機械学習によって駆動されるセンサーは、ガス漏れをすばやくスニッフィングします
新しい研究により、ロスアラモス国立研究所の科学者によって開拓された天然ガス漏れ検出ツールの成功が確認されました。このツールは、センサーと機械学習を使用して油田とガス田の漏れ点を特定し、広大な自然全体で新しい自動で手頃な価格のサンプリングを約束しますガスインフラ。
「当社の自動リークロケーションシステムは、インフラストラクチャの障害による小さなガス漏れを含め、ガス漏れをすばやく検出します。また、労働集約的で、費用がかかり、時間がかかるガス漏れを修正するための現在の方法と比較して、コストを削減します」と主任科学者のManvendraDubey氏は述べています。 「私たちのセンサーは、メタンとエタンを検出する感度において、競合する技術を上回りました。さらに、ニューラルネットワークは任意のセンサーに結合できるため、ツールは非常に強力になり、市場浸透が可能になります。」
自律的で低コストの高速リーク検出システム（ALFaLDS）は、強力な温室効果ガスであるメタンの偶発的な放出を発見するために開発されました。このシステムは、リアルタイムのメタンとエタン（天然ガス中）および大気の風の測定値に基づいて天然ガスの漏れを検出、特定、定量化します。これらの測定値は、漏れを特定するためにトレーニングされた機械学習コードによって分析されます。コードはロスアラモス国立研究所の高解像度プルーム拡散モデルを使用してトレーニングされ、トレーニングは制御されたリリースによってオンサイトで精巧に行われます。
コロラド州フォートコリンズにあるコロラド州立大学の石油およびガス井パッド施設でのブラインドリリースを使用したテスト結果は、ALFaLDSが人工メタン漏れを正確に特定し、そのサイズを定量化することを示しました。高いスキル、速度、精度で低コストで漏れを特定するこの新しい機能は、井戸パッドや油田およびガス田での一時的なガス漏れの新しい自動で手頃なサンプリングを約束します。
天然ガス施設での一時的なメタン漏れの特定と定量化におけるALFaLDSの成功は、業界によって実施された場合、メタン排出量を90％削減することにつながる可能性があります。
このシステムは小さなセンサーを使用しているため、車やドローンへの配備にも最適です。ロスアラモスチームは、ミニ3Dソニック風速計と強力な機械学習コードを統合したセンサーを開発しています。このコードは自律的であり、あらゆるガスセンサーと風力センサーからデータを読み取って、漏れをすばやく見つけ、天然ガスの抽出、生産、消費のネットワークからの一時的な排出を最小限に抑えることができます。
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