Logo Zephyrnet

Sử dụng máy bay không người lái để phát hiện UAV-Methane

Ngày:

Sử dụng máy bay không người lái để phát hiện UAV-Methane

Khí mê-tan là một loại khí nhà kính phổ biến và quan trọng, có tác động lớn đến biến đổi khí hậu toàn cầu. Với việc tăng cường công tác bảo vệ môi trường, khí mê-tan (CH4), với tư cách là khí nhà kính chính, đã trở thành một chỉ số quan trọng về bảo vệ môi trường.

Máy dò khí mêtan đã trở thành một trong những công cụ không thể thiếu trong lĩnh vực bảo vệ môi trương vì độ nhạy cao, hiệu suất thời gian thực và độ chính xác. Sự xuất hiện của nó đóng một vai trò và giá trị quan trọng trong việc giám sát môi trường. Sự ra đời và ứng dụng rộng rãi của máy dò khí mêtan đã nâng cao trình độ khoa học và chuỗi công nghệ của ngành bảo vệ môi trường hiện nay.

Ưu điểm của máy dò rò rỉ khí mê-tan

máy bay không người lái máy dò metan bằng laser là một thiết bị nhẹ được trang bị UAV thích ứng với UAV. Nó có độ nhạy cao, phản ứng phát hiện nhanh, chi phí thấp hơn và giảm rủi ro vận hành.

Máy dò khí metan bằng laser hoạt động dựa trên công nghệ quang phổ hấp thụ laser bán dẫn. Chúng có thể phát hiện các thông số như nồng độ khí metan trong nhiều môi trường khác nhau với độ chính xác cao, phản hồi nhanh, độ tin cậy cao và chi phí vận hành thấp. So với máy dò rò rỉ khí cố định, bay không người lái không chỉ là cách tiết kiệm chi phí hơn để giải quyết vấn đề mà còn là cách hiệu quả hơn.

Máy dò khí metan bằng laser có độ nhạy cao có thể phát hiện ngay cả những rò rỉ nhỏ từ độ cao 300 mét. Cảm biến chỉ nhạy cảm với khí mê-tan nên không có khả năng đọc sai do có các loại khí khác. Ngoài ra, máy bay không người lái được trang bị máy dò khí mêtan có thể xâm nhập vào những không gian nhỏ mà công nhân không thể vào hoặc những khu vực có chỉ số rủi ro cao để đảm bảo an toàn cá nhân cho công nhân.

Trong lĩnh vực đo khí mêtan dựa trên thiết bị bay không người lái, có hai phương pháp chính được áp dụng. Một phương pháp là cảm biến dựa trên tia laser (TDLAS - Quang phổ hấp thụ laser điốt có thể điều chỉnh), đo độ hấp thụ CH4 trong cột không khí giữa cảm biến và mặt đất. Thứ hai là phương pháp “đánh hơi”, phân tích nồng độ khí mê-tan trong các mẫu không khí được lấy ở hoặc gần mặt đất. Mặc dù cả hai phương pháp đều mang lại độ chính xác nhưng quy trình thu thập dữ liệu của chúng khác nhau đáng kể.

Khi sử dụng cảm biến “đánh hơi”, thiết bị sẽ di chuyển một ống trực tiếp trên mặt đất hoặc gần đó, tích cực hút không khí trong suốt chuyến bay. Cách tiếp cận này mang lại kết quả đo nồng độ khí mê-tan thông thường tại các địa điểm thực hiện nhiệm vụ được chỉ định, với tốc độ lấy mẫu là x phép đo trên mỗi khung thời gian y.

Ngược lại, các cảm biến dựa trên tia laser thực hiện một mô hình lưới tỉ mỉ, cao hơn 20 mét so với mặt đất. Cảm biến sử dụng công nghệ TDLAS để thu thập dữ liệu.

Những thách thức của việc phát hiện UAV-Methane

Việc sử dụng các cảm biến dựa trên UAV đặt ra một số thách thức, trong đó an toàn là điều tối quan trọng. Cả hai phương pháp đều tiềm ẩn những rủi ro về an toàn do các chuyến bay UAV ở độ cao thấp. Tuy nhiên, việc sử dụng cảm biến đánh hơi sẽ gây ra nhiều phức tạp hơn. Chúng bao gồm nguy cơ thiết bị vướng vào vật thể trên mặt đất và khó duy trì độ chính xác về độ cao, đặc biệt ở những khu vực có độ cao dao động.

