Hva vet vi om bølgekammen i uberørt sjø v/Sverre Haver, UiS

BØLGEFORHOLD PÅ NORSK
SOKKEL
Hva vet vi om bølgekammen i uforstyrret sjø?
Sverre Haver, UIS
1
Undisturbed and disturbed seas
2
Definisjon av karakteristisk metocean indusert
«respons», xc, for ULS og ALS. I

Årlig største response:
X1y

ULS:
𝑷 π‘ΏπŸπ’š > 𝒙𝒄𝑼𝑳𝑺
≀ πŸπŸŽβˆ’πŸ
(100 år returperiode)

ALS:
𝑷 π‘ΏπŸπ’š > 𝒙𝒄𝑨𝑳𝑺
≀ πŸπŸŽβˆ’πŸ’
(10000 år returperiode)

Vi trenger langtidsfordelingen for årlig største respons; π‘­π‘ΏπŸπ’š 𝒙
β‡’ 𝟏 βˆ’ π‘­π‘ΏπŸπ’š 𝒙𝒄,𝒒 = 𝒒 β‡’ 𝒙𝒄,𝒒 = … . ; πͺ = πŸπŸŽβˆ’πŸ 𝒆𝒍𝒍𝒆𝒓 πŸπŸŽβˆ’πŸ’
3
Definisjon av karakteristisk metocean indusert
«respons», xc, for ULS og ALS. II
I praksis mer vanlig å se på langtidsfordelingen til:

Globale maksima (største topp mellom null-ned-krysninger), X
 𝟏 βˆ’ 𝑭𝑿 𝒙𝒄𝒒 =

𝒒
;
π’π’ˆ
3-timer maksima (største topp i 3 timer), π‘ΏπŸ‘π’‰
 𝟏 βˆ’ π‘­π‘ΏπŸ‘π’‰ 𝒙𝒄𝒒 =

π’π’ˆ = forventet antall globale topper pr. år.
𝒒
;
π’πŸ‘π’‰
π’πŸ‘π’‰ = antall 3-timer vinduer pr år (β‰ˆ πŸπŸ—πŸπŸŽ)
Storm maksima (største verdi i en stormer over en gitt terskel), 𝑿𝒔
𝒒
 𝟏 βˆ’ π‘­π‘ΏπŸ‘π’‰ 𝒙𝒄𝒒 = 𝒏 ; 𝒏𝒔 = (forventet) antall stormer (over terskel) pr år.
𝒔
4
Langtidsfordeling av X3h

Kilder til iboende usikkerhet av 3-timer største verdi for et tilfeldig 3timer vindu:
1) Iboende usikkerhet i sjøtilstandens karakteristiske parametre;
signifikant bølgehøyde, Hs, og bølgespektrets periode,Tp, beskrevet ved:
𝒇𝑯𝒔𝑻𝒑 𝒉, 𝒕
2) Betinget iboende usikkerhet i 3-timer største verdi gitt Hs and Tp
beskrevet ved: π‘­π‘ΏπŸ‘π’‰ |𝑯𝒔 𝑻𝒑 𝒙 𝒉, 𝒕) (kortidsfordelingen)

Langtidsfordelingen er gitt ved:
π‘­π‘ΏπŸ‘π’‰ 𝒙 =

𝒉 𝒕
π‘­π‘ΏπŸ‘π’‰ |𝑯𝒔𝑻𝒑 𝒙 𝒉, 𝒕)𝒇𝑯𝒔𝑻𝒑 𝒉, 𝒕 𝒅𝒕𝒅𝒉
I fortsettelsen vil X3h erstattes med C3h (uforstyrret 3-timer største
bølgetopp) med referanse til undertittel, men usikkerheter i
modelleringen av bølgeforholdene for beregning av forstyrret bølgetopp vil5
bli sett på.
Tilgjengelige metocean data, I

