Beredskapsanalyse (MRABA) for Ringhorne feltet i

(1)

Miljørisiko- og

Beredskapsanalyse (MRABA) for Ringhorne feltet i

Nordsjøen

Point Resources AS

Rapportnr.: 2018-1186, Rev. 00 Dokumentnr.: 243975

Dato: 2018-11-21

(2)

Prosjektnavn: MRABA oppdatering Ringhorne DNV GL AS Oil & Gas

Environmental Risk Management Veritasveien 1

1363 Høvik Norway

Tel: +47 67 57 99 00 NO 945 748 931 MVA Rapporttittel: Miljørisiko- og Beredskapsanalyse (MRABA) for

Ringhorne feltet i Nordsjøen

Oppdragsgiver: Point Resources AS, Grenseveien 6, 4313, Sandnes, Norway

Kontaktperson: Sveinung Birkeland

Dato: 2018-11-21

Prosjektnr.: 10124123

Org. enhet: Environmental Risk and Preparedness Rapportnr.: 2018-1186, Rev. 00

Dokumentnr.: 243975

Oppdragsbeskrivelse: Oppdatering av miljørisiko- og beredskapsanalyse for Ringhorne feltet i Nordsjøen.

Analysen ser på aktiviteten knyttet til feltet for årene 2019 til 2021.

Utført av: Verifisert av: Godkjent av:

Odd Willy Brude

Principal Consultant Helene Østbøll

Senior Principal Consultant Tor Jensen

Vice President - Head of Section

Anders Ruudberg

Principal Specialist

Beskyttet etter lov om opphavsrett til åndsverk m.v. (åndsverkloven) © DNV GL 2018. Alle rettigheter forbeholdes DNV GL. Med mindre annet er skriftlig avtalt, gjelder følgende: (i) Det er ikke tillatt å kopiere, gjengi eller videreformidle hele eller deler av dokumentet på noen måte, hverken digitalt, elektronisk eller på annet vis; (ii) Innholdet av dokumentet er fortrolig og skal holdes konfidensielt av kunden, (iii) Dokumentet er ikke ment som en garanti overfor tredjeparter, og disse kan ikke bygge en rett basert på dokumentets innhold; og (iv) DNV GL påtar seg ingen aktsomhetsplikt overfor tredjeparter. Det er ikke tillatt å referere fra

dokumentet på en slik måte at det kan føre til feiltolkning. DNV GL og Horizon Graphic er varemerker som eies av DNV GL AS.

DNV GL distribusjon: Nøkkelord:

☐ ÅPEN. Fri distribusjon, intent og eksternt. Oljefelt, Nordsjøen, Ringhorne, Balder,Ringhorne olje, miljørisiko, oljevernberedskap, oljedriftsmodellering

☒ INTERN. Fri distribusjon internt i DNV GL.

☐ KONFIDENSIELL. Distribusjon som angitt i

distribusjonsliste. Distribution within DNV GL according to applicable contract.*

☐ HEMMELIG. Kun autorisert tilgang.

*Distribusjonsliste:

Rev.nr. Dato Årsak for utgivelser Utført av Verifisert av Godkjent av

00 2018-11-21 Endelig rapport Odd Willy Brude/

Anders Rudberg

Helene Østbøll Tor Jensen

Brude, Odd Willy

Digitally signed by Brude, Odd Willy Date: 2018.11.21 14:58:58 +01'00'

Østbøll, Helene

Digitally signed by Østbøll, Helene Date: 2018.11.21 15:01:26 +01'00'

Nissen-Lie, Torild R.

Digitally signed by Nissen-Lie, Torild R.

Date: 2018.11.21 15:03:15 +01'00'

(3)

Innholdsfortegnelse

KONKLUDERENDE SAMMENDRAG ... 1 DEFINISJONER OG FORKORTELSER ... 4 1 INNLEDNING ... 6

1.1 Aktivitetsbeskrivelse 6

1.2 Hensikt/formål 6

1.3 Point Resources akseptkriterier for akutt forurensning 7

1.4 Gjeldende regelverkskrav 8

2 BESKRIVELSE AV UTSLIPPSSCENARIER OG AKTIVITETSNIVÅ FOR RINGHORNE ... 9

2.1 Aktivitetsnivå 9

2.2 Dimensjonerende DFU 9

3 OLJEDRIFTSMODELLERING ... 12

3.1 Oljetype 12

3.2 Oljedriftsmodellen 12

3.3 Beskrivelse av modellerte utblåsningsscenarier 12

3.4 Oljedriftsmodellering – Resultater 13

4 METODIKK FOR MILJØRETTET RISIKOANALYSE ... 20

4.1 Generell metodebeskrivelse 20

4.2 Usikkerhet i miljørisikoanalysen 22

5 MILJØBESKRIVELSE ... 25

5.1 Verdifulle Økosystem Komponenter (VØK) 25

5.2 Utvalgte VØK for analysen 25

6 MILJØRETTET RISIKOANALYSE – RESULTATER ... 28

6.1 Mulige konsekvenser gitt utblåsning fra Ringhorne feltet 28

6.2 Månedlig miljørisiko gitt en utblåsning fra Ringhorne feltet 32

6.3 Årlig miljørisiko fra Ringhorne feltet 37

6.4 Oppsummering av miljørisiko for Ringhorne-feltet 41

7 OLJEVERNBEREDSKAPSANALYSE ... 42

7.1 Generelle beredskapsstrategier og prinsipper i Norge 42

7.2 Systembeskrivelse 43

7.3 Ansvar for oljevernberedskap på norsk sokkel 44

7.4 Oljens egenskaper i forhold til mekanisk oppsamling og kjemisk dispergering 44

7.5 Dimensjonerende utblåsningsrate 2019 46

7.6 Beregnet beredskapsbehov åpent hav (barriere 1 og 2) 2019 46

7.7 Responstider 48

7.8 Modellering av beredskapsbehov åpent hav (barriere 1 og 2) 49

7.9 Beredskapsbehov Kyst og Strand (barriere 3 til 5) i 2019 52

7.10 Beredskapsbehov 2020 og 2021 53

7.11 Oppsummering beredskapsanalyse 56

8 REFERANSER ... 57

(4)

Appendix A Gjeldende regelverk Appendix B Oljedriftsmodellen OSCAR

Appendix C Metodebeskrivelse MIRA metodikk

Appendix D Bestandstap for kystnære sjølfugl - regionalt datasett

Appendix E Utbredelsesfigurer og beskrivelse av arter og habitater inkludert i analysen

(5)

KONKLUDERENDE SAMMENDRAG

Ringhornefeltet ligger i sentrale deler av Nordsjøen, ca 143 km fra nærmeste land som er Utsira i Rogaland. Vanndybden i området er rundt 130 meter. Ringhorne-feltet er lokalisert om lag 9 kilometer nordøst for Balder-skipet og er bygd ut med en kombinert bolig-, bore- og brønnhodeinnretning, og et undervannsproduksjonsanlegg bestående av en havbunnsramme med en produksjonsbrønn og en vanninjeksjonsbrønn. Produksjon av olje og gass transporteres til Balder- og Jotun-installasjonene for endelig prosessering, lagring og eksport.

Produksjonen på Ringhorne startet i 2003 mens produksjon på Ringhorne Øst startet i 2006. Ringhorne Øst er utviklet med fire brønner fra Ringhorne-plattformen. En ny borekampanje fra Ringhorne-

plattformen og Ringhorne Øst planlegges og foreliggende miljørisiko- og beredskapsanalyse ivaretar planlagt aktivitet på feltet for perioden 2019 til 2021.

I beregning av miljørisiko for Ringhorne-feltet er det tatt utgangspunkt i boring av utviklingsbrønner, brønner i produksjon, brønnoperasjoner, samt lekkasje fra stigerør og rørledninger.

Miljørisiko

Miljørisikoanalysen er gjennomført som en skadebasert analyse i henhold til Norsk Olje og Gass (tidligere OLF) sin Veiledning for gjennomføring av miljørisikoanalyser for petroleumsaktiviteter på norsk sokkel (OLF, 2007). Miljørisikoen vurderes opp mot Point Resourcess feltspesifikke akseptkriterier.

Operasjoner og aktivitetsnivå i året 2019 til 2021 er lagt til grunn for beregning av risikonivå knyttet til aktivitet på Ringhorne-feltet. Årene har ulikt aktivitetsnivå, og antall produserende brønner øker i perioden fra 14 til 21 brønner. På tross av dette er utblåsningssannsynlighetene i de ulike årene relativt lik og rundt 3 x 10^-3 pr år, noe som tilsvarer en forventet utblåsning hvert 333 år. Sannsynligheten for lekkasjer fra stigerør og rørledninger er lik hele perioden.

Drift og spredning av olje basert på utslippsscenarioene som er definert for Ringhorne-feltet, er modellert med SINTEFs OSCAR modell (Oil Spill Contingency And Response), MEMW 10.0.1.

Modelloppsettet av OSCAR er basert på Best Practice (Acona, Akvaplan-niva og DNV GL, 2016). I modelleringen er Ringhorne råolje benyttet.

