Rapport
Miljørisikoanalyse – Brønn 32/4-2 (Gladsheim) i PL 921
Rapport nummer 60759.01 For Equinor Energy AS
Akvaplan-niva AS
Rapporttittel:
Miljørisikoanalyse – Brønn 32/4-2 (Gladsheim) i PL 921 Forfatter(e):
Tom Sørnes Geir Morten Skeie Cathrine Stephansen
Akvaplan-niva rapport nr.: 60759.01 Dato: 11.04.2019
Antall sider: 66 Distribusjon:
Kunde: Equinor Energy AS Kundes referanse: Gisle Vassenden Prosjektleder:
_________________________________
Tom Sørnes
Kvalitetskontroll:
_________________________________
Cathrine Stephansen
© 2019 Akvaplan-niva AS. This report may only be copied as a whole. Copying and use of results by Client is permitted according to Contract between the Client and Akvaplan-niva AS. For others than Client, copying of part of this report (sections of text, illustrations, tables, conclusions, etc.) and/or reproduction in other ways, is only permitted with written consent from Akvaplan-niva AS and the Client and it may only be used in the context for which permission was given.
Please consider the environment before you print.
Akvaplan-niva AS
Rådgivning og forskning innen miljø og akvakultur Org.nr.: NO 937 375 158 MVA
Framsenteret, 9296 Tromsø Norge
Akvaplan-niva (APN) er et forskningsbasert selskap som leverer kunnskap og råd om miljø og havbruk.
Selskapet vil kombinere forskning, beslutningsstøtte og teknisk innovasjon til praktiske og kostnads- effektive løsninger for bedrifter, myndigheter og andre kunder verden over.
Vår produktportefølje inkluderer miljøovervåkning, konsekvensutredninger, risiko- og beredskaps- vurderinger, beslutningsstøtte for petroleumsvirksomhet, arktisk miljøforskning, akvakulturdesign og - ledelse, forskning på nye oppdrettsarter og en rekke akkrediterte miljørelaterte, tekniske og analytiske tjenester.
www.akvaplan.niva.no
Sensitive Environments Decision Support Group
Idrettsveien 6, 1400 Ski Norge
Tlf: +47 92804193/+47 91372252
Sensitive Environments Decision Support Group (SensE) er en egen gruppe i Akvaplan-niva AS.
SensE leverer en rekke tjenester innenfor miljørisiko og oljevernberedskap for petroleumsoperasjoner og aktiviteter i sensitive marine områder.
SensE fokuserer på kvalitet og kompetanse i gjennomføringen av analyser/arbeider og samarbeider tett med oppdragsgiver i prosessen, for å sikre god involvering og utarbeidelse av analyser med høy kvalitet.
Verktøyet www.senseweb.no er en presentasjonsportal for visning av fullstendige resultater fra miljø- risikoanalyser som er gjennomført av Akvaplan-niva AS ved SensE. Tjenesten er åpen for alle i hørings- perioden for analysen og tilgjengelig kontinuerlig for oppdragsgiver.
www.senseweb.no
Innholdsfortegnelse
1 Sammendrag ... 6
2 Summary... 9
3 Forkortelser og definisjoner... 10
4 Innledning ... 11
4.1 HMS-regelverk ... 11
4.2 Gjennomføring av analysene ... 11
4.3 Underlag for analysene ... 11
4.4 Presentasjon av resultater ... 12
4.5 Equinor Energy AS sine akseptkriterier for miljørisiko ... 12
5 Aktiviteten, reservoarforhold og hendelser ... 13
5.1 Aktivitetsbeskrivelse ... 13
5.2 Oljens egenskaper ... 14
5.3 Definerte fare- og ulykkeshendelser... 14
5.4 Brønnspesifikk utblåsningsfrekvens ... 14
5.5 Analyserte utstrømningsrater og -varigheter ... 14
6 Resultater fra oljedriftsanalysene ... 16
6.1 Innledning ... 16
6.2 Influensområder ... 16
6.2.1 Strandingsstatistikk ... 21
6.2.2 Strandingsverdier for NOFOs eksempelområder ... 21
6.3 Illustrasjon av forløpet for en enkeltsimulering ... 23
7 Resultater fra analysen av miljørisiko ... 25
7.1 Skadebasert miljørisikoanalyse – sjøfugl ... 25
7.1.1 Miljørisiko – utslag i ulike sesonger ... 25
7.1.2 Sannsynlighet for bestandstap ... 26
7.1.3 Vinter ... 26
7.1.4 Vår... 28
7.1.5 Sommer ... 29
7.1.6 Høst ... 30
7.2 Skadebasert miljørisikoanalyse - kystsel ... 32
7.3 Overlappsanalyser – hvaler ... 32
7.4 Trinn 1 miljørisikoanalyse for fisk ... 32
7.5 Skadebasert miljørisikoanalyse – strandressurser ... 33
10 Vedlegg 2. Metoder og analysekonsept ... 44
10.1 Oljedriftsanalyser ... 44
10.1.1 Grunnlagsdata for vind og strøm ... 44
10.1.2 Influensområder ... 44
10.2 Skadebasert analyse av miljørisiko ... 44
10.2.1 Sjøfugl og marine pattedyr ... 46
10.2.2 Kysthabitater ... 46
10.2.3 Fisk ... 46
11 Vedlegg 3. Miljøbeskrivelse for Nordsjøen ... 47
11.1 Strømforhold og frontsystemer ... 47
11.2 Klimatiske forhold... 48
11.2.1 Lys ... 48
11.2.2 Vind... 48
11.2.3 Bølger ... 49
11.2.4 Lufttemperatur ... 51
11.2.5 Vanntemperatur ... 51
11.3 Sjøfugl ... 52
11.3.1 Pelagiske dykkere ... 53
11.3.2 Pelagisk overflatebeitende ... 54
11.3.3 Kystbundne dykkere ... 55
11.3.4 Kystbundne overflatebeitende... 57
11.3.5 Marint tilknyttede vadere ... 58
11.4 Marine pattedyr ... 58
11.4.1 Kystsel... 58
11.4.2 Oter ... 59
11.4.3 Hval ... 60
11.5 Fisk ... 60
11.6 Sårbare kysthabitater ... 62
11.6.1 Sensitivitetsindeks ... 62
11.6.2 Kysttyper - Nordsjøen ... 62
11.7 Koraller og annen sensitiv bunnfauna ... 64
11.8 Miljøprioriterte lokaliteter ... 65
1 Sammendrag
Equinor planlegger å bore letebrønn 32/4-2 (Gladsheim) i produksjonslisens 921 i Nordsjøen i 2019.
Akvaplan-niva har gjennomført en skadebasert miljørisikoanalyse som dekker boreoperasjonen.
Sannsynligheten for en utblåsning fra aktiviteten
Sannsynligheten for en ukontrollert utstrømning av olje fra reservoaret under boringen av Gladsheim er beregnet med bakgrunn i historiske data fra SINTEFs Offshore Blowout Database, publisert i Lloyd´s årlige analyse. Sannsynligheten er estimert til 1.50 x 10-4. Dette tilsvarer èn utblåsning for hver 6667 letebrønner, dvs. en sannsynlighet for utblåsning på 0,015 %.
