На сегодняшний день нефтедобывающая отрасль Российской Федерации сталкивается с немаловажной проблемой – загрязнение почвогрунтов нефтесодержащими жидкостями. Для устранения этой проблемы и поддержания экологической безопасности нефтедобывающим предприятиям необходимо проводить рекультивационные работы, которые являются малоэффективными, что ведёт к трудностям сдачи участков природоохранным службам. Затруднения в проведении эффективной рекультивации связаны с отсутствием пространственно-упорядоченных представлений о расположении загрязнений и объёмных данных об их концентрации и параметрах в почвогрунтах [1]. И как следствие, обозначенная проблема влечёт за собой нерациональную трату финансов. В среднем, чтобы провести рекультивационные работы, необходимо потратить от 500.000 до 2.000.000 рублей за гектар загрязнённого грунта. Цена зависит от степени загрязнённости участка и сложности проведения работ, включая полные затраты на проведение работы. Как правило, отдача от затраченных средств не превышает 30 % [2]. Из этого становится очевидно, что пришло время применения новых подходов для решения данной проблемы. Поэтому мы предлагаем методику представления загрязнений в виде 3D-моделей и табличной систематизации их концентраций и объёмов. Шкалирование табличных сведений обуславливает цветность концентрации загрязнения в объёмной модели. Описываемая методика позволяет осуществлять дифференциацию участков и их части на рекультивационные группы. Они ориентируют на адресное использование выделяемых финансов. Табличная систематизация и пространственно-упорядоченные представления результатов исследований продуцируют синергетический эффект. Он проявляется в получении пространственно-временных параметров состояния нефтезагрязнённых участков, повышении эффективности рекультивации, продуктивном использовании финансов. В свою очередь, создание QR-кодов и парцелл-кодов позволяет оптимизировать процесс учёта и паспортизации нефтезагрязнённых земельных участков.
Для апробации данной методики нами был исследован нефтезагрязнённый участок Самотлорского месторождения под условным регистрационным номером X-Y-ZZZZ.
Цели исследования:
1) совершенствование методики представления параметров нефтезагрязнённого участка в трёхмерном и табличном виде для более точного представления о нефтезагрязнениях в почвогрунтах;
2) создание QR-кодов и парцелл-кодов для облегчения процесса учёта и паспортизации нефтезагрязнённых земельных участков.
Материалы и методы исследования
Исследование осуществлялось в несколько этапов
1. Фотографирование и создание картосхем исследуемого участка. Отбор проб и проведение количественного химического анализа (КХА).
2. Разработка цветных шкал по содержаниям исследуемых лимитирующих факторов в почвогрунтах (нефтепродуктов, концентрации хлоридов и кислотности). Построение трёхмерных моделей и создание таблиц, отражающих данные объёмного содержания нефтезагрязнений в парцеллах исследуемого земельного участка.
3. Создание QR-кодов и парцелл-кодов для повышения объективности паспортизации нефтезагрязнённых земельных участков, удобства, оперативности и надёжности учёта, передачи и хранения данных.
Картосхемы исследуемого участка были созданы с помощью геоинформационной системы Mapinfo Ptofessional, построение 3D-моделей осуществлялось с помощью программы AutoCAD 2016.
Результаты исследования и их обсуждение
1. Корректировка местоположения, границ и описание нефтезагрязнённых участков. Проведены их топографическая съёмка и фотографирование (рис. 1 и 2). Деление участков на части: выделы и парцеллы. Формирование иерархической системы из 3 уровней по каждому участку. 1 наимельчайший уровень – парцелла, как один из четырёх слоёв в границах выдела; 2 уровень – выдел участка с набором четырёх парцелл; 3 уровень – весь участок в совокупности выделов и парцелл. Отбор проб осуществлялся зимой и летом для получения более точных данных.
