基于无人机平台的甲烷监测技术及其在油气行业的应用

达虹鞠,许德刚,王 晨,刘通浩,唐智和,李巨峰,范海浩

1.中国石油集团安全环保技术研究院有限公司,石油石化污染物控制与处理国家重点实验室,北京 102206

2.中国环境监测总站,北京 100012

作为第二大温室气体,甲烷在100年内的全球变暖潜能值(GWP)是二氧化碳的28倍[1]。2021年3月,我国发布《中华人民共和国国民经济和社会发展第十四个五年规划和2035年远景目标纲要》,首次明确要加大甲烷、氢氟碳化物、全氟碳化物等其他温室气体控制力度。根据我国提交《联合国气候变化框架公约》秘书处的《中华人民共和国气候变化第二次两年更新报告》,油气行业是我国重要的甲烷排放源。整体上,加强油气行业甲烷排放管控已成为业内共识。2021年1月,生态环境部印发《关于统筹和加强应对气候变化与生态环境保护相关工作的指导意见》,强调要推动监测体系统筹融合,加强重点排放源、区域温室气体监测。因此,科学实现油气行业重点排放源、区域甲烷排放监测,对于准确评估行业甲烷排放强度、推动减排措施的制定与实施具有重要意义。

1 无人机平台介绍

目前,油气行业针对甲烷排放有自上而下(Top-Down)与自下而上(Bottom-Up)两类监测方法。传统的自下而上法利用红外热成像仪[2]、地面监测站[3]、气象塔[4]、连续监测系统[5]等仪器设备进行监测,自上而下法则采用移动监测车[6]、合成孔径雷达(SAR)卫星[7]、航空器[8]等针对不同时空尺度的遥感监测设备实现区域范围内的甲烷监测。随着微型化传感器和导航系统的发展,基于无人机(Unmanned Aerial Vehicles,UAVs)平台的监测系统[9]被逐步开发出来(图1)。该技术的出现为大规模数据收集提供了一种更快捷、更安全、更低成本的方式。在过去的十几年中,UAVs被广泛应用于油气行业多种应用场景,包括基础设施完整性监控、管道泄漏监测、油井架监测、漏油测绘、安全监察、环境污染气体排放监测、油田设备库存管理、逸散监测及事故应急监测等[10]。UAVs技术的发展为油气行业甲烷排放监测开辟了新的路径。

图1 无人机监测系统的构成[9]

1.1 UAVs平台分类

目前,全球超过50个国家共设计生产了300种以上的UAVs[11]。针对不同的UAVs,可根据飞行器的功能、质量、飞行速度、活动半径、飞行高度等,从多个层面进行分类[12]。我国发布的《轻小无人机运行规定(试行)》根据飞行器质量对UAVs进行了分类,包括Ⅰ类(>0～1.5 kg)、Ⅱ类(>1.5～4 kg)、Ⅲ类(>4～15 kg)、Ⅳ类(>15～116 kg)、Ⅴ类(植保类UAVs)、Ⅵ类(无人飞艇)等。需注意的是,UAVs的质量分类范围可能会因国家的不同而略有差异,如也有国家将20 kg以下的UAVs分为纳米型(<0.2 kg)、微型(0.2～2 kg)、迷你型(>20 kg)[13],而此几类UAVs正是油气行业最常用的UAVs类型。

按照气动布局划分,UAVs主要分为固定翼、旋翼、扑翼和复合式布局[9]。其中：固定翼UAVs靠动力装置产生推力或拉力,一般采用内燃机或发电机作为推进器,通过升降器、副翼、方向舵等调整飞行姿态。固定翼UAVs产生升力的翼面相对于机身处于固定位置。根据机翼和尾翼的相对位置,可将固定翼UAVs分为正常式(后置平尾)、鸭式、无尾、三翼面、连接翼及飞翼等布局。旋翼UAVs产生升力的桨叶相对于机身是旋转的。旋翼UAVs可分为无人直升机、多旋翼UAVs和无人旋翼机。无人直升机和多旋翼UAVs的旋翼由动力装置直接驱动,可实现垂直起降和悬停,而无人旋翼机的旋翼无驱动动力。多旋翼UAVs是旋翼UAVs中最常见的机型,通常根据旋翼数量进行命名,包括三旋翼、四旋翼、六旋翼及八旋翼UAVs等。该类机型由于具备优越的悬停能力,在油气行业甲烷监测领域得到了广泛应用。

