NTU 科研团队新AI技术，每年可减少超390亿m³天然气损耗

NTU的一个科技团队创立的初创公司近日成功将其开发的AI算法商业化，该算法可以立即检测天然气管道网络中的泄漏，预计每年能帮助全球节省390亿立方米天然气损耗。

新型AI算法

近日，新加坡南洋理工大学的科学家团队开发出的一种新型人工智能（AI）算法成功实现商业化，该算法能通过其独特的传感器网络实时准确地检测到燃气管道网络中出现的燃气泄漏和渗水等问题。

该算法已在新加坡的天然气管道网络上进行了成功的现场试验，并且申请获得了专利。该团队为此成立了一家名为Vigti的初创公司，并已将该技术商业化：Vigti最近完成了早期的A轮融资，领投者包括雅胜资本（Artesian Capital）和香港Brinc等。

雅胜资本

该项目由NTU的EcoLabs能源创新中心专门孵化，该中心于2019年4月启动，是NTU的一个国家级孵化器，旨在帮助中小型企业（SME）和初创企业在能源领域进行创新和蓬勃发展。

长期难题

对于能源工业来说，可以实时检测气体泄漏和燃气管道破裂的智能警告系统一直是一个技术瓶颈。当前检查管道的行业最佳做法是让工人定期进行手动监视。且由于气体量和压力差会在管网中急剧波动，虽然可以通过常规传感器轻松检测到大的泄漏，但小的泄漏却很难被检测到。

新加坡能源市场管理局（EMA）

2014年，新加坡能源市场管理局（EMA）向NTU研究人员提供了一笔专项科研资金用于解决上述问题，该研究由当时电气与电子工程学院的副教授Justin Dauwels领导，开发用于低压管道网络的异常识别软件。

从2015年开始的四年中，NTU研究人员用了六个月的时间在新加坡本地城市燃气网络的某些部分开发，部署并测试了他们的AI解决方案，这被证明可以成功检测到所有可能出现的微小泄露等问题。

Justin Dauwels教授的主要研究团队

Dauwels博士补充说：“我们设计了新颖的AI算法，并在大量现场数据上进行了训练，以识别泄漏，爆裂和进水等异常现象，这些异常现象可以帮助能源公司更好地管理其管道网络。” 在成功的现场试验之后，EMA和EcoLabs开始商业孵化该项目，团队因此成立了Vigti，以便于继续开发创新并将其推向全球市场。

市场化

EcoLabs的理事会成员Subodh Mhaisalkar教授也表示：从创投的角度，Vigti的技术非常有创新和竞争力，是一个易于市场化很好的例子：“随着全球基础设施的老化和天然气泄漏的增加，Vigti的解决方案非常适合解决这个全球性问题，因为该技术能减少温室气体和有害物的排放和泄漏。”

NTU EcoLabs所在的大楼

技术细节

传统算法的劣势

传统的基于阈值的检测方法在天然气管道网络中各个调节器点处都安装了传感器，这些传感器虽然可以检测网络中的主要波动并计算未计入的气体（UFG）损失，但是仅有当由于泄漏引起的压力降高于正常运行期间网络的压力变化时，才能被检测到泄漏，低于压力变化小泄漏和裂缝则难以发现，必须人工手动检测。

人工泄露监测示意 图片来源：www.yi7.com

据估计，全球主要公司的由于小泄漏的累计损失占天然气总消耗量的1.5％至3％。截至2019年，全球天然气总消费量估计为3.9万亿立方米，因此，即使只损耗1％，也将意味着全球约有390亿立方米（2017年新加坡天然气总消费量的10倍）的天然气被浪费掉。

新技术的优势

为了解决上述问题，NTU团队进行了各种计算模拟，以了解城市天然气配送网络中的泄漏和进水现象。包括部署可以测量压力，流量，温度和振动的各种传感器，并对与网络管道异常相关的结果信号进行了分析。这个过程为每个异常在传感器数据中建立了唯一的“标签”。

然后，团队使用机器学习和AI，开发了一种软件算法，该算法通过在常规监控的传感器数据中匹配这些独特的特征，对异常检测极为敏感。在现场试验期间，在立管，服务线和干线的三个不同位置总共部署了16个压力传感器和4个各种类型的流量传感器。然后在每个位置分析数据，并在这些位置进行泄漏和进水测试。

天然气管道自动化监测 图片来源：新华网

在项目结束时，团队进行了一项测试来确定NTU AI的有效性，该测试包括13种不同的异常测试。该算法成功地将所有13个泄漏点以及最近的传感器位置和泄漏持续时间识别为泄漏点。较为出色的完成了监测任务。

Vigti执行长Ishaan Gupta先生也说：“我们的目标是通过我们的早期检测系统，将全球天然气供应链中的甲烷排放量降至最低，从而帮助企业在确保效率的同时节省成本，建立一个安全，明智和可持续的全球管道系统。”

*本文图片未标示的均来源于NTU官网