Las emisiones de metano de pozos abandonados tapados y destapados se diluyen rápidamente con el aire, lo que provoca que los métodos de detección convencionales no logren detectar fugas de metano de estas fuentes. Las tecnologías comúnmente utilizadas para la detección de emisiones de metano a menudo no alcanzan el límite de detección requerido para emisiones de bajo nivel de pozos abandonados y dependen de las condiciones ambientales o son costosas y altamente consumos de energía, lo que impide que se conviertan en una solución escalable a este problema. Presentamos aquí un nuevo sistema para pruebas al aire libre y mostramos cómo el límite de detección de la cámara de flujo se reduce progresivamente de 700 g/h a 2 g/h y, en última instancia, a 1 g/h, cumpliendo con el estándar del Departamento del Interior de EE. UU. (DOI) para equipos de monitoreo utilizados en pozos abandonados. La implementación en el campo en un pozo abandonado real también reveló emisiones intermitentes, que pueden servir como un indicador de la deterioración de la integridad del pozo con el tiempo cuando se monitorean periódicamente. Para prever el momento e intensidad del evento de emisión, se entrenaron un tiempo constante líquido (LTC) y una red neuronal recurrente con compuertas en series de tiempo de concentración de metano recolectadas durante la implementación en el campo. Dado que los sitios de pozos disponibles para pruebas físicas son limitados y las condiciones atmosféricas no son controlables, se desarrolló un marco de simulación de dinámica de fluidos computacionales (CFD) integrado con aprendizaje automático (ML) para optimizar la geometría y el tamaño de la cámara de la cabeza de pozo tanto para la detectabilidad como para la seguridad. Esta cámara está diseñada para ser utilizada en pruebas de sitios de pozos en número masivo que ayuden a los sistemas de clasificación de abandono de pozos tanto para los operadores como para los organismos reguladores.
Daneshvarnejad et al. (Tue,) estudiaron esta cuestión.
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