TEKNISK SAMMENDRAG FOR LETEBRØNN SERIN

(1)

Miljørisikoanalyse (MRA) og Beredskapsanalyse (BA) for letebrønnene Serin, Kallåsen og Grosbeak West i Nordsjøen

WELLESLEY PETROLEUM AS

Rapportnr.: 2018-0021, Rev. 00 Dokumentnr.: 117JDPSR-3 Dato: 2018-01-30

(2)

(3)

Innholdsfortegnelse

TEKNISK SAMMENDRAG FOR LETEBRØNN SERIN ... 1 DEFINISJONER OG FORKORTELSER ... 4 1 INNLEDNING ... 6

1.1 Aktivitetsbeskrivelse 6

1.2 Hensikt/formål med analysen 8

1.3 Wellesleys akseptkriterier for akutt forurensning 8

1.4 Gjeldende regelverkskrav 9

2 BESKRIVELSE AV UTSLIPPSSCENARIER ... 10

2.1 Dimensjonerende DFU 10

2.2 Sannsynlighet for dimensjonerende DFU 10

2.3 Utblåsningsrater og -varigheter 11

3 OLJEDRIFTSMODELLERING ... 12

3.1 Oljetype og oljens egenskaper 12

3.2 Oljedriftsmodellen 12

3.3 Beskrivelse av modellerte utblåsningsscenarier 13

3.4 Oljedriftsmodellering – Resultater 13

4 METODIKK FOR MILJØRETTET RISIKOANALYSE ... 25

4.1 Usikkerhet i miljørisikoanalyser 27

5 MILJØBESKRIVELSE ... 30

5.1 Verdifulle Økosystem Komponenter (VØK) 30

5.2 Utvalgte VØK 30

6 MILJØRETTET RISIKOANALYSE – RESULTATER ... 33

6.1 Mulige konsekvenser ved en utblåsning fra letebrønn Serin 33

6.2 Miljørisiko 42

6.3 Oppsummering av miljørisiko forbundet med boring av letebrønn Serin 48 7 BEREDSKAPSANALYSE FOR LETEBRØNN SERIN ... 53

7.1 Metode for gjennomføring av miljørettet beredskapsanalyse 53

7.2 Oljetype og forvitringsegenskaper 55

7.3 Dimensjonerende utblåsningsrate 56

7.4 Beredskapsbehov åpent hav (barriere 1a og 1b) 56

7.5 Beredskapsbehov Kyst og Strand (barriere 2 og 3) 60

7.6 Modellering beredskap og effekt på bestandstap 62

7.7 Konklusjon beredskapsanalysen 65

8 REFERANSER ... 67 Appendix A Gjeldende regelverkskrav

Appendix B Oljedriftsmodellen OSCAR

Appendix C Metodebeskrivelse MIRA metodikk

Appendix D Bestandstap vist for kystnære sjøfugl (Regionale datasett) og for alle modellerte arter Appendix E Utbredelsesfigurer og beskrivelse av arter og habitater inkludert i analysen

(4)

TEKNISK SAMMENDRAG FOR LETEBRØNN SERIN

Wellesley planlegger en borekampanje i 2018 med boring av tre letebrønner i nordlige Nordsjøen nær det tidligere Grosbeak funnet. De tre brønnene er letebrønn 35/12-7 Serin og letebrønn 35/12-6

Kallåsen i PL925, og letebrønn 35/11-21 Grosbeak West i PL248i. Alle tre brønnene har opsjon på boring av sidesteg og brønntest. Det er utført risikovurderinger med hensyn til oljeutblåsning, og det er

beregnet mulige utblåsningsrater og varigheter gitt en utblåsning fra brønnene. Det er forventet tilsvarende oljetype i de tre brønnene, og det er kort avstand mellom brønnene. For letebrønn 35/12-7 Serin er det forventet tilsvarende varighet men høyere utblåsningsrater enn for de to andre brønnene, og miljørisiko- og beredskapsanalysen for denne brønnen anses derfor å være dekkende for alle de tre brønnene. Videre i foreliggende dokument er det miljørisiko- og beredskapanalyse for letebrønn Serin som blir presentert.

Brønn 35/12-7 Serin ligger ca. 52 km fra Værlandet i Askvoll kommune i Sogn og Fjordane. Vanndypet i området er ca. 350 meter. Borekampanjen med boring av de tre brønnene har planlagt oppstart mai/juni 2018, og vil vare ut året avhengig av varighet av ulike opsjoner for brønnene. For å ta høyde for

eventuelle endringer i boretidspunkt og rekkefølge på boring av brønnene, er det gjennomført en analyse som dekker hele året. Brønnene skal bores med den halvt nedsenkbar flyteriggen Transocean Arctic.

Som forberedelse til de planlagte operasjonene er det utarbeidet en miljørettet risiko- og beredskapsanalyse for aktivitetene.

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 Wellesleys operasjonsspesifikke akseptkriterier.

Det er analysert for potensielle effekter på flere sjøfuglarter (kystnære og pelagiske), marine pattedyr, fisk og for strandhabitater. Analysen er utført for hele året og presentert sesongvis.

Største sannsynligheter for bestandstap ble funnet å være:

 1-5 % bestandstap: 67 % sannsynlighet (lomvi, pelagisk sjøfugl, sjøbunnsutblåsning i sommersesongen).

 5-10 % bestandstap: 28 % sannsynlighet (lomvi, pelagisk sjøfugl, overflateutblåsning i sommersesongen).

 10-20 % bestandstap: 44 % sannsynlighet (alkekonge, pelagisk sjøfugl, overflateutblåsning i høstsesongen).

 20-30 % bestandstap: 5 % sannsynlighet (alkekonge, pelagisk sjøfugl, overflateutblåsning i vårsesongen).

 >30 % bestandstap: <1 % sannsynlighet (alkekonge, pelagisk sjøfugl, overflate- og sjøbunnsutblåsning i vårsesongen).

