RU2720734C1 - Обнаружение углеводородов - Google Patents

Обнаружение углеводородов Download PDF

Info

Publication number
RU2720734C1
RU2720734C1 RU2018142487A RU2018142487A RU2720734C1 RU 2720734 C1 RU2720734 C1 RU 2720734C1 RU 2018142487 A RU2018142487 A RU 2018142487A RU 2018142487 A RU2018142487 A RU 2018142487A RU 2720734 C1 RU2720734 C1 RU 2720734C1
Authority
RU
Russia
Prior art keywords
data
pollution
detector
providing
digest
Prior art date
Application number
RU2018142487A
Other languages
English (en)
Inventor
Эрик ГОДЕЙ
Original Assignee
ПОЛАРКУС ДиЭмСиСи
Эрик ГОДЕЙ
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by ПОЛАРКУС ДиЭмСиСи, Эрик ГОДЕЙ filed Critical ПОЛАРКУС ДиЭмСиСи
Application granted granted Critical
Publication of RU2720734C1 publication Critical patent/RU2720734C1/ru

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
    • G01S17/00—Systems using the reflection or reradiation of electromagnetic waves other than radio waves, e.g. lidar systems
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
    • G01S17/00—Systems using the reflection or reradiation of electromagnetic waves other than radio waves, e.g. lidar systems
    • G01S17/88—Lidar systems specially adapted for specific applications
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N21/00—Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
    • G01N21/84—Systems specially adapted for particular applications
    • G01N21/85—Investigating moving fluids or granular solids
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N33/00—Investigating or analysing materials by specific methods not covered by groups G01N1/00 - G01N31/00
    • G01N33/18—Water
    • G01N33/1826—Organic contamination in water
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N33/00—Investigating or analysing materials by specific methods not covered by groups G01N1/00 - G01N31/00
    • G01N33/18—Water
    • G01N33/1826—Organic contamination in water
    • G01N33/1833—Oil in water
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
    • G01S17/00—Systems using the reflection or reradiation of electromagnetic waves other than radio waves, e.g. lidar systems
    • G01S17/02—Systems using the reflection of electromagnetic waves other than radio waves
    • G01S17/04—Systems determining the presence of a target
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
    • G01S17/00—Systems using the reflection or reradiation of electromagnetic waves other than radio waves, e.g. lidar systems
    • G01S17/86—Combinations of lidar systems with systems other than lidar, radar or sonar, e.g. with direction finders
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
    • G01S17/00—Systems using the reflection or reradiation of electromagnetic waves other than radio waves, e.g. lidar systems
    • G01S17/88—Lidar systems specially adapted for specific applications
    • G01S17/89—Lidar systems specially adapted for specific applications for mapping or imaging
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
    • G01S7/00—Details of systems according to groups G01S13/00, G01S15/00, G01S17/00
    • G01S7/48—Details of systems according to groups G01S13/00, G01S15/00, G01S17/00 of systems according to group G01S17/00
    • G01S7/4802—Details of systems according to groups G01S13/00, G01S15/00, G01S17/00 of systems according to group G01S17/00 using analysis of echo signal for target characterisation; Target signature; Target cross-section
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F21/00—Security arrangements for protecting computers, components thereof, programs or data against unauthorised activity
    • G06F21/60—Protecting data
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F21/00—Security arrangements for protecting computers, components thereof, programs or data against unauthorised activity
    • G06F21/60—Protecting data
    • G06F21/602—Providing cryptographic facilities or services
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F21/00—Security arrangements for protecting computers, components thereof, programs or data against unauthorised activity
    • G06F21/60—Protecting data
    • G06F21/62—Protecting access to data via a platform, e.g. using keys or access control rules
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F21/00—Security arrangements for protecting computers, components thereof, programs or data against unauthorised activity
    • G06F21/60—Protecting data
    • G06F21/64—Protecting data integrity, e.g. using checksums, certificates or signatures
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
    • H04L9/00—Cryptographic mechanisms or cryptographic arrangements for secret or secure communications; Network security protocols
    • H04L9/06—Cryptographic mechanisms or cryptographic arrangements for secret or secure communications; Network security protocols the encryption apparatus using shift registers or memories for block-wise or stream coding, e.g. DES systems or RC4; Hash functions; Pseudorandom sequence generators
    • H04L9/0643—Hash functions, e.g. MD5, SHA, HMAC or f9 MAC
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N21/00—Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
    • G01N21/17—Systems in which incident light is modified in accordance with the properties of the material investigated
    • G01N2021/1793—Remote sensing
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N21/00—Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
    • G01N21/62—Systems in which the material investigated is excited whereby it emits light or causes a change in wavelength of the incident light
    • G01N21/63—Systems in which the material investigated is excited whereby it emits light or causes a change in wavelength of the incident light optically excited
    • G01N21/64—Fluorescence; Phosphorescence
    • G01N2021/6417—Spectrofluorimetric devices
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N21/00—Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N21/00—Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
    • G01N21/17—Systems in which incident light is modified in accordance with the properties of the material investigated
    • G01N21/25—Colour; Spectral properties, i.e. comparison of effect of material on the light at two or more different wavelengths or wavelength bands
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N21/00—Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
    • G01N21/62—Systems in which the material investigated is excited whereby it emits light or causes a change in wavelength of the incident light
    • G01N21/63—Systems in which the material investigated is excited whereby it emits light or causes a change in wavelength of the incident light optically excited
    • G01N21/64—Fluorescence; Phosphorescence
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N21/00—Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
    • G01N21/62—Systems in which the material investigated is excited whereby it emits light or causes a change in wavelength of the incident light
    • G01N21/63—Systems in which the material investigated is excited whereby it emits light or causes a change in wavelength of the incident light optically excited
    • G01N21/64—Fluorescence; Phosphorescence
    • G01N21/645—Specially adapted constructive features of fluorimeters
    • G01N21/6456—Spatial resolved fluorescence measurements; Imaging
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N33/00—Investigating or analysing materials by specific methods not covered by groups G01N1/00 - G01N31/00
    • G01N33/18—Water
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
    • H04L2209/00—Additional information or applications relating to cryptographic mechanisms or cryptographic arrangements for secret or secure communication H04L9/00
    • H04L2209/72—Signcrypting, i.e. digital signing and encrypting simultaneously
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
    • H04L9/00—Cryptographic mechanisms or cryptographic arrangements for secret or secure communications; Network security protocols
    • H04L9/32—Cryptographic mechanisms or cryptographic arrangements for secret or secure communications; Network security protocols including means for verifying the identity or authority of a user of the system or for message authentication, e.g. authorization, entity authentication, data integrity or data verification, non-repudiation, key authentication or verification of credentials

