному (в течение всего ледового сезона) воздействию в разной степени деформированных
льдов, в том числе торосов.
Необходимо отметить, что достоверность
результатов математического моделирования
напрямую зависит от количества и периодичности радарных съемок. По причине большего
количества данных на Обском участке во втором сезоне полученная модель встречаемости
деформированных ледовых поверхностей лучше отражает происходящие ледовые процес№ 3 (14) / 2013
сы, чем полученная по меньшему количеству
снимков модель Байдарацкого участка, которая даже в этом случае позволяет выявлять и
учитывать тенденции распространения различных типов деформированных ледяных поверхностей.
Предлагаемая технология обработки и анализа различных составляющих радиолокационных данных позволяет получать карты максимальных проявлений опасных ледовых условий и с их помощью решать ряд задач.
Задача 1. Локализация мест максимальной
ледовой опасности, связанной с формированием и движением деформированных льдов в течение ледового сезона. Эта задача решается путем специализированных классификаций амплитудных радарных данных. Результатом такой обработки является определение участков
акваторий, подверженных опасному воздействию деформированных льдов.
Одна из подзадач, связанная с выделением отдельных крупных трещин и/или гряд торосов, в настоящее время реализована как экспертное дешифрирование амплитудных изображений. Было выявлено, что ледяной массив
в зимние месяцы имеет высокую сплоченность
и, несмотря на это, в нем наблюдаются интенсивные сложные движения, скорость которых,
по имеющимся данным, даже для Обской губы
в период стабильного состояния ледяного покрова достигает 12 м/сут.
Локализация мест максимальной ледовой опасности позволяет при помощи многолучевых эхолотов проводить работы по водолазным обследованиям состояния подводного
трубопровода не по всей трассе, а по нескольким участкам, выявленным по результатам радиолокационного анализа. При этом выявленные участки имеют различную степень важности (опасности). Все это позволит не только более эффективно планировать полевые обследования, но и в разы сократить их объемы.
Задача 2. Выявление участков максимальных ледовых опасностей по результатам многолетнего мониторинга. В результате определения таких участков можно осуществлять среднесрочное планирование работ по ремонту обваловки трубопровода, обоснованно принимать решения об изменении состава грунта, которым производится ремонт, и прочее. Крайне
важными результаты такого многолетнего мониторинга будут для принятия управленческих решений по проектированию и моделям
89
Научно-технический сборник · ВЕСТИ ГАЗОВОЙ НАУКИ
90
Встречаемость
деформированных
ледяных поверхностей, %:
0–40
40–60
60–100
ПДК (ЛБК), ЛСП, УКПГ по базовому варианту 1К обустройства СевероКаменномысского газового месторождения, строительство УКПГ на мысе
Парусный. Подвариант 1К-1 [3]
ПДК (ЛБК), ЛСП, УКПГ по альтернативному варианту 2К обустройства
Северо-Каменномысского газового месторождения, строительство УКПГ на
мысе Круглый. Подвариант 2К-1 [3]
газопроводы, подвариант 1К-1 [3]
газопроводы, подвариант 2К-1 [3]
береговая линия
Рис. 10. Встречаемость деформированных ледяных поверхностей на Обском участке
в период второго сезона наблюдений
№ 3 (14) / 2013
Современные подходы и перспективные технологии в проектах освоения нефтегазовых месторождений российского шельфа
эксплуатации буровых платформ, подводных
добычных комплексов и проектируемых подводных трубопроводов в Обской губе. Знание
площадей, где ежегодная встречаемость деформированных льдов высока, позволит с меньшими усилиями (например, незначительное пространственное смещение буровой платформы
или большее заглубление подводного трубопровода) существенно уменьшить затраты на
обследование и ремонты, тем самым увеличить
промышленную и экологическую безопасность
промысла в регионе.
Задача 3. Картирование припая и выявление в нем неоднородностей, которые с высокой
вероятностью представлены торосистыми образованиями, стамухами и другими потенциально опасными ледяными формами.
Определение интерферометрических свойств
припайных льдов, а именно рельефа ледовой
поверхности и зон его изменений, также позволяет выделить безопасные и опасные (с точки
зрения ледового воздействия) участки, что, как
и при решении второй задачи, позволит существенно сократить площади полевых обследований и сфокусировать основные ресурсы исследований на критических участках, а при
многолетнем мониторинге – сократить затраты
на планирование крупных ремонтов.
Таким образом, применение инновационных технологий дистанционного мониторинга и анализа ледовых условий позволяет решать важнейшие задачи промышленной безопасности с существенно меньшими затратами
и большой достоверностью.
Список литературы
1.
Смирнов В.Г. Спутниковый мониторинг
морских льдов / В.Г. Смирнов, А.В. Бушуев,
И.А. Бычкова и др. // Проблемы Арктики и
Антарктики. – 2010. – №2 (85). – С. 62–76.
2.
Бушуев А.В. Атлас ледовых образований /
А.В. Бушуев, Н.А. Волков, В.С. Лощилов. –
Л.: Гидрометеоиздат, 1974.
№ 3 (14) / 2013
3.
Цыбульский П.Г. О развитии методологии
проектирования разработки морских
месторождений нефти и газа / П.Г. Цыбульский,
Д.В. Люгай, М.Н. Мансуров и др. // Освоение
ресурсов нефти и газа российского шельфа:
Арктика и Дальний Восток: сборник
докладов IV Международной конференции
(ROOGD-2012). – М.: Газпром ВНИИГАЗ,
2013. – С. 8–18.
91