Pelagisk sjøfugl (alkekonge) er dimensjonerende for risikonivået med 63 % av akseptkriteriet for Alvorlig miljøskade (>10 års restitusjonstid) i vårsesongen (mars-mai) (se Figur 0-1). Det høyeste risikonivået for kystnær sjøfugl er 14 % (havsule, sommer) for Moderat miljøskade. Det høyeste beregnede risikonivået for marine pattedyr og strandhabitat er henholdsvis 12 % (havert, høst) og 7 % (høst), begge for Moderat miljøskade.

(5)

Miljørisikoen forbundet med boring av letebrønn Serin ligger for alle naturressurser innenfor Wellesleys operasjonsspesifikke akseptkriterier i de ulike månedene og sesongene, og det kan dermed konkluderes med at miljørisiko knyttet til boreoperasjonen er akseptabel.

Figur 0-1 Beregnet sesongvis miljørisiko for alle VØK-kategoriene lagt til grunn i analysen for letebrønn Serin. For sjøfugl og marine pattedyr er den månedlige verdien som gir høyest utslag innenfor de ulike skadekategoriene presentert, uavhengig av art. For strandhabitat er risikoen presentert for den 10 × 10 km kystruten (strand) som viser høyest utslag. Verdiene er oppgitt som prosent av Wellesleys

operasjonsspesifikke akseptkriterier.

Oljevernberedskap

Med basis i forvitringsdataene for Grosbeak Brent olje (SINTEF, 2012) og den beregnede vektede utblåsningsraten for Serin (AddEnergy, 2017) er emulsjonsvolum tilgjengelig for mekanisk opptak på åpent hav beregnet. Grosbeak oljen vil ha et svært begrenset potensiale for bruk av kjemisk dispergeringsmidler.

For dimensjonerende scenario, som er en overflateutblåsning med vektet utblåsningsrate på 4445 Sm³/døgn og vektet varighet på 10,2 døgn, er behovet beregnet til fire NOFO-system i barriere 1a og to NOFO system i barriere 1b, totalt seks NOFO-system i vårsesongen. For sommersesongen er systembehovet beregnet til to NOFO-system i barriere 1a og to NOFO system i barriere 1b, totalt fire NOFO-system , mens det for høst- og vintersesongen er beregnet fire NOFO-system i barriere 1a og tre NOFO system i barriere 1b, totalt syv NOFO-system.

De syv systemene kan være operative innen 24 timer. For å øke robustheten i beredskapsoppsettet er det satt opp 9 systemer som alle møter tidskravet om fullt utbygde barrierer, 1,4 døgn for barriere 1a og 3,6 døgn for barriere 1b.

(6)

Kystnære systemer og strandrensesystemer skal videre innen 95 persentil av korteste drivtid til land være i stand til å håndtere 95 persentil av tilflytende mengde oljeemulsjon, etter at effekten av forutgående barrierer er trukket fra. For kyst og strand er det behov for å håndtere totalt 6292 tonn oljeemulsjon (572 tonn/d i 11 dager) til kysten etter effekt av barriere 1. Dette gir følgende behov for innsatsgrupper (IG):

• 4 IG Kyst (barriere 2)

• 7 IG Strand Akutt (barriere 3a)

• 9 IG Strand (barriere 3b)

Av de definerte eksempelområdene er det størst strandingsmengde på Frøya og Froan, med 95 persentil strandingsmengde på 3469 tonn oljeemulsjon i sommersesongen, uten effekt av beredskapstiltak. Dette gir en innkommende strandingsrate på 82 tonn/døgn forutsatt effektivitet av barriere 1a og 1b og vektet varighet. Korteste drivtid til eksempelområdet er 9,5 døgn (høst).

Det er gjennomført beredskapsmodellering for å se effekten av beredskap som et risikoreduserende tiltak. Modelleringen viser at økende antall beredskapssystemer ikke har en vesentlig effekt på reduksjon av miljørisiko. Men økende antall systemer tar opp gradvis mer olje fra overflaten.

Beredskapsmodelleringen viser at et økende antall NOFO opptakssystemer gir en gradevis økende opptaksmengde, og at opptakseffekten er større i vår/sommerperioden enn i høst/vinterperioden. For sjøbunnsutblåsning med restitricted (R) utblåsningsdiameter dannes så tynn oljefilm at det er

tilstrekkelig med 3 opptakssystemer for å håndtere opptakbar overflateolje.

For overflateutblåsning og sjøbunnsutblåsning med stor utslippsdiameter understøtter modelleringene et minimumbehov på 3 opptakssystemer. Det er ikke påvist særlig miljørisikoreduksjon ved flere systemer i høst/vinterperioden da gjenomsnittlig bestandstap for alkekonge ikke blir vesentlig redusert med økende antall systemer, selv om flere systemer tar opp gradvis mer olje fra overflaten.

For å ivareta robustheten i beredskapsdimensjoneringen anbefales likevel totalt syv systemer i barriere 1 i høst og vinterperioden for letebrønn Serin.

(7)

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

Borgerlig tussmørke (BTM)

Lysforholdene fra solen står 6 grader under horisonten til soloppgang (demring), samt fra solnedgang til solen står 6 grader under horisonten (skumring).

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.

Hs Signifikant bølgehøyde

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.

(8)

MIRA Metode for miljørettet risikoanalyse (OLF, 2007).

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

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/ Plattformsjef

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 under verdien for p-persentilen. En 25-persentil vil si 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. En adapter som sørger fo at hele borestrengen roterer.Dybdemålinger er ofte referert til RKB, for eksempel 1360 m RKB, noe som betyr 1360 meter under kellybushing.

RS Redningsskøyte

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 en HiWax opptager for opptak av høyviskøse oljer inngå.

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

(9)

1 INNLEDNING

1.1 Aktivitetsbeskrivelse

Wellesley planlegger en borekampanje i 2018 med boring av tre letebrønner i nordlige Nordsjøen nær det tidligere Grosbeak funnet. De tre brønnene er letebrønn 35/12-7 Serin og letebrønn 35/12-6 Kallåsen i PL925, og letebrønn 35/11-21 Grosbeak West i PL248i (Figur 1-1). Alle tre brønnene har opsjon på boring av sidesteg og brønntest.