Hvilket geografisk område vil kunne bli berørt av en oljeutblåsning fra Gladsheim?
Gladsheim ligger i produksjonslisens 921, nord i Nordsjøen. Den korteste avstanden til norskekysten (Hjartøyna i Øygarden kommune) er 37 km.
Metode: Det er utført et statistisk representativt antall oljedriftsberegninger for utslippsrater fra 15 opp til 210 m3/døgn, med utblåsningsvarigheter fra 2 til 63 døgn. Oljedriftsmodellen OSCAR er benyttet med 3D strømdata (4 km oppløsning) og 10x10 km vinddata fra perioden 2007-2016.
Equinor vurderer at oljetypen Troll best representerer den forventede hydrokarbonsammensetningen i reservoarene. Oljetypen har en tetthet på 893 kg/m3. Oljen danner stabile olje-i-vann-emulsjoner, har noe begrenset nedblanding ved lave vindstyrker, samt et hurtig og høyt vannopptak (maksimalt 75 volumprosent om sommeren, 73 volumprosent om vinteren).
En utblåsning, med de strømningsratene som ligger til grunn for dette studiet, har en sannsynlighet for stranding på 93.9-99.5 %, avhengig av sesong. Et større utilsiktet utslipp vil kunne berøre norskekysten fra Hordaland i sør til Troms i nord.
Figur 1 viser influensområdet ved en overflateutblåsning fra Gladsheim i de fire sesongene.
Hvilken risiko for miljøressursene kan en utblåsning utgjøre?
Metode: Denne studien analyserer miljørisiko ved bruk av ulike datasett som beskriver fordelingen av miljøressurser kystnært og i åpent hav. Primærkilden til datasettene for sjøfugl er SEAPOP-programmet (helhetlig og langsiktig overvåkings- og kartleggingsprogram for norsk sjøfugl). Det er benyttet data med månedlig fordeling av sjøfugl kystnært og i åpent hav for en lang rekke arter. Havforskningsinsti- tuttet er primærkilden til datasettene for hval, kystsel og fisk.
Konsekvensene av et større utilsiktet utslipp i forbindelse med boringen av Gladsheim vil variere for de ulike artene, og er avhengig av når utslippet finner sted. Konsekvenspotensialet er størst for sjøfugl i åpent hav, noe mindre for kystnær sjøfugl, kystsel og strandressurser.
Det er generelt beregnet lave konsentrasjoner av hydrokarboner i vannsøylen. Det var ingen modellruter med >50 ppb THC i vannsøylen, satt som grenseverdien for skade på fiskeegg og –larver, i noen av sesongene. Potensialet for skader på bestandsnivå for fisk vurderes derfor som svært begrenset.
Figur 1. Influensområdet (totalstatistikken med bidrag fra samtlige av scenariene) for en overflateutblåsning fra Gladsheim i vintersesongen (øverst til venstre), om våren (øverst til høyre), om sommeren (nederst til venstre) og
Miljørisikonivå
Equinor sine akseptkriterier for miljørisiko ved leteboring er:
• 1 mindre miljøskade for hver 1000 leteboring
• 1 moderat miljøskade for hver 4000 leteboring
• 1 betydelig miljøskade for hver 10 000 leteboring
• 1 alvorlig miljøskade for hver 40 000 leteboring
Maksimale utslag i miljørisiko for de fire analyseperiodene, for hver av skadekategoriene, er gitt i Tabell 1. Verdiene i tabellen representerer utslaget som en andel av Equinor sine akseptkriterier for aktiviteten i hver skadekategori. Tallene som er gitt i parentes for hver av skadekategoriene representerer forventet restitusjonstid, dvs. tiden det tar før den berørte bestanden av en gitt naturressurs er ført tilbake til 99 % av nivået før hendelsen inntraff.
Tabell 1. Maksimalt utslag i skadekategoriene i hver av de fire analyseperiodene.
Sesong VØK
Mindre miljøskade (<1 år) (%)
Moderat miljøskade (1-3 år) (%)
Betydelig miljøskade (3-10 år) (%)
Alvorlig miljøskade (>10 år) (%)
Vinter Lunde, Norskehavet 2,4 1,6 24,9 29,6
Vår Lomvi, Norskehavet 2,5 1,4 12,0 10,7
Sommer Lomvi, Norskehavet 3,0 1,6 13,5 12,4
Høst Lunde, Norskehavet 1,1 0,7 7,9 9,0
Maksimale utslag i miljørisiko i hver av årets 12 måneder er gitt i Figur 2 under.
Figur 2. Maksimalt utslag i miljørisiko per måned.
2 Summary
An Environmental Risk Analysis (ERA) has been carried out for exploration well 32/4-2 (Gladsheim) in PL 921 in the North Sea. Planned spud is in Q3 2019. The well location is 60° 30' 49.4" N and 04°
08' 39.9" E. The nearest distance to the mainland is 37 km (Hjartøyna, Øygarden).
The ERA was carried out using Norwegian industry standard methodology and oil drift input data from the OSCAR model (MEMW 10.0.1). The oil drift simulations were carried out using Troll as a reference oil and cover the whole year.
Troll forms emulsions with a maximum water content of 73 and 75 % during winter and summer time, respectively. The emulsion has a relatively long degradation time at low wind speeds, and thus needs stronger winds for natural dispersion.
The ERA results are presented for each of the seasons winter (December-February), spring (March- May), summer (June-August) or autumn (September-November).
The oil drift simulations were carried out using a full rates-duration matrix, including release rates for both surface and subsea blowouts (30 combinations of rates and durations in total). The weighted rates are 190 and 170 Sm3/day, respectively. In total, 18 000 oil drift simulations were carried out.
When the frequencies of the scenarios are included, the probability of shoreline oiling (all year statistics) is 97 %. The 95-percentile of beached oil calculated is 4495 tons emulsion and the 95-percentile shortest drift time to shore is 1.2 days.
The seabird species for which there are data sets in the SEAPOP programme have been analysed in a damage based MIRA method ERA (OLF, 2007). The environmental risk to seabirds in open waters was moderately high. The highest risk result, at ~30 % of the acceptance criterion in the damage category Significant, was found for Atlantic Puffin (the Norwegian Sea population) in the winter season. For all periods analyzed, the environmental risk to seabirds in coastal areas was lower than the risk to seabirds in open waters.
The MIRA damage based ERA also included grey seal (Halichoerus grypus) and harbour seal (Phoca vitulina), for which there are suitable data sets available. The environmental risk was just above 1 % of Equinor`s acceptance criteria in summer and autumn. For other marine mammals, where data suitable for quantitative environmental risk assessments are not available, a GIS overlap analysis was carried out. This included killer whales, sperm whales and minke whales. A major spill from Gladsheim may affect individual animals of all these three species, but is unlikely to have consequences at population level.
THC-concentrations were below the threshold limit for toxicity (50 ppb) in all seasons. Thus, the acute environmental risk to fish eggs and –larvae is considered very limited.