For å beskrive værkarakteristika som signifikant bølgehøyde,
bølgespektrets topp-periode og midlere vind:
NORA10 databasen etablert av Meteorologisk Institutt i Bergen.
Hindcastdata som dekker perioden september 1957 - mars 2016.Området
som dekkes med data hver 3. time er vist nest side.
6
Området dekket av NORA10,
Reistad et al. (2011)
7
Example of data provided by NORA10
WAM WIND AND WAVES
LATITUDE: 72.02, LONGITUDE:
YEAR
1957
1957
1957
1957
1957
1957
1957
1957
1957
1957
1957
1957
1957
1957
1957
M
9
9
9
9
9
9
9
9
9
9
9
9
9
9
9
D
1
1
1
1
1
1
2
2
2
2
2
2
2
2
3
H
6
9
12
15
18
21
0
3
6
9
12
15
18
21
0
WIND
WSP DIR
1.7 348.
1.5 340.
2.8 330.
2.2 24.
2.5 88.
4.2 122.
3.2 96.
5.0 90.
5.2 105.
6.1 94.
6.8 81.
7.3 92.
7.2 81.
6.7 89.
5.3 82.
22.10
HS
0.9
0.8
0.8
0.8
0.7
0.7
0.7
0.6
0.6
0.7
0.7
0.8
0.8
0.8
0.7
TOTAL
TP
TM
5.2 4.5
5.2 4.7
5.2 4.8
5.2 4.8
5.2 4.9
5.2 4.9
5.2 4.8
5.2 4.8
5.2 4.8
5.2 3.7
5.2 3.8
3.9 3.7
3.9 3.7
4.3 3.7
4.3 3.8
SEA
DIRP
305.
305.
305.
290.
290.
290.
290.
290.
290.
275.
275.
110.
95.
95.
95.
DIRM
317.
316.
315.
313.
312.
310.
309.
306.
304.
295.
272.
103.
98.
96.
93.
WIND SEA
HS
TP DIRP
0.1 0.0 237.
0.1 0.0 237.
0.1 0.0 237.
0.1 0.0 237.
0.1 0.0 237.
0.1 2.4 110.
0.1 0.0 237.
0.1 2.4 50.
0.1 2.4 110.
0.3 2.7 140.
0.4 3.2 110.
0.6 3.6 110.
0.6 3.9 95.
0.6 3.9 95.
0.4 3.9 80.
SWELL
HS
TP
0.9 5.2
0.8 5.2
0.8 5.2
0.8 5.2
0.7 5.2
0.7 5.2
0.7 5.2
0.6 5.2
0.6 5.2
0.6 5.2
0.6 5.2
0.5 5.2
0.5 4.7
0.5 5.2
0.6 4.7
DIRP
305.
305.
305.
290.
290.
290.
290.
290.
290.
275.
275.
275.
140.
125.
110.
8
Kvalitet av NORA10 data

Vind:
Middelvind er veldig bra opptil 15m/s. For høyere vindhastigheter
indikerer noen målinger at middelvinden er litt lav.
Tiltak for middelvind over 15m/s:
π’—π’Œ = πŸπŸ“ + 𝟎. 𝟐 βˆ— 𝒗𝒉𝒄 βˆ’ πŸπŸ“


Hs:
Tp:
Ingen korreksjon, litt høye ekstremer for noen områder? Bør
sjekkes mot tilgjengelige data utenfor kjente områder.
Korrigert for å gi bedre oppløsning for høye perioder, ellers synes den ok.
9
Forbedring av periode oppløsning
Kvamme (2015)
10
HS: NORA10 versus målinger, Nordsjøen
Bruserud and Haver (2015)
Red:
Blue:
Black:
11
Radar data
Buoy data
NORA10
NORA10 versus målinger, Barentshavet
Kvamme (2015)
12
NORA10 spredningsdiagram for 3 lokasjoner
på norsk sokkel, Kvamme (2015)
13
Hs: NORA10 versus målinger Nordsjøen,
Bruserud and Haver (2015)
14
Tp: NORA10 versus målinger Nordsjøen,
Bruserud and Haver (2015)
15
Tp: Betinget fordeling gitt Hs for Nordsjøen
Bruserud and Haver (2015)
16
Tilgjengelige metocean data, II

