自然灾害和对英国基础设施的影响
自然灾害有可能造成重大损害英国的基础设施、重大经济影响和严重破坏家庭和企业的影响。风暴德斯蒙德,袭击了英国5 - 6 2015年12月,破纪录的最大降雨24小时内,在坎布里亚郡Honister(341.4毫米)。总共5200所房屋被淹没在坎布里亚郡和兰开夏郡成千上万没有电了几天[1]。许多主要的公路和铁路也淹没在英格兰北部和苏格兰[2]。
洪水造成的极端降雨代表只有一个的自然灾害可能影响英国。其他危害包括极端风沿海洪水、闪电、火山灰和空间天气等等,不一而足。另一个最近的例子是旅行中断而导致的一系列大雪落在2018年初在英国。
为什么EDF能源特别感兴趣自然灾害?
安全是首要考虑的,因此我们需要确保安全运行的天然气、核能和可再生能源舰队面对这些不同的自然灾害。广泛地说,这意味着每件基础设施需要有适当的保护措施,以确保他们是安全的对自然灾害的影响。英国EDF能源研究与开发(R&D)团队有指定部门、自然灾害和环境小组的角色是支持工程师来自EDF集团的分析各种自然灾害带来的风险,并确保最佳实践在这一领域共享整个EDF的舰队。
造型极端事件的统计模型
自然灾害集团的主要能力之一是提供专业的面积统计,称为极值分析,可以用来估计极端自然事件的概率。这一特定区域的数据超出标准的统计模型,通常用于模型“正常”的价值观,如正态分布。分布,如正态分布是“light-tailed”这意味着他们可能会低估了极端的强度水平下这可能导致保护的重要基础设施。
在核背景下,预计核电站核管理办公室保护到什么被称为“10000年的回报水平”即一个事件我们会观察平均每10000年一次。在大多数情况下,这一层比有记录以来的最大观测值高。极值模型允许我们可靠的推断在观测数据系列的范围之外。
但可以有问题当试图使用这种类型的统计模型。主要问题是数据可用性;极端事件很少发生,这意味着很少有数据可用。的结果是,可以有大量的不确定性和回报水平的估计,尤其是当我们预计估计10000年的回报水平。
创新与研发在自然灾害
自然灾害和环境集团是推动创新领域的极值分析和克服在前一节中提到的一些问题。广泛地说,有三个不同的方法我们可以改善的方法估计极端事件的概率:
1。提高数据的质量和数量
最直接的方法是提高数据可用来构建我们的统计模型。从气象观测数据指标提供了最好的了许多环境指标的数据来源。然而,这些数据往往只有三十年,我们没有信息可以包含差距(事实上,这是最可能发生在极端事件,我们正试图模型)的事件。等其他变量的地面感应电流(GIC),很少有当前可用的数据集。研发工作的英国与法国的EDF研发合作,开发新的传感器,以更好地衡量GIC的强度在空间天气事件。
图1:GIC传感器连接到中性的形象在英国一个变压器。
2。开发更高级的统计模型
我们也一直在开发更先进的统计方法,更好地利用已有的数据。这方面的一个例子是一个名为区域频率分析方法,试图使用数据从多个指标来减少不确定性估计回报水平。我们组也参加了博士学位项目兰开斯特大学开发一个更高级的极值模型估计的跟踪和强度extra-tropical气旋跨大西洋旅行。图2显示了一个模拟的快照从这个模型和相关的返回频率风暴Daria袭击英国1990年1月25日至26日。
图2:快照从风暴Daria(1990年1月25日至26日)显示(a)在米/秒风速和(b)各自的网站水平返回时间。
3所示。关于物理约束的额外信息合并到我们的统计模型
我们所有的工作正朝着最终的目标开始更多的物理信息合并到我们的极值模型。必威吧这是一个重要的一步此前许多模型是纯粹的统计;这可能会导致上面的推断的情况下是非常大的,增加感知物理限制。我们的未来方向是更好地理解物理限制可能存在和构建模型与统计物理组件。这是一个正在进行的研究领域展望到2018年及以后。
更广泛的传播自然危害的最先进的研发
如上所示,英国正在进行研发小说研究领域的自然灾害和环境。除了这个,我们领导£1 m项目编写和传播的一组技术指导文件的最新方法描述一系列自然灾害为能源行业作为一个整体。这项目被资助的能源技术研究所(ETI)和我们领导会同财团提供这个项目气象局莫特麦克唐纳。这个项目的最终输出将一组十个技术指导卷在一系列自然灾害从极端海洋入口空气温度;这些卷之间的桥梁纯粹学术研究和纯粹的工程师集中文档,如建筑规范和标准。卷也将由一组案例研究将突出如何开展自然灾害特征在不同的网站。文件将作为ETI遗留文档由机械工程师学院和研究所的化学工程师。
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