AI Ondersteunt Onderzoekers bij het Doorzoeken van Oude Kaarten om Verloren Olie- en Gasputten te Vinden

Olieputten in Oklahoma.

Ongeregistreerde weesputten vormen een gevaar voor zowel het milieu als het klimaat. Wetenschappers ontwikkelen moderne tools om deze vergeten relicten te lokaliseren, te beoordelen en uiteindelijk te dichten.

Verspreid over de Verenigde Staten bevinden zich resten van bijna 170 jaar commerciële boringen: honderdduizenden vergeten olie- en gasputten. Deze ongeregistreerde weesputten (UOW’s) staan niet in officiële registraties en hebben geen bekende (of financieel solvente) exploitanten. Ze zijn vaak uit het zicht en uit het hart – een gevaarlijke combinatie.

Als de putten niet goed zijn afgedicht, kunnen ze mogelijk olie en chemicaliën in nabijgelegen waterbronnen lekken of giftige stoffen zoals benzeen en waterstofsulfide in de lucht afgeven. Ze kunnen ook bijdragen aan klimaatverandering door het broeikasgas methaan uit te stoten, dat ongeveer 28 keer zo krachtig is als koolstofdioxide als het gaat om het vasthouden van warmte in onze atmosfeer op een tijdschaal van honderd jaar (met zelfs een hoger opwarmingspotentieel over kortere perioden).

Om UOW’s te vinden en methaanemissies op het veld te meten, maken onderzoekers gebruik van moderne tools, waaronder drones, laserbeeldvorming en sensorensets. Maar de aaneengeschakelde Verenigde Staten beslaan meer dan 3 miljoen vierkante mijlen. Om beter te voorspellen waar de ongeregistreerde putten zich zouden kunnen bevinden, combineerden onderzoekers het nieuwe met het oude: moderne kunstmatige intelligentie (AI) en historische topografische kaarten.

“Hoewel AI een hedendaagse en snel evoluerende technologie is, zou het niet uitsluitend moeten worden geassocieerd met moderne gegevensbronnen,” zegt Fabio Ciulla, een postdoctoraal onderzoeker aan het Lawrence Berkeley National Laboratory en hoofdauteur van een casestudy over het gebruik van kunstmatige intelligentie om UOW’s te vinden, die vandaag is gepubliceerd in het tijdschrift Environmental Science & Technology.

“AI kan ons begrip van het verleden verbeteren door informatie uit historische data te extraheren op een schaal die enkele jaren geleden nog niet haalbaar was. Hoe verder we de toekomst ingaan, hoe meer we ook het verleden kunnen gebruiken.”

Sinds 2011 heeft de United States Geological Survey 190.000 scans van historische topografische kaarten van de USGS geüpload, gemaakt tussen 1884 en 2006. Cruciaal is dat de kaarten geotagged zijn, wat betekent dat elke pixel overeenkomt met coördinaten die gemakkelijk kunnen worden geraadpleegd.

Ciulla verzamelde vierkantkaarten, rechthoekige kaarten die een bepaalde hoeveelheid breedte- en lengtegraden bestrijken en op een schaal zijn in kaart gebracht waarbij één inch 2000 voet vertegenwoordigt. Tussen 1947 en 1992 gebruikten deze kaarten ook consistente symbolen voor olie- en gasputten: een holle zwarte cirkel.

“Voor een mens is het uiterst gemakkelijk om deze cirkel te bekijken en deze te herkennen,” zei Ciulla. “Tot voor kort was dit de enige beschikbare methode om informatie uit deze kaarten te extraheren – maar deze strategie schaalt niet goed als we dit willen toepassen op duizenden kaarten. Dit is waar kunstmatige intelligentie een rol speelt.”

Voor deze aanpak om te werken, moest het onderzoeksteam van Berkeley Lab de AI leren hoe de juiste symbolen te identificeren te midden van al het andere visuele materiaal. Het moest ook werken op kaarten met verschillende terreinen en kleuren, evenals kaarten in verschillende toestanden (oud, nieuw, bevlekt, ongerept).

“Dit probleem is gelijk aan het vinden van een naald in een hooiberg, aangezien we proberen een paar onbekende putten te vinden die verspreid zijn te midden van veel meer gedocumenteerde putten,” zei Charuleka Varadharajan, een wetenschapper aan Berkeley Lab en senior auteur van de studie.

Onderzoekers gebruikten een digitale tool om handmatig olieputten op bijna 100 kaarten uit Californië te markeren en een trainingsset voor de AI te creëren. Eenmaal geleerd om de holle cirkels te vinden en valse positieven (zoals doodlopende straten of symbolen met cirkelvormige patronen, zoals het cijfer 9 of de letter “o”) te negeren, kon het algoritme op elke van de USGS-kaarten met dezelfde symbolen worden toegepast. En omdat de kaarten georeferentieerd waren, kon het algoritme de coördinaten van de olieputten die op de kaart waren gemarkeerd vergelijken met die van gedocumenteerde putten.

