Датчики, управляемые машинным обучением, обнаруживают утечки газа

Инструмент для обнаружения утечек природного газа использует датчики и машинное обучение для обнаружения точек утечки на нефтяных и газовых месторождениях, обещая автоматический и недорогой отбор проб в обширной газовой инфраструктуре. Автономная, недорогая, быстрая система обнаружения утечек (ALFaLDS) была разработана для обнаружения аварийных выбросов метана, мощного парникового газа.

ALFALDS 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 с высокой дисперсией шлейфа, а обучение уточняется на месте с помощью контролируемых выпусков.

Испытания показали, что ALFALDS точно определяет место инженерных утечек метана и определяет их размер. Эта новая возможность обнаружения утечек с высокой квалификацией, скоростью и точностью при меньших затратах обещает 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 предприятиях по добыче природного газа может привести к сокращению выбросов метана на 90 процентов, если это будет реализовано в отрасли.

ALFALDS использует небольшой датчик, что делает его идеальным для использования на автомобилях и дронах. Команда разрабатывает датчики, которые в тестах были интегрированы с мини-анемометром 3D и мощным кодом машинного обучения. Код является автономным и может считывать данные с любых датчиков газа и ветра, помогая быстро находить утечки и минимизировать неорганизованные выбросы из обширной сети добычи, производства и потребления природного газа.