Når det gjelder detaljer ved overflateprosessen, for eksempel bølgetopper
og retningsspredning:
1)
Vertikal radar/laser mht betinget usikkerhet for bølgetopp.
2)
Områderadar eller bøye for retningsspredning.
3) Arealekstrem versus punktekstrem, modellforsøk eller numeriske
simuleringer av havoverflaten.
17
Langtidsvariabilitet (koplet fordeling for Hs og Tp),
𝒇𝑯𝒔 𝑻𝒑 𝒉, 𝒕 = 𝒇𝑯𝒔 (𝒉)𝒇𝑻𝒑 |𝑯𝒔 (𝒕|𝒉)

Marginalfordeling for Hs:
𝑭𝑯𝒔 𝒉 = 𝟏 βˆ’ 𝒆𝒙𝒑 βˆ’
π’‰βˆ’π€ 𝜷
𝜢
; 𝒉β‰₯ 𝝀
Parametrene kan estimeres momentmetoden, d.v.s. middelverdi,
standardavvik og skjevhetskoeffisient settes lik for data og populasjon.

Betinget fordeling av Tp gitt Hs:
𝒇𝑻𝒑 |𝑯𝒔 𝒕 𝒉 =
𝟏
πŸπ… πˆπ’π’π‘»π’‘
𝟏 π₯𝐧 𝒕 βˆ’ 𝝁𝒍𝒏𝑻𝒑 (𝒉)
𝒆𝒙𝒑 βˆ’
𝟐
πˆπ’π’π‘»π’‘ 𝒉
𝒉 𝒕
𝟐
hvor:
𝝁𝒍𝒏𝑻𝒑 𝒉 = π’‚πŸ + π’‚πŸ 𝒉 + π’‚πŸ‘ π’•πŸ
πˆπ’π’π‘»π’‘ 𝒉 = π’ƒπŸ + π’ƒπŸ 𝒆𝒙𝒑 βˆ’ π’ƒπŸ‘ 𝒉 ; πˆπ’π’π‘»π’‘ > 𝟎
Parameters determned by fitting functions to point estimates for πœ‡π‘™π‘›π‘‡π‘ (β„Ž)
and πœŽπ‘™π‘›π‘‡π‘ β„Ž for various classes of h with data.
18
Spredningsdiagram for Hs og Tp, 19572014; Haltenbanken. Predrag (2015)
19
Tilpasset marginal fordeling for Hs
Predrag (2016)
20
Parametre i betinget fordeling av Tp gitt Hs;
Predrag (2015)
21
Spredningsplott for Hs og Tp og betinget
90% konfidensintervall, Predrag (2015)
22
ULS - og ALS konturer for Hs og Tp,
Predrag (2015)
Konturene kan benyttes til å etablere tilnærmede estimater for karakteristisk
respons for ULS og ALS.
23
Metocean konturer for forskjellige verdier for b1.
Haver et al. (2013)
24
Eksempel: Konturer for forskjellige retningssektorer;
Overn and Waage(2016)
25
Formen på bølgespektret, Haver (1980)
Midlere spektra for Hs = 3.7 – 3.9m og Tp:
6.7s
8.3s
10s
I prinsippet er det tendensen vi ser her som er
motivasjonen for Torsethaugen spektret
12.5s
16.7s
26
Torsethaugen spektret versus noen sjøtilstander
langs en ULS kontur
Torsethaugen spektret før ut som f-4, mens JONSWAP dør ut som f-5. Kan denne forskjellen
påvirke størrelsen på bølgetoppene?
27
Konturen er fra Aarsnes (2015)
Donelan spektret versus JONSWAP spektret
mht fordeling av globale bølgetopper,
Overn and Waage (2016)
28
Estimering av ekstremer for uforstyrret bølgetopp, I

Antas at havoverflaten kan beskrives som en stasjonær gaussisk prosess som i
tillegg er rimelig smalbåndet, vil globale maksima være Rayleigh fordelt:
𝑭π‘ͺ 𝒄 = 𝟏 βˆ’ 𝒆𝒙𝒑