Miljørisikoanalysen inkluderer vurderinger av potensielle effekter på sjøfugl (kystnære og pelagiske), marine pattedyr, og strandhabitater. Det er pelagiske sjøfugl som har det høyeste skadepotensialet og er dimensjonerende for risikonivået. Krykkje er arten med høyest sannsynlighet for bestandstap om

vinteren og havhest er arten med høyest sannsynlighet i vår-, sommer- og høstperioden. Risikonivået for pelagiske sjøfugl gjør et markant dropp i vår- og sommersesongen. I denne perioden trekker en stor andel av de pelagisk sjøfuglartene inn mot kysten for å hekke, og er således mindre utsatt i åpent hav.

Årlig miljørisiko som andel av Point Resources’s feltspesifikke akseptkriterier for de ulike aktivitetene på Ringhorne-feltet er høyest i 2019 med 19,5 % av akseptkriteriet for moderat miljøskade (Figur 0-1) og avtagende til hhv. 14,6 % og 10,5 % i 2020 og 2021.

Dette henger sammen med bl.a. mange workover operasjoner og kompletteringer i 2019 som tilsammen gir høyere utblåsningsfrekvens i 2019 enn i 2020 og 2021 hvor det skal bores flere utviklingsbrønner enn i 2019. Lekkasjefrekvenser fra rørledning og stigerør er likt gjennom hele perioden og bidrar, på tross av små volumer, til risikonivået for mindre og moderat miljøskade på pelagisk sjøfugl. For betydelig og alvorlig miljøskade er det kun utblåsningsscenarier som medfører risiko og da i størst grad for pelagiske sjøfugl.

(6)

Resultatene i analysen viser at miljørisikoen for alle modellerte scenarier på Ringhorne-feltet ligger godt innenfor Point Resources’ feltspesifikke akseptkriterier for alle årene inkludert i analysen.

Figur 0-1 Årlig miljørisiko vist med bidrag for alle aktiviteter som forventes på Ringhorne-feltet i 2019, som andel av Point Resourcess feltspesifikke akseptkriterier.

Oljevernberedskap

Dimensjonerende rate er basert på 90–persentil utblåsningsrate fra all aktivitet i 2019 og vektet varighet, fordelt på sommer- og vintersesong, og benyttet som grunnlag for beregning av beredskapsbehov med beredskapskalkulator (NOFO kalkulator) og beredskapsmodelleringer i OSCAR. Overflateutblåsning er dimensjonerende, og beredskapsmodelleringen er gjennomført med rate 3825 Sm³/døgn og 10 dagers varighet.

Det nominelle beredskapsbehovet (barriere 1 og 2) ble beregnet med NOFO kalkulator til 4 systemer i sommersesongen, og 6 systemer i vintersesongen. Beredskapsmodelleringer er i tillegg gjennomført for å få et bedre beslutningsgrunnlag for beredskapsbehovet for feltet, og viser at mekanisk opptak øker med antall systemer men med avtagende effekt utover 3 systemer. Opptaket er klart bedre i sommer- enn i vinterperioden. Svært lite olje (<1 %) når kysten selv i modelleringen uten tiltak, men det rene dispergeringsalternativet gir størst reduksjon av stranding totalt sett både sommer og vinter.

Basert på en helhetsvurdering er det relativt liten endring i effekten av oppsamlingen ved tilførsel av flere enn 4 systemer for alle sesongene. Kjemisk dispergering er veldig aktuelt som beredskapstiltak på Ringhorne enten som hovedtiltak eller i kombinasjon med mekanisk oppsamling.

For 2020 øker systembehovet med 1 ekstra NOFO system til totalt 5 systemer, og i 2021 med ytterligere 1 system til totalt 6 systemer. Inntil 9 systemer kan være på plass i løpet av 24 timer og ytelseskravene til responstid (innen 6 døgn) er derved oppfylt med god margin.

(7)

Barriere 3 må kunne håndtere en tilflytsrate av oljeemulsjon på inntil 329 t/d, og være på plass innen 6 døgn (95-persentil korteste drivtid til land). Dette kan håndteres av 3 kystsystemer med nominell kapasitet på 120 t/d pr. system. For 2020 øker tilflytsraten til barriere 3 til 406 t/d og i 2021 til 503 t/d basert på økende dimensjonerende utblåsningsrate og systembehovet øker da til hhv. 4 og 5

kystssystemer. Håndtering av olje i kystsonen må dekke inntil 15 eksempelområder fra Nord-Jæren i sør opp til Frøya-Froan i nord. 1 kystsystem i hvert eksempelområde er tilstrekkelig for å håndtere tilflyt av olje til de ulike NOFO eksempelområdene som er på maksimalt 55 t/d i eksempelområdet Ytre-Sula.

(8)

DEFINISJONER OG FORKORTELSER

Akseptkriterier

Kriterier som benyttes for å uttrykke et akseptabelt risikonivå i

virksomheten, uttrykt ved en grense for akseptabel frekvens for en gitt miljøskade

ALARP As Low As Reasonably Practicable (så lav som det er praktisk mulig) Analyseområde Området som er basis for miljørisikoanalysen og som er større enn

influensområdet. Ressursbeskrivelsen dekker analyseområde.

BA Beredskapsanalyse (oljevern).

Barriere Fellesbetegnelse for en samlet aksjon i et avgrenset område; kan inkludere ett eller flere system.

Barriereeffektivitet

Prosentandel av overflateolje som passerer en linje som samles opp av en barriere. Ved sidestilte system (bredt flak) vil barriereeffektiviteten maksimalt være lik systemeffektiviteten. Ved system etter hverandre (konsentrert flak) vil barriereeffektiviteten kunne overstige

systemeffektiviteten.

Barrierekapasitet

Summen av systemkapasitetene i en barriere. På samme måte som for systemkapasitet vil oppnåelse av barrierekapasiteten forutsette at tilgangen til olje (mengde og tykkelse av flak) er tilstrekkelig til at systemets kapasitet kan utnyttes fullt.

Barrieretap Reduksjonsfaktor i barriereeffektivitet fra en barriere til etterfølgende barriere, grunnet spredning av olje.

Bekjempelse

Alle tiltak som gjennomføres i akuttfasen av en forurensningssituasjon og som skal hindre at oljen sprer seg (strakstiltak ved å stanse lekkasjen, begrense utstrekningen, hindre spredning, samle opp fra sjøen, lede oljen forbi sensitive områder og hindre strandet olje fra å bli re-mobilisert).

Bestand Gruppe individer innen en art som er reproduktivt isolert innen et bestemt geografisk område.

BOP Blowout Preventer

cP Centipoise, måleenhet for viskositet

Dagslys Lysforholdene fra soloppgang til solnedgang.

DFU Definerte fare- og ulykkeshendelser

Eksempelområde

Til bruk i beredskapsplanleggingen er det definert arealer kalt

eksempelområder. Disse er karakterisert ved at de ligger i ytre kystsone, har høy tetthet av miljøprioriterte lokaliteter og som også på andre måter setter strenge krav til oljevernberedskapen. Disse eksempelområdene er derfor forhåndsdefinert som dimensjonerende for oljevernberedskapen.

Eksponeringsgrad Benyttes for å beskrive hvorvidt kysten er eksponert, moderat eksponert eller beskyttet mht. bølgeeksponering

Forvitring Nedbrytning av olje i miljøet. Forvitringsanalysen måler fysiske og kjemiske egenskaper for oljen til stede i miljøet over tid.

Gangtid Tiden det tar å frakte personell og utstyr med fartøy fra hentested (base) til stedet der aksjonen skal gjennomføres.

GOR Forkortelse for Gass/Olje forhold. Forholdet mellom produsert gass og produsert olje i brønnen.

Influensområde Området med større eller lik 5 % sannsynlighet for forurensning med mer enn 1 tonn olje innenfor en 10 x 10 km rute, iht. oljedriftsberegninger Innsatsgruppe Kyst

(IG Kyst)

IG Kyst er en stående oljevernberedskapsenhet bestående av kontraherte fiskefartøy for kystsonen i Finnmark.

Innsatsgruppe Strand Akutt (IGSA)

IGSA er en kontraktsfestet innsatsenhet på 40 personer trenet og utrustet øremerket for innsats i strandsonen i akuttfasen av en oljevernaksjon.

IUA Interkommunalt utvalg mot akutt forurensning

Korteste drivtid Tiden det tar fra utslippets start til den første oljen når kyst- og strandsonen.

Miljødirektoratet Tidligere Klima og forurensningsdirektoratet (Klif) og direktoratet for naturforvaltning

MIRA Metode for miljørettet risikoanalyse (OLF, 2007).

Mobiliseringstid Tiden fra varsel er gitt til personell og utstyr er klart for transport fra mobiliseringsstedet.

(9)

MRA Miljørettet risikoanalyse

NOFO Norsk Oljevernforening for Operatørselskap

Nominell

systemkapasitet

Forventet oppsamlingsrate i m³/d for et NOFO system; medregnet lossetid, ineffektiv tid, fritt vann, osv. For overløpsskimmer er denne normalt satt til 2400 m³/d, mens for høyviskøs skimmer (HiVisc / HiWax) er kapasiteten satt til 1900 m³/d. Systemkapasiteten forutsetter tilstrekkelig tilgang på olje (i praksis overskudd av olje).

