Conference PaperPDF Available

A Monitoring System of Ice Conditions to Support Geological Surveying in Arctic Seas

Authors:

Figures

No caption available
… 
No caption available
… 
Content may be subject to copyright.
19th Science and Applied Research Conference on Oil and Gas Geological Exploration and Development
«Geomodel 2017» — Gelendzhik, Russia, 11 14 September 2017
Submission ID: 43784
A Monitoring System of Ice Conditions to Support Geological Surveying in
Arctic Seas
V.A. Volkov (Nansen International Environmental and Remote Sensing Center), E.E. Kazakov*
(Nansen International Environmental and Remote Sensing Center), D.M. Demchev (Nansen
International Environmental and Remote Sensing Center), N.Y. Zakhvatkina (Nansen International
Environmental and Remote Sensing Center), V.S. Khmeleva (Nansen International Environmental
and Remote Sensing Center)
SUMMARY
An approach to creation of automated system of operational monitoring of ice conditions for geological
surveying in the Arctic seas is considered. The monitoring system includes methods for automated
classifications of sea ice types, sea ice drift tracking and iceberg detection. Open radar remote sensing data
from space is used as the primary data source. To integrate data and algorithms specialized information
system is established.
«Геомодель 201 —Геленджик, Россия, 11-14 сентября 2017 г.
Система мониторинга ледовых условий применительно к задачам обеспечения
геологоразведочных работ в арктических морях
В.А. Волков* (Научный фонд «Нансен-Центр»), Э.Э. Казаков (Научный фонд «Нансен-
Центр»), Д.М. Демчев (Научный фонд «Нансен-Центр»), Н.Ю. Захваткина (Научный фонд
«Нансен-Центр»), В.С. Хмелева (Научный фонд «Нансен-Центр»)
Введение
При обеспечении геологоразведочных работ и эксплуатации инженерных комплексов,
предназначенных для бурения скважин и добычи сырья в арктических морях, существенную
опасность представляют явления, связанные со льдом: оледенение, дрейфующий морской лёд
и айсберги (Ryerson 2011; Zhang et al. 2015). Они могут быть причиной физических
разрушений, вплоть до полного уничтожения платформ и судов, приводя к тяжелым
экономическим потерям и экологическим бедствиям, поэтому задачам, связанным с
мониторингом ледовой обстановки, уделяется повышенное внимание при менеджменте
разведывательных и эксплуатационных мероприятий (Bekker et al. 2011; Edmond et al. 2011).
В связи с этим профильные организации проявляют большой интерес к автоматизированным
системам оперативного мониторинга, средствам и методам моделирования и прогнозирования
различных аспектов ледовой обстановки (Fuglem et al. 2015; Ji 2017; Metrikin et al. 2015).
Авторами предлагается автоматизированная система, интегрирующая в себе методы
оперативного получения данных о типах морского льда и точном характере его дрейфа, а
также обнаружения айсбергов на открытой воде, что в совокупности обеспечивает получение
полноценной информации о ледовой обстановке. Система мониторинга в качестве основного
источника данных использует спутниковую информацию, поставляемую со спутников с
радиолокаторами с синтезированной апертурой, таких как Sentinel-1A/1B.
Компоненты системы мониторинга
Основой системы мониторинга являются механизмы автоматизированного получения
спутниковых данных, в данном случае представленные программным комплексом загрузки и
предварительной обработки данных Sentinel-1A/1B с серверов Европейского космического
агентства. Важно, что данные этой программы открыто распространяются и доступны
бесплатно, что позволяет снизить экономические издержки при проведении мониторинга,
кроме того, для арктического региона периодичность съемки составляет 1-3 дня, что
удовлетворяет требованиям оперативности для решаемых задач (Snoeij et al. 2010).
Второй компонент включает методы и алгоритмы извлечения тематической информации о
состоянии ледового покрова из спутниковых радиолокационных данных. В представленной
системе функционируют три блока:
Классификация типов морского льда.
Восстановление полей дрейфа морского льда.
Обнаружение айсбергов на открытой воде.
Совместное использование результатов всех трех методов позволяет полноценно описывать
состояние ледового покрова в целях оценки потенциальных рисков при проведении различных
инженерных изысканий в акватории.
Третий компонент представлен информационной системой, интегрирующей механизмы
получения и обработки данных, а также предоставляющей интерфейсы для доступа к ним.
Общая схема системы мониторинга представлена на рисунке 1.
«Геомодель 201 —Геленджик, Россия, 11-14 сентября 2017 г.
