GEOINFORMATIKA A KOCKÁZATELEMZÉSBEN

HABILITÁCIÓS DOLGOZAT

GEOINFORMATIKA A KOCKÁZATELEMZÉSBEN

MUCSI LÁSZLÓ

SZEGEDI TUDOMÁNYEGYETEM TERMÉSZETTUDOMÁNYI KAR TERMÉSZETI FÖLDRAJZI ÉS GEOINFORMATIKAI TANSZÉK

SZEGED 2005

TARTALOM 1. A kutatás indoklása – Bevezetés ....................................................................................... 8 2. Lyukadás előfordulás kockázatbecslése ........................................................................... 10 3. A mintaterület bemutatása................................................................................................ 14 4. A talajvízfelszín modellezése és a modellek derivátumainak elemzése ......................... 17 4.1. Az övzátony szedimentológiai heterogenitásának léptékei............................................ 19 4.2. A talajvízszint geostatisztikai értelemben egy regionalizált változó ............................. 21 4.3. A szekvenciális Gaussi szimuláció ................................................................................ 23 4.3.1. Általános elvek ....................................................................................................... 23 4.3.2. Algoritmus .............................................................................................................. 24 4.3.3. Az eredmények értelmezése .................................................................................... 25 4.4. A feldolgozás lépései ..................................................................................................... 27 4.4.1. Adatelőkészítés ....................................................................................................... 27 4.4.2. Variográfia ............................................................................................................. 28 4.4.3. A szekvenciális Gaussi szimuláció ......................................................................... 31 4.5. A 2002-es talajvízszint felületek elemzése..................................................................... 34 5. Felszín alatti vezetékek lyukadásainak felderítése távérzékeléses technológiával ....... 43 5.1. A kutatás indoklása ....................................................................................................... 43 5.2. Eredmények ................................................................................................................... 47 5.2.1. Terepi talajhőmérséklet-mérés a hőterhelés mértékének megállapítására............ 47 5.2.2. A hőfelvételek megfelelő geometriai felbontásának feltételei ................................ 52 5.2.3 A mérőrendszer elhelyezése a repülőgépen ............................................................ 53 5.2.4. A valós idejű GPS-es helymeghatározás lehetőségei a repülőgépen..................... 54 5.2.5. Képi adatok integrálása saját fejlesztésű térinformatikai rendszerbe ................... 55 5.2.5.1. Korábbi légifelvételek integrálása az informatikai rendszerbe ...................... 56 5.2.6. A hőfelvételek szűrése önálló fejlesztésű programmal ........................................... 59 5.2.7. Video- és termofelvételek összehasonlító elemzése ................................................ 61 5.2.8. Termofelvételek további feldolgozási lehetőségei .................................................. 66 5.2.9. A felvételek on-line továbbítása ............................................................................. 67 Összefoglalás ........................................................................................................................... 69 Az eredmények tézisszerű összefoglalása............................................................................. 70 Irodalom.................................................................................................................................. 72 Köszönetnyilvánítás ............................................................................................................... 74

2

Előszó A klasszikus természettudományokon nevelkedett geográfus keresi identitását. Miért van ez a folytonos útkeresés? A földrajz már a XIX. század végén megjelent az egyetemek természettudományi karain, szemlélete mégis különbözik a többi tudományétól. Elsősorban az axiomatikus felépítés hiánya okozza a zavart, amit kiegészít a szinte védekezésként emlegetett nemzeti jelleg. Szinte megváltásként érkezett a 1980-as évek közepén a földrajzi információs rendszerek elterjedése. A fogalom az angol GIS (Geographical Information System) szóösszetételből ered. A térbeli adatok rendszerszerű kezelése megteremtette azt a szisztematikus

gondolkodást,

amely

hasonlít

más

tudományterületek

szigorú

gondolkodásmódjához, mégis befogadni engedi a földrajzi elméleteket. Ezek alapján, a 70-es években, néhányan földrajzi törvényeket is megfogalmaztak, melyek közül talán Tobler W. R. (1970) „első földrajzi törvénye” a legismertebb: „Minden minden mással összefügg, de a közelebbi dolgok jobban, mint a távoliak”. Sajnos a „törvénnyel” kapcsolatban nem csak az a kérdés, hogy a fenti állítás az első-e a földrajzi törvények között, hanem az is, hogy egyáltalán törvény-e. Sokkal inkább tekinthető ez a földrajz mottójának, kifejezve a térbeliséget és a kapcsolatrendszer fontosságát. Benne rejlik azonban két olyan szó, mely bizonytalansága miatt a mondat nem teljesíti a törvények legfontosabb kritériumait: az egyetemes érvényességet, a szintetizáló jelleget és a szükségességet. Hogyan definiálható a közelség és hogyan a dolgok közötti jobb összefüggés? Tobler törvénye sokáig rejtve maradt a földrajzi szakirodalomban (A törvényére ma is csak 118 hivatkozást találtam a WSCI alatt). A földrajzi információs rendszerek térnyerésével Tobler törvénye feléledt csipkerózsika álmából és a földrajzos társadalom e hatékony eszközrendszerrel a kezében megújulva keresi a választ törvényben rejlő két bizonytalan szó értelmezésére. A földrajzi információs rendszerek az 1960-as évek elején, a CGIS (Canadian Geographyical Information System) fejlesztésével elindultak hódító útjukra. Az elmúlt évtizedben számos folyóirat nevében jelent meg az információ, a térbeli, a földrajzi kifejezés a tudomány vagy az elmélet szavakkal együtt vagy nélkülük. Konferenciák szerveződtek a témában, akadémiai pozíciókat hoztak létre, európai szakszövetség (AGILE) jött létre, tanszékek, karok nevébe került be a geoinformatika szó. Az Egyesült Államokban már egyetemek és vállalkozások konzorciuma (UCGIS) is létrejött a geoinformatika égisze alatt. A GIS szó is új értelmezést nyert, ma már a földrajzi információ tudományáról (GIScience), röviden geoinformatikáról, mint tudományról beszélünk. Abban nincs vita, hogy a

3

geoinformatika természettudomány, a pontos definiálást azonban sokan sokféleképpen adják meg, aszerint, hogy mely tudományból vezetik le a geoinformatikát. A UCGIS alapokmánya szerint, a geoinformatika „segíti a földrajzi folyamatok és a térbeli kapcsolatok jobb megértését elmélet, módszer, technológia és adatok révén”. A geoinformatika, bárhova is soroljuk, eleget kell hogy tegyen minden tudománnyal szemben felállított kritériumrendszernek, vagyis a megismételhetőségnek, a megfigyelőtől való függetlenségnek, tartalmaznia kell jól definiált fogalmakat és a pontosság ismert legyen. Goodchild (2004) szerint a geoinformatika az informatika tudományba sorolható, és az informatikusok számára azért különösen érdekes, mert a földrajzi (térbeli) információ jól definiált és ezen információ típussal kapcsolatban széleskörű ismeretanyag halmozódott fel. A geoinformatika azonban nemcsak az informatikai ismeretekre támaszkodik. Évszázadok vizsgálati eredményei, a földfelszín leírásai, mérésekből származó adatok alkotják azt az ismeretanyagot, mely korábban hagyományos (analóg) módon, térképeken került ábrázolásra. A geoinformatika nemcsak ezeket az analóg ábrázolási technikákat forradalmasította a digitális módszerek révén, hanem visszahatott olyan hagyományos, évszázados múlttal rendelkező tudományokra is mint a földmérés, a fotogrammetria vagy a térképészet. A geoinformatika felhasználja a térbeli adatok gyűjtésének legújabb módszereit és törvényszerűségeit is. Különösen fontos itt megemlíteni a távérzékelés és a GIS egyre szorosabb kapcsolatát. Ma már a távérzékelt adatok, elsősorban a légi- és űrfelvételek feldolgozása, elemzése, értelmezése nem valósulhat meg korszerű geoinformatikai eszközök és elméletek nélkül. A térbeli adatok térbeli adatbázisba történő rendezése és kezelése, a számítástudomány egyik fontos fejlesztési területe. A képi adatok megjelenítését a számítógépes grafika, geometria biztosítja. A térbeli adatok statisztikai paramétereit, a pontosságukat vagy a bizonytalanságukat a geostatisztika nélkül nem mérhetjük meg. Mindezekből az következik, hogy a geoinformatika interdiszciplináris tudomány, mely az elméletét, módszereit, az eljárásokat, és nem utolsósorban az adatokat számos területről gyűjti össze és alkalmazza egységes rendszerben. Vagyis elfogadhatjuk Goodchild azon tömör megfogalmazását, hogy a geoinformatika „tudomány a rendszer mögött”. A legtöbb tudomány, így a földrajz is, tudásanyagát a dedukciós és az indukciós módszerek kombinálásával nyeri. Előbbi szerint a részek tulajdonságait az egyetemesből származtatjuk, míg az indukció során a részlegesből származtatjuk le az egyetemest. A megfigyelések alapján általánosítunk és törvény-szerű állításokat fogalmazunk meg, ill. következtetünk,

feltételezünk

és

megfogalmazunk

olyan

törvényeket,

melyek

a

megfigyelésekkel igazolhatók. Ezek a módszerek pontosan ráillenek a geoinformatikára is. A 4

dedukciós és indukciós elméletek és módszerek révén a geoinformatika talán a legbiztosabb alapot nyújtja a Tobler törvényben rejlő bizonytalanság feloldására. A térbeli objektumok kapcsolatának és a térbeli heterogenitás kérdésére a geoinformatika a geostatisztika eszköztárával tud hatékonyan válaszolni. Nem véletlen tehát, hogy a földrajz a térinformatikai rendszerek, ill. a geoinformatika tudomány fejlődésével és térnyerésével, olyan gyakorlati eszközrendszerre és elméleti alapokra lelt, melyekkel megújulhatott a 90-es években. A geográfia, vele együtt a geográfus szakember szerepe felértékelődött, elindulhatott hazánkban – először Szegeden és Budapesten – a geográfusképzés, s képzés anyagába bekerült a térinformatika, a távérzékelés. 2001-től külön szakirány lett a geoinformatika a geográfusképzésen belül. A térbeli adatok elemzésekor az egyik legfontosabb feltételezés, hogy ezek, mivel a Föld felszínének különböző tulajdonságait írják le, a térben viszonylag lassan változnak. Emiatt nincs szükség arra, hogy a jelenséget folytonosan mintázzuk (erre leginkább a távérzékelési mintavételi módszerek alkalmasak), hanem elegendő véges számú diszkrét pontban elvégezni a mérést. A mérési pontok közötti tér adatait a térbeli interpoláció és a térbeli átmintázás módszereivel adhatjuk meg. Természetesen az így létrejövő modell – mindegy, hogy raszteres vagy vektoros adatmodell az alapja – csak becslést ad a hiányzó értékekre, de a becsléskor szinte minden algoritmus figyelembe veszi, hogy a közelebbi mintavételezési pont mérési eredménye jobban befolyásolja a becsült értéket, mint a távolabbi mérési pont értéke. A becslés pontosságát ellenőrző mérésekkel tudjuk megadni. Ilyen elv alapján

készülnek

az

időjárási

térképek,

a

domborzatmodellek.

Az

izovonalak

megrajzolásakor mindig figyelembe vesszük, hogy a közelebbi mérési pont adata nagyobb hatással van a becslésre, mint a távolabbi mérési pont adata. Ezért a mintavételezési stratégiák – véletlenszerű, hálózatos, szemantikus – tervezése a modellalkotás egyik fontos lépése, mely befolyásolja a végeredményt is. Emellett azt is figyelembe kell venni, hogy a lassú térbeli változékonyság csak kis térrészletre igaz, a változás mértéke nagyobb térben a vizsgált jelenség térbeli heterogenitásától függ. A térbeli heterogenitás vizsgálatára a geoinformatika megfelelő elméleti alapokkal és gyakorlati módszerekkel rendelkezik, így e téren is támogatni tudja a földrajzi elemzéseket. A földrajzi elemzések igyekeznek a heterogenitás problémáját kiküszöbölni azáltal, hogy olyan térrészleteket különítenek el, melyben feltételezésük szerint az adott jelenség, vagy folyamat már homogénnek tekinthető. Tipikus példa erre a vízföldrajzi elemezésekben a vízgyűjtők lehatárolása, vagy a geoökológiai kutatásban geoökotóp kijelölése (Mezősi et al., 1997). Önmagában a homogén egységeken belüli elemzés nehezen vagy egyáltalán nem értelmezi a homogén egységek közötti kölcsönhatásokat, de miután a homogén egységek 5

vizsgálata sokkal egyszerűbb, ez vált uralkodóvá az elmúlt években a komplex heterogenitást is figyelembe vevő vizsgálatokkal szemben. A vizsgálatok ezért inkább a homogén térrészlet mind komplexebb leírását célozzák meg, emiatt hiányoznak az általános érvényű megállapítások, a hierarchiában a homogén térrészletek felett lévő téregységre vonatkozóan. A geoinformatikai elemzésekben, az absztrakció magas foka miatt, könnyen elfeledkezünk a homogenitás és a heterogenitás vizsgálatáról, és a mintaterületet önálló, külső hatásoktól mentes egységnek feltételezzük. A térbeli heterogenitás értelmezése a földrajzi gondolkodás egyik sarokköve, hiszen ilyenkor a tér tulajdonságait egy adott időpillanatban vizsgáljuk, míg a térbeli kapcsolatok elemzése során a tér időben változó tulajdonságait elemezzük. A kapcsolat és a heterogenitás geoinformatikai

módszerekkel

(matematikai,

valószínűségszámítási,

geostatisztikai

alapokon), a fejlett térinformatikai szoftverekbe beépített funkciókkal már rutinszerűen elemezhető, pl. a variogramokkal mérhetjük, hogyan csökken az objektumok hasonlósága a távolság növekedésével. Ezáltal lehetővé válik, hogy a földrajzi elemzésekben a geoinformatika módszereivel elemezzük a térbeli jelenségek tér-idő kontextusát. Az idő-tér földrajz, ezen belül a térbeli terjedés vizsgálatok fejlődéséhez Torsten Hägerstrand svéd geográfus munkássága a XX. sz. közepén nagyban hozzájárult. Az ún. innovációs hullámok (svédül innovationsförloppet) terén végzett kutatási eredményeit, az 1953-ban elkészült, doktori téziseiben foglalta össze, melyben a közép-svédországi mezőgazdasági termelők által alkalmazott mezőgazdasági újítások bevezetését, szétterjedő hullámok sorozataként fogta fel, melyek terjedési útvonalai térképezhetők, modellezhetők és szimulálhatók voltak. Ez a korai munka elsőként alkalmazott új módszereket a térképészetben és a Monte Carlo szimulációban, melyeket az amerikai kollégák gyorsan átvettek az 50-es évek végén, széles körben alkalmazták és kiterjesztették, részben a terjedési folyamatok számítógépes modellezésére. Hägerstrand e korai munkájában gyakorlatilag Tobler törvényének alapjait fektette le, mérhető módon általánosította a közeli és a távoli fogalmakat a tér-idő rendszerben. A terjedés vizsgálata nem más, mint annak mérése, hogy mi történik egy x helyen t+e időpillanatban annak függvényében, hogy valamilyen esemény lezajlik egy x+d helyen t időpontban, ahol d és e olyan távolság, illetve időkülönbség, melyek illeszkednek a terjedés sebességéhez. A terjedés vizsgálatok révén az adott földrajzi tér statikus, egy időpontra vonatkozó modelljeit dinamikus modellekké fejleszthetjük. A statikus modellek összehasonlítása révén akár a dinamikus modell futtatásához szükséges paraméterekhez, pl. talajvíz, vagy szennyezésterjedési, áramlási modellek esetén a porozitáshoz, vagy a szivárgási

