Sensores con Aprendizaje Automático Detectan Fugas de Gas Natural con Precisión

Una herramienta de detección de fugas de gas natural usa sensores y aprendizaje automático para localizar puntos de fuga en campos de petróleo y gas, prometiendo muestreo automático y asequible en vastas infraestructuras de gas natural. El Sistema Autónomo de Detección de Fugas Rápido y de Bajo Coste (ALFaLDS) fue desarrollado para descubrir liberaciones accidentales de metano, un potente gas de efecto invernadero.

Funcionamiento del Sistema ALFaLDS

ALFaLDS detecta, localiza y cuantifica una fuga de gas natural basándose en mediciones en tiempo real de metano y etano (en gas natural) y viento atmosférico que son analizadas por un código de aprendizaje automático entrenado para localizar fugas. El código se entrena usando modelos de dispersión de penachos de alta fidelidad y el entrenamiento se refina in situ con liberaciones controladas.

Las pruebas demostraron que ALFaLDS localiza fugas de metano diseñadas con precisión y cuantifica su tamaño. Esta capacidad novedosa para localizar fugas con alta habilidad, velocidad y precisión a menor coste promete muestreo asequible de fugas fugitivas en plataformas de pozos y campos de petróleo y gas. El éxito de ALFaLDS en localizar y cuantificar fugas fugitivas de metano en instalaciones de gas natural podría llevar a una reducción del 90 por ciento en emisiones de metano si la industria lo implementa.

Despliegue Versátil y Futuro

ALFaLDS usa un sensor pequeño, lo que lo hace ideal para despliegue en coches y drones. El equipo está desarrollando los sensores que se integraron con un anemómetro sónico 3D mini y el potente código de aprendizaje automático en las pruebas. El código es autónomo y puede leer datos de cualquier sensor de gas y viento para ayudar a encontrar fugas rápido y minimizar emisiones fugitivas de la vasta red de extracción, producción y consumo de gas natural.