Рисунок 1 Общая структура системы оперативного мониторинга ледовой обстановки
Методы извлечения тематической информации о состоянии ледового покрова
Автоматизированная классификация типов льда основана на текстурных характеристиках
радиолокационных изображений и применении аппарата машинного обучения. Так, в работах
(Zakhvatkina et al. 2013, 2017) показано, что текстурные характеристики для разных типов льда
в рамках одной акватории и одного сезона являются статистически различными и
устойчивыми во времени и пространстве. Это обстоятельство позволяет подготовить
сигнатуры для необходимых морей и в автоматическом режиме осуществлять
картографирование типов льда. Пример автоматической классификации приведен на рисунке 2
(слева). Аббревиатурами на рисунке показаны: MYI многолетний лёд, FYI thick толстый
однолетний лёд, FYI thin тонкий однолетний лёд, OW открытая вода, MIZ прикромочная
зона.
Восстановление полей дрейфа морского льда основано на методах компьютерного зрения с
использованием нелинейной диффузии при построении многомерного пространства
изображений. Основным преимуществом предложенного метода является получение очень
плотного и подробного поля дрейфа, что позволяет не только отслеживать направление и
скорость движения льда, но и детально рассчитывать деформационные характеристики
(Демчев et al. 2016; Demchev et al. 2017). На рисунке 2 (справа) приведен пример расчёта поля
дрейфа льда в проливе Фрама по паре радиолокационных снимков Sentinel-1A, полученных с
промежутком в 40 часов. Черными стрелками показаны вектора, восстановленные
описываемым алгоритмом, красными, для сравнения, вектора, полученные другим
распространенным кросскорреляционным алгоритмом.
Арктические айсберги на радиолокационных снимках отображаются яркими точками.
Автоматизированный метод для быстрого обнаружения айсбергов и оценки айсберговой
опасности, а также для анализа закономерностей пространственно-временной изменчивости
распределения айсбергов, основан на применении к радиолокационным снимкам космического
аппарата Sentinel-1 алгоритма, предназначенного для поиска ярких областей на изображениях.
Тестовые расчеты по идентификации айсбергов выполнены для участка акватории в
центральной части Баренцева моря в районе Штокмановского месторождения на основе 51
изображения за временной промежуток с октября 2014 года по сентябрь 2016 года,
охватывающий 4 идущих подряд сезона. Впервые на основании регулярных в пространстве и
времени данных дистанционного зондирования получена информация о сезонной и
межгодовой изменчивости в распределении айсбергов. Сезонная изменчивость
характеризуется ростом числа обнаруженных айсбергов в зимний гидрологический сезон и
падением в летний. Анализ межгодовой изменчивости показал, что число айсбергов может
значительно изменяться от года к году, но при этом тенденция сезонной изменчивости
сохраняется.
«Геомодель 201 —Геленджик, Россия, 11-14 сентября 2017 г.
Рисунок 2 Слева - пример автоматической классификации морского льда по
радиолокационному изображению. Справа - пример рассчитанного поля дрейфа льда.
Рисунок 3 Пример пространственного распределения айсбергов в Баренцевом море по
данным Sentinel 1 за период с октября 2014 года по сентябрь 2016 года.
Интегрирующая информационная система
Механизмы получения и тематической обработки данных объединены в единую
информационную систему, в рамках которой осуществляется управление ими. Также система
включает различные интерфейсы для доступа к автоматически собираемой и обрабатываемой
информации и к специализированным алгоритмам. Система построена на классической
клиент-серверной архитектуре с осуществлением всех взаимодействий через центральный
интерфейс по стандартному протоколу HTTP. Компоненты системы показаны на рисунке 4.
Рисунок 4 Компоненты информационной системы
«Геомодель 201 —Геленджик, Россия, 11-14 сентября 2017 г.
Заключение
Система мониторинга основных аспектов состояния ледового покрова в арктических морях,
основанная на автоматизированных методах тематической интерпретации радиолокационных
изображений, может стать эффективным средством как обеспечения безопасности в местах
произведения существующих геологоразведочных работ и инженерных изысканий, так и
инструментом для поиска и обоснования наиболее безопасных с точки зрения общего ледового
режима акваторий.
Благодарности
Исследования выполнены при финансовой поддержке Министерства обра зования и науки РФ
в рамках научного проекта №14.618.21.0005 "Суда и волны в полярных регионах" от
18.11.2015, Уникальный идентификатор проекта: RFMEFI61815X0005.
