Capteurs pilotés par IA : détection rapide et rentable des fuites de gaz naturel

Une nouvelle étude confirme le succès d'un outil de détection de fuites de gaz naturel développé par des scientifiques du Los Alamos National Laboratory, qui utilise des capteurs et l'apprentissage automatique pour localiser les points de fuite dans les champs pétroliers et gaziers, promettant un échantillonnage automatique et abordable sur l'immense infrastructure gazière.

« Notre système automatisé de localisation des fuites les trouve rapidement, y compris les petites fuites d'infrastructures vieillissantes. Il réduit aussi les coûts par rapport aux méthodes actuelles, laborieuses, coûteuses et lentes », explique Manvendra Dubey, scientifique principal. « Nos capteurs surpassent les techniques concurrentes en sensibilité pour le méthane et l'éthane. De plus, notre réseau neuronal peut s'associer à n'importe quel capteur, ce qui rend notre outil très puissant et favorisera sa pénétration du marché. »

ALFaLDS : détection autonome, peu coûteuse et rapide

Le système ALFaLDS (Autonomous, Low-cost, Fast Leak Detection System) a été conçu pour découvrir les rejets accidentels de méthane, puissant gaz à effet de serre. Il détecte, localise et quantifie une fuite de gaz naturel en temps réel grâce à des mesures de méthane, d'éthane (présent dans le gaz naturel) et de vent atmosphérique, analysées par un code d'apprentissage automatique entraîné à localiser les fuites. Ce code est entraîné à l'aide de modèles de dispersion de panache à haute résolution du Los Alamos National Laboratory et affiné sur site par des rejets contrôlés.

Résultats probants sur site

Des tests à l'aveugle sur un site de puits pétrolier et gazier de l'Université d'État du Colorado à Fort Collins ont démontré que l'ALFaLDS localise précisément les fuites de méthane conçues et en quantifie la taille. Cette capacité inédite de localisation à haute compétence, vitesse et précision à moindre coût promet un échantillonnage automatique et abordable des fuites fugitives sur les plateformes de puits et les champs pétroliers et gaziers.

Le succès de l'ALFaLDS pourrait conduire à une réduction de 90 % des émissions de méthane si l'industrie l'adopte.

Déploiement polyvalent : véhicules et drones

Le système utilise un petit capteur, idéal pour une installation sur voitures et drones. L'équipe de Los Alamos développe des capteurs intégrés à un anémomètre sonique 3D miniaturisé et à un puissant code d'apprentissage automatique. Ce code autonome peut lire les données de n'importe quels capteurs de gaz et de vent pour trouver les fuites rapidement et minimiser les émissions fugitives du réseau d'extraction, de production et de consommation de gaz naturel.