𝟏
βˆ’πŸ
𝒄 𝟐
𝝈𝜩
 𝑭π‘ͺπŸ‘π’‰ 𝒄 =
𝟏 βˆ’ 𝒆𝒙𝒑
𝟏
βˆ’πŸ
𝒄 𝟐
𝝈𝜩
π’πŸ‘π’‰
Fra midten a 90-tallet erkjente vi at dette ble feil mht airgap vurderinger.
Rundt 2000 kom Forristalls bølgetoppfordeling, Forristall(2000):
𝑭π‘ͺ 𝒄 = 𝟏 βˆ’ 𝒆𝒙𝒑 βˆ’
𝒄 𝜷
πœΆπ’‰
 𝑭π‘ͺπŸ‘π’‰ 𝒄 =
𝟏 βˆ’ 𝒆𝒙𝒑 βˆ’
𝒄 𝜷
πœΆπ’‰
π’πŸ‘π’‰
hvor for langkammet sjø:
𝜢𝟐 = 𝟎. πŸ‘πŸ“πŸ‘πŸ” + 𝟎. πŸπŸ–πŸ—πŸπ’”πŸ + 𝟎. πŸπŸŽπŸ”πŸŽπ’–
𝜷𝟐 = 𝟐 βˆ’ 𝟐. πŸπŸ“πŸ–πŸ•π’”πŸ + 𝟎. πŸŽπŸ—πŸ”πŸ–π’–πŸ
π’”πŸ = πŸπ…π’‰/(π’ˆπ’•πŸπŸ ) and
𝒖 = 𝒉/(π’ŒπŸπŸ π’…πŸ‘ )
29
Modellering av bølgeklima for å estimere
uforstyrret og forstyrret metocean indusert
respons.
Available airgap
Photo: Halvor Arne Asland, Statoil
30
Estimering av ekstremer for uforstyrret bølgetopp, II

En metode som ble benyttet til å estimere ULS bølgetopp var å tilpasse en
Stokes 5te bølgeprofil til ULS bølgehøyden og en passe tilhørende
bølgeperiode og bruke høyden av bølgetoppen i Stokes 5te profilet som ULS
bølgetopp, cStULS.
Problem på mellomdypt og dypt vann:
cStULS < c0.01 , hvor c0.01 er beregnet fra langtidsanalyse og Forristall sin
bølgetoppfordeling!
Underestimering ca 5% +/- litt avhengig av valgt periode og dyp

ALS bølgetoppen, cALS, ble på 80-tallet og tidlig 90-tall beregnet som 1.2*cULS.
Det er en vesentlig underestimering! En burde benyttet 1.3?

I dag er det vanlig å benytte full langtidsanalyse for å beregne både cULS og cALS.
31
3-timer ekstremverdifordeling for en ALS
sjøtilstand, 18.2m/17s
1
85%
Cumulative probability
0.9
90%
0.8
0.7
0.6
0.5
3h mpm
0.4
Rayleigh
0.3
Jahns and Wheeler
0.2
Forristall
0.1
Winterstein
0
12
16
20
24
28
Crest height (m )
32
Usikkerheter i høyden cq har over langtidsmiddel for
vanndypet,

From long term mean sea level to still water level in unfavourable ULS and
ALS sea states:
DULS = stormfloULS + tidevannsamplitude = 0.8 m + 1m = 1.8m
DALS = stormfloALS = 1.1m
(Skulle vi tatt med tidevannsamplitude?)
På norsk sokkel til havs trenger en ikke å gjøre det. I områder hvor tidevann
og stormflo har helt andre verdiområder bør det vurderes.

Hvor god er 2. ordens bølgeteori? Synes veldig god – men er den perfekt?

Arealmaksimum versus punktmaksimum. God approksimasjon for areal 50 x
50m: Øk punktmaksimum med 10%. Kan beregnes mer nøyaktig for uforstyrret
sjø ved å anta Gaussisk sjø. For 100m x 100m: 1.15 – 1.2 er bedre. Ref.: Table
2 and Table 3 in Forristall (2015).