3 Forkortelser og definisjoner
ALARP As Low As Reasonably Practicable
DNV Det Norske Veritas (nå: DNV GL)
Eksempelområde Områder i den ytre kystsonen som har en høy tetthet av miljøprioriterte lokaliteter og som også på andre måter setter strenge krav til oljevern- beredskapen
GIS Geografisk Informasjonssystem
GOR Gas Oil Ratio
Grid Rutenett som brukes i GIS
HI Havforskningsinstituttet (www.imr.no)
Influensområde Område med mer enn 5 % sannsynlighet for treff av mer enn 1 tonn olje i en 10x10 km modellrute
MEMW Marine Environmental Modelling Workbench (SINTEF-modell)
MIRA Miljørettet risikoanalyse
MOB Modell for prioritering av områder for beskyttelse mot oljeforurens- ning
NINA Norsk Institutt for Naturforskning (www.nina.no)
OSCAR Oil Spill Contingency And Response Model (SINTEF-modell for olje- driftssimuleringer)
PAH Polysykliske aromatiske hydrokarboner
PL Produksjonslisens
SEAPOP Norsk Institutt for Naturforskning sitt program for overvåking og kart- legging av sjøfugl (www.seapop.no)
SINTEF www.sintef.no
SVIM-arkivet Hindcast-arkiv fra numeriske havmodeller, som blant annet inneholder strømdata med 4 km oppløsning
THC Total Hydrocarbon Content
VØK Verdsatt økosystemkomponent
4 Innledning
4.1 HMS-regelverk
HMS-regelverket for norsk sokkel, landanlegg og Svalbard skal bidra til at petroleumssektoren i Norge blir verdensledende på HMS-området. I underliggende forskrifter beskrives kravene til de miljørettede risikoanalysene for akutt oljeforurensning. Spesielt relevante deler er:
• Rammeforskriftens § 11 om prinsipper for risikoreduksjon
• Styringsforskriftens § 16 som blant annet beskriver krav til analyser, kriterier for oppdatering og sammenheng mellom analyser
• Styringsforskriftens § 17 om risikoanalyser
4.2 Gjennomføring av analysene
De miljørettede risikoanalysene som inngår i denne rapporten er gjennomført iht. bransjeveiledninger, med anerkjente modeller og metoder, som angitt i Tabell 2.
Tabell 2. Veiledninger, modeller og metoder benyttet i analysene.
Element i analysen Veiledning, modell eller metode benyttet
Oljedriftsberegninger OSCAR, versjon 10.0.1. Driverdata og oppsett i henhold til beste praksis (Norsk olje og gass, 2016)
Miljørettet risikoanalyse -
skadebasert Veileder for miljørettet risikoanalyse (Norsk olje og gass (OLF), 2007) Miljørettet risikoanalyse -
fiskeressurser Metodikk for miljørisiko på fisk ved akutte oljeutslipp (DNV, 2007) Miljørisikoberegninger
MIRA-metoden (OLF, 2007) med beregningsprogrammet SensERA
4.3 Underlag for analysene
Analysene er gjennomført med best tilgjengelige datasett egnet for kvantitative miljørisikoanalyser etter MIRA-metoden, som angitt i Tabell 3.
Tabell 3. Datasett lagt til grunn for analysen.
Datatype Kilde
Lokasjon og vanndyp Informasjon fra Equinor Energy AS Oljens egenskaper Forvitringsstudiet for Troll (SINTEF, 1999)
Frekvens for utblåsning Blowout and Well Release Frequencies (Lloyd´s Register, 2018) Strømningsberegninger Blowout Scenario Analysis (Equinor Energy AS, 2019)
Strømdata (oljedrift) SVIM-arkivet, 2007-2016 Vinddata (oljedrift) NORA10, 2007-2016 Sjøfugl i åpent hav –
modellert fordeling NINA, 2013
Sjøfugl kystnært Nasjonal bestandsfordeling iht. konsensus i Norsk olje og gass’ prosjekt (NINA, 2017). Data fra NINA, 2019
Kystsel Havforskningsinstituttet, 2009
Øvrige marine pattedyr Miljøverdi og sårbarhet for marine arter og leveområder (APN, 2013)
Strand Norsk olje og gass, 2010
Gyteområder for fisk Havforskningsinstituttet, 2018
4.4 Presentasjon av resultater
Analysene gir et omfattende sett av resultater, blant annet for ulike ressurser, utslippsrater, tid på året og geografiske områder. I denne rapporten fokuseres det på hovedresultatene av analysene, det vil si de resultatene som har vesentlig betydning for operatørens og myndighetenes vurdering av den planlagte aktiviteten. Utfyllende informasjon om området og miljøressurser er gitt i vedlegg, mens høyoppløselig informasjon er lagret i Akvaplan-niva sine systemer og kan hentes ut ved behov.
I den grafiske presentasjonen av miljørisiko er øvre del av skalaen tilpasset de høyeste verdiene som er identifisert i analysen. Den samme skalaen benyttes gjennomgående for samtlige ressurser og perioder, for å sikre sammenlignbarhet. Samtlige naturressurser inngår i analysene, men ressurser som gir utslag mindre enn 1 % av operatørens akseptkriterier vises ikke grafisk.
4.5 Equinor Energy AS sine akseptkriterier for miljørisiko
For denne aktiviteten velger Equinor Energy AS (Equinor) å benytte sine operasjonsspesifikke aksept- kriterier for miljørisiko (Tabell 4).
Akseptkriteriene uttrykker Equinors holdning om at naturen, i størst mulig grad, skal være uberørt av selskapets aktiviteter. Kriteriene angir maksimal tillatt hyppighet av hendelser som kan forårsake skade på miljøet.
Dersom miljørisikoen overstiger akseptkriteriet, så regner Equinor den som miljømessig uakseptabel og risikoreduserende tiltak skal gjennomføres. Selv om miljørisikoen ikke overstiger akseptkriteriet, så skal risikoen reduseres etter ALARP-prinsippet, med fokus på tiltak som reduserer sannsynligheten for hendelse.
Tabell 4. Equinors akseptkriterier for aktiviteten.
Konsekvenskategori
Betegnelse Mindre Moderat Betydelig Alvorlig
Varighet av miljøskade 0,1-1 år (1) 1-3 år (3) 3-10 år (10) > 10 år (20) Operasjonsspesifikt
-3 -4 -4 -5
5 Aktiviteten, reservoarforhold og hendelser
5.1 Aktivitetsbeskrivelse
Equinor planlegger å bore letebrønn 32/4-2 (Gladsheim) i produksjonslisens (PL) 921 i 2019. Formålet med denne letebrønnen er å skaffe informasjon om hydrokarbonpotensialet i formasjonene Sognefjord, Brent, Johansen og Statfjord. Forholdene i reservoaret er beskrevet i utblåsningsstudien for brønnen (Equinor, 2019).
Lisens 921 ligger nord i Nordsjøen. Brønnens posisjon er 60° 30' 49.4" N og 04° 08' 39.9" Ø, om lag 37 km vest for Hjartøyna i Øygarden (Hordaland). Vanndypet på lokasjonen er 293 meter.