6

tényezőhöz juthatunk. A fentiek alapján kijelenthető, hogy a geoinformatika segítségével törvény-szerű megállapításokat fogalmazhatunk meg a térbeli információra vonatkozóan. Napjainkban a geoinformatika egyik legfontosabb feladata az idő tényező elemzésében rejlő lehetőségek kihasználása, illetve olyan módszerek fejlesztése, melyekkel a tér-idő adatok elemezhetők. Ehhez már nem elegendő a megszokott 2D ábrázolás, a 3D-s modellezés, szimuláció egyre nagyobb szerepet kap, a jelenségek dinamikájának egyre jobb digitális megjelenítésével párhuzamosan. A geoinformatikai módszerek révén nemcsak a kapcsolatokat tudjuk leírni, hanem a kapcsolatok változását figyelembe véve előrejelzéseket, becsléseket tudunk adni egy vagy több paraméter jövőbeni várható értékére. Ilyen eljárásokkal adhatunk időjárási előrejelzést, a kutatók próbálják a természeti katasztrófák (földrengés, cunami, stb.) bekövetkezését előre jelezni. A bekövetkező esemény előfordulásának vizsgálatával és az esemény társadalmi, környezeti hatásaival a kockázatelemzés foglalkozik. A kockázat térbeli változásának elemzésére a geoinformatika kiváló lehetőséget nyújt, mely új eredményekkel támogathatja a földrajzi, környezetvédelmi kutatásokat. Habilitációs

dolgozatomban

a

kockázatelemzésben

használható

néhány

geoinformatikai módszert és az ezekkel végzett vizsgálatok eredményeit mutatom be. A kockázatelemzés, ezen belül a kockázat becslése kiterjeszthető térbeli jelenségekre, ugyanakkor rendkívül fontos szerepe van az időtényezőnek, hiszen bármely nagyságú esemény bekövetkezési valószínűsége véges, és bármely erősségű esemény bekövetkezik (csak elég hosszú ideig kell rá várni - Noé effektus). A kockázatbecslés során az esemény bekövetkezési valószínűsége térben változó jelenségektől függ, egyúttal maga a kockázat is egy térbeli változó. A térbeli jelenségek térképezésekor a pontszerű adatforrások adataira támaszkodva tudunk a teljes mintaterületre vonatkozó modelleket előállítani, s az időben változó modellek segítségével mérhetjük a kockázat térbeli, időbeli változásait. A várható hatásokat térinformatikai módszerekkel becsülni tudjuk. A negatív esemény bekövetkezése után a károk felmérésében szintén szerepet kap a geoinformatika. A korszerű távérzékeléses eljárások révén gyorsan információt kaphatunk a térbeli heterogenitás változásáról, a geokorrigált légi-, vagy űrfelvételeket összehasonlíthatjuk az azonos vetületi rendszerben tárolt korábbi térképeinkkel, térbeli adatainkkal.

7

1. A kutatás indoklása – Bevezetés Napjainkban a környezeti problémák egyre inkább a társadalom figyelmének középpontjába kerülnek, átértékeljük korábbi cselekedeteinket aszerint, hogy azok miként befolyásolják jövőnket. A környezet átalakítás hatásai már globálisan jelentkeznek, ennek ellenére a lokális folyamatokkal kapcsolatos döntésekben sokszor bizonytalanok a döntéshozók, a döntésekkel kapcsolatban nem alakul ki társadalmi konszenzus. Az életminőség javítása és emellett a környezet megőrzése mindenképpen kompromisszumos megoldásokat igényel, a döntéshozást segítheti, ha azonosítani és mérni lehet a döntésben rejlő kockázatot. Az objektív kockázatbecslést nehezíti, hogy a lehetőségek kiválasztásának mennyiségi elemzése számos szubjektív elemet tartalmazhat, illetve a kockázat definiálásában sincs teljes egyetértés a kutatók között. A kockázatértékelésnek választ kell adnia a következő kérdésekre: mekkora a negatív esemény bekövetkezésének valószínűsége, illetve mik a környezet átalakítás negatív következményei. A kockázatbecslés alapja a hatások és azok következményeinek objektív mérése. A környezeti folyamatok, így a vezetéklyukadás előfordulások esetében mind a (lyukadást kiváltó) hatások, mind a következmények térbeli változóként kezelhetők, ezért a térinformatikai és távérzékeléses módszerek különösen alkalmasak lehetnek elemzésükre. A vezetéklyukadást előidéző hatások között, a technikai okok mellett, a leggyakrabban megnevezett tényező a külső korróziót okozó talajvíz. Feltételezésem szerint, az agresszív talajvíz, mint a külső korróziós vezetéklyukadás egyik okozójának vizsgálata, pontosabban a talajvíz szintjének térbeli és időbeli elemzése, segítheti a lyukadások legvalószínűbb bekövetkezési helyeinek kijelölését, térképi ábrázolását. A talajvízfelszín szimulált modellje alapján a ténylegesen bekövetkezett vagy az esetlegesen bekövetkező szennyezések terjedésvizsgálata is támogatható. Ezért kutatásaim, a terepi méréseken alapuló, térinformatikai, geostatisztikai módszerekkel történő talajvízfelszín modellezésre, valamint a vezetékhálózat, a lyukadások és a talajvízáramlási rendszer ismeretében, a lyukadások bekövetkezése szempontjából legnagyobb kockázatú területek kijelölési lehetőségeinek vizsgálatára irányultak. A habilitációs tézisek első részében ezirányú kutatásaim eredményei kerülnek bemutatatásra. Csővezetékek lyukadásakor, törésekor gyakran alakulnak ki kritikus helyzetek, gondoljunk csak azokra az elmúlt években bekövetkezett, nagy átmérőjű vízvezetéktörésekre, melyek elárasztották Budapest pincéit. Az olajipar feldolgozott termékeit szállító vezetékek megfúrásakor nemcsak a környezetben keletkező kár lehet jelentős mértékű, hanem emberi 8

életet is követelhet a felelőtlen magatartás. A kőolaj- és földgázkitermelő ipar bányaterületein több 100, esetleg 1000 km hosszú vezetékrendszer húzódik a földfelszín alatt. A felszín alatti vezetékhálózatok lyukadásai, törései során bekövetkező szennyezések gyakran már csak azután ismerhetők fel, amikor a szennyezőanyag a talajba, a talajvízbe került és a szennyezés nagy területre kiterjedt, vagy a felszínen megjelent. A több évtizeddel ezelőtt lefektetett vezetékek esetében, a mind gyakrabban előforduló természetes eredetű lyukadások miatt, szükség van folyamatos nyomvonalvizsgálatra, az ún. vezetékmonitoringra. A térinformatikai és távérzékeléses módszerekkel támogatott vezetékmonitoring során nemcsak a lyukadások észlelhetők, hanem a lyukadáskor szennyezett terület, a szennyezett talaj mennyiségének mérésére is megtörténhet. Ezáltal az esemény negatív következményeit tudjuk térben mérni, becsülni. Az elmúlt években, alkalmazott kutatási program keretében, egy komplex vezetékmonitoring rendszer fejlesztését irányítottam. Ennek fő célja olyan, meglévő berendezéseken alapuló, távérzékeléses technológia kidolgozása volt, melynek gyakorlati, terepi alkalmazásával korai szakaszban (esetleg a felszíni észlelés előtt) felismerhetők és térben azonosíthatók a lyukadások, megállapítható a lyukadás típusa, valamint mérhető a szennyezett terület nagysága. A habilitációs tézisek első részében bemutatásra kerülő talajvízszint mérés és modellezés, valamint a vezetékhálózat térinformatikai elemzése együttesen hatékonyan tudja támogatni a vezetékmonitoringot, hiszen a repülések tervezésekor szükség van a lyukadás kialakulása szempontjából legnagyobb kockázatú térszínek pontos ismeretére. A rendszer alkalmazhatóságának előfeltételeként, terepi mérésekkel igazolni kellett, hogy a felszín alatti vezeték okozta hőterhelés a talajfelszínen mérhető hőmérsékleti különbségeket okoz, ezáltal biztosított a légi távérzékeléses technológia alkalmazása. A habilitációs tézisek második részében a rendszer fejlesztésének azon eredményeit mutatom be, melyek révén lehetőség van a lyukadás előfordulás negatív következményeinek objektív mérésére.

9

2. Lyukadás előfordulás kockázatbecslése A kockázatfogalom többféle megközelítése közül a technikai megközelítés adja a legegyszerűbb választ a bevezetőben feltett kérdésekre. Eszerint: a negatív következmények értelmezhetők a nemkívánatos események, pl. a berendezések vagy rendszerek meghibásodásai – vizsgálatomban a vezetéklyukadások – következtében az emberre és a környezetre gyakorolt negatív fizikai-kémiai-biológiai hatások összességeként (Zoltayné Paprika Z., 2004). A negatív hatásokat, többek között a kármentesítés költségeit, a kiesett termés mennyiségét, stb. objektíven lehet mérni. A lyukadás előfordulás bekövetkezési valószínűségeit a korábbi lyukadások statisztikái alapján számíthatnánk ki, de ezek a statisztikák nem tárják fel teljes mértékben az ok-okozati kapcsolatokat. A bekövetkezés valószínűségének számítását megkönynyítheti, ha a negatív eseményeket kiváltó hatásokat, mint térben és időben változó paramétereket elemezzük A felszín alatti vezetékek, kitéve a csőfalon belüli és kívüli terheléseknek, az idő múlásával egyre növekvő valószínűséggel kilyukadnak. A szállított anyag, a nagyobb belső nyomás miatt, a vezetéken keletkező lyukon át a vezetéket körülvevő közegbe áramlik. A környezetet ért hatás mérhető a kifolyt anyag mennyiségével (értékével), a kárelhárítás során mentesített, elszállított és veszélyes hulladékként kezelt talaj térfogatával (a kárelhárítás költségével), a terület értékcsökkenésével, a kiesett termés mennyiségével, stb. Összefoglalóan: a hatás a felelősnél jelentkező mindazon költség, mely tartalmazza a kárelhárítás összes költségét (beleértve az anyagveszteséget is), valamint a károkozásnak megfelelő azon összeget, amit a terület tulajdonosának fizet a kárt okozó. Bizonyos hatások természetesen nem fejezhetők ki pénzben, mint pl. a talajban elpusztult élőlények mennyisége, a környezeti folyamatokba bekerülő toxikus anyagok későbbi hatásai, a vízbázis szennyezése, stb. Véleményem szerint, (1) a lyukadás kockázata térben és időben változó, de mérhető, és (2) kiszámítható a lyukadás előfordulás valószínűségének és annak mérhető következményeinek, hatásainak szorzataként. A kockázat számításánál nyilvánvalóan a legnehezebb feladat a lyukadás előfordulás valószínűségének (ply) megadása. Látható, hogy a lyukadás előfordulásának valószínűsége a vezetéket érő belső és külső hatások és a vezeték ellenállás együttes valószínűségének bekövetkezésétől függ. Statisztikai alapon a lyukadás előfordulásának valószínűsége két független valószínűségi változó, a belső hatások okozta lyukadás előfordulásának valószínűségét megadó valószínűségi változó (pb) és a külső hatások okozta lyukadás előfordulásának valószínűségét megadó valószínűségi változó (pk) értékétől függ, a következők szerint:

10

ply = max (pb , pk) Ebben az esetben feltételezhető, hogy a belső és a külső hatások egymástól függetlenül hatnak a vezetékek különböző szakaszain. A belső hatások, pl. a nyersanyag mozgatott, szilárd fázisának (homok) koptató hatása a vezeték teljes hosszában vékonyíthatja a csőfalat, ezért a külső korróziónak e vékonyabb csőfalat kell korrodálnia a lyukadás bekövetkezéséhez. Emiatt a lyukadás valószínűsége ténylegesen a belső és külső lyukadás előfordulás valószínűségi változóinak függvényeként írható le: ply = f (pb,pk) Az árvízvédelemben megfogalmazott kockázatszámításhoz hasonlóan (Nagy L., 2005), azonban nagyon nehéz egy adott területen adott intenzitású veszély, jelen vizsgálatban a lyukadás, várható bekövetkezésének konkrét valószínűségét megadni. A lyukadás kockázatát alapvetően meghatározza a vezeték anyagának korrózióval szembeni ellenállása, amit megadhatnak várható élettartamként. Bár ez az érték nem abszolút mértékű, de mondhatjuk, hogy ez idő után a vezeték lyukadása igen nagy valószínűségű. A bekövetkezés kockázatát, jelentősen csökkenti, ha az élettartamot, valamilyen tevékenységsor révén meghosszabbítjuk, kezdve az egyre ellenállóbb anyagok kutatás-fejlesztésével, azok alkalmazásán át, a külső korrózió elleni védelemig. A vezetéken belüli, lyukadást előidéző hatások közé sorolhatjuk: •

az áramló anyag szilárd fázisa okozta mechanikai hatásokat, melyek a koptatás révén a vezetékfal elvékonyodásához vezetnek,

•

a szállított anyagok kémiai korróziós hatásait,

•

a szállítás során kialakuló vagy előidézett nyomásváltozásokat, melyek inkább vezetékrepedésekhez, a varratok kinyílásához (anyaghibák) vezetnek.

A fenti tényezők kiszűrésére (a kockázat csökkentése érdekében) mára modern eszközöket fejlesztettek ki, melyekkel a vezetékfektetés előtt kimutathatók az anyaghibás részek, másrészt a már működő vezetékek belső falát tudják vizsgálni (ún. csőgörény). Ezért a lyukadás előfordulás kockázatának meghatározásakor a legnagyobb bizonytalanságot, a külső hatások okozta lyukadás előfordulás valószínűségének meghatározása jelenti. Adott vezetékszakaszon történő lyukadás lehetséges bekövetkezésének valószínűségét, a legkedvezőbb esetben, a külső tényezők összetett hatásainak függvényeként adhatjuk meg. pk = f(kh1, kh2, …, khi), ahol khi az i-dik külső hatás.

11

Amennyiben sikerül a valószínűségi változó és a külső hatások függvényszerű kapcsolatát meghatározni, akkor e hatások térbeli változékonyságának térképezésével kijelölhetők a legnagyobb kockázatú területek, és ezáltal hatékonyabb lehet a légi vezetékmonitoring is. Ha a külső hatások a vezetékhálózat teljes területén egyenlő mértékben okozhatnak lyukadásokat és a vezetékek is teljesen egyformák, akkor a belső hatások térbeli változékonyságától eltekintve, a hálózat teljes területén egyenlő valószínűséggel következhetnek be lyukadások. Ebben az esetben a területegységre, pl. 1 ha-os területre kifejezett lyukadás előfordulás valószínűsége ott a legnagyobb, ahol a legtöbb vezeték húzódik a felszín alatt. A vezetékhálózat főbb elemei: •

olajvezeték,

•

gázvezeték,

•

segédgázvezeték,

•

termálvízvezeték.

