在石油平台上，油轮在标准作业过程中进行原油装载时产生的甲烷排放

《Environmental Science: Processes & Impacts》：Methane emission from shuttle tankers during standard operations on an oil platform during oil loading

　　研究结果显示了英国北海海上石油装载过程中甲烷排放的情况。这是首次通过对整个装载周期内石油装载操作所产生的甲烷（CH4）排放进行量化研究，研究利用了来自研究飞机和无人驾驶飞行器（UAV）的测量数据，以及多种建模方法。在两个数据集中，石油装载期间都伴随着CH4排放的增加，排放量从每小时230公斤（UAV）到每小时500公斤（飞机）不等。当考虑到装载持续时间和频率时，这些排放量可能比本研究中考察的浮式生产储存和卸载（FPSO）平台报告的排放量增加5-47%。由于潜在排放源众多且观测数据有限，石油和天然气生产过程中的甲烷排放，特别是在海上环境中的排放，仍然没有得到充分了解。与FPSO船只对穿梭油轮的装载相关的排放情况尤其缺乏详细数据，现有的研究主要集中在非甲烷挥发性有机化合物（NMVOCs）上，而不是甲烷本身。因此，关于如何在这些排放清单中准确反映这些排放量，仍然存在很大的不确定性。

**环境意义**

由于缺乏详细的数据，石油和天然气生产过程中的甲烷排放，尤其是向油轮的卸载过程，目前了解得还不够充分。这是首次在三天时间内，使用两架飞机平台（英国研究飞机和UAV）对穿梭油轮装卸石油的整个周期进行连续测量，并涵盖了装卸周期的多个方面。在石油装载过程中观察到了甲烷排放量的增加，估计实际排放到大气中的甲烷量比报告的量多出5-47%。这对于英国和全球的排放清单来说非常重要，因为目前尚不清楚这些卸载排放是如何报告的，它们可能代表了大量未经监管的甲烷排放到大气中。

**1. 引言**

预计英国的石油和天然气生产在2020年代将持续保持活跃，2023年颁发了82个新的生产许可证，允许公司探索和钻探新的储层。新的许可要求评估石油和天然气生命周期各个阶段的环境影响，包括空气污染物和温室气体排放，这些因素可能会在地方、区域和全球范围内影响空气质量与气候。石油和天然气行业的甲烷（CH4）排放已得到充分研究；国际能源署（IEA）的甲烷追踪器自下而上的估计表明，2023年海上排放占全球非自然甲烷排放的约20%。

