Un sistema de detección de fugas de metano del Southwest Research Institute está despegando como parte de un proyecto del Laboratorio Nacional de Tecnología de Energía (NETL) del Departamento de Energía de los EE. UU. (DOE) para desarrollar inspecciones automatizadas de instalaciones de petróleo y gas.

Los investigadores de SwRI adaptarán la tecnología Smart Leak Detection System / Methane (SLED / M) para detectar fugas de metano en tiempo real, desde a bordo de un dron. SwRI desarrolló SLED / M con financiación DOE NETL. SwRI también desarrolló la tecnología SLED, ganador de un premio R&D 100 Award en 2017, que utiliza cámaras e inteligencia artificial para detectar fugas de hidrocarburos líquidos en tuberías e instalaciones, como estaciones de bombeo.

"Después de desarrollar con éxito SLED / M para aplicaciones estacionarias, como el monitoreo de cercas de instalaciones intermedias, estamos avanzando en la tecnología para funcionar de forma autónoma desde los drones, "dijo María Araujo, gerente del Departamento de Sistemas Críticos de SwRI.

El sistema identifica pequeñas fugas de metano, o emisiones fugitivas, emparejando datos de detección óptica pasiva con algoritmos de inteligencia artificial. La última financiación permitirá a SwRI recopilar datos, probar cámaras infrarrojas de onda media (MWIR) en vuelos de drones y desarrollar algoritmos de aprendizaje automático para detectar fugas de metano.

"Las configuraciones de cámaras y drones presentan desafíos únicos porque capturan datos a diferentes alturas, distancias y velocidades, Araujo agregó. "Este financiamiento permite el desarrollo y las pruebas para adaptar la tecnología para las inspecciones aéreas comerciales".

SwRI diseñó SLED / M para identificar las fugas de metano más pequeñas que normalmente pasan desapercibidas a lo largo de las tuberías y las instalaciones de almacenamiento. Sistemas de detección convencionales, diseñado para localizar fugas más grandes, sufre de falsos positivos y detecciones perdidas, que obstaculizan la eficacia y la utilización por parte de la industria. SLED / M reduce sustancialmente los falsos positivos y detecta fugas que pueden pasar desapercibidas mediante la optimización de algoritmos para detectar fugas de manera confiable en una variedad de condiciones ambientales.

El proyecto también aprovechará la investigación en curso de SwRI sobre sistemas aéreos no tripulados (UAS), automatización de drones, navegación, percepción y análisis de datos. Las recientes innovaciones de los drones de SwRI incluyen la adaptación de la tecnología para inspeccionar de forma autónoma los reactores nucleares dañados y otras instalaciones peligrosas.

"La inversión de SwRI en I + D en cargas útiles y análisis de drones se alinea con nuestra misión de promover la ciencia y la tecnología que benefician al gobierno, industria y humanidad, "dijo el Dr. Steve Dellenback, vicepresidente de la División de Sistemas Inteligentes de SwRI. "Este esfuerzo está ayudando a abordar un desafío significativo que enfrenta el mundo en este momento".

Metano, el componente principal del gas natural, se considera un gas de efecto invernadero más amenazador que el dióxido de carbono porque absorbe el calor con mayor eficacia. La Organización Meteorológica Mundial informó recientemente que los niveles de metano son 2,5 veces más altos que en la época preindustrial.

SwRI está abordando las fugas de metano de múltiples disciplinas. Un equipo de ingenieros de fluidos participó en el Reto de Detectores de Metano, desarrollar un sistema de energía solar para identificar emisiones fugitivas en el sector productor de gas.

SwRI también está emparejando datos satelitales del espacio con algoritmos para identificar grandes fugas de metano de instalaciones intermedias y derrames de petróleo crudo en la superficie del océano.

Araujo hablará sobre este proyecto y la inspección autónoma de tuberías utilizando visión artificial y aprendizaje automático a las 11 a.m. del 1 de mayo en AUVSI XPONENTIAL. Sala S404bc.