Efecto de la resolución espacial de modelos digitales de elevación en la simulación de derrames de hidrocarburos

Effect of the spatial resolution of digital elevation model on oil spill simulations

  • Omar Javier Daza-Leguizamón Universidad Pedagógica y Tecnológica de Colombia, Tunja, Boyacá
  • Enrique Vera-López Universidad Pedagógica y Tecnológica de Colombia, Tunja, Boyacá
  • Gladys Alcira Riaño-Cano Universidad Pedagógica y Tecnológica de Colombia, Tunja, Boyacá
Palabras clave: derrames de hidrocarburos (es_ES)

Resumen (es_ES)

Las simulaciones de derrames de hidrocarburos sobre la superficie del terreno son útiles en estudios de impacto ambiental y de gestión de integridad de ductos. Para identificar y valorar los impactos causados por estos eventos, se han implementado simulaciones en programas de sistemas de información geográfica, considerando como datos de entrada las propiedades del fluido y las características del terreno. El relieve es generalmente representado mediante modelos digitales de elevación en formato de datos raster de diferentes tamaños de pixel. En este estudio se analizó el efecto de la resolución espacial de modelos digitales de elevación sobre la simulación de áreas afectadas por derrames de hidrocarburos. Se planteó un algoritmo implementado en el software libre GRASS GIS y luego se aplicó a una zona con cartografía base a diferentes escalas. La simulación se realizó para una zona montañosa en la zona central de Colombia suponiendo el trazado de un poliducto de 12 pulgadas de diámetro. Los efectos de la resolución espacial se analizaron mediante la comparación de la longitud máxima, el área y la curvatura del terreno para la zona afectada. Los resultados muestran que la extensión afectada es mayor para tamaños de pixel de 15 y 30 metros. Además, que la perdida de detalle de las características del relieve para resoluciones de 15 y 30 metros puede modificar de manera significativa tanto el área afectada, como el alcance máximo y dirección del derrame.

Resumen (en_US)

Simulations of hydrocarbon spills on the surface of the land are useful in environmental impact studies and pipeline integrity management. The identification and assessment of impacts caused by these events requires the simulation in geographic information systems software. The input data for these simulations are fluid properties and terrain characteristics. The relief is generally represented by digital elevation models in raster data format of different pixel sizes. In this study, we analyze the effect of the spatial resolution of digital elevation models on the simulation of areas affected by hydrocarbon spills. We propose an algorithm implemented in GRASS GIS free software and then apply it to an area with cartography at different scales. The simulation was performed for a mountainous zone in the central zone of Colombia, assuming a pipeline of 12 inches of diameter. The analysis of the spatial resolution effects required the comparison of the maximum length, area and curvature of the terrain for the affected area. The results show that the affected extension is larger for pixel sizes of 15 and 30 meters. In addition, the loss of detail of the features of the relief for resolutions of 15 and 30 meters can significantly modify both the affected area and the maximum reach and direction of the spill.

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Biografía del autor/a

Omar Javier Daza-Leguizamón, Universidad Pedagógica y Tecnológica de Colombia, Tunja, Boyacá
Docente Universidad Pedagógica y Tecnológica de Colombia, Tunja, Boyacá
Enrique Vera-López, Universidad Pedagógica y Tecnológica de Colombia, Tunja, Boyacá
Docente, Universidad Pedagógica y Tecnológica de Colombia, Tunja, Boyacá
Gladys Alcira Riaño-Cano, Universidad Pedagógica y Tecnológica de Colombia, Tunja, Boyacá
Universidad Pedagógica y Tecnológica de Colombia, Tunja, Boyacá

Referencias

American Petroleum Institute. (2013). Managing Systems Integrity for Hazardous Liquid Pipelines. Wanshington D.C.

Arun, P. V. (2013). A comparative analysis of different DEM interpolation methods. The Egyptian Journal of Remote Sensing and Space Science, 16(2), 133–139. http://doi.org/10.1016/j.ejrs.2013.09.001

Bosque, J., & García, R. (2001). Metodos de interpolacion para la elaboracion de un modelo digital de elevaciones. Estudios Geográficos, LXII(245), 605–620.

Buakhao, W., & Kangrang, A. (2016). DEM Resolution Impact on the Estimation of the Physical Characteristics of Watersheds by Using SWAT. Advances in Civil Engineering, 2016, 1–9.