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
  • Radar, Positioning & Navigation (AREA)
  • Remote Sensing (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Chemical & Material Sciences (AREA)
  • Computer Security & Cryptography (AREA)
  • Electromagnetism (AREA)
  • Biochemistry (AREA)
  • Immunology (AREA)
  • Analytical Chemistry (AREA)
  • Pathology (AREA)
  • Computer Hardware Design (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • Bioethics (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Food Science & Technology (AREA)
  • Medicinal Chemistry (AREA)
  • Power Engineering (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Investigating Or Analysing Materials By Optical Means (AREA)
  • Optical Radar Systems And Details Thereof (AREA)
  • Investigating, Analyzing Materials By Fluorescence Or Luminescence (AREA)

Abstract

Изобретение относится к вычислительной технике. Технический результат заключается в обеспечении удаленного обнаружения загрязнения на поверхности моря. Система для обнаружения загрязнения на поверхности моря, приспособленная для установки на морское судно, содержит детектор с лидаром для предоставления цифровых данных о загрязнении, относящихся к загрязнению в некой области по пути следования морского судна; систему определения местоположения для предоставления данных о местоположении; таймер для предоставления цифровой отметки времени; компьютер для сбора, объединения и хранения цифровых данных; при этом компьютер сконфигурирован для: исполнения стойкого алгоритма хэширования над данными о загрязнении с ассоциированными данными о местоположении и отметкой времени, чтобы создать дайджест, исполнения функции шифрования над дайджестом с использованием секретного ключа (sk) и сохранения цифровых данных и зашифрованного дайджеста в базе данных. 9 з.п. ф-лы, 2 ил.

