מבוא ל-CFD for Oil Spill Analysis

שפכות הנפט נותרה אחת מהאסונות הסביבתיים הקטסטרופליים ביותר, עם השלכות מרחיקות לכת על מערכות אקולוגיות ימיות, כלכלות חוף ובריאות הציבור.אירועים מרכזיים כגון FLT:0Deepwater HorizonFLT:1 (2010) ו-FLT:2Exxon ValdezFLT 3 (1989), המשחררים מיליוני חביות נפט גולמי לסביבות רגישות, מה שגורם נזק ארוך טווח מתמשך לפירוק של שיטות של נפט וצמצום מהיר של פיזור אווירי מים וצמצום מהיר.

מימון של CFD עבור Multiphase שמן-מים Flows

CFD פותר את משוואות השימור עבור מסה, מומנטום ואנרגיה על פני תחום חישובי מלוטש.עבור שמן לשפוך מודלינג, הזרם הוא רב-phase מטבעו: שמן ומים הם נוזלים בלתי אפשריים עם דלקות נפרדות, סטיות, מתחים בין-גזעיים. כמה גישות מודלים מודלים משמשים כדי ללכוד התנהגות זו:

אוילרי-אלקלוריאן (Two-Fluid) Models

במסגרת אוילרי-אלריאן, הן שמן והן מים מטופלים כמשכי רצף בין-יבשתי. נפרד של משוואות נאו-Stokes נפתרים לכל שלב, עם תנאי חליפין החשבונאיים לגרור, להרים, ופיזור סוער. שיטה זו מתאימה גם להורדת שמן מפוזרת בריכוזים בינוניים, אך דורשת מודלים זהירים להעברה בין-phase.

אוילריאן-Lagrangian (שלב הקטר) מודלים

כאן המים מטופלים כשלב מתמשך, בעוד טיפות שמן מעוקבות כמו חלקיקים דיסקרטיים.כל מסלולו של טיפות נשפך הוא מלוכד על ידי שילוב כוחות כגון גרר, חישוק, ומיסה וירטואלית.גישה זו אידיאלית ללימוד גורל הנפט שנשפך אשר פורץ לתוך טיפות תחת פעולת גל, אך הופכת להיות יקר חישובי עבור אוכלוסיות מאוד טיפתיות צפופות.

שיטת Volume-of-Fluid (VOF)

עבור רחבתיקים שמן ומהדורות רצופים, שיטת VOF עוקב אחר הממשק בין שמן למים ישירות על ידי פתרון משוואה תחבורה עבור השבריר של כל שלב. VOF לוכד את הממשק החד והוא מצוין עבור סימולטור התפוצה הראשונית של סלליק, אבל עשוי לדרוש מאוד כיס דק מאוד ליד הממשק כדי למנוע פיזור מספר יותר.

הבחירה של מודל רב-phase תלויה בתרחיש השפך: שחרור כמעט שדה (קרע של מיכל או צינורות) דורש לעתים קרובות VOF כדי לפתור את התנהגות המטוס / המנה, בעוד פיזור שדה רחוק מעל קילומטרים הוא מטופל טוב יותר עם גישות אוילרי-Lagraian כי חשבון עבור פירוק טיפת טיפות, פחם, ומזג אוויר.

גורמי מפתח המשפיעים על דיספרסיון הנפט

התפשטות וגורל הנפט בסביבה הימית נשלטים על ידי שילוב מורכב של תהליכים פיזיים, כימיים וביולוגיים.מודלים של CFD חייבים לשלב גורמים אלה כדי לייצר תחזיות מציאותיות.

הוולעיר והרעב

זרמי האוקיינוס הם הנהג העיקרי של תחבורה שמן.תרמיות CFD דורשים קלט של שדות מהירות, או ממודלים גדולים יותר של האוקיינוס או על ידי פתרון משוואות מים רדודים בתוך התחום חישובי. זרמי Tidal, זרמי פני השטח מונעים הרוח, וזרימות המונעות צפיפות לתרום למודעה של שמן slick.מודלים חייבים חשבון עבור Shear אנכי, אשר יכול לגרום שונה של פני השטח מתפשטים נגד טיפות תת-קרקעית של משטחים מתחת לפני טיפות תת-קרקעי.

פעילות גלים ו-Trobulent Mixing

גלים משפרים את תערובת הנפט לתוך עמודה המים על ידי שוברים את החלקה לתוך טיפות ולהגדיל אנרגיה קינטית סוערת ליד פני השטח.מודלים CFD לעתים קרובות להשתמש ספקטרום גל כדי ליצור משטח חינם או להשתמש במודלים סוערים (למשל, k ⁇ , SST k ⁇ ) כדי לדמות את הפירוק והפיזור.