Det er utført risikovurderinger med hensyn til oljeutblåsning, og det er beregnet mulige utblåsningsrater og varigheter gitt en utblåsning fra brønnene (AddEnergy, 2017). Det er forventet tilsvarende oljetype i de tre brønnene, og det er kort avstand mellom brønnene (Figur 1-2). For letebrønn 35/12-7 Serin er det forventet tilsvarende varighet men høyere utblåsningsrater enn for de to andre brønnene, og miljørisiko- og beredskapsanalysen for denne brønnen anses derfor å være dekkende for alle de tre brønnene. Videre i foreliggende dokument er det miljørisiko- og beredskapanalyse for letebrønn Serin som blir presentert.

Brønn 35/12-7 Serin ligger ca. 52 km fra Værlandet i Askvoll kommune i Sogn og Fjordane (Figur 1-1).

Vanndypet i området er ca. 350 meter. Borekampanjen med boring av de tre brønnene har planlagt oppstart mai/juni 2018, og vil vare ut året avhengig av varighet av ulike opsjoner for brønnene. For å ta høyde for eventuelle endringer i boretidspunkt og rekkefølge på boring av brønnene, er det gjennomført en analyse som dekker hele året. Brønnene skal bores med den halvt nedsenkbar flyteriggen Transocean Arctic.

Som forberedelse til de planlagte operasjonene er det utarbeidet en miljørettet risiko- og

beredskapsanalyse for aktivitetene. Basisinformasjon for aktivitetene er oppsummert i Tabell 1-1.

Figur 1-1 Lokasjon til letebrønn Serin, Kallåsen og Grosbeak West i nordlige del av Nordsjøen.

(10)

Figur 1-2 Lokasjon og avstand mellom letebrønn Serin, Kallåsen og Grosbeak West.

Tabell 1-1 Basisinformasjon for letebrønn Serin.

Koordinater for modellerte scenarier Breddegrad: 61^° 9’ 0,805” N, Lengdegrad: 03^° 40’ 6,207” Ø

Vanndybde 350 meter

Avstand til kystlinje Ca. 52 km (Værlandet, Askvoll kommune)

Oljetype Grosbeak Brent (810 kg/m³)

Riggtype Transocean Arctic (Halvt nedsenkbar flyterigg)

Utblåsningsrater Vektet rate overflate: 4445 Sm³/døgn Vektet rate sjøbunn: 4255 Sm³/døgn

Vektet varighet Overflateutblåsning: 10,2 dager Sjøbunnsutblåsning: 10,6 dager

GOR (Sm³/Sm³) 90

Tid for boring av avlastningsbrønn 60 døgn

Aktivitet Leteboring

Type scenario Utblåsning (overflate/sjøbunn)

(11)

1.2 Hensikt/formål med analysen

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).

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 Wellesleys operasjonsspesifikke akseptkriterier (Tabell 1-2). 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 0).

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. Men bak tallene ligger en rekke parametere som rommer større eller mindre grad av usikkerhet. Usikkerhet i miljørisikoanalysen er omtalt i avsnitt 4.1.

For beredskapsanalysen er det gjennomført en beregning av beredskapsbehov knyttet til mekanisk oppsamling 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, samt se effekten disse beredskapstiltakene har for miljørisikonivået.

1.3 Wellesleys akseptkriterier for akutt forurensning

Wellesley har som en integrert del av deres styringssystem definert akseptkriteriene for miljørisiko. For letebrønn Serin er Wellesleys operasjonsspesifikke akseptkriterier benyttet i gjennomføringen av miljørisikoanalysen (Tabell 1-2). Akseptkriteriene angir den øvre grensen for hva Wellesley har definert som en akseptabel risiko knyttet til egne aktiviteter (sannsynlighet for en gitt konsekvens). Disse er formulert som mål på skade på naturlige ressurser (VØK), uttrykt ved varighet (restitusjonstid) og ulik alvorlighetsgrad.

Wellesley anvender de samme akseptkriterier i alle regioner på norsk sokkel. Miljørisikoanalysen registrerer eventuelle forskjeller i miljøsårbarhet i ulike regioner fordi den tar hensyn til forekomst og sårbarhet (benytter en sårbarhetskategori) 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 uttrykker Wellesleys 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.

(12)

Tabell 1-2 Wellesleys operasjonsspesifikke akseptkriterier for forurensing (Wellesley, 2018).

Miljøskade Varighet av skaden

(restitusjonstid) Operasjonsspesifikke akseptkriterier

Mindre 1 mnd. – 1 år < 1 x 10^-3

Moderat 1-3 år < 2,5 x 10^-4

Betydelig 3-10 år < 1 x 10^-4

Alvorlig >10 år < 2,5 x 10^-5

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

De fleste former for uhellsutslipp i forbindelse med en leteboring er begrensede utslipp, med små mengder og begrenset skadepotensial. De hendelsene som har de største potensielle

miljøkonsekvensene er ukontrollerte utslipp fra brønnen under boring (utblåsning), og omtales som definerte fare- og ulykkeshendelser (DFU). Slike hendelser anses dimensjonerende for foreliggende analyse.

2.1 Dimensjonerende DFU

Wellesley planlegger å starte borekampanjen med boring av letebrønnene Serin, Kallåsen og Grosbeak West i mai/juni 2018. Dimensjonerende DFU vil i den forbindelse være en ukontrollert oljeutblåsning fra letebrønnene under boring. Wellesley har fått utført en risikovurdering med hensyn til oljeutblåsning fra Serin og beregnet mulige utblåsningsrater og –varigheter med tilhørende sannsynlighetsfordeling (AddEnergy, 2017).

Brønnen er planlagt boret med den halvt nedsenkbare boreriggen Transocean Arctic (Figur 2-1) . Riggen vil være ankret under operasjon.