A vezetéklyukadás elsősorban a kutakat és a gyűjtőállomásokat összekötő olaj-, illetve a gerincvezetéket érintik. Ez utóbbi, nagyobb átmérője miatt, lyukadás esetén nagyobb területet szennyezhet. A hálózat mára stabil kiépítettségű, egyes vezetékszakaszok cseréje tervszerűen zajlik, új szakaszok fektetésére ritkán kerül sor. A csillagpontos struktúra miatt, a vezetékek legsűrűbben a gyűjtőállomások néhány száz méteres körzetében találhatók, extrém esetben 1 ha-os területen az olajvezeték szakaszok hossza meghaladja a 4 km-t (1. ábra).

1. ábra Olajvezetékhálózat-sűrűség a mintaterületen légifelvételek és topográfiai térképek alapján m/ha-ban

12

A vezetékek vektoros térinformatikai rendszerben történő tárolása esetén, a megfelelő attribútumadatok megléte és rendszerbe integrálása mellett, egyszerű szűrésekkel is leválogathatók a kockázatos szakaszok. Ilyen attribútumadat lehet: •

a vezeték kora,

•

a szigetelés típusa,

•

a csőfal vastagsága, anyaga

•

a nyomás,

•

a kúttalp mélysége (anyag hőmérséklete)

•

a szilárd, folyadék, gázfázis aránya, fizikai tulajdonságai,

•

a vezeték átmérője, stb.

A lyukadások feldolgozott jegyzőkönyvei alapján látható volt, hogy a nagyobb átmérőjű (d=10”) gerincvezetékek lyukadásainál sokkal nagyobb a kifolyt anyag mennyisége, mint a kisebb vezetékek (kb. d=2,5”) lyukadásainál. A külső tényezők többnyire térben változó paraméterekkel írhatók le, ezek lehetnek folytonosan változó jellegűek (talajvíz szint, hőmérséklet) vagy diszkrétek (villanyvezeték – elektromos tér hatása a korrózióra, útkeresztezés – mechanikai hatások, stb.), melyek leginkább hibrid (vektros-raszteres) térinformatikai rendszerekkel kezelhetők. Egyes külső hatások nemcsak a lyukadás kialakulását, hanem a kijutó anyag terjedését is meghatározzák. Ilyen, pl. a talajvíz szintje, mely egyrészt, ha a vezeték szintje fölé emelkedik, akkor a korrózió kockázatát növeli, illetve ha az adott területen nagy a felület gradiense, akkor a szennyezőanyag is messzebbre áramolhat. A talajvízszint időbeli változása miatt a lyukadás előfordulás bekövetkezésének valószínűsége is időben változik. A fenti eredmények is mutatják, hogy a lyukadás kockázat mértéke nemcsak térben, hanem időben is változó értéket mutat, ezért a vezetékmonitoring optimális útvonalának igazodnia kell terület időben változó paramétereihez.

13

3. A mintaterület bemutatása A Dél-Alföld legnagyobb kiterjedésű ipari-bányászati területe a MOL Rt. Algyői Bányászati Üzem bányaterülete, ahol a kitermelés, a szállítás és a feldolgozás egyes folyamatai mind megtalálhatók. A környezet-átalakítás hatásai nem pontosan ismertek, bizonyosak nem is nyilvánosak. A nagy területre kiterjedő bányászati tevékenység miatt a vállalati környezeti monitoring rendszerben hatékonyan alkalmazzák a légi vezetékmonitoringot, területi lefedéssel Algyőn, a termékvezetékek mentén siófoki központtal. Az Algyői Bányászati Üzem bányaterületén több mint 1000 kút található és kb. 1700 km hosszúságú vezetékrendszer húzódik a felszín alatt (2. ábra).

2. ábra A vizsgált terület Landsat TM 453 (RGB) felvételen és az olaj-, gáz- és termálvízkutak vektorfedvénye (Mucsi et al, 2004)

14

Az 1960-as években elkezdett kutatás és kitermelés jelentősen átalakította a korábbi agrár táj arculatát (3-5. ábra). A területen, a bányászati tevékenység mellett, napjainkig folytatódik a mezőgazdasági tevékenység, elsősorban növénytermesztés. Ezért a vezetéklyukadások kockázata nemcsak a MOL Rt-nél, hanem a mezőgazdasági termelőknél is jelentkezik terméskiesés, a talaj minőségének romlása, szennyezett talajvíz miatti terméscsökkenés, a parcella értékvesztése formájában.

3. ábra Légifelvétel 1950-ből (HM Térkészeti Kht., Légifotótár)

4. ábra Korrigált, kb. 2 m felbontású Corona (KH-4B) kémműhold felvétel (1972.05.26)

15

5. ábra Magyarország légifelvételezése program (MADOP) során készült légifelvételekből előállított ortofototérkép részlete (FÖMI, SZTE Természeti Földrajzi és Geoinformatikai Tanszék)

16

4. A talajvízfelszín modellezése és a modellek derivátumainak elemzése Az esetleges szennyezések a talajba, a talajvízbe kerülhetnek, s ez utóbbi áramlási rendszere a szennyezések térbeli terjedését meghatározza. A mintaterületen a MOL Rt. számos talajvíz megfigyelő kutat létesített, melyekben a talajvízszintet félévenként mérik és a talajvíz fizikai és kémiai tulajdonságait, pl. vezetőképesség, CH tartalom, stb. meghatározzák. A kutak jelentős része koncentráltan a gyűjtőállomásokon található, emiatt a talajvízszint felszín meghatározásához, a szükséges geostatisztikai számítások elvégzése után, kiegészítéseként saját kiépítésű megfigyelő kutakat fúrattam mezőben. A leolvasott talajvízszintek, és az azokból generált talajvízszint felszínek modellezésére, a meglévő eljárások mellett, új szimulációs modell kidolgozására volt szükség (Geiger J- Mucsi L, 2004, 2005). Ennek segítségével lehetővé válhat a talajvízszint kis- és nagyléptékű heterogenitásainak vizsgálata. A talajvíz szintjét általános esetben a hidrológiai elemek, ezen belül a csapadék mennyisége (ennek éves és sokéves eloszlása), a beszivárgás és párolgás (evaporáció, transpiráció) mértéke, továbbá a talajtani/szedimentológiai és a topográfiai viszonyok határozzák meg. Belátható, hogy e sok összetevős rendszer elemei közül lokálisan a talajtani és szedimentológiai elemek változékonysága lehet a legnagyobb. Ugyanakkor a talajvízszint térképi felületeiben ez a heterogenitás általában nem tükröződik. A sztochasztikus szimulációk módszer családjából választott szekvenciális gaussi szimuláció példát mutathat a kis és közepes léptékű geológiai heterogenitással szinkronban levő talajvízszint térképezésére. A mintaterület, ahogy az I. és a III. katonai felmérés során készült térképeken (6-7. ábra) is látható, egy a Tisza által folyamatosan alakított, formált térszínen, a Tisza egykori kanyarulatának jobb (belső) oldalán található, melyet a szabályozások során az új meder kialakításával leválasztottak a meander jellegzetes övzátony sorozatáról.

17

6. ábra Részlet az I. katonai felmérés térképeiből a mintaterületre vonatkozóan

7. ábra Részlet a III. katonai felmérés térképeiből a mintaterületre vonatkozóan (eredeti méretarány 1:25000, SZTE TFGT Térképtár)

18

4.1. Az övzátony szedimentológiai heterogenitásának léptékei Az övzátony idealizált geológiai metszetében genetikailag négy nagy egységet különböztetnek meg: (1) a mederágy üledékei, (2) a tulajdonképpeni övzátony sorozat, (3) a természetes partgát és (4) az ártéri sorozat (8.ábra). Maga az övzátony test üledékszerkezete és szövete alapján alsó és felső övzátony testre tagolható.

8. ábra Egy övzátony idealizált szedimentológiai metszete (Geiger-Mucsi, 2005) A szövet és szerkezet jellegzetességei a pórusméret eloszláson keresztül alapvetően meghatározzák mind az effektív porozitást, mind a permeabilitást. Az üledékes szövetnek és szerkezetnek a permeabilitás változékonyságára gyakorolt hatása nemcsak abszolút értékeinek, hanem anizotrópiájának szempontjából is meghatározó. Ennek természetes következménye, hogy a pórusrendszerben áramló folyadék „nyugalmi szintje” elvileg a befogadó közeg meghatározó üledékes szerkezetétől függően változhat. A szedimentológia egyik alaptörvénye (Walther-féle „fácies” elv) értelmében, azok a jellegzetességek, amelyek egy metszetben egymás felett jelentkeznek, a térben – valamely időhorizont mentén – egymás mellett fordulnak elő. Ez egyben azt is jelenti, hogy a 8.ábrán bemutatott függőleges heterogenitás laterálisan is befolyásolni fogja a (nyugalmai) talajvízszint térbeli helyzetét. Arra, hogy ez a változás mekkora léptékű lehet, a 8.ábra genetikai egységei üledékszerkezeti tartalmának vízszintes irányú kiterjesztése adhat választ. Ez a jelenkori képződmények szedimentológiai vizsgálata alapján néhány métertől néhányszor 10 (esetleg 100) méterig terjedhet (Pryor, 1987, Mial, 1996). A recens övzátonyok földradarral való vizsgálata (Brunner et al, 2001) ugyanakkor kimutatta, hogy bennük olyan jól azonosítható fizikai határfelületek vannak, amelyek a zátony – meander görbületnövekedés okozta – laterális akkréciós felületeinek felelnek meg (9.ábra).

19

Ezek a vizsgálatok olyan szöveti változásokat mutattak ki, amelyek változékonysági léptéke néhányszor 100 métertől néhány kilométerig terjedhet, az övzátony méretétől függően.

9. ábra Egy övzátony GPR metszete (Brunner et al., 2001 nyomán, módosítva) Összefoglalva: az övzátony testekben a szedimentológiai jellegzetességek laterális változékonysága kétféle léptékben nyilvánul meg (1) néhány métertől néhányszor tíz (esetleg száz) méteres léptékben és (2) néhányszor 100 métertől néhány kilométerig terjedő léptékben. Az (1) változékonysági szint elemi egysége az üledékszerkezeti jegy nagysága, míg a (2) szint elemi egysége a medereltolódások során kialakult akkréciós felszín. Ezzel adottnak tekintjük a szedimentológiai rendszer azon két léptékét, amelyek heterogenitását elvárhatóan vissza kell adnia a talajvízszint térképének.

20

4.2. A talajvízszint geostatisztikai értelemben egy regionalizált változó A korábbi meggondolások nagyon fontos következményei az alábbiak: (1) a talajvíz szint olyan térben értelmezett tulajdonság, amely mérési pontonként valószínűségi változóként értelmezhető; (2) van olyan térbeli kapcsolat, amely ezeket a valószínűségi változókat összekapcsolja. Az állítás (1) része nyugalmi vízszintet tartó üledéktest szöveti jellegzetességeinek változékonyságából következik, míg a (2) állítás abból a tényből fakad, hogy az övzátony térben változó folyamat eredménye. A talajvízszint abszolút magassági értékei alapján szerkesztett térkép a térbe helyezi a talajvíztükröt és megmutatja annak alakját. A talajvíz felülete valójában nem más, mint ennek a függvénynek – nem feltétlenül egyedüli – realizációja. Folytatva ezt a gondolatmenetet megállapítható, hogy a „sima” talajvíz felület (10.ábra) azt fejezi ki, hogy a befolyásoló hidrológiai elemek – mint regionalizált változók – az adott terület felett „nem-nagyon” változnak mérési pontról mérési pontra. A kérdés ezek után már csak az, hogy a „konvencionális” úton szerkesztett térkép vajon az alkalmazott grid készítő eljárás miatt ad-e sima felületet.

10. ábra Nyugalmi vízszint a felszín alatt A felület szerkesztésekor – akár raszter (grid), akár vektor (TIN) alapú eljárásról van szó – az adatponti értékek kiterjesztésekor olyan „hiba-minimalizáló” eljárást alkalmazunk, amelyet a legkisebb négyzetek módszere értelmében fogalmazunk meg. Ezek az eljárások, a

21

választott algoritmustól eltekintve, egyértelmű eredményeket adnak. A cél minden esetben a lokális „pontosság” elérése és a regionális trendek megjelenítése (Journel, 1987, Deutsch és Journel, 1998). Ennek érdekében ezek olyan „low-pass” szűrőként működnek, amelyek célja pontosan e kisléptékű változékonyság „zavaró” hatásának megszüntetése. Azaz látható, hogy a „hagyományos” grid készítő algoritmusok, megoldási módjuk miatt, legfeljebb csak a nagyléptékű (övzátony esetében a néhányszor 100 métertől néhány kilométerig terjedő) változékonyság leírására alkalmasak, a kisléptékű változékonyságot kiszűrendő varianciának tekintik. (Az a tény, hogy a nagyléptékű változékonyság leírását „jól” végzik, egyértelműen látszik a 10.ábra térképén is, hiszen itt a laterális akkréciós felszínek kitűnően megjelennek.) Ugyanakkor van egy olyan eljárás csoport, amely célja (a lokális megbízhatóság helyett) éppen a kisléptékű változékonyság megjelenítése és a vizsgált paraméter térbeli folytonossági tulajdonságainak reprodukálása. Ezeket a megközelítéseket az irodalom sztochasztikus szimulációknak nevezi.

