通过数字检测识别和减少甲烷排放
最近美国发布的《降低通胀法案》（IRA）正在影响能源行业如何进行设施运营和维护。随着新设施和现有设施可能会受到甲烷排放收费的影响，运营商将如何识别、减少和跟踪其未来的排放越来越受到关注。
评估甲烷排放罚款的一种普遍接受的方法是基于统计模型，该模型根据气体吞吐量、气体压力以及设施中法兰、连接器、压力调节器等的数量估计设施的预期排放量。然而，该方法不能准确反映操作员的维护和检查实践。
例如，由谨慎的运营商运营的设施具有完善的预防性维护计划，其甲烷排放量可能低于基于统计模型的计算结果，从而导致运营商对甲烷排放的支付过高。相反，运营商应该从对其碳排放性能的基线了解开始，这样他们才能确定实现其脱碳目标的最佳解决方案，并最终减少或防止产生任何甲烷排放费用。
基于技术、商业和实际驱动因素的平衡，有几种解决方案可用于设施或资产的日常运营脱碳。以下是关于如何改善新的和现有基础设施的完整性并最终减少有害排放的一些实际步骤。
首先建立当前基础设施的基线，并应用数字解决方案来检查设施或资产，以确定问题已经发生或可能发生的位置。配备摄像头和传感器的机器人和无人机可用于捕获高分辨率图像和数据，以高精度指示异常或故障区域所在位置。
接下来，通过对现有基础设施的持续维护和维修来解决潜在故障。掌握操作异常发生或有风险发生的地点的数据只是第一步。应用这些见解来加固和改造设备才是真正的区别所在。
通过计划停机和检修计划进行持续维护和日常服务，可以防止以后需要紧急维修和中断运营。此外，通过在预防性服务上投入时间，并应用收集到的数据驱动信息来优先考虑最需要关注的设施的重点领域，您可以确保该设施将继续以更高的效率运行，减少无组织碳排放。
最后，使用自主操作机器人进行的持续检查可以跟踪老化基础设施的性能和进展，以确定腐蚀、缓慢泄漏和其他可能在以后造成问题的逐渐演变的问题。这将状态监控从被动的报告过程转变为主动的干预过程，为运营增加了重要价值。此外，通过使用捕获深入数据分析的数字监控解决方案，可以比人工检查员观察异常更早地检测到异常。
对整个设施或资产中数千个点的振动、温度和其他关键数据进行持续监测，可以使操作员快速识别任何可能指示泄漏的异常情况，并快速响应这些变化。从这种监测中受益的运营商有两个例子，一个天然气厂能够识别其压缩机周围的甲烷泄漏，另一个煤炭加工厂可以通过数字建模发现其运行反应堆内存在显著的绝缘损失。在这两种情况下，操作人员都能够以有效的方式应对和修复所发现的问题，使他们能够维持其设施的正常运行，并防止潜在的设备故障。
这种监测还可以辅以声发射在线检测，其中最先进的监测技术包括可以“监听”泄漏的敏感声学设备。这是一种加强现有监控解决方案的聪明方法。
较老的资产在降低排放强度方面面临更复杂的挑战。更换或改造原有的基础设施通常效率较低，在后勤和经济上也比较困难。然而，这些老化部件和设备在发生故障或退化时会导致无组织排放。除了投资于脱碳实践所带来的环境效益外，采取更果断的方法来解决排放问题，可以在商业上受益并具有成本效益，从而增加产出并减少价值损失。
数字解决方案在脱碳中发挥着重要作用，从生产和交付新能源的技术到改变我们使用方式的创新。利用数据和这些数字解决方案还可以提供一种资本密集程度较低的途径，以优化运营性能、瞄准能源生产和最小化浪费。（小晨编译）
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