Description

Область техники, к которой относится изобретение
[01] Настоящее изобретение описывает систему для удаленного обнаружения загрязнения на поверхности моря.
Описание предшествующего уровня техники
[02] Разливы нефти от стационарного и плавающего промыслового оборудования, трубопроводов и судов, например судов, очищающих топливные цистерны в море, могут причинить вред птицам и морской флоре и фауне, а также загрязнить побережья. Другое загрязнение включает в себя твердые синтетические объекты, например тросы, порванные либо брошенные рыболовные сети или частицы синтетического каучука от покрышек транспортных средств. Некоторые объекты, например тросы, могут наматываться на гребной винт и представляют прямую угрозу движению судов. Другие объекты, например частицы синтетического каучука, медленно разлагаются и губительны в основном для птиц, а также морской и сухопутной флоры и фауны.
[03] Широко применяемыми детекторами для удаленного обнаружения разливов нефти и т.п. являются LIDAR-ы (лидары, от англ. «LIght Detection And Ranging», световое обнаружение и измерение дальности). Подходящие лазерные источники излучают свет в ближнем УФ-диапазоне, например 300-400 нм, что является достаточной энергией для возбуждения молекул в разливе нефти. Молекулы испускают флуоресцентное излучение при возврате в менее возбужденное состояние, и результирующее свечение является характеристикой типа и концентрации соединений в разливе нефти. Таким образом, спектр, показывающий интенсивности свечения с разными длинами волн, является характерным признаком разлива нефти.
[04] Лидар может выводить сигналы во временной области вместо или в дополнение к описанному выше спектральному выводу. Временной вывод полезен для измерения дальности, то есть определения расстояния до объекта. Лазерное излучение с длиной волны в диапазоне 300-400 мм в достаточной мере проходит через воду, чтобы обнаруживать объекты под водой.
[05] Гиперспектральное формирование изображения включает в себя получение изображений с использованием нескольких узких спектральных полос для создания куба данных. Например, двухмерный массив пикселей может записать несколько изображений одного явления, при этом каждое изображение содержит информацию, полученную в ограниченном диапазоне длин волн. При гиперспектральном формировании изображения с помощью лазерно-индуцированного свечения записанное явление "наблюдается" во флуоресцентном излучении, созданном лазерным источником. Поэтому явление выглядит темным при наблюдении на длинах волн с небольшим или отсутствующим свечением и ярким при частотах, где свечение интенсивное. Есть несколько распространенных способов получить изображения для гиперспектрального куба данных, включая пространственное сканирование, спектральное сканирование и пространственно-спектральное сканирование, при этом каждый обладает известными преимуществами и недостатками.
[06] При непрерывном мониторинге каждую секунду получают несколько изображений от лидара с постоянной скоростью. Математика, ассоциированная с управлением пикселями, меняющимися от изображения к изображению, хорошо известна и реализована в существующих графических адаптерах или GPU (графических процессорах). Таким образом, GPU обычно облегчает задачу идентификации величины разлива нефти или твердого объекта.
[07] Серийно выпускаются лидары разных типов с разными свойствами и постпроцессорами, и они не нуждаются в дополнительном описании.
[08] Современные экологические исследования прибрежных областей часто привлекают авиатехнику, беспилотные летательные аппараты (дроны) и/или спутники, которые требуют довольно дорогостоящего оборудования, например чувствительных лидаров, допускающих обнаружение слабых отраженных сигналов. Таким образом, современные экологические исследования довольно дороги и не выполняются так часто, как хотелось бы.
[09] Основная задача настоящего изобретения состоит в том, чтобы предоставить систему, которая предоставляет данные о загрязнении окружающей среды для некоторой области в море при меньших затратах, нежели существующие способы.
СУЩНОСТЬ ИЗОБРЕТЕНИЯ
[010] Эта задача решается с помощью системы по пункту 1. Дополнительные признаки и выгоды появляются в зависимых пунктах 2-10 формулы изобретения.
[011] Конкретнее, изобретение описывает систему для обнаружения загрязнения на поверхности моря, где система приспособлена для установки на морском судне. Система содержит детектор с лидаром для предоставления цифровых данных о загрязнении, относящихся к загрязнению в некой области по пути следования морского судна; систему определения местоположения для предоставления данных о местоположении; таймер для предоставления цифровой отметки времени; и компьютер для сбора, объединения и хранения цифровых данных. Компьютер конфигурируется для исполнения стойкого алгоритма хэширования над данными о загрязнении с ассоциированными данными о местоположении и отметкой времени, чтобы создать дайджест, исполнения функции шифрования над дайджестом с использованием секретного ключа и сохранения данных и зашифрованного дайджеста в базе данных.
[012] Термины "на поверхности моря" и "область" включают в себя столб воды под поверхностью. Система, предназначенная для морского судна, может использовать менее чувствительный детектор, нежели системы, предназначенные, например, для самолета или спутника, благодаря значительно меньшему расстоянию от детектора до поверхности моря. В качестве альтернативы можно улучшить SNR, спектральное разрешение, временное разрешение и/или пространственное разрешение по сравнению с доступными, например, у самолета с аналогичным детектором. Улучшенное качество данных дает возможность более точного снятия спектральных характеристик у разлива нефти, а поэтому - его источника. Точная характеристика может использоваться в качестве доказательства, например для взимания штрафов. Улучшенное качество данных также дает возможность обнаружения синтетического материала, который может причинить вред морским птицам и морской флоре и фауне.
[013] Детектор содержит лидар и постпроцессор для обработки данных, полученных лидаром, и представления нужного вывода, например величины и характера разлива нефти либо пространственного распределения твердых объектов, например синтетического троса или частиц автомобильных покрышек.
[014] Стойкий алгоритм хэширования гарантирует, что никто не сможет изменить данные о загрязнении или ассоциированном положении, дате и времени, не будучи обнаруженным. Последующее шифрование секретным ключом удостоверяет происхождение данных при условии, что секретный ключ остается тайным. Любой получатель с доступом к открытому ключу, ассоциированному с секретным ключом, может дешифровать зашифрованный дайджест, вычислить из данных хэш и сравнить расшифрованный дайджест с вычисленным хэшем. Если они совпадают, то получатель уверен, что у подписавшего был доступ к секретному ключу, и что никто не изменял данные.
