Um sistema de detecção de vazamento de metano do Southwest Research Institute está decolando como parte de um projeto do Laboratório de Tecnologia de Energia (NETL) do Departamento de Energia dos EUA (DOE) para desenvolver inspeções automatizadas de instalações de petróleo e gás.

Os pesquisadores do SwRI adaptarão a tecnologia do Sistema de Detecção de Vazamento Inteligente / Metano (SLED / M) para detectar vazamentos de metano em tempo real, a bordo de um drone. SwRI desenvolveu SLED / M com financiamento DOE NETL. SwRI também desenvolveu a tecnologia SLED, vencedor de um prêmio R&D 100 em 2017, que usa câmeras e inteligência artificial para detectar vazamentos de hidrocarbonetos líquidos em dutos e instalações, como estações de bombeamento.

"Depois de desenvolver com sucesso o SLED / M para aplicações estacionárias, como monitoramento de cercas de instalações intermediárias, estamos desenvolvendo a tecnologia para funcionar de forma autônoma em relação aos drones, "disse Maria Araujo, um gerente no Departamento de Sistemas Críticos do SwRI.

O sistema identifica pequenos vazamentos de metano, ou emissões fugitivas, ao emparelhar dados de detecção ótica passiva com algoritmos de inteligência artificial. O financiamento mais recente permitirá que o SwRI colete dados, testar câmeras infravermelhas de onda média (MWIR) em voos de drones e desenvolver algoritmos de aprendizado de máquina para detectar vazamentos de metano.

"Drones e configurações de câmera apresentam desafios únicos porque eles capturam dados em alturas diferentes, distâncias e velocidades, "Araujo acrescentou." Esse financiamento possibilita o desenvolvimento e testes de adaptação da tecnologia para inspeções aéreas comerciais. "

A SwRI projetou o SLED / M para localizar os menores vazamentos de metano que normalmente passam despercebidos ao longo de dutos e instalações de armazenamento. Sistemas de detecção convencionais, projetado para localizar vazamentos maiores, sofrem de falsos positivos e detecções perdidas, que dificultam a eficácia e utilização pela indústria. O SLED / M reduz substancialmente os falsos positivos e detecta vazamentos que podem passar despercebidos, otimizando algoritmos para detectar vazamentos de forma confiável sob uma variedade de condições ambientais.

O projeto também irá alavancar a pesquisa em andamento do SwRI em sistemas aéreos não tripulados (UAS), automação de drones, navegação, percepção e análise de dados. As inovações recentes dos drones do SwRI incluem a adaptação de tecnologia para inspecionar autonomamente reatores nucleares danificados e outras instalações perigosas.

"O investimento em P&D da SwRI em análises e cargas úteis de drones se alinha à nossa missão de avançar a ciência e a tecnologia que beneficiam o governo, indústria e humanidade, "disse o Dr. Steve Dellenback, vice-presidente da Divisão de Sistemas Inteligentes da SwRI. "Este esforço está ajudando a enfrentar um desafio significativo que o mundo enfrenta agora."

Metano, o principal componente do gás natural, é considerado um gás de efeito estufa mais ameaçador do que o dióxido de carbono porque absorve o calor de forma mais eficaz. A Organização Meteorológica Mundial relatou recentemente que os níveis de metano são 2,5 vezes maiores do que os tempos pré-industriais.

O SwRI está lidando com vazamentos de metano de várias disciplinas. Uma equipe de engenheiros de fluidos participou do Desafio de Detectores de Metano, desenvolver um sistema movido a energia solar para identificar as emissões fugitivas no setor de produção de gás.

O SwRI também está combinando dados de satélite do espaço com algoritmos para identificar grandes vazamentos de metano de instalações de midstream e derramamentos de petróleo bruto na superfície do oceano.

Araujo falará sobre o projeto de inspeção autônoma de dutos utilizando visão computacional e aprendizado de máquina às 11h do dia 1º de maio na AUVSI XPONENTIAL, Sala S404bc.