NOROG (Norsk olje og gass)

Tidligere Oljeindustriens Landsforening (OLF).

OIM Offshore Installation Manager

Operasjonslys Lysforholdene under dagslys og borgerlig tussmørke, dvs. når solen står mindre enn 6 grader under horisonten.

OR-fartøy

Oljevernfartøy som inneholder havgående mekaniske oppsamlingssystemer (oljelenser og skimmere) samt lagringstank, og eventuelt

dispergeringsmidler- og systemer.

OSCAR Oil Spill Contingency Analysis and Response (SINTEF modell for oljedriftssimuleringer)

PAH Polysykliske Aromatiske Hydrokarboner Persentil

P-persentil betyr at p prosent av observasjoner i et utfallsrom er nedenfor verdien for p-persentilen. En 25-persentil er da slik at 25 % av

data/observasjoner er under den gitte verdien.

PL Utvinningstillatelse (Produksjonslisens) ppb Parts per billion / deler per milliard ppm Parts per million / deler per million

Ptil Petroleumstilsynet

Responstid Sammenlagt mobiliseringstid og gangtid.

Restitusjonstid

Restitusjonstiden er oppnådd når det opprinnelige dyre- og plantelivet i det berørte samfunnet er tilbake til tilnærmet samme nivå som før utblåsningen (naturlig variasjon tatt i betraktning) og de biologiske prosessene fungerer normalt. Bestander anses å være restituert når bestanden er tilbake på 99 % av nivået før hendelsen. Restitusjonstiden er tiden fra en oljeutblåsning skjer og til restitusjon er oppnådd.

RKB Rotary Kelly Bushing (mål for posisjon på boredekk) Sannsynlighet for

treff Sannsynlighet for at en 10x10 km rute treffes av olje fra en potensiell utblåsning

System

Fellesbetegnelse for et komplett oppsamlingssystem. For et NOFO system inkluderer dette to fartøy, 400 m lense, Transrec oljeopptager og

lagringskapasitet på ca 1000 m³. I et system kan også inngå en HiWax opptager for opptak av høyviskøse oljer.

Systemeffektivitet (Throughput efficiency, eng.) Prosentandel av sveipet overflateolje som samles opp av ett system.

Systemkapasitet Se ”nominell systemkapasitet”

THC Total Hydrocarbon Concentration (total hydrokarbonkonsentrasjon) TVD True Vertical Depth (sann vertikal dypde)

VØK Verdsatt Økosystem Komponent

(10)

1 INNLEDNING

1.1 Aktivitetsbeskrivelse

Ringhornefeltet ligger i sentrale deler av Nordsjøen, ca 143 km fra nærmeste land som er Utsira i Rogaland (Figur 1-1). Vanndybden i området er rundt 130 meter.

Ringhorne-feltet er lokalisert om lag 9 kilometer nordøst for Balder-skipet og er bygd ut med en kombinert bolig-, bore- og brønnhodeinnretning, og et undervannsproduksjonsanlegg bestående av en havbunnsramme med en produksjonsbrønn og en vanninjeksjonsbrønn. Produksjon av olje og gass transporteres til Balder- og Jotun-installasjonene for endelig prosessering, lagring og eksport.

Produksjonen på Ringhorne startet i 2003 mens produksjon på Ringhorne Øst startet i 2006. Ringhorne Øst er utviklet med fire brønner fra Ringhorne-plattformen. En ny borekampanje fra Ringhorne-

plattformen og Ringhorne Øst planlegges og foreliggende miljørisiko- og beredskapsanalyse ivaretar planlagt aktivitet på feltet for perioden 2019 til 2021.

Forrige miljørisikoanalyse for feltet ble gjennomført i 2015 (DNV GL, 2015) og det ble foretatt en analyse av beredskapsbehov for Ringhorne tidligere i 2018 (DNV GL, 2018).

Figur 1-1 Lokasjon til Ringhorne-feltet i Nordsjøen.

1.2 Hensikt/formål

Gjennomføring av miljørisiko- og beredskapsanalyse knyttet til leting av og/eller produksjon av olje og gass på norsk sokkel er påkrevd i henhold til norsk lovverk (se kapittel 1.4).

(11)

Miljørisikoanalysen er gjennomført som en skadebasert analyse i henhold til Norsk olje og gass (tidligere OLF) sin veiledning for gjennomføring av miljørisikoanalyser for petroleumsaktiviteter på norsk sokkel (OLF, 2007). En kort beskrivelse av metoden er gitt i Kapittel 4 og i Appendix C. For ytterligere informasjon henvises det til veiledningen.

Miljørisikoen vurderes opp mot Point Resources feltspesifikke akseptkriterier. I en skadebasert analyse vil konsekvensene av oljeutblåsning knyttes opp mot sannsynligheten (frekvensen) for en slik hendelse, for å tallfeste risikoen et akutt oljeutslipp kan ha på ulike ressurser i området. Ressursene i området som benyttes i analysen omtales som Verdsatte Økosystem Komponenter (VØK) og er en sammensetning av ulike populasjoner (sjøfugl, sjøpattedyr, fiskearter) og habitater (kystsonen). For å bli betraktet som en VØK i analysen må ulike krav tilfredsstilles (se avsnitt 5.1).

Når en leser miljørisikoanalyser får en gjerne inntrykk av at miljørisiko er en eksakt kvantitativ størrelse som uten forbehold kan avgjøre om planlagt aktivitet er akseptabel eller uakseptabel i forhold til mulig miljøpåvirkning. Bak tallene ligger en rekke parametere som rommer større eller mindre grad av usikkerhet. Usikkerhet i miljørisikoanalysen er omtalt i avsnitt 4.2.

For beredskapsanalysen er det gjennomført en beregning av beredskapsbehov knyttet til mekanisk oppsamling og dispergering av olje på åpent hav, samt beregninger av beredskapsbehov i kyst- og strandsonen. Beregningene er gjort i henhold til industristandarden «Veiledning for miljørettede beredskapsanalyser» (Norsk olje og gass, 2013). Det er også gjennomført modellering i OSCAR med ulike systemkonfigurasjoner. Hensikten med modelleringen er å få en indikasjon på effekten av tiltak.

1.3 Point Resources akseptkriterier for akutt forurensning

Point Resources har som en integrert del av sitt styringssystem definert akseptkriteriene for miljørisiko.

For Ringhorne-feltet er Point Resources sine feltspesifikke akseptkriterier benyttet i forbindelse med gjennomføringen av miljørisikoanalysen (Tabell 1-1). Akseptkriteriene angir den øvre grensen for hva Point Resources har definert som akseptabel risiko knyttet til egne aktiviteter på feltet (sannsynlighet for en gitt konsekvens). Disse er formulert som mål på skade på naturlige ressurser (VØK), uttrykt ved varighet (restitusjonstid) og ulik alvorlighetsgrad.

Point Resources anvender de samme akseptkriterier i alle regioner på Norsk sokkel. Miljørisikoanalysen fanger opp eventuelle forskjeller i miljøsårbarhet i ulike regioner fordi den tar hensyn til forekomst og sårbarhet av miljøressursene i det enkelte analyseområdet og fordi den beregner restitusjonstid for berørte ressurser. Dette fører til at det beregnes en høyere miljørisiko i områder der det er høy andel av berørte, sårbare bestander og ressurstyper. Akseptkriteriene setter derved strengere krav til operasjoner i denne type områder.

Akseptkriteriene uttrykker Point Resourcess 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.

Tabell 1-1 Point Resourcess feltspesifikke akseptkriterier for forurensing.

Miljøskade Varighet av skaden (restitusjonstid) Feltspesifikke akseptkriterier

Mindre 1 mnd. – 1 år 2,0 x 10^-2

Moderat 1-3 år 5,0 x 10^-3

Betydelig 3-10 år 2,0 x 10^-3

Alvorlig >10 år 5,0 x 10^-4

(12)

1.4 Gjeldende regelverkskrav

Myndighetskrav til HMS (helse, miljø og sikkerhet) for petroleumsvirksomhet til havs omfatter følgende lover og forskrifter; forurensingsloven, rammeforskriften, styringsforskriften, innretningsforskriften og aktivitetsforskriften. En nærmere beskrivelse av noen av kravene er gitt i Appendix A.

(13)

2 BESKRIVELSE AV UTSLIPPSSCENARIER OG AKTIVITETSNIVÅ FOR RINGHORNE

De fleste former for uhellsutslipp i forbindelse med feltutbygging er begrensede, med små mengder og lette forbindelser. De hendelsene som har de største potensielle miljokonsekvensene er ukontrollerte utslipp (utblåsning) fra brønnene under operasjoner som boring, komplettering eller lignende, utslipp fra produserende brønner eller lekkasjer fra rørledninger og stigerør. Slike hendelser anses

dimensjonerende for foreliggende analyse.

2.1 Aktivitetsnivå

Det har blitt gjennomført en kartlegging av aktivitetsnivå og utslippsscenariene for aktivitetene knyttet til Ringhorne-feltet. Feltaktivitet inkluderer utviklingsboringer og kompletteringer av nye brønner, workover-, wireline- og coiled tubing operasjoner, samt oljeprodusenter i drift. Operasjoner og aktivitetsnivå i perioden 2019 til 2021 samt utblåsningsfrekvenser for de ulike operasjonene er vist i Tabell 2-1. Det er planlagt tilsammen 6 nye utviklingsboringer. På tross av ulike aktiviteter så er samlet utblåsningfrekvens relativt sammenlignbar for de ulike årene med en utblåsningsfrekvens rundt 3x10^-3 pr år. Det vil si en forventet utblåsning hvert 333 år.