5.2 Oljens egenskaper
Basert på kunnskap om forventede egenskaper ved reservoaret, har operatøren vurdert at Troll råolje er den oljetypen som best representerer forventede forhold og fluidegenskaper. For denne råoljen finnes det et forvitringsstudie (SINTEF, 1999). Resultatene fra forvitringsstudien er tilrettelagt for oppslag på NOFOs nettsider.
Troll råolje har en tetthet på 893 kg/m3. Oljen danner stabile olje-i-vann-emulsjoner, har noe begrenset nedblanding ved lave vindstyrker, samt et hurtig og høyt vannopptak (maksimalt 75 volumprosent om sommeren, 73 volumprosent om vinteren).
For detaljert massebalanse og endringer i ulike egenskaper som en funksjon av tid etter utslipp, vann- temperatur og vindforhold vises det til forvitringsstudien (SINTEF, 1999). Oljens nøkkelegenskaper mht. oljevernberedskap er sammenfattet i NOFOs Planverk.
5.3 Definerte fare- og ulykkeshendelser
En ukontrollert utstrømning fra brønnen under boring er identifisert som den dimensjonerende DFUen for denne miljørettede risikoanalysen.
Equinor (2018) har lagt følgende scenarier til grunn for utblåsningsberegningene:
• «Top penetration»: Brønnspark og tap av brønnkontroll etter 5 m penetrasjon av øvre reservoar, typisk dersom trykket i reservoaret er høyere enn forventet.
• «Drilling ahead»: Brønnspark og tap av brønnkontroll etter penetrasjon av halve dybden av produksjonssonen.
• «Tripping»: Brønnspark og tap av brønnkontroll etter at alle reservoar er penetrert, kan typisk oppstå ved rask uttrekking av borestrengen fra borehullet.
Andre uhellsutslipp er vurdert å være av mindre volumer og konsekvens, og er derfor ikke ansett som dimensjonerende.
5.4 Brønnspesifikk utblåsningsfrekvens
Lloyd's Register utgir årlig en rapport som angir frekvensen for både utblåsninger og brønnlekkasjer ved aktiviteter gjennomført etter Nordsjøstandard (dvs. aktiviteter på norsk sokkel) basert på SINTEFs Offshore Blowout Database (Lloyd's, 2018). Denne rapporten inneholder informasjon om frekvenser, fordeling av sannsynligheter for ulike utslippstyper, samt sannsynligheter for ulike varigheter. Følgende utblåsningsfrekvens er av Equinor vurdert å være representativ for letebrønnen 32/4-2 Gladsheim, og legges til grunn for miljørisikoberegningene:
• P = 1.5 × 10-4
Brønnen er planlagt boret med en flyterigg («semi submersible»). Gitt en utblåsning under boringen av brønnen, så er det 10 % sannsynlighet for utstrømning ved overflaten og 90 % sannsynlighet for at en ukontrollert utstrømning skjer ved sjøbunnen.
5.5 Analyserte utstrømningsrater og -varigheter
Equinor (2019) har gjennomført simuleringer av potensielle utstrømningsrater fra brønnen (Tabell 5).
Disse utslippsratene og –varighetene er modellert i OSCAR.
Vektet utslippsrate for overflate- og sjøbunnsutblåsning er hhv. 190 og 170 Sm3/d. Vektet varighet er hhv. ~11 og 15 døgn. Lengste varighet er estimert til 63 døgn.
Tabell 5. Full rate- og varighetsmatrise for Gladsheim (Equinor, 2019).
6 Resultater fra oljedriftsanalysene
6.1 Innledning
Resultatene fra oljedriftsberegningene foreligger for hver kombinasjon av utslippsdyp, rate og varighet.
Det er gjennomført 18000 simuleringer totalt. Samtlige simuleringer inngår i den miljørettede risiko- analysen. Et representativt utvalg av det fullstendige figurmaterialet er inkludert i rapporten.
6.2 Influensområder
Influensområdet på overflaten ved overflate- eller sjøbunnsutblåsning, ved tap av brønnkontroll under boringen av Gladsheim, vises i hhv. Figur 4 og Figur 5. Det er generelt liten forskjell mellom influens- områdene ved en overflate- og en sjøbunnsutblåsning. Influensområdet har størst geografisk utstrekning i sommer- og høstsesongen, og minst utstrekning i vårsesongen.
De beregnede utblåsningsratene for Gladsheim er meget lave og meget like (Tabell 5). Forskjellene er derfor små i de ulike ratenes OSCAR-resultater. Resultatene presenteres som en samlestatistikk for alle rater, der hvert scenario bidrar ihht. sannsynlighetsfordelingen mellom rater og varigheter.
Det var ingen modellruter med >50 ppb THC i vannsøylen i noen av sesongene, verken for overflate- eller sjøbunnsutblåsning. Figurer over influensområdene for vannsøyle er derfor utelatt fra rapporten.
Influensområdet på strand (berørte strandruter ved en overflate- eller sjøbunnsutblåsning) vises i hhv.
Figur 6 og Figur 7.
Figur 4. Influensområdet for en overflateutblåsning fra Gladsheim i vintersesongen (øverst til venstre), om våren (øverst til høyre), sommeren (nederst til venstre) og høsten (nederst til høyre).
Figur 5. Influensområdet for en sjøbunnsutblåsning fra Gladsheim i vintersesongen (øverst til venstre), om våren (øverst til høyre), sommeren (nederst til venstre) og høsten (nederst til høyre).
Figur 6. Influensområdet på strand for en overflateutblåsning fra Gladsheim om vinteren (øverst til venstre), om våren (øverst til høyre), sommeren (nederst til venstre) og høsten (nederst til høyre).
Figur 7. Influensområdet på strand for en sjøbunnsutblåsning fra Gladsheim om vinteren (øverst til venstre), om våren (øverst til høyre), sommeren (nederst til venstre) og høsten (nederst til høyre).
6.2.1 Strandingsstatistikk
Tabell 6. Resultater fra oljedriftsberegningene for strand. Sannsynligheten for stranding er hensyntatt frekvens av simuleringene.
Periode # simuleringer med stranding
Sannsynlighet for stranding
(%)
Maksimal strandet mengde emulsjon i tonn (prosentiler)
Korteste drivtid i døgn (prosentiler)
# strandruter berørt (prosentiler)
50 95 100 50 95 100 50 95 100
Vinter
4357 av 4409 98,2 % 249 3600 6242 3,6 1,1 0,6 28 101 147
Vår 4304 av 4561 93,9 % 280 4135 7742 5,2 1,4 0,8 24 87 118
Sommer
4421 av 4567 96,6 % 444 5408 8697 6,1 1,4 0,6 27 119 190
Høst
4462 av 4463 99,5 % 376 4043 7555 3,3 1,0 0,6 37 107 180
Hele året
17544 av 18000 97,0 % 334 4495 8697 4,5 1,2 0,6 30 104 190
6.2.2 Strandingsverdier for NOFOs eksempelområder
Innenfor Gladsheims influensområde er det flere områder som er prioriterte i beredskapssammenheng.
Tabell 7 viser områdene, samt 95-prosentilverdiene for strandet emulsjonsmengde og minste drivtid til disse.