22

4.3. A szekvenciális Gaussi szimuláció 4.3.1. Általános elvek Tekintsünk egy z(u) regionalizált változót. A sztochasztikus szimuláció az a folyamat, amelyben felépítjük a z(u) térbeli eloszlásának alternatív, de egyenlőn valószínű, nagy felbontású modelljeit. Az egyes (általában griddelt) realizációkat sztochasztikus képeknek nevezzük. A szimulációt "feltételesnek" mondjuk, ha a realizációk megtartják az eredeti, mért adatokat minden egyes pontban. A z(u) változó lehet nominális, pl. bizonyos kőzet jelenléte vagy hiánya, vagy lehet folytonos, mint pl. talajvízszint, porozitás, szivárgási tényező stb. A szimuláció az alábbiakban különbözik mind a krigeléstől, mind bármely interpolációs algoritmustól (Carr és Myers, 1985): 1. A legtöbb interpolációs algoritmus célja az egyes mintázatlan z(u) értékek legjobb lokális z*(u) becslését megadni tekintet nélkül a z*(u) becslések, térbeli statisztikájára. A szimuláció során a lokális pontosságnál nagyobb fontosságú a létrejövő globális jellegzetesség (szövet) és a szimulált zl(u) értékek statisztikája. 2. A helyi adatok és feltételes statisztikák adott halmazára nézve a krigelést olyan interpolációs algoritmusként használják, amely által adott egyszerű numerikus modellt bizonyos lokális pontosság értelmében a legjobb. Ugyanakkor a szimuláció sok alternatív modellt kínál, amelyek mindegyike bizonyos globális értelemben a valóság "legjobb" megjelenítése. Az alternatív modellek vagy realizációk közötti különbség az együttes térbeli bizonytalanság mérésének lehetőségét kínálja. A Gaussi típusú szimulációk a realizációkban, az input adatok kovariancia modelljét adják vissza. Emiatt alkalmasak „nagy” térbeli folytonosságú tulajdonságok modellezésére. Tekintsük nagyon nagy N-re az N db Zi valószínűségi változó együttes eloszlását. Azaz, a bevezetőben mondottak szerint, vegyük az összes rendelkezésünkre álló adatpontban mért értéket (a geostatisztika szerint, ahány adatpont, annyi valószínűségi változó) és tekintsük ennek az N valószínűségi változónak az összes típusú n adat halmazára vonatkozó (jelölése |(n) ) kondicionálását. A megfelelő N-változós feltételes eloszlásfüggvény az alábbi: F(N)(z1, ... ,zn|(n))=P{Zi≤zi, i=1, ... ,N|(n)} A geostatisztika elvei szerint, ha a talajvízszintet regionalizált változónak tekintjük, akkor ez az egyes adatpontokban valószínűségi változó. Azaz értékeit bizonyos valószínűséggel veszi fel. Ebből következően az adatponti érték nem más, mint az adatpontban létező valószínűségi változó egy véletlenszerű értéke. Ez az érték az adatpont körüli eloszlásból szárma23

zik. Mármost feltételezhető, hogy – amennyiben a vizsgált folyamat a területen homogén – az egyes adatpontok körüli eloszlás típusa megegyezik a teljes terület feletti eloszlás típusával. Ha a mért adatokra elvégzünk egy normál érték transzformációt, akkor ezt a „közös” eloszlást már meg is lehet jelölni. Mint ismert, a normál eloszlást első és második momentuma (várható értéke és szórása) teljesen meghatározza. Ezt a tényt alkalmazza a szekvenciális szimuláció az egyes grid pontok körüli eloszlások meghatározásában (Carr és Myers, 1985). A megoldás menete a következő. 4.3.2. Algoritmus Illesszünk az adatpontokra egy szabályos grid hálót. A térképezés során az adatponti értékekből a grid pontjaira adunk becslést, majd a közöttük levő változást egy kontúrozó eljárással jelenítjük meg. A szimuláció ezt a meggondolást kicsit módosította az alábbiak szerint (11.ábra): •

Válasszunk ki egy grid pontot és krigeléssel becsüljünk ide értéket a környező

adatpontok alapján. A krigelés során a becslés értéke a megcélzott (grid) pontbeli becslések várható értéké lesz. Ennek stabilitását a krigelési szórás mutatja. •

A kiválasztott (grid) pont körül a várható érték és szórás, valamint az eloszlás

normalitásának ismerete alapján megadhatjuk az ide becsülhető talajvízszint értékek helyi eloszlását. Természetesen választhatunk is egy véletlenszerű értéket ebből az eloszlásból, amelyet hozzárendelünk a becslésre kijelölt grid ponthoz (11.ábra). •

Ezt a véletlenszerű értéket tegyük most a rendelkezésre álló adatpontok közé, és

ezzel a kibővített adathalmazzal adjunk becslést a következő grid pontra. Itt ismét felépíthető a pont körüli eloszlás a krigelés várható értéke és szórása alapján, majd választva egy véletlen értéket ebből az eloszlásból, ezzel ismét bővítjük a rendelkezésre álló adatokat. Ezt az eljárást ismételjük minden egyes grid pont számításakor. Ezzel megkapunk egy realizációt. A teljes eljárás megismétlésével és természetesen a grid pontok körüli eloszlásból történő újabb választással újabb realizációkat kapunk.

11.ábra A szekvenciális Gaussi szimuláció elvi vázlata

24

A grid rendszer bejárását éppúgy, mint az eloszlásokból való választás szabályát, egy véletlenszám generátor értékétől tehetjük függővé. Ez egyben biztosítja, hogy az egyes realizációk egyenlően valószínűek lesznek. 4.3.3. Az eredmények értelmezése A fentiekben vázolt algoritmus lényegében a megismerés folyamatát modellezi, hiszen minden egyes grid pont számolása a korábbi eredmények ismeretében történik. Emiatt az egyes realizációk a valóság „ilyen is lehet” megjelenítését adják. Ez a szemlélet teljesen megfelel annak a ténynek, hogy a kontúrtérkép csak a választott algoritmus rögzítése után egyértelmű (Brooker, 1979). A realizációk sorozatának várható értéke az a legjellemzőbb térbeli eloszlás lesz, amely a kisléptékű heterogenitást a leginkább megjeleníti. Az egyes realizációk különbsége a vizsgált tulajdonság – esetünkben a talajvízszint – térbeli leképezhetőségének bizonytalanságát fejezi ki. Fontos szem előtt tartani, hogy ez a bizonytalanság teljesen független attól, hogy milyen „pontos” az egyes kutakban levő vízszint leolvasása. Valójában ez a bizonytalanság attól függ, hogy a kisléptékű változásokra képes hidrológiai paraméterek mennyire homogének az adott területen, és hogy ezt a homogenitást (vagy heterogenitást) mennyire lehet „megfogni” a rendelkezésre álló kutak geometriai rendszerével. Vizsgálatunk tárgya a Tisza-folyó Algyő és Szeged közötti nagy övzátonya (12.ábra). E területen ma a MOL Algyői Operatív Egységének termelő kútjai, és felszíni berendezései helyezkednek el. A felszínen, a folyóvízi üledékképződés hatására, holocén homok, aleurit és agyag képződmények alakultak ki. A fúrások rétegsora szerint, a felső aleuritos homokos sorozat alapvetően lencsés települési rendszere alatt, 4-5 méter mélységben már regionális vízzáró réteg jelenik meg (egykori ártéri képződmény), amely alatt a terület DK-i részén ismét megjelenik az óholocén folyóvízi homok. A MOL Rt a gyűjtőállomások környezetében talajvíz megfigyelő kutakat működtet. Ezek információiból, valamint a topográfiai térkép szintvonalai alapján lehetőség volt mind a domborzat, mind a talajvízszint nagyvonalú területi változásának rögzítésére (12-13.ábra).

25

12.ábra A vizsgált terület digitális domborzatmodellje Ezen információk alapján, rácshálóba rendezve – a krigelési szórás változását figyelembe véve – további 17 db, 5-7 m mély megfigyelő kút helyét jelöltük ki (13.ábra). A kutak rétegsora a terület általános földtani felépítéséhez képest többlet információt nem adott.

13.ábra Az új megfigyelő kutak helye a talajvíz kontúrokon, valamint terepi felvételek a megfigyelő kutak beméréséről

26

4.4. A feldolgozás lépései 4.4.1. Adatelőkészítés A feldolgozás első lépése az adatponti értékek területi és gyakorisági eloszlásának áttekintése (14.A-B ábra). Ennek során két dolog azonnal szembetűnő: (1) az adatpontok közül sokan csoportokban fordulnak elő (ezek a MOL Rt által készíttetett megfigyelő kutak, amelyeket a gyűjtőállomások körül, egymástól viszonylag kis távolságra telepítettek); (2) ezek között vannak olyan csoportok, amelyeken belül a mért értékek jelentősen különböznek egymástól. Az adatok gyakorisági eloszlása ugyanakkor viszonylag szimmetrikus (14.B ábra). A kutak csoportos előfordulása olyan jelenség, amely meglehetősen gyakori minden olyan mesterséges objektum környékén, ahol a környezetvédelmi célok miatt kis távolságra történő megfigyelések és a talajvíz szint rögzítése miatt nagyobb távolságra telepített kutak vegyesen fordulnak elő. Ugyanakkor a térképezés oldaláról ez olyan problémával jár, hogy a grid cellák kialakításakor a kútcsoportok túlzottan rávetítik értékeiket a környező adatpontokra. Emiatt a kapott kontúrok nem a valós helyzetet fogják tükrözni. Ugyancsak problémát jelent az ilyen geometria a gyakorisági hisztogram elemzésében is, hiszen ekkor a hisztogram a közeli adatpontok értékeinek hatása alatt áll. Ilyen esetben ún. csoportbontó algoritmus alkalmazása a járható út (Deutsch és Journel, 1998). Ennek során olyan elméleti rácsot illesztünk a területre, amelyben a kútcsoportok elemeikre tudnak bomlani. Eredményként olyan súlytényezőket kapunk, amelyek az egymáshoz közeli kutak esetében kis értékűek, míg a távolabbi kutak esetében viszonylag nagyok. Ezáltal biztosítható a közeli értékek „árnyékoló” hatásának elkerülése. A csoportbontó eljárás kb. 500 m-ben jelölte meg a súlyozáshoz legalkalmasabb cellaméretet (14.C ábra). A csoportbontó súlyok alkalmazásával készült gyakorisági hisztogram (14.D ábra) nyilvánvalóbban mutatja a talajvízszintek modális osztályát (14.B és D ábra). A szekvenciális Gaussi szimuláció leírásakor már hangsúlyoztam a normál érték transzformáció szükségességét. A csoportbontó súlyokkal kezelt adatok eloszlása a grafikus vizsgálat szerint még mindig meglehetősen messze áll a normál eloszlástól (14.E ábra). Ugyanakkor a normál érték transzformáció a mintákat jellegzetes normál eloszlásúvá alakítja, mégpedig úgy, hogy az átalakítási párok rögzítése után a standard normál eloszlásról való visszatérés nagy biztonsággal megtehető (14.F ábra).

27

Jelmagyarázat: A= az adatponti értékek, B= Gyakorisági eloszlás, C= A csoportbontó eljárás eredménye, D= Gyakorisági hisztogram a csoportbontó eljárás után, E= Normalitás vizsgálat az eredeti adatokra, F= Normalitás vizsgálat a normálérték transzformáció után

14.ábra A geostatisztikai feldolgozás első lépései 4.4.2. Variográfia A variográfiai elemzések a talajvízszint térbeli folytonosságának és e folytonosság anizotrópiájának mértékeit tárják fel. Egyben fontos adatok a krigelés és a sztochasztikus szimuláció végrehajtásához. A variogram felszín a talajvízszint térbeli folytonosságának vizuális elemzésére szolgál (15.A ábra).

A

B

15.ábra A variogram felszín és a variogram modell 28

A mért adatok (2002. október) variogram felszíne egy ÉNy-DK-i fő folytonossági irány mellett egy erre merőleges, láthatóan kisebb hatástávolságú ÉK-DNy folytonossági irányt mutat (15.ábra A része). Az ÉNy-DK irány a 13.ábra sima relatív talajvízszint felületén is egyértelműen megjelenik, sőt a 16.ábra kontúr térképének DK-i részén az erre merőleges irány is azonosítható. Ez a jelenség valószínűleg az övzátony akkréciós növekedésével függ össze, amelynek során az egyes határfelületek a meder-domborulat mindenkori csapásával párhuzamos elhelyezkedésre törekednek (16.ábra).

16.ábra Laterális akkréciós felszínek megjelenése a talajvíz szint térképén A 15.ábra B része a tapasztalati variogram adatokra illesztett modellt mutatja be. A modell igen bonyolult, háromkomponensű összetett modell. A komponensek közül az első kb. 250 m, a második kb. 3800 m, a harmadik kb. 4100 méter hatástávolságú. Igen valószínű, hogy a talajvíz szint sima képe ez utóbbi, nagy hatástávolságú folyamatot fogja meg. Ez a hatástávolság majdnem megegyezik az övzátony jelenlegi hosszával, így vélhetően a zátonytestet kialakító akkréciós folyamatok hatását tükrözi. A második hatástávolság nagyságrendje az elsőhöz rendkívül közeli, talán a terület déli egyharmad részében DNy-ra forduló meder zátonyra gyakorolt hatásával függhet össze (17.ábra). Ugyanakkor a kisléptékű (kb. 250 méteres) heterogenitás már nem hidrológiai, hanem valószínűleg szedimentológiai hatásoknak tudható be. Amennyiben ez igaz, akkor a zátonytest belső heterogenitása tükröződik ekkora léptékben a talajvízszint területi rendszerében. Ez tehát az a heterogenitási tartomány, amelyet keresünk, ha modell valóban visszaadja az alapadatok folytonossági tulajdonságait.

29

17.ábra Akkréciós felszínek a terület ortokorrigált légifotóján A 18.ábra A része a korábban már megismert alapadat térbeli folytonosságát, a B része pedig a 15.ábra B modelljéből konstruált variogram felszínt mutatja. A hasonlóság igen szembetűnő.

B

A

18.ábra Az empirikus (A) és a variogram modell alapján (B) kapott variogram felszínek

30

4.4.3. A szekvenciális Gaussi szimuláció A korábbiakban vázolt módon, a variográfiai elemzés után, megtörtént a vízszint adatok szekvenciális Gaussi szimulációja. Ennek keretében – minden vizsgált időpontban – 100 darab, egymással egyenlően valószínű sztochasztikus realizáció készült. A szimuláció elvéből következően arra a kérdésre, hogy pontosan mekkora ez a valószínűség, természetesen nem lehet válaszolni (vagy legalábbis ebben a választott algoritmusban nem). Az alkalmazott eljárás csak azt biztosítja, hogy minden grid pontra adott becslés után, a pont körüli végtelen kicsiny sugarú környezetre felírt normál eloszlásból a várható érték körüli fél-szórás sugarú környezetből történik a grid ponti érték véletlenszerű kiválasztása. Ez legalább 0,66 valószínűséget jelent. Ennél pontosabb válasz ebben az algoritmusban nem adható. A 19.ábra a száz realizációból hatot jelenít meg. Mint, ahogyan látható, vannak olyan területek, ahol a realizációk „alig” különböznek egymástól, míg más helyeken a különbség szembetűnő. Ez a megoldás jellegéből adódóan a rendelkezésre álló adatokból történő laterális kiterjesztés bizonytalanságával függ össze (Journel, 1993). Sőt, azt is lehet állítani, hogy az egyes realizációs képeken „nagyon” különböző területeken a kiterjesztés (azaz a kontúr térkép) rendkívül bizonytalan.

19.ábra Egyenlően valószínű sztochasztikus realizációk a talajvíz szint felszín alatti helyzetéről 31

A számolt 100 realizáció minden egyes grid pontra száz értéket jelent. Ez már kellően sok ahhoz, hogy a terület feletti gyakorisági eloszlást megadjuk. Ebből viszont természetesen következik, hogy a szimulációs realizációk során olyan feladatokat lehet megoldani, mint: „Kontúrozzuk a 72 cm-es relatív vízszint előfordulási valószínűségét a területen”, „Mely területen fordul elő a 85 cm-es relatív vízszint p=0,78-as valószínűséggel”, stb. A 20.ábra a relatív talajvíz szintjére adott 100 realizáció várható értékét, a 21.ábra pedig a talajvízszint Balti szint feletti abszolút helyzetét mutatja. A részletgazdagság lehetőséget biztosít a hidraulikus gradiens lokális értékelésére is.