Tabell 2-1 Operasjoner og aktiviteter for Ringhorne feltet i 2019 til 2021 (Point Resources, 2018).

Frekvensene er generiske frekvenser fra SINTEF offshore database 2017 (Lloyd’s, 2018), og er summert basert på aktivitetsnivået for feltet.

Aktivitet/operasjon Aktivitet Frekvenser fra Lloyds'

Frekvens 2019

Frekvens 2020

Frekvens 2021 2019 2020 2021

Utviklingsboring 1 3 2 3,63E-05 3.63E-05 1.09E-04 7.26E-05

Komplettering 6 5 4 2,02E-04 1.21E-03 1.01E-03 8.08E-04

Wireline 6 5 4 6,25E-06 3.75E-05 3.13E-05 2.50E-05

Workover 5 2 2 2,93E-04 1.47E-03 5.86E-04 5.86E-04

Coiled tubing 2 0 0 8,18E-05 1.64E-04 - -

Produsenter 14 17 21 3,97E-05 5.56E-04 6.75E-04 8.34E-04

Totalt 3.47E-03 2.41E-03 2.33E-03

2.2 Dimensjonerende DFU

Definerte fare- og ulykkeshendelser (DFU) er de aktivitetene /scenariene som har størst potensiale for å skade miljøet. Utblåsningsrate og -varighet er parametere som innvirker på en gitt hendelses potensiale for å utøve skade, mens sannsynligheten for hendelsen er med på definere risikonivå.

Utblåsnings- og lekkasje scenarier som er inkludert i denne anlysen er de som forventes å ha de høyeste miljørisikobidragene, og slik sett være styrende for risikonivået. Som følge av dette er scenariene med utslipp av store oljemengder til sjø prioritert.

(14)

2.2.1 Utblåsning fra utviklingsboring og produserende brønner

For Ringhorne, som har en fast produksjonsinnretning med BOP på overflaten, har alle utblåsnings- scenarier under produksjon og produksjonsboring utslippspunkt på overflaten. Utblåsningsrater er gitt for nye produksjonsbrønner FC-6 og RHE-C (Add Energy, 2018). Utblåsningsrater for FC-6 (Tabell 2-2) er vurdert dekkende for 3 andre av produksjonsboringene (FC-5, FC-3 og M10U), mens

utblåsningsratene for RHE-C (Tabell 2-3) er vurdert å være dekkende også for produksjonsboring av RHE-H. Opprinnelige rater er slått sammen til en 5x5 matrise for modellering. Ettersom lengste varighet for utblåsning er hhv. 41 og 45 dager for FC-6 og RHE-C er det modellert med 4 utblåsningsvarigheter.

Tabell 2-2 Utblåsningsrater og -varigheter for utviklingsboring av produksjonsbrønn FC-6 på Ringhorne- feltet (Add Energy, 2018).

Utslipps- sted

Fordeling overflate/

sjøbunn

Rate Sm³/d

Varigheter (dager) og

sannsynlighetsfordeling Sannsynlighet for raten

2 5 15 41

Overflate 100 %

808

52,1 % 18,6 % 17,3 % 12,0 %

7,7%

1625 60,7 %

2699 19,6 %

4037 10,5 %

9047 1,5 %

Tabell 2-3 Utblåsningsrater og -varigheter for utviklingsboring av produksjonsbrønn RHE-C på Ringhorne-feltet (Add Energy, 2018).

Utslipps- sted

Fordeling overflate/

sjøbunn

Rate Sm³/d

Varigheter (dager) og

sannsynlighetsfordeling Sannsynlighet for raten

2 5 15 45

Overflate 100 %

1443

52,1 % 18,6 % 17,3 % 12,0 %

7,7%

3220 27,9 %

4988 10,5 %

6943 37,7 %

13221 1,5 %

Utblåsningsrater for produserende brønner er gitt i Tabell 2-4. Opprinnelige rater er kategorisert og representert ved modelleringsrater fra produksjonsboring (Tabell 2-2 og Tabell 2-3) og supplert med noen lavere utblåsningsrater (272 og 519 m³/d) for å dekke alle brønner.

Tabell 2-4 Utblåsningsrater for produksjonsbrønner ved Ringhorne i perioden 2019-2021.

Utblåsningsrate

Sm3/d Produsenter

2019 Produsenter

2020 Produsenter

2021 272 C4, C6, C8 og C24 C4, C6, C8 og C24 C4, C6, C8 og C24 519 C3, C7, C13 og C23 C3, C7, C13 og C23 C3, C7 og C13

808 C1 og C9 C1 og C9 C1 og C9

(15)

1443 C17 C17 C17

2699 H2L

3220 C2, C19 C2, C19 C2, C19

4037 FC6 FC6, FC5, FC3, RHE-C FC6, FC5, FC3, RHE-C, M10U

4988 RHE-H, TY4, RHE-Mid

2.2.2 Lekkasje fra stigerør, prosessenhet og rørledning

Tabell 2-5 gir en oversikt over lekkasjescenariene fra stigerør og rørledninger knyttet til Ringhorne.

Lekkasjescenariene er presenter med utslippsvolumer, utslippsvarighet, sannsynlighet for utslippspunkt, og frekvens for lekkasjer. Fire lekkasjescenarier er dimensjonerende for risikoen knyttet til lekkasjer.

Det er lekkasjer fra stigerør med lekkasjepunkt i øvre del av vannsøylen og lekkasjer fra rørledning til Ringhorne med lekkasjepunkt på sjøbunn.

Tabell 2-5 Lekkasjescenarier for stigerør og rørledninger knyttet til aktiviteten på Ringhorne (Point Resources, 2010).

Scenario Utslipps-

sted Utslippsmengde

(tonn) Varighet Frekvens

Stigerørsutslipp

Small

Overflate

104 2 dager 2,00E-03

Medium 69 2 timer 5,60E-04

Large 1002 2 timer 9,10E-04

Rørledningsutslipp

Small

Sjøbunn

104 2 dager 1,00E-02

Medium 69 2 timer 3,10E-03

Large 1002 2 timer 5,00E-03

For stigerør og rørledninger er utslippsvolum, varigheter og frekvenser hentet fra QRA for Ringhorne feltet (DNV, 2010). QRA er under oppdatering av DNV GL i 2018 men er ikke ferdigstilt med input til foreliggende analyse.

For stigerør er utslippsvolum og varighet definert med basis i strømningshastighet, hullstørrelse, tiden det tar før lekkasjen oppdages, og lekkasjepunktet. Utslippsvolumene fra store hull på stigerøret er inkludert. Det er konservativt antatt at lekkasjen gir utslipp til overflate.

For rørledningslekkasjer er utslippsvolumet definert på basis av strømningshastighet, hullstørrelse og tiden det tar før lekkasjen oppdages. Sannsynlighet for lekkasjer fra både små, middels store og store hull på rørledningen er inkludert. Rørledningslekkasjer er konservativt representert med samme scenarier som stigerørslekkasjer dvs. fra utslipp på sjøoverflaten da det er tilsvarende utslippsmengder og varigheter på scenariene.

(16)

3 OLJEDRIFTSMODELLERING 3.1 Oljetype

I modelleringen av oljedrift gitt en utblåsning fra Ringhorne-feltet benyttes Ringhorne råolje. Bakgrunns- informasjonen er innhentet fra forvitringsstudie gjennomført av SINTEF (SINTEF, 2002).

Både levetid til olje på sjø, grad av nedblanding i vannmassene og de tilhørende potensielle

miljøeffektene vil avhenge av oljetype. Ringhorne er en parafinsk råolje med lite asfaltener og middels høyt voksinnhold. Ringhorne oljen vil emulgere raskt med et maksimalt vanninnhold på ca 80 vol. %.

Emulsjoner som dannes vil være stabile. Ringhorne har potensiale for kjemisk dispergering både ved vinter og sommertemperaturer og er godt egnet for mekanisk oppsamling da det ikke forventes tilflytsproblemer til en tradisjonell overløpsskimmer (SINTEF, 2002)

Karakteristikker for Ringhorne råolje er sammenfattet i Tabell 3-1.

Tabell 3-1 Forvitringsparametere for Ringhorne råolje, benyttet i spredningsberegningene for Ringhorne-feltet (SINTEF, 2002).

3.2 Oljedriftsmodellen

Oljedriftsmodellen som er anvendt er SINTEFs OSCAR modell (Oil Spill Contingency And Response), versjon 10.0.1. Modelloppsettet av OSCAR er basert på Best Practice (Acona, Akvaplan-niva og DNV GL, 2016). En beskrivelse av modellen og dens begrensninger og krav til inngangsdata er gitt i Appendix B.