Hơn nữa, máy bay không người lái đánh hơi bao phủ ít mặt đất hơn so với máy bay không người lái lidar. Điều này có thể dẫn đến những rào cản hậu cần như quản lý pin và thời gian hoàn thành dự án kéo dài. Để đảm bảo dữ liệu phát hiện khí mê-tan đáng tin cậy, bắt buộc phải giảm thiểu khung thời gian thu thập dữ liệu nhằm giảm thiểu ảnh hưởng đến môi trường.

Bất chấp những lo ngại, cảm biến dựa trên laser mang lại những lợi thế khác biệt. Mặc dù phi công phải thận trọng để tránh va chạm với các chướng ngại vật như cơ sở hạ tầng tiện ích điện, nhưng việc không tiếp xúc với mặt đất sẽ làm giảm một số rủi ro nhất định. Hơn nữa, việc sử dụng máy đo độ cao bằng laser giúp tăng cường sự an toàn bằng cách duy trì độ cao ổn định so với mặt đất.

Bản đồ nhiệt phát hiện khí mê-tan UAV

Purway

Dữ liệu máy phát hiện rò rỉ khí mê-tan được tham chiếu địa lý và tích hợp liền mạch vào hệ thống GIS. Bằng cách sử dụng phép nội suy có trọng số khoảng cách nghịch đảo, có thể tạo ra bản đồ điểm nóng làm nổi bật các khu vực có nồng độ khí mê-tan cao, với tùy chọn xếp chồng các mạng hệ thống khí đốt hiện có từ các tệp CAD. Đáng chú ý, hệ thống phát hiện khí mê-tan dựa trên UAV mang lại khả năng tiếp cận gần hơn với các nguồn phát thải, giảm thiểu tác động của tốc độ gió đến độ chính xác của dữ liệu.

Việc xem xét hướng và tốc độ gió là mấu chốt trong quá trình phân tích dữ liệu. Dữ liệu vectơ gió rất quan trọng để tránh các luồng khí mêtan “đếm hai lần”. Việc tính toán các kiểu thời tiết giúp đảm bảo đánh giá chính xác lượng khí thải mêtan, tạo điều kiện thuận lợi cho các nỗ lực giảm thiểu có mục tiêu.

Các bản đồ nhiệt phát hiện khí mê-tan đi kèm, tuy không có bản chất là nhiệt, nhưng vẫn xác định chính xác các cụm khí mê-tan một cách hiệu quả. Hơn nữa, việc phủ dữ liệu này lên các hệ thống thu thập và kiểm soát khí hiện có CAD sẽ tạo điều kiện thuận lợi cho việc xác định rò rỉ khí mêtan. Điều này có thể trao quyền cho các nhà điều hành địa điểm thực hiện các biện pháp giảm thiểu kịp thời.

Kết luận

Phát hiện khí mê-tan bằng UAV thể hiện sự thay đổi mô hình trong giám sát môi trường. Nó thể hiện sự kết hợp mang tính thay đổi cuộc chơi giữa hiệu quả chi phí, hiệu quả hoạt động và độ phân giải tuyệt vời trong việc phát hiện khí thải mêtan.

Khi công nghệ này phát triển, tác động mang tính biến đổi của nó trong việc xác định các nguồn khí mê-tan và điều phối các chiến lược giảm thiểu có mục tiêu sẽ rất đáng kể. Cuối cùng, nó sẽ giúp giảm thiểu tác động môi trường do phát thải khí mê-tan. Với sự đổi mới và cải tiến liên tục, UAV có thể cách mạng hóa việc giám sát khí mêtan. Như vậy, họ có thể nổi lên như những đồng minh không thể thiếu trong cuộc chiến toàn cầu chống biến đổi khí hậu, báo trước một tương lai được đánh dấu bằng việc tăng cường quản lý môi trường và tính bền vững.

tại chỗ_img

Tin tức mới nhất

tại chỗ_img