20.ábra A 100 sztochasztikus realizációból kapott várható érték típusú becslés a talajvízszint felszín alatti helyzetére

21.ábra A 100 sztochasztikus realizációból kapott várható érték típusú becslés a talajvízszint abszolút helyzetére. A nyilak a hidraulikus potenciált mutatják

32

A 22.ábra a hagyományos és a Gaussi szimulációval kapott felületeket mutatja be. Az ábra alapján nem szorul különösebb magyarázatra a Gaussi szimuláció előnye. A 22.ábra B része a szimuláció eredményeként jól értelmezhetővé, illetve prognosztizálhatóvá teszi az áramlási rendszer lokális hatását. Ennek előnyét a dinamikus szimulációban a szénhidrogén tárolók háromfázisú dinamikus modellezése már bizonyította (Geiger és Komlósi, 1996). Ezek a tapasztalatok rámutattak arra, hogy az ilyen részlet gazdag felületek, ha nem is teszik problémamentessé a dinamikus szimulációt, ám annak hatékonyságát megsokszorozzák.

22.ábra A „hagyományos” krigeléssel és a Gaussi szimuláció várható érték típusú becslésével kapott felületek összehasonlítása

33

4.5. A 2002-es talajvízszint felületek elemzése A vizsgált terület (6*5 km2) viszonylag kicsi relatív reliefértéke (5 m) ellenére igen változatos morfológiájú. A Tisza egykori kanyarulatának (Nagyfai kanyarulat) levágása miatt a jellegzetes övzátonysorok a Tisza jelenlegi bal partjának mentett oldalára kerültek, de területen ennek ellenére is maradtak érdekes, a talajvíz szintjét, illetve a talajvízáramlást jelentősen befolyásoló formák a felszín alatt. Ezekkel magyarázható a talajvízszint változása a vizsgált időszak adatsorai alapján. 2002-ben (januárban, márciusban, áprilisban, májusban, júniusban, augusztusban, októberben) mértem meg az összes monitoring kút talajvízszintjét, így ezekre készítettem el a sztochasztikus szimulációkat. A várható érték típusú becslés, minden esetben, részlet gazdag felületet eredményezett és lehetőség volt a térbeli változásokat a közel egy éves időszakban elemezni. Egy adott időpontban mért talajvíz szintje rendkívül összetett hidrológiai folyamat eredménye. A csapadék mennyisége, a lefolyási viszonyok, a párolgás, a folyó vízállása, a talajvíz áramlása, a mesterséges vízelvezetés, stb. mind együttesen eredményezi a pillanatnyi talajvízszintet. A talajvízszint mérésével és az esetleges térbeli változások elemzésével elő kívántam készíteni a korróziós eredetű vezetéklyukadások térbeli előfordulásának vizsgálatát, támogatva ezzel a környezeti károk megelőzését célzó munkálatokat. Miután a méréseim kizárólag a talajvízszint mérésére irányultak, nem kívántam komplex hidrológiai, vagy szennyezésterjedési elemzésekbe bocsátkozni. Mégis, amint az a későbbiekben kiderül, a sztochasztikus szimulációval előállított talajvízszint felületek térinformatikai analízisével a szennyezésmodellek bizonyos meghatározó paramétereit, mint pl. az áramlás irányát kijelölni, ill. az áramlás sebességét becsülni lehetett, ezáltal a módszer alkalmas a szennyezésmodellek tesztelésére is. Néhány külső tényezőt, mint pl. a csapadék eloszlását (havi csapadékösszegek, Időjárási napi jelentésekből, OMSZ), illetve a Tisza folyó vízállásait (2002-es napi adatok a szegedi vízmércére, VITUKI, Hydroinfo) kigyűjtöttem és elemeztem. A csapadék mennyisége 2002-ben (23. ábra) rendkívül kicsi volt Szegeden (377 mm), így belvizes, vagy magas talajvízszintű időszakok nem is alakultak ki a területen, sőt augusztusban, egyes kutakban, a talajvíz szintje 450 cm-rel volt a felszín alatt.

34

70

60

50

mm

40

30

20

10

0 J

F

M

Á

M

J

J

A

SZ

O

N

D

hónap (2002.01-2002.12)

23. ábra A csapadék havi összegei Szegeden 2002-ben A kevés csapadék legnagyobb része a májustól augusztusig terjedő időszakban hullott (204 mm), így a tenyészidőszakban növekvő növényzet és a talajfelszín párolgása miatt ennek jelentéktelen része juthatott el a talajvíz szintig. Ebből arra következtethetnénk, hogy a talajvíz szint folyamatosan, a mintaterület egészén csökkent. Különböző tényezők hatására ez mégsem így történt. Amint azt a 25. ábra egymást követő ábráiról leolvashatjuk, márciusra felépült egy jellegzetes talajvízszint felület, melyet legjobban egy DNy-ÉK-i irányú „háttal” (24. ábra C jelzésű, világos színű terület) és ettől észak-és délkeletre egy-egy „völggyel” (24. ábra B és D jelű, sötét színű területek) jellemezhetünk. Nyilván a felszíni domborzat meghatározó formái csak megfelelő analógiával ültethetők át a talajvízszint felületre. A szintkülönbség a metszet legmagasabb és legmélyebb pontja között meghaladja a 3 métert.

24. ábra A 2002. márciusi talajvízszint felületen szerkesztett ABCD keresztmetszet Mi lehet az oka, hogy ilyen szintkülönbségek alakultak ki a vizsgált területen? A „hátság” kialakulására az I. és a III. katonai felmérés térképei (6-7.ábra) adnak magyarázatot. Mindkét térképen jól látható egy egykori folyókanyarulat maradványa, ahol az I. katonai felmérés térképe szerint, még állóvíz volt. Az „U” alakú meder K-i szárát a Tisza később 35

laterális eróziójával elroncsolta. Ez a meder uralja a mintaterület középső részét, és itt történhet meg a csapadék, illetve hóolvadáskor az olvadékvíz beszivárgása, illetve az eltemetett üledékekben a talajvíz horizontális áramlása. A környezetéhez képest magasabb abszolút magasságú talajvízszint kialakulásának másik oka, hogy a térszín ezen a területen 11,5 m-rel magasabb, mint a vizsgált terület egyéb részein, és az ismert törvényszerűség szerint, a talajvízszint valamennyire követi a felszín változását. Ezek miatt mérthetünk a terület ezen részén magasabb abszolút magasságú talajvízszintet. Innen a későbbiekben a talajvíz szétáramlása történik északra és délre, fokozatosan kitöltve a korábban alacsonyabb talajvízszintű területeket. A szintkülönbségek fokozatosan csökkennek, kb. 2 m-re, de továbbra is ez a központi terület rendelkezik a legmagasabb abszolút magasságú talajvízszinttel. A talajvízszint felület inkább egy középen feldomborodó lencséhez hasonlítható (lásd a júniusi, augusztusi felületeket a 25. ábrán). Júniusra az északi és a déli területek alacsonyabb abszolút magasságú talajvízszintjei kb. 1,5 m-rel emelkednek, ami nem magyarázható másképp mint, hogy a központi területről jelentős víztömegek áramlottak ezekbe a „völgyekbe”, „feltöltve” azokat (25-26. ábra).

36

2002. január

2002. június

2002.március

2002. április

2002. augusztus

2002. október

25. ábra Szintvonalas talajvízszint felületek a mintaterületen 2002-ben

37

2002. május

Esetleg arra is gondolhatunk, hogy a Tisza magas vízállása okozhatja ezt a magasabb talajvízszintet (a mederirányú talajvízáramlást visszaduzzasztja a folyó magas vízszintje), de a 2002-es szegedi vízállásokat (26. ábra) tekintve, megállapítható, hogy a május-augusztusi időszakban a Tisza vízszintje rendkívül alacsony volt, csak február és március hónapban haladta meg az 500 cm-t. 600 500

cm

400 vízállás

300 200 100 0 1

23 45 67 89 111 133 155 177 199 221 243 265 287 309 331 353 nap

26. ábra A Tisza vízállása Szegeden 2002-ben A „feltöltés” térbeli és időbeli különbségei a márciusi és augusztusi talajvízszint felületek különbség térképével szemléltethető (27. ábra).

27 ábra A 2002. márciusi és augusztusi talajvízszint felületek különbségei (m-ben) 38

A két talajvízfelületből szerkesztett különbségtérkép (27. ábra) átlagos értéke (az 1 haos területekre) 13,9 cm, ami a talajvízszint átlagos csökkenésnek felel meg, ugyanakkor a legnagyobb vízszintcsökkenés értéke 160 cm, a legnagyobb vízszintemelkedés pedig 130 cm (szórás=47) a mintaterületen. Vagyis (1) a kevés csapadék (18,1 cm márciustól augusztusig) nem tudta pótolni az evapotranspiráció révén csökkenő vízmennyiséget, hiszen annak csak kis hányada jut le a talajvízig, másrészt (2) vízszintcsökkenés és emelkedés értékeinek széles intervalluma meglepően intenzív talajvízáramlást feltételez. A márciusi talajvízszint felület legmagasabb pontja 79,59 m-en (tszf) található, a legalacsonyabb pont magassága 75,52 m , ezekből a legnagyobb szintkülönbség (∆h) 4,02 m. Augusztusban ezek az értékek rendre: hmaxaug= 79,09 m, hminaug = 75,75 m, ∆h=3,34 m, vagyis, ahogy a 25.ábrán is jól látható, a talajvízszint felülete kiegyenlítettebbé vált augusztusra. A talajvízfelszínekből elkészíthetők, a felszíni domborzathoz hasonlóan, a „lefolyási irányok” térképei (28. ábra), melyek itt úgy értelmezhetők, hogy a talajvíz áramlása ebben az irányban történhet az adott időszakban. Természetesen itt nem dinamikus modell készítéséről van szó, a térbeli terjedés mértéke (bizonyos távolság megtételéhez szükséges idő meghatározása vagy fordítva) közvetve mégis megadható. Ezáltal a dinamikus modellekhez szükséges olyan paraméter, mint pl. a porozitás térbeli változékonysága becsülhető a felületmodellek segítségével. Az áramlási irány térképeit elemezve az is nyilvánvaló vált, hogy a változó felületek változó áramlási irányokat generálnak. A 2002 márciusára vonatkozó térképen a mintaterület ÉK-i részén rajzolódott ki egy több ágból felépülő hálózat. Ez júniusra szinte teljesen eltűnt, a talajvízszint kiegyenlítődése befejeződött, ugyanakkor megjelentek a mintaterület Ny-i, ÉNy-i irányba tartó áramlási rendszerek. Augusztusra, októberre az áramlási irányok hálózata leginkább egy felszíni sugaras folyóhálózatra emlékeztet (a talajvízszint felület egy óraüveg felülethez hasonlítható).

39

2002. január

2002. június

2002.március

2002. április

2002. augusztus

2002. október

2002. május

28. ábra Talajvízszint felületen számított összefolyások a mintaterületen 2002-ben (jelmagyarázatban a színkulcs melletti számok azt fejezik ki, hogy egy adott 1 ha-os cella hány hektárról gyűjti össze a vizet, míg a piros vonal a 25 ha-nál nagyobb összefolyású cellákat köti össze)

40

A vezetéklyukadás előfordulás kockázatbecslésekor a talajvízszint aktuális szintjével becsülhetjük a bekövetkezés valószínűségét. A lyukadás statisztikák alapján megmondható lesz, hogy milyen talajvízszintek esetében fordulnak elő leggyakrabban a lyukadások. Nyilvánvaló, hogy a csővezeték mélységével egyenlő, vagy a kapilláris vízemelést figyelembe véve annál kissé alacsonyabb talajvízszintek esetén is, az agresszív talajvíz korróziós lyukadást okozhat. Ezért mindenféleképpen tanulmányozni kell a változó relatív talajvízszint térképeit (29. ábra).

29. ábra A relatív talajvízszint térképei 2002-es mérések alapján A 29. ábrán jól felismerhetők az állandóan magas talajvízszintű területek (a DNy-ÉK irányú „hát” és az attól D-re található alacsonyabb tszf-i magasságú térszínek), ahová a „hátról” áramlik a talajvíz. A háttól É-ra lévő felszínek magasabban fekszenek, így az emelkedő talajvízszint esetén sem lesz kritikusan magas a talajvíz szintje. Ezen a részen egyébként is kevés vezeték húzódik a felszín alatt. A talajvíz szintje kritikus esetekben rendkívül magas lehet, egyes talajvízkutak pozitív kutakká válhatnak. A 2005. márciusában megfigyeltek szerint a mintaterület DK-i részén belvízfoltok kialakulásával is számolni kell, amely a lyukadás bekövetkezése esetén még nagyobb terület szennyezését okozhatja. A 30. ábrán jól látható, hogy az SZT-7 tankállomás környékén jelentős kiterjedésű belvízfoltok alakultak ki, illetve, hogy az 1-2 m-rel magasabban fekvő térszínek belvízmentesek. Az ábrán az is tisztán kivehető, hogy a 420-as és a 229-es számú kutak között a belvízfoltok az egykori kanyarulat övzátonysorait követik.

41

30. ábra Belvizes foltok a mintaterület DK-i részén 2005. március 18-án (fotó: Dzsupin M.) A talajvíz áramlási irányai, a gradiensek nagysága az esetleges szennyezések terjedési karakterisztikáját befolyásolja. A talajvízfelszínen úszó olajszennyezés nagyobb gradiens esetén messzebbre juthat, a szennyezés nagyobb területet érinthet. Ezért a talajvízszint modellezése révén nemcsak a bekövetkezési valószínűség számításához járulhat hozzá fenti vizsgálat, hanem a lyukadás idejére megszerkesztett gradienstérképpel támogatható a lyukadás hatásainak becslése, a potenciálisan szennyezett terület lehatárolása is.

42

5. Felszín alatti vezetékek lyukadásainak felderítése távérzékeléses technológiával 5.1. A kutatás indoklása A különböző típusú (olaj, gáz, termálvíz, termék) vezetékek fala az eltelt idő alatt a korrózió miatt elvékonyodik, majd fizikai és kémiai, esetleg antropogén hatásokra kilyukadhatnak és a szállított anyag a vezeték környezetébe, a talajba, a talajvízbe kerülhet. Az eltemetett egykori folyómedrek, a Tisza és a talajvíz összefüggő hidrológiai rendszere révén a kiáramló anyagok esetleg nagyobb területet vagy akár az élővizeket is szennyezhetik. A Föld mélyéről kitermelt nyersanyagok a kúttól a gyűjtőállomásokig, majd onnan a Főgyűjtőig vezetékeken keresztül jutnak el. 2000. év februárjában és májusában végzett repüléseink során végzett termovíziós méréseink és légi megfigyeléseink (Mucsi et al., 2001a,b,c) alapján nyilvánvaló volt, hogy ezek a vezetékek jelentősen befolyásolják környezetük hőmérsékletét, melynek számos, szemmel látható következménye van. Télen a hőtöbblet elolvaszthatja a vezetékek felett a havat, kora tavasszal segíti a növényzet fejlődését, ugyanakkor kora nyáron kiszárítja a talajt és a növényzetet egyaránt (lásd 31-33. ábra). A vezeték nyomvonalak „láthatósága” még nem egyértelműen bizonyítja a hőhatást. A nyomvonal fölötti vegetáció eltérő színe, különböző nedvességi állapota lehet a megbolygatott talajszerkezet, a vízelvezetési képesség térbeli különbségeinek, stb. következménye is.