Om een mogelijke ongeregistreerde weesput te detecteren, selecteerde het team putsymbolen die meer dan 100 meter van een bekende put lagen om rekening te houden met mogelijke fouten in de coördinaten van de putten. Ze bouwden ook een nieuw hulpmiddel dat een mens in staat stelt om snel te controleren wat het algoritme vindt, om te bevestigen dat de AI de symbolen op de kaart correct interpreteert.

Onderzoekers gebruikten het AI-algoritme om vier counties van belang te doorzoeken die aanzienlijke vroege olieproductie hadden – Los Angeles en Kern counties in Californië, en Osage en Oklahoma counties in Oklahoma – en vonden 1.301 potentiële ongeregistreerde weesputten. Tot nu toe hebben onderzoekers 29 van de UOW’s geverifieerd met behulp van satellietbeelden en nog eens 15 uit veldonderzoek; verdere onderzoeken ter plaatse zijn nodig om andere potentiële putten te bevestigen.

“Met onze methode waren we conservatief over wat als een potentiële ongeregistreerde weesput zou worden beschouwd,” zei Varadharajan. “We kozen er bewust voor om meer valse negatieven dan valse positieven te hebben, aangezien we voorzichtig wilden zijn met de individuele putlocaties die via onze aanpak werden geïdentificeerd. We denken dat het aantal potentiële putten dat we hebben gevonden een onderschatting is, en we kunnen meer putten vinden met verdere verfijning van onze methoden.”

Van de kaart naar het veld

De eerste stap bij het verifiëren van een ongeregistreerde put gebeurt op afstand. Onderzoekers raadplegen satellietbeelden en historische luchtfoto’s, op zoek naar kenmerken zoals olieboorplatforms en pompinstallaties (of hun schaduwen), hijsapparatuur, olieplatforms, opslagtanks of verstoorde grond.

In veel gevallen waren putten afgedekt op of onder het oppervlak, wat geen duidelijke aanwijzing in referentiebeelden achterlaat. In plaats daarvan moeten onderzoekers het veld in met apparatuur om te bevestigen of een put bestaat.

Op een voorspelde putlocatie zoeken onderzoekers naar eventuele bovengrondse putstructuren. Als die er niet zijn, lopen ze in een raster- of spiraalpatroon met een magnetometer, die magnetische velden meet. Verborgen metalen putbuisjes verstoren het magnetische veld, waardoor onderzoekers zich op de put kunnen richten. Zodra ze het gebied hebben onderzocht, slaan onderzoekers het magnetometerbestand op, registreren ze of er al dan niet een put is gevonden en – als dat zo is – maken ze een foto van de locatie, registreren ze GPS-coördinaten en controleren ze op methaanlekken.

Voor de putten die ze konden verifiëren, ontdekte het team van Berkeley Lab dat de UOW’s gemiddeld 10 meter verwijderd waren van waar het algoritme en de kaart voorspeld hadden. Ze geloven dat de AI-aanpak de eerste is die de exacte locaties voor potentiële UOW’s op county-niveau kan identificeren. En met de overvloed aan kaarten die de Verenigde Staten dekken, kan de techniek worden opgeschaald en vertaald naar andere regio’s van belang.

De AI-mapping- en verificatie-inspanning maakt deel uit van een veel groter project om UOW’s aan te pakken: het Consortium voor het Bevorderen van Technologie voor de Beoordeling van Verloren Olie- en Gasputten (CATALOG). Het programma wordt geleid door het Los Alamos National Laboratory en omvat onderzoeksteams van Berkeley Lab, Lawrence Livermore National Laboratory, het National Energy Technology Laboratory en Sandia National Laboratories.

Het is een grote samenwerking om een even groot probleem aan te pakken: de Interstate Oil and Gas Compact Commission schatte in 2021 dat er ergens tussen de 310.000 en 800.000 ongeregistreerde weesputten in de Verenigde Staten zijn.

Regelgeving voor boren en dichtmaken is in verschillende tijden in verschillende staten ontstaan, lang nadat de eerste putten waren geboord. In de vroege jaren van de boringen werden veel putten open gelaten of gevuld met twijfelachtige afsluitingen, waardoor het mogelijk was dat olie, gas, pekel of chemicaliën later konden ontsnappen. Zodra ze zijn geïdentificeerd, kunnen putten op de juiste manier worden “afgedicht en verlaten” door het boorgat met cement te vullen, zodat olie uit het water en methaan uit de atmosfeer blijft.

CATALOG heeft als doel de manieren te verbeteren om putten te vinden, methaan te detecteren en te meten, putten snel te screenen op hun toestand, informatie uit verschillende bronnen te verenigen en prioriteit te geven aan putten voor afdekking. Het doel is om tools te creëren (zoals AI-putvoorspelling) die overal in de Verenigde Staten kunnen worden gebruikt en goedkoop genoeg zijn om te worden aangenomen.

Op bijna 1,5 miljoen acres fungeert de Osage Nation als een testgebied voor de technologie en technieken van CATALOG. Partners van de Osage Nation bieden essentiële feedback, evalueren de voor- en nadelen van de apparatuur die in het veld wordt gebruikt en de nauwkeurigheid van de gegenereerde informatie.