Tabell 7. Strandet mengde emulsjon, minste drivtid og sannsynlighet for treff i områder langs norskekysten som er prioriterte i beredskapssammenheng. Tallverdiene er hentet ut for hver av de fire sesongene P1 (vinter), P2 (vår), P3 (sommer) og P4 (høst). (-) = området ligger ikke innenfor influensområdet i den aktuelle sesongen.
Område Emulsjonsmengde (tonn)
95-prosentil
Minste drivtid (døgn)
95-prosentil Treffsannsynlighet (%)
P1 P2 P3 P4 P1 P2 P3 P4 P1 P2 P3 P4
Onøy (Øygarden) 229 146 175 193 1,7 5,4 2,5 2,0 82,0 73,1 40,5 81,3
Ytre Sula 246 327 375 271 2,0 2,8 2,2 1,5 87,6 83,1 82,6 86,1
Sverslingsosen-Skorpa 51 58 117 55 8,5 6,1 8,3 4,3 67,9 70,3 80,8 67,7
Austevoll 36 28 11 11 14,2 10,3 43,4 19,3 18,7 18,5 7,0 8,4
Runde 39 74 99 28 17,9 13,7 16,3 10,3 70,3 75,3 82,0 69,5
Smøla 51 57 90 66 18,5 15,7 19,9 14,1 67,2 51,3 66,7 65,3
Sandøy-Ona 5 25 27 6 21,1 15,3 23,4 14,8 62,5 64,1 74,7 60,0
Frøya/Froan 54 53 141 84 23,3 24,3 21,3 16,1 74,2 52,4 74,7 84,7
Bømlo 6 (-) (-) (-) 44,4 (-) (-) (-) 13,5 (-) (-) (-)
Utsira (-) 2 (-) (-) (-) 21,1 (-) (-) (-) 10,8 (-) (-)
Vikna vest (-) (-) 5 (-) (-) (-) 42,2 (-) (-) (-) 32,3 (-)
Figur 8. Berørte eksempelområder, vist sammen med influensområdet ved et overflateutslipp i sommerperioden.
6.3 Illustrasjon av forløpet for en enkeltsimulering
For å illustrere forløpet av en enkelt oljedriftssimulering er det valgt en simulering fra scenariet med rate og varighet nærmest vektet (190 Sm3/døgn i 13 døgn). Simuleringen har startdato 22.10.2011.
For den valgte enkeltsimuleringen vises oljemengde på overflaten ved følgende relevante tidspunkt:
Etter ca. 2 døgn: Oljen har begynt å strande det siste døgnet
Etter ca. 12 døgn: Det er nå størst mengde olje på overflaten, med ca. 214 tonn. Det er også en «terskel»
i strandingsforløpet og ca. 87 tonn olje er strandet. Utslippet stanser etter 13 døgn.
Etter ca. 30 døgn: Det er nå størst mengde olje på strand, med i underkant av 133 tonn.
Etter 33 døgn: Simuleringsslutt.
Figur 9. Strandingsforløpet for simulering 347. Resultatene viser forløpet uten effekt av beredskapstiltak.
Figur 10. Oljemengde på overflaten ved ulike tidspunkt for den illustrerende simuleringen.
7 Resultater fra analysen av miljørisiko
En kortfattet beskrivelse av de miljøressursene som inngår i denne miljørettede risikoanalysen, samt de viktigste miljøforholdene i Nordsjøen, er gitt i denne rapportens Vedlegg 3 (kapittel 11). Under følger en summarisk gjennomgang av risikoutslagene for de mest utslagsgivende artene i hver gruppe.
7.1 Skadebasert miljørisikoanalyse – sjøfugl
Det er beregnet bestandstap og miljørisiko for artene i SEAPOPs database, for alle kombinasjonene av utslippsrater og -varigheter. For sjøfugl i åpent hav er det ulike datasett for havområdene Barentshavet, Norskehavet og Nordsjøen. Disse regnes som regionale bestander. Datasettene for kystbundne ressurser er nasjonale bestander.
7.1.1 Miljørisiko – utslag i ulike sesonger
Norskehavsbestanden av lunde (høst og vinter) og lomvi (vår og sommer) er ressursene med gjennom- gående høyest risiko i de fire sesongene. Som det fremgår av Figur 11, så er det maksimale utslaget i miljørisiko høyest i vinterperioden (29,6 % av akseptkriteriet i skadekategorien “Alvorlig” for lunde).
Utslagene i miljørisiko er lavere for kystnær sjøfugl enn for sjøfugl i åpent hav i samtlige perioder.
7.1.2 Sannsynlighet for bestandstap
Sannsynligheten for bestandstap i ulike kategorier er beregnet for den mest utslagsgivende arten i hver av de fire sesongene (Figur 12). Sannsynligheten for høye bestandstap (10-20 %) er størst for lunde om vinteren, mens lave bestandstap (<1 %) er mest dominerende for lunde om høsten.
Figur 12. Sannsynligheten for bestandstap, presentert for den mest utslagsgivende arten i hver sesong, gitt en overflateutblåsning ifm. boringen av Gladsheim. Bestandstapet er gruppert i seks kategorier; <1 %, 1-5 %, 5-10
%, 10-20 %, 20-30 % og >30 %.
7.1.3 Vinter
Denne perioden omfatter sjøfuglenes overvintring. De artene som gir et utslag i miljørisiko > 1 % av Equinors akseptkriterier er inkludert i Figur 13 (sjøfugl i åpent hav) og Figur 14 (sjøfugl kystnært), men oppad begrenset til 10 arter i hver gruppe.
Figur 13. Miljørisiko som andel av selskapets akseptkriterier for sjøfugl i åpent hav med utslag større enn 1 % av akseptkriteriet (vintersesongen).
Figur 14. Miljørisiko som andel av selskapets akseptkriterier for sjøfugl kystnært med utslag større enn 1 % av
7.1.4 Vår
Denne perioden omfatter vårtrekket og starten på hekkeperioden. De artene som gir utslag i miljørisiko
> 1 % av Equinors akseptkriterier er inkludert i Figur 15 (sjøfugl i åpent hav) og Figur 16 (sjøfugl kyst- nært), men oppad begrenset til 10 arter i hver gruppe.
Figur 15. Miljørisiko som andel av selskapets akseptkriterier for sjøfugl i åpent hav med utslag større enn 1 % av akseptkriteriet (vårsesongen).
Svartand gir det høyeste utslaget for kystnær sjøfugl, med 2,7 % av akseptkriteriet i skadekategorien
«Mindre».
7.1.5 Sommer
Denne perioden omfatter primært hekkingen. De artene som gir et utslag i miljørisiko > 1 % av Equinors akseptkriterier er inkludert i Figur 17 (sjøfugl i åpent hav) og Figur 18 (sjøfugl kystnært), men oppad begrenset til 10 arter i hver gruppe.
Figur 17. Miljørisiko som andel av selskapets akseptkriterier for sjøfugl i åpent hav med utslag større enn 1 % av akseptkriteriet (sommersesongen).
I sommersesongen er miljørisikoen høyere for sjøfugl i åpent hav enn for kystnær sjøfugl. Det høyeste utslaget gir lomvi i Norskehavet med 13.5 % av Equinors akseptkriterier i skadekategorien «Betydelig».
