論文の概要: Application of machine learning to gas flaring

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.04141v1
• Date: Wed, 11 Jan 2023 03:30:10 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-12 17:46:18.291324
• Title: Application of machine learning to gas flaring
• Title（参考訳）: ガスフレアリングへの機械学習の適用
• Authors: Rong Lu
• Abstract要約: 火花の規模はいくつかの州で大きく、エネルギー廃棄物や二酸化炭素排出の問題を構成する。 ノースダコタ州では, オペレーターは, 火花の体積を推定し, 報告することが求められている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Currently in the petroleum industry, operators often flare the produced gas instead of commodifying it. The flaring magnitudes are large in some states, which constitute problems with energy waste and CO2 emissions. In North Dakota, operators are required to estimate and report the volume flared. The questions are, how good is the quality of this reporting, and what insights can be drawn from it? Apart from the company-reported statistics, which are available from the North Dakota Industrial Commission (NDIC), flared volumes can be estimated via satellite remote sensing, serving as an unbiased benchmark. Since interpretation of the Landsat 8 imagery is hindered by artifacts due to glow, the estimated volumes based on the Visible Infrared Imaging Radiometer Suite (VIIRS) are used. Reverse geocoding is performed for comparing and contrasting the NDIC and VIIRS data at different levels, such as county and oilfield. With all the data gathered and preprocessed, Bayesian learning implemented by MCMC methods is performed to address three problems: county level model development, flaring time series analytics, and distribution estimation. First, there is heterogeneity among the different counties, in the associations between the NDIC and VIIRS volumes. In light of such, models are developed for each county by exploiting hierarchical models. Second, the flaring time series, albeit noisy, contains information regarding trends and patterns, which provide some insights into operator approaches. Gaussian processes are found to be effective in many different pattern recognition scenarios. Third, distributional insights are obtained through unsupervised learning. The negative binomial and GMMs are found to effectively describe the oilfield flare count and flared volume distributions, respectively. Finally, a nearest-neighbor-based approach for operator level monitoring and analytics is introduced.
• Abstract（参考訳）: 現在、石油産業では、生産されたガスを商品化せずに燃やすことがしばしばある。 火花の大きさはいくつかの州で大きく、エネルギー廃棄物や二酸化炭素排出の問題を構成する。 ノースダコタ州では、オペレーターはボリュームのフレアを見積もって報告する必要がある。 質問は、このレポートの品質と、そこから得られる洞察がどの程度優れているか、ということだ。 ノースダコタ工業委員会(NDIC)が公表した統計は別として、衛星リモートセンシングによって、偏光量の推定が可能で、バイアスのないベンチマークとして機能する。 ランドサット8画像の解釈は、光による人工物によって妨げられているため、可視赤外イメージングラジオメータスイート(VIIRS)に基づく推定ボリュームが使用される。 逆ジオコーディングは、NDICおよびVIIRSデータを、郡や油田など様々なレベルで比較および対比するために行われる。 MCMC法で実装されたベイズ学習は,すべてのデータを収集・前処理することにより,郡レベルのモデル開発,フラリング時系列解析,分布推定という3つの問題に対処する。 まず、NDIC巻とVIIRS巻の関連において、異なる郡間に異質性がある。 このような観点から、階層モデルを利用して各郡向けにモデルを開発する。 第2に、騒がしい時系列にはトレンドやパターンに関する情報が含まれており、オペレータのアプローチに関する洞察を提供する。 ガウス過程は多くの異なるパターン認識シナリオにおいて有効である。 第三に、分布的洞察は教師なし学習によって得られる。 負の二項数とGMMは油田フレア数とフレア体積分布をそれぞれ効果的に表す。 最後に、オペレータレベルの監視と分析に最も近いアプローチを紹介する。

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