• Investigar la selección de escenarios de derrame océano-meteorológicos mediante técnicas pertenecientes a la minería de datos, teniendo en cuenta los diferentes procesos: explosión/fuga en el fondo (campo cercano), ascenso en la columna de agua (campo lejano) y derrame en superficie (campo lejano).

• Avanzar en el modelado numérico tridimensional de derrames para su aplicación probabilística/estocástica, mediante el acoplamiento de campo cercano y campo lejano, la implementación de funcionalidades ‘multiescala’ y la implementación de la simulación estocástica (ensembles).

• Investigar la aplicación de cadenas de Markov y modelos logísticos autorregresivos para evaluar la peligrosidad de las diferentes tipologías de derrames objeto de estudio.

• Desarrollar una metodología basada en: (1) bases de datos de reanálisis de dinámica marina y atmosférica de larga duración (30 – 60 años), (2) técnicas de clasificación y Weather Types para la selección de escenarios de derrame, (3) procesos estocásticos basado en cadenas de Markov y modelos logísticos autorregresivos, (4) modelado numérico de la evolución del derrame en el campo cercano y campo lejano y 5) análisis estadístico de resultados acorde a los estándares del sector petrolero, con el objetivo de calcular la peligrosidad de explosiones en profundidad (blowout), derrames profundos y/o superficiales.

• Análisis de sensibilidad de los resultados a los diferentes modelos estocásticos aplicados y comparación con las técnicas tradicionales (selección aleatoria).

• Aplicación de la metodología propuesta a un caso práctico, como a la plataforma Deepwater Horizon (Golfo de México). Comparación de resultados con la evolución del derrame derivado de la explosión ocurrida en abril del 2010.