Библиография
Демчев, Д. М., Волков В. А., Хмелева В. С., Казаков Э. Э. [2016] Восстановление Полей
Дрейфа Морского Льда По Последовательным Спутниковым Радиолокационным
Изображениям Методом Прослеживания Особых Точек. Проблемы Арктики и Антарктики,
3(109), 5-19.
Bekker, A. T., Sabodash O. A., Kochev A.Yu. [2011] Analysis of Ice Loads on Offshore Structures
for Okhotsk Sea Oil&gas Fields. Proceedings of the International Conference on Offshore Mechanics
and Arctic Engineering - OMAE, vol. 2. 439448
Demchev D., Volkov V., Kazakov E., Sandven S., Khmeleva V., Alcantarilla P. [2017] Sea Ice Drift
Tracking from Sequential SAR Images Using Accelerated-KAZE Features. IEEE Transactions on
Geoscience and Remote Sensing, Article in press.
Edmond, C., Liferov P., Metge M. [2011] Ice and Iceberg Management Plans for Shtokman Field.
Society of Petroleum Engineers - Arctic Technology Conference 2011, vol. 2. 600608
Fuglem, M., Stuckey P., King T., Brown M. [2015] Iceberg Drift Forecast Requirements for Offshore
Platforms Utilizing Facility Side-Tracking to Avoid Impacts. Proceedings of the International
Conference on Offshore Mechanics and Arctic Engineering - OMAE, vol. 8.
Ji, S. [2017] Discrete Element Modeling of Ice Loads on Ship and Offshore Structures. Springer
Proceedings in Physics, vol. 188. 45-54
Metrikin, I. Gürtner, A., Bonnemaire, B., Tan, X., Fredriksen, A., Sapelnikov, D. [2015] SIBIS:
A Numerical Environment for Simulating Offshore Operations in Discontinuous Ice. Proceedings of
the International Conference on Port and Ocean Engineering under Arctic Conditions, POAC
Ryerson C. C. [2011] Ice Protection of Offshore Platforms. Cold Regions Science and Technology
65(1). 97-110.
Snoeij P., Attema E., Davidson M., Duesmann B., Floury N., Levrini G., Rommen B., Rosich
B. [2010] Sentinel-1 Radar Mission: Status and Performance. IEEE Aerospace and Electronic
Systems Magazine, vol. 25, 32-39
Zakhvatkina, N., Korosov A., Muckenhuber S., Sandven S., Babiker M. [2017] Operational
Algorithm for Ice-Water Classification on Dual-Polarized RADARSAT-2 Images. Cryosphere 11(1),
33-46.
Zakhvatkina N.Yu., Alexandrov V.Yu., Johannessen O. M., Sandven S., Frolov I.Ye. [2013]
Classification of Sea Ice Types in ENVISAT Synthetic Aperture Radar Images. IEEE Transactions on
Geoscience and Remote Sensing 51(5), 25872600
Zhang D., Xu N., Yue Q., Liu D. [2015] Sea Ice Problems in Bohai Bay Oil and Gas Exploitation.
Journal of Coastal Research. 676680
Bibliography
D.M. Demchev, V.A. Volkov, V.S. Khmeleva, E.E. Kazakov. [2016] Sea ice drift retrieval from SAR
«Геомодель 201 —Геленджик, Россия, 11-14 сентября 2017 г.
using feature tracking. Problems of the Arctic and Antarctic, vol. 109, 5-19 (In Russian)
Bekker, A. T., Sabodash O. A., Kochev A.Yu. [2011] Analysis of Ice Loads on Offshore Structures
for Okhotsk Sea Oil&gas Fields. Proceedings of the International Conference on Offshore Mechanics
and Arctic Engineering - OMAE, vol. 2. 439448
Demchev D., Volkov V., Kazakov E., Sandven S., Khmeleva V., Alcantarilla P. [2017] Sea Ice Drift
Tracking from Sequential SAR Images Using Accelerated-KAZE Features. IEEE Transactions on
Geoscience and Remote Sensing, Article in press.
Edmond, C., Liferov P., Metge M. [2011] Ice and Iceberg Management Plans for Shtokman Field.
Society of Petroleum Engineers - Arctic Technology Conference 2011, vol. 2. 600608
Fuglem, M., Stuckey P., King T., Brown M. [2015] Iceberg Drift Forecast Requirements for Offshore
Platforms Utilizing Facility Side-Tracking to Avoid Impacts. Proceedings of the International
Conference on Offshore Mechanics and Arctic Engineering - OMAE, vol. 8.