随着UAVs技术的发展,研究者们开发了系留UAVs、可变螺距多旋翼UAVs、形态学多旋翼UAVs和倾转旋翼UAVs等新型UAVs[14]。系留多旋翼UAVs通过连接地面电缆,可实现高空长时(约24 h)悬停监测。市售系留UAVs主要由法国Elistair公司和美国Hoverfly公司提供。然而,系留UAVs通常只能悬停在一个高度,仅可在系统允许范围内完成数据采集。可变螺距多旋翼UAVs仍处于研发阶段,其通过改变转子的叶片间距来控制系统,实现多种飞行姿态(翻转和倒飞)运行。可变螺距多旋翼UAVs的机身利用发动机进行驱动,具备长续航能力。新型UAVs的设计大多重点针对续航短、飞行控制能力不足等问题,这可为其在油气行业的安全应用提供更加全面的保障。

1.2 UAVs平台对比

油气行业甲烷遥感监测需要高度关注系统的安全性,因此,针对不同监测场景选择适合的UAVs至关重要。市面上的UAVs种类繁多,用于甲烷监测的飞行平台以固定翼UAVs和旋翼UAVs为主[15-16],下文将针对这两类飞行器进行比对分析(表1)。

表1 固定翼与多旋翼UAVs对比

1.2.1 UAVs飞行性能

固定翼UAVs具有较高的空气动力学效率,能够长时间高速飞行,更适用于大面积甲烷监测(单程覆盖范围约3 km2)(表1),如天然气输送管道泄漏监测。在恶劣天气下,固定翼UAVs的飞行稳定性更优。然而,固定翼UAVs需利用跑道(30～200 m)起飞或由弹射器发射,对飞行场地的要求较高。固定翼UAVs飞行速度快,采集到的数据的空间分辨率较低。另外,固定翼UAVs缺乏悬停能力,使用时需保证最小安全飞行距离,不适合近距离或长时间悬停监测场景。

旋翼UAVs具有慢速巡航能力、垂直起降(VTOL)能力,所采集数据的空间分辨率较高,对起降场地的要求低,能够近距离悬停监测目标排放。另外,旋翼UAVs尺寸较小,机动性、灵活性较高,可根据实际需求转移至任何地方。但是,旋翼UAVs续航较短(满载的大疆M600的最长飞行时间为18 min),无法一次性实现大范围监测。同时,旋翼转子会产生强大的垂直气流(也称下洗气流),即使是轻型旋翼UAVs(5 kg),其转子产生的下洗气流也会延伸到螺旋桨以下几米处,扰乱下方局部空气分布,对甲烷监测数据产生较大影响[17]。因此,旋翼UAVs甲烷监测系统的搭建应重点关注监测设备装载方式及采样口位置,以尽可能减少下洗气流的影响[18]。旋翼UAVs中,三旋翼UAVs的机身稳定性较差,因而基于安全性考虑,其不适用于油气生产现场的甲烷监测;四/六旋翼UAVs通常是更优的选择,具有机械结构简单、运行成本低、可靠性高、易维护等特点;八旋翼UAVs载重能力更强,但其成本较高、体积较大、续航能力相对较短。在实际应用中,应根据甲烷监测的需求,综合考虑所需机型。

1.2.2 UAVs载荷能力

机载甲烷监测设备及配套部件的选择应注意设备质量,更重的载荷将大大降低UAVs的飞行时长。固定翼UAVs可承载的载荷质量范围较宽,且一般大于2 kg;四/六旋翼UAVs的承载能力为2～8 kg;八旋翼UAVs的承载能力可达6～11 kg(表1)。载荷安装方面,固定翼UAVs机身体型更大,安装载荷时更加灵活方便,适合安装体积较大的监测设备。旋翼UAVs机身可安装设备的空间较小,载荷安装不如固定翼UAVs灵活,更适合装载微型设备。另外,能够改装UAVs平台时,对于特定质量的载荷,可以通过优化UAVs旋翼数量来提升UAVs的飞行时间。UAVs升力与旋翼直径、数量成正比,增加额外的旋翼能够提高机身升力[19],但相应地也会增加电耗,导致飞行时间缩短。因此,应综合考虑安全性、稳定性、数据采集质量等因素,对载荷安装方案进行设计。