[015] Термин "база данных" следует толковать расширительно, и он должен включать в себя любую совокупность данных о загрязнении, сохраненную в цифровом хранилище, например файлах в файловой системе и/или данных в реляционной базе данных.
[016] В предпочтительном варианте осуществления морское судно обнаруживает загрязнение в качестве второстепенной задачи. Например, торговое судно, перемещающее товары между портами на разных материках, может собирать данные об окружающей среде по международному торговому пути с небольшими дополнительными затратами. Аналогичным образом судно с регулярным движением вдоль береговой линии может обнаруживать, записывать и снимать характеристики слива из судна, которое очистило топливные цистерны в море. В третьем примере морское судно является сейсморазведочным судном, которое систематично обходит область в сотни или тысячи квадратных километров во время исследования. Эти и другие суда могут собирать данные об окружающей среде с пространственными, временными и спектральными разрешениями, чего не может добиться спутник. Низколетящий дрон мог бы предоставлять данные с аналогичным качеством, но препятствием была бы стоимость такого сбора.
[017] В соответствии с вышеизложенным детектор может предоставлять спектральный вывод для снятия характеристик смеси углеводородов. Спектральный вывод показывает максимум интенсивности на длинах волн, излученных из разных компонентов смеси углеводородов. Таким образом, последующий анализ может по меньшей мере ограничить количество возможных источников и, возможно, окончательно идентифицировать источник. К тому же аналогичный спектральный вывод с цифровой подписью, полученный от собственного бункерного топлива морского судна, может представить неопровержимое доказательство, что морское судно не было источником разлива нефти.
[018] Система может дополнительно содержать справочную таблицу и/или алгоритм для определения возраста смеси углеводородов. Если возраст разлива нефти можно определить, например, с интервалом в несколько дней, то источник можно ограничить судами, которые были в некой области в том интервале, с поправкой на ветер, волны и течение. Некоторые разливы нефти, например из эксплуатационной скважины, содержат большой диапазон углеводородов и обычно значительное количество серы. Более легкие компоненты, например алифаты примерно до C10 и летучие ароматические соединения, испаряются легче, нежели более тяжелые компоненты. Таким образом, измененный относительный состав может использоваться для оценки возраста некоторых разливов нефти.
[019] Дополнительно или в качестве альтернативы справочная таблица и/или алгоритм могут включать в себя параметры для механического разложения разлива нефти. Это особенно полезно для разливов судового топлива, то есть бункерного топлива. Судовое топливо обычно содержит мало серы из-за действующих с 1970-х годов норм выбросов и содержит более тяжелые компоненты. Бункерное топливо является остатком после удаления лигроина, керосина и других легких продуктов, поэтому относительные концентрации более легких компонентов не могут определять возраст бункерного топлива. Однако разлив нефти, вероятно, разделяется на меньшие пятна, разлитые по б о льшей области вследствие ветра, волн и течений. Таким образом, пятна аналогичной нефти, разлитые по большой области, можно использовать для оценки возраста и исходного местоположения разлива нефти.
[020] Детектор может предоставить расстояние до объекта и его протяженность в области вблизи пути морского судна. Для этого лидар предоставляет временные данные. Лидар, предоставляющий данные во временной области, может быть тем же блоком, что и лидар, предоставляющий спектральный вывод. Постпроцессор, ассоциированный с детектором, может выполнять алгоритм быстрого преобразования Фурье для преобразования из временной области в частотную область, и наоборот.
[021] В некоторых вариантах осуществления детектор содержит цифровой фильтр для предоставления концентрации твердых объектов в сканируемой области. Благодаря улучшенному SNR и пространственному разрешению твердые объекты могут быть довольно мелкими частицами, и цифровые данные о загрязнении могли бы быть подсчетом частиц на единицу объема. Специалист в данной области техники может реализовать такой фильтр с использованием высокоуровневых функций, реализованных в серийных GPU.
[022] В некоторых вариантах осуществления детектор содержит лидар гиперспектрального лазерно-индуцированного свечения. Ассоциированный постпроцессор может по-разному делить полученный куб данных, чтобы предоставить спектральные, временные или пространственные выходные данные.
[023] Во всех вариантах осуществления предпочтительный лидар содержит источник лазерного излучения, излучающий в диапазоне 300-400 нм. Как отмечалось выше, эти длины волн достаточно короткие для возбуждения молекул углеводородов для спектра свечения. Длины волн в этом диапазоне также проникают через воду для обнаружения твердых объектов в столбе воды под поверхностью. Максимальная глубина зависит от угла обзора, затухания у выбранной длины волны и качества воды.
[024] База данных может конфигурироваться для приема данных с цифровой подписью от нескольких морских судов. Национальная база данных могла бы содержать обязательные спектральные характеристики бункерного топлива всех судов, входящих и/или покидающих порт страны. Это упростило бы идентификацию разливов нефти и могло бы препятствовать очистке топливных цистерн судами в открытом море. Международная база данных, содержащая данные от торговых судов, исследовательских судов и т.п., была бы ценным инструментом для идентификации и классификации загрязнения, для очистки и/или для определения направлений касательно нефтяного загрязнения и синтетических твердых частиц в океанах.
КРАТКОЕ ОПИСАНИЕ ЧЕРТЕЖЕЙ
[025] Изобретение будет подробнее объясняться посредством примеров со ссылкой на прилагаемые чертежи, на которых:
Фиг. 1 иллюстрирует экологическое исследование в соответствии с изобретением, и
Фиг. 2 иллюстрирует систему в соответствии с изобретением.
ПОДРОБНОЕ ОПИСАНИЕ
[026] Чертежи предназначены для иллюстрации принципа изобретения и не представлены в масштабе. Для ясности пропускаются многочисленные подробности, известные специалистам в данной области техники.
[027] Фиг. 1 показывает морское судно 1, приближающееся к загрязненной области 2 на поверхности 3 моря. Морское судно может выполнять некоторую несвязанную задачу, например сейсморазведку, так что данное экологическое исследование является надбавкой при небольших дополнительных затратах. Как показано, судно 1 идет по пути 4, по которому могло бы следовать сейсморазведочное судно. Однако путь 4 может быть любым путем следования торгового судна, экскурсионного судна или другого морского судна по океану или вдоль побережья. Детектор на борту морского судна 1 сканирует сектор 10, например, перед этим судном. Таким образом, морское судно 1 обнаруживает загрязнение на поверхности 3 моря в области 40 по заранее установленному пути 4.