31. ábra A nyomvonal fölött a hó elolvadt 2001. november 26-án (Fotó: Dzsupin M.)

43

32. ábra Vezetékek jól látható nyomvonala gabonatáblákon (2000. május, fotó: Mucsi L.)

33. ábra Sárguló növényzet a vezeték fölött (diára készült felvétel – Mucsi L. felvétele)

34. ábra Egy forró pont (feltehetően a termálvízvezetéken keletkezett repedés következtében) egy légi termálfelvételen

44

2000. december és 2001. januárjában, analóg talajhőmérők kihelyezésével (egy folyamatosan használt vezeték fölött) mértük a talaj hőmérséklet-változásait (35. ábra). Már ez a rövid periódusú adatsor is bizonyítani engedte, hogy a felszín alatt 1-1,5 m mélységben lefektetett vezeték mérhetően emeli a talaj hőmérsékletét a vezeték felett, mely többlet fokozatosan csökken oldalirányban a vezetéktől távolodva.

35. ábra 2000. decemberben kihelyezett talajhőmérők és mérési eredmények A vezetékhálózatok monitoringjára a hazai és a nemzetközi gyakorlat alapján több lehetőség is kínálkozik. Új vezeték fektetésekor az ellenőrző mérőrendszert (Niklčs et al., 2004) telepíthetik a vezetékek alá (pl. száloptikai kábelek). A vezetékek nyomásviszonyainak folyamatos mérésével (Flexim), akusztikai vizsgálatokkal (Shifeng Liu et al., 2000), radioaktív anyagoknak a csővezetékbe juttatásával és utána a γ-sugárzás mérésével (C. J. Roedsted, 1994) is következtetni lehet esetleges lyukadásokra. A nyomvonalon végighaladva mérhető a talajlevegő szénhidrogén-tartalma, pl. KAMINA nevű német műszerrel (KAMINA), amely betanítás után képes felismerni a különböző CH vegyületeket (digitális orr). A légi megfigyelés is többféle elven működhet az egyszerű színes légifelvételek kiértékelésétől, a hőkamerák alkalmazásán át, a 3D-s szeizmikus mérésekig (Fugro A.S.), valamint légi lángionizációs CH elemző berendezések alkalmazásáig (Airwave E. Tech.). A mintaterületünkön napi rendszerességű légi vezetékellenőrzést végeznek, de a megfigyelés eredményessége leginkább a repülő személyzet tapasztalatán múlik, a dokumentáláshoz digitális fényképezőgépet és videokamerát használnak. A vezetéklyukadás felismerését nem támogatja semmilyen egyéb rendszer. A kb. 150 km2 kiterjedésű bányaterületen a vezetéklyukadásokat gyakran igen későn fedezik fel, ilyenkor a környezet mentesítésének költségei akár több 10 millió forintot is

45

elérhetik. A repülőgépes monitoring mellett alkalmazott nyomásellenőrzés a kisebb lyukadások okozta nyomáscsökkenést nem tudja kimutatni, de a nyomáscsökkenés észlelése esetén sem tudják megadni a lyukadás pontos helyét a vezetékszakaszon. A fizikai törvényszerűségeket és tapasztalatainkat figyelembe véve azt gyanítottam, hogy az aktív vezetékeken bekövetkező lyukadások megfelelő felbontású és érzékenységű hőkamerával, illetve a hőfelvételek térinformatikai rendszerbe illesztésével és képfeldolgozásos módszerekkel történő kiértékelésével már a kezdeti fázisban felismerhetők. Így mihamarabbi felderítésük révén jelentősen csökkenthetők lennének a környeztet károsító hatások, ill. a kárelhárítás költsége.

46

5.2. Eredmények 5.2.1. Terepi talajhőmérséklet-mérés a hőterhelés mértékének megállapítására Eddig nem volt pontosan ismert, hogy a vezeték milyen mértékben befolyásolja környezetének hőmérsékletét, ezért első lépésként megvizsgáltam, hogy egy működő szállítóvezeték környezetében mérhetők-e a hőmérsékleti különbségek. Megterveztem egy olyan talajhőmérő rendszert, mely folyamatos adatnyerést biztosít és az adatokat hosszú mérési időszakra vonatkozóan, digitálisan tárolja. A 16 hőmérős rendszer alapkövetelményeit megfogalmaztam. A technikai kivitelezést, a letöltő és konvertáló szoftver megírását az ASTRUM 2000 Kft. végezte. A rendszer rövid leírása: a, 16 db talajhőmérő 5 m-es kábelcsatlakozással az adatgyűjtő egységhez, b, pontosság 0,1-0,2 °C, adatírás két tizedes jegy élességgel, c, hőmérsékleti adat tárolása 10 percenként, d, tárolási kapacitás 6-8 hét adata, e, kiolvasás „Szonda” nevű szoftverrel RS-232 porton keresztül, f, áramellátás 220 V, 2 hét kapacitású szünetmentes tápegységgel kiegészítve. A terepi kihelyezés a MOL RT. Algyői Bányászati Üzem területén lévő SZT-5 sz. gyűjtőállomáson történt. 7 db hőmérő 40 cm, 7 db hőmérő 5 cm mélységben került kihelyezésre a vezeték fölé egymástól 30-30 cm távolságban. 1 db hőmérőt a vezetéktől 1,7 m távolságban helyeztünk el 5 cm-es talajmélységbe, míg az utolsó mérőt 2 m magasságban helyeztük el a levegő hőmérsékletének mérésére (36. ábra). A telepítés 2001. október 30-án történt.

47

36. ábra Talajhőmérők elhelyezésének vázlata

Adatgyűjtő egység

talajhőmérők

Csővezeték nyomvonal a

Hálózati feszültség

Szünetmentes tápegység

37. ábra 16 csatornás talajhőmérő rendszer terepi kihelyezés után

48

38. ábra Csővezetékről készült hőfelvétel az SZT-5 gyűjtőállomáson A 39-40. ábrán ábrázoltam a 2001.10.30. és 2002.01.09. közötti mérési időszak adatsorait (9-12, és a 12-15. sz. szondákra). Az adatok elemzése alapján megállapítható, hogy: a, a talajhőmérséklet csökken a téli hónapokban, de jóval fagypont felettiek az értékek, napi ritmus is kimutatható, b, a vezeték feletti hőmérő mérte minden esetben a legmagasabb hőmérsékleteket, c, az oldalirányban elhelyezett hőmérők rendre egyre kisebb hőmérsékleteket mértek, d, a középső (12.) és a szélső (15.) hőmérők (távolságuk 90 cm) adatai között átlagosan 2°C-os különbség adódott (39. ábra), e, a 38. ábrán látható két további vezeték hatására a mért vezeték feletti talajhőmérsékletek a vezetéktől balra (a két vezeték között) kisebb hőmérsékletkülönbségeket mutatnak.

49

Talajhőmérséklet 40 cm mélységben a vezetéktől jobbra

19 17

13 11 9

12.Szonda 13.Szonda

7

mintavétel 10 percenként (2001.10.30-2002.01.09.) 39.ábra Talajhőmérséklet 40 cm mélységben a vezetéktől jobbra

50

9178

8741

8304

7867

7430

6993

6556

6119

5682

5245

4808

4371

3934

3497

3060

2623

2186

1749

1312

875

15.Szonda

438

5

14.Szonda

1

°C

15

Talajhőmérséklet 40 cm mélységben a vezetéktől balra (9-12. szonda)

20 18

°C

16 14 9.Szonda

12

10.Szond a 11.Szond a

10 8

1

600 1199 1798 2397 2996 3595 4194 4793 5392 5991 6590 7189 7788 8387 8986

Mintavételek 10 percenként (2001.10.30-2002.01.08) 40. ábra Talajhőmérséklet 40 cm mélységben (9-12. szonda) a vezetéktől balra elhelyezett hőmérők adatai alapján

51

A kalibrációs mérések előbb bemutatott eredményei azt bizonyítják, hogy a működő vezeték fölött a talajfelszínen is kimutatható a magas hőmérsékletű nyersanyag hőleadása. Megállapítható, hogy: a, önálló vezetéktől jobbra-balra 1-1 m-es távolságban a felszín alatt 40 cm-es mélységben 2 °C-os hőmérsékleti különbségek tapasztalhatók, ezért a légi felvételezésnél legalább 40-50 cm-es felbontással (5-6 képelem) kell számolni a vezeték felismeréséhez, b, ha több vezeték egymás mellett széles (4-5 m) sávban melegíti a talajt, akkor 1-2 m-es felbontás is elég lehet a vizsgálathoz. 5.2.2. A hőfelvételek megfelelő geometriai felbontásának feltételei A hőkamera érzékenysége elég nagy (0,1 °C, lásd 1.táblázat), ezért ha ennél nagyobb különbség alakul ki a vezeték fölötti zónában, akkor az megfelelő geometriai felbontás mellett kimutatható hőkamerával. Nem volt ismert azonban az sem, hogy a vezeték jobb és bal oldalán, a felszínen (a termelő kúttól) milyen távolságig mutatható még ki ez a hőmérsékletkülönbség. Ennek a változó hőmérsékletű zónának az oldalirányú kiterjedése, adott kameralátószög (α = 24°) és az FPA panel méret (320*240 pixel) mellett, meghatározza, milyen repülési magasság mellett érhető el a megfelelő geometriai felbontás. Ha a kamerát úgy rögzítjük a gépen, hogy a hőfelvétel rövidebb oldala párhuzamos legyen a repülés irányával, akkor a repülési magasság (h), a látószög (α) és az FPA oszlopainak száma (320) alapján a következő összefüggésből számítható ki a termofelvétel felbontása az alábbi ábra jelölései alapján: i α h

a/2

41. ábra A repülési magasság (h), a kamera látószöge (2α), a lefedett terület szélességének (a) és a repülés irányának (i) kapcsolatrendszere

52

felbontás = (2 * h * tg α/2)/240. Ezzel a képlettel számolva, h = 240 m (kb. 800 láb), α = 24° esetén a felbontás = 31 cm-nek adódik. Ilyen felbontással a teljes kép egy kb. 115 m széles és 81 m hosszú területet fed le. 150 km/h (41,6 m/s) repülési sebességgel számolva, másodpercenkénti képkészítés esetén, közel 50 %-os átfedésű képeket kapunk. Amennyiben a kamerát elfordítjuk 90 fokkal, akkor az egymás utáni képek közötti átfedés aránya még nagyobb, 63 %. Típus

FLIR SC 2000

Mérési pontosság:

a tartomány + 2 %-a vagy 2 °C

Hőérzékenység:

< 0,15 °C

Látószög:

24°×18°

Fókusz:

0,5 m - ∞

Detektor típusa:

Focal Plane Array (FPA), hűtés nélküli Mikrobolométer 320×240 pixel

Spektrális tartomány:

7,5 – 13 µm

PC kártya:

PCMCIA II. vagy III. FLASH, vagy ATA kompatíbilis Hard Disk

Képtárolás:

14 bit full dinamikus 1.táblázat A FLIR SC2000 hőkamera technikai paraméterei

5.2.3 A mérőrendszer elhelyezése a repülőgépen A mérés előtt a repülőgépen, egy közös tartószerkezeten, elhelyezésre került egy digitális kamera és a termovíziós készülék, melyek egyidejűleg rögzítették a felvételeket (42. ábra). A termovíziós készülék megfelelő kezelése és a felvételek folyamatos ellenőrizhetősége érdekében a készülék távvezérlése megoldható, a termofelvételek megjelennek a pilóta, és a mellette ülő operátor elé felszerelt LCD monitoron is. A termofelvételek optimális gyakorisága 7-800 m magasságban 1 mp, magasabban 2 mp . A képi állományok összehangolása digitálisan történhet utólagosan az azonos területet ábrázoló képkockák párhuzamosítása és a kamerákon „jelzett” időpontok korrigálása után.

53

42. ábra A mérőrendszer elhelyezése a repülőgépen 5.2.4. A valós idejű GPS-es helymeghatározás lehetőségei a repülőgépen Ahhoz, hogy a felvételek készítésének pontos helyét, a repülőgép helyzetét az adott időpillanatban, vagyis valós időben (real-time) meghatározhassuk, szükség van egy GPS vevő-párra (földi bázis állomás és a repülőn elhelyezett ún. rover vevő), valamint rádiós kapcsolatra a két készülék között. Ez a megoldás pontos, de igen költséges. Ma már lehetőség van kombinált 12 csatornás vevő beszerzésére, amely a GPS műholdakról érkező jelek és korrekciós jelek vételére egyaránt alkalmas. Nincs szükség a dupla költséget jelentő vevőpár+szoftver összeállítás beszerzésére. A valós idejű pozíció meghatározás az Omnistar műholdakról sugárzott korrekciós jelek vételével valósul meg. Ezzel a vevővel valós idejű koordináta meghatározás 1 m-nél jobb pontossággal végezhető (utófeldolgozás nem szükséges). A térinformatikai leíró adatok és a pozíció együttes tárolása a legelterjedtebb GIS szoftverekkel valósítható meg. A munka eredményének minőségét növelheti az adatok grafikus megjelenítése és interaktív kezelése. Betölthetők vektoros térképi állományok, és légifényképek az érintett területről az adatgyűjtés eredményének azonnali ellenőrzése céljából. A tárolt pozíciók és jellemzők adatbázisa a terepen szerkeszthető. A navigáció lehetővé válik a munkával érintett területen a kiválasztott célpontokra. A mérés végeredménye a legismertebb szabvány-formátumokban (ESRI, AutoCAD, ASCII) exportálható.