Havhest gir det høyeste utslaget for kystnær sjøfugl, med 3,7 % av akseptkriteriet i skadekategorien
«Mindre».
7.1.6 Høst
Denne perioden omfatter høsttrekket, når pelagisk sjøfugl trekker mot næringsrike beiteområder i åpent hav. De artene som gir et utslag i miljørisiko > 1 % av Equinors akseptkriterier er inkludert i Figur 19 (sjøfugl i åpent hav) og Figur 20 (sjøfugl kystnært), men oppad begrenset til 10 arter i hver gruppe.
Figur 19. Miljørisiko som andel av selskapets akseptkriterier for sjøfugl i åpent hav med utslag større enn 1 % av akseptkriteriet (høstsesongen).
Figur 20. Miljørisiko som andel av selskapets akseptkriterier for sjøfugl kystnært med utslag større enn 1 % av akseptkriteriet (høstsesongen).
I høstsesongen er miljørisikoen høyere for sjøfugl i åpent hav enn for kystnær sjøfugl. Det aller høyeste utslaget gir lunde i Norskehavet, med 9.0 % av Equinors akseptkriterier i skadekategorien «Alvorlig».
Svartand gir det høyeste utslaget for kystnær sjøfugl, med 7,0 % av akseptkriteriet i skadekategorien
«Betydelig».
7.2 Skadebasert miljørisikoanalyse - kystsel
Det er gjennomført en kvantitativ miljørettet risikoanalyse etter MIRA-metoden for både steinkobbe og havert. Miljørisikoen for kystsel varierer med artenes sårbarhet, som er høyest i kasteperioden og ved hårfelling. Det var kun utslag >1 % av Equinors akseptkriterier i høst- og vintersesongen (Figur 21).
Figur 21. Maksimale utslag i miljørisiko for kystsel, som andel av selskapets akseptkriterier, i hver sesong.
7.3 Overlappsanalyser – hvaler
Med unntak av kystselartene havert og steinkobbe, så finnes det ikke datasett for øvrige marine pattedyr som egner seg for kvantitative miljørettede risikoanalyser. For disse er det foretatt en kvalitativ/semi- kvantitativ vurdering av mulighetene for et overlapp mellom Gladsheims influensområde og de ulike artenes viktigste leveområder.
Det er et begrenset overlapp mellom den nordligste delen av influensområdet og den sørligste delen av viktige leveområder for vågehval om sommeren og spekkhugger om høsten. Et større utilsiktet utslipp fra Gladsheim vil kunne berøre enkeltindivider av de tre artene, men sannsynligheten for konsekvenser på bestandsnivå er liten.
7.4 Trinn 1 miljørisikoanalyse for fisk
50 ppb THC er satt som grenseverdien for skade på fiskeegg og -larver i denne analysen. Det var ingen modellruter med >50 ppb THC i vannsøylen i noen av sesongene. Miljørisikoen for fisk betegnes derfor som svært begrenset.
7.5 Skadebasert miljørisikoanalyse – strandressurser
Det er gjennomført en kvantitativ miljørettet risikoanalyse etter MIRA-metoden for strandressurser på norskekysten. Det var ingen utslag i miljørisiko >1 % av Equinors akseptkriterier i noen av sesongene.
8 Referanser
Anker-Nilssen, T., Barrett, R.T., Christensen-Dalsgaard, S., Descamps, S., Erikstad, K.E., Hanssen, S.
A., Lorentsen, S.-H., Moe, B., Reiertsen, T.K., Strøm, H., Systad, G.H. 2018. Sjøfugl i Norge 2017. Resultater fra SEAPOP-programmet. SEAPOP.
Brude, O.W., Moe, K.A., Østby, C., Stige, L.C. & Lein, T.E. 2003. Strand – Olje. Implementering av DamA-Shore for norskekysten. Alpha Rapport, 1111-01.
Christensen-Dalsgaard, S., Bustad, J.O., Follestad, A., Systad, G.H., Eriksen, J.M., Lorentsen, S. &
Anker-Nilssen, T. 2008. Tverrsektoriell vurdering av konsekvenser for sjøfugl. Grunnlagsrapport til en helhetlig forvaltningsplan for Norskehavet. NINA Rapport 338.
DNV. 2007. Metodikk for miljørisiko på fisk ved akutte oljeutslipp. DNV Rapport nr. 2007-2075.
Equinor. 2019. Blowout Scenario Analysis for Gladsheim. 28. mars 2019.
Kålås, J.A., Dale, S., Gjershaug, J.O., Husby, M., Lislevand, T., Strann, K-B. & Strøm, H. 2015. Fugler (Aves). Norsk rødliste for arter 2015. Artsdatabanken.
Lloyd`s Register. 2018: Blowout and Well Release Frequencies – Based on SINTEF Offshore Blowout Database 2017.
OLF. 2007. Metode for miljørettet risikoanalyse (MIRA). Revisjon 2007. DNV Rapport 2007-0063.
SINTEF. 1999. Troll i Samlehåndbok over forvitringsegenskapene for norske råoljer og kondensat.
9 Vedlegg 1. Blowout Scenario Analysis
Memo
28 March 2019
To Linda Mari Aasbø
Copy Mette Charlotte Roland, Gunnar Hannibal Lie From Bente Røiland Stiegler PRD FE SE TS Subject Blowout Scenario Analysis for Gladsheim
Summary
This memo presents a quantitative assessment of blowout risk related to drilling of the exploration well Gladsheim (32/4-2).
Blowout probability, flow rates and duration are quantified for application in the environmental risk assessment. The overall blowout probability of the well is judged to be 1.2 · 10-4.
The results are summarized below for the oil in all reservoirs scenario:
Release point
Distribution seabed
Rate (Sm3/d)
Duration (days) and probability distribution Rate probability
2 5 14 35 56 63
Surface 10 %
15
52 % 19 % 14 % 5 % 10 % 0,2 %
0,1
70 0,16
80 0,17
90 0,17
90 0,4
Total weighted rate 80
Seabed 90 %
10
40 % 19 % 18 % 8 % 14 % 0,4 %
0,1
50 0,16
60 0,17
60 0,17
60 0,4
Total weighted rate 50
The results are summarized below for the scenario oil in Sognefjord and gas in all other reservoirs:
Release point
Distribution seabed
Rate (Sm3/d)
Duration (days) and probability distribution Rate probability
2 5 14 35 56 63
Surface 10 %
15
52 % 19 % 14 % 5 % 10 % 0,2 %
0,1
200 0,16
200 0,17
210 0,17
210 0,4
Total weighted rate 190
Seabed 90 %
15
40 % 19 % 18 % 8 % 14 % 0,4 %
0,1
200 0,16
200 0,17
200 0,17
200 0,4
Total weighted rate 170
1 Introduction
Equinor is planning to start drilling the Gladsheim well in the North Sea in 2018. West Hercules on DP is planned used for drilling the well.
The purpose of this note is to provide input to the environmental risk assessment regarding blowout probability, rates and duration.
The assessment of risk figures in this note is based on:
• Blowout and well leak frequencies /1/
• Email correspondence and input from PTEC and Drilling /2/
• Judgements and considerations in dialogue with the project
2 Well specific information
Table 1: Reservoir data for Gladsheim – oil in all reservoirs.