Camacho-Velasco, A., Vargas-García, C. A., Rojas-Morales, F. A., Castillo-Castelblanco, S. F., & Arguello-Fuentes, H. (2015). Aplicaciones y retos del sensado remoto hiperespectral en la geología colombiana. Revista Facultad de Ingeniería (Rev. Fac. Ing.), 24(40), 17–29.

Castro-Romero, A., Gonzalez-Sanabria, J. S., & Callejas-Cuervo, M. (2012). Utilidad y funcionamiento de las bases de datos NoSQL. Revista Facultad de Ingeniería (Rev. Fac. Ing.), 21(33), 21–32.

Chaubey, I., Cotter, A. S., Costello, T. A., & Soerens, T. S. (2005). Effect of DEM data resolution on SWAT output uncertainty. Hydrological Processes, 19(3), 621–628. http://doi.org/10.1002/hyp.5607

Denby, A., & Humber, J. (2004). Overland Flow: Comparison of Modelling Methods. In 12th Annual GIS for Oil & Gas Conference and Exhibition (pp. 1–6). Houston.

Evans, C. M. (2013). Modelling the 2D Infiltration of Oil in Porous Media Including vertical percolation and lateral spreading. UNIVERSITY OF LONDON. Retrieved from https://www.kcl.ac.uk/sspp/departments/geography/study/masters/dissertations/Dissertation-2013-Evans.pdf

Farrar, W., Galagan, C., Isaji, T., & Knee, K. (2005). GIS Technology Applied to Modeling Oil Spills on Land. In 25th Annual Esri International User Conference. San Diego, California: http://proceedings.esri.com/library/userconf/proc05%20/papers/pap2129.pdf.

Fingas, M. F. (1999). THE Evaporation of Oil Spills : Development and Implementation of New Prediction Methodology. In Intenational Oil Spill Conference (pp. 281–287). Seattle, Washington. Retrieved from http://www.ioscproceedings.org/toc/iosc/1999/1

Fingas, M. F. (2013). Modeling Oil and Petroleum Evaporation. Journal of Petroleum Science Research (Vol. 2). http://doi.org/10.1002/9781118989982.ch7

Franke, R. (1982). Smooth interpolation of scattered data by local thin plate splines. Computers and Mathematics with Applications, 8(4), 273–281. http://doi.org/10.1016/0898-1221(82)90009-8

GRASS Development Team. (2015). Geographic Resources Analysis Support System (GRASS) Software. Open Source Geospatial Foundation. Retrieved from http://grass.osgeo.org

Grimaz, S., Allen, S., Stewart, J. R., & Dolcetti, G. (2008). Fast prediction of the evolution of oil penetration into the soil immediately after an accidental spillage for rapid-response purposes. In 3rd International Conference on Safety & Environment in Process Industry. Rome. Retrieved from http://www.aidic.it/CISAP3/

Hussein, M., Jin, M., & Weaver, J. W. (2002). Development and verification of a screening model for surface spreading of petroleum. Journal of Contaminant Hydrology, 57(3–4), 281–302. http://doi.org/10.1016/S0169-7722(01)00220-0

Hutchinson, M., Xu, T., & Stein, J. (2011). Recent Progress in the ANUDEM Elevation Gridding Procedure. Geomorphometry, 19–22.

IPIECA, & IOPG. (2015). Oil spills: Inland Responde. London.

Kiefer, R. (2008). GIS Method for Calculating Maximum Potential Spill Volume Due to Natural Landforms Ryan Kiefer, D. Retrieved from http://www.gis.smumn.edu/GradProjects/KieferR.pdf

Kutukov, S., Bakhtizin, R., Nabiev, R., Pavlov, S., & Vasiliev, A. (2001). Simulation Method of Pipeline Sections Ranking by Environmental Hazard Due to Oil Damage Spill. Oil and Gas Business Journal, (2). Retrieved from http://ogbus.com/article/simulation-method-of-pipeline-sections-ranking-by-environmenmtal-hazard-due-to-oil-damage-spill/

Larson, M., & Tweddale, S. (1991). Performing Map Calculations on GRASS Data : r.mapcalc Program Tutorial. Retrieved from https://grass.osgeo.org/uploads/grass/history_docs/mapcalc.pdf

Liu, H., Kiesel, J., Hormann, G., & Fohrer, N. (2011). Effects of DEM horizontal resolution and methods on calculating the slope length factor in gently rolling landscapes. Catena, 87(3), 368–375. http://doi.org/10.1016/j.catena.2011.07.003

López, L., & Reyes, A. (2001). Caracterización geomecánica suelos de Tunja sector 1. Universidad Pedagógica y Tecnológica de Colombia.

