Sensores acionados por aprendizado de máquina de vazamento de gás de detecção rápida

Um novo estudo confirmou o sucesso de uma ferramenta de detecção de vazamento de gás natural desenvolvida por cientistas do Laboratório Nacional de Los Alamos, que usa sensores e aprendizado de máquina para localizar pontos de vazamento em campos de petróleo e gás, prometendo novas amostras automáticas e acessíveis em toda a vasta área natural. infraestrutura de gás.

“Nosso sistema automatizado de localização de vazamentos encontra vazamentos de gás rapidamente, incluindo pequenos vazamentos de infraestrutura com falha. Também reduz o custo, em comparação com os métodos atuais para consertar vazamentos de gás, que são trabalhosos, caros e lentos”, disse o cientista principal Manvendra Dubey. “Nossos sensores superaram as técnicas concorrentes em sensibilidade para detectar metano e etano. Além disso, nossa rede neural pode ser acoplada a qualquer sensor, o que torna nossa ferramenta muito poderosa e possibilitará a penetração no mercado.”

O Autonomous, Low-cost, Fast Leak Detection System (ALFaLDS) foi desenvolvido para descobrir liberações acidentais de metano, um potente gás de efeito estufa. O sistema detecta, localiza e quantifica um vazamento de gás natural com base em medições em tempo real de metano e etano (no gás natural) e ventos atmosféricos que são analisados ​​por um código de aprendizado de máquina treinado para localizar vazamentos. O código é treinado usando os modelos de dispersão de pluma de alta resolução do Los Alamos National Laboratory e o treinamento é aprimorado no local por liberações controladas.

Os resultados dos testes usando liberações cegas em uma instalação de poços de petróleo e gás na Colorado State University em Fort Collins, Colorado, demonstraram que o ALFaLDS localiza os vazamentos de metano projetados com precisão e quantifica seu tamanho. Essa nova capacidade de localizar vazamentos com alta habilidade, velocidade e precisão a um custo menor promete uma nova amostragem automática e acessível de vazamentos de gás fugitivo em poços e campos de petróleo e gás.

O sucesso da ALFaLDS em localizar e quantificar vazamentos fugitivos de metano em instalações de gás natural pode levar a uma redução de 90% nas emissões de metano se implementado pela indústria.

O sistema usa um pequeno sensor, o que o torna também ideal para implantação em carros e drones. A equipe de Los Alamos está desenvolvendo os sensores integrados com um mini anemômetro sônico 3D e um poderoso código de aprendizado de máquina. O código é autônomo e pode ler dados de qualquer sensor de gás e vento para ajudar a encontrar vazamentos rapidamente e minimizar as emissões fugitivas da rede de extração, produção e consumo de gás natural.