“De samenwerking tussen de Osage Nation en CATALOG is wederzijds voordelig en productief geweest,” zei Craig Walker, directeur van Osage Nation Natural Resources. “Het gebruik van AI en geavanceerde detectieapparatuur heeft gegevenshiaten in de registraties opgevuld en geleid tot de ontdekking van enkele ongeregistreerde putten in het gebied, en heeft verschillende processen binnen het Osage Nation Orphan Well Program gestroomlijnd.”

Berkeley Lab-wetenschapper Sebastien Biraud, die het CATALOG-project bij Berkeley Lab leidt, houdt zich bezig met het beoordelen van sensoren en nieuwe methoden om methaanemissies te detecteren en kwantificeren. Groepen die onderzoek doen naar weesputten moeten snel beoordelen hoeveel methaan er lekt, maar hightech methaan sensoren zijn duur.

Het team van Biraud werkt aan hoe goedkopere, kant-en-klare sensoren als alternatief kunnen worden gecombineerd. De opstelling omvat een anemometer om de windsnelheid te meten, een ventilator (voor een snelle doorstroomsnelheid), een gasanalysator, GPS en de cruciale berekeningen die een gebruiker in staat stellen om rekening te houden met de afstand tot de put om ongeveer te bepalen hoeveel methaan eruit komt.

“We hoeven niet te weten of het exact 2,3 gram per uur lekt,” zei Biraud. “We moeten weten of het niet lekt, of het lekt tussen 10 en 100 gram per uur, of het lekt kilogrammen per uur. En we moeten dat in vijf minuten kunnen doen.”

Een snelle manier om methaanlekken te meten is essentieel voor het triëren van nieuw ontdekte UOW’s, en ook voor inspanningen om bekende putten af te dekken.

“Er is nu een vereiste om emissies te kwantificeren voor en na het afsluiten van een olie- en gasput,” zei Biraud. “Zowel omdat je wilt zorgen dat het afdekken goed gebeurt, als omdat je ook de impact van het programma zelf op onze klimaatmitigatiestrategieën wilt kwantificeren – met name voor methaanemissies, die sneller kunnen bijdragen aan de opwarming van de aarde dan koolstofdioxide.”

Van het veld naar de lucht

Onderzoekers in CATALOG onderzoeken ook manieren om de detectie en verificatie van ongeregistreerde putten op te schalen met behulp van drones die zijn uitgerust met verschillende sensoren. Voorgeprogrammeerd met vastgestelde vliegroutes kunnen de drones semi-autonoom een groter gebied verkennen dan onderzoekers gemakkelijk op de grond zouden kunnen bereiken.

Groepen streven verschillende soorten sensoren na, elk met hun eigen uitdagingen en voordelen. Om een magnetometer vanuit een drone te gebruiken, moeten onderzoekers de sensor aan een kabel van 9 voet hangen. Als deze dichter bij de drone wordt geplaatst, zullen de elektronica interfereren met het vastleggen van de magnetische handtekening van een put.

Een aparte drone heeft een methaan sensor die lucht opneemt terwijl hij vliegt, en kan rekening houden met methaanconcentratie, windsnelheid en windrichting om een putlocatie te pinpointen. Een andere techniek is het vliegen met hyperspectrale camera’s die zoeken naar golflengten (niet zichtbaar voor het menselijk oog) die geassocieerd zijn met methaanpluimen. En Berkeley Lab-onderzoekers ontwikkelen een drone-gevoerde technologie die moeilijk te vinden olieputten kan opsporen, zoals die met houten omhulsels of putten waarvan het metaal voor andere doeleinden is gebruikt.

Er zijn nog meer manieren om aanwijzingen voor verloren putten op te pakken. Vliegtuigen met lasersystemen die bekend staan als LIDAR kunnen de grond in beeld brengen. Thermische camera’s kunnen wijzen naar verborgen lekken. Leden van CATALOG ontwikkelen zelfs een app die de magnetometer van een smartphone gebruikt om naar putten te zoeken.

“De juiste manier om dit probleem aan te pakken is een meerlaagse aanpak,” zei Ciulla. “We kunnen de informatie van al deze verschillende bronnen bijna als een taart stapelen. Ik kan mijn bijdrage leveren met historische kaarten, iemand anders kan berekeningen voor historische olieproductie doen, anderen brengen beelden of satellieten of sensordata. Het is een prachtige mix van het oude en het nieuwe, en ik ben gefascineerd dat kaarten, iets dat zo ouderwets en statisch lijkt, ons zoveel nuttige informatie kan geven als het correct wordt gebruikt met de hulp van huidige technologie.”

Het werk van CATALOG om tools te ontwikkelen om methaanemissies en gevaren van ongeregistreerde weesputten te beperken, is aan de gang.

“Wij, als samenleving, houden echt van energie,” zei Biraud. “Maar we moeten oplossingen vinden die onze emissies beperken. En door samen te werken met lokale belanghebbenden zoals inheemse Amerikaanse stammen, de U.S. Forest Service en de U.S. National Parks Service, zien we dat dit een manier is waarop we impact kunnen hebben.”