Nội dung được dịch bởi AI, chỉ mang tính chất tham khảo
Nghiên cứu thực nghiệm các đặc tính tán xạ vi sóng C-band trong quá trình nhũ hóa sự cố tràn dầu
Tóm tắt
Trong nghiên cứu này, các thí nghiệm về sự cố tràn dầu đã được thực hiện trong bể nước để xác định sự thay đổi trong các đặc tính tán xạ bề mặt trong quá trình nhũ hóa sự cố tràn dầu. Một máy tán xạ vi sóng toàn vùng C-band và một bộ phân tích mạng vector đã được sử dụng để quan sát các lớp dầu sau: dầu thô có hàm lượng nhựa dưới 3% dễ nhũ hóa (loại A), dầu thô mới được khai thác từ mỏ dầu (loại B), và dầu thô công nghiệp đã được khử nước và tinh chế (loại C). Sự khác biệt trong các kết quả tán xạ ngược giữa lớp dầu đã nhũ hóa và bề mặt nước tĩnh lặng dưới vi sóng C-band và ảnh hưởng của việc nhũ hóa lớp dầu lên tán xạ ngược được phân tích chi tiết. Kết quả cho thấy, dưới điều kiện gió thấp và không có sóng (chiều cao sóng tối đa dưới 3 mm), việc nhũ hóa dầu thô có thể điều chỉnh tán xạ ngược thông qua sự thay đổi trong độ nhám bề mặt và hằng số điện môi, trong đó độ nhám bề mặt có tác động chính. Tán xạ ngược bề mặt của loại dầu B lớn hơn so với loại dầu C cả khi đã nhũ hóa và chưa nhũ hóa. Trong trạng thái chưa nhũ hóa, các sự khác biệt trung bình trong tán xạ ngược giữa các loại dầu B và C lần lượt là 2,19 dB, 2,63 dB, và 2,21 dB cho các chế độ phân cực VV, HH, và HV/VH. Các khác biệt trung bình tương ứng nhỏ hơn là 0,98 dB, 1,49 dB và 1,5 dB được tìm thấy cho trạng thái nhũ hóa với hệ số độ ẩm 20% cho lớp dầu. Các kết quả đã chứng minh rằng độ nhám bề mặt của các lớp dầu khác nhau có thể thay đổi do sự khác biệt trong thành phần dầu và các thuộc tính của lớp dầu, điều này lại ảnh hưởng đến tán xạ của bề mặt lớp dầu.
Từ khóa
#nhũ hóa #sự cố tràn dầu #vi sóng C-band #tán xạ bề mặt #độ nhám bề mặtTài liệu tham khảo
Alpers W, Hühnerfuss H. 1988. Radar signatures of oil films floating on the sea surface and the Marangoni effect. Journal of Geophysical Research, 93(C4): 3642–3648, doi: https://doi.org/10.1029/JC093iC04p03642
Angelliaume S, Boisot O, Guérin C A. 2018. Dual-polarized L-band SAR imagery for temporal monitoring of marine oil slick concentration. Remote Sensing, 10(7): 1012, doi: https://doi.org/10.3390/rs10071012
Baldi C A. 2014. The design, validation, and analysis of surface-based S-band and C-band polarimetric scatterometers [dissertation]. United States: University of Massachusetts Amherst
Brekke C, Solberg A H S. 2005. Oil spill detection by satellite remote sensing. Remote Sensing of Environment, 95(1): 1–13, doi: https://doi.org/10.1016/j.rse.2004.11.015
Chehresa S, Amirkhani A, Rezairad G A, et al. 2016. Optimum features selection for oil spill detection in SAR image. Journal of the Indian Society of Remote Sensing, 44(5): 775–787, doi: https://doi.org/10.1007/s12524-016-0553-x
Cai Yang, Zou Yarong, Liang Chao, et al. 2016. Research on polarization of oil spill and detection. Acta Oceanologica Sinica, 35(3): 84–89, doi: https://doi.org/10.1007/s13131-015-0817-x
Del Frate F, Petrocchi A, Lichtenegger J, et al. 2000. Neural networks for oil spill detection using ERS-SAR data. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 38(5): 2282–2287, doi: https://doi.org/10.1109/36.868885
De Loor G P, Van Hulten H W B. 1978. Microwave measurements over the North Sea. Boundary-Layer Meteorology, 13(1–4): 119–131, doi: https://doi.org/10.1007/BF00913866
Fingas M. 1995. Water-in-oil emulsion formation: A review of physics and mathematical modelling. Spill Science & Technology Bulletin, 2(1): 55–59
Fingas M F, Brown C E. 1997. Review of oil spill remote sensing. Spill Science & Technology Bulletin, 4(4): 199–208
Fingas M, Brown C. 2014. Review of oil spill remote sensing. Marine Pollution Bulletin, 83(1): 9–23, doi: https://doi.org/10.1016/j.marpolbul.2014.03.059
Fingas M, Fieldhouse B. 2003. Studies of the formation process of water-in-oil emulsions. Marine Pollution Bulletin, 47(9–12): 369–396, doi: https://doi.org/10.1016/S0025-326X(03)00212-1
Fingas M, Fieldhouse B. 2004. Formation of water-in-oil emulsions and application to oil spill modelling. Journal of Hazardous Materials, 107(1–2): 37–50, doi: https://doi.org/10.1016/j.jhazmat.2003.11.008
Gade M, Alpers W, Hühnerfuss H, et al. 1998. Wind wave tank measurements of wave damping and radar cross sections in the presence of monomolecular surface films. Journal of Geophysical Research: Oceans, 103(C2): 3167–3178, doi: https://doi.org/10.1029/97JC01578
