機械学習搭載センサーで天然ガス漏れを高精度検知
センサーと機械学習を用いた天然ガス漏れ検知ツールが、油田・ガス田での漏れ箇所を特定し、広大な天然ガスインフラ全体で自動的かつ安価なサンプリングを可能にします。自律型・低コスト・高速漏れ検知システム(ALFaLDS)は、強力な温室効果ガスであるメタンの偶発的放出を発見するために開発されました。
リアルタイム測定と機械学習で漏れを特定
ALFaLDSは、リアルタイムのメタンとエタン(天然ガス中)、大気風の測定値を、漏れ箇所を特定するよう訓練された機械学習コードで解析することで、天然ガス漏れを検知・特定・定量化します。このコードは高精度なプルーム拡散モデルを用いて訓練され、現場での制御放出によりさらに調整されます。
テストで高い精度を実証
テストでは、ALFaLDSが意図的に作られたメタン漏れを精密に特定し、その規模を定量化できることが実証されました。高い技術・速度・精度で漏れを特定し、低コストで実現できるこの新機能により、井戸パッドや油田・ガス田での逸散性ガス漏れの安価なサンプリングが可能になります。業界で導入されれば、ALFaLDSの成功によりメタン排出量を90%削減できる可能性があります。
小型センサーで車両やドローンへの搭載が可能
ALFaLDSは小型センサーを使用するため、車両やドローンへの搭載に最適です。チームは、テストでミニ3Dソニック風速計と強力な機械学習コードと統合されたセンサーを開発中です。このコードは自律的で、任意のガス・風センサーからデータを読み取り、漏れを迅速に発見し、天然ガスの採掘・生産・消費の巨大ネットワークからの逸散排出を最小限に抑えます。
センサー
- JPMorganのAI研究者とMLエンジニアの役割の内側
- 機械学習の解き放ち:業界リーダーへの実践的洞察
- 機械学習を活用したMROサプライチェーン管理の最適化
- AIで電池寿命を高精度予測:DOEアルゴンヌ国立研究所の研究
- 自己加熱機能搭載ウェアラブルガスセンサーで高精度な健康・環境監視を実現
- 有害ガス検知がいかに命と職場を守るか
- 着用型ホログラムセンサー、ガス漏れを即座に視覚警告
- AI駆動歩行分析で多発性硬化症患者の運動機能問題を早期検知
- 機械学習ドローンで「蝶型地雷」を紛争後地域で自動検知、CNNで高速・定量的・汎用的マッピング実現
- AI搭載センサーが天然ガス漏れを高速・低コストで検出
- AWS機械学習完全ガイド:包括的な活用法