Reservoir Data Unit Sognefjord Brent Johansen Statfjord
Top reservoir m TVD MSL 1216.1 1555.4 1646.8 1707.5
Gas Oil Contact (GOC) m TVD MSL 1256.5 1585.9 1671.5 1727.3
Oil Water Contact (OWC) m TVD MSL 1256.5 1585.9 1671.5 1727.3
Gas Water Contact (GWC) m TVD MSL
Gross thickness M TVD MSL 40.4 30.5 24.7 19.8
Net gas bearing formation thickness
along wellpath m MD - - - -
Net oil bearing formation thickness
along wellpath m MD 39.39 21.045 14.99 7.48
Net/Gross (Per) ratio 0.975 0.69 0.607 0.378
Porosity v/v 0.249 0.194 0.179 0.205
Permeability1 mD 104.3 14.15 2.19 15.17
Kv/kh ratio 0.75 0.75 0.75 0.75
Pressure at top of reservoir bar 126 159 168 174
Temperature at top of reservoir °C 40.9 54.5 58.1 60.6
Reservoir radius (re) m - - - -
Reservoir length along well (X) m 10700 11956 7244 8000
Reservoir width across well (Y) m 3250 3178 2405 2660
X-position of well within reservoir
m 4700 6017 1928 (SW-
NE) 1831
Y-position of well within reservoir
m 1700 1340 1228 (NW-
SE) 1197
Discovery probability % 15.5 7.2 7.3 7.3
Table 2.1: Fluid data for Gladsheim – oil in all reservoirs
Fluid data Unit Sognefjord Brent Johansen Statfjord
Reference field/well for fluid properties (sample no in brackets)
31/6-5 FMT (811418)
31/6-5 FMT (811418)
31/6-5 FMT (811418)
31/6-5 FMT (811418)
FLUID PROPERTIES AT STANDARD CONDITIONS (1.013 bar, 15°C)
Oil density/gravity kg/m3 902 902 902 902
Gas gravity sg 0.693 0.693 0.693 0.693
FLUID PROPERTIES AT INITIAL RESERVOIR CONDITIONS
Fluid type gas/oil/cond Oil Oil Oil Oil
Gas density g/cc
Oil / Condensate density g/cc 0.8467 0.8387 0.8376 0.8368
Gas Viscosity cP - - - -
Oil Viscosity cP 6.9106 4.2141 3.73 3.44
GOR / GCR (Single Flash) Sm3/Sm3 50 50 50 50
Formation Volume Factor Oil, Bo Rm3/Sm3 1.113 1.127 1,128 1,129
Bubble point pressure (Pbp) bar 133.3 141.7 143.64 144.9
Oil viscosity @ Pbp cP 7.22 4.0555 3.73 3.22
Formation Volume Factor Oil, Bo
@ Pbp Rm3/Sm3 1.19 1.129 1.128 1.133
Formation Volume Factor Gas, Bg Rm3/Sm3 - - - -
Dew point pressure (Pdp) Bar
Table 2.2: Fluid data for Gladsheim – oil in Sognefjord and gas in all the other reservoirs
3 Blowout scenarios and probabilities
During a drilling operation, a blowout may occur if a reservoir is penetrated while well pressure is in underbalance with the formation pore pressure (well pressure < reservoir pressure), and a loss of well control follows. Three different scenarios are defined:
Fluid data Unit Sognefjord Brent Johansen Statfjord
Reference field/well for fluid properties
(sample no in brackets)
31/6-5 FMT (811418)
31/6-5 FMT (811418)
31/6-5 FMT (811418)
31/6-5 FMT (811418)
FLUID PROPERTIES AT STANDARD CONDITIONS (1.013 bar, 15°C)
Oil density/gravity kg/m3 902
Gas gravity sg 0.693 0.596 0.596 0.596
FLUID PROPERTIES AT INITIAL RESERVOIR CONDITIONS
Fluid type gas/oil/cond Oil Gas Gas Gas
Gas density g/cc 0.0972 0.0972 0.0972
Oil / Condensate density g/cc 0.8467 - - -
GOR / GCR (Single Flash) Sm3/Sm3 50 85217 85217 85217
1) Top penetration Kick and loss of well control after 5 m reservoir penetration, typically due to higher reservoir pressure than expected
2) Drilling ahead Kick and loss of well control after penetration of half the pay zone depth.
Represents various causes of underbalance while drilling ahead. These are for this well split into:
Drilling ahead 1: Reservoir 1 fully penetrated + 5 m into reservoir 2 Drilling ahead 2: Reservoir 1 and 2 fully penetrated + 5 m into reservoir 3 Drilling ahead 3: Reservoir 1, 2 and 3 fully penetrated + 5 m into reservoir 4 3) Tripping Kick and loss of well control after full reservoir 1,2,3 and 4 penetration,
typically due to swabbing during tripping
The overview of blowout causes given in /1/ (Table 4.9) combined with assumptions of annular flow do, in our opinion, justify the following probabilities:
P(Top penetration | blowout) = 0,10 P(Tripping | blowout) = 0,40
Given the above definition of scenarios:
P(Drilling ahead | blowout) = 1 – P(Top penetration or tripping | blowout) = 0,50
The blowout frequencies found in LRC /2/ are the outset of our assessment.
P(blowout, Gladsheim exploration oil well) = 1.2 · 10-4
West Hercules or similar semi-submersible will be used for drilling the wells. This is a semi- submersible drill rig that will operate on DP. Based on information in Table 6.2 ref /2/ and an overall evaluation of different scenarios and sort of vessel a probability distribution between seabed and surface release scenarios is set to 90 % and 10 % in order of appearance. This results in the following probabilities:
P(blowout with seabed release) = 0,90 · 1.2 · 10-4 = 1,08 · 10-4 P(blowout with surface release) = 0,10 · 1.2 · 10-4 = 1,20 · 10-5
4 Blowout rates
Scenarios for blowout rate calculations have been defined and scenario probability distribution adjusted based on the above and well specific information. Blowout rates and scenario probabilities combined describe a well specific risk picture.
Blowout rates have been calculated by the project. The simulated scenarios include;
3) Tripping – 100 % exposed (100% Sognefjord + 100% Brent + 100% Johansen + 100% Statfjord)
The simulation results are shown below in Table 3.
Table 3.1: Gladsheim Annulus Blowout Rates to Seabed and Surface from oil reservoir
Scenario Scenario Description
Oil rate to Surface (Sm3/day)
Oil rate to seabed (Sm3/day)
1 5m Sognefjord 13.9 12.9
2.1 100% Sognefjord + 5m Brent 68.2 52.2
2.2 100% Sognefjord + 100% Brent + 5m Johansen 83.1 57
2.3 100% Sognefjord + 100 Brent + 100% Johansen + 5m Statfjord 88.7 61.5 3 100% Sognefjord + 100 Brent + 100% Johansen + 100% Statfjord 89.5 62
Table 3.2: Gladsheim Annulus Blowout Rates from Oil in Sognefjord and gas in the other reservoirs - to Seabed and Surface
Scenario Scenario Description
Oil rate to Surface (Sm3/day)
Oil rate to seabed (Sm3/day)
1 5m Sognefjord 13.9 12.9
2.1 100% Sognefjord + 5m Brent 188.6 178.1
2.2 100% Sognefjord + 100% Brent + 5m Johansen 203.3 186.7 2.3 100% Sognefjord + 100 Brent + 100% Johansen + 5m Statfjord 211 187.7 3 100% Sognefjord + 100 Brent + 100% Johansen + 100% Statfjord 211 194.3
It is assumed that scenarios involve free, unrestricted annular flow and a total failure of the BOP. These assumptions are conservative.
