海上油膜厚度测量系统的研究

针对海上油膜厚度的实时动态测量,提出一种海上油膜厚度测量系统。该系统包括海上溢油样本采集装置、油膜厚度检测装置、MCU(Micro Control Unit微控制器单元)数据处理装置、nRF905无线数据传输装置和计算机。系统采用电子检测技术对海上油膜厚度进行测量,根据系统的测量原理开发出计算油膜厚度的数据处理算法,利用系统对不同油膜厚度的原油油膜和轻柴油油膜进行了实验测量。研究结果表明,本系统能够实现不同油种和不同厚度的油膜实时、动态、快速准确的测量,可用于海上油膜厚度的测量研究。     

近岸水上油膜高光谱遥感特征分析

基于便携式地物波谱仪与岸基光谱成像仪数据,模拟获取了近岸海上油膜的反射率光谱数据与高光谱影像数据。通过对反射率数据及其一阶导数等的分析,提出了油膜区别于海水的光谱特征,利用基于端元波谱提取的光谱角度填充(SAM,spectral angle mapping)分类方法对高光谱影像数据进行了油膜提取。结果表明,海水、薄油膜、厚油膜在可见光-近红外范围内反射特征差异较大,在1000~2500 nm的近红外波段仅有厚油膜区分度较高。     

高光谱遥感技术在水上溢油监测中的研究进展

遥感技术凭借其大范围、周期性等特点已成为水上溢油监测的主要手段之一。高光谱遥感技术的出现为准确提取水上溢油的细节信息、更好地指导溢油清污工作提供了技术保障。随着微电子技术、探测器技术及计算机技术等相关领域的发展,地物高光谱测量、机载高光谱和星载高光谱领域都涌现出很多优秀传感器和先进技术,并成功应用于水上溢油的监测中,取得了良好的效果。简要介绍了国内外高光谱遥感技术在地物光谱测量、机载成像光谱仪和星载成像光谱仪的研究现状,论述了近些年来高光谱遥感技术在水上溢油监测中的研究成果,并对未来高光谱遥感溢油监测研究的趋势进行了展望,为研究者提供参考。     

基于遥感和GIS技术的墨西哥湾溢油动态分析

利用多时相的遥感影像数据和地理信息系统(GIS)的空间分析功能,对2010年发生在墨西哥湾的溢油事故进行了动态监测,并结合洋流等信息对溢油漂移趋势进行了预测。结果显示,至2010年5月1日溢油面积已达到4月25日的4倍,并且溢油漂移趋势受到洋流的作用,漂移方向与洋流方向一致。研究表明,至5月1日对溢油处理与漏油处封堵的努力效果甚微,油污面积有继续扩大趋势,油污漂移方向与洋流具有较强相关性。该研究验证了光学遥感图像可以很好地对溢油事故造成的溢油范围进行监测,结合GIS的空间分析功能和洋流等信息可对溢油面积和溢油漂移趋势进行监测与分析,从而为溢油控制与清理提供重要参考信息。     

有冰海区溢油的非线性光谱混合模型研究

针对有冰海域小油滴形成冰油混合物中油含量低的特点,本文提出了能够准确反演组成物质丰度的模型。该模型在多项式与三角函数混合模型的基础上,通过添加正则项并对光谱特征进行小波变换,在避免过拟合问题的同时还能突出低能量信息。应用渤海湾光谱数据进行拟合实验,该模型能够在溢油含量百分比低至10^-4数量级的情况下实现精确反演,保持不同含量溢油的相应数量级。与经典非线性模型方法比较,本文提出的混合模型在溢油丰度的对数均方根误差及溢油分布图像上具有明显优势,可为高纬度地区的溢油响应提供技术支持。     

糎T] "7.16"大连新港石油管道爆炸事故中的热红外溢油监测

利用有效的监测手段、降低溢油事故的风险是海洋环境保护和社会经济节约的关键问题。"7.16"事故中使用3.0～5.0μm红外热像仪作为机载监测的一种手段,对事故海域进行常规监测,识别海面油膜,利用热红外油膜厚度模式分析油膜的相对厚度,并且结合其他遥感数据,在GIS系统中绘制每日的事故海域溢油分布图,为清污指挥部门提供决策依据。     

港口石油储备基地溢油风险概率计算

随着大连新港油罐区重大溢油事故的发生,港口溢油作为近年来备受关注的海洋灾害对港口环境及海洋生态环境造成的损害有目共睹,计算溢油风险概率是溢油事故风险评价和确定溢油事故等级的前提。本文介绍了直接计算法和故障树分析法两种溢油风险概率计算方法,通过对油罐区溢油事故资料的分析,建立事故诱因和它们之间的逻辑关系,结合故障树理论,建立故障树模型。以大连新港为例,根据底事件发生概率计算出顶事件的概率,通过分析计算油罐区每年发生溢油事故的风险概率为0.044,大约23a发生一次。     

辅以纹理特征的HJ-CCD海上溢油信息提取 ——以PL19-3溢油为例

鉴于依赖光谱特征的传统溢油信息提取方法面临信息提取精度低的困境,提出采用光谱特征与纹理分析结合的方法应用于溢油监测.选择位于渤海的蓬莱19-3油田溢油事故为研究对象,基于覆盖溢油事故阶段的8景30m分辨率HJ-CCD数据,在溢油目标提取过程中,引入了方向性纹理特征分析,将主成分光谱降维、方向梯度边缘检测等技术相结合,形成了基于光谱与纹理特征的溢油信息提取技术.所述方法经8组数据检验后,用类间分歧度方法进行了对比评价.结果表明:将纹理分析方法应用于溢油信息提取,类间分歧度提高到1.9999,提高了油膜影响边界和油膜厚度分区识别能力.