טמפרטורה ו Salinity

טמפרטורת המים משפיעה ישירות על דיוק הנפט: שמן חם מתפשט מהר יותר וצורות דק יותר מלקטים, בעוד שמן קר נשאר יותר מולקווס ויכול לגוון באופן שונה. Salinity משפיע על הדחיסות של הדחיסות, אשר יכול למלכוד שמן מתחת לפני השטח. קודי CFD יכול לשלב נוסחאות רגישות תלות טמפרטורה (למשל, משוואות) ומשוואה של משוואות של משוואה עבור מערכות יחסים מים.

נכסים ומזג אוויר

(הרכב הכימי של שמן השפך קובע את התנהגותו של אור גסים מתפוגג במהירות, צמצום הנפח הזמין לפיזור, בעוד גסים כבדים נוטים ליצור קליקים מתמידים.לאורך זמן, שמן עובר מזג אוויר: evaporation, התגלמות, התגלמות מול צפיפות זמן (הפצה של משקעי מים), חמצון תמונה, ו-Balgradation State-of-Fancy-Ficial Models: 2D2-Ficial, עם פונקציות תת-Ficial של מזג אוויריות ו-Ficial, ו-F2DFicial, עם מודלים של מזג אוויריות ו-F2D2DFDFDFD2DFicial, עם תאים: 2D2DFalmpvdial, 2DFalphicial, , LT2DFal-Ficial מתח, 2, עם תאים, עם תאים, ו-Fal-Fal-Falphicial, ו-Falphicial, עם מודלים של מזג אוויר, ו-Fal-Ficial, 2, , , , מחסניתיקים, 2, מחסניתיקים, 000, 000,

המונחים: CFD Simulation Workflow

בניית מודל CFD אמין לפיזור שמן עוקב אחר זרימת עבודה מובנת.כל צעד משפיע ישירות על הדיוק והתועלת של התוצאות.

יצירת גאומטריה

התחום החישובי חייב לייצג את הסביבה הימית הרלוונטית, כולל רחצה, קו החוף, מבנים מלאכותיים (למשל, שובר מים, פלטפורמות), ואת גליאומטריה מקור לשפוך. עבור סימולציות שדה קרוב, התחום עשוי להאריך מאות מטרים; עבור מחקרים מרוחקים, זה יכול לעגל עשרות קילומטרים של כלים גאומטריה מבוססת CAD (למשל, Rhinoros, SpaceClaim) משמשים למודל מורכב של קו החוף, בעוד שייתכן שמודלים מורכבים מתחומים גדולים יותר.

דור האפר

מרש מתאים הוא קריטי לפתרון מגוון רחב של קשקשים באורך מעורב - מ טיפות בגודל מילימטר ועד קליקים בקנה מידה בינוני.לא מובנה עם הזיכוך הסתגלותי הם נפוצים, באמצעות תאים דקים יותר ליד פני השטח, מקור השפך, וכל אזורים של ⁇ גבוה.

תנאים ראשונים ומכשולים

תנאי אטמוספירה (מהירות וכיוון), גלית גלים, ופרופילים נוכחיים האוקיינוסיים חייבים להיות prescribed כתנאי גבול. עבור השפך, קצב השחרור, משך הזמן, וטמפרטורת הנפט הראשונית מפורטים.פתוחים גבולות במהירויות המאוחרות והמורדות של התחום מאפשרים זרימה כדי לעזוב ללא השתקפות חדה.עבור סימולציות מרובותphase, הנפח הראשוני של שמן ניתן להגדיר לאפס עם מקור נוסף כדי לייצג את האירוע.

פתרון ההשוואה

סימולציות Transient לרוץ באמצעות פתרון סופי-כול (למשל, ANSYScore Fluent, OpenFOAM, STAR-CCM+) צעדים זמן נבחרים כדי לספק את מצב קורינט-פליימריץ' (CFLles), לעתים קרובות פחות מ-0.5 עבור תוכניות מפורשות.R.R.R.R.A.S.A. דורש ניתוק שעות נוספות (S) עבור תזמון מוקדם יותר מ-S.R.R.D.D.R.R.R.S.S.S.S.S.S.S.S.D.S.S.S.S.D.S.S.D.S.S.S.S.D.D.S.S.S.S.S.D.D.S.S.S.S.D.S.S.S.D.S.S.D.D.D.D.D.S.S.D.D.S.S.S.D.D.S.S.S.S.S.A.D.D.D.A.S.S.D.D.A.D.D.D.D.

פוסט-Processing and Analysis

תוצאות סימבול הן חזותיות כדי להראות קווי ריכוז שמן, עובי סליק, חלוקת גודל טיפות, ואת זמני ההגעה במקומות רגישים. Quantitative metrics כגון מסה שמן הכולל בעמודה המים, אזור של Sheen, ואת הזמן להגיע קו החוף מופקים. אלה ישירות להודיע הקצאת מטבול, בוממים, ופיזור יישום.