Figur 2-1 Transocean Arctic som planlegges brukt til boring av Serin, Kallåsen og Grosbeak West.

2.2 Sannsynlighet for dimensjonerende DFU

Serin er en letebrønn hvor det forventes å finne olje. Basert på SINTEF offshore blowout database 2016, er den totale utblåsningsfrekvensen vurdert til 1,42 x 10^-4 for en gjennomsnittsbrønn (Lloyd’s, 2017).

Under boring i potensielt oljeførende lag vil BOP være plassert på havbunn, noe som tilsier at en utblåsning mest sannsynlig vil forekomme på havbunnen. Sannsynlighetsfordelingen mellom utblåsninger på havbunn kontra overflate under boring, er beregnet til henholdsvis 80 % / 20 % (Lloyd’s, 2017).

(14)

2.3 Utblåsningsrater og -varigheter

Lengste utblåsningsvarighet er satt til tiden det tar å bore en avlastningsbrønn. For letebrønn Serin er denne 60 døgn, fordelt på mobilisering av rigg, boring inn i reservoar og stopping av utblåsning (AddEnergy, 2017).

Rate-/varighetsmatrisen som er lagt til grunn for oljedriftsmodelleringen og miljørisikoanalysen for letebrønn Serin er presentert i Tabell 2-1. Utblåsningsstudien fra AddEnergy (2017) er basis for matrisen, men flere av ratene er vektet sammen for å få en mer komprimert matrise for modelleringen.

Vektet varighet for overflateutblåsning er 10,2 døgn, mens tilsvarende verdi for sjøbunnsutblåsning er 10,6 døgn. Vektet rate for overflateutblåsning er 4445 Sm³/døgn, og 4255 Sm³/døgn for

sjøbunnsutblåsning.

For modellering av sjøbunnsutblåsning benyttes ulik utslippsdiameter for utblåsning gjennom åpent hull (open) versus delvis åpent hull (restricted), i henhold til Best Practice oppsett av OSCAR (Acona, Akvaplan-niva og DNV GL, 2016). Ratene representert ved de respektive utslippsdiameterene er oppgitt i tabellen som henholdsvis R (restricted) og O (open). Ytterligere detaljer er gitt i Appendix B.

Tabell 2-1 Rate- og varighetsfordeling med tilhørende sannsynligheter for overflate- og sjøbunnsutblåsning for letebrønn Serin (AddEnergy, 2017). Fordeling overflate/sjøbunn er hentet fra Lloyd’s (2017).

Utblåsnings -lokasjon

Fordeling overflate

sjøbunn /

Rate Sm³/ d

Open (O)/

Restricted (R)

Varigheter (dg) og sannsynlighetsfordeling

Sannsynlighet for raten

2 5 15 35 60

Overflate 20 %

2948 -

52,1% 18,7% 17,3% 6,0% 6,0%

39,5 %

4355 - 41,7 %

6312 - 13,8 %

9431 - 3,5 %

17562 - 1,5 %

Sjøbunn 80 %

2673 R

50,1% 18,9% 18,3% 6,5% 6,1%

37,7 %

3352 O 14,7 %

4461 R 28,8 %

6420 O 13,8 %

8906 R 3,5 %

18164 O 1,5 %

(15)

3 OLJEDRIFTSMODELLERING

Brønn Serin er en letebrønn. Ved funn forventes en oljetype med lignende egenskaper som Grosbeak Brent olje. Denne oljetypen er benyttet som referanseolje. I dette kapitlet blir Grosbeak Brent oljens egenskaper, oljedriftsmodellen og dens begrensninger, samt resultater fra oljedriftsmodelleringen beskrevet.

3.1 Oljetype og oljens egenskaper

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

miljøeffektene vil avhenge av oljetype. Det samme gjelder egnetheten til og effekten av ulike typer oljevernberedskap (mekanisk og kjemisk bekjempelse).

Grosbeak Brent er en lav parafinsk råolje med tetthet 810 kg/m³ og med relativt lavt asfalteninnhold (0,05 vekt %) og høyt voksinnhold (11 vekt %) sammenliknet med andre norske råoljer. The initielle fordampningstapet er høyt, og fordampningen fører til en økning i mengde voks og asfaltener i de tidlige stadiene av forvitringen (SINTEF, 2012).

I grov sjø har oljen begrenset tid på overflaten (24-48 timer) på grunn av høy fordampning og naturlig spredning og forvitring. Ved roligere sjøforhold er oljen mer bestandig på overflaten (inntil 5 dager). Ved småskala laboratorieforsøk og ved mesoskala forsøk danner Grosbeak Brent oljen faste klumper. Denne klumpdannelsen kan forklares ved voksutfelling og kan føre til lenger levetid på sjøoverflaten (SINTEF, 2012). Grosbeak Brent emulgerer raskt på sjø under både sommer- og vinterforhold, og danner emulsjoner med relativt høyt vanninnhold. Emulsjonen som dannes brytes lett ned med tilføring av energi (f.eks ved vind- og bølgebevegelser).

Karakteristikker for Grosbeak Brent råolje er sammenfattet i Tabell 3-1.

Tabell 3-1 Parametere for Grosbeak Brent olje benyttet i spredningsberegningene for letebrønn Serin (SINTEF, 2012).

3.2 Oljedriftsmodellen

Oljedriftsmodellen som er anvendt er SINTEFs OSCAR modell (Oil Spill Contingency And Response).

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.

