Sensores com Machine Learning Detectam Vazamentos de Gás Natural com Precisão

Uma ferramenta de detecção de vazamento de gás natural usa sensores e aprendizado de máquina para localizar pontos de vazamento em campos de petróleo e gás, prometendo amostragem automática e acessível em vasta infraestrutura de gás natural. O Sistema Autônomo, de Baixo Custo e Rápida Detecção de Vazamentos (ALFaLDS) foi desenvolvido para descobrir liberações acidentais de metano, um potente gás de efeito estufa.

Funcionamento do ALFaLDS

O ALFaLDS detecta, localiza e quantifica um vazamento de gás natural com base em medições em tempo real de metano e etano (no gás natural) e vento atmosférico, analisadas por um código de aprendizado de máquina treinado para localizar vazamentos. O código é treinado usando modelos de dispersão de pluma de alta fidelidade e o treinamento é refinado no local por liberações controladas.

Testes demonstraram que o ALFaLDS localiza vazamentos de metano projetados com precisão e quantifica seu tamanho. Essa capacidade inovadora de localizar vazamentos com alta habilidade, velocidade e precisão a menor custo promete amostragem acessível de vazamentos fugitivos em plataformas de poços e campos de petróleo e gás. O sucesso do 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.

Implantação Versátil

O ALFaLDS usa um sensor pequeno, o que o torna ideal para implantação em carros e drones. A equipe está desenvolvendo os sensores que foram integrados com um mini anemômetro sônico 3D e o poderoso código de aprendizado de máquina nos testes. O código é autônomo e pode ler dados de quaisquer sensores de gás e vento para ajudar a encontrar vazamentos rápido e minimizar emissões fugitivas da vasta rede de extração, produção e consumo de gás natural.