KI-gestützte Sensoren erkennen Erdgaslecks schnell und kosteneffizient

Eine neue Studie bestätigt den Erfolg eines von Wissenschaftlern des Los Alamos National Laboratory entwickelten Werkzeugs zur Erkennung von Erdgaslecks, das Sensoren und maschinelles Lernen nutzt, um Leckstellen in Öl- und Gasfeldern zu lokalisieren. Es verspricht eine neue automatische, erschwingliche Probenahme über die riesige Erdgasinfrastruktur hinweg.

„Unser automatisches Leckortungssystem findet Gaslecks schnell, einschließlich kleiner Lecks aus alternder Infrastruktur. Es senkt auch die Kosten im Vergleich zu aktuellen Methoden zur Behebung von Gaslecks, die arbeitsintensiv, teuer und langsam sind“, sagt Hauptwissenschaftler Manvendra Dubey. „Unsere Sensoren übertrafen konkurrierende Techniken in der Empfindlichkeit beim Nachweis von Methan und Ethan. Zudem kann unser neuronales Netz mit jedem Sensor gekoppelt werden, was unser Werkzeug sehr leistungsfähig macht und den Markteintritt ermöglicht.“

Das autonome, kostengünstige, schnelle Leckdetektionssystem (ALFaLDS) wurde entwickelt, um unbeabsichtigte Freisetzungen von Methan, einem potenten Treibhausgas, zu entdecken. Das System detektiert, lokalisiert und quantifiziert ein Erdgasleck 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 den hochauflösenden Plume-Dispersionsmodellen des Los Alamos National Laboratory trainiert und vor Ort durch kontrollierte Freisetzungen verfeinert.

Testergebnisse bei blinden Freisetzungen an einer Öl- und Gasbohranlage der Colorado State University in Fort Collins, Colorado, zeigten, dass ALFaLDS die künstlich erzeugten Methanlecks präzise lokalisiert und ihre Größe quantifiziert. Diese neuartige Fähigkeit, Lecks mit hoher Genauigkeit, Geschwindigkeit und Genauigkeit bei geringeren Kosten zu orten, verspricht eine neue automatische, erschwingliche Probenahme flüchtiger Gaslecks an Bohrplätzen und in Öl- und Gasfeldern.

Der Erfolg von ALFaLDS bei der Lokalisierung und Quantifizierung flüchtiger Methanlecks in Erdgasanlagen könnte bei Umsetzung durch die Industrie zu einer Reduzierung der Methanemissionen um 90 Prozent führen.

Das System nutzt einen kleinen Sensor, was es auch ideal für die Montage auf Autos und Drohnen macht. Das Los Alamos Team entwickelt die Sensoren in Kombination mit einem miniaturisierten 3D-Schallanemometer und leistungsstarkem maschinellem Lerncode. Der Code ist autonom und kann Daten von beliebigen Gas- und Windsensoren lesen, um Lecks schnell zu finden und flüchtige Emissionen aus dem Netzwerk der Erdgasförderung, -produktion und -nutzung zu minimieren.