Датчики, управляемые машинным обучением, быстро обнаруживают утечки газа

Новое исследование подтвердило успех инструмента для обнаружения утечек природного газа, впервые разработанного учеными Лос-Аламосской национальной лаборатории. газовая инфраструктура.

«Наша автоматизированная система локализации утечек быстро находит утечки газа, в том числе небольшие из-за неисправной инфраструктуры. Это также снижает затраты по сравнению с существующими методами устранения утечек газа, которые являются трудоемкими, дорогими и медленными», — сказал ведущий ученый Манвендра Дубей. «Наши датчики превзошли конкурирующие методы по чувствительности для обнаружения метана и этана. Кроме того, нашу нейронную сеть можно подключить к любому датчику, что делает наш инструмент очень мощным и позволит выйти на рынок».

Автономная, недорогая, быстрая система обнаружения утечек (ALFaLDS) была разработана для обнаружения аварийных выбросов метана, мощного парникового газа. Система обнаруживает, определяет местонахождение и количественно оценивает утечку природного газа на основе измерений метана и этана (в природном газе) и атмосферного ветра в режиме реального времени, которые анализируются кодом машинного обучения, обученным обнаруживать утечки. Код обучается с использованием моделей рассеивания шлейфа с высоким разрешением Лос-Аламосской национальной лаборатории, а обучение уточняется на месте с помощью контролируемых выбросов.

Результаты испытаний с использованием слепых выпусков на площадке нефтяных и газовых скважин в Университете штата Колорадо в Форт-Коллинзе, штат Колорадо, продемонстрировали, что ALFALDS точно определяет местонахождение искусственных утечек метана и количественно определяет их размер. Эта новая возможность обнаружения утечек с высоким мастерством, скоростью и точностью при меньших затратах обещает новый автоматический и доступный отбор проб неорганизованных утечек газа на кустовых площадках и нефтяных и газовых месторождениях.

Успех ALFALDS в обнаружении и количественной оценке неорганизованных утечек метана на объектах по добыче природного газа может привести к сокращению выбросов метана на 90 процентов, если это будет реализовано в отрасли.

В системе используется небольшой датчик, что делает ее идеальной для развертывания на автомобилях и дронах. Команда из Лос-Аламоса разрабатывает датчики, интегрированные с мини-анемометром 3D и мощным кодом машинного обучения. Код является автономным и может считывать данные с любых датчиков газа и ветра, чтобы помочь быстро найти утечки и свести к минимуму неорганизованные выбросы из сети добычи, производства и потребления природного газа.