Ji, S. [2017] Discrete Element Modeling of Ice Loads on Ship and Offshore Structures. Springer
Proceedings in Physics, vol. 188. 45-54
Metrikin, I. Gürtner, A., Bonnemaire, B., Tan, X., Fredriksen, A., Sapelnikov, D. [2015] SIBIS: A
Numerical Environment for Simulating Offshore Operations in Discontinuous Ice. Proceedings of the
International Conference on Port and Ocean Engineering under Arctic Conditions, POAC
Ryerson C. C. [2011] Ice Protection of Offshore Platforms. Cold Regions Science and Technology
65(1). 97-110.
Snoeij P., Attema E., Davidson M., Duesmann B., Floury N., Levrini G., Rommen B., Rosich B.
[2010] Sentinel-1 Radar Mission: Status and Performance. IEEE Aerospace and Electronic Systems
Magazine, vol. 25, 32-39
Zakhvatkina, N., Korosov A., Muckenhuber S., Sandven S., Babiker M. [2017] Operational
Algorithm for Ice-Water Classification on Dual-Polarized RADARSAT-2 Images. Cryosphere 11(1),
33-46.
Zakhvatkina N.Yu., Alexandrov V.Yu., Johannessen O. M., Sandven S., Frolov I.Ye. [2013]
Classification of Sea Ice Types in ENVISAT Synthetic Aperture Radar Images. IEEE Transactions on
Geoscience and Remote Sensing 51(5), 25872600
Zhang D., Xu N., Yue Q., Liu D. [2015] Sea Ice Problems in Bohai Bay Oil and Gas Exploitation.
Journal of Coastal Research. 676680
ResearchGate has not been able to resolve any citations for this publication.
Article
Full-text available
Описываются подходы к автоматизированному расчету дрейфа морского льда по последовательным изображениям на основе данных активной радиолокации РСА-SAR (радиолокаторы с синтезированной апертурой). Предлагается оригинальный алгоритм на основе применения многомасштабного представления изображений с использованием адаптивного подавления шумов. Приводятся оценки качества расчетов с использованием данных спутника Sentinel-1А, демонстрируются преимущества разработанного алгоритма на основе результатов сопоставления с существующими мировыми аналогами.
Article
Full-text available
In this paper, we propose a feature-tracking algorithm for sea ice drift retrieval from a pair of sequential satellite synthetic aperture radar (SAR) images. The method is based on feature tracking comprising feature detection, description, and matching steps. The approach exploits the benefits of nonlinear multiscale image representations using accelerated-KAZE (A-KAZE) features, a method that detects and describes image features in an anisotropic scale space. We evaluated several state-of-the-art feature-based algorithms, including A-KAZE, Scale Invariant Feature Transform (SIFT), and a very fast feature extractor that computes binary descriptors known as Oriented FAST and Rotated BRIEF (ORB) on dual polarized Sentinel-1A C-SAR extra wide swath mode data over the Arctic. The A-KAZE approach outperforms both ORB and SIFT up to an order of magnitude in ice drift. The experimental results showed high relevance of the proposed algorithm for retrieval of ice drift at subkilometre resolution from a pair of SAR images with 100-m pixel size. From this paper, we found that feature tracking using nonlinear scale-spaces is preferable due to its high efficiency against noise with respect to image features compared with other existing feature tracking alternatives that make use of Gaussian or linear scale spaces.
Article
Full-text available
Synthetic Aperture Radar (SAR) data from RADARSAT-2 (RS2) in dual-polarization mode provide additional information for discriminating sea ice and open water compared to single-polarization data. We have developed an automatic algorithm based on dual-polarized RS2 SAR images to distinguish open water (rough and calm) and sea ice. Several technical issues inherent in RS2 data were solved in the pre-processing stage, including thermal noise reduction in HV polarization and correction of angular backscatter dependency in HH polarization. Texture features were explored and used in addition to supervised image classification based on the support vector machines (SVM) approach. The study was conducted in the ice-covered area between Greenland and Franz Josef Land. The algorithm has been trained using 24 RS2 scenes acquired in winter months in 2011 and 2012, and the results were validated against manually derived ice charts of the Norwegian Meteorological Institute. The algorithm was applied on a total of 2705 RS2 scenes obtained from 2013 to 2015, and the validation results showed that the average classification accuracy was 91 ± 4 %.