[028] Область 40 может включать в себя столб воды под поверхностью 3 моря для идентификации углеводородов и твердых объектов в поверхности 3 моря. Фактический обзор, проиллюстрированный дугой сектора 10, может задаваться в качестве предела, где SNR падает ниже полезного уровня. В частности, в морской воде меньше всего затухают длины волн около 420 нм, то есть в фиолетовой части видимого спектра. Лазерное излучение в ближнем УФ-спектре обладает немного меньшими длинами волн. Глаз человека больше всего восприимчив к чуть б о льшим длинам волн в синем спектре, где солнце излучает б о льшую часть своей энергии. Чистая морская вода кажется чистой как для лазера, так и для глаза человека, так как обладает видимостью в десятки метров. Растворенный органический материал вызывает желтый оттенок, который уменьшает видимость. Фитопланктон в океане или частицы возле береговой линии увеличивают шум и легко могут уменьшить видимость до нескольких метров.
[029] Фиг. 2 иллюстрирует систему 100 с лидаром 110, предоставляющим данные 112 о загрязнении. В частности, показанные данные 112 о загрязнении являются спектральными данными, указывающими максимумы интенсивности на некоторых длинах волн λ флуоресцентного излучения. Спектр указывает тип и, возможно, возраст разлива нефти, и передается в компьютер 130.
[030] Система 120 глобального позиционирования, например американская Navstar GPS или русская GLONASS, предоставляет данные о местоположении для определения положения и протяженности загрязненной области 2, а таймер 131 предоставляет отметку времени для записи, то есть дату и время.
[031] Данные о загрязнении, данные о местоположении и отметка времени представляют собой большое количество данных. Соответственно, их понадобилось бы разбить на много более мелких блоков для подписания цифровой подписью. Вместо этого данные сначала хэшируются по заранее установленному стойкому алгоритму 133 хэширования (SHA), работающему в процессоре 132. Подходящие алгоритмы хэширования стандартизованы, например, в протоколах безопасности транспортного уровня (TSL) Интернета, и соответственно общедоступны. Хэширование гораздо быстрее подписания и может предоставить дайджест с длиной блока, приспособленной к выбранному блочному шифру.
[032] Дайджест дополнительно шифруется в процессе 134 также внутри процессора 132. Шифрование выполняется с использованием закрытого или секретного ключа sk, извлеченного из безопасного внутреннего хранилища 135. Секретный ключ sk является частью криптографической пары ключей {pk, sk}, которые математически соединяются так, что зашифрованное с помощью sk сообщение можно расшифровать только с помощью соответствующего открытого ключа pk. Открытый ключ pk дает возможность любому проверить, что отправитель знает секретный sk.
[033] Стрелка 136 иллюстрирует, что данные о загрязнении, данные о местоположении и отметка времени проходят через процессор 132 параллельно функции 133 хэширования и функции шифрования или шифру 134. Шифр 134 предпочтительно стандартизован, см. протоколы TSL.
[034] Данные о загрязнении, данные о местоположении и отметка времени сохраняются в базе 140 данных, например в документе 141 вместе с зашифрованным дайджестом 142. Позднее любой получатель с доступом к открытому ключу pk может дешифровать блок 142, чтобы получить расшифрованный хэш, и вычислить хэш из данных о загрязнении, данных о местоположении и отметки времени, сохраненных в документе 141. Если расшифрованный хэш совпадает с вычисленным хэшем, то получатель знает, что данные происходят от знающего соответствующий секретный ключ sk.
[035] Кроме того, хэш очень чувствителен к изменениям на входе. Таким образом, получатель может быть уверен, что никто не изменил данные, если не изменен хэш. В дополнение к доказательству происхождения и целостности данных алгоритмы хэширования с последующим шифрованием защищены от нескольких известных криптографических атак.
[036] Дополнительная выгода состоит в том, что морское судно может доказать, что не оно является источником разлива нефти. Например, образец бункерного топлива, используемый исследовательским судном, можно охарактеризовать, подписать цифровой подписью и сохранить, как описано выше. Поскольку любая подделка данных измерений будет обнаружена благодаря свойствам стойкого алгоритма 133 хэширования, несовпадение спектра бункерного топлива и спектра разлива нефти доказывает, что разлив нефти не вызван бункерным топливом из исследовательского судна.
[037] Дополнительно или в качестве альтернативы обнаружению разлива нефти система 100 может конфигурироваться для обнаружения твердых объектов, например тросов, рыболовных сетей и т.п. на поверхности 3 моря. Это может включать в себя использование другого лидара 110, предоставляющего вывод 112 во временной области и, по возможности, использование лазера, излучающего на другой длине волны. Оставшиеся части системы, то есть GPS 120, компьютер 130 и база 140 данных вместе с ассоциированными компонентами, данными и процессами, работают описанным выше способом. Варианты осуществления, обнаруживающие твердые объекты, также могут предупреждать об опасных объектах, например тросе, который может намотаться на гребной винт.
[038] База 140 данных может быть локальной по отношению к морскому судну 1, то есть содержать только данные, полученные и подписанные на морском судне 1. В альтернативном варианте осуществления подписанные данные отправляются в центральную базу 140 данных, управляемую федеральной властью. Такая национальная база данных могла бы содержать обязательные спектральные характеристики бункерного топлива всех судов, входящих и/или покидающих порт страны. Это упростило бы идентификацию разливов нефти и могло бы препятствовать очистке топливных цистерн судами в открытом море. В третьем варианте осуществления база данных управляется международным органом и содержит данные от торговых судов, исследовательских судов и т.п. Такая международная база данных была бы ценным инструментом для идентификации и классификации загрязнения, для очистки и/или для определения направлений касательно нефтяного загрязнения и синтетических твердых частиц в океанах. Между локальной, национальной и международной базой данных нет противоречия, и данные могут произвольно переноситься между базами данных на разных уровнях.
[039] Хотя изобретение описано на примерах, специалисту в данной области техники известны многие очевидные адаптации и альтернативы. Единственное число (один) нужно понимать как "по меньшей мере один". Это правило повышает удобочитаемость, так как большинство элементов в большинстве пунктов формулы изобретения могут повторяться. Числительное "один" при необходимости обозначает ровно "один". Слово "для" нужно понимать как "подходящий для …" в соответствии с установившейся практикой. Объем изобретения задается нижеследующей формулой изобретения.

