4 façons dont l'IA aide les entreprises à réduire les émissions de gaz à effet de serre

Ce n'est un secret pour personne que l'intelligence artificielle (IA) et l'apprentissage machine (ML) ont le pouvoir de révolutionner les industries. Grâce à cette technologie, les entreprises ont augmenté leurs revenus, amélioré leurs opérations et résolu des problèmes complexes.

Quelles sont les promesses de l'IA pour le secteur de l'énergie ? Lisez la suite pour découvrir des exemples de la façon dont les entreprises utilisent actuellement l'IA pour réduire les émissions de GES :

Localiser les fuites de méthane depuis l'espace

Le méthane est le principal composant du gaz naturel. En tant que puissant GES, avec un impact sur le réchauffement climatique 70 fois supérieur à celui du dioxyde de carbone sur une période de 20 ans, le méthane est responsable d'environ 25 % du réchauffement climatique que nous observons aujourd'hui.

Dans la production de pétrole et de gaz (O&G), le méthane est libéré dans l'atmosphère de manière intentionnelle (par exemple, lors de la mise à l'air libre de l'équipement pendant l'entretien) et non intentionnelle, sous forme d'"émissions fugitives" (par exemple, les fuites d'équipement). En tant que principal composant du gaz naturel, le méthane a une grande valeur ; limiter les fuites de méthane permet non seulement de réduire les émissions de GES, mais aussi de faire des économies.

Le 1er janvier 2020, le gouvernement fédéral a mis en œuvre de nouvelles réglementations sur le méthane pour les émissions fugitives, qui obligent le secteur O&G en amont à mettre en œuvre des programmes de détection et de réparation des fuites (LDAR) pour arrêter les fuites de gaz naturel. Les programmes LDAR exigent désormais des inspections de fuites trois fois par an, et des mesures correctives sont prises lorsque des fuites sont détectées.

La société GHGSat, spécialisée dans la surveillance des émissions mondiales, a récemment fait la démonstration d'une méthode qui utilise des algorithmes ML pour identifier les risques et les fuites d'émissions sur le terrain à l'aide d'images satellite. Les opérateurs ont ainsi la possibilité d'identifier des modèles et des tendances dans le temps, et de prendre plus rapidement des décisions fondées sur des données.

Améliorer le contrôle des brûleurs à gaz naturel grâce à l'optimisation des processus

Profire Energy Inc. une entreprise technologique qui fournit des solutions pour les appareils de combustion industriels pour l'industrie O&G, a participé à deux phases du programme REMI d'Amii. Dans le cadre du programme, l'équipe a identifié et exploré une opportunité de grande valeur et à faible risque : améliorer le contrôle des brûleurs en utilisant la technologie ML pour détecter les brûleurs déréglés. Les brûleurs déréglés gaspillent du gaz naturel et augmentent les émissions de gaz à effet de serre - comme la base d'installation de Profire est de 75 000 systèmes, le potentiel d'économie d'une telle technologie est significatif. De plus, si cette technologie fonctionne, elle pourrait également être appliquée à environ 1,7 million de puits en Amérique du Nord.

Sur le marché actuel, il n'existe aucun moyen objectif ou rentable de surveiller et d'identifier en permanence un brûleur déréglé pour les appareils de chauffage au gaz naturel. Les opérateurs sur le terrain doivent observer manuellement les performances du brûleur en se basant sur la couleur et la forme de la flamme, le bruit, l'analyse manuelle de la combustion et d'autres observations sur le terrain. Cette méthode est à la fois coûteuse et longue et entraîne une gestion sous-optimale du brûleur, un gaspillage de gaz naturel et une augmentation des émissions de GES.

La solution proposée par Profire consistait à installer des capteurs supplémentaires à faible coût sur le système de contrôle du brûleur et à transmettre les données à un serveur en nuage où une application basée sur le ML prédirait automatiquement les brûleurs non réglés. Les opérateurs sur le terrain seraient alors avertis afin de programmer une maintenance prioritaire pour régler le brûleur, réduisant ainsi le gaspillage de gaz naturel et les émissions de gaz à effet de serre.

Prévenir les pannes d'équipement non planifiées grâce à la maintenance prédictive

Les pannes imprévues d'équipements critiques - qu'il s'agisse de pompes submersibles, d'éoliennes, de générateurs électriques ou de compresseurs de gaz naturel - ont un impact sur la fiabilité des opérations, les coûts et les émissions de GES.

Le fonctionnement fiable des équipements critiques implique souvent une surveillance et une collecte de données continues. Les modèles de prédiction ML peuvent être formés à l'aide de données d'exploitation historiques des événements de défaillance et du fonctionnement normal ; les entreprises peuvent ensuite utiliser ces modèles pour détecter les lectures anormales des capteurs et prédire les défaillances des équipements avant qu'elles ne se produisent.

La maintenance prédictive utilisant le ML est la prochaine étape vers des opérations commerciales fiables de premier ordre. Selon un document de position de Deloitte de 2017 sur la maintenance prédictive: "En moyenne, la maintenance prédictive augmente la productivité de 25%, réduit les pannes de 70% et diminue les coûts de maintenance de 25%".

Prédire la demande énergétique des bâtiments pour réduire les coûts et les émissions de GES

La construction et l'exploitation des bâtiments génèrent près de 40 % des émissions mondiales de gaz à effet de serre, un problème auquel les programmes de gestion de l'énergie tentent désormais de s'attaquer.

En utilisant des données sur la météo et les activités des occupants des bâtiments, les entreprises sont désormais en mesure de prédire la consommation d'énergie des bâtiments. Comme l'explique le document 2021 Prévision de la demande d'électricité des immeubles de bureaux à l'aide d'un réseau neuronal artificiel en divisant l'horizon temporel pour différents taux d'occupationdeux méthodes de prédiction distinctes sont utilisées pour prévoir les charges thermiques et électriques des bâtiments :

• Les conditions météorologiques, principalement la température sèche, influent sur les besoins en énergie thermique d'un bâtiment.
• L'activité des occupants du bâtiment et l'éclairage influent sur les besoins en énergie électrique.

Avec les prévisions énergétiques classiques des bâtiments, il y a souvent un écart entre les prévisions et la consommation d'énergie mesurée. Le problème se complique encore si l'on tient compte des activités uniques des différents types de bâtiments : les gens n'utilisent pas les immeubles de bureaux de la même manière que les hôtels, les centres commerciaux, etc.

Surestimer ou sous-estimer la consommation d'énergie peut augmenter les coûts et les émissions de GES. Par exemple, si la consommation d'énergie d'un bâtiment est supérieure à ce qui avait été prévu, il devra acheter de l'électricité sur le marché au comptant, ce qui est plus coûteux et généralement basé sur le carbone.

Une prédiction plus précise de la consommation d'énergie des bâtiments grâce à la ML réduirait ces cas, permettant aux gestionnaires de bâtiments d'équilibrer la performance opérationnelle avec la réduction des coûts énergétiques et des émissions de GES.

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