יישומים אמיתיים בעולם Scenarios

CFD הוא תוקף נגד כמה פיסות גדולות והוא משמש יותר ויותר בתכנון ותגובה.

Deepwater Horizon Blowout

[ה] המפרץ של מקסיקו אסון פרסם כ-4.9 מיליון חביות נפט מעל 87 ימים.מודלים של CFD שימשו כדי לדמות את מטוס ה-buoyant ודינמיקה צנחה ליד ראש (Fillo:0near-fieldFLT:1) ואת הפיזור של טיפות שמן מוכות ב- 1 מהירויות עמוקות של 1,000 ק"מ.

Exxon Valdez Spill - Hindcast אימות

השפך ב-1989 בנסיך ויליאם סאונד, אלסקה, פרסם כ-11 מיליון גלונים של שמן גולמי.מחקרים של CFD רטרוספקטיביים שקמו מחדש את מסלול הדליפה באמצעות מזג אוויר ארכיון ונתונים נוכחיים.על ידי השוואת תנועה מבהילה עם סקרים מעוקלים ממש, החוקרים אישרו את הדיוק של כולל זרמי טיטד וגורמי רוח מאומתים כעת, משתמשים במודלים של תגובה אנושית ותוכנית לפצחות עונתיות.

תמיכה ב-Action

כמה סוכנויות לאומיות, כולל FLT:0 (המינהל הלאומי של האוקיינוסים והאטמוספירה (NOAA) אנדרט 1 ו-FLT:2 European Sea Safety Agency (EMSA) irFLT:3, משלבות את הפלטים של CFD לתוך ערכת כלי התגובה שלהם.לדוגמה, מודל GNOME של NOAA משתמש בפיסיקה פשוטה עבור תחזיות מהירות, אבל כאשר דיוק גבוה יותר הוא צורך (למשל, סימולציה ימית) עבור שטח מוגן 12D מלא, 12D, הוא זמין בתוך שטח מוגן, הוא זמין בתוך שטח.

יתרונות התגובה הסביבתית ותכנון

התובנות שהתקבלו מניתוח CFD משפרות באופן ישיר את היעילות והיעילות של פעולות התגובה של שפך.

  • (ב) ,0) קביעת משיכת צנרת (FLT:0) ; לדעת היכן הנפט יטייל מאפשר למטפלים במיקומים בומדומים, גולשים, חומרים קולטים לפני הזמן, ולא להגיב לאחר שהנפט נחת.
  • (FLT:0) הערכת יישום מתפזר 1:1) - CFD יכול לזהות חלונות של זעזוע גבוה ואנרגיה גל כאשר התפזרים יעילים ביותר לשבור את הקק לתוך טיפות קטנות עבור הביודה.
  • (FLT:0) ,ההשפעה האקולוגית של השפעה אקולוגית 1FLT) – על ידי סימול ריכוז שמן לאורך זמן, סוכנויות יכולות לאשר את ההגנה על בתי גידול רגישים כגון מנגררים, שוניות אלמוגים ודגים גורמים למניעה.
  • (FLT:0) הקצאת מקורות (Resource הקצאFLT:1) - סימולציות מסייעות להעריך את כמות הנפט שמגיעה לחוף מסוים, המאפשרת פריסה של צוותים נקיים וצמצום המאמץ המבוזבז באזורים שנותרו ללא פגע.
  • (FLT:0) תכנון קידוח וקידוח 1IRRE) - סימולציות מציאותיות המבוססות על תרחיש CFD משמשים בתרגילי טבלה וסימולטורים בזמן אמת עבור צוותי פיקוד אירועים.

אימות ואימות

על אף ש-CDCD הוא כלי רב עוצמה, יש לאמת את התחזיות שלו כנגד נתונים ניסיוניים ותצפיות שדה כדי לבסס את האמינות.ניסויי מעבדה פלום בוצעו כדי לחקור את היווצרות הנפט תחת גל מבוקר ותנאים הנוכחיים.לדוגמה, ה-FLT:0OHMSETTreaphigation HDFLT 1 (כיום מופעל על ידי מחלקת הפנים של ארה"ב) מספק אגן גל של 200 מטר שבו מודלים של תפוצה ו-Fibgrad) ניתן להשוות בין דגמי LT5.

גבולות ואתגרים משותפים

למרות החוזקות שלה, הדוגמת הדליפה של שמן עומדת בפני כמה מכשולים שהמתרגלים חייבים לנהל.