Grosbeak Brent råolje

Parameter Verdi

Oljetetthet [kg/m³] 810

Maksimum vanninnhold ved 5 °C og 15 °C 55/75

Voksinnhold, fersk olje [vekt %] 11

Asfalteninnhold (harde), fersk olje [vekt %] 0,05

Viskositet ved 13°C og 10^-1[cP] 41

(16)

3.3 Beskrivelse av modellerte utblåsningsscenarier

Oljedriftsberegningene er gjennomført for én lokasjon med posisjon 61° 9`0,805” N, 03° 40`6,207” Ø og et havdyp på 350 m. Spredningsmodelleringer er gjennomført for overflate- og sjøbunnsutblåsning fra letebrønn Serin. Spredningsberegningene for utblåsning av olje er kjørt for 5 varigheter og 5

utblåsningsrater for overflateutblåsning, og 5 varigheter og 6 utblåsningsrater for sjøbunnsutblåsning. I oljedriftsmodelleringene er det kjørt tilstrekkelig antall simuleringer for å dekke inn variasjoner i vind og havstrømmer gjennom året.

For modellering av sjøbunnsutblåsningene ble det benyttet GOR (Gass/olje-forhold) lik 90 Sm³/Sm³for utblåsning fra letebrønn Serin (AddEnergy, 2017). Det er lagt til grunn at gassen i reservoarene som driver oljen opp til overflaten er naturgass med stor andel av metan. De statistiske oljedriftsresultatene er presentert i et rutenett som har en horisontal oppløsning på 10×10 km.

3.4 Oljedriftsmodellering – Resultater 3.4.1 Nærsonemodellering av sjøbunnsutslipp

Nærsonemodellering av sjøbunnsutslipp er utført med to ulike utstrømningsarealer. Her legges det til grunn strømning gjennom full åpning av BOP (åpent hull) og restriksjon av denne med hhv.

utstrømningsdiameter 47,63 og 2,38 cm. Dette er gjort i henhold til Best Practice oppsett av OSCAR (Acona, Akvaplan-niva og DNV GL, 2016).

Simuleringsresultatene for sjøbunnsutblåsning fra åpent hull viser at oljen når overflaten etter 12 minutter og spres på havoverflaten som en tynn oljefilm med estimert tykkelse på 0,009 mm

(gjennomsnitt i en 3 x 3 km rute). Dette er basert på en GOR på 90 Sm³/Sm3 (for Grosbeak råolje) og et dyp på 350 m. Tilsvarende tall for utstrømning med begrenset åpning er 11 minutter og med en

oljefilmtykkelse på 0,005 mm. Rater på 3352 Sm³/d (åpent hull) og 4461 Sm³/d (med restriksjon) med 11 dagers varighet er benyttet i enkeltsimuleringene, noe som gir en god indikasjon på oppførselen til oljeplumen (oljeskyen).

3.4.2 Spredning av olje på overflaten

For modellerte overflate- og sjøbunnsutblåsninger er det generert oljedriftsstatistikk på rutenivå (10 × 10 km ruter) for fire sesonger; høst (september-november), vinter (desember-februar), vår (mars-mai) og sommer (juni-august). Forventet treff av oljemengder (≥ 5 % treff av tonn olje (sannsynlighet for treff x mengde olje gitt treff)) gitt en utblåsning fra henholdsvis overflate og sjøbunn fra brønnen i de ulike sesongene er presentert i Figur 3-1 og Figur 3-2. Figurene viser også 5 % og 50 %

treffsannsynlighet for olje (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 bli stort i utstrekning siden det også inneholder ruter med lav treffsannsynlighet som mottar mer enn 1 tonn olje. 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. Modellering av en enkelt hendelse er vist i kapittel 3.4.5.

(17)

Resultatene viser at oljen i stor grad fordeles rundt utblåsningspunktet i nordlige deler av Nordsjøen, men at mindre mengder olje trekkes kraftig nordover med Kyststrømmen uavhengig av sesong. Figur 3-3 viser et eksempel på overflatestrømmer i Norskehavet i oktober. Forventet treff av oljemengder i de enkelte rutene er noe mindre for en sjøbunn- enn en overflateutblåsning. Dette kan forklares ved en lav GOR og dermed lite gass som driver oljen opp til overflaten. Oljen bruker tid på å nå overflaten ved en sjøbunnsutblåsning, og det vil gi en tynn oljefilm på overflaten. 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 (50-1000 tonn) i området rundt brønnlokasjonen.

(18)

Figur 3-1 Sesongvise forventede treff av oljemengder (≥ 5 % treff av > 1 tonn olje) i 10×10 km sjøruter gitt en overflateutblåsning fra letebrønn Serin. Forventet treff av olje er basert på alle utblåsningsrater og varigheter og deres individuelle sannsynligheter.

(19)

Figur 3-2 Sesongvise forventede treff av oljemengder (≥ 5 % treff av > 1 tonn olje) i 10×10 km sjøruter gitt en sjøbunnsutblåsning fra letebrønn Serin. Forventet treff av olje er basert på alle utblåsningsrater og varigheter og deres individuelle sannsynligheter.

(20)

Figur 3-3 Øyeblikksbilde av overflatestrømmer i Nordsjøen/Norskehavet (Meterologisk Institutt: SVIM arkivet for strøm- og isdata: ftp://ftp.met.no/projects/SVIM-public/SVIMresults/). Lokasjon for letebrønn Serin er merket inn med en firkant med kryss i.

3.4.3 Stranding av olje i kystsonen

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 henholdsvis en overflate- og en sjøbunnsutblåsning. Det er størst strandningssannsynlighet i øyområdene ved Smøla og Frøya (inntil 70 % treffsannsynlighet) (se

(21)

Korteste ankomsttid til land og største strandingsmengder av emulsjon er vist i Tabell 3-2 (95- og 100- persentiler). Resultatene for forventet strandet emulsjon og drivtid presentert stammer ikke nødvendigvis fra samme simulering. Alle simuleringer, både for overflate- og sjøbunnsutblåsning ligger til grunn for resultatene. 95-persentilen av scenariene gir 15899 tonn oljeemulsjon totalt langs kystlinjen (sommersesongen) og 95-persentilen av korteste drivtid er 3,6 døgn (høstsesongen).

Tabell 3-2 Strandingsmengder av oljeemulsjon og korteste drivtid til den norske kystlinje gitt en utblåsning fra letebrønn Serin (95- og 100-persentiler) oppgitt for hver sesong. Alle simuleringene for overflate- og sjøbunnsutblåsning er lagt til grunn for tallene presentert.