《全球甲烷承诺》（https://www.globalmethanepledge.org/）是一个非约束性的国际框架，各国承诺到2030年至少减少30%的甲烷排放。在英国，政府的净零战略包括到2030年将能源、农业和废物部门的甲烷排放量减少68%，到2035年减少77%， compared to 1990年的水平。为了实现这一目标，北海过渡管理局（NTSA）为石油和天然气行业设定了多项甲烷减排目标。这些目标主要涉及基于以下原则管理排放：在所有情况下，燃烧和排放应降至最低水平；到2030年所有设施必须实现零常规燃烧和排放，所有新的开发和建设都应基于零排放和排放的原则进行。为了评估这些减排目标的实现情况，需要准确评估当前的排放状况；为此收集基线数据非常重要，以便对未来的排放进行对比。国际社会在石油和天然气排放的测量及其在清单中的表示准确性及不确定性方面投入了大量资源。联合国环境规划署的国际甲烷排放观察站（UNEP’s IMEO）的建立是为了实施和监督《全球甲烷承诺》中的承诺，并提供有效减少甲烷排放所需的数据。在其2023年的年度报告中，IMEO指出了基于全球测量的评估与行业报告排放之间的差距。先前对北海地区运营活动的排放测量研究表明，当使用运营商特定的活动数据计算排放时，结果与清单估计值普遍吻合，只有16%的差异。然而，由于短期测量的变异性以及将这些数据放大到全球或区域平均值时的不确定性，更新排放清单也面临挑战。此外，由于短期测量的固有变异性以及将这些数据放大到区域或全球平均值时的额外不确定性，及时更新能够准确反映当前运营条件的清单也面临挑战。在美国，已经将大陆架平台特定的排放率与基于船舶的测量结果进行了比较。短期排放率差异很大，导致预测的排放范围比基于年度排放率的要宽得多。在英国北海，区分排放源的问题很复杂，陆地排放可能会影响海上甲烷的测量结果。这突显了大气测量中需要有足够的源特异性。浮式生产储存和卸载（FPSO）平台是用于从海底开采原油的海洋船只。FPSO平台是移动式的，通常用于难以或不便建造永久性平台的地方。它们平台上装有储存罐，用于储存提取的原油，直到将其转移给穿梭油轮，然后再转运到陆地设施。与静态平台相比，FPSO平台的使用正在全球范围内增长，预计从2025年到2034年的年增长率为12.5%。目前英国已经有16个海上FPSO需要穿梭油轮进行卸载，另有3个正在规划中（OPRED，私人通讯）。然而，新的北海生产许可证的颁发意味着未来可能会使用更多的FPSO。据Marine Insight在2025年的报告，全球有超过270个FPSO正在使用中（还有更多的船只正在规划中）。最大的FPSO能够储存超过200万桶原油，日产量超过20万桶。FPSO历史上已在北海、巴西沿海、亚太地区和西非沿海使用。大多数FPSO需要穿梭油轮进行卸载，因为它们没有连接到接收终端的永久性管道。根据FPSO的大小和生产率，这些访问时间可以从几天到几周不等。FPSO的甲烷排放与静态平台的排放相似，最大的甲烷来源通常是气体燃烧、排放和泄漏排放。根据安全协议、操作要求或燃烧不完全，可能会有意排放气体。其他较小的甲烷来源包括平台上的设备排放，如发动机和涡轮机。穿梭油轮需要配备排放系统，在装载新鲜货物之前排出 Tank 中的剩余蒸汽。通常这是通过桅杆上升管来完成的——这是一种属于货物罐排放系统的阀门，管道类似于管状装置，从 Tank 上方开始，大约在主甲板上方6米处排放。桅杆上升管受压力控制，在需要排放时打开。这一过程会导致甲烷和其他碳氢化合物的排放。图1显示了石油和天然气平台及穿梭油轮的预期大气排放情况，以及典型的排放布置。目前尚不清楚这些排放是否作为“平台”排放的一部分计入国家清单，还是被归类为穿梭油轮的排放。

**2. 方法**

**2.1 仪器设备**

在穿梭油轮装载（石油卸载）的下风方向，使用携带现场仪器的空中平台进行了排放测量。使用了两个平台：一个是由FAAM（Facility for Airborne Atmospheric Measurements）运营的BAe-146飞机；另一个是由商业公司SeekOps运营的四旋翼UAV SeekIR。FAAM飞机配备了一套气相化学和气象仪器。气象测量包括空气温度、风速、风向和湍流，从中可以得出关于边界层高度、大气稳定性和结构的信息。环境温度使用Rosemount 102AL传感器测量，置信区间为±0.3 K。飞机上的皮托管记录了静态空气压力，精度为±0.5 hPa。三维风速的测量使用了Brown等人1983年描述的鼻部安装的五孔探针系统。FAAM飞机上的气象和热力学仪器的完整描述可以在Petersen & Renfrew, 2009中找到。

大气中二氧化碳（CO2）和甲烷（CH4）的测量采用腔增强吸收光谱仪（Fast Greenhouse Gas Analyzer, FGGA；Los Gatos Research, USA）进行，采样率为10 Hz（平均为1 Hz）。代表性的校准测量不确定性为CH4 3.62 ppb和CO2 0.84 ppm，采样率为10 Hz。诸如本研究中所有平台使用的这类高精度光学腔仪器，其检测限远低于大气背景浓度的CH4和CO2。关于整个飞机科学载荷的详细信息，可以在Palmer等人的研究16中找到；关于二氧化碳和甲烷的仪器设备及收集方法的更多细节，则在Foulds等人的研究5中有详细描述。关于水蒸气校正、校准制度和测量验证的完整描述，请参见O'Shea等人的2013年研究17。