Hva skal en legge vekt på? cULS eller cALS ?

Validering ved modellforsøk eller ikke?
33
Hvor god er 2. ordens bølgeteori mht høyde av
bølgetopp? Figurer fra Lian og Haver (2015)
57 timer
375 timer
24 timer
Konklusjon: 2. orden er en god tilnærmelse
til det vi observerer! Men jeg vil anbefale
at 2. ordens beregninger av bølgetopp er en
nedre grense for cq, q = 0.01 og 0.0001 pr. år
34
Kortkammet eller langkammet sjø?

Vindsjø vil være mer eller mindre kortkammet. Skal en utnytte dette fullt ut?

Ewans spredningsfunksjon, Ewans (1998), er den som oftest refereres til. Den er basert
på forholdsvis lave sjøtilstander (Hs < 4-5m) som har begrenset strøklengde. Virkelige
sjøtilstander er ikke nødvendigvis strøklengde begrenset og de kan ha helt andre nivåer
for Hs enn det som er inkludert i Ewans database.

Norsok åpner for at en kan benytte K*cos10(q). Det er nært Ewans spredningsfunksjon
rundt toppen av bølgespektret. Standardavviket for spredningen rundt fp er ca. 20o.

Undertegnende er litt nølende til å utnytte retningssjø fullt ut. Det er ikke den ekstreme
sjøtilstanden som er styrende for ekstrem responsverdi – det er den ugunstigste bølgen
eller bølgegruppen som resulterer i 3-timer ekstremen.
Hvor mye varierer den lokale spredningen for de største bølgene? Hvordan er denne
spredningen i forhold til midlere spredningen for sjøtilstanden.
Vil ikke-linearitet forårsake at bølger kan bli mer langkammet over noen 10-talls metere?

I tilfeller hvor retningssjø er konservativt må en eventuelt vurdere å benytte mer
spredning enn indikert med cos10.

For utmattingsanalyser kan en gjerne gå til større spredning.
35
Hva med monsterbølger eller «freake» bølger?

Det har blitt jobbet intenst med dette fenomenet de siste 10 – 15 årene. Det er
fysiske mekanismer som kan produsere spesielt høye bølger, men det synes å
nærme seg enighet om at disse mekanismene sjelden vil kunne inntre pga for
eksempel retningsspredning i bølgene, Christou and Ewans (2014), Cavaleri et al.
(2016).

Når en samler bølgehistorier med noenlunde like karakteristiske parametere, så
synes bølger som så spesielle ut å falle på plass i populasjonen, se for eksempel
siden som vurderer godhet av 2. orden.

Det forskes fortsatt på monsterbølger. Det kan ikke utelukkes at dersom er et
områder av en viss utstrekning som er rimelig smalbåndet både i frekvens og
retning at spesiell bølger kan oppstå.

Problemet med monsterbølger er at basert på observasjoner er det vanskelig å
skille spesielle mekanismer fra det faktum at naturen skal også fylle øvre hale?

