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Detección Avanzada de Fugas y Cuantificación de Emisiones de Metano Usando sUAS

Autores: Hollenbeck, Derek; Zulevic, Demitrius; Chen, Yangquan

Idioma: Inglés

Editor: MDPI

Año: 2021

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Acceso abierto

Artículo científico
2021

Detección Avanzada de Fugas y Cuantificación de Emisiones de Metano Usando sUAS


Categoría

Ingeniería y Tecnología

Subcategoría

Ingeniería Robótica

Palabras clave

Emisiones de metano
Detección
Cuantificación
Técnicas avanzadas de detección de fugas
Enfoques basados en sUAS
Métodos tradicionales

Licencia

CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual

Consultas: 1

Citaciones: Sin citaciones


Descripción
La detección y cuantificación de emisiones de metano está adquiriendo un papel cada vez más vital en la mitigación de emisiones para la industria del petróleo y el gas a través de la detección temprana y la reparación, y ayudará a nuestra comprensión de cómo las emisiones en los ecosistemas naturales están desempeñando un papel en el ciclo global del carbono y su impacto en el clima. Los métodos tradicionales de medición y cuantificación de emisiones utilizan métodos de cámara, envasado de equipos individuales o requieren la liberación de un gas trazador. En los últimos años, se han desarrollado técnicas avanzadas de detección de fugas, utilizando tecnologías como la imagenología óptica de gases, encuestadores móviles equipados con espectroscopia de anillo de cavidad sensible (CRDS) y enfoques de aeronaves tripuladas y satélites. Más recientemente, se han desarrollado enfoques basados en sUAS para proporcionar, en algunos aspectos, alternativas más económicas que también ofrecen ventajas de detección sobre los métodos tradicionales, incluyendo no estar restringidos a carreteras y poder acceder al espacio aéreo de clase G (0-400 pies) donde la aviación tripulada no puede viajar. Este trabajo revisa los métodos de cuantificación de emisiones de metano que pueden ser, o son, llevados a cabo utilizando sistemas de aeronaves no tripuladas pequeñas (sUAS) así como métodos tradicionales para proporcionar una comparación clara para futuros practicantes. Esto incluye las limitaciones actuales, capacidades, supuestos y detalles de la encuesta. La técnica sugerida para LDAQ depende de la precisión deseada y es una función del tiempo de encuesta y la distancia de encuesta. Según la complejidad y precisión, los métodos de sUAS más prometedores son la inversión de pluma gaussiana de campo cercano (NGI) y el plano de flujo vertical (VFP), que tienen una precisión comparable a la de los métodos convencionales de última generación.

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