第二组测量数据由SeekOps进行，得到了平台操作方的支持，用于跟踪甲烷排放，并使用了安装在SeekIR无人机上的原位开放式腔体激光器。通过可调谐二极管激光吸收光谱（TDLAS）结合波长调制光谱（WMS）技术，以10赫兹的频率测量甲烷混合比，其准确度达到±10 ppb。狭窄的光谱窗口集中在3.27微米处，以避免受到二氧化碳等常见气体的吸收影响。WMS光谱锁定技术还使得CH4的测量结果对光学腔内存在水蒸气和气溶胶的情况具有极强的鲁棒性。Corbett和Smith（2022年）报告称，基于一系列控制释放实验，SeekOps的量化率的平均不确定性为±30%。SeekOps的载荷还配备了无人机位置、环境风速、温度和压力的辅助测量设备。水平风速（uref）是通过安装在FPSO和油轮直升机甲板上的二维声学风速计进行测量的。

FAAM研究飞机在2023年10月期间飞行了三天。当时的天气条件较为均匀，云量较少，风速变化不大。本研究选择的区域位于北海的设得兰群岛西侧。该区域平台和其他甲烷源的数量有限，这使得源的隔离和分配更加容易（与那些可能存在羽流重叠的密集区域相比）。目标区域的可回收储量估计在2.5亿至6亿桶石油之间，被认为是一个大型油田。所选的特定FPSO（平台A）是全球最大的FPSO之一，油轮的装载时间由操作方提供。飞行在装载前、装载中和装载后进行（见图2）。参与研究的穿梭油轮建于2022年，载重量为148千吨，每次航程可装载约960千桶石油。该油轮配备了10个货舱，石油按照一定的顺序分配到各个货舱中，以防止对船体造成压力并保持船舶的稳定性；“装载计划”由船舶船长负责。由于这艘油轮是新建的，可能配备了E-shuttle或蒸汽回收系统以减少向大气的排放，但在本研究进行时该系统并未投入使用。作者不清楚为什么没有启用这一系统，在船舶的日志中标记为“未开启”。

FAAM和无人机飞行的日期及详细信息，以及确定的石油卸载周期部分内容已在文中提及。如前所述，Mast Riser是一种用于在装载过程中排放燃料舱内多余蒸汽的压力控制阀，在该系统投入使用之前，预计穿梭油轮不会有排放。根据穿梭油轮船长准备的日志，装载周期从2023年10月3日18:30开始，压力释放操作从2023年10月4日01:54开始，一直持续到当天14:00油轮断开连接。因此，尽管油轮从FPSO卸载的时间超过20小时，但Mast Riser仅在最后12小时内开启，因此货舱的排放也仅发生在这一时间段内。正如引言中提到的，Virdi等人的研究表明，虽然在初始装载阶段蒸汽排放率较高，但随着油舱继续填充，低沸点的挥发性有机化合物（如甲烷）的浓度实际上会增加。此外，如前所述，装载过程中原油温度越高，排放量也越大，因此地理位置对于量化排放量非常重要。FAAM飞机在2023年10月4日10:00至12:00之间测量了排放情况，大约在排放开始后的8至10小时内。由于无人机体积较小且操作限制较少，它能够比FAAM飞机更接近排放源进行采样。无人机在两次不同的飞行中分别针对FPSO和油轮的排放进行了测量，而FAAM飞机测量的是整个区域的总排放量（包括FPSO和穿梭油轮）。无人机在2023年10月4日进行了三次飞行：第一次飞行时油轮正在装载；第二次飞行时油轮已经完成装载；第三次飞行时FPSO在油轮未装载的情况下排放（见图2）。

