Un incidente a bordo de un buque puede dar lugar a un barco inutilizado, a un vertido de petróleo, a una carga flotante o a personas a la deriva en el agua, creando una situación imprevisible con riesgo para la seguridad y el medio ambiente que complica la respuesta de emergencia. Las compañías navieras deben ser capaces de determinar las trayectorias de deriva de los activos flotantes, los objetos o los productos químicos derramados en una etapa temprana después de un incidente para que puedan ser trazados en sus propias cartas de navegación para planificar una respuesta rápida y eficiente cuando el tiempo es esencial. En muchos casos, la gestión eficaz de estos incidentes aumenta significativamente al tener acceso a una predicción de la trayectoria de deriva asociada.
“La función de predicción de la deriva es una poderosa adición a la caja de herramientas de los servicios mejorados de datos dentro de ERS™ que apoyan una respuesta de emergencia rápida y eficaz demostrada a través de 741 incidentes marítimos en las últimas tres décadas”, dice el ingeniero principal de ERS™ de DNV, Rossen Panev.
Asistencia a las operaciones SAR
Para los buques a la deriva en el océano, la predicción de la deriva es vital para identificar los riesgos inmediatos y la criticidad. En las operaciones de búsqueda y rescate (SAR), las predicciones de la deriva se utilizan para acotar la zona SAR, lo que aumenta la probabilidad de éxito de la operación. La gestión de los vertidos de petróleo depende de una predicción tanto de la trayectoria de la deriva como del comportamiento del vertido, que depende en gran medida del tipo de petróleo vertido.
El servicio de predicción de la deriva del ERS emplea modelos informáticos de última generación basados en el paquete de software de código abierto OpenDrift. Esto permite al equipo de servicio del ERS realizar las simulaciones necesarias y generar una trayectoria de deriva prevista teniendo en cuenta las condiciones ambientales locales.
Las simulaciones de la deriva se ejecutan a través de un servicio basado en la web desarrollado y alojado por MET Noruega (el Instituto Meteorológico Noruego) que combina las previsiones de las condiciones de la corriente, el viento y el oleaje de fuentes locales y globales para proporcionar un modelado preciso de la trayectoria. Esto permite generar rápidamente los datos de la trayectoria de deriva prevista durante un largo período de tiempo que da a las partes interesadas tiempo suficiente para planificar, reaccionar y mitigar, en contraste con los métodos de predicción manual más lentos y menos precisos que pueden retrasar la toma de decisiones.
Modelado digital avanzado
El ERS, que celebra su 30º aniversario este año, ya utiliza modelos digitales 3D avanzados para calcular la flotabilidad residual, la estabilidad de la avería y la resistencia después de un incidente, habiendo generado hasta la fecha más de 15.500 de estos modelos informáticos de buques.
Como parte del desarrollo del servicio de predicción de la deriva, DNV ha desarrollado un modelo numérico para calcular las velocidades de deriva de los buques inutilizados en diferentes condiciones de mar y generar una trayectoria de deriva aproximada para evaluar los peligros para la navegación a lo largo de la trayectoria prevista.
Del mismo modo, el servicio ofrece una simulación de la deriva de un vertido de petróleo, así como un “informe sobre el balance de petróleo” que estima el volumen de petróleo dispersado, evaporado o que sigue en la superficie durante el periodo simulado. El software también puede generar predicciones de la trayectoria de deriva de objetos en el agua, como balsas salvavidas y personas en el agua, para definir el área de las operaciones de búsqueda y rescate, así como de contenedores perdidos, embarcaciones más pequeñas y EPIRBs.
“Puede que no seamos capaces de domar el mar, pero una modelización precisa de los datos nos da ahora la capacidad de predecir para contrarrestar la deriva incontrolada y mejorar en gran medida la respuesta a las emergencias“, dijo Panev.
Fuente:
www.dnv.com
www.dnv.com/maritime
