Remote Detection and Quantification of Methane Emissions Based on Hyperspectral Data Analysis

eng Article in English DOI: 10.14313/PAR_249/5

send Mariusz Kastek *, Andrzej Ligienza *, Tomasz Sosnowski **, Mateusz Rataj ***, Jadwiga Holewa-Rataj ***, Anna Timofiejczuk ****, Sebastian Rzydzik **** * TechnoVis Sp. z o.o., Towarowa 20 B, 10-417 Olsztyn ** Wojskowa Akademia Techniczna, Instytut Optoelektroniki, ul. gen. S. Kaliskiego 2, 00-908 Warszawa *** Instytut Nafty i Gazu – Państwowy Instytut Badawczy, ul. Lubicz 25A, 31-503 Kraków **** Politechnika Śląska, Wydział Mechaniczny Technologiczny, ul. Akademicka 2A, 44-100 Gliwice

Download Article

Abstract

Measurement of methane emissions from leaks occurring on the territorially extensive network of transmission gas grid is a topical issue and highly desirable from the point of view of safety and reducing methane emissions into the atmosphere. Remote detection of methane is a problem whose technical solution is based on several types of optoelectronic devices, e.g. thermal imaging cameras with sets of optical filters, spectroradiometers, laser systems of the DIAL (DIfferential Absorption Lidar) type. On the other hand, the quantification of emission magnitudes is in most cases realized by spectoradiometric systems. This paper will present a method for analyzing hyperspectral data from an imaging Fourier infrared spectroradiometer. Measurements will be made on a purpose-built bench simulating methane emissions from a transmission network. Data obtained from ground level under different atmospheric conditions will be presented, together with the results of their analysis for different methane emissions.

Keywords

hyperspectral detection, infrared imagine, methane detection

Zdalne wykrywanie i kwantyfikacja emisji metanu na podstawie analizy danych hiperspektralnych

Streszczenie

Pomiar emisji metanu z wycieków występujących na rozległej terytorialnie sieci gazociągów przesyłowych jest zagadnieniem aktualnym i wysoce pożądanym z punktu widzenia bezpieczeństwa i ograniczenia emisji metanu do atmosfery. Zdalna detekcja metanu jest problem, którego rozwiązanie techniczne opiera się na kilku typach urządzeń optoelektronicznych, np. kamerach termowizyjnych z zestawami filtrów optycznych kamery termowizyjne z zestawami filtrów optycznych, spektroradiometry, systemy laserowe DIAL (DIfferential Absorption Lidar). Z drugiej strony, kwantyfikacja wielkości emisji jest w większości przypadków realizowana przez systemy spektroradiometryczne. W niniejszym artykule zostanie przedstawiona metoda analizy danych hiperspektralnych z obrazującwego fourierowskiego spektroradiometru podczerwieni. Pomiary zostały wykonane na specjalnie zbudowanym stanowisku symulującym emisję metanu z sieci przesyłowej. Dane uzyskane z poziomu gruntu w różnych warunkach atmosferycznych, wraz z wynikami ich analizy dla różnych emisji metanu.

Słowa kluczowe

detekcja metanu, hiperspektralna detekcja w podczerweini, obrazowa detekcja metanu w podczerwieni

Bibliography

  1. Timofiejczuk A., Rzydzik S., Holewa-Rataj J., Kukulska-Zając E., Kastek M., Pawelski D., Brawata S., Gawełda B., The concept of a system for monitoring the condition of gas transmission pipelines and their surroundings, “Nafta-Gaz”, Vol. 79, No. 1, 2023, 52–60, DOI: 10.18668/NG.2023.01.06.
  2. Lashof D.A., Ahuja D.R., Relative Contributions of Greenhouse Gas Emissions to Global Warming, “Nature”, Vol. 344, 1990, 529–531, 1990.
  3. Tremblay P., Savary S., Rolland M., Villemaire A., Chamberland M., Farley V., Brault L., Giroux J., Allard J.-L., Dupuis E., Padia T., Standoff gas identification and quantification from turbulent stack plumes with an imaging Fourier-transform spectrometer, Proceedings of SPIE, Vol. 7673, 2010, DOI: 10.1117/12.850127.
  4. Gålfalk M., Olofsson G., Crill P., Bastviken D., Making methane visible, “Nature Climate Change”, Vol. 6, 2016, 426–430.
  5. Moritz A., Hélie J.-F., Pinti D.L., Larocque M., Barnetche D., Retailleau S., Lefebvre R., Gélinas Y., Methane baseline concentrations and sources in shallow aquifers from the shale gas-prone region of the St. Lawrence lowlands, “Environmental Science and Technology”, Vol. 49, No. 7, 2015, 4765–4771, DOI: 10.1021/acs.est.5b00443.
  6. Kastek M., Piątkowski T., Dulski R., Chamberland M., Lagueux P., Farley V., Hyperspectral Imaging Infrared Sensor Used for Chemical Agent Detection and Identification, 2012 Symposium on Photonics and Optoelectronics, DOI: 10.1109/SOPO.2012.6270545.
  7. Coleman T.F., Li Y., An Interior Trust Region Approach for Nonlinear Minimization Subject to Bounds, “SIAM Journal on Optimization”, Vol. 6, No. 2, 1996, DOI: 10.1137/0806023.
  8. Farley V., Chamberland M., Lagueux P., Vallières A., Villemaire A., Giroux J., Chemical agent detection and identification with a hyperspectral imaging infrared sensor. Proceedings of SPIE, Vol. 6739, 2007, DOI: 10.1117/12.736864.
  9. Kastek M., Piątkowski T., Trzaskawka P., Infrared imaging Fourier transform spectrometer as the stand-off gas detection systems, “Metrology and Measurement Systems”, Vol. XVIII, No. 4, 2011, 607–620, DOI: 10.2478/v10178-011-0058-4.