FAAM飞机在本研究中采用的排放计算方法基于Lee等人2018年提出的方法19。该方法采用质量守恒原理，假设羽流具有高斯或近似高斯的分布特征。当背景风速高于大约4-5米每秒时（本研究满足这一条件），这种假设是成立的。在风速低于此值的情况下，上风向扩散可能与下风向传输一样显著，此时质量守恒就不一定能成立20。其他假设包括：
- 不存在明显的局部风切变；
- 源位于海面上方可忽略的高度（该方法考虑了表面的反射效应）；
- 附近物理结构（例如FPSO和油轮本身）不会对扩散产生影响；
- 在评估/测量期间排放率保持恒定。这些都是在这类扩散模型中常见的假设——它们基本上表明质量是守恒的20。Riddick等人2025年详细讨论了这种以及其他类型扩散模型的优点和缺点，他们指出没有一个模型/方法是毫无局限性的。然而，正如Riddick等人（2025年）所指出的，当前方法已在海洋环境中得到了验证。飞机观测数据，以及英国气象局在Lerwick发布的额外探空数据（WMO ID 03005）表明，在所有情况下都存在一个充分混合的层。Lee等人2018年提出的解决方案方法2（“完全混合层”）被用于计算，其中x和y分别表示下风向和羽流横向方向，C表示浓度，U表示背景风速（根据羽流外部测量的平均风速计算），H表示混合层的高度，σ_y表示y方向上的扩散参数。源的排放率（单位：千克每秒）由q表示。通过使用估计的H、观测到的U和C，可以构建每个羽流的最佳拟合模型；这进而给出了扩散参数σ_y和源强度q。σ_y值综合考虑了湍流、浮力羽流增强、风向切变和结构下洗等影响22。虽然可以构建理论方法来计算σ_y的这些组成部分，但需要强调的是，本文中的σ_y值是基于对高斯羽流的最佳拟合得出的，而不是基于依赖稳定性分类的陆地公式23。

重建的羽流和最大浓度数据表明，浓度随高度并没有一致性的衰减（即不符合C ～ exp(?z2/2σz2)的关系，其中σz是垂直方向上的扩散参数19。这验证了所选解决方案方法的有效性。排放量的不确定性来源于U的变化、H的估计值以及拟合参数的不确定性。这些不确定性是在95%的置信区间内取得的，但H的不确定性有所不同，因为假设混合层的高度可能与视觉观测高度相差±100米（这一高度是根据飞机剖面得出的潜在温度显著升高来确定的）。相比之下，Seek Ops采用质量平衡方法来量化排放量。Seek Ops的方法论通过岸上的控制释放实验进行了实证测试18,24,25。该技术曾在海上实验中应用，其量化结果与前一年报告的排放清单（Deshpande等人2025年的“Drone B”）相比取得了良好的一致性。Seek Ops用于量化的飞行模式在海上应用时没有表现出明显限制，然而，为海上部署确保一个专业的飞行员团队需要一些准备26；但这并不妨碍该测量方法在海上和岸上的有效性转移。另外，海上环境的气象条件通常与陆地环境不同；但只要气象条件符合技术规格中的操作范围，Seek Ops的技术仍然适用。Seek Ops的TDLAS传感器的工作湿度范围是5-95%（非冷凝），温度范围是-20至50摄氏度。如果风速超过平均15米每秒，Seek Ops将不会操作四旋翼无人机。我们在这里总结了我们的应用要点。这种数据驱动的质量平衡框架只需要两个测量值：CH4的增强量（以摩尔分数计）和风速。

