FR 3153175 A1 20250321 FR 2409951 A 20240918 Des systèmes et des méthodes sont décrits pour déterminer l’attribution d’une fuite d’un gaz fugitif. Par exemple, un appareil informatique reçoit une image de la densité d’un gaz fugitif à partir d’une caméra. Le dispositif informatique identifie, en fonction de l’orientation de la caméra et de l’emplacement estimé de la fuite dans le champ de vision de la caméra, ainsi que des informations sur l’installation de la caméra et la géométrie du site, l’unité d’équipement ou le groupe d’unités d’équipement où l’émission s’est produite. Fig. 1D ATTRIBUTION DES FUITES D’ÉMISSIONS DE MÉTHANE Arrière-plan Le calcul du taux d’émission de gaz fugitifs est un élément important de la détection et de la détermination de l’étendue des fuites résultant de l’activité minière. Ces émissions fugitives de gaz contribuent à des émissions de gaz à effet de serre nuisibles à l’environnement. De nombreuses émissions fugitives sont le résultat d’une perte d’intégrité du puits due à des tubages de puits mal scellés en raison d’un ciment géochimiquement instable. Cela permet au gaz de s’échapper par le puits lui-même (connu sous le nom d’écoulement de l’évent de tubage de surface) ou par migration latérale le long des formations géologiques adjacentes (connue sous le nom de migration de gaz). Les imageurs à gaz balaient un champ de vision fini (« FOV ») à la fois. Certaines solutions incluent le balayage continu et cyclique de ces cadres prédéfinis, l’acquisition d’images et le marquage des images comme positives si elles voient un panache identifiable à l’intérieur du cadre ou négatives si ce n’est pas le cas. Chaque acquisition fait l’objet d’une observation autonome. Dans les solutions dotées de capacités de recentrage et de zoom, lors de la détection du panache, l’imageur peut se recentrer sur une origine de panache estimée et acquérir une image supplémentaire à un zoom prédéfini (identique ou différent du niveau de zoom d’origine). Même avec des trames sélectionnées de manière optimale, un tel cycle de balayage est sujet à des faux positifs dus au bruit ainsi qu’à de grands panaches répartis sur plusieurs trames, limite l’attribution à des sources à l’intérieur de ces trames prédéterminées, augmente la probabilité d’attribuer une émission à une source incorrecte, réduit la précision avec laquelle la durée d’une fuite peut être calculée, Limite la précision de la quantification du taux de fuite et est sensible aux faux négatifs si l’imageur voit une partie du panache mais ne voit pas d’origine de panache identifiable. Face aux préoccupations croissantes concernant les émissions de gaz (en particulier les gaz à effet de serre tels que le méthane et le dioxyde de carbone), il est crucial de détecter avec précision les émissions de gaz ainsi que leur source, leur durée et leur taux d’émission. Par conséquent, il existe un besoin d’un système d’imagerie des gaz capable de s’adapter aux détections et aux modifications en temps réel. Le système de surveillance des gaz basé sur la détection et la télémétrie par la lumière (LiDAR) fournit des images de la concentration de méthane intégrée, de la portée LiDAR et de l’intensité de la lumière diffusée dans son champ de vision, ainsi qu’une image RVB capturée par une caméra distincte. Cependant, l’emploi d’opérateurs humains pour identifier la source de chaque fuite de méthane en observant ces images présenterait un goulot d’étranglement lors de l’utilisation de caméras LiDAR de méthane à grande échelle. De plus, la précision des opérateurs humains dépendrait de leur familiarité avec chaque site client. L’identification de la bonne source de fuite à partir d’une image de l’un des nombreux équipements d’apparence similaire, tels qu’une tête de puits dans une rangée de têtes de puits, est particulièrement sujette aux erreurs lorsque le niveau de zoom de chaque image de caméra a été optimisé pour se concentrer sur une unité d’équipement, en coupant son environnement, afin d’améliorer la précision de la quantification du taux de fuite. Les opérateurs humains sont également affectés par la fatigue, les biais cognitifs et les pertes de concentration. Par conséquent, il est nécessaire de disposer d’un système d’imagerie des gaz permettant d’identifier l’équipement ou les unités d’équipement spécifiques comme source de fuite. RÉSUMÉ Les exemples décrits dans le présent document comprennent des systèmes et des méthodes de balayage automatique et adaptatif permettant de rechercher efficacement des panaches de gaz provenant d’une installation à l’aide d’un système d’imagerie ou de surveillance des gaz basé sur LiDAR. À titre d’exemple, un système de surveillance de gaz peut être couplé à une spectroscopie d’absorption laser avec LiDAR. Le système de surveillance des gaz peut détecter les émissions de méthane dans les installations pétrolières et gazières en utilisant une combinaison de spectroscopie d’absorption différentielle et de détection de photons uniques de la lumière laser diffusée. À titre d’exemple, les systèmes et les méthodes d’optimisation de l’utilisation du système d’imagerie ou de surveillance des gaz basé sur le LiDAR comprennent la planification, la mise en service, l’acquisition automatique de données, l’interprétation des données ou l’extraction d’événements d’émission de gaz à partir des données, ou une combinaison de ceux-ci, afin de fournir un cycle de vie complet d’une fuite de gaz et une compréhension complète des émissions de gaz. Dans un autre exemple, les systèmes et les méthodes de détection de la présence d’un panache de gaz comprennent l’utilisation de l’apprentissage automatique supervisé pour entraîner un modèle à reconnaître les images contenant des panaches de gaz et à estimer les taux correspondants de fuite de gaz sur la base des images. Un exemple de procédé d’attribution d’émissions de gaz fugitives, comprend : la réception de données d’imagerie provenant d’une caméra de détection de méthane ; l’estimation d’un emplacement des émissions de gaz fugitives dans un champ de vision de la caméra sur la base des données d’imagerie reçues et d’une orientation de la caméra ; la projection d’une ligne de visée de la caméra à l’emplacement estimé des émissions de méthane, dans lequel la ligne de visée est déterminée sur la base de l’orientation de la caméra et de la distribution de la concentration de méthane dans le champ de vision ; le fait de déterminer si la ligne de visée croise un ou plusieurs sous-espaces d’attribution prédéfinis représentant un équipement sur le