Claims (19)

1. Система (100) для обнаружения загрязнения (2) на поверхности (3) моря, причем система (100) приспособлена для установки на морское судно (1) и содержит:
детектор (110) с лидаром для предоставления цифровых данных (112) о загрязнении, относящихся к загрязнению (2) в некой области (40) по пути (4) следования морского судна (1);
систему (120) определения местоположения для предоставления данных о местоположении;
таймер (131) для предоставления цифровой отметки времени;
компьютер (130) для сбора, объединения и хранения цифровых данных (141);
отличающаяся тем, что
компьютер (130) сконфигурирован для:
исполнения стойкого алгоритма (133) хэширования над данными (112) о загрязнении с ассоциированными данными о местоположении и отметкой времени, чтобы создать дайджест,
исполнения функции (134) шифрования над дайджестом с использованием секретного ключа (sk) и
сохранения цифровых данных (141) и зашифрованного дайджеста (142) в базе (140) данных.
2. Система по п. 1, в которой морское судно (1) обнаруживает загрязнение в качестве второстепенной задачи.
3. Система по п. 1 или 2, в которой детектор (110) предоставляет спектральный вывод для снятия характеристик смеси углеводородов.
4. Система по п. 3, дополнительно содержащая справочную таблицу и/или алгоритм для определения возраста смеси углеводородов.
5. Система по п. 4, в которой справочная таблица и/или алгоритм включают в себя параметры для механического разложения разлива нефти.
6. Система по любому предшествующему пункту, в которой детектор (110) предоставляет расстояние до объекта и его протяженность в области (40) вблизи пути (4) морского судна (1).
7. Система по п. 6, в которой детектор (110) содержит цифровой фильтр для предоставления концентрации твердых объектов в сканируемой области (40).
8. Система по любому предшествующему пункту, в которой детектор (110) содержит лидар гиперспектрального лазерно-индуцированного свечения.
9. Система по любому предшествующему пункту, в которой лидар содержит источник лазерного излучения, излучающий в диапазоне 300-400 нм.
10. Система по любому предшествующему пункту, в которой база (140) данных конфигурируется для приема данных (141, 142) с цифровой подписью от нескольких морских судов (1).
RU2018142487A 2016-05-24 2017-05-15 Обнаружение углеводородов RU2720734C1 (ru)