Det er pr. i dag ikke mulig å ta eksplisitt høyde for monsterbølger ved design.
Trolig heller ikke nødvendig. Sjekkes konstruksjoner mot ALS bølger har en trolig
tilstrekkelig margin for uventede store bølger.
36
Eksempel på forstyrret bølgetopp for fast plattform
(Condeep), basert på modellforsøk med regulære bølger
Crest Amplification Factor
Platform Amplification, T=16.25s
2
1.8
H=20m, 0deg.
1.6
H=20m, 30deg.
H=30m, 0deg.
1.4
H=30m, 30deg.
1.2
H=35m, 0deg
1
0.8
-280
H=35m, 30deg.
H=40m, 0deg.
-240
-200
-160
-120
-80
-40
0
H=40m, 30deg.
Wave position rel. Platform center, (m)
37
Hva styrer nødvendig airgap for å unngå
slag mot dekk i ULS og ALS? Haver (2016)
Contribution to required airgap
Jack-ups & Jacets
ULS
Gravity based structures
ALS
ULS
ALS
Tidal amp. (m)
1.0
-
1.0
-
Storm surge (m)
0.9
1.1
0.9
1.1
Second order point crest height (m)
15.1
19.6
15.1
19.6
0 – 1.6
0-2
0.8 +/-0.8
1
+/- 1
1.5
2.0
1.5
2.0
Platform-Wave Interaction (m)
-
-
1.5 -4.5
2-6
Effect of current (m)
-
-
-
-
Margin (m)
-
-
-
-
18.5 – 20.1
22.7 – 24.7
20.0 –24.5
24.7 – 30.7
Uncertainty 2. order (m)
Area maximum (m)
Required airgap (m)
a) Kvalitativt vil det være lignende forskjeller for flytere, men airgap er langt mer komplisert
for flytere!
B) NB! Det er ikke krav om klaring mellom bølger og dekk for ALS, men en bør vel38 håndtere eventuell
laster fra bølgeslag.
Modellering av bølgeklima for å estimere
uforstyrret og forstyrret metocean indusert
respons.
39
Modellforsøk?

Etter mitt syn bør en validere airgap beregninger for faste plattformer med
modellforsøk dersom det er vesentlige forstyrrelser av innkommende bølge.

Modellforsøk er etter mitt syn ennå viktigere for flytere pga bevegelser og
diffraksjon. Vind og trustere i samspill med irregulære bølger vil kunne
avklare mange usikkerheter.
40
Modellforsøk og fullskala
Full scale
Model test
41
Referanser

Aarsnes, L.H.: «Estimation of Extreme Response in a Jack-up Platform by Application of Stochastic Methods», MSc,
NTNU, Department of Marine Technology, Trondheim, June 2015.

Bruserud, K. and Haver, S.: «Comparison of wave and current measurements to hindcast data in the Northern North
Sea», 14th International Workshop on Wave Hindcasting and Forecasting», Key West, Florida, November, 2015.

Cavaleri, L., Barbariol, F., Benetazzo, A., Bertotti, L., Bidlot, J.-R., Janssen, P. and Wedi, N.: «The Draupner wave: A
fresh look and the emerging view», Jouirnal of Geophysical Research: Oceans, Research Article, 10.1002/2016.

Christou, M and Ewans, K.: «Field Measurements of Rogue Waves», Journal of Physical Oceanography, 44, 2014.

Haver, S.: «Analysis of Uncertainties Related to the Stochastic Modelling of Ocean Waves», Dr.Ing. Thesis, Department
of Marine Technology, NTNU, 1980.

Haver, S.: «Airgap and Safety: Metocean Induced Uncertainties Affecting Airgap Assessments», The 3rd Offshore
Structural Reliability Conference, OSRC2016, Stavanger, September, 2016.

Haver, S., Bruserud, K. and Baarholm, G.S.: «Environmental Contour Method: An approximate method for obtaining
characteristic response extremes for design purposes», 13th International Workshop on Wave Hindcasting and
Forecasting», Banff, Alberta, October, 2013.

Kvamme, O.B.: «Comparison of Wave Conditions in the North Sea, the Norwegian Sea and the Barents Sea», Project
Reportin OFF600 Marine Operations, University in Stavanger, Autumn, 2015.

Overn, I.H. and Waage, I.F.: «Investigation of wave-induced ULS and ALS characteristic loads and responses on a pile
structurein the Ekofisk area», MSc, NTNU, Department of Marine Technology, Trondheim, June, 2016.

Pekovic, P.: « Long Term Distributions of Wave Characteristics», MSc, University in Stavanger, Faculty of Science and
Technology, Stavanger, June 2015.

Reistad, M., Breivik, Ø., Haakenstad, H., Aarnes, O.J., Furevik, B.R. and Bidlot, J.R.: A High-Resolution Hindcast of
Wind and Waves for the North Sea, the Norwegian Sea and the Barents Sea, Journal of Geophysical Research: Oceans,
42
116, 5, 2011.