2 UAVs平台有效载荷

2.1 风速计

对风矢量(风速和风向)开展准确测量是利用UAVs甲烷监测技术进行排放通量量化分析的技术难点之一。通常,风矢量可由地面监测站直接获取或根据气象数据进行推演,但该方法无法反映采样点处的真实风场,会给量化结果引入较大的不确定性。理论上,利用UAVs平台搭载风速计进行实时监测是更优的选择,但是应充分保证风矢量与数据采集频率、采样位置之间的匹配性。

当前,搭载于固定翼UAVs的风矢量监测系统发展较为迅速。ELSTON等[20]阐明了多孔探头传感器、皮托管、嵌入式大气数据传感系统、声波风速计等风速传感器与固定翼UAVs平台的匹配性。RAUTENBERG等[21]将机载多孔探针、皮托管、流量传感器的风矢量测量值与地面风矢量直接测量值进行了比较,发现五孔探头传感器在风速测量中表现最佳。

开展UAVs风矢量实时监测需要避免机身对风场的干扰。研究者普遍认为,旋翼UAVs的下洗作用会对风矢量的准确测量带来挑战。2015年,NEUMANN等[22]提出了基于旋翼UAVs平台的风矢量实时监测方法,使利用旋翼UAVs对风矢量进行监测成为可能。BARBIERI等[23]将23种二维/三维风速计分别安装在38架不同的UAVs上,评估了其在监测风场时的性能表现,发现安装在旋翼UAVs上的声波风速计可提供最准确的二维水平方向风场测量数据,但下洗作用使三维(湍流尺度)风矢量测量结果的准确度较差。若将此类传感器安装在远离螺旋桨平面的位置,可能会解决这一问题,但载荷远离重心会影响UAVs的飞行稳定性及续航时间。综上,基于旋翼UAVs的风矢量监测方法仍需进一步的研究和探索。

2.2 机载甲烷监测设备

目前,研究者们针对UAVs平台的特点,开发出了多种机载甲烷监测设备。本文主要梳理了低成本化学传感器、近/中红外激光传感器、可调谐二极管激光光谱、基于光腔的激光吸收光谱、光学气体成像仪等常见的UAVs机载甲烷监测设备,并对各类设备的检测原理、技术优劣(表2)及性能参数(表3)进行了汇总。

表2 基于UAVs平台的甲烷监测设备原理及优缺点

表3 基于UAVs平台的甲烷监测设备技术参数

2.2.1 低成本化学传感器

低成本化学传感器是一种可实时输出与传感器接触的气体浓度值的小型检测器[19]。通常,该类传感器对甲烷的响应信号较弱,更适用于高浓度甲烷排放监测。目前,金属氧化物半导体(MOX)传感器和非分散红外(NDIR)传感器是常用的两类机载低成本甲烷传感器。

MOX传感器也称为半导体传感器或化学电阻传感器。其将半导体金属氧化物(如SnO2)沉积在集成电极上,通过测定甲烷与电极表面接触后发生氧化还原反应产生的电阻变化得到甲烷浓度。ALI等[35]将MQ-4半导体传感器(SnO2)搭载于UAVs,实现了区域甲烷排放源定位及通量量化(228～350 g/s),其中,飞行条件下的MQ-4的监测范围为10～10 000 μmol/mol。LIU等[36]将MOX TGS2600传感器(SnO2)搭载于旋翼UAVs上,开发了一套轻型(560 g)、低成本(约2 000元)油田甲烷监测系统。SCHUYLER等[24]将微机电系统(MEMS)融入MOX传感器(12C MiCS-6814),成功实现了对对流层甲烷浓度(约1.9 μmol/mol)的精确测量(精密度为0.18 μmol/mol,分辨率为0.01 μmol/mol)。除了单独使用机载MOX传感器外,MALAVER等[37]尝试将搭载MOX-CH4传感器的UAVs与地面无线传感网络(WSN)集成,以实现3D空间甲烷监测,但该研究设计的MOX-CH4传感器纳米结构对甲烷的响应较慢(5 μmol/mol,平均响应时间为15.7 min),无法满足UAVs平台的快速响应需求。