Рис. 1. Один из снимков исследуемого участка
Рис. 2. Топографическая карта
2. Отбор проб почвогрунта на участках. Проведение анализа КХА. Оформление результатов КХА в табличной форме (табл. 1).
Таблица 1
Данные количественного химического анализа
|
Выдел |
Парцелла (глубина отбора проб), см |
Рассматриваемый лимитирующий фактор |
||
|
Содержание нефтепродуктов, |
Содержание хлоридов, |
Содержание единиц рН |
||
|
a |
0–10 |
495100 |
– |
– |
|
20–30 |
173200 |
5335 |
5,5 |
|
|
40–60 |
026160 |
14995 |
4,2 |
|
|
90–110 |
009630 |
13350 |
3,6 |
|
|
b |
0–10 |
305800 |
1984 |
6,4 |
|
20–30 |
013800 |
4260 |
5,5 |
|
|
40–60 |
004850 |
7048 |
4,4 |
|
|
90–110 |
008700 |
7133 |
4,0 |
|
|
c |
0–10 |
215800 |
291 |
4,8 |
|
20–30 |
463900 |
1456 |
5,5 |
|
|
40–60 |
016500 |
8285 |
4,0 |
|
|
90–110 |
295100 |
8138 |
3,6 |
|
|
d |
0–10 |
712000 |
– |
– |
|
20–30 |
484700 |
– |
– |
|
|
40–60 |
385800 |
2617 |
5,3 |
|
|
90–110 |
140300 |
1522 |
5,0 |
|
Исследования по КХА проводились аккредитованной лабораторией «НИПИ-Нефть» в 2016 г. Погрешность измерений минимальна (~1 %).
3. Шкалирование и расцветка значений рН и содержания нефтезагрязнений и хлоридов (табл. 2).
Таблица 2
Шкала загрязнения нефтепродуктами
|
Содержание нефтепродуктов, % |
Цвет |
Образец цвета |
|
0–1,0 |
зеленый |
|
|
1,1–3,0 |
желтый |
|
|
3,1–6,0 |
оранжевый |
|
|
6,1–10,0 |
светло-коричневый |
|
|
10,1–15,0 |
темно-коричневый |
|
|
15,1–25,0 |
розовый |
|
|
25,1–40,0 |
светло-красный |
|
|
> 40,0 |
темно-красный |
|
Низкое содержание нефтепродуктов ведёт к резкому снижению продуктивности и гибели практически 50 % растительного покрова. Среднее загрязнение ведёт к полному уничтожению древостоя и кустарников в течение 10 лет. Сильное загрязнение приводит к полному разрушению фито- и биоценоза в течение 1 года [3].
Расчёт объёмов выделов участков, глубинных пластов и загрязнений представлен в табл. 3.
Таблица 3
Объём остатков нефтепродуктов, м3
|
Выдел |
Объём остатков нефтепродуктов, м3 |
Всего, м3 |
|||
|
парцелла «а» (0,1 м) |
парцелла «б» (0,2 м) |
парцелла «в» (0,3 м) |
парцелла «г» (0,5 м) |
||
|
a |
– |
3,17 (0,012) |
– |
– |
3,17 |
|
b |
13,64 (0,078) |
4,06 (0,012) |
5,72 (0,011) |
– |
23,42 |
|
c |
10,79 (0,072) |
10,7 (0,04) |
– |
– |
21,49 |
|
d |
10,96 (0,078) |
5,25 (0,019) |
– |
– |
16,21 |
|
Итого |
35,39 |
23,18 |
5,72 |
– |
64,29 |
Рис. 3. Трёхмерная модель загрязнения нефтепродуктами земельного участка X-Y-ZZZZ. Пояснения к рисунку: «a», «b», «c», «d» – номера выделов исследуемого участка
Таблицы, идентичные табл. 2 и 3, были созданы и для объёмного отражения показателей содержания хлоридов и концентрации кислотности в почвогрунтах исследуемого участка.