Persentil Strandet oljeemulsjon (tonn) Drivtid (døgn)

Vår Sommer Høst Vinter Vår Sommer Høst Vinter

100

155810 175009 132429 110881 1,6 1,5 1,4 1,4

95

8085 15899 12418 9628 4,9 4,5 3,6 4,0

Tabell 3-3 angir 95-persentilen av korteste drivtid til land og største strandingsmengde inn i de definerte eksempelområdene. Lokasjon av eksempelområdene er gitt i Figur 3-6. Av eksempelområdene er det størst strandingsmengde på Frøya og Froan, med 3469 tonn oljeemulsjon totalt i sommersesongen.

Korteste drivtid til et eksempelområde er 5,3 døgn (Stadtlandet i vintersesongen).

Tabell 3-3 Strandingsmengder av emulsjon og korteste drivtid til de definerte eksempelområdene gitt en utblåsning fra letebrønn Serin (95-persentiler) oppgitt for hver sesong. Alle simuleringene for overflate- og sjøbunnsutblåsning er lagt til grunn for tallene presentert.

Eksempelområde Strandet emulsjon (tonn) Drivtid (døgn)

Vår Sommer Høst Vinter Vår Sommer Høst Vinter

Træna 0 4 23 2 - 46,6 23,2 47,0

Vega

0 0 5 0 - - 24,1 -

Sklinna

0 0 9 0 - - 28,5 -

Vikna Vest

7 67 102 33 44,3 21,2 16,9 27,0

Frøya og Froan

1100 3469 3361 2363 16,3 12,3 9,5 11,6

Smøla

762 1704 1424 1219 14,6 10,8 8,3 10,5

Sandøy

112 365 122 111 14,6 11,4 9,4 11,4

Vigra/Godøya

156 843 180 84 12,4 9,2 7,8 10,8

Runde

521 1329 415 314 8,8 8,4 6,2 8,4

Stadtlandet

735 1971 865 667 7,0 7,1 5,4 5,3

Sverslingsosen-

Skorpa

244 496 505 396 8,2 9,0 7,5 6,7

Atløy-Værlandet

384 716 1122 925 7,0 7,1 6,0 6,5

Ytre Sula

39 126 307 372 19,0 13,7 9,7 8,4

Onøy/Øygarden

0 0 0 10 - - - 18,7

(22)

Figur 3-4 Sannsynligheten for treff av mer enn 1 tonn olje i 10×10 km kystruter gitt en

overflateutblåsning fra letebrønnen Serin i hver sesong. Influensområdet er basert på alle utslippsrater og varigheter og deres individuelle sannsynligheter. Merk at det markerte området ikke viser omfanget av et enkelt oljeutslipp, men er det området som berøres i ≥ 5 % av enkeltsimuleringene av oljens drift

(23)

Figur 3-5 Sannsynligheten for treff av mer enn 1 tonn olje i 10×10 km kystruter gitt en

sjøbunnsutblåsning fra letebrønnen Serin i hver sesong. Influensområdet er basert på alle utslippsrater og varigheter og deres individuelle sannsynligheter. Merk at det markerte området ikke viser omfanget av et enkelt oljeutslipp, men er det området som berøres i ≥ 5 % av enkeltsimuleringene av oljens drift og spredning innenfor hver sesong.

(24)

Figur 3-6 Lokasjon av eksempelområdene langs Norskekysten.

3.4.4 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.

Figur 3-7 viser helårlige THC konsentrasjoner i vannsøylen gitt en overflate- og sjøbunnsutblåsning fra letebrønn Serin.

(25)

Resultatene av modelleringen viser at fullt utfallsrom (dvs. alle rate- og varighetskombinasjonene) gir moderate THC-konsentrasjoner i vannsøylen. En sjøbunnsutblåsning gir i all hovedsak THC

konsentrasjoner mindre enn 100 ppb, men med et begrenset område rundt brønnlokasjonen med THC konsentrasjoner på 100-300 ppb, og en rute med THC konsentrasjoner på 300-500 ppb. En

overflateutblåsning gir kun en grid celle med THC konsentrasjoner 50-100 ppb. 58 ppb regnes som nedre effektgrense for skade på fiskeegg og – larver (Nilsen et.al., 2006). Figurene viser også definerte tobisområder i nordlige Nordsjøen. Det forventes ikke konsekvenser for tobis som følge av en utblåsning fra brønnen.

Figur 3-7 Maksimale tidsmidlede THC konsentrasjoner i vannsøylen gitt en overflateutsblåsning (venstre) og en sjøbunnsutblåsning (høyre) fra letebrønn Serin vist helårlig. Influensområdet er basert på alle utslippsrater og varigheter og deres individuelle sannsynligheter. Merk at det markerte området ikke viser omfanget av et enkelt oljeutslipp, men er det området som berøres i mer enn 5 % av

enkeltsimuleringene av oljens drift og spredning innenfor året.

(26)

3.4.5 Singelsimulering

Figur 3-8 viser en singelsimulering av overflateutslipp med startdato i høstsesongen (12.10.2011) modellert med vektet rate (4445 Sm³/d) og vektet varighet (10,2 døgn), og med 20 dagers følgetid. Det er tatt ut resultater etter 2 dager, 5 dager, 10 dager, 15 dager, 20 dager og 30 dager etter utslippets start. Simuleringen er valgt da den har den største strandingsmengden (95 persentil) basert på alle simuleringene.

(27)

Figur 3-8 Presentasjon av singelsimulering på Serin. Figurene viser oljens drift og spredning per døgn fra 2 til 30 døgn etter utslippsstart (startdato 12.10.2011). Figurene viser også strandingsruter for singelsimuleringen. Kategoriene for oljefilmtykkelsene er i henhold til Bonn Agreement Oil Appearance Code.

