Une difficulté centrale dans le contrôle des émissions de gaz à effet de serre pour ralentir le changement climatique est de les trouver en leading lieu.
C’est le cas du méthane, un gaz incolore et inodore qui est aujourd’hui le deuxième gaz à effet de serre le additionally abondant dans l’atmosphère après le dioxyde de carbone. Bien qu’il ait une durée de vie moreover courte que le dioxyde de carbone, selon l’Agence américaine de security de l’environnement, il est in addition de 25 fois plus puissant que le CO2 pour piéger la chaleur et on estime qu’il retient 80 fois furthermore de chaleur dans l’atmosphère que le CO2 sur 20 ans.
Pour cette raison, la réduction du méthane est devenue une priorité, a déclaré Satish Kumar, chercheur à l’UC Santa Barbara, doctorant au Vision Exploration Lab de l’informaticien BS Manjunath.
« Récemment, lors du Sommet worldwide sur le climat de 2022, le méthane était en fait le level culminant parce que tout le monde se débat avec », a-t-il déclaré.
Même avec les exigences de déclaration aux États-Unis, l’invisibilité du méthane signifie que ses émissions sont probablement sous-déclarées. Dans certains cas, les écarts sont importants, comme avec le bassin permien, un champ d’extraction de pétrole et de gaz naturel de 86 000 milles carrés situé au Texas et au Nouveau-Mexique qui abrite des dizaines de milliers de puits. La surveillance indépendante du méthane de la zone a révélé que le web-site émet huit à 10 fois plus de méthane que ce que rapportent les opérateurs du champ.
Dans la foulée des réunions de la COP27, le gouvernement américain cherche maintenant des moyens de renforcer les contrôles sur ces forms de fuites « tremendous émettrices », d’autant moreover que la output de pétrole et de gaz devrait augmenter dans le pays dans un avenir proche. Pour ce faire, cependant, il doit y avoir un moyen de recueillir des données fiables sur les émissions fugitives afin d’évaluer la effectiveness des opérateurs pétroliers et gaziers et d’imposer des sanctions appropriées si nécessaire.
« Nous avons 432 chaînes », a déclaré Kumar. À l’aide d’images d’enquête du Jet Propulsion Laboratory de la NASA, les chercheurs prennent des photographs à partir de longueurs d’onde de 400 nanomètres et à des intervalles allant jusqu’à 2 500 nanomètres – une plage qui englobe les signatures spectrales des hydrocarbures, y compris celle du méthane. Chaque pixel de la photographie contient un spectre et représente une gamme de longueurs d’onde appelée « bande spectrale ». À partir de là, l’apprentissage automatique prend en cost l’énorme quantité de données pour différencier le méthane des autres hydrocarbures capturés lors du processus d’imagerie. La méthode permet également aux utilisateurs de voir non seulement l’ampleur du panache, mais également sa supply.
L’imagerie hyperspectrale pour la détection du méthane est un domaine brûlant, avec des entreprises qui se lancent dans la mêlée avec des équipements et des systèmes de détection. Ce qui distingue MethaneMapper, c’est la diversité et la profondeur des données collectées sur différents styles de terrain qui permettent au modèle d’apprentissage automatique de détecter la présence de méthane dans un contexte de différentes topographies, feuillages et autres arrière-designs.
« Un problème très courant avec la communauté de la télédétection est que tout ce qui est conçu pour un endroit ne fonctionnera pas en dehors de cet endroit », a expliqué Kumar. Ainsi, un programme de télédétection apprendra souvent à quoi ressemble le méthane dans un sure paysage – disons, le désert aride du sud-ouest américain – mais le confrontera au schiste rocheux du Colorado ou aux étendues plates du Midwest, et le système pourrait ne pas avoir autant de succès.
« Nous avons organisé nos propres ensembles de données, qui couvrent approximativement 4 000 websites d’émissions », a déclaré Kumar. « Nous avons les États secs de Californie, du Texas et de l’Arizona. Mais nous avons aussi la végétation dense de l’État de Virginie. C’est donc assez diversifié. » Selon lui, la précision des performances de MethaneMapper est actuellement de 91 %.
La version opérationnelle actuelle de MethaneMapper repose sur des avions pour le composant de numérisation du système. Mais les chercheurs se fixent des objectifs ambitieux pour un programme par satellite, qui a le potentiel de balayer de manière répétée des étendues de terrain in addition larges, sans les gaz à effet de serre émis par les avions. Le principal compromis entre l’utilisation d’avions et l’utilisation de satellites réside dans la résolution, a déclaré Kumar.
« Vous pouvez détecter des émissions aussi petites que 50 kg par heure à partir d’un avion », a-t-il déclaré. Avec un satellite, le seuil passe à environ 1000 kg ou 1 tonne par heure. Mais dans le but de surveiller les émissions des opérations pétrolières et gazières, qui ont tendance à émettre des milliers de kilogrammes par heure, c’est un petit prix à payer pour pouvoir scanner de moreover grandes events de la Terre, et dans des endroits qui pourraient ne pas être sur le radar, pour ainsi dire.
« Le cas le furthermore récent, il y a sept ou huit mois je pense, concernait les émissions d’une plate-forme pétrolière au massive des côtes quelque aspect vers le Mexique », a déclaré Kumar, « qui émettait du méthane à un taux de 7 610 kilogrammes par heure pendant 6 mois. Et personne était au courant.
« Et le méthane est si dangereux », a-t-il poursuivi. « La quantité de dégâts que le dioxyde de carbone fera en cent ans, le méthane peut le faire en seulement 1,2 ans. » La détection par satellite pourrait non seulement suivre les émissions de carbone à l’échelle mondiale, mais elle peut également être utilisée pour diriger des analyses ultérieures en avion pour des enquêtes à in addition haute résolution.
En fin de compte, Kumar et ses collègues veulent apporter la puissance de l’IA et de l’imagerie hyperspectrale du méthane au grand community, en la rendant accessible à une grande variété d’utilisateurs, même sans abilities en apprentissage automatique.
« Ce que nous voulons fournir, c’est une interface by way of une plate-forme Website telle que BisQue, où n’importe qui peut cliquer et télécharger ses données et générer une analyse », a-t-il déclaré. « Je veux fournir une interface very simple et efficace que tout le monde peut utiliser. »
Le projet MethaneMapper est financé par le prix SI2-SSI #1664172 de la National Science Foundation. Le projet fait partie de l’initiative du Centre for Multimodal Huge Facts Science and Healthcare de l’UC Santa Barbara, dirigée par le professeur BS Manjunath. De moreover, MethaneMapper sera présenté comme post phare à la conférence 2023 Computer system Eyesight and Pattern Recognition (CVPR) – le leading événement dans le domaine de la eyesight par ordinateur – qui se tiendra du 18 au 22 juin à Vancouver, en Colombie-Britannique.