Machado, D. (1999). Desarrollo de un SIG en plataforma Arc-Info, para Modelar Espacialmente Derrames de Petróleo en Tierra. Caso de estudio: Campos Petroleros de la Región Oriental de Venezuela. In VI Conferencia Latinoamericana de usuarios ARC/INFO y ERDAS. Caracas. Retrieved from http://proceedings.esri.com/library/userconf/latinproc99/ponencias/ponencia21.html

Montes, A., & Villate, J. (2001). Caracterización geotécnica preliminar - suelos de Tunja Sector 2. Universidad Pedagógica y Tecnológica de Colombia.

Moore, I. D., Grayson, R. B., & Ladson, a R. (1991). Digital Terrain Modeling : A Review of Hydrological Geomorphological and Biological Applications. Hydrological Processes, 5(1), 3–30. http://doi.org/DOI: 10.1002/hyp.3360050103

Mora, O. E., Lenzano, M. G., Toth, C. K., & Grejner-Brzezinska, D. a. (2014). Analyzing the Effects of Spatial Resolution for Small Landslide Susceptibility and Hazard Mapping. ISPRS - International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, XL-1(November), 293–300. http://doi.org/10.5194/isprsarchives-XL-1-293-2014

Odegard, L., & Humber, J. (2005). Comprehensive Modeling : Inventorying Directly and Indirectly Affected High Consequence Areas. In Geo Tech Event 2005 (pp. 1–6). Retrieved from http://www.docstoc.com/docs/150342753/Inventorying-Directly-and-Indirectly-Affected-High-Consequence-Areas

Paige, D., Park, N., & Posner, J. (2003). Modeling pipeline spill determines impact on HCAs. Oil and Gas Journal, 101(12), 72–77. Retrieved from http://www.scopus.com/inward/record.url?eid=2-s2.0-0037463705&partnerID=tZOtx3y1

Perez, G., & Amézquita, L. (2003). Estudio geotécnico para la restauración morfológica de antiguas zonas de explotación de arcilla en el noroccidente de la ciudad de Tunja. Universidad Pedagógica y Tecnológica de Colombia.

Philip, G. M., & Watson, D. F. (1982). A precise method for determining contoured surfaces. Australian Petroleum Exploration Association Journal, 22(1), 205–2012.

Ramirez, O. (1991). Zonificación geotécnica de Tunja. Revista Facultad de Ingeniería UPTC, 4(1), 107–114.

Saksena, S., & Merwade, V. (2015). Incorporating the effect of DEM resolution and accuracy for improved flood inundation mapping. Journal of Hydrology, 530, 180–194. http://doi.org/10.1016/j.jhydrol.2015.09.069

Shapiro, M., & Westervelt, J. (1992). An Algebra for GIS and Image Processing. Retrieved from https://grass.osgeo.org/uploads/grass/history_docs/mapcalc-algebra.pdf

Simmons, C. S., & Keller, J. M. (2005). Liquid Spills on Permeable Soil Surfaces : Experimental Confirmations. Richland, Washington. Retrieved from http://www.pnl.gov/main/publications/external/technical_reports/pnnl-15408.pdf

Vega, O. A., (2012). Efectos colaterales de la obsolescencia tecnológica. Revista Facultad de Ingeniería (Rev. Fac. Ing.), Enero-Abril, 21(32), 55-62.

Wechsler, S. P., & Kroll, C. N. (2006). Quantifying DEM Uncertainty and its Effect on Topographic Parameters. Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, 72(9), 1081–1090. http://doi.org/10.14358/PERS.72.9.1081

Wilson, J. P., & Gallant, J. C. (2000). Terrain Analysis: Principles and Applications. Wiley.

Zhao, G. J., Hörmann, G., Fohrer, N., & Gao, J. F. (2009). Impacts of spatial data resolution on simulated discharge, a case study of Xitiaoxi catchment in South China. Advances in Geosciences, 21, 131–137. http://doi.org/10.5194/adgeo-21-131-2009

Cómo citar
Daza-Leguizamón, O. J., Vera-López, E., & Riaño-Cano, G. A. (2016). Efecto de la resolución espacial de modelos digitales de elevación en la simulación de derrames de hidrocarburos. Revista científica, 3(26), 156-179. Recuperado a partir de https://revistas.udistrital.edu.co/index.php/revcie/article/view/11620
Publicado: 2016-10-20