经济的快速发展促使我国能源需求日益增长。2014年我国正式超越美国,成为世界第一大能源生产与消费国。庞大的能源需求加速了我国海上石油运输业和开采业的发展,也加剧了海上溢油事故的风险。一次严重的溢油事故会给海洋环境造成不可估量的破坏,给社会经济发展带来巨大损失。

海上溢油事故多为突发性。事故发生后,油污在海表面风、海流、海浪等海洋环境动力要素的共同作用下漂移扩散,伴随着风化,污染面积不断扩大。如何及时有效地获取溢油行为与归宿变化信息,对溢油应急响应具有决定性意义。因此,开展溢油行为与归宿预测关键技术研究,研发溢油预测数值模型和业务化系统,是包括我国在内的世界各沿海国家海上溢油应急工作的重要任务,能够有效提升溢油应急的反应能力,为海洋环境安全保障提供技术支撑。

鉴于此,本文从溢油行为与归宿特征入手,阐述针对这些特征已有的数值预测技术,归纳总结海上溢油行为与归宿数值预测研究进展,为未来海上溢油应急响应工作提供理论依据。

1   溢油的行为与归宿及预测技术

1.1   溢油物理扩展模型

目前众多针对溢油物理扩展的预测研究中,核心问题仍是油膜的扩展范围与厚度变化。Blokker^[1]从质量守恒的角度出发,建立了自由面上油膜扩展的数学模型:

式中:D₀为初始时刻油膜直径;d_w、d_o分别为水和油的比重;K_r为Blokker常数;V为溢油的总体积;t为时间。虽然该模型可以表达油的扩展情况,但是只考虑了重力和溢油体积的影响,忽略了表面张力和粘性力的作用。Okubo^[2]等基于大量现场观测资料的分析,认为油膜质量的近似正态分布为扩展作用导致,且油膜的直径与质量均方差成正比,在各项同性的条件下,油膜周边界限仍然保持圆形,面积可通过直径度量。但是该模型也存在显著缺陷,在于油膜直径的变化仅与时间有关。

针对以上模型的缺陷,Fay^[3]提出了一套较为合理的油膜扩展理论,该理论目前仍然被一些国际主流溢油预测模型系统所采用。该理论综合考虑了重力、表面张力、惯性力以及粘性力的作用,将油膜扩展的过程根据各种力在不同阶段所起的作用划分为三个阶段,即:重力和惯性力作用阶段、重力和粘性力作用阶段以及表面张力和粘性力作用阶段。需要指出的是,该理论成立的前提是平静海面上溢油在扩展过程中性质不变并在垂向处于受力平衡状态。

根据Fay理论,数学模型分别建立在三个阶段:

式中:D为油膜直径;ρ_w为海水密度;ρ₀为油的密度;β=1－ρ₀/ρ_w;g为重力加速度;V为溢油体积;v_w为水的运动粘滞系数;t为时间;δ为净表面张力系数,即水与空气间、油与空气间以及油与水间的表面张力系数;K₁、K₂、K₃分别为各扩展阶段的实验室经验系数。上述各阶段的分界时间根据相邻两个阶段扩展直径相等的条件来确定。当δ=0,扩展过程结束,油膜直径保持不变,此时的油膜表面积A_f可由经验公式得出,如下:

Fay三阶段数学模型提出后,众多学者对其进行了优化和改进,研发出新的模型。iu 和eendertes^[4]对Fay三阶段模型进行整合,得到如下模型:

式中:D为油膜直径;ρ_w为海水密度;ρ₀为油的密度,β=1－ρ₀/ρ_w;g为重力加速度;V为溢油体积;v_w为水的运动粘滞系数;t为时间;δ为净表面张力系数。Mackay^[5-6]在Fay三阶段模型第二阶段表达式中针对海面风的强迫进行了参数化修正,首次针对厚油膜和薄油膜分别建立了扩展模型,使得模拟结果与前人的相比更加合理,但其缺陷在于并未考虑风和流对于油膜的共同影响。ehr et al^[7]则针对Mackay^[5-6]的参数化方案对Fay三阶段模型进行了全面参数化修正,考虑了海面风场、流场对油膜非对称性扩展的共同影响,得出了一个重要结论,即油膜在海面实际是以椭圆而非圆形的形式扩展,且长轴的方向与风向保持一致。该参数化模型由于改进合理,模拟结果与实际较为接近,目前在各溢油预测模型系统中得到广泛应用。