(28)

4 METODIKK FOR MILJØRETTET RISIKOANALYSE

Analyser av miljørisiko utføres trinnvis i henhold til Norsk olje og gass veiledning for miljørisikoanalyser (OLF, 2007). For letebrønn Serin 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 (Tabell 4-2) 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) og restitusjonstiden vil være påvirket av dette. Den teoretiske restitusjonstiden er inndelt i fire kategorier.

(29)

• 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 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. S1-S3 angir artens sårbarhet der S3 er høyeste sårbarhet.

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.

(30)

4.1 Usikkerhet i miljørisikoanalyser

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:

4.1.1 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.

4.1.2 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.

(31)

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

4.1.3 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).

4.1.4 Frekvenser og sannsynligheter

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

(32)

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- 31.12.2014, derav senere års hendelser tillegges større vekt enn hendelser langt tilbake i tid (Lloyds, 2017).

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.

(33)

5 MILJØBESKRIVELSE

Letebrønn Serin er lokalisert i den nordlige delen av Nordsjøen. En utblåsning fra brønnen trekkes nordover med kyststrømmen og medfører potensiale for oljeforurensning i Norskehav-området. 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 arealrapporten fra forvaltningsplanen for Norskehavet:

Arealrapport med miljø- og ressursbeskrivelse (DN & HI, 2007).

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 letebrønn Serin. 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

Utvalgte VØK er basert på kriteriene beskrevet i kapittel 0 og er nærmere beskrevet nedenfor.

5.2.1 Sjøfugl

Tabell 5-1 viser utvalgte sjøfuglarter på åpent hav og kystnært inkludert i miljørisikoanalysen for letebrønn Serin. 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 Norskehavet.

(34)

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 (Norskehavet for denne analysen). Det er valgt å presentere resultater både for de regionale og nasjonale datasettene i rapporten.

Tabell 5-1 Utvalgte VØKer sjøfugl for miljørisikoanalysen for letebrønn Serin (Seapop, 2013;

Seapop, 2017; Artsdatabanken (rødliste), 2015).

Navn Latinsk navn Rødlista Tilhørighet

Alke Alca torda EN

Pelagisk sjøfugl – datasett Norskehavet

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

Polarlomvi Uria lomvia EN

Polarmåke Larus hyperboreus -

Svartbak Larus marinus LC

Alke Alca torda EN

Kystnær sjøfugl–

datasett Norskehavet (Datasett både regionalt og nasjonalt)

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

(35)

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 Serin strekker seg nordover i Norskehavet, og en eventuell utblåsning har sannsynlighet for å treffe kyst. Det er derfor valgt å gjennomføre risikoberegninger for havert, steinkobbe og oter 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) og for oter fra Bjørn (2000), som er nyeste tilgjengelige data.

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

Navn Latinsk navn Rødlista

Havert Halichoerus grypus LC

Steinkobbe Phoca vitulina LC

Oter Lutra lutra VU

VU – Sårbar, LC – Livskraftig

5.2.3 Fisk

Effekten av olje på organismer i vannfasen (fisk og plankton) er avhengig av oljetype, nedblandingsgrad og kinetikk for utløsning av oljekomponenter til vannfasen, samt varighet av eksponeringen. Siden planktonforekomstene (plante- og dyreplankton) er generelt lite sårbare for oljeforurensning, er hovedfokus for miljørisikoanalyser satt på fisk. Egg og larver kan være svært sårbare for

oljeforurensning i vannmassene (THC konsentrasjoner), mens yngel (større enn omlag 2 cm) og voksen fisk i liten grad antas å påvirkes. Dette er i tråd med feltobservasjoner som har vist liten dødelighet av voksen fisk etter virkelige oljeutslipp. For fisk er det hovedsakelig arter som gyter konsentrert både i tid og rom som har størst skadepotensiale for akutte oljeutblåsninger.

I og med at influensområdene dekker sentrale deler av Norskehavet, til områder med tidvise konsentrasjoner av gyteprodukt, er det valgt å inkludere sild og torsk i miljørisikoanalysen. Det er også gjort en overlappsanalyse (kvalitativ vurdering) av tobisområder i nordlige Nordsjøen med influensområde i vannsøylen gitt en utblåsning fra letebrønn Serin.

5.2.4 Strand

En utblåsning fra letebrønn Serin medfører sannsynlighet for stranding av olje langs kysten fra Sogn og Fjordane til Nordland, og det er derfor valgt å gjennomføre skadebaserte analyser for strand, med utgangspunkt i sårbare habitater langs kystområdene.

(36)

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 regionale 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 sesongvise utslag i foreliggende kapittel, mens bestandstap av alle modellerte arter samt bestandstap av kystnære sjøfugl (regionale datasett) er presentert i Appendix D.

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 Wellesleys operasjonsspesifikke akseptkriterier. Miljørisiko er presentert for alle inkluderte arter 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 restitusjonstid. Resultatene av

konsekvensberegningene er presentert for ruten med høyest sesongvise utslag. Det er valgt å presentere miljørisiko for de 10 ulike rutene i hver sesong med høyest månedlig utslag uavhengig av skadekategori (som andel av akseptkriteriene).

Det henvises til kapittel 4 og Appendix C for beskrivelse av anvendt metodikk.

6.1 Mulige konsekvenser ved en utblåsning fra letebrønn Serin 6.1.1 Pelagisk sjøfugl

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

Alkekonge er arten med høyest sannsynlighet for bestandstap om våren, høsten og vinteren, mens lomvi har høyest sannsynlighet for bestandstap om sommeren.

Størst sannsynlighet for tapsandeler er beregnet til:

• 17 % sannsynlighet for tap av 1-5 % av populasjonen (lomvi – sommer).

• 44 % sannsynlighet for tap av 10-20 % av populasjonen (alkekonge – høst).

• 5 % sannsynlighet for tap av 20-30 % av populasjonen (alkekonge – vår).

• <0,5 % sannsynlighet for tap av >30 % av populasjonen (alkekonge – vår) Dette gir følgende maksimale sannsynligheter for skade i form av restitusjonstid:

• 36 % sannsynlighet for Mindre miljøskade (lomvi – sommer).

