NTU的一個科技團隊創立的初創公司近日成功將其開發的AI算法商業化，該算法可以立即檢測天然氣管道網絡中的泄漏，預計每年能幫助全球節省390億立方米天然氣損耗。
新型AI算法
近日，新加坡南洋理工大學的科學家團隊開發出的一種新型人工智慧（AI）算法成功實現商業化，該算法能通過其獨特的傳感器網絡實時準確地檢測到燃氣管道網絡中出現的燃氣泄漏和滲水等問題。
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，並且申請獲得了專利。該團隊為此成立了一家名為Vigti的初創公司，並已將該技術商業化：Vigti最近完成了早期的A輪融資，領投者包括雅勝資本（Artesian Capital）和香港Brinc等。
雅勝資本
該項目由NTU的EcoLabs能源創新中心專門孵化，該中心於2019年4月啟動，是NTU的一個國家級孵化器，旨在幫助中小型企業（SME）和初創企業在能源領域進行創新和蓬勃發展。
長期難題
對於能源工業來說，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一個技術瓶頸。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。且由於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鬆檢測到大的泄漏，但小的泄漏卻很難被檢測到。
新加坡能源市場管理局（EMA）
2014年，新加坡能源市場管理局（EMA）向NTU研究人員提供了一筆專項科研資金用於解決上述問題，該研究由當時電氣與電子工程學院的副教授Justin Dauwels領導，開發用於低壓管道網絡的異常識別軟體。
從2015年開始的四年中，NTU研究人員用了六個月的時間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可能出現的微小泄露等問題。
Justin Dauwels教授的主要研究團隊
Dauwels博士補充說：「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，以識別泄漏，爆裂和進水等異常現象，這些異常現象可以幫助能源公司更好地管理其管道網絡。」 在成功的現場試驗之後，EMA和EcoLabs開始商業孵化該項目，團隊因此成立了Vigti，以便於繼續開發創新並將其推向全球市場。
市場化
EcoLabs的理事會成員Subodh Mhaisalkar教授也表示：從創投的角度，Vigti的技術非常有創新和競爭力，是一個易於市場化很好的例子：「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這個全球性問題，因為該技術能減少溫室氣體和有害物的排放和泄漏。」
NTU EcoLabs所在的大樓
技術細節
傳統算法的劣勢
傳統的基於閾值的檢測方法在天然氣管道網絡中各個調節器點處都安裝了傳感器，這些傳感器雖然可以檢測網絡中的主要波動並計算未計入的氣體（UFG）損失，但是僅有當由於泄漏引起的壓力降高於正常運行期間網絡的壓力變化時，才能被檢測到泄漏，低於壓力變化小泄漏和裂縫則難以發現，必須人工手動檢測。
人工泄露監測示意 圖片來源：www.yi7.com
據估計，全球主要公司的由於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為3.9萬億立方米，因此，即使只損耗1％，也將意味著全球約有390億立方米（2017年新加坡天然氣總消費量的10倍）的天然氣被浪費掉。
新技術的優勢
為了解決上述問題，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。包括部署可以測量壓力，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。這個過程為每個異常在傳感器數據中建立了唯一的「標籤」。
然後，團隊使用機器學習和AI，開發了一種軟體算法，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徵，對異常檢測極為敏感。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。
天然氣管道自動化監測 圖片來源：新華網
在項目結束時，團隊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為泄漏點。較為出色的完成了監測任務。
Vigti執行長Ishaan Gupta先生也說：「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，從而幫助企業在確保效率的同時節省成本，建立一個安全，明智和可持續的全球管道系統。」
*本文圖片未標示的均來源於NTU官網