Conference Paper
Full-text available
Exploration and production of oil and gas resources in harsh offshore environments may require operating in contact with ice. Therefore, there is a need to understand the operational implications of ice actions on stationkeeping of floating platforms, offloading of hydrocarbons, evacuation and rescue of personnel and oil spill response operations. This knowledge is especially important in the early phase of field developments projects, because ice actions can strongly affect the costs of the hull structure of a floating platform, as well as the design of its mooring and propulsion systems. Furthermore, estimating the operational expenditures of potential support operations requires the knowledge of ice loads on vessels in transit during physical ice management and other special operations such as iceberg towing through broken ice. This paper presents a novel numerical environment for simulating such complex and critical offshore operations with high fidelity and performance: SIBIS, which stands for “Simulation of Interaction between Broken Ice and Structures”. The numerical model estimates both local and global ice actions on vessels and offshore structures, and the corresponding structural response in time domain. This paper describes the overall structure and capabilities of the SIBIS package, and presents some examples of its successful usage in industrial projects.
Article
Full-text available
The ESA Sentinels constitute the first series of operational satellites responding to the Earth Observation needs of the EU-ESA Global Monitoring for Environment and Security (GMES) programme. The GMES space component relies on existing and planned space assets as well as on new complementary developments by ESA. This describes the Sentinel-1 mission, as imaging synthetic aperture radar (SAR) satellite constellation at C-band. It provides an overview of mission requirements, its applications and the technical concepts for the system.
Conference Paper
In order to investigate ice loads on the ship and offshore structures, the discrete element method (DEM) is employed to construct ice model. In this method, the sea ice is modelled by the bonding-breaking spherical particles and dilated polyhedral element based on the Minkowski sums theory, respectively. Additionally, the size effect of spherical particle is discussed in the numerical tests of uniaxial compressive and three-point bending of sea ice. Considering different ice condition, the ice loads on these structures can be obtained by the ice DEM model. The numerical results show that the proposed ice DEM model can effectively simulate the interaction between sea ice and ship and platform structures.
Conference Paper
A number of solutions have been successfully implemented for producing oil and gas off Canada’s east coast, where impacts by icebergs are a possibility. In future, as operators move further offshore to deeper water and further north where the numbers and sizes of icebergs may increase, new solutions for avoiding impacts will be required to limit ice strengthening requirements and ice related downtime costs. A potential solution is the use of facility side-tracking, where a floating system is designed to move laterally to avoid approaching icebergs. This paper discusses the issues involved including the need for improved short-term iceberg drift forecasting. Copyright © 2015 by ASME Country-Specific Mortality and Growth Failure in Infancy and Yound Children and Association With Material Stature Use interactive graphics and maps to view and sort country-specific infant and early dhildhood mortality and growth failure data and their association with maternal
Article
Zhang, D.; Xu, N.; Yue, Q., and Liu, D., 2015. Sea ice problems in Bohai Bay oil and gas exploitation. Sea ice infests the Bohai Bay every winter. Normally, ice condition is slight but sometimes heavy ice conditions may occur. It has been difficult for offshore designers to determine the conditions and the ice loads. Two jackets were pushed over by ice and others were designed too conservative as ice load were overestimated. In recent years some of the platforms have met severe ice induced vibrations, which has caused harmful accidents. In this paper, sea ice problems in oil and gas exploitation of Bohai Bay are briefly introduced. The dynamic behavior of ice resistant jacket structures and the potential failure modes that arise from cyclic ice actions are described.
Conference Paper
In the study, the results of a statistical modeling of ice loads from drifting ice features on the ice-resistant platforms in Piltun-Astohsky and Lunsky oil&gas fields of “Sakhalin-I” and “Sakhalin-II” Projects are investigated. The authors made a comparative analysis of ice loads on various types of gravity-based concrete structures in ice conditions of the Sea of Okhotsk according to the standards, procedures and guidelines from different Codes of design. And also the probabilistic model of ice loads, developed by the authors in the previous studies, was considered for comparative analysis.
Article
Climate change-induced reduction in the extent and duration of sea ice cover, as well as an increase in energy demands, has caused renewed interest in exploring and drilling for oil in Arctic waters. Superstructure icing from sea spray and atmospheric icing in the Arctic may impact offshore platform operations. Though icing has not caused the loss of an offshore platform, it can reduce safety, operational tempo, and productivity. Historically, many ice protection technologies were tested on offshore platforms with little success. However, new technologies and modern versions of old technologies used successfully in aviation, the electric power industry, and ground transportation systems, may be adapted to an offshore environment. This paper provides a framework for assessing the relative threat of ice accumulation types, such as superstructure ice, glaze, rime, frost, and snow, to the safety of platform functions. A review of ice protection strategies for functional platform areas is also provided.