3.3 Beskrivelse av modellerte utblåsningsscenarier

Oljedriftsberegningene er gjennomført for én lokasjon med posisjon 59° 21’ 47” N, 2° 23’ 14” Ø og et havdyp på 130 m. Spredningsmodelleringer er gjennomført for overflateutblåsninger samt stigerør- og rørledningslekkasjer fra Ringhorne-feltet. De ulike utslippsscenariene, kombinasjoner av utslippsrater og utslippsvarigheter som er modellert er oppgitt i 2.2.

I oljedriftsmodelleringene er det kjørt tilstrekkelig antall simuleringer for å dekke inn variasjoner i vind og havstrømmer gjennom året.De statistiske oljedriftsresultatene er presentert i et rutenett som har en horisontal oppløsning på 10×10 km.

Parameter Ringhorne olje

Oljetetthet [kg/m³] 830

Maksimum vanninnhold [ %] ved 13 ^oC

80

Voksinnhold, fersk olje [vekt %] 4,84

Asfalteninnhold, fersk olje [vekt %] 0,17

Viskositet [cP] ved 13 ^oC og 10 s^-1 66

(17)

3.4 Oljedriftsmodellering – Resultater 3.4.1 Spredning av olje på overflaten

For modellerte utblåsninger er det generert helårlig oljedriftsstatistikk på rutenivå (10 × 10 km ruter).

Forventet treff av oljemengder gitt en utblåsning fra overflate fra feltet i de ulike sesongene, samt for sjøbunnslekkasjer fra rørledninger er presentert i Figur 3-1 og Figur 3-2 . Figurene viser også 5 % og 50 % treffsannsynlighet for olje over 1 tonn pr 10x10 km rute (influensområde).

Influensområdet er basert på sannsynligheten for at en rute treffes i den statistiske

oljedriftsmodelleringen. For den forventede oljemengden (tonn) er sannsynligheten for at ruten treffes multiplisert med den gjennomsnittlige tidsmidlete oljemengden ≥1 tonn i ruten gitt at den treffes.

Influensområdet vil være større i utstrekning da den også inneholder ruter med mer enn 1 tonn olje selv med små treffsannsynligheter.

Merk imidlertid at forventet oljemengde og treff av olje er basert på alle utblåsningsrater og varigheter og deres individuelle sannsynligheter, og at det markerte området ikke viser omfanget av en enkelt oljeutblåsning, men er det området som berøres i ≥ 5 % av enkeltsimuleringene av oljens drift og spredning innenfor hver sesong.

Resultatene for utblåsninger viser at oljen i stor grad fordeles rundt utblåsningspunktet i sentrale deler av Nordsjøen, men at oljen trekkes nordover med Kyststrømmen og sørover med en gren av den nordatlantiske strømmen for utblåsning både under boring og produksjon. Resultatene, som viser forventede oljemengder på overflaten, viser at oljen spres og forvitrer slik at det i all hovedsak er sannsynlighet for treff av oljemengder i kategori < 50 tonn per 10 × 10 km rute, med sannsynlighet for større oljemengder (>50 tonn) i området rundt feltlokasjonen.

Figur 3-1 Helårlig forventede treff av oljemengder (≥ 5 % treff av > 1 tonn olje) i 10×10 km sjøruter gitt en overflateutblåsning fra utviklingsboring (venstre) og produksjon (høyre) på Ringhorne- feltet. Forventet treff av olje er basert på alle utblåsningsrater og varigheter og deres individuelle sannsynligheter.

(18)

Figur 3-2 Helårlig forventede treff av oljemengder (≥ 5 % treff av > 1 tonn olje) i 10×10 km sjøruter gitt største lekkasjescenarie fra rørledning/stigerør. Forventet treff av olje er basert på alle utblåsningsrater og varigheter og deres individuelle sannsynligheter.

Se Figur 3-3 for et eksempel på overflatestrømmer i Nordsjøen i januar.

(19)

Figur 3-3 Øyeblikksbilde av overflatestrømmer i Nordsjøen (Meterologisk Institutt: SVIM arkivet for strøm- og isdata: ftp://ftp.met.no/projects/SVIM-public/SVIMresults/).

3.4.2 Stranding av olje i kystsonen

Det er kun utblåsningsscenariene sammen med største rørledning/stigerørslekkasje for Ringhorne som har sannsynlighet for stranding. Landrutene som har ≥5 % sannsynlighet for stranding av mer enn 1 tonn olje per 10 × 10 km ruter per sesong er vist i Figur 3-4 og Figur 3-5, gitt en overflateutblåsning.

Det er størst strandningssannsynlighet i øyområdene ved Askvoll (5-50 % treffsannsynlighet).

Korteste ankomsttid (tid siden start av utslippet) til land og største strandingsmengder av emulsjon er vist i Tabell 3-2 for utviklingsboring, brønn RHE-C (95-persentiler). Resultatene for strandet

(20)

emulsjonsmengde og ankomsttid presentert stammer ikke nødvendigvis fra samme simulering. Alle simuleringer for overflateutblåsning ligger til grunn for resultatene. 95-persentilen av scenariene gir 13490 tonn oljeemulsjon langs kystlinjen i sommersesongen (mars-august) og 95-persentilen av korteste ankomsttid er 5.8 døgn (vintersesongen).

Tabell 3-2 Strandingsmengder av oljeemulsjon og korteste ankomsttid til den norske kystlinje gitt en overflateutblåsning fra utviklingsboring på Ringhorne-feltet (95-persentil) oppgitt for hver

halvårssesong, sommer (mars – august) og vinter (september – februar). Alle simuleringene for overflateutblåsningen er lagt til grunn for tallene presentert.

Persentil Strandet oljeemulsjon (tonn) Ankomsttid (døgn)

Sommer Vinter Sommer Vinter

95

13490 13060 7.5 5.8

Tabell 3-3 angir 95-persentilen av korteste ankomsttid til land og største strandingsmengde inn i de definerte eksempelområdene for en utblåsning under boring. Lokasjon av eksempelområdene er gitt i Figur 3-6. Av eksempelområdene er det størst strandingsmengde på Ytre Sula, med 1796 tonn oljeemulsjon i vintersesongen. Korteste ankomsttid til et eksempelområde er 7 døgn (Øygarden og Austevoll vintersesongen).

Tabell 3-3 Strandingsmengder av emulsjon og korteste ankomsttid til de definerte eksempelområdene gitt en utblåsning fra utviklingsboring på Ringhorne-feltet (95-persentiler) oppgitt for hver

halvårssesong. Alle simuleringene for overflateutblåsningen er lagt til grunn for tallene presentert.

Eksempelområde Strandet emulsjon (tonn) Ankomsttid (døgn)

Frøya og Froan 134 413 35

²¹

Smøla 110 314 30

²⁰

Sandøy 38 50 32

²³

Vigra-Godøy 105 65 26

²¹

Runde 180 139 22

¹⁸

Stadtlandet 315 350 19

¹⁴

Sverslingsosen-

Skorpa 187 210 18

¹³

Atløy-Værlandet 765 932 15

¹⁰

Ytre Sula 1489 1796 11

⁸

Onøy-Øygarden 1513 1529 10

⁷

Austevoll 959 803 10

⁷

Bømlo 226 244 13

⁹

Utsira 451 511 13

⁹

Karmøy vest 70 112 20

¹⁵

Nord Jæren 128 183 25

¹⁶

Korteste ankomsttid (tid siden start av utslippet) til land og største strandingsmengder av emulsjon er vist i Tabell 3-4 for utblåsning fra produserende brønner (95-persentiler). Resultatene for strandet

(21)

emulsjon og ankomsttid presentert stammer ikke nødvendigvis fra samme simulering. Alle simuleringer for overflateutblåsning ligger til grunn for resultatene. 95-persentilen av scenariene gir 5627 tonn oljeemulsjon langs kystlinjen i vintersesongen (september-februar) og 95-persentilen av korteste ankomsttid er 6,0 døgn (vintersesongen).

Tabell 3-4 Strandingsmengder av oljeemulsjon og korteste ankomsttid til den norske kystlinje gitt en overflateutblåsning fra produksjon på Ringhorne-feltet (95-persentil) oppgitt for hver halvårssesong, (sommer (mars – august) og vinter (september – februar)). Alle simuleringene for overflateutblåsningen er lagt til grunn for tallene presentert.

Persentil Strandet oljeemulsjon (tonn) Ankomsttid (døgn)

95

3964 5627 8.2 6.0

Tabell 3-5 angir 95-persentilen av korteste ankomsttid til land og største strandingsmengde inn i de definerte eksempelområdene for en utblåsning under produksjon. Av eksempelområdene er det størst strandingsmengde på Ytre Sula, med 937 tonn oljeemulsjon i vintersesongen. Korteste ankomsttid til et eksempelområde er 7 døgn (Onøy-Øygarden i vintersesongen).

Tabell 3-5 Strandingsmengder av emulsjon og korteste ankomsttid til de definerte eksempelområdene gitt en utblåsning fra produksjon på Ringhorne-feltet (95-persentiler) oppgitt for hver halvårssesong.

Alle simuleringene for overflateutblåsningen er lagt til grunn for tallene presentert.