Applications Claiming Priority (3)

Application Number Priority Date Filing Date Title
NO20160882A NO20160882A1 (en) 2016-05-24 2016-05-24 Hydrocarbon detection
NO20160882 2016-05-24
PCT/NO2017/050118 WO2017204653A1 (en) 2016-05-24 2017-05-15 Hydrocarbon detection

Publications (1)

Publication Number Publication Date
RU2720734C1 true RU2720734C1 (ru) 2020-05-13

Family

ID=60412379

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
RU2018142487A RU2720734C1 (ru) 2016-05-24 2017-05-15 Обнаружение углеводородов

Country Status (6)

Country Link
US (1) US20190128817A1 (ru)
AU (1) AU2017271296B2 (ru)
DK (1) DK180263B1 (ru)
NO (1) NO20160882A1 (ru)
RU (1) RU2720734C1 (ru)
WO (1) WO2017204653A1 (ru)

Families Citing this family (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN107991454B (zh) * 2018-01-17 2021-03-19 南开大学 一种水质污染源分析方法
CN108732575B (zh) * 2018-05-31 2021-08-06 中国科学院合肥物质科学研究院 海洋沉潜油水下快速识别探测装置及方法
EP4042127A4 (en) * 2019-10-07 2023-11-08 OneSubsea IP UK Limited LEAK DETECTION SYSTEM
US12078726B2 (en) * 2019-10-22 2024-09-03 ExxonMobil Technology and Engineering Company Method of detecting hydrocarbon bubbles using airborne light detection and ranging
CN110855312B (zh) * 2019-10-23 2022-02-18 军事科学院军事医学研究院环境医学与作业医学研究所 一种应用于水质智能检测无线通信模块
WO2021205223A1 (en) * 2020-04-05 2021-10-14 Petrofarzan Apadana A remote water pollution detection apparatus

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2008087435A2 (en) * 2007-01-20 2008-07-24 Link Direct Limited Authenticating data from gps logging devices
RU2411539C1 (ru) * 2009-10-02 2011-02-10 Федеральное государственное унитарное предприятие "Научно-производственное предприятие "Полет" Комплекс технических средств обнаружения и измерения разливов нефти или нефтепродуктов
US20140327563A1 (en) * 2011-12-19 2014-11-06 Ispas As Method of detecting oil spill at the sea by means of an oil spill radar, and such an oil spill radar
EP2866052A1 (en) * 2013-10-23 2015-04-29 Ladar Limited A system for monitoring a maritime environment
WO2015074669A1 (en) * 2013-11-25 2015-05-28 Ldi Innovation Oü Device for remote oil detection

