MthanMapper готов решить проблему занижения выбросов метана

Основная трудность в контроле над выбросами парниковых газов с целью замедления изменения климата заключается, в первую очередь, в их обнаружении.

Так обстоит дело с метаном, бесцветным газом без запаха, который сегодня является вторым по распространенности парниковым газом в атмосфере после углекислого газа. Хотя срок его службы короче, чем у углекислого газа, по данным Агентства по охране окружающей среды США, он более чем в 25 раз эффективнее CO2 в удержании тепла и, по оценкам, за 20 лет удерживает в атмосфере в 80 раз больше тепла, чем CO2.

По этой причине сдерживание метана стало приоритетом, говорит исследователь из Калифорнийского университета в Санта-Барбаре Сатиш Кумар, аспирант Лаборатории исследований зрения ученого-компьютерщика Б.С. Манджуната.

«Недавно на Международном климатическом саммите 2022 года метан стал главным событием, потому что все с ним борются», — сказал он.

Даже несмотря на требования отчетности в США, невидимость метана означает, что данные о его выбросах, скорее всего, занижаются. В некоторых случаях расхождения огромны, как, например, в Пермском бассейне, месторождении добычи нефти и природного газа площадью 86 000 квадратных миль, расположенном в Техасе и Нью-Мексико, на котором расположены десятки тысяч скважин. Независимый мониторинг метана на территории показал, что на объекте выделяется в 8-10 раз больше метана, чем сообщают операторы месторождения.

После встреч COP27 правительство США теперь ищет способы ужесточить контроль над этими типами утечек с «супервыбросами», особенно с учетом того, что в ближайшем будущем в стране ожидается увеличение добычи нефти и газа. Однако для этого должен быть способ сбора надежных данных о неорганизованных выбросах, чтобы оценить работу операторов нефти и газа и при необходимости взимать соответствующие штрафы.

Введите MthanMapper , инструмент гиперспектральной визуализации на базе искусственного интеллекта, который Кумар и его коллеги разработали для обнаружения выбросов метана в реальном времени и отслеживания их источников. Инструмент работает путем обработки гиперспектральных данных, собранных во время воздушного сканирования целевой области.

«У нас 432 канала», — сказал Кумар. Используя снимки Лаборатории реактивного движения НАСА, исследователи делают снимки с длиной волны от 400 нанометров и с интервалами до 2500 нанометров — диапазона, охватывающего спектральные характеристики углеводородов, в том числе метана. Каждый пиксель на фотографии содержит спектр и представляет собой диапазон длин волн, называемый «спектральным диапазоном». После этого машинное обучение обрабатывает огромный объем данных, чтобы отличить метан от других углеводородов, зафиксированных в процессе визуализации. Этот метод также позволяет пользователям видеть не только величину шлейфа, но и его источник.

Гиперспектральная визуализация для обнаружения метана является горячей областью, и компании вступают в борьбу с оборудованием и системами обнаружения. Что выделяет MthanMapper, так это разнообразие и глубина данных, собранных с различных типов местности, что позволяет модели машинного обучения определять наличие метана на фоне различной топографии, листвы и других фонов.

«Очень распространенная проблема среди специалистов по дистанционному зондированию заключается в том, что все, что разработано для одного места, не будет работать за его пределами», — объяснил Кумар. Таким образом, программа дистанционного зондирования часто узнает, как метан выглядит на фоне определенного ландшафта — скажем, сухой пустыни юго-запада Америки, — но сопоставляет его со скалистыми сланцами Колорадо или плоскими просторами Среднего Запада, и система может не быть таким же успешным.

«Мы создали собственные наборы данных, которые охватывают примерно 4000 объектов выбросов», — сказал Кумар. «У нас есть засушливые штаты Калифорния, Техас и Аризона. Но у нас также есть густая растительность штата Вирджиния. Так что она довольно разнообразна». По его словам, точность работы MthanMapper на данный момент составляет 91 процент.

Текущая действующая версия MthanMapper использует самолеты в качестве сканирующего компонента системы. Но исследователи ставят перед собой амбициозные цели в отношении спутниковой программы, которая потенциально способна многократно сканировать более широкие участки местности без выбросов парниковых газов, которые выбрасывают самолеты. По словам Кумара, основной компромисс между использованием самолетов и спутников заключается в резолюции.