4. Создание 3D-моделей участков с отображением каждой парцеллы в объёме и цвете (рис. 3).
Трёхмерные модели разбиваются на выделы и парцеллы по определённым показателям. Например, по особенностям рельефа, увлажнению, растительности, концентрации разлитой нефти и т.д. В основном площадь таких зон не более 0,2 га [4].
Аналогичные модели были построены по концентрации кислотности рН в почвогрунтах исследуемого участка.
5. Распределение выделов и парцелл участка на рекультивационные группы:
а) выдел и/или парцелла участка, на которых требуется проведение биологического типа рекультивации;
б) выдел и/или парцелла участка, на которых требуется проведение технического типа рекультивации;
в) выдел и/или парцелла участка, на которых в настоящее время невозможно достижение требуемых результатов при проведении биологической рекультивации вследствие отсутствия необходимых или недостаточности существующих технологий;
г) выдел и/или парцелла участка, на которых проведение биологической рекультивации временно является нецелесообразным вследствие высокой вероятности их повторного загрязнения из-за недостаточной эксплуатационной надежности трубопроводов.
6. Создание QR-кодов и парцелл-кодов для усовершенствования процесса учёта и систематизации нефтезагрязнённых участков. Данная кодировка позволит ускорить, объективизировать и унифицировать получение и использование информации [5] (рис. 4).
Рис. 4. QR-код трёхмерной модели нефтезагрязнённого земельного участка
Парцелла представляет собой наименьшую часть нефтезагрязнённого участка, выделяемую на пересечении выдела (зоны точки отбора проб) и слоя. Каждая парцелла обладает рядом характеристик, параметров. Их можно кодировать. Например, X-Y-ZZZZ/84б/350/г. В данном случае шифр обозначает: 1) номер участка; парцелла в зоне точки 84 слоя б; объём составляет 350 м3; превышение содержания нефтепродуктов над допустимым уровнем в пределах от 31 до 40 %. Вариантов форм и видов кодирования можно выбрать множество, главное – соблюдать единообразие. Парцелл-кодирование предваряет QR-кодирование.
Практическая значимость исследования:
– 3D-модели нефтезагрязнённых участков позволяют сделать точную их оценку и более адекватно выразить состояние;
– рассчитать объёмы и ресурсы предстоящих рекультивационных работ;
– оперативно отражать состояние участков, их динамику, прогнозировать изменения;
– QR-коды и парцелл-коды помогают автоматизировать обработку информации о состоянии участков, повысив объективность паспортизации нефтезагрязнённых участков, оперативность и надёжность учёта и хранения данных.
Заключение
Предлагаемая нами методика построения трёхмерных моделей, создания таблиц по объёмному содержанию нефтезагрязнений в почвогрунтах и разработки QR-кодов и парцелл-кодов помогает в объёме и цвете отразить качественные и количественные характеристики загрязнений почвогрунта рассматриваемыми факторами. Благодаря полученным точным данным при использовании данной методики становится возможным провести эффективные рекультивационные работы, необходимые для поддержания экологической безопасности. Использование методики позволит ускорить сбор и обработку информации, упростить паспортизацию нефтезагрязнённых участков, осуществить совмещение множества разнообразных баз данных из различных отраслей.
Результат данного исследования можно использовать в нефтедобывающей отрасли нашей страны для проведения эффективной рекультивации. Трёхмерная модель в объёме и цвете показывает загрязнения почвогрунтов по показателям нефтезагрязнения, содержания хлоридов и концентрации кислотности и позволяет наглядно продемонстрировать пространственные параметры участка [6]. Разработанные нами таблицы помогают определить точный объём загрязнений нефтепродуктами, содержание хлоридов и концентрацию рН в почвогрунтах исследуемых земельных участков. QR-коды и парцелл-коды помогают повысить оперативность и объективность паспортизации нефтезагрязнённых участков, надёжность учёта и хранения данных, предотвратить дублирование ввода сведений.