Family Cites Families (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US8549310B2 (en) * 1996-04-08 2013-10-01 Walker Digital, Llc Method and apparatus for secure measurement certification
US6633043B2 (en) * 2002-01-30 2003-10-14 Ezzat M. Hegazi Method for characterization of petroleum oils using normalized time-resolved fluorescence spectra

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2008087435A2 (en) * 2007-01-20 2008-07-24 Link Direct Limited Authenticating data from gps logging devices
RU2411539C1 (ru) * 2009-10-02 2011-02-10 Федеральное государственное унитарное предприятие "Научно-производственное предприятие "Полет" Комплекс технических средств обнаружения и измерения разливов нефти или нефтепродуктов
US20140327563A1 (en) * 2011-12-19 2014-11-06 Ispas As Method of detecting oil spill at the sea by means of an oil spill radar, and such an oil spill radar
EP2866052A1 (en) * 2013-10-23 2015-04-29 Ladar Limited A system for monitoring a maritime environment
WO2015074669A1 (en) * 2013-11-25 2015-05-28 Ldi Innovation Oü Device for remote oil detection

Also Published As

Publication number Publication date
DK180263B1 (en) 2020-09-18
WO2017204653A1 (en) 2017-11-30
AU2017271296B2 (en) 2020-01-02
DK201800833A1 (en) 2019-01-09
NO20160882A1 (en) 2017-11-27
US20190128817A1 (en) 2019-05-02
AU2017271296A8 (en) 2018-11-15
AU2017271296A1 (en) 2018-11-01
WO2017204653A8 (en) 2018-11-08

Similar Documents

Publication Publication Date Title
RU2720734C1 (ru) Обнаружение углеводородов
Garcia-Pineda et al. Classification of oil spill by thicknesses using multiple remote sensors
Alpers et al. Oil spill detection by imaging radars: Challenges and pitfalls
Goldstein et al. Scales of spatial heterogeneity of plastic marine debris in the northeast Pacific Ocean
Fingas et al. Oil spill remote sensing: a review
Perovich et al. Transpolar observations of the morphological properties of Arctic sea ice
Migliaccio et al. On the exploitation of polarimetric SAR data to map damping properties of the Deepwater Horizon oil spill
Kohnert et al. Toward understanding the contribution of waterbodies to the methane emissions of a permafrost landscape on a regional scale—A case study from the Mackenzie Delta, Canada
Ivanov et al. Characterization of oil pollution around the oil rocks production site in the Caspian Sea using spaceborne polarimetric SAR imagery
Tanaka et al. Estimation of melt pond fraction over high‐concentration Arctic sea ice using AMSR‐E passive microwave data
Shim et al. Toward a long-term monitoring program for seawater plastic pollution in the north Pacific Ocean: Review and global comparison
Kim et al. Melt pond mapping with high-resolution SAR: The first view
RU2616716C2 (ru) Способ оценки уровня загрязнения акваторий по гиперспектральным данным аэрокосмического зондирования
Bondur et al. Detecting gas seeps in Arctic water areas using remote sensing data
Szafrańska et al. Toward monitoring and estimating the size of the HFO-contaminated seabed around a shipwreck using MBES backscatter data
Arias et al. Advances on remote sensing of windrows as proxies for marine litter based on Sentinel-2/MSI datasets
Harsdorf et al. Submarine lidar for seafloor inspection
MacDonald et al. Community structure comparisons of lower slope hydrocarbon seeps, northern Gulf of Mexico
Viallefont-Robinet et al. Health security and environment capability of slick detection, characterization, and quantification in the offshore domain thanks to radar or optical imagery
Martín et al. Oil pollution detection using spectral fluorescent signatures (SFS)
Le Floch et al. Remote Detection and Maritime Pollution: Chemical Spill Studies
Kul’chin et al. Complex monitoring of the state of sea water basins by optical methods. Part 1. The concept of constructing the multilevel measurement systems for ecological monitoring of coastal water basins
Prajapati et al. Feature combination of Pauli and H/A/alpha decomposition for improved oil spill detection using SAR
Measures et al. Laser induced spectral signatures of relevance to environmental sensing
Skrunes Characterization of Low Backscatter Regions in the Marine Environment by Multipolarization C-and X-band Synthetic Aperture Radar Data