为了测量风速，我们在被调查的平台上使用了一个固定在2米高支架上的静止声学风速计，该风速计以10赫兹的频率进行测量。CH4的背景浓度（χbi）是通过在CH4浓度时间序列上应用滑动窗口低通滤波器来确定的。通过在设定的垂直间隔内重复水平飞行并插值CH4的增强量（χi ? χbi）到二维网格上，构建了一个所谓的“通量平面”或“屏幕”。我们在增强平面上使用简单的线性插值，设定网格分辨率为dy = dz = 0.25米。从风速计获取平均风速和方向，然后通过log-wind剖面关系将其转换为无人机高度，再乘以甲烷的增强量，并最终对通量平面面积进行积分。质量平衡方程如公式（3）所示，其中质量流量[千克每秒]是气体物种“i”（本例中为CH4）的摩尔质量（Mi）、气体物种“i”的浓度增强量（χi ? χbi）、空气密度（ρair）[千克每立方米]、风速（u）[米每秒]、风方向与通量平面法线之间的内角（θ）以及网格单元面积（dydz）[平方米]的函数。

FAAM飞机测量数据显示，在油轮装载期间CH4的排放量明显增加，而FAAM的CO2数据则没有体现出这种增加，这表明CH4并非来自船舶发动机排气或其他FPSO的燃烧排放。对于每个羽流断面，背景混合比被定义为该次运行的最低10%的数值。然后从观测值中减去这些值的平均值，以确定增量（Δ），即相对于背景水平的增强量。图3展示了装载前、装载中和装载后的ΔCH4变化。为了便于可视化，将飞行轨迹方向旋转以与x轴对齐，并将每个峰值的最大值调整为0米位移位置。

来自飞机测量的甲烷浓度在装载前、装载中和装载后的增强量。第一个图表显示的是ΔCH4的对数尺度，第二个图表显示的是实际的ΔCH4值。为了便于可视化，峰值已经通过旋转飞行轨迹的方向与x轴对齐，并且进行了移动，使得每个峰值的最大位移都是0米。Δ表示实际测量值减去背景值。（红色 = 航天油轮到达之前，浅蓝色 = 航天油轮已连接但未装载石油，深蓝色 = 航天油轮正在装载石油，黑色 = 航天油轮已离开该区域）。在海上偏远地点的观测显示，对于以人为燃烧排放为主的气团，ΔCH4/ΔCO2的比率小于20 ppb ppm?1。我们的数据显示，在航天油轮到达之前和之后的测量结果与这一数值一致（见图4中的虚线以下）。相比之下，在装载过程中的测量数据呈现出双峰分布，表明存在两个不同的排放源。这一点可以通过图4中的绿色标记看到，这些标记表示在油轮连接时的测量值。其中一个峰值与航天油轮操作前后的排放量一致（尽管比率略低，见图4虚线以下），而另一个峰值则显示出甲烷浓度显著升高，而二氧化碳的升高相对有限，这表明存在某种逸散或排放物的排放源，以及燃烧源的排放。二氧化碳浓度的升高可能是由于航天油轮发动机在装载过程中持续运行所致。图4

按照时间划分的甲烷（CH4）和二氧化碳（CO2）排放比例，分为航天油轮到达前（红色）、油轮装载期间（绿色）和油轮离开后（蓝色）。虚线表示20 ppb ppm?1的排放比率，低于此比率表示为 FPSO（浮式生产储存装置）的运行排放。行星边界层高度是排放计算中的一个重要输入参数，因为它决定了任何排放的甲烷（CH4）可以混合的体积。这个高度是通过使用位于设得兰群岛勒威克（Lerwick）附近的气象探测站的数据以及在每次测量阶段前后进行的FAAM飞机在垂直剖面（海平面以上50米至1500米之间）的化学数据来确定的。潜在温度的垂直剖面分析显示，甲烷浓度降低的同时，出现了明显的气温逆温层。在整个测量期间，观察到的边界层高度大约为300米。只有位于边界层内的测量数据被用于排放建模。在本研究中，油轮装载期间的甲烷排放（油轮装载）未被视为FPSO（浮式生产储存装置）报告的运行排放的一部分。这是因为这些排放不是恒定的，并且也不清楚这些排放应归因于航天油轮本身还是FPSO。然后使用这些测量数据来生成第2节中描述的甲烷排放量，FAAM飞机的排放率见表1。当飞机在300米高度飞行时，它非常接近受污染的边界层顶部，这导致了计算结果的变异性，在某些情况下，在更高高度（>600米）观察到了较高的甲烷浓度。为了确保我们比较的仅是来自航天油轮和FPSO的直接排放，并且可以与无人机（UAV）的排放进行比较，我们仅使用了300米以下高度的测量数据，并采用了计算出的最大排放量。表1