NDIR传感器一般由宽带红外(IR)灯、样品室、滤光片和监测器组成,其中滤光片用来滤去除甲烷特征吸收波长(3.39 μm)以外的光。相比于二氧化碳,NDIR传感器对甲烷的响应信号较弱且存在对其他碳氢化合物的交叉吸收现象,因此,该类传感器在甲烷浓度监测中的应用有限。SHAH等[25]将NDIR传感器搭载于UAVs,用于近地(47 m±5 m)受控点源甲烷监测。验证结果表明,该系统的精密度为±1.16 μmol/mol(1 Hz),无法实现对甲烷背景浓度(1.5～2.0 μmol/mol)的准确测定,无法量化排放速率低于1 g/s的甲烷羽流。尽管如此,实验证明,当甲烷摩尔分数增强高于10 μmol/mol时,该传感器的监测数据仍是可信的。

2.2.2 近/中红外激光传感器

近红外激光传感器是最常用的机载甲烷监测设备之一。其调节激光光束至覆盖甲烷特征吸收波长(1 653 nm)的谱带处,利用检测器接收反射回来的扩散光束,通过测量光束的吸收率计算出甲烷浓度[38]。MENDUNI等[39]利用光纤连接两个分别发射1 653.7 nm和1 684 nm近红外激光的二极管,开发了一种基于光纤的石英增强光声光谱(QEPAS),用于油气管道泄漏环境标志物(甲烷和乙烷)监测,检出限分别为0.76 μmol/mol(甲烷)和34 μmol/mol(乙烷)。EMRAN等[26]将瑞士Pergam公司制造的天然气行业手持式近红外激光传感器mini-G(SA3C50A)搭载于UAVs平台,用于近地面甲烷浓度分布分析。该系统的监测范围为1～50 000 μmol/mol·m,准确度为±10%。NATHAN等[27]开发了一种开路式近红外激光传感器,实现了对天然气/页岩气压缩站甲烷排放的快速(10 Hz)、精确(0.1 μmol/mol)监测。

相比于近红外激光,中红外激光具有更强的甲烷吸收线(3.3 μm),基于中红外激光的传感器具有更好的甲烷监测性能。GOLSTON等[28]分别设计了两种适用于固定翼和旋翼UAVs的轻型中红外甲烷传感器,用于德国ScaleX油田夜间边界层甲烷浓度监测。上述传感器采用3.27 μm GaSb激光器的开放路径波长调制光谱(WMS)来实现对甲烷的高精度监测,在实际飞行条件下展现出0.005～0.01 μmol/mol的测量精度。

2.2.3 可调谐二极管激光光谱

可调谐二极管激光吸收光谱(TDLAS)是激光吸收光谱中最常见的一种技术,通常分为直接吸收光谱技术、波长调制光谱技术和频率调制光谱技术。该技术采用频率可调谐的二极管激光(TDL)作为光源,使激光束通过流通单元(封闭)或大气路径(开路),从而进行甲烷浓度测量。通常,封闭路径TDLAS光程更长,检测器精密度更高,但需要使用具有温度、压力补偿功能的多通道池来提升监测数据的质量,这将大大增加系统的复杂性及质量。而开放路径设备(OP-TDL)通常质量更小、响应更快、灵敏度更高。在实际应用中,研究者们更倾向于在UAVs平台上搭载OP-TDL。

一种构建机载OP-TDL的方式是直接开发开放路径检测器并将其搭载于UAVs平台。美国国家航空航天局(NASA)为好奇号(Curiosity Rover)火星车开发的微型(0.25 kg)、低功耗(<8 W)OP-TDL(3.4 μm激光)是目前最先进的机载OP-TDL设备。SMITH等[29]将其搭载于UAVs平台用于甲烷泄漏监测,结果表明,该OP-TDL在1 Hz下具有0.010 μmol/(mol·s)的灵敏度,在飞行高度为3 m时能够100%检测到排放速率为0.142 m3/h的甲烷泄漏。

