新加坡南洋理工大學（NTU新加坡）的科學家開發出，由人工智能（AI）算法提供動力的傳感器網絡，可以實時准確地檢測到燃氣管道網絡中的燃氣泄漏和滲水等現象。
該算法已在新加坡的天然氣管道網絡上進行了成功的現場試驗，已獲得專利，並被拆分爲一家名爲Vigti的初創公司，該公司目前正在將該技術商業化。它最近從自流資本（Artesian Capital）和香港Brinc籌集了早期啓動資金。
NTU初創企業由大學的EcoLabs能源創新中心孵化，該中心于2019年4月啓動，是一個國家中心，旨在幫助中小型企業（SME）和初創企業在能源領域進行創新，發展和蓬勃發展。
可以實時檢測氣體泄漏和燃氣管道破裂的智能警告系統一直是公用事業的長期目標，因爲當前檢查管道的行業最佳做法是讓工人定期進行手動監視。
由于氣體量和壓力差會在管網中急劇波動，雖然可以通過常規傳感器輕松檢測到大泄漏，但小泄漏卻很難檢測到。
2014年，新加坡能源市場管理局（EMA）向NTU研究人員提供了一筆贈款，該研究人員由當時電氣電子工程學院的副教授Justin Dauwels博士領導，開發了用于低壓管道網絡的異常識別軟件。
從2015年開始的四年中，NTU研究人員在六個月的時間裏，在新加坡本地城市燃氣網絡的某些部分開發，部署並測試了他們的AI解決方案，這被證明可以成功檢測到所有測試過的異常類型。
“我們設計了新穎的AI算法，並在大量現場數據上進行了訓練，以識別異常情況，例如泄漏，爆裂和進水，這可以幫助能源公司更好地管理其管道網絡，” Dauwels博士補充說。
在成功的現場試驗之後，由EMA資助的項目于2019年結束，然後成立了Vigti，以繼續開發創新並將其推向全球市場。
Vigti首席執行官Ishaan Gupta先生說：“我們的目標是通過我們的早期檢測系統，將全球天然氣供應鏈中的甲烷排放量降至最低，從而幫助企業在保護生命的同時節省成本。我們的使命是一次建立一個安全，明智和可持續的世界，一條管道。”
NTU（ERIAN）能源研究所執行董事，EcoLabs理事會成員Subodh Mhaisalkar教授表示，Vigti的技術是NTU從實驗室到市場創新的一個典範。
“隨著全球基礎設施的老化和天然氣泄漏的增加，Vigti的解決方案非常適合解決全球性問題，從而減少了影響氣候變化並對社區福祉構成潛在威脅的氣體排放和泄漏。在NTU EcoLabs，我們彙集了Vigti的專業知識和資金，這使該技術能夠進行試點規模測試，爲實際的市場采用鋪平了道路。”
傳統傳感器與基于AI的算法
雖然在典型的天然氣網絡中，在調節器點處安裝了傳感器，這些傳感器可以檢測網絡中的主要波動並計算未計入的氣體（UFG）損失，小泄漏和裂縫可以逃脫注意，因此必須手動檢測。
使用常規的基于阈值的方法，僅當由于泄漏引起的壓力降高于正常運行期間網絡的壓力變化時，才能檢測到泄漏。如果低于壓力變化，則除非手動檢查管道，否則很難檢測到泄漏。
據估計，全球主要公司的所有小泄漏的累計損失占天然氣總消耗量的1.5％至3％。
截至2019年，全球天然氣總消費量估計爲3.9萬億立方米，因此，即使減少1％，也將意味著全球約390億立方米（2017年新加坡天然氣總消費量的10倍）。
爲了解決這些問題，NTU團隊進行了各種計算模擬，以了解城市天然氣配送網絡中的泄漏和進水現象。部署了可測量壓力，流量，溫度和振動的各種傳感器，並對與網絡管道異常相關的結果信號進行了分析。這個過程爲每個異常在傳感器數據中建立了唯一的“簽名”。
然後，團隊使用機器學習和AI，開發了一種軟件算法，該算法通過在常規監控的傳感器數據中匹配這些獨特的特征，對異常檢測極爲敏感。
在現場試驗期間，在立管，服務線和幹線的三個不同位置總共部署了16個壓力傳感器和4個各種類型的流量傳感器。然後在每個位置分析數據，並在這些位置進行泄漏和進水測試。
在項目結束時，進行了一項測試來確定NTU AI的有效性，該測試包括13種不同的異常測試。該算法成功地將所有13個泄漏點，以及最近的傳感器位置和泄漏持續時間識別爲泄漏點。