54

5.2.5. Képi adatok integrálása saját fejlesztésű térinformatikai rendszerbe A hőkamera mellett digitális videokamerával is készültek felvételek. Az alkalmazás elsődleges célja az volt, hogy megvizsgáljam a hőkamera hatékonyságát a láthatófény tartományában készült videofelvétellel szemben, ugyanakkor a nagyobb látószög és a jobb felbontás miatt, a videofelvételek segítették a még pontosabb lyukadás-lokalizációt. Az azonos területre irányított kamerák különböző formátumú (video - AVI, hőkamera IMG-ből JPG) képei a földön szinkronizálásra kerültek és hozzárendeltem a repülőgépen elhelyezett, Topcon Turbo-SII GPS-szel kinematikus üzemmódban mért és utófeldolgozott koordinátákat. Később a repülési adatokból számoltuk a vízszintes elfordulás szögét, s ezzel a szöggel számolva északi irányba tájoltuk a felvételeket (Redencki A., 2004) A kamerákkal készített felvételeket, valamint a GPS adatokat, a korábban általunk elkészített ortofototérképpel (Magyarország légifelvételezése program - MADOP, 2000) együtt, egy olyan térinformatikai rendszerben jelenítettük meg, melyben az adatok betöltése után a mozgóképek megtekinthetők, kezelhetők. Az elkészített alkalmazás az ESRI által forgalmazott ArcGIS nevű térinformatikai szoftver kiterjesztése, ezért futtatásához szükség van az ArcView programrendszer telepítésére. A térinformatikai keretprogram használatának nagy előnye, hogy annak minden funkcióját felhasználhatjuk, így a megjelenítési és elemzési lehetőségek széles tárháza áll rendelkezésünkre. A rendszer három külön egységre osztható, melyek mindegyikéhez külön ablak tartozik, így a képernyőn tetszőlegesen elhelyezhetők. Egy ilyen ablakelhelyezést mutat be a 43.ábra. Ebben az esetben a jobb oldalra elhelyezett, nagyobb ablak a térképi megjelenítést szolgálja. Ebben az ablakban az ortofototérképre fektetett egyéb fedvények mellett, egy folyamatosan mozgó szimbólum látható, mely jelzi a repülőgép, ill. a képkészítés helyét. Az ablak felső részén látható menüsor és az eszközök általános térinformatikai műveletek végrehajtását teszik lehetővé. Ilyenek, pl. a nagyítás, kicsinyítés, kép eltolása, leíró adatok lekérdezése, adatok mentése, betöltése, stb. A baloldali felső ablakban a videofelvétel, az alsó ablakban a másodpercenként készített termofelvétel fut, s megjelennek a képközéppont koordinátái és felvétel készítésének ideje is (Mucsi et al., 2004).

55

43. ábra A képi és térbeli adatok megjelenítésére szolgáló ArcMAP alkalmazói felület 5.2.5.1. Korábbi légifelvételek integrálása az informatikai rendszerbe A korábbi digitális vagy analóg képi állományok beszerzése és integrálása az informatikai rendszerbe mindenképpen szükséges, hiszen így referencia adatokat kaphatunk a bányászati üzem területéről, ill. azok környezetéről. Ilyen adatforrások lehetnek a topográfiai térképek készítéséhez használt alacsony magasságú részletes, mérőkamerás légifelvételek, a Magyarország 2000-es légifelvételezése során készített nagyobb magasságú légifelvételek, a Corona műhold analóg felvételei (4. ábra), stb. A „Magyarország 2000-es légifelvételezése” c. program során előállított analóg képi állományok az FVM Földmérési és Távérzékelési Intézet Központi Adat és Térképtárától szerezhetők be. Ezek az analóg felvételek digitálisan is megvásárolhatók. paraméter repülési magasság méretarány geometriai felbontás

érték átl. 4700 m, a képközéppont koordinátáival 1:30000 60-70 cm/pixel

file forma

Tif

színmélység kamara típus fókusztávolság

24 bit RC-20 152,8 mm

2. táblázat Magyarország 2000 légifelvételezése során készült képek műszaki adatai

56

Az légifelvételek ortokorrekcióját ERDAS Imagine 8.4 szoftver OrthoBase moduljával végeztem. A digitális fotogrammetriai feldolgozst egy 8 felvételből álló tömbön hajtottam végre. A tömb külső tájékozásához GPS pontokat használtam. A légi háromszögelés során elért pontosság 0.5 pixel (30-35 cm) alatti (44. ábra).

44. ábra Sztereo légifelvételek külső tájékozása és a légi háromszögelés – sugárnyaláb kiegyenlítés pontossága

A talajvíz felszín modellezésekor már elkészítettem a mintaterület domborzatmodelljét, mely nem tartalmazta a gátakat, ill. a gátak közötti területet. Az ortokorrekcióhoz ezt a domborzatmodellt, a töltések szintvonalainak, a légifényképekből előállított sztereomodellen történő, térbeli vektorizálásával egészítettem ki (45. ábra). A feldolgozáshoz Arc/Info, ArcView és Stereo Analyst programokat használtam. Az ortofotó külső pontosságvizsgálatához ellenőrző GPS pontok mérésére lesz szükség. A belső pontossági adatok alapján az ortofotó pontossága hozzávetőlegesen 1 méter.

57

45.ábra Sztereo légifelvételek alapján generált szintvonalak (sárga színű vonalak) a Tisza töltéseire (felső ábra), és az ezekből előállított digitális terepmodell Az ortofotókból készült mozaik felhasználható a, a légi vezetékmonitoring repülési útvonalainak tervezéséhez, b, a térinformatikai megjelenítő és elemző modulban a raszteres alaptérképként, c, térképezési, tervezési feladatok során meghatározott pontosságú mérésekhez. 58

5.2.6. A hőfelvételek szűrése önálló fejlesztésű programmal A termofelvételek vizuális kiértékelése egy gyakorlott szakember számára nem okozhat problémát, de lehetőség van a termoképek egyedi kiértékelésére is a hőkamerához biztosított feldolgozó szoftver (ThermaCAM Researcher 2000) révén. Az általam használt kamera esetében a képek előszűrésére volt szükség, mert a viszonylag kis hőmérsékleti különbségeket mutató felvételeken az alapzaj függönyszerű képe (46. ábra) igen zavaró volt. Miután a beépített szűrők használata pontosan az extrém jelenségeket szűri ki, önálló eljárást kellett kifejleszteni minden képsorozatra. Az Agema 590 NTSC (FLIR Systems) hőkamera képén egy a pixelek különbözőségéből adódó, rövid távon állandó, additív zavar ül, mely jelentősen rontja a hőfelvételek láthatóságát és kiértékelhetőségét. Egy képsorozaton belül a zaj aritmetikai levonással, információvesztés nélkül eltávolítható. Ehhez szükséges egy erre alkalmas szoftver, valamint egy vagy több olyan felvétel, mely a tárgyhoz hasonló hőmérsékletű homogén mezőt ábrázol. A feldolgozás során a következő műveleteket kell elvégezni: A, A hőfelvételek között keresni kell olyat, melyet háttérzaj-információként fel lehetett használni. Később ilyen háttérkép készültek minden repüléshez. A háttérkép lehetőleg olyan kép legyen, mely a képsorozat része, és nem ábrázol olyan földi struktúrát, amely a többi kép kiértékelésekor, a keresett jelenségek megítélésekor, félreértést okozna. B, Valamennyi felvétel korrekciója után az eredményt az eredeti filenevek alatt újra rögzítettük (természetesen lehetőség van módosított állománynevek használatára). A hőképek ezután a ThermaCAM Explorer 99 szoftverrel az eredetivel megegyező módon megtekinthetők és kezelhetők. C, Valamennyi hőfelvétel-állományhoz elkészült a megfelelő BMP és JPEG állomány, melyek 8 bites szürkeárnyalattal reprezentálják a hőmérséklet-eloszlást. Egy sorozaton belül valamennyi kép azonos hőmérsékleti skálával van rögzítve úgy, hogy a pixelekhez tartozó byte 0 értéke megfelel a hőmérsékleti skála felső, 255 értéke a hőmérsékleti skála alsó értékének, vagyis a sötétebb árnyalatok magasabb hőmérsékletet jelentenek. Ez a koncepció a hőfelvételek fotorealisztikus megjelenítéséhez igazodik, szükség esetén tetszőlegesen megváltoztatható. Ez a fajta skálázás szükséges ahhoz, hogy a felvételek egységes színskálán jelenjenek meg, és azokon méréseket tudjunk végezni. Az elkészített szoftverrel lehetőség van a képek egyedi hőmérsékleti tartományához igazodó egyedi színskála hozzárendelésére, ami meg59

könnyíti a vizuális feldolgozást, de lehetetlenné teszi az egységes színskála-hőmérséklet megfeleltetést. Az integrált hőfelvétel sorozatok esetében az egyedi színskálás, kontrasztosabb képek kerültek a térinformatikai rendszerbe. D, A javított .IMG állományokat, valamint a JPEG és BMP állományokat tömörített archívumokba rendezhetők. E, Az adatfeldolgozást LabVIEW rendszerben készült programmal végeztük. A program csak LabVIEW keretrendszer segítségével futtatható, azonban lehetőség van önállóan indítható állománnyá történő konverzióra, mely licenszelés révén bárhol felhasználható.

46. ábra Eredeti és szűrt termofelvétel felszín alatti meleg csővezetékről, és két jellemző hőmérsékleti profil 60

5.2.7. Video- és termofelvételek összehasonlító elemzése A testek felületi hőmérséklete, és az általuk kibocsátott sugárzás spektrális összetétele összefügg (Stefan-Boltzman törvény, Wien-féle eltolódási törvény). A hőtartományú infravörös távérzékelés lényege, hogy meghatározott hullám-hossztartományban mérve, a testek felületéről érkező infravörös sugárzást, és megfelelően figyelembe véve a befolyásoló tényezőket (távolság, páratartalom, környezeti hőmérséklet, emissziós tényező, stb.) pontos, érintkezésmentes hőmérsékletmérés valósítható meg széles hőmérséklet-tartományban, viszonylag nagy távolságból is. A termovíziós készülékek azonban nem csak egy számértékkel jellemezhető eredményt produkálnak, hanem képesek meg-lehetősen nagy felbontású hőmérsékleti képet alkotni a vizsgált objektumról. A mérésekre használt készülék például 320×240 képpontból álló hőmérsékleti képet készít, amely képnek minden egyes pontja megfelel a készülék legfontosabb alkatrésze, a 320×240 érzékelő elemből felépülő mátrix-detektor pontjainak. Az ilyen felbontású kép az esetek döntő többségében jól felismerhetővé teszi a vizsgált objektumot. A nemzetközi szakirodalomban leírtak és saját tapasztalataim alapján is egyértelműen kijelenthető, hogy az infravörös termográfia alkalmas földfelszín nedvességtartalmának kimutatására is. A modern termovíziós műszerek érzékenysége 0,1 °C körüli, amely alkalmas az átnedvesedett talajfolt és környezetének elhatárolására. A szivárgás felderítését ezen túlmenően a gyakorlatban további körülmények segítik. Ilyenek például a folyadékok párolgásával együtt járó hőmérsékletcsökkenés, amely folyadék-típusonként eltérő. Hasonlóan segíti a hibaazonosítást az átázott talaj nagyobb hőtehetetlensége, amely tulajdonság változó hőmérsékleti viszonyok mellett jól kihasználható, - például egy délelőtti felmelegedés esetén az átázott talajfelszín lassabban képes felmelegedni, mint a környező száraz területek. Lehűlés mellett a jelenség fordított hatású, de ugyanígy kihasználható. Bizonyos mértékig a nedves és száraz talajfelszín eltérő emissziós tulajdonsága is segíti az értékelést. A repülések során azt tapasztaltam, hogy a hőfelvételek alapján még növényborítás esetén is követhetők a vezetékek nyomvonalai. A vizsgált időszakban a vezetékek fölötti 3-4 m-es zónában a felszíni hőmérsékleti különbségek 2 °C körüliek voltak. A hőmérsékleti profilok a vezeték fölött érték el a mindenkori maximumot, s a hőmérséklet folyamatosan csökkent oldalirányban. A talaj szerkezetének megváltozása látható csupasz talajfelszíneken, de hőfelvételen a nyomvonal sokkal élesebben rajzolódik ki. Különösen eredményes a hőfelvétel vizsgálata, ha bonyolult a nyomvonal vagy több vezeték is fut egymás közelében (lásd 47. ábra).

61

47. ábra Vezeték nyomvonalak video- és termofelvételen, és egy jellemző hőmérsékleti profil Elemzés: A felszín alatti vezetékek nyomvonalai jól láthatók adott esetben a hőfelvételen és a videofelvételen is. Hőfelvételen csak akkor, ha a vezetékben folyamatosan áramlik az anyag. Ilyenkor a vezeték feletti talaj hőmérséklete, a terepi talajhőmérséklet-mérés eredményeinek megfelelően akár több °C-kal is magasabb lehet környezetének hőmérsékleténél. A nyomvonal képe lineárisnak tekinthető, bár szélei kevésbé élesek, mint a légvezetékek esetében (48. ábra). A melegebb sáv szélessége függ a vezeték átmérőjétől, a kút talpmélységétől (a kitermelt anyag hőmérsékletétől). Amennyiben folyamatos az anyagáramlás, úgy a hőfelvételen gyakorlatilag a kúttól a gyűjtőállomásig követhető a nyomvonal a hőfelvételen.

62

48. ábra Termo- és videofelvétel felszín feletti gázszállító vezetékről Elemzés: A felszín feletti szállító gázvezeték közvetlenül érzékelhető (jól látható) a hőfelvételen és a videofelvételen, a határok élesebbek. A hőfelvételen is jól vizsgálható a vezeték tágulását biztosító U alakú görbület is. A szállító gázvezeték környezetének hőmérsékleténél sokkal alacsonyabb hőmérsékletű, így színes, vagy fekete-fehér színpalettát alkalmazva is egyértelműen azonosítható. A hőfelvételen is több pixel reprezentálja a vezetéket, emiatt kereszt- és hosszirányú hőmérsékleti eloszlásvizsgálatot is végezhetünk. A vezeték valós méretének ismeretében a légi termofelvétel geometriai felbontása pontosan kiszámítható. Ezeken a vezetéktípusokon a helyszíni termovíziós vizsgálat adhat részletesebb eredményt a csőfal állapotáról.

63

A projekt során 30 repülést hajtottunk végre és sikerült néhány vezetéklyukadást felfedezni. Az alábbiakban bemutatok néhány példát gáz- (49. ábra), és olajvezetékeken (50. ábra) bekövetkezett lyukadásra.

49. ábra Segédgáz-vezeték lyukadás hideg foltja video (A) és termofelvételen (B) és egy jellegzetes hőmérsékleti profil (C)

64

50. ábra Olajvezeték lyukadás meleg foltjáról készült felvételek A kőolaj vezeték meleg lyukadási foltja nehezen felismerhető videofelvételen (50.ábra, felső kép), tisztán látható viszont termofelvételen (50. ábra, alsó kép). Az 50.ábrán a körben lévő világos folt kb. 1,5 m átmérőjű. A hőmérsékleti profilon (50.ábra, grafikon) látható, hogy a hőmérséklet meredeken emelkedik a lyukadás közepe felé és középen a felszín 5 °C-kal magasabb hőmérsékletű, mint a vezeték környezetében (normál esetben a különbség 2 °C körüli volt).

65

5.2.8. Termofelvételek további feldolgozási lehetőségei A termofelvételek képfeldolgozási eljárások segítségével tovább elemezhetők és jobban felismerhetővé tehetjük a lyukadások környezetésre jellemző foltokat, pl. 3-dimenziós képen (51.ábra) vagy különböző szűrési eljárásokat alkalmazva (52. ábra, Sobel-szűrővel átalakított kép az 50. ábrán látható lyukadásról).

51. ábra Az 50.ábrán látható lyukadás termoképének 3D megjelenítése

52. ábra Sobel-szűrővel átalakított kép az 50. ábrán látható lyukadásról (piros folt jelzi a lyukadás helyét.).