1.2   溢油漂移与扩散模型

目前,溢油漂移与扩散模型存在两种类型:一种是早起基于欧拉-拉格朗日漂移理论建立的溢油轨迹追踪模型。这种模型假设油膜在表面流场和风的共同作用下发生平移输运,可通过欧拉-拉格朗日方法预测溢油的运动轨迹。这类模型中具有代表性的有Coast Guard模型^[8]、SEADOCK模型^[9]、Navy模型^[10]等。另一种是基于蒙特卡罗方法的油粒子漂移扩散模型。该模型在拉格朗日方法的基础上考虑了质点随机扩散。图 1^[11]所示,该模型中,油膜被离散化成大量的粒子,每个油粒子代表一定油量。油膜的扩散即为粒子群的扩散,受到油粒子尺寸分布、剪切流和湍流过程的控制,也可看作粒子群在湍作用下进行的拉格朗日运动,通过粒子的随机运动来实现。虽然油粒子运动方向在某一时刻是随机的,但这种随机性又受整个运动场的控制。因此,通过给予随机数,给定湍流强度、时间尺度和油粒子数,可计算得到每个油粒子的位移^[12-13],进而得到油膜的漂移轨迹。

图  1  油粒子示意图(引自文献[11])

Fig.  1  The diagram of oil particle

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油粒子漂移扩散模型中,粒子漂移与扩散用下式表示:

式中:为位移;t为时间;为平移速度;为油膜水平湍流扩散速度。

由下式表示:

式中:为表面流速;为海面10 m风速;C_D为风拖曳系数。

公式(7)中的下式表示:

式中:γ代表随机数,范围为-1~1;D为水平扩散系数;Δt为时间步长。

油粒子漂移扩散模型中,溢油污染面积通过油膜扫海面积确定,即油膜在一定时间内经过的海域面积。计算时需要取一定时间内所有粒子经过的海域面积。已有研究将油粒子模型与溢油扩展模型两个阶段进行了衔接,预测结果更为准确^[14],但是油粒子漂移扩散模型目前仍然无法解决的是不同油品性质对油膜扫海面积的影响,此将在模型的发展与改进中逐步解决。

1.3   溢油风化模型

溢油风化过程包含蒸发、溶解、分散、乳化、吸附沉降等过程。这些过程相互影响,且伴随油膜组分的改变而变化。考虑到短期内蒸发、分散、乳化和岸线吸附过程对海面溢油的残留量、组成、性质、状态起决定作用,因此,从溢油应急的时效性出发,现有绝大部分溢油预测模型系统对于与风化过程的刻画,主要集中于溢油的蒸发、分散、乳化和岸线吸附的经验模型。

溢油蒸发过程通过计算溢油的蒸发率来预测,有准组分法和解析法两种主要方法。准组分法是把油视为一系列分子量不同的烃类组成,总蒸发量是各组分蒸发量的和。该方法中,新鲜油组分信息由蒸馏曲线给出,经验模型为:

式中:t为时间;Q_i(t)为单位残留面积中组分i的重量;α(t)为与风速有关的质量迁移系数;M(t)为液体混合物的摩尔质量;P_i(t)为组分i的蒸气压;ρ(t)为液体混合物的密度;h(t)为油膜厚度;R为气体常数;T为绝对温度。上述公式已应用于挪威科技工业研究院自主研发的IKU风化模型^[15]中。但相对于准组分法,更多的模型系统采用了解析法,这类方法将溢油视为混合类基质,建立基质的蒸发率与风速、蒸汽压、油膜面积的经验关系。模型如下:

式中:F为蒸发的体积分数;K_E为质量迁移系数;h为油膜的厚度;T为周围温度;C₁、C₂为油的蒸馏常数。该公式在多个模型系统中被改进从而满足蒸发过程模拟的合理性,例如美国的溢油风化模型ADIOS^[16]。

对于溢油的分散过程,因为涉及到波浪作用,能完整刻画该过程的模型并不多,目前应用较为广泛的是Delvigne and Sweeney^[17]提出的经验模型:

式中:Q_r为每单位表面面积在附近间隔为Δd的不同液滴大小的油液滴进入速率;C(o)依赖于油种类和风化状态的经验进入常数;D_ba为单位表面面积分散的破碎波的能量;S为油在海表面的覆盖率(0 ≤S ≤1);F为海面单位时间遭遇破碎波的份数;d₀为油颗粒直径;Δd为油颗粒直径间隔。其中分散的破碎波能量由半经验关系给出:

式中:H_rms为波场内波高的rms值;ρ_w为海水密度;g为重力加速度。Delvigne和Sweeney^[17]经验模型是结合理论分析与实验结果建立的,为目前刻画溢油分散最合理的模型。

溢油乳化的动力学机理较复杂,相关研究认为当化学条件满足后,并有一定的波动和其它湍流能量时,油就会迅速形成乳化物。但由于缺乏足够的理论和实践支撑,尚无法准确测定形成乳化物时所需能量的阈值。目前大部分模型系统中的乳化模型均是对Mackay^[18]提出的一级乳化速率模型的改进,该经验模型表达式如下:

式中:ΔW为乳化速率;W为含水率;K_a为吸收率经验常数;U为风速;K_b为含水率因子,近似等于1.33;t为时间。该模型可以刻画大多数油品在给定风速下的迅速乳化过程,美国的OIMAP^[19]、英国的OSIS^[20]、挪威的OSCAR^[21]、意大利的MEDSIK II^[11]系统均对该模型进行了改进。此外,也有的模型系统采用了Rasmussen^[22]提出的经验模型,例如意大利的BOOM^[23]系统。模型表达式如下:

式中:Y_W为乳化物含水量;K_A=4.5×106,主要受风影响;Y_W^F为最终含水量,一般取0.8,则;V_W为风速;t为时间。

油膜在海上漂移扩散可能会触碰到陆地边界,则一部分油会吸附在岸上。已有的溢油预测模型系统中,基本都将溢油触岸后以停滞状态来处理。目前,有关溢油岸线吸附的预测,存在一种合理的方法,即对油粒子标记一套编码,同时将岸线分割为多个小单元并标记为另一套编码,一旦某油粒子与岸线有所接触,其编码迅速被赋值为该岸线单元的编码,从而确保油粒子不再运动^[11]。系统在识别油粒子时,会根据其编码是否与岸线一致判定该油粒子的运动状态。

综上所述,溢油风化模型绝大部分是实验室获得的经验公式,其影响最终受溢油的粘性和密度变化控制。溢油预测模型系统发展至今,风化模型已同油粒子模型完全耦合,即广义上提到的油粒子模型事实上已具备了溢油风化过程的预测功能。风化模型的存在,会使溢油行为与归宿的预测更接近于真实情况。

1.4   溢油预测模型系统

国外对于溢油预测模型系统的研究起步早,因此软件成熟,成果同样丰富。国内虽然起步晚,但发展快。目前国际上主流的溢油预测模型系统有美国的OIMAP^[19]和GNOME^[24]、英国的OSIS^[20]、法国的MOTHY^[25]、挪威的OSCAR^[21]、意大利的BOOM^[23]和MEDSIKII^[11]以及西班牙的TESEO^[26]等系统。国内有国家海洋环境预报中心开发的渤海溢油应急预报系统^[13]、国家海洋信息中心开发的中国近海溢油一体化预测预警系统、中海石油环保服务有限公司开发的中国近海海上溢油预测与应急决策支持系统^[27]等。以上系统的总体架构均具有共同特点,表现在如下几方面:(1)系统具备模块化功能。系统由若干功能的不同模块组成,各模块间可以进行信息交换。海洋模块负责海流和海浪的预报,大气模块负责海面风场的预报,溢油行为与归宿预测模块负责溢油漂移轨迹和扩散范围预测。同时,大气模块预报的风场驱动海流模块运行,预报流场、海浪场和海面风场的信息共同传递给溢油行为与归宿预测模块进行模拟。模块化设计可以使信息传递更加有序和及时,从而提高溢油应急响应的效率。此外,模块化设计可以方便随时对系统某部分进行升级改造而不影响整体的功能。(2)系统均采用了油粒子模型。油粒子模型已成为溢油行为与归宿预测的主要手段,并且在多数系统中,溢油风化模型已与油粒子模型完全耦合。尽管不同的系统所采用的风化经验方程略有差别,仍然不会影响溢油行为与归宿预测的整体效果。(3)系统均以GIS平台作为支撑平台。通过GIS技术可以向用户提供各类溢油数据的集成可视化,平台则将基础地理数据、海洋环境要素信息、溢油预测结果等相关信息进行分层叠加展示,使用户能够直观地掌握溢油的现状和未来的发展动态。

以上系统之间的区别主要表现在附加功能上。一些系统,除了能够进行溢油行为与归宿预测,还增加了有关溢油环境敏感区域预警信息,例如MOTHY和OSCAR。另外一些系统可依据应急计划和应急反应专家的知识和经验,根据溢油预测结果,形成应急反应决策辅助方案,包括清除溢油污染的备选技术及其适宜时间、提议检索环境敏感资源的优先保护次序以及受污染岸线具体清污方案等,例如OSIS、中国近海溢油一体化预测预警系统以及中国近海海上溢油预测与应急决策支持系统等。在功能上,能够根据溢油状况制定相应应急反应决策辅助方案的系统要更为先进。尽管存在一定的差异,不同的系统仍然在所属国家的溢油应急预测预警任务中扮演重要角色,也代表着所属国家海上溢油预测预警技术的最高水平。

2   结 语

溢油物理扩展的预测的主流方法由Fay理论衍生而来,其中由于ehr等对Fay三阶段模型进行了全面合理的参数化修正,目前在溢油预测模型系统中应用广泛。溢油漂移和扩散预测主要通过油粒子漂移扩散模型实现,该模型使溢油漂移与扩散预测更加合理。溢油风化模型绝大部分仍为在实验室获得的经验方程。由于已经与油粒子模型完全耦合,风化模型在预测油粒子状态的变化中起着重要作用,使溢油的预测更接近于真实情况。国外对于溢油预测模型系统的研究,起步要早,因此软件成熟,成果也丰富,而国内虽然起步较晚,但发展较快。这些模型系统均实现了模块化,都采用了油粒子模型且均以GIS平台作为支撑平台向用户展示溢油的现状和未来的发展动态。在功能上,能够根据溢油状况制定相应应急反应决策辅助方案的系统要更为先进。