FAAM和UAV在油轮装载周期中的甲烷（CH4）和二氧化碳（CO2）排放计算结果

装载周期阶段
FAAM观察到的甲烷排放量（千克/小时）
FAAM甲烷排放上界（千克/小时）
FAAM甲烷排放下界（千克/小时）
UAV观察到的甲烷排放量（千克/小时）
UAV甲烷排放上界（千克/小时）
UAV甲烷排放下界（千克/小时）

航天油轮到达前
60.5
86.4
40.32
7.7
19.88
0

油轮装载期间
592.2
953.6
345.6
256.7
338.3
175.2

油轮离开后
27.4
41.4
17.3
32.3
44.4
20.3

两种测量平台的数据都显示在图6中。SeekOps操作的UAV飞行均在同一天（2023年4月10日）进行，每次飞行持续时间约为15分钟。UAV在石油和天然气平台上起飞和降落，因此可以非常接近船舶，确保在测量数据中能够区分平台和油轮的排放源（见图5）。测量覆盖了10–60米的高度范围，捕捉到所有排放羽流的全部高度。FAAM飞机在3天内进行了测量，每次飞行在平台和油轮周围大约进行了2小时的测量。FAAM飞机水平飞行的高度范围是从75米到1500米以上。羽流的采样是通过每次持续约3分钟的水平飞行来完成的。图5

UAV的排放量测量结果以及UAV相对于油轮和FPSO的位置在三次飞行中都有显示。两种方法都显示出当航天油轮存在时排放量的显著增加。测量结果存在差异的原因有几个，包括FAAM飞机的测量结果是FPSO和航天油轮排放量之和；此外，由于安全原因，测量无法同时进行。最小的时间差异出现在装载期间的测量中，UAV的飞行时间约为07:55至15:15，而FAAM的测量时间则从10:00持续到12:13。其他飞行的时间都在不同的日子，因此由于FPSO的操作，排放量可能存在小的差异。如第1节所述，装载期间的排放量大小可能会根据装载时间的不同而变化，这可以解释一些测量结果中的差异。此外，如图5所示，UAV可以更接近FPSO和油轮飞行，而FAAM则相距约0.5至4海里。FAAM对油轮的测量结果比UAV高出48%，但这是FPSO和油轮排放量之和，而UAV的测量结果仅代表油轮的排放量。油轮离开后，两个平台对FPSO的测量结果十分接近，相差在20%以内。在基于FAAM的方法中，不确定性并不直接依赖于排放率本身。从方程（1）可以看出，排放不确定性取决于背景风速、边界层高度以及高斯扩散参数（扩散范围和峰值浓度）的估计。此外，方程（1）还表明任何不确定性都是乘法相关的。因此，即使排放率相同，不确定性也可能不同，并且取决于大气条件。这也解释了为什么在图6中，尽管估计的排放率相当，但在航天油轮装载前的阶段观察到的不确定性较大。图6