In the flow model, the only restriction is the drill string, i.e. free annular flow. This is reasonable according to blowout statistics since drill pipe and open hole flow are rather are compared to annular flow. Though a partly closed BOP may serve as a restriction, even a small opening will give marginal choking effects and a partly closed ram may be severely degraded by erosion after a short period of time.
5 Blowout duration An oil blowout can be stopped by:
1. Operator actions – mechanical (capping)
2. Wellbore collapse and/or rock material plugging the well – (bridging)
3. Altered fluid characteristics resulting from water or gas coning during a blowout 4. Drilling a relief well and applying kill mud
been attempted. Water/gas coning is not considered, as this would require more detailed reservoir information.
The well specific input, time to drill a relief well, is presented in Table 4. One assumption in the assessment of blowout duration is that one relief well is sufficient to kill the well. Need for a second relief well would require a re-evaluation.
Table 4: Time to drill a relief well, ref /2/
Minimum Most likely Maximum
Time to
Make decisions 1 1 2
Mobilise a rig 9 12 25
Drilling 7 9 12
Geomagnetic steering into well* 7 12 28
Killing the well* 1 2 4
SUM 25 36 71
*Numbers related to these operations are found reasonable and used as default based on expert consultation
The required time to drill a relief well and kill a blowout is judged by the project to be between 25 and 71 days.
A Monte Carlo simulation is performed to produce a duration distribution from the well specific input in Table 4. The statistical expected time for drilling a relief well when other well kill scenarios has not succeeded/occurred, is estimated to 44 days. A probability distribution is presented in Figure 1.
0.0000 0.0500 0.1000 0.1500 0.2000 0.2500 0.3000 0.3500 0.4000 0.4500
35 42 49 56 63
PROBABILITY
TIME TO DRILL A RELIEF WELL (DAYS)
Based on Table 5, the maximum blowout duration is suggested to be 63 days.
Table 5: Probability distribution, time to drill a relief well Duration (days) Surface blowout Seabed blowout
1 0,379 0,281
2 0,143 0,123
5 0,189 0,188
7 0,057 0,067
10 0,049 0,063
14 0,034 0,049
21 0,028 0,044
28 0,012 0,021
35 0,012 0,019
42 0,039 0,058
49 0,041 0,060
56 0,017 0,024
63 0,002 0,003
Different probability descriptions of the duration of a seabed or surface blowout are produced.
Possible durations of a seabed or surface blowout are described by probabilities in Figure 2.
Figure 2: Blowout duration described by probability distributions
In Figure 3 seabed and surface blowout duration and “time to drill a relief well” are described by cumulative probability curves.
0.000 0.050 0.100 0.150 0.200 0.250 0.300 0.350 0.400
1 2 5 7 10 14 21 28 35 42 49 56 63
BLOWOUT DURATION (DAYS)
Figure 3: Blowout duration described by cumulative distributions
6 References
/1/ LRC: “Blowout and Well Release Frequencies based on SINTEF Offshore Blowout Database 2017”
/2/ E-mail from the project. Ref. Sharepoint, Risk Management for Drilling and well activities/
Exploration wells
0.0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1.0
0 7 14 21 28 35 42 49 56 63
Probability
Number of Days
Relief well Surface Series3
10 Vedlegg 2. Metoder og analysekonsept
10.1 Oljedriftsanalyser
Beregningene av oljens drift og spredning er foretatt ved bruk av OSCAR (en del av SINTEFs Marine Environmental Modelling Workbench, MEMW) versjon 10.0.1.
OSCAR-modellen beregner oljemengder i et brukervalgt rutenett og dybdegrid, og resultatene overføres til det samme 10x10 km rutenettet som benyttes i miljørisikoanalysene. De parameterne som benyttes videre i miljørisikoanalysen er:
• Oljemengde i landruter (pr. 10x10 km rute) (miljørisiko for strandhabitater)
• Oljemengde på overflaten (pr. 10x10 km rute) (miljørisiko for overflateressurser)
• Total hydrokarbonkonsentrasjon i vannsøylen (pr. 10x10 km rute) (miljørisiko for fisk)
• Størst strandet mengde (dimensjonering av kapasitet for beredskapsressurser i kystsonen)
• Korteste drivtid til land (dimensjonering av mobiliseringstid for beredskapsressurser i kystsonen)
MEMW inneholder SINTEFs database over forvitringsstudier for norske råoljer. OSCAR modellerer oljens skjebne i miljøet ved bruk av komponentgrupper med ulike fysikalsk-kjemiske egenskaper. Den kjemiske sammensetningen blir transformert til såkalte pseudokomponenter som OSCAR benytter.
10.1.1 Grunnlagsdata for vind og strøm
Datasettet for vind (NORA 10) er tilrettelagt av Meteorologisk Institutt (MI). Utdraget som benyttes dekker hele landet i perioden 2007-2016.
Datasettet for strøm, med 4 km oppløsning, er tilrettelagt for MEMW på grunnlag av data fra SVIM- arkivet. Datasettet benyttet i denne analysen dekker hele landet i perioden 2007-2016.
Det brukerdefinerte rutenettet («habitatgridet») og dybdegridet som benyttes til OSCAR-simuleringene er laget slik at det dekker et større område enn det som forventes berørt av olje (på havoverflaten og i vannsøylen). Dybdegridet har også en definert fordeling mellom vann- og bunnsubstrat, men brukeren må velge dominerende substrattype. Brukeren velger hvilken region modellen settes opp i. Valget av region tilordner et sett med regionsspesifikke parametere knyttet til rutenettet og dybdegridet.
Strømbildet kan variere tildels betydelig innenfor analyseområdet. Denne variasjonen fanges opp og inkluderes i oljedriftssimuleringene.
10.1.2 Influensområder
Analyser av oljens drift og spredning (oljedriftsanalyser) er gjennomført ved bruk av hele den oppsatte rate- og varighetsmatrisen. Det fulle utfallsrommet er benyttet i beregningene av miljørisiko. Samtlige av simuleringene er benyttet til beregningene av statistisk berørt område.
Ved å benytte mange simuleringer med ulike startdatoer i de historiske vind- og strømdataene, for hver kombinasjon av utstrømningsrate og -varighet, er det mulig å fange opp mange ulike situasjoner som er bestemmende for bla. oljeflakets drivretning og størrelsen på det berørte området.
10.2 Skadebasert analyse av miljørisiko
Den miljørettede risikoanalysen er gjennomført etter MIRA-metoden (OLF, 2007), både for sjøfugl i