66

5.2.9. A felvételek on-line továbbítása A környezeti károk csökkentése érdekében szükséges lehet a légi vezetékellenőrzés során készült felvételek azonnali továbbítására egyéb attribútum adatok (lyukadás helye, szennyezett terület nagysága, stb.) elküldése mellett. Ezért a kutatási program során megvizsgáltam az on-line adattovábbítás lehetőségét, s az előkészítés után, a gyakorlatban is tesztelésre került a rendszer. Az on-line adattovábbításhoz széléssávú, vezeték nélküli hálózati kapcsolatot hoztunk létre a repülőgép és a földi fogadóállomás között. A kiépített rendszer főbb jellemzői: •

11-54 Mbit/s átviteli sebesség,

•

adó és vevő közötti távolság: 4 km,

•

Hélix típusú antenna (5 GHz), (53. ábra),

•

szektor sugárzás. A repülés előtt megterveztük a repülési útvonalat, repülési magasság, a távolság függ-

vényében kiszámoltuk az antennák irányát és dőlésszögét. A repülőgépről készített felvételeket a fedélzeten elhelyezett számítógépen tároltuk, majd amikor a repülőgép berepült az antenna hatóterébe elkezdődött az adatok továbbítása a repülőgépről a földre.

53. ábra Hélix típusú antennák az SZTE Egyetem u. 2-6 sz. alatti épületének tetején (repülőgépről készített és a repülés során továbbított digitális fénykép)

67

A repülési sebesség (kb. 150 km/h) mellett 4 km-es távolságból az antenna felé haladva egy kb. 2,5 km-es utat 1 perc alatt tesz meg a gép, a minimális 11 Mbit/s átviteli sebességgel számolva ezen út alatt kb. 660 Mbit ~ 80 Mbyte adat továbbítható (54. ábra). Az 1 mp-enként készített 320*240 pixeles, fekete-fehér termofelvételekkel számolva ez 15-20 perces képkészítés adatainak továbbítását teszi lehetővé. A jel erősségének és a távolság növelésének eredményeként a továbbítható adatok mennyisége is növelhető.

54. ábra Hálózati kapcsolat minőségét bemutató ábra

68

Összefoglalás A hőtartományú távérzékelési technológia fejlesztésével és alkalmazásával lehetővé vált a felszín alatti szállítóvezetékek térképezése, környezeti monitoringja. A légi termovíziós felvételek a bemutatott képfeldolgozási eljárások (additív zajok szűrése, különböző szűrőkkel a lyukadás kiemelése, stb.) révén alkalmasak a lyukadások felismerésére. A térinformatikai rendszerbe illesztett termofelvételek, valamint a pontos vezetékhálózat térkép segítségével a vezetéklyukadások gyorsabban felfedezhetők és helyük nagy pontossággal meghatározható. A technológia alkalmazásával a vezetéklyukadás nem előzhető meg, de a környezeti károk csökkentésével a lyukadás kockázata is csökkenthető. A valós idejű adattovábbítás lehetőséget biztosít a beavatkozás mihamarabbi megkezdésére, illetve a képalkotó és feldolgozó rendszer más, nagy kockázatú események, pl. árvizek idején átnedvesedett gátszakaszok monitoringjára is alkalmas lehet.

69

Az eredmények tézisszerű összefoglalása A kockázatelemzés során a geoinformatikai elméletek és módszerek alkalmazásával a kockázatbecslés és mérés térben és időben változó paramétereit nagy hatékonysággal lehet térképezni. Mind az esemény bekövetkezés valószínűségének, mind az esemény negatív hatásainak térbeli analízisében használta a geoinformatika eszközeit, melyekkel számos új, tudományos eredményt értem el. A, A kockázatelemzés és a geoinformatika kapcsolatának elméleti bevezetése után felszín alatti vezetékek lyukadáskockázati vizsgálatát és az ezzel kapcsolatos eredményeket mutattam be. A lyukadásokat elsősorban az aggresszív talajvíz korróziós folyamatai idézik elő, ezért a talajvízszint térbeli változásai, áramlási viszonyai fontos kockázati tényezők. A feldolgozás során részleteiben áttekintettem a pontonként mért talajvízszint laterális kiterjesztésére alkalmazott „klasszikus” izovonalas térképszerkesztő eljárások megközelítési módszerét. Ennek során megállapítottam, hogy ezek a regionális tendenciák hangsúlyozásával nem alkalmasak a kis léptékű (üledékes szöveti-szerkezeti okokra visszavezethető) heterogenitás megjelenítése. Ezzel együtt a variográfiai előkészítés után krigelt talajvízszint geometriai anizotrópiája jó kapcsolatot mutat a vizsgált övzátony akkréciós felületeinek csapásával. A variográfiai elemzések kapcsán a három szerkezetből álló összetett variogramokon a legnagyobb hatástávolság az övzátony méretéből, a közepes a folyó kanyarulat csapásirányából, a legkisebb pedig – valószínűleg – a talajvízszintet tartalmazó üledék(ek) szedimentológiai heterogenitásából származtatható. B, A térbeli kapcsolatok és heterogenitás vizsgálata a térbeli elemzések kulcskérdései. Az elméleti meggondolások alapján, a kisléptékű heterogenitás elemzésére a szekvenciális (Gaussi) sztochasztikus szimuláció tűnik alkalmasnak. A feldolgozás során az egyes sztochasztikus realizációk különbözősége és hasonlósága a felület leképezhetőségének bizonytalanságát fejezi ki. A 100 realizációból szerkesztett várható érték típusú becslés igen részlet gazdag felületet eredményez, amely – bár nem feltétlenül könnyíti meg a dinamikus szimuláció végrehajtását – vélhetően kielégítőbb dinamikus szimulációs eredményekhez tud hozzájárulni. A várható érték típusú becslésre előállított hidraulikus gradiens térkép – éppen a kis és közepes léptékű heterogenitás feltárása miatt – a helyi potenciális áramlási rendszerek értelmezését jelentősen megkönnyítheti. C, A talajvízszint hosszútávú térképezésével kijelölhetők azok a területek, ahol a folyamatosan magas talajvízszint miatt gyorsabban korrodálódnak a csővezetékek. A talajvízfelszín gradiens térképei segítségével körülhatárolhatók azok a területek, ahol az 70

esetleges szennyezés a leggyorsabban terjedhet szét, ezáltal a szennyezett terület nagysága (egyéb talajkémiai vizsgálatok elvégzése mellett) meghatározható. Pontos vezetékhálózat térkép, a talajvízszint időbeli változását szemléltető dinamikus térképek és a áramlási modellek térinformatikai rendszerben történő tárolásával és elemzésükkel nagy biztonsággal kijelölhetők a legkockázatosabb vezetékszakaszok. D, Kutatásaim során igazoltam, hogy a mintaterületen található, működő felszínalatti vezetékek jelentősen megváltoztatják környezetük hőmérsékletét, különösen téli időjárási körülmények között. A hatászóna kiterjedésének terepi vizsgálatai alapján kiszámítottam a hőkamerás légi felvételezés szükséges paramétereit (repülési magasság, geometriai felbontás). A repülőgépen készült képi adatokat, a GPS berendezéssel mért koordináták alapján, az erre a célra elkészített térinformatikai rendszerbe integráltam, ezáltal biztosítottam egyrészt a vizuális kiértékelés lehetőségét, másrészt a lyukadások pontos lokalizációját. A hőfelvételek elemzésével nemcsak a lyukadás helyét, hanem annak típusát (hideg- vagy melegvezeték) is sikerült meghatározni a szennyezés felszíni kiterjedésének megadásával együtt.

71

Irodalom Airwave Environmental Technologies – Aerial Pipeline Surveillance useing AET Model AE2420 Flame Ionization Hyrocarbon Analyzer – www.gasdetect.com/airbornedoc.html

Brooker, P., 1979. Kriging. – Engineering and Mining Journal 1980 (9). Pp.148-153. Brunner, D.S.-Endres, A.L.-Sudicky, E.A., 2001. Detiled ground-penetrating radar survey of a point-bar, Whiteman’s Creek, Ontario for use in a new fully-integrated 3D surface/subsurface flow model. – Geological Society of America Annual Meeting, November 5-8, 2001. Boston, Massachusetts. Carr, J.R - Myers, D.E., 1985. COSIM: A Fortran IV program for Conditional Simulations.— Computer and Geosciences v.11. pp.675—705. Deutsch, C.V. – Journel, A., 1998. GSLIB. Geostatistical Software Library and User’s Guide. – Oxford University Press p.369. New York. FLEXIM – http://www.flexim.de/english/leakage.htm Freeze, R.A. –Withrspoon, P.A., 1966. Theoretical analysis of regional groundawater flow.1. Analytical and instrumerical solutions to the mathematical model. – Water Resources Research. 2. Freeze, R.A. –Withrspoon, P.A., 1967. Theoretical analysis of regional groundawater flow.2. The effect of water table configuration and subsurface permeability variation.. – Water Resources Research. 3. Fugro Airborne Surveys jelentése – Enhanced 3D Seismic Surveys Using a New Airborne Pipeline Mapping – www.fugroairborne.com/CaseStudies/pipelinedetection.shtml Geiger J.--- Komlósi J., 1996. Szedimentológiai geomatematikai 3-D modellező rendszer törmelékes CH-tárolókban. - Kőolaj és Földgáz. 1996/2. Pp. 53—81. Március. Geiger J. -Mucsi L.: A szekvenciális sztochasztikus szimuláció előnyei a talajvízszint kisléptékű heterogenitásának térképezésében – Hidrológiai Közlöny 85. évf. 2. szám p. 37-47. 2005 Goodchild, M.F.: GIScience, Geography, Form, and Process – Annals of Association of American Geographers, 94(4), 2004, pp. 709-714, Blackwell Publishing Journel, A., 1987. Geostatistics for the environmental sciences. – EPA Project no. Cr 811893. Technocal report. U.S. EPA, EMS Lab., Las Vegas, NV Journel, A., 1993. Modeling uncertainty: Some conceptual thoughts. In: Dimitrakopoulos, R.(ed): Geostatistics for the Next Century. Pp.30-43. Kluwer, Dordrecht. Juhász J., 1987. Hidrogeológiai .—Akadémiai Kiadó p.972. Budapest.

72

KAMINA - Gas Detection for Intelligent Mass Products with the Karlsruhe Micronose http://www-ifia.fzk.de/IFIA_Webseiten/Webseiten_Goschnick/ Webseiten_Goschnick_Kamina/Information/MessTecArticle_ENG.htm Mezősi G. - Rakonczai J. (szerk.): A geoökológiai térképezés elmélete és gyakorlata.: JATE Természeti Földrajzi Tanszék, Szeged, Miall, A.D., 1996. The Geology of Fluvial Deposits. Sedimentary Facies, Basin Analysis, and Petroleum Geology. – Springer Verlag p.582. New York. L. Mucsi, 2001a: Characterisation of oil-industrial contamination using aerial and thermal images - EARSeL Symposium, Drezda in: A Decade of Trans-European Remote Sensing Cooperation, (ed: Buchroithner). Balkema, Rotterdam pp. 373-377. ISBN 90 5809 187 2 Mucsi L., 2001b A termális képkészítő és elemző rendszer (TEKER) fejlesztése c. projekt bemutatása – I. Magyar Földrajzi Konferencia, Szeged,. Mucsi L. – Sz. Varga – M. Ferenczy, 2001c: Introduction to research project organizing for characterization and monitoring of the environmental effect of petroleum industrial contamination in Hungary Acta Geographica Szegediensis Mucsi L. - Geiger J.: A talajvíz szint sztochasztikus szimulációja egy tiszai övzátony példáján - II. Magyar Földrajzi Konferencia, Szeged, 2004., Konferencia kötet p.1208-1220. Mucsi L. – Kiss R. – Szatmári J. – Bódis K. – Kántor Z. – Dabis G. – Dzsupin M.: Felszín alatti vezetékek környezetszennyező hatásainak felmérése távérzékeléses technológiával –Geodézia és Kartográfia LVI. Évf. 4. szám pp. 3-8. (2004) Nagy L. (2005): Kockázat számítás az árvízvédelemben – az EU javaslata Hidrológiai Közlöny 85. évf. 2. szám p. 17-20.

M. Niklčs, B. Vogel, F. Briffod, S., F. Sauser, S. Luebbecke, A. Bals, Th. Pfeiffer: Leakage detection using fiber optics distributed temperature monitoring", 11th SPIE's Annual International Symposium on Smart Structures and Materials, March 14-18, 2004, San Diego, USA, Vol. 5384, 2004 - DiTest – pipeline temperature and leakage monitoring – www.smartec.ch/HTMLFiles/Berlin_Brine_Pipeline.html Pryor, W.A. 1987. Permeability, porosity patterns and variations in some Holocene sand bodies. In: Beaumont, E.A.—Foster, N.H.(ed) 1987: Reservoirs II. Sandstones. – AAPGD Treatise of Petroleum Geology Reprint Series. No.4. pp.127-154. Tulsa. C. J. Roedsted, 1994: Development Of A Super Sensitive Leakage Inspection Pig For Oil Pipelines - THERMIE OG./00203/94, Force Institute, 2605 Broendby - Křbenhavns Amt – Denmark - http://www.cordis.lu/opet/fiches/ff-8.htm Shifeng Liu et al., 2000: Acoustic Emission Detection of Underground Pipeline Leakage 15th World Conference on Nondestructive Testing, Roma (Italy) 15-21 October 2000 http://www.ndt.net/article/wcndt00/papers/idn050/idn050.htm

73

Köszönetnyilvánítás Ezúton szeretném megköszönni mindazok támogatását, akik segítsége nélkül terepi méréseimet, a légi távérzékeléses felvételezéseket, az elméleti és gyakorlati problémák megoldását nem tudtam volna elvégezni. Külön megköszönöm Dr. Mezősi Gábor, tanszékvezető egyetemi tanárnak, hogy pályám kezdetén a geoinformatika és a távérzékelés felé orientált, Dzsupin Mihálynak (ERMI 2000 Bt) a repülések biztonságos végrehajtását és a légifelvételek rögzítését, Dabis Gábornak (A.A. Stádium Kft.) a hőkamerás felvételek elkészítését, Farkas Attilának (ASTRUM 2000 Kft) a talajhőmérő rendszer kialakítását, Bódis Katalin és Szatmári József tanársegédeknek a digitális domborzatmodell előállításában és a sztereo légifelvételek kiértékelésében nyújtott segítségüket, Dr. Sümegi Pálnak a talajvízmonitoring kúthálózat kiépítését és a földtani elemzést, Dr. Geiger Jánosnak a sztochasztikus szimulációs modell ötletét és a geostatisztikai számításokat, Bobvos Jánosnak és Ivancsics Magdolnának (MOL Rt.) a mintaterülettel kapcsolatot adatok biztosítását és szakmai tanácsaikat, s mindazon hallgatóknak a fáradságos munkáját, akik télvíz idején is bemerészkedtek a legnagyobb sártengerbe, hogy leolvassák a talajvíz szintjét. A

kutatás

megvalósítását

támogatta

az

OM

Kutatás-fejlesztési

Helyettes

Államtitkárság által 2000-ben meghirdetett IKTA-3 KÉPI-2000 programja, valamint az OTKA T035121 nyilvántartási számú tematikus programja.

74