Eksempelområde Strandet emulsjon (tonn) Ankomsttid (døgn)

Frøya og Froan 28 106 39 22

Smøla 20 80 33 20

Sandøy 7 11 40 24

Vigra-Godøy 18 16 29 21

Runde 43 50 24 19

Stadtlandet 66 123 19 15

Sverslingsosen-

Skorpa 50 55 18 14

Atløy-Værlandet 174 301 15 11

Ytre Sula 681 937 12 8

Onøy-Øygarden 510 903 11 7

Austevoll 238 265 11 8

Bømlo 53 87 14 10

Utsira 124 177 14 10

Karmøy vest 13 28 24 16

Nord Jæren 19 40 31 17

(22)

Figur 3-4 Helårlig sannsynligheten for treff av mer enn 1 tonn olje i 10×10 km kystruter gitt en overflateutblåsning fra utviklingsboring (venstre) og produksjon (høyre) på Ringhorne-feltet.

Influensområdet er basert på alle utslippsrater og varigheter og deres individuelle sannsynligheter

Figur 3-5 Helårlig sannsynligheten for treff av mer enn 1 tonn olje i 10×10 km kystruter gitt lekkasjer fra rørledningene på Ringhorne-feltet. Influensområdet er basert på alle utslippsrater og varigheter og deres individuelle sannsynligheter

(23)

Figur 3-6 Lokasjon av eksempelområdene langs Norskekysten.

3.4.3 Vannsøylekonsentrasjoner

Resultatene av konsentrasjonsberegningene rapporteres vanligvis som totale konsentrasjonsverdier av olje (THC) i de øverste vannmassene, det vil si det skilles ikke mellom dispergert olje og løste

oljekomponenter. Oljen i vannmassene vil i hovedsak skrive seg fra olje som blandes ned i vannmassene fra drivende oljeflak (naturlig dispergering som følge av vind og bølger). Nedblanding av oljen fra

overflaten beregnes på basis av oljens egenskaper og den rådende sjøtilstanden.

Resultatene av modelleringen viser at fullt utfallsrom (dvs. alle rate- og varighetskombinasjonene) gir lave THC-konsentrasjoner i vannsøylen pga. Ringhorne oljens egenskaper. En utblåsning fra boring eller produksjon gir THC konsentrasjoner mindre enn 50 ppb.

58 ppb regnes som nedre effektgrense for skade på fiskeegg og – larver (Nilsen et.al., 2006).

(24)

4 METODIKK FOR MILJØRETTET RISIKOANALYSE 4.1 Generell metodebeskrivelse

Analyser av miljørisiko utføres trinnvis i henhold til Norsk olje og gass veiledning for miljørisikoanalyser (OLF, 2007). For Ringhorne-feltet er det valgt å gjennomføre en skadebasert analyse for de antatt mest sårbare miljøressursene. Et sammendrag av metodikken i miljørisikoanalysen er beskrevet nedenfor med fokus på VØK bestander, mens det henvises til Appendix C og veiledningen for mer utfyllende

informasjon.

Basert på oljedriftsmodellering og bruk av effektnøkler beregnes bestandstap for den enkelte VØK bestand (se Figur 4-1).

Figur 4-1 Oversikt over ulike trinn i beregning av bestandstap og miljørisiko for VØK bestander.

Trinn 1 – Tilrettelagte utbredelsesdata for de enkelte VØK bestander kombineres med hver enkelt oljedriftssimulering. Det anvendes en effektnøkkel som sier noe om mulig bestandstap i 10 x 10 km gridruter basert på oljemengde i simuleringen (se Tabell 4-1). Ulik individuell sårbarhet for olje gir ulik effektnøkkel.

Trinn 2 – Tapsandeler i 10 x 10 km ruter summeres og gir et samlet bestandstap for hver VØK bestand for hver simulering. Bestandstapene for de ulike oljedriftssimuleringene kategoriseres i 1-5 %, 5-10 %, 10-20 %, 20-30 % og mer enn 30 %. Bestandstap under 1 % antas ingen kvantifiserbar effekt på restitusjon av bestanden.

Trinn 3 – Det anvendes deretter en skadenøkkel som knytter et gitt bestandstap for VØK bestanden til miljøskade. Miljøskade uttrykkes ved tiden det tar før en bestand er restituert til 99 % av nivået før en hendelse inntreffer (OLF, 2007). Som påpekt ovenfor varierer sårbarheten mellom arter (og habitater)

(25)

og restitusjonstiden vil være påvirket av dette. Den teoretiske restitusjonstiden er inndelt i fire kategorier (se Tabell 4-2).

• Mindre (< 1 år),

• Moderat (1-3 år),

• Betydelig (3-10 år) og

• Alvorlig (> 10 år).

Trinn 4 – Miljørisiko beregnes deretter ved å kombinere sannsynlighet for ulike miljøskader med frekvensen for den spesifikke oljeutblåsningen og kan måles opp mot operatørens akseptkriterier for miljøskade.

Tabell 4-1 Effektnøkkel for beregning av bestandstap innenfor en 10 ×10 km sjørute gitt eksponering av olje fordelt på fire kategorier. Verdier for sjøfugl er valgt som eksempel.

Oljemengde (tonn) i 10 × 10 km rute

Effektnøkkel – akutt dødelighet Individuell sårbarhet av VØK sjøfugl

S1 S2 S3

1-100 tonn 5 % 10 % 20 %

100-500 tonn 10 % 20 % 40 %

500-1000 tonn 20 % 40 % 60 %

≥1000 tonn 40 % 60 % 80 %

Tabell 4-2 Skadenøkkel for sannsynlighetsfordeling av teoretisk restitusjonstid ved akutt bestandsreduksjon av sjøfugl- og marine pattedyrbestander med lavt restitusjonspotensiale S3 (OLF, 2007).

Akutt bestandsreduksjon

Konsekvenskategori – miljøskade Teoretisk restitusjonstid i år

Mindre (<1 år)

Moderat 1-3 år

Betydelig 3-10 år

Alvorlig

>10 år

1-5 % 50 % 50 %

5-10 % 25 % 50 % 25 %

10-20 % 25 % 50 % 25 %

20-30 % 50 % 50 %

≥ 30 % 100 %

Beregningene som gjennomføres for strandhabitat skiller seg ut fra VØK bestander ved at det benyttes en kombinert effekt- og skadenøkkel som knytter oljemengden i et 10 x 10 km habitat direkte opp mot miljøskade og restitusjonstid.

(26)

4.2 Usikkerhet i miljørisikoanalysen

I henhold til Ptils oppdaterte definisjon av risikobegrepet, der det understrekes at usikkerhetsmomentet i en risikoanalyse bør belyses og hvordan usikkerheten skal håndteres, pekes det i foreliggende avsnitt på de viktigste usikkerhetsparameterne i miljørisikoanalysen.

I miljørisikoanalyser er ønsket å redusere usikkerheten så mye som mulig, noe som innebærer til enhver tid å benytte best tilgjengelig kunnskap. Det innebærer også å gjøre enkelte konservative valg for å håndtere de verdiene en ikke har tilstrekkelig kunnskap om, og på den måten ivareta usikkerheten ved en føre-var holdning.

Når en leser miljørisikoanalyser får man gjerne inntrykk av at miljørisiko er en eksakt kvantitativ størrelse som uten forbehold kan avgjøre om planlagt aktivitet er akseptabel eller uakseptabel i forhold til mulig miljøpåvirkning. Det er lett å glemme at bak tallene ligger en rekke parametere som rommer større eller mindre grad av usikkerhet, eksempelvis:

4.2.1 Metodikk

Selve metodikken i seg selv rommer en stor grad av usikkerhet, da det aldri vil være mulig eksakt å beregne effekten av en mulig oljeutblåsning en gang i fremtiden. For å håndtere usikkerheten i bestandseffekter for sjøfugl og marine pattedyr gitt påvirkning av oljeforurensning er det laget

«effektnøkler» som gir mulige bestandstap gitt et spenn av ulike oljemengder (eksempelvis 1-100 tonn olje per 10 × 10 km rute, som gir 20 % bestandstap) som sammenfaller med tilstedeværelse av ressursene. Beregnet bestandstap kategoriseres videre med spenn (eksempelvis 1-5 %, 5-10 % osv.), som videre gir et spenn i teoretisk restitusjonstid (eksempelvis gir 10-20 % bestandstap henholdsvis 25 % sannsynlighet for Moderat miljøskade, 50 % sannsynlighet for Betydelig miljøskade og 25 %

sannsynlighet for Alvorlig miljøskade). Effekt og skadenøkler er utledet fra observert dødelighet og skade fra tidligere oljeutslipp.

4.2.2 Miljøressurser

Tilstedeværelsen av naturressursene kan også være en svært usikker og variabel størrelse. For sjøfugl er datagrunnlaget generelt godt i hekkesesongen. Datasettene er basert på statistiske analyser av telledata og oppdateres jevnlig gjennom Seapop-programmet. Det er likevel ikke mulig å predikere sjøfugls

tilstedeværelse eksakt da variasjonene er store over kort tid og fra år til år, særlig for sjøfugl i åpent hav.