对于航天油轮装载周期的甲烷排放，UAV的测量结果包括油轮装载和油轮存在时的排放（仅限航天油轮），而油轮离开后的排放则是FPSO的测量结果。UAV的误差条代表极端值分析，即在给定各元素值的情况下，从浓度公式（方程（1）中可能获得的最低和最高值。UAV的误差基于30%的不确定性。还研究了质量平衡方法的变体，以测试流量不确定性对空间插值和前向模型中使用风力数据的敏感性。这些方法包括空间网格化、垂直分层、克里金（Kriging）以及对采样甲烷背景浓度变化的敏感性（遵循Yong等人描述的方法）。在所有情况下，使用这些方法得出的甲烷流量结果都在不确定性范围内（在1个标准差之内），并且在极端情况下也不会超过计算流量的10%。这表明本研究中使用的UAV采样和仪器与质量平衡假设一致，并强调了进行密集采样时仔细定义调查的重要性。此外，我们也赞同Riddick等人（2025）的建议，即海上控制释放实验将极大地有助于该领域的建模社区，有助于确定最佳建模方法和采样策略，并确定间歇性等因素的影响。环境和排放监测系统（EEMS）是英国石油和天然气行业的环境数据库，其主要目的是记录与海上设施排放和排放量相关的测量和计算数据，其数据被纳入英国年度大气排放清单。大多数条目是通过排放因子（EI）的计算得出的。报告的石油装载甲烷排放因子为每吨产品0.000017千克。在这次事件中，有35,672.6吨石油从FPSO装载到航天油轮，根据这个因子计算得出0.6千克的甲烷排放。假设每次装载量相同，2023年油轮共访问了11次，因此每年甲烷排放量总计为6.5千克。然而，使用本研究的数据，UAV和FAAM计算出的排放量分别增加了338千克/小时和531千克/小时。2023年，EEMS数据库显示FPSO的装载排放量为零，而总甲烷排放量为451吨（见表3）。然而，UAV在2023年10月4日上午9点测量到了增加的排放量，而FAAM飞机在同一天的10:00至12:00之间测量到了增加的排放量。根据这些证据，我们知道排放不是短暂的，由于本研究表明排放增加了至少3小时，因此我们在推断排放量时使用了3小时的时间窗口作为下限，12小时（桅杆升起的时间）作为上限。同时假设每年有11次航天油轮访问，每次装载相同的石油量（数据来自运营商）。基于3小时和12小时时间窗口，FAAM和UAV的年排放量分别见表2。这表明，在本研究中，EEMS中应用的排放因子明显低于实际测量值。表2

根据UAV和FAAM飞机在油轮装载周期中的测量数据计算出的年甲烷排放量

methods
FAAM飞机
SeekOps无人机
EEMS数据
PPRS活动数据

通风小时数
3
12
3
12
N/A
N/A

计算出的年甲烷排放量（千克/年）
17,523
70,092
8,448
33,792
6.5
27,846

本研究显示，根据卸油所花费的时间和桅杆升起的时间长度，该FPSO的总甲烷排放量EEMS数据可能增加了8–15%。在2022年英国温室气体清单报告中指出，EEMS和PPRS（石油生产报告系统）被评估，清单使用了该设施当月的石油生产数据而不是EEMS数据，因为后者的不确定性较低。然后应用了2019年IPCC修订版中的默认因子（目前为每千立方米0.065吨），适用于没有VRU（蒸汽回收装置）的海上生产装载。这是根据2015–2016年挪威VOC工业合作组织（VOCIC）报告的油轮数据平均值得出的。该数据随后被用来计算年平均排放量，并与EEMS、FAAM以及无人机（UAV）的排放量进行了比较（见表2），其结果与从飞机数据计算得出的排放量范围相当。然而，2022年温室气体清单报告中指出，许多因素都可能影响装载过程中的排放量，包括原油的成分和温度、装载系统的设计及运作方式、船舶上的货舱是否含有碳氢化合物气体、惰性气体（或在装载开始时含有这些气体的混合物），以及装载过程中的天气条件和波浪高度。因此，在不同的地点和季节需要进行更多的测量。表3显示了2023年研究的FPSO通过EEMS报告的甲烷（CH4）排放量详细情况。今年甲烷的最大来源是气体排放（228吨），但我们的研究表明，如果没有使用VRU（挥发性有机化合物处理装置），卸油过程中的排放量可能与 fugitive emissions（意外泄漏排放）、火炬燃烧和涡轮机的排放量相当。目前，挪威是唯一一个通过VOCIC（挥发性有机化合物研究所）对VRU的使用实施严格监管的国家，该机构代表拥有挪威油田的石油公司进行挥发性有机化合物排放研究。其他国家也表示出减少排放的兴趣，其中巴西最近超越北海成为穿梭油轮的最大市场（有35艘活跃油轮），这使其成为研究的重点，但其他国家并没有强制要求使用VRU。美国在陆上设施中使用了VRU，但在海上作业中这并不是标准做法。这意味着全球只有20%的活跃海上油田在穿梭油轮上将VRU作为标准/规范的做法进行使用，虽然这些装置可能已经安装，但并不总是处于启用状态，正如本研究所示。这可能意味着有更多的甲烷未被计入排放量。

