KI-gestützte Sensoren detektieren Erdgaslecks präzise

Ein Erdgasleck-Detektionswerkzeug nutzt Sensoren und maschinelles Lernen, um Leckstellen in Öl- und Gasfeldern zu lokalisieren und verspricht automatische, kostengünstige Probenahme über die riesige Erdgasinfrastruktur. Das autonome, kostengünstige, schnelle Leckdetektionssystem (ALFaLDS) wurde entwickelt, um unbeabsichtigte Freisetzungen von Methan, einem potenten Treibhausgas, zu entdecken.

Funktionsweise von ALFaLDS

ALFaLDS detektiert, lokalisiert und quantifiziert Erdgaslecks basierend auf Echtzeit-Messungen von Methan und Ethan (in Erdgas) sowie atmosphärischen Winddaten, die von einem maschinellen Lerncode analysiert werden, der darauf trainiert ist, Lecks zu lokalisieren. Der Code wird mit hochauflösenden Plume-Dispersionsmodellen trainiert und vor Ort durch kontrollierte Freisetzungen verfeinert.

Tests zeigten, dass ALFaLDS künstliche Methanlecks präzise lokalisiert und deren Größe quantifiziert. Diese neuartige Fähigkeit, Lecks mit hoher Geschicklichkeit, Geschwindigkeit und Genauigkeit bei geringeren Kosten zu lokalisieren, verspricht kostengünstige Probenahme flüchtiger Gaslecks an Bohrlöchern und in Öl- und Gasfeldern. Der Erfolg von ALFaLDS bei Lokalisierung und Quantifizierung flüchtiger Methanlecks in Erdgasanlagen könnte bei branchenweiter Implementierung zu einer 90-prozentigen Reduktion der Methanemissionen führen.

Einsatz auf Autos und Drohnen

ALFaLDS nutzt einen kleinen Sensor, ideal für den Einsatz auf Autos und Drohnen. Das Team entwickelt die Sensoren weiter, die in Tests mit einem miniaturisierten 3D-Sonik-Anemometer und dem leistungsstarken ML-Code integriert waren. Der Code ist autonom und kann Daten von beliebigen Gas- und Windsensoren lesen, um Lecks schnell zu finden und flüchtige Emissionen aus dem riesigen Netzwerk der Erdgasförderung, -produktion und -nutzung zu minimieren.