Hoewel niet zo wijdverspreid in de atmosfeer als koolstofdioxide, methaan is een veel krachtiger broeikasgas. Komt zowel van nature voor als door de mens gemaakt, methaan heeft een veel kortere levensduur dan CO2, maar het is snelwerkend en 20 tot 80 keer zo effectief in het vasthouden van warmte. Een beetje extra methaan gaat een lange weg.

In aanvulling, methaan is onzichtbaar, wat detectie met conventionele middelen moeilijk maakt. Dus toen UC Santa Barbara-onderzoeker Satish Kumar en collega's het toenemende gebruik van infrarooddetectie als middel voor het detecteren van broeikasgassen opmerkten, zoals werd benadrukt in een recent verhaal in de New York Times, ze waren tevreden. Het interactieve stuk gebruikte infraroodcamera's om emissies van olie- en gasfaciliteiten in het Perm-bekken te volgen, een olieveld in Texas en New Mexico.

Het is een onderwerp dat hem nauw aan het hart ligt - als lid van professor elektrotechniek en computertechniek B.S. Manjunath's Vision Research Lab, Kumar werkt met multimedia-signaalverwerking en -analyse.

"Als computeringenieur die geïnteresseerd is in milieubeheer, Ik ben ongelooflijk blij dat methaanlekken uit voorheen onbekende bronnen aan het licht komen, " hij zei.

Nutsvoorzieningen, om het gesprek levend te houden, Kumar en zijn collega's hebben een systeem voorgesteld dat de tochtdetectie beter doet, door hyperspectrale beeldvorming en machine learning te gebruiken om de specifieke golflengte van methaanemissies te detecteren. Hun werk werd gepresenteerd op de IEEE Winter Conference on the Applications of Computer Vision 2020.

"Infraroodcamera's detecteren alleen temperatuursignaturen, dus als er een combinatie is van gassen met hoge temperatuurkenmerken, een infraroodcamera kan ze niet onderscheiden, " zei Kumar. Een infraroodbeeld zou kunnen wijzen op een suggestie van methaan, maar de concentratie en de locatie konden niet alleen worden bepaald door warmtesignatuur. In aanvulling, hoe verder een heet gas van zijn bron komt, hoe koeler het wordt, waardoor het uiteindelijk onzichtbaar wordt voor infrarood.

Om deze tekortkomingen te verhelpen, Kumar en team gebruikten gegevens van hyperspectrale camera's bij golflengten van 400 nanometer tot 2, 510 nm - een bereik dat de spectrale golflengten van methaan en misschien die van andere gassen omvat - in gebieden rond het Four Corners-gebied. Gelegen in het Amerikaanse zuidwesten, de regio is ook de locatie van wat de grootste bron van methaanuitstoot in de Verenigde Staten zou kunnen zijn, met name het San Juan-bekken, gedeeld door New Mexico en Colorado.

Hyperspectrale beeldvorming omvat het verzamelen van een reeks beelden, waarin elke pixel een spectrum bevat en elk beeld een spectrale band (een reeks golflengten) vertegenwoordigt. Dankzij de hoge gevoeligheid kan het spectrale "vingerafdrukken" vastleggen die overeenkomen met bepaalde materialen, zoals methaan 2, 200-2, 400 nm golflengten, waardoor de onderzoekers methaan konden lokaliseren, zelfs in een pluim van andere gassen.

Maar, methaan is niet het enige materiaal dat op die golflengte bestaat.

"Methaan heeft veel verwarring, " zei Kumar. "De koolwaterstoffen van wegen en verf op gebouwen, ze hebben dezelfde signatuur als methaan." De enorme hoeveelheid gegevens en het potentieel voor verwarring tussen methaan en andere koolwaterstoffen bracht de onderzoekers ertoe zich tot machine learning te wenden.

"We hebben een deep learning-model gebruikt om de computer te trainen om de vorm te leren die een methaangaslek aanneemt wanneer het vrijkomt en zich verspreidt, " legde hij uit. Dit hielp de onderzoekers niet alleen om de locatie te bepalen van waaruit methaan werd uitgestoten, of het nu gaat om een ​​gasfabriek of een stortplaats, maar ook om automatisch onderscheid te maken tussen methaan en andere koolwaterstoffen in hetzelfde beeld.

Met behulp van deze methode, de onderzoekers rapporteren een slagingspercentage van 87% bij de nauwkeurige detectie van methaanlekken, waarvan er nog steeds worden ontdekt uit verschillende door de mens gemaakte bronnen. Deze omvatten vluchtige emissies van onvolledig affakkelen, voorheen onopgemerkte lekken door slecht gecontroleerde operaties, en de cumulatieve methaanlekken uit huizen, bedrijven en stedelijke infrastructuur.