• 45 % sannsynlighet for Moderat miljøskade (lomvi – sommer).

• 44 % sannsynlighet for Betydelig miljøskade (alkekonge – høst).

(37)

• 21 % sannsynlighet for Alvorlig miljøskade (alkekonge – høst).

Pelagisk sjøfugl – Overflateutblåsning

Figur 6-1 Sannsynlighet for at en gitt andel av utslagsgivende bestand av pelagisk sjøfugl dør gitt en overflateutblåsning fra letebrønn Serin presentert sesongvis. Bestandstapene er beregnet per måned, og måneden med høyest utslag for hver VØK innenfor en sesong representerer sesongen. Bestandstapet (venstre) er gruppert i seks kategorier; <1 %, 1-5 %, 5-10 %, 10-20 %, 20-30 % og >30 %.

Miljøskaden (høyre) er gruppert i fem kategorier; Ingen skade, Mindre (< 1 år), Moderat (1-3 år), Betydelig (3-10 år) og Alvorlig skade (> 10 år).

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

Alkekonge er arten med høyest sannsynlighet for bestandstap om våren, høsten og vinteren, mens lomvi har høyest sannsynlighet for bestandstap om sommeren.

• <0,5 % sannsynlighet for tap av >30 % av populasjonen (alkekonge – vår).

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

• 37 % sannsynlighet for Mindre miljøskade (lomvi – sommer).

(38)

• 41 % sannsynlighet for Moderat miljøskade (lomvi – sommer).

• 21 % sannsynlighet for Betydelig miljøskade (alkekonge – vår).

• 9 % sannsynlighet for Alvorlig miljøskade (alkekonge – vår).

Pelagisk sjøfugl – Sjøbunnsutblåsning

Figur 6-2 Sannsynlighet for at en gitt andel av utslagsgivende bestand av pelagisk sjøfugl dør gitt en sjøbunnsutblåsning fra letebrønn Serin presentert sesongvis. Bestandstapene er beregnet per måned, og måneden med høyest utslag for hver VØK innenfor en sesong representerer sesongen. Bestandstapet (venstre) er gruppert i seks kategorier; <1 %, 1-5 %, 5-10 %, 10-20 %, 20-30 % og >30 %.

Miljøskaden (høyre) er gruppert i fem kategorier; Ingen skade, Mindre (< 1 år), Moderat (1-3 år), Betydelig (3-10 år) og Alvorlig skade (> 10 år).

6.1.2 Kystnære sjøfugl (Nasjonale data)

Sannsynlighet for bestandstap og miljøskade - overflateutblåsning - Figur 6-3.

Hekkebestanden av havsule er arten med høyest sannsynlighet for bestandstap om våren og sommeren, og toppskarv har høyest sannsynlighet om vinteren. I høstsesongen er det høyest sannsynlighet for bestandstap for hekkebestanden av ærfugl.

• 38 % sannsynlighet for tap av 1-5 % av populasjonen (ærfugl – høst).

(39)

• <0,5 % sannsynlighet for tap av 10-20 % av populasjonen (havsule – sommer).

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

• 34 % sannsynlighet for Mindre miljøskade (havsule – sommer).

• 36 % sannsynlighet for Moderat miljøskade (havsule – sommer).

• 2 % sannsynlighet for Betydelig miljøskade (ærfugl – høst).

Det er ingen sannsynlighet for Alvorlig miljøskade.

Kystnære sjøfugl (Nasjonale data) – Overflateutblåsning

Figur 6-3 Sannsynlighet for at en gitt andel av utslagsgivende bestand av kystnære sjøfugl (nasjonale datasett) dør gitt en overflateutblåsning fra letebrønn Serin presentert sesongvis. Bestandstapene er beregnet per måned, og måneden med høyest utslag for hver VØK innenfor en sesong representerer sesongen. Bestandstapet (venstre) er gruppert i seks kategorier; <1 %, 1-5 %, 5-10 %, 10-20 %, 20- 30 % og >30 %. Miljøskaden (høyre) er gruppert i fem kategorier; Ingen skade, Mindre (< 1 år), Moderat (1-3 år), Betydelig (3-10 år) og Alvorlig skade (> 10 år).

Sannsynlighet for bestandstap og miljøskade - sjøbunnsutblåsning - Figur 6-4.

Hekkebestanden av havsule er arten med høyest sannsynlighet for bestandstap om våren og sommeren, og toppskarv har høyest sannsynlighet om vinteren. I høstsesongen er det høyest sannsynlighet for bestandstap for hekkebestanden av ærfugl.

(40)

• 38 % sannsynlighet for tap av 1-5 % av populasjonen (havsule – sommer).

• <0,5 % sannsynlighet for tap av 10-20 % av populasjonen (havsule – sommer).

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

• 20 % sannsynlighet for Mindre miljøskade (havsule – sommer).

• 21 % sannsynlighet for Moderat miljøskade (havsule – sommer).

• 1 % sannsynlighet for Betydelig miljøskade (ærfugl – høst).

• <0,5 % sannsynlighet for Alvorlig miljøskade (havsule – sommer).

Kystnære sjøfugl (Nasjonale data) – Sjøbunnsutblåsning

Figur 6-4 Sannsynlighet for at en gitt andel av utslagsgivende bestand av kystnære sjøfugl (nasjonale datasett) dør gitt en overfl sjøbunnsutblåsning ateutblåsning fra letebrønn Serin presentert sesongvis.

Bestandstapene er beregnet per måned, og måneden med høyest utslag for hver VØK innenfor en sesong representerer sesongen. Bestandstapet (venstre) er gruppert i seks kategorier; <1 %, 1-5 %, 5- 10 %, 10-20 %, 20-30 % og >30 %. Miljøskaden (høyre) er gruppert i fem kategorier; Ingen skade, Mindre (< 1 år), Moderat (1-3 år), Betydelig (3-10 år) og Alvorlig skade (> 10 år).