表3显示了2023年研究的FPSO通过EEMS系统报告的甲烷排放量分解情况，以及本研究计算的卸油过程排放量。

**排放源：**
- EEMS柴油消耗 – 涡轮机
- EEMS意外泄漏排放 – 总量
- EEMS气体消耗 – 涡轮机
- EEMS气体火炬燃烧 – 总量
- EEMS气体排放 – 总量
- 研究卸油过程（范围）

**计算的甲烷排放量（吨/年）：**
- 0.18
- 85.59
- 93.07
- 44.18
- 228.09
- 17.52–70.09

**结论：**

本研究首次测量了穿梭油轮在北海从FPSO接送和卸油整个生命周期中的甲烷排放量。通过两架不同飞机在至少3小时内的观测，测量到的甲烷增量最高为531公斤/小时。目前英国EEMS系统中记录这一排放量的具体位置存在灰色区域。由于本研究中测量的FPSO的卸油过程排放量为零，有人认为这种排放应归因于油轮而非FPSO，应该计入穿梭油轮的排放统计中。实验数据表明，这种排放确实来自油轮，但与用于从FPSO卸油的系统有关。这项研究还强调了特定地点测量的重要性——在这种情况下，由于设施的位置和可用的测量条件，飞机是一个极好的测量平台。同时，研究表明无人机也可以作为更常规地进行甲烷测量的有效工具。随着我们朝着净零排放的目标迈进，确保所有甲烷排放量得到常规和准确的计算与报告至关重要。需要更新排放因子，以涵盖所有排放源，包括石油卸载过程的所有环节，并且所有自愿和强制性的报告都应包括石油卸载排放量。由于地理位置和天气条件可能影响石油温度，因此需要对该过程进行更多的测量。在穿梭油轮上使用VRU时的实际排放测量也有助于评估其有效性。这项工作对英国的排放统计和全球排放清单都非常重要，因为目前尚不清楚其他国家如何测量和报告卸油过程中的排放量，这可能导致大量甲烷未被监管地排放到大气中。

**进一步的工作：**

我们希望通过完成一系列高分辨率的大涡模拟来测试改变排放率的影响，例如使用Weather Research and Forecasting (WRF) Skamarock等人2019年的模型。这将允许研究烟羽的形状和演变，并将模型分散效果与观测结果进行对比，类似于Ilyinskaya等人使用的方法。然而，这超出了本文的范围。

**作者贡献：**

- 构思 – Purvis, Lee, Burton, Mobbs；
- 数据整理 – Purvis, Lee, Burton, Drysdale, Hopkins, Dawson, Moore；
- 资源协调 – Young, Allen, Moore, Thistlewaite, France；
- 文稿撰写 – Purvis, Lee, Lewis, Hopkins, Burton。

**利益冲突：**

不存在需要声明的利益冲突。

**数据可用性：**

本研究中的研究飞机数据可在CEDA档案库的FAAM数据页面免费获取（https://data.ceda.ac.uk/badc/faam/data/）。无人机数据归SeekOps Inc.所有。

**致谢：**

本研究是在联合国环境规划署（UNEP）的国际甲烷排放观测站（IMEO）的框架下资助的。感谢FAAM、Air Task和Avalon的工作人员为测量工作的顺利进行提供了支持，同时也感谢OPRED及其平台运营商在活动前、期间和之后的沟通协作。