Gemme L, Dellepiane S G. 2018. An automatic data-driven method for SAR image segmentation in sea surface analysis. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 56(5): 2633–2646
Girard-Ardhuin F, Mercier G, Collard F, et al. 2005. Operational oil-slick characterization by SAR imagery and synergistic data. IEEE Journal of Oceanic Engineering, 30(3): 487–495, doi: https://doi.org/10.1109/JOE.2005.857526
Guo Jie, Meng Junmin, He Yijun. 2016. Scattering model research based on two-dimensional laser observation of spilled oil and emulsification processes. Marine Sciences (in Chinese), 40(2): 159–164
Khan B A, Akhtar N, Khan H M S, et al. 2011. Basics of pharmaceutical emulsions: A review. African Journal of Pharmacy and Pharmacology, 5(25): 2715–2725
Leifer I, Lehr W J, Simecek-Beatty D, et al. 2012. State of the art satellite and airborne marine oil spill remote sensing: Application to the BP Deepwater Horizon oil spill. Remote Sensing of Environment, 124: 185–209, doi: https://doi.org/10.1016/j.rse.2012.03.024
Migliaccio M, Nunziata F, Gambardella A. 2009. On the co-polarized phase difference for oil spill observation. International Journal of Remote Sensing, 30(6): 1587–602, doi: https://doi.org/10.1080/01431160802520741
Minchew B, Jones C E, Holt B. 2012. Polarimetric analysis of backscatter from the Deepwater Horizon oil spill using L-band synthetic aperture radar. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 50(10): 3812–3830, doi: https://doi.org/10.1109/TGRS.2012.2185804
Pang Aimei, Sun Yuanfu. 2003. Laboratory measurement and analysis of microwave radiation characteristics of oil slick on water surface. Coastal Engineering (in Chinese), 22(4): 36–41
Richards J A. 2009. Remote Sensing with Imaging Radar. Berlin, Heidelberg: Springer-Verlag
Skrunes S, Brekke C, Eltoft T. 2014. Characterization of marine surface slicks by Radarsat-2 multipolarization features. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 52(9): 5302–5319, doi: https://doi.org/10.1109/TGRS.2013.2287916
Skrunes S, Brekke C, Jones C E, et al. 2016. A multisensor comparison of experimental oil spills in polarimetric SAR for high wind conditions. IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing, 9(11): 4948–4961, doi: https://doi.org/10.1109/JSTARS.2016.2565063
Solberg A H S, Dokken S T, Solberg R. 2003. Automatic detection of oil spills in Envisat, Radarsat and ERS SAR images. International Geoscience and Remote Sensing Symposium, (4): 2747–2749, doi: doi: https://doi.org/10.1109/igarss.2003.1294572
Thingstad T, Pengerud B. 1983. The formation of “chocolate mousse” from Statfjord crude oil and seawater. Marine Pollution Bulletin, 14(6): 214–216, doi: https://doi.org/10.1016/0025-326X(83)90254-0
Topouzelis K, Karathanassi V, Pavlakis P, et al. 2007. Detection and discrimination between oil spills and look-alike phenomena through neural networks. ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, 62(4): 264–270, doi: https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2007.05.003
Topouzelis K, Karathanassi V, Pavlakis P, et al. 2008. Dark formation detection using neural networks. International Journal of Remote Sensing, 29(16): 4705–4720, doi: https://doi.org/10.1080/01431160801891770
Ulaby F T, Moore R K, Fung A K. 1986. Microwave Remote Sensing: Active and Passive. Vol III: From Theory to Applications. Reading, MA: Artech House, Inc
Wismann V, Gade M, Alpers W, et al. 1998. Radar signatures of marine mineral oil spills measured by an airborne multi-frequency radar. International Journal of Remote Sensing, 19(18): 3607–3623, doi: https://doi.org/10.1080/014311698213849
Yang Yuezhong, Lu Guixin, Zhong Qiying, et al. 1993. A study on measuring the thickness of oil film on the sea by airborne remote sensing. Remote Sensing of Environment China (in Chinese), 8(3): 222–231
Zou Yarong, Shi Lijian, Zhang Shengli, et al. 2016. Oil spill detection by a support vector machine based on polarization decomposition characteristics. Acta Oceanologica Sinica, 35(9): 86–90, doi: https://doi.org/10.1007/s13131-016-0935-5
Zheng Honglei, Zhang Yanmin, Wang Yunhua, et al. 2017. The polarimetric features of oil spills in full polarimetric synthetic aperture radar images. Acta Oceanologica Sinica, 36(5): 105–114, doi: https://doi.org/10.1007/s13131-017-1065-4