另一种构建机载OP-TDL的方法是设计具备开放路径的变体系统。COSSEL等[30]通过在旋翼UAVs上安装轻型后向反射器,在地面上使用开路双频梳光谱,实现了甲烷浓度监测,测量精度可达±0.016 μmol/mol。该方法避免了UAVs有效载荷的质量限制,同时保持了UAVs平台的采样空间灵活性。YANG等[31]报道了一种用于甲烷泄漏监测的反向散射可调谐二极管激光光谱(sTDLAS)。该系统将激光发射器和监测器置于同侧,将激光束发射向远处的表面(距离<10 m)后,由光电二极管收集反射回来的后向散射光。sTDLAS对甲烷的响应较快,例如瑞士Pergam Suisse AG公司开发的迷你甲烷激光设备(505 g),其灵敏度为200 μmol/mol·m,响应时间仅为约0.1 s。

2.2.4 基于光腔的激光吸收光谱

光腔增强吸收光谱(CEAS)也属于激光吸收光谱技术。该技术是将激光器发出的激光在光学谐振腔中来回反射(约100 000次),形成腔体内的超长有效光路(km级)[40],能够提供更优的甲烷监测精度和灵敏度。光腔衰荡光谱(CRDS)及离轴积分腔输出光谱(OA-ICOS)是两种主要的CEAS技术,目前多数机载CRDS及OA-ICOS设备的质量或耗电量较大。BERMAN等[32]开发了一种高精度(±0.002 μmol/mol)便携式(19.5 kg)OA-ICOS甲烷监测仪,但受载荷质量限制,该传感器仅能搭载在载荷能力>20 kg的固定翼UAVs上。为了提升OA-ICOS在UAVs平台上的适用性,SHAH等[33,41]开发了一种小型OA-ICOS(3.4 kg,32 W),并在旋翼UAVs上进行了测试,实现了对甲烷的准确监测(0.002 μmol/mol,1 Hz)。类似地,MARTINEZ等[34]利用紧凑型近红外激光器(1 651 nm)和线性双镜高精度光学腔开发了一种轻型(4 kg)、低功耗(12 W)的开放路径CRDS,其在实际飞行条件下的甲烷测量精度为0.01～0.03 μmol/mol,能够监测质量流量<0.005 g/s的孤立甲烷点源排放羽流。除了开发便携式设备外,BROSY等[42]尝试利用50 m长的长管道将地基CRDS与旋翼UAVs连接,并将长管道口置于UAVs机身上方30 cm处用于采样。在此情况下,UAVs仅增加了0.65 kg的额外载重,就实现了精度为±0.007 μmol/mol的稳定甲烷监测。经验证,该系统的监测结果与相邻监测塔的甲烷浓度监测数据具有良好的一致性。

2.2.5 光学气体成像仪

光学气体成像(OGI)是一种基于背景和目标气体之间的热对比度来可视化气体泄漏过程的技术,也称为反向散射吸收气体成像(BAGI)。传统的OGI相机(固定式或移动式)已广泛应用于各类油气生产平台和石油石化企业。目前用于甲烷监测的OGI相机主要是基于红外或热成像原理,虽然能够快速观测到甲烷排放羽流,但其成本较高、甲烷检出限较高(>10 000 μmol/mol),且难以量化泄漏速率[43]。红外成像仪能识别>5%的甲烷浓度增强或者≥2.0 ℃的温度变化[44],而热成像仪能够利用辐射强度的变化,可视化明显的甲烷泄漏(温差>2 ℃)。斯坦福大学的研究者们发现,在良好气象条件下(成像距离<10 m),OGI相机能够监测到天然气生产设施甲烷泄漏总量的80%[43]。TRATT等[45]使用机载热红外相机测定了各类化石燃料来源的甲烷排放。其使用的热红外相机具有较高的空间分辨率(1～2 m)和中等光谱分辨率(44 nm,7.5～13.5 μm热红外波段),其中,较高的空间分辨率能够实现排放源定位,而中等光谱分辨率有助于识别和量化羽流组分。实验证明,该热红外相机能够观测到释放速率低至2.2 kg/h的点源甲烷排放。