עלויות פיצוי

סימולציות נאמנות גבוהות - במיוחד אלה המשתמשים ב-DNS או DNS (Direct Numerical Simulation) - דורשים משאבים חישוביים מסיביים. סימולציה של שפך גדול של 24 שעות עשוי לקחת ימים או שבועות על אשכול.זה מגביל את השימוש של CFD עבור תגובה בזמן אמת, שבו יש לבצע החלטות בתוך שעות.ענן ביצועים גבוהים מחשוב GPU מזרז פער זה, אך העלות ולהישאר צורך משמעותי.

זמינות נתונים וגילוי

מודלים CFD הם רק טוב כמו נתוני קלט שלהם. Accurate רחצהymetry, פרופילים בזמן אמת, ותחזיות מזג אוויר הם לא תמיד זמינים, במיוחד באזורי האוקיינוס הרחוק. unוודאויות בתנאי הגבול האלה מתפשטים באמצעות הסימולציה, המוביל לשגיאות גבולות כי יכול להיות גדול.S ניתוחים ורכב (סוג קרלו) משמשים כדי לכמת אי הוודאות, אבל הם מכפילים את העומס חישובי.

Multiphysics Coupling

מזג אוויר שמן, השפלה ביולוגית, ופיזור כימי הם תהליכים מורכבים עדיין לא נלכדים לחלוטין ברוב קודים CFD. לדוגמה, היווצרות של מאגרי מים-בנפט היא עדיין תחום של מחקר פעיל, מודלים לעתים קרובות להסתמך על קורלציות אמפיריות אשר עלולות לא להחזיק עבור כל סוגי הנפט. integrating CFD עם מודולים ביולוגיים וכימיקליים (למשל, עבור הפחתת מיקרובי) הוא אתגר מתמשך.

כיוונים עתידיים ב-CFD למחקרי שמן שפיל

העשור הבא יראה התקדמות משמעותית שתביא את ה-CDCD עוד יותר יקר לניהול דלי שמן.

מכונות למידה-Enhanced Models

רשתות ניאל יכולות להיות מאומן על מסדי נתונים גבוהים של CFD כדי לייצר פונדקאים לרוץ בתוך שניות ולא שעות.מודלים הפונדקאית האלה יכולים לשמש להערכת סיכונים בזמן אמת ולחקר מגוון רחב יותר של תרחישים לשפוך, בעוד מודל CFD המלא מספק את נתוני האימון.בנוסף, למידת מכונה יכולה לעזור פרמטר פרמטרים לא פתורים של תהליכים תת-גזימים כגון טיפת ופירוק פחם.

תאומים דיגיטליים של מערכות הנחתים

תאום שמן שפך דיגיטלי - העתק וירטואלי דינמי, בזמן אמת של אזור החוף - ישלב חיישני IoT (למשל, סחף buoys, צילומי לוויין, זרמי ADCP) עם מודל CFD פועל. כל אחד מזוהה anomaly (למשל, שאן מדלפה) יגרור מיד סימולציה כדי לחזות את האבולוציה של הדליפה, כל כמה דקות הם לפתח יבשתי ותחת הטבלה של מקסיקו.

שילוב עם מודלים אטמוספריים

פיזור שמן אינו מסתיים על פני המים: תרכובות אורגניות נדימות וניתן לשאת על ידי הרוח, המשפיע על איכות האוויר ובטיחות האש.מודלים ה-FD-aאטמוספירה של זוגות מפותחים כדי לדמות את מחזור החיים המלא של שמן שפך, מ- subsurface צנרת לתחבורה אטמוספרית של vapors. גישה הוליסטית זו תשפר את הבטיחות עבור עובדים ואוכלוסיות החוף.

מערכות תגובה אוטונומיות

תחזיות CFD של רובוסט יכולות להנחות רחפנים אוטונומיים וכלי משטח בלתי מזוהים לאזורי ניקוי ממוקדים.לדוגמה, מזל"ט יכול לזהות את החלק העבה ביותר של הסימולציות של CFD, ולאחר מכן לנווט שם כדי לפרוס פרויקטים מחקר באופן אוטומטי באירופה וארצות הברית הן פרוטוציות מערכות כאלה, תוך מינוף תפוקות CFD כחלק מאלגוריתם קבלת ההחלטות.

מסקנה

Fluid Dynamics הפך כלי חיוני לניתוח פיזור שמן בסביבה ימית.על ידי מודל מדויק של הפיזיקה של זרימת multiphase, אינטראקציה עכשווית גלים, ומזג אוויר שמן, CFD מספק תחזיות ניתנות פעולה כי להפחית את הנזק הסביבתי לחסוך משאבים כלכליים. בעוד שפיכות חישוביים וודאות נתונים להימשך, התקדמות מתמשכת בביצועים גבוהים, למידה, ושילוב נתונים בזמן אמת הם במהירות בין דרישות אנרגיה מודרנית, לבין התרחבות זמן ייצור אמיתי, רק כדי להמשיך את המודלים של זמן אספקה מודרנית של אנרגיה מתחדשת.