Et eksempel på sistnevnte datasett fremkommet gjennom Seapop-programmet er vist i Figur 4-2

(sjøfugl i åpent hav). Predikerte tettheter over havområdene angis sammen med 95 % konfidensintervall og standardfeil. Datasettene angir en slags gjennomsnittsverdi av tettheten av sjøfugl i hele havområdet, og reflekterer således ikke faktisk utbredelse på et gitt tidspunkt et gitt sted. Utfallsrommet av mulige konsekvenser kan således bli snevert i forhold til faktisk forventning, og beregningene basert på datasettene gir kun en «gjennomsnittlig» konsekvens.

For fiskeegg/-larver i vannsøylen baserer analysen seg på modelldata over larvefordeling i vannsøylen i ulike år. Her er det viktig med mange år med data, og realistiske fordelinger, for å gi et godt

forventningsbilde av mulige larvetap. Det er også mulig å understreke usikkerheten ved å se på maksimum- og minimumsverdier, og standardavvik.

(27)

Figur 4-2 Utbredelseskart for lomvi i åpent hav i tre sesonger (øverst) samt usikkerhetsestimater for utbredelseskartene som 95 % konfidensintervall (nederst). Kartene er opparbeidet gjennom SEAPOP (www.seapop.no). ©SEAPOP

4.2.3 Oljetype

Valg av oljetype-analog som skal representere et mulig hydrokarbonfunn, gjøres med variabel grad av usikkerhet. Noen ganger har man gode indikasjoner på oljeegenskaper som er avgjørende for å velge en liknende analog oljetype, andre ganger er det stor usikkerhet rundt dette. Det kan også være vanskelig å finne en eksisterende oljetype som representerer det forventede hydrokarbonets forvitringsegenskaper.

I tillegg kommer usikkerhet i oljedriftmodellens representasjon av oljens oppførsel på havoverflaten/ i vannsøylen etter utslipp på ulike tider av året, ved ulike værsituasjoner, samt værsituasjonen i seg selv.

For å ivareta usikkerheten i ytre miljøparametere (vind, strøm, temperatur) er det viktig å modellere tilstrekkelig antall simuleringer. Dette innebærer både tilstrekkelig antall simuleringer gjennom året slik at sesongvise (månedlige) variasjoner ivaretas, men også tilstrekkelig antall år som sikrer at årlige variasjoner ivaretas. Det er benyttet 10 år med strøm- og vinddata i modellen, som anses som

tilstrekkelig i henhold til beste praksis for modelleringsoppsett (DNV GL, Akvaplan-niva, Acona, 2016).

4.2.4 Frekvenser og sannsynligheter

I beregning av risiko benyttes både konsekvensestimater (hva blir konsekvensen dersom en utblåsning skjer), og sannsynlighetsestimater (hvor sannsynlig er det at et utslipp forekommer).

Sannsynlighetsestimatene er basert på et tallmateriale som er fremkommet gjennom historiske

hendelser for Nordsjøen (norsk, britisk og tysk sektor), og den ytre kontinentalsokkelen av Mexicogolfen.

Det er stor usikkerhet rundt hvor godt egnet erfaringsmateriale er for å beskrive/predikere fremtidige

(28)

hendelser. I beregning av generiske utblåsningsfrekvenser ble det tidligere tatt utgangspunkt i de siste 20 års hendelser. Beregningsmetodikken er nå endret for å ivareta de senere års teknologiutvikling for å bedre sikkerheten i forbindelse med petroleumsvirksomhet. Nå benyttes data for perioden 1.1.1980- 31.12.2015, derav senere års hendelser tillegges større vekt enn hendelser langt tilbake i tid (Lloyds, 2018).

For å redusere usikkerheten rundt utblåsningssannsynligheten ytterligere kan det gjøres brønnspesifikke risikoanalyser, der man vurderer brønntekniske parametere opp mot erfaringsmaterialet. Ofte ender man da opp med en utblåsningsfrekvens som er lavere enn den generiske (historiske) tallverdien, noe som vitner om at operatørene på norsk sokkel har bedre kontroll og bedre rutiner enn hva som ligger til grunn for de historiske hendelsene. Dette innebærer at ved bruk av generiske frekvenser ivaretas usikkerheten gjennom konservative valg.

(29)

5 MILJØBESKRIVELSE

Ringhorne-feltet er lokalisert i den sentrale delen av Nordsjøen. Resultatene fra oljedriftsmodelleringen viser at det er størst potensiale for overlapp med ressursene i Nordsjøen, og det er derfor valgt å fokusere på naturressurser tilknyttet dette havområdet. En kort beskrivelse av miljøressurser inkludert i analysen er gitt i Appendix E. For en mer omfattende beskrivelse av miljøressursene i regionen, henvises det til blant annet arealrapport fra forvaltningsplanen for Nordsjøen - Faglig grunnlag for forvaltningsplan for Nordsjøen og Skagerrak; Arealrapport (DN & HI, 2010).

5.1 Verdifulle Økosystem Komponenter (VØK)

Som utgangspunkt for miljørisikoanalysene er det gjennomført en vurdering av hvilke naturressurser som har det største konfliktpotensialet innen influensområdet til Ringhorne-feltet. En Verdsatt

Økosystem Komponent (VØK) er definert i veiledningen for gjennomføring av miljørisikoanalyser (OLF, 2007) som en ressurs eller miljøegenskap som:

• Er viktig (ikke bare økonomisk) for lokalbefolkningen, eller

• Har en nasjonal eller internasjonal interesse, eller

• Hvis den endres fra sin nåværende tilstand, vil ha betydning for hvordan miljøvirkningene av et tiltak vurderes, og for hvilke avbøtende tiltak som velges.

For å velge ut VØKer innen et potensielt berørt område benyttes følgende prioriteringskriterier (OLF, 2007):

• VØK må være en populasjon eller bestand, et samfunn eller habitat/naturområde

• VØK må ha høy sårbarhet for oljeforurensning i den aktuelle sesong

• VØK bestand må være representert med en stor andel i influensområdet

• VØK bestand må være tilstede i en stor andel av året eller i den aktuelle sesong

• VØK habitat må ha høy sannsynlighet for å bli eksponert for oljeforurensning

VØKer som blir valgt ut for analyse i en spesifikk operasjon kan representere et spenn av ressurser som vil bidra til miljørisikoen for operasjonen i ulik grad. Som et minimum skal alltid den eller de ressursene som er antatt å bidra mest til miljørisikoen være representert blant de utvalgte ressursene. I utvelgelsen av VØKer er rødlistearter som er til stede i influensområdet vurdert.

5.2 Utvalgte VØK for analysen

Utvalgte VØKer er basert på kriteriene beskrevet i kapittel 5.1 og er nærmere beskrevet nedenfor.

5.2.1 Sjøfugl

Tabell 5-1 viser utvalgte sjøfuglarter på åpent hav og kystnært inkludert i miljørisikoanalysen for Ringhorne-feltet. Flere av de pelagiske sjøfuglene inngår også i datasettene for kystnære sjøfugl, da det benyttes ulike datasett for disse etter tilholdssted i ulike deler av året. For disse artene dreier det seg i all hovedsak om hekkebestanden som oppholder seg rundt hekkekoloniene i en begrenset periode av året (vår/sommer). Det er ikke tatt hensyn til svømmetrekk for sjøfugl i datasettene. Det er benyttet de mest oppdaterte sjøfugl-datasettene for region Nordsjøen.

(30)

Datasettene for pelagiske sjøfugl er fra SEAPOP (2013) og for kystnære sjøfugl fra SEAPOP (2017). Det nye datasettet for kystnære sjøfugl fra Seapop inneholder både nasjonale data og regionale data (Nordsjøen for denne analysen). Resultater for det nasjonale datasettet er vist i rapporten. Bestandstap for det regionale datasettet er vist i Appendix D.

Tabell 5-1 Utvalgte VØKer sjøfugl for miljørisikoanalysen for Ringhorne-feltet (Seapop, 2013; Seapop, 2017; Artsdatabanken (rødliste), 2015).

Navn Latinsk navn Rødlista Tilhørighet

Alke Alca torda EN

Pelagisk sjøfugl – datasett Nordsjøen

Alkekonge Alle alle -

Fiskemåke Larus canus NT

Gråmåke Larus argentatus LC

Havhest Fulmarus glacialis EN

Havsule Morus bassanus LC

Krykkje Rissa tridactyla EN

Lomvi Uria aalge CR

Lunde Fratercula arctica VU

Polarmåke Larus hyperboreus -

Svartbak Larus marinus LC

Alke Alca torda EN

Kystnær sjøfugl–

datasett Nordsjøen

Fiskemåke Larus canus NT

Gråmåke Larus argentatus LC

Havhest Fulmarus glacialis EN

Havsule Morus bassanus LC

Islom Gavia immer -

Krykkje Rissa tridactyla EN

Lomvi Uria aalge CR

Lunde Fratercula arctica VU

Makrellterne Sterna hirundo EN

Polarlomvi Uria lomvia EN

Polarmåke Larus hyperboreus -

Praktærfugl Somateria spectabilis -

Rødnebbterne Sterna paradisaea LC

Siland Mergus serrator LC

Sildemåke Larus fuscus LC

Smålom Gavia stellata LC

Storjo Stercorarius skua LC

Storskarv Phalacrocorax carbo LC

Svartbak Larus marinus LC

Teist Cepphus grylle VU

Toppskarv Phalacrocorax aristotelis LC

Ærfugl Somateria molissima NT

NT – Nær Truet, EN – Sterkt Truet, CR – Kritisk Truet, VU – Sårbar, LC – Livskraftig

(31)

5.2.2 Marine pattedyr

Havert og steinkobbe har høyest sårbarhet under kaste- og hårfellingsperioden da de samler seg i kolonier i kystnære områder (juni-september for steinkobbe og desember-april for havert).

Influensområdene til Ringhorne-feltet strekker seg i nordlig og sørlig retning, og inn mot kystområdene.

Det er valgt å gjennomføre risikoberegninger for havert og steinkobbe i denne analysen. Tabell 5-2 viser de utvalgte VØK marine pattedyrene og deres rødliste status. Datasettene som er benyttet for havert og steinkobbe er hentet fra DN & HI (2007), som er nyeste tilgjengelige data.

Tabell 5-2 Utvalgte VØKer marine pattedyr for miljørisikoanalysen for Ringhorne-feltet (Artsdatabanken (rødliste), 2015).

Navn Latinsk navn Rødlista

Havert Halichoerus grypus LC

Steinkobbe Phoca vitulina LC

VU – Sårbar, LC – Livskraftig

5.2.3 Fisk

Grunnet feltets lokasjon i Nordsjøen og mangel på modelleringsdata for fisk i dette området, er det ikke inkludert fisk i miljørisikoanalysen som VØK i miljørisikoanalysen. En utblåsning fra Ringhorne er heller ikke forventet å gi vannsøylekonsentrasjoner over effektgrensen på 58 ppb THC i vannsøylen (se kap 3.4.3).

5.2.4 Strand

En utblåsning (boring og produksjon) fra Ringhorne-feltet medfører sannsynlighet for stranding av olje langs kysten fra Egersund til Kristiansund og det er derfor valgt å gjennomføre skadebaserte analyser for strand, med utgangspunkt i sårbare habitater langs kystområdene.

(32)

6 MILJØRETTET RISIKOANALYSE – RESULTATER

Mulige konsekvenser for sjøfugl og marine pattedyr er beregnet som sannsynlighet for en gitt tapsandel (henholdsvis < 1 %, 1-5 %, 5-10 %, 10-20 %, 20-30 % og > 30 %) av en bestand. Beregningene tar utgangspunkt i månedlige nasjonale bestandsfordelinger av artene, og resultatene som presenteres er maksimal verdi av månedene innen hver sesong (vår: mars-mai, sommer: juni-august, høst:

september-november, vinter: desember-februar). Resultatene er presentert for bestanden med høyest sesongvis utslag i foreliggende kapittel.

Tapsandelen er videre benyttet til å beregne miljøskade. Miljøskade er definert i form av mulig restitusjonstid der 1 måned - 1 år restitusjonstid betegnes som Mindre miljøskade, 1-3 års

restitusjonstid betegnes som Moderat miljøskade, 3-10 års restitusjonstid betegnes som Betydelig miljøskade og > 10 års restitusjonstid betegnes som Alvorlig miljøskade. Sannsynligheten for miljøskade av ulik alvorlighetsgrad er videre kombinert med sannsynligheten (frekvensen) for en oljeutblåsning, og årlig miljørisiko er målt mot Point Resourcess feltspesifikke akseptkriterier. Miljørisiko er presentert for alle inkluderte ressursgrupper i foreliggende kapittel.

For strandhabitat er det beregnet treffsannsynlighet av ulike oljemengdekategorier per 10 × 10 km ruter, som videre danner grunnlaget for beregning av sannsynlighet for miljøskade per rute. Miljøskade for strandhabitat defineres på samme måte som for sjøfugl etter mulig restitusjonstid. Resultatene av konsekvensberegningene er presentert for ruten med høyest sesongvis utslag.

Det er en rekke ulike scenarier som er kjørt for Ringhorne feltet for å dekke all aktivitet som er planlagt for feltet i de kommende årene (se kapittel 2). For mulige konsekvenser og for månedlig miljørisiko er det valgt å vise resultater for scenariet utblåsning fra utviklingsboring 2020 basert på brønn RHE-C, da dette scenariet har de høyeste utblåsningsratene og det største konsekvensnivået. Alle andre scenarier vil ha ett tilsvarende eller lavere konsekvensbilde, og er derfor ikke presentert i detalj rapporten. I avsnittet som presenterer den årlige miljørisikoen (kap 6.3) for Ringhorne feltet er imidlertid alle

scenarier tatt med og summert opp til total risiko for feltet. Det er vist årlige resultater for både år 2019, 2020 og 2021.

6.1 Mulige konsekvenser gitt utblåsning fra Ringhorne feltet 6.1.1 Pelagiske sjøfugl

Sannsynlighet for bestandstap og miljøskade - overflateutblåsning - Figur 6-1.

Artene med høyest sannsynlighet for bestandstap er krykkje om vinteren, havsule på våren og havhest i vår- og sommerperioden.

Størst sannsynlighet for tapsandeler er beregnet til:

• 65 % sannsynlighet for tap av 1-5 % av populasjonen (krykkje – vinter).

Det er ingen sannsynlighet for tapsandeler i kategoriene > 20 %.

Dette gir følgende maksimale sannsynligheter for skade i form av restitusjonstid:

• 39 % sannsynlighet for Mindre miljøskade (krykkje – vinter).

• 48 % sannsynlighet for Moderat miljøskade (krykkje – vinter).

(33)

• 11 % sannsynlighet for Betydelig miljøskade (krykkje – vinter).

• 2 % sannsynlighet for Alvorlig miljøskade (krykkje – vinter).

Pelagisk sjøfugl – Overflateutblåsning

Figur 6-1 Sannsynlighet for at en gitt andel av utslagsgivende bestand av pelagisk sjøfugl dør gitt en overflateutblåsning fra Ringhorne- feltet presentert sesongvis. Bestandstapene er beregnet per måned, og måneden med høyest utslag for hver VØK innenfor en sesong representerer sesongen.

6.1.2 Kystnære sjøfugl (Nasjonale datasett)

Sannsynlighet for bestandstap og miljøskade - Oveflateutblåsning - Figur 6-2.

Hekkebestanden av toppskarv har høyest sannsynlighet for bestandstap i vår og sommerperioden, mens ærfugl har høyest sannsynlighet for bestandstap om høsten og vinteren.

Størst sannsynlighet for tapsandeler er beregnet til:

• 28 % sannsynlighet for tap av 1-5 % av populasjonen (ærfugl – vinter).

• 1 % sannsynlighet for tap av 5-10 % av populasjonen (toppskarv – sommer).

Dette gir følgende sannsynligheter for skade i form av restitusjonstid:

• 14 % sannsynlighet for Mindre miljøskade (ærfugl – vinter).

• 14 % sannsynlighet for Moderat miljøskade (ærfugl – vinter).

• <0.5 % sannsynlighet for Betydelig miljøskade (toppskarv – sommer).

(34)

Det er ingen sannsynlighet for Alvorlig miljøskade.

Kystnære sjøfugl (Nasjonale datasett)– Overflateutblåsning

Figur 6-2 Sannsynlighet for at en gitt andel av utslagsgivende bestand av kystnære sjøfugl

(Nasjonale datasett) dør gitt en overflateutblåsning fra Ringhorne- feltet presentert sesongvis.

Bestandstapene er beregnet per måned, og måneden med høyest utslag for hver VØK innenfor en sesong representerer sesongen.

6.1.3 Marine pattedyr

Havert er arten med høyest sannsynlighet for bestandstap i alle sesonger. Størst sannsynlighet for tapsandeler er beregnet til:

• 11 % sannsynlighet for tap av 1-5 % av populasjonen (vinter).

• 9 % sannsynlighet for tap av 5-10 % av populasjonen (høst).

• 6 % sannsynlighet for tap av 10-20 % av populasjonen (høst).

Dette gir følgende sannsynligheter for skade i form av restitusjonstid for havert:

• 7 % sannsynlighet for Mindre miljøskade (vinter).

• 9 % sannsynlighet for Moderat miljøskade (høst).

• 6 % sannsynlighet for Betydelig miljøskade (høst).

• 2 % sannsynlighet for Alvorlig miljøskade (høst).

(35)

Marine pattedyr – Overflateutblåsning

Figur 6-3 Sannsynlighet for at en gitt andel av utslagsgivende bestand av marine pattedyr dør gitt en overflateutblåsning fra Ringhorne- feltet presentert sesongvis. Bestandstapene er beregnet per måned, og måneden med høyest utslag for hver VØK innenfor en sesong representerer sesongen.

6.1.4 Strandhabitat

Treffsannsynligheten av olje i 10×10 km strandhabitater langs kysten er maksimalt henholdsvis:

• 53 % sannsynlighet for treff av 1-100 tonn olje per rute (vinter).

• 17 % sannsynlighet for treff av 100-500 tonn olje per rute (vinter).

Det er ingen sannsynlighet for treff av > 500 tonn olje i habitatene.

Dette gir følgende sannsynligheter for skade i form av restitusjonstid:

• 53 % sannsynlighet for Mindre miljøskade (høst).

• 17 % sannsynlighet for Moderat miljøskade (høst).

Det er ingen sannsynlighet for Betydelig og Alvorlig miljøskade i habitatene.