3 UAVs甲烷监测技术在油气行业的应用

3.1 管道泄漏监测

据统计,2017年全球天然气行业的甲烷泄漏量(包括燃料使用泄漏逸散、油气田泄漏逸散、天然气管道泄漏逸散)约为1.08亿t[46],占温室气体排放总量(5.96亿t)的18%,无组织甲烷泄漏每年造成的经济损失高达300亿美元[43],因此,定期开展泄漏监测和维修(LDAR)调查,对减少石油天然气行业甲烷排放具有重要作用。利用搭载甲烷传感器的UAVs进行空中勘测,是当前用于替代手工LDAR调查的一种具有成本效益的方案。起初,BARCHYN等[47]和HOLLENBECK等[48]将TDLAS搭载于固定翼UAVs,用于天然气基础设施泄漏监测,但发现该方法的精度有限,仅能实现大泄漏点(泄漏浓度高于大气浓度2～3 μmol/mol)监测。类似地,英国BP公司使用四旋翼UAVs(Aeryon Scout,质量1.4 kg,续航25 min)携带高分辨可见和红外相机,利用热成像图对阿拉斯加天然气管道进行了近地泄漏点监测。以色列Percepto公司将OGI摄像头和AIM算法软件配备于自主UAVs,为石油天然气场站甲烷气体羽流的可视化监测提供了技术方案。中石化对使用UAVs搭载甲烷泄漏巡检平台进行了系统可行性论证,结果表明,该系统对管线泄漏线浓度为2×10-5μmol/mol·m的甲烷有响应,最远监测距离大于100 m[49]。为进一步提升监测系统的精度,研究者们将OP-TDL[29]搭载于旋翼UAVs,用于天然气泄漏监测。实验结果表明,配备OP-TDL传感器的旋翼UAVs能够准确(>80%)识别泄漏设备[50]。自2019年起,包括康菲、道达尔、BP在内的众多世界大型油气公司已经在各自的油气田生产场站测试了这项技术。中石油在将红外热成像仪搭载于UAVs实现泄漏监测的基础上,结合三维模型拍摄及VR全景视频拍摄技术,真实还原了管道的分布情况及周边潜在威胁因素影响区域,全面掌握了管道周边情况。

3.2 甲烷浓度成像

甲烷浓度成像是UAVs遵循预编程的飞行路径进行等距点甲烷浓度采集,通过空间插值推演区域浓度,构建特定场站的甲烷浓度空间分布地图,有助于开展区域甲烷扩散特征分析,为排放源定位提供依据。LIU等[36]将MOX搭载于旋翼UAVs,利用LabVIEW创建图形用户界面,实现了对美国北达科他州两个油田生产场站的甲烷浓度分布成像。基于sTDLAS传感器的积分路径测量是甲烷浓度成像中最有潜力的一类技术。sTDLAS能够实现甲烷浓度远程测定,不会由于旋翼UAVs的下洗作用而影响气体分布。同时,sTDLAS采集的是柱浓度,无需进行三维空间采样。YANG等[31]在四旋翼UAVs上装配面向地面的sTDLAS,所绘制的甲烷浓度分布图能够清晰地显示出甲烷排放点的位置。EMRAN小组[26]利用搭载TDLAS的多旋翼UAVs进行了低空(25～30 m)甲烷浓度分布成像,认为该系统对天然气基础设施的高浓度甲烷排放具有良好的成像潜力。BP、道达尔、挪威石油与英国Flylogix公司合作将NASA开发的微型OP-TDL集成于固定翼UAVs,用于北海Clair油田生产平台周围甲烷浓度分布监测。谭琼等[51]将可燃气监测模块搭载于UAVs,建立了一种基于UAVs的气体浓度检测及事故预警系统,实现了可燃气体浓度分布实时监测及超阈值报警。同时,该系统配备的影像采集模块能够实时采集监测视频,并基于迁移学习及神经网络图像识别技术,识别图像中各类物体的种类及数量。

3.3 甲烷通量量化

基于UAVs的甲烷监测系统能够实现对油气田场站、天然气管道等特定区域的甲烷排放量的量化。该过程通常需要采集特定区域的甲烷浓度,并与模拟大气扩散和传输的模型相结合,推导出甲烷排放通量。目前,最常用的甲烷量化方法包括质量平衡法和高斯羽流反演法。

质量平衡法主要基于目标系统内的甲烷质量守恒原理进行甲烷排放通量量化,是一种直接测量并量化甲烷排放通量的方法。NATHAN等[27]通过在固定翼UAVs机头搭载开路式近红外激光传感器(3.1 kg,10 Hz,0.1 μmol/mol精度),基于质量平衡法估算了天然气压缩机站的甲烷泄漏率。实验结果显示,22次飞行检测得到的平均甲烷排放通量为14 g/s±8 g/s,大于移动监测车及手工监测结果(5.8 g/s)。该方法的测量位置离排放源较近,无法保证测量截面的羽流在垂直方向上混合均匀,并且有限的空间采样频次会在监测结果中引入较大误差。YANG等[31]将配备开路sTDLAS的UAVs用于基于质量平衡法的天然气泄漏速率量化,即操控UAVs按不同半径的同心圆围绕目标设施飞行,并测定飞行路径上的柱浓度,然后分别对多个同心圆进行质量平衡计算,求得的平均值即为甲烷排放通量。该设备的灵敏度为5 μmol/mol·m,近地(10 m)甲烷排放速率检出限为7×10-6m3/s。在最优风场条件下,该方法的甲烷排放估算量精密度约为50%。另外,GOLSTON等[52]将质量平衡法与排放源定位算法相结合,同时实现了天然气场站甲烷排放源定位及排放速率量化。

高斯羽流模型常用于使用高斯统计数据来模拟点源顺风甲烷浓度,该方法已被应用于基于监测船、移动监测车和固定监测点等监测平台的油气基础设施甲烷排放通量量化。NATHAN等[27]基于高斯羽流模型与质量平衡法量化了天然气压缩站的甲烷排放通量,结果表明,利用高斯羽流模型计算出的甲烷排放通量(23 g/s)大于质量平衡法计算结果(14 g/s±8 g/s)、移动监测车及手工监测结果(5.8 g/s)。GOLSTON等[52]基于高斯羽流模型提出了另一种反演方法,即利用UAVs监测系统测量甲烷在z轴方向的扩散(σz),通过分析同一组数据找到甲烷浓度增强与风速之间的反比关系,以及甲烷浓度增强和排放通量之间的线性关系,从而量化天然气场站的甲烷排放通量。研究结果显示,利用该方法计算所得的甲烷排放通量与质量平衡方法一致。

4 总结与展望

UAVs甲烷监测是对现有自下而上的手工监测法及自上而下的大尺度卫星/飞机遥感监测法的有效补充,具有监测成本低、可操控性强、数据采集效率高等优势,适用于中小型天然气场站μmol/mol级甲烷泄漏浓度监测、甲烷排放源定位及mg/s～g/s级甲烷排放通量量化。目前,基于UAVs平台的甲烷监测技术已广泛应用于美国、英国、加拿大等地的油气田生产场站,但在文献中显示出良好效果的应用案例仍较少,仅少数案例处于试运营阶段。我国自2021年开始部署全国碳排放监测试点工作。生态环境部在《碳监测评估试点工作方案》中指出,石油天然气开采行业应重点关注甲烷排放监测,并明确将UAVs监测列入区域立体遥感监测技术之一。UAVs监测具有巨大的发展潜力,但针对此技术的应用在国内尚处于起步阶段。在下一步的研究工作中,仍需针对以下问题开展技术攻关：

1)UAVs续航能力仍有待提升。绝大部分UAVs(约96%)使用电池作为动力源,而民用轻型UAVs(2～20 kg)的续航时长仅约为5～30 min。提升UAVs续航能力的主要障碍是电池储能与供能能力有限,因此,需加强大容量、高能量密度电池的研发力度,或利用汽油、混合动力推进系统及太阳能供能系统等作为UAVs的动力系统。同时,应注重更加轻便、低功耗UAVs组件的开发。

2)机载甲烷传感器的监测精度仍有待提高。受质量或成本限制,多数高精度甲烷传感器较少应用于UAVs平台,有些甚至还没有开发出适用于UAVs的版本。未来,应基于保持简单性、低成本、便携性和原位监测能力的原则,加快高精度、高稳定性机载甲烷传感器的研发,以应对更高标准的监测需求。

3)甲烷排放通量量化方法仍有待优化。当前基于质量平衡法的甲烷排放通量量化方法对风场的要求较高,稳定性较差的风矢量会在量化结果中引入较大的不确定性,而高斯羽流反演法通常忽略实际风场中的湍流,所建模型与实际风场之间存在差异。因此,在物理上更符合实际状况、可模拟局部小尺度大气传输和扩散情况的模型算法是未来的重要研究方向之一。