西南研究院的甲烷泄漏检测系统正在作为美国能源部（DOE）国家能源技术实验室（NETL）项目的一部分进行，该项目旨在开发石油和天然气设施的自动化检查。
SwRI研究人员将采用智能泄漏检测系统/甲烷（SLED / M） 技术，从无人机上实时 检测甲烷泄漏 。SwRI利用DOE NETL资金开发了SLED / M. SwRI还开发了SLED技术，该技术是2017年R＆D 100奖的获得者，该技术使用摄像头和人工智能来检测管道和设施（如泵站）上的液态碳氢化合物泄漏中国机械网okmao.com。
“在成功开发用于固定应用的SLED / M后，例如中游设施的围栏线监控，我们正在推动该技术从无人机自动执行，”SwRI关键系统部经理Maria Araujo说。
该系统通过将无源光学传感数据与人工智能 算法配对，识别出小的甲烷泄漏或逸散性排放 。最新资金将使SwRI能够收集数据，在无人机飞行中测试中波红外相机（MWIR）并开发机器学习算法以检测甲烷泄漏。
“无人机和相机配置带来了独特的挑战，因为它们捕获不同高度，距离和速度的数据，”Araujo补充道。“这笔资金使开发和测试能够使技术适用于商业航空检查。”
SwRI设计了SLED / M，以确定较小的甲烷泄漏，这些泄漏通常会在管道和储存设施中被忽视。设计用于定位较大泄漏的常规检测系统遭受 误报 和漏检，这妨碍了工业的有效性和利用。SLED / M可以显着减少误报，并通过优化算法来检测可能未被注意到的泄漏，从而可靠地检测各种环境条件下的泄漏。
该项目还将利用SwRI对无人机系统（UAS），无人机自动化，导航，感知和数据分析的持续研究。SwRI最近的无人机创新包括采用技术自动检查受损核反应堆和其他危险设施。
“SwRI对无人机 有效载荷和分析的研发投资 符合我们推进有利于政府，工业和人类的科学技术的使命，”SwRI智能系统部副总裁Steve Dellenback博士说。“这项努力有助于解决当前世界面临的重大挑战。”
甲烷是天然气中的主要成分，被认为是比二氧化碳更具威胁性的温室气体，因为它更有效地吸收热量。世界气象组织最近报告说，甲烷含量比工业化前时间高2.5倍。
SwRI正在解决 来自多个学科的甲烷泄漏问题。一个流体工程师团队参加了甲烷探测器挑战赛，开发了一个太阳能系统，用于识别天然气生产部门的逸散性排放。
SwRI还将来自太空的卫星数据与算法结合起来，以识别 来自中游设施的大量 甲烷泄漏和海面上的原油泄漏。
Araujo将于5月1日上午11点在AUVSI XPONENTIAL，S404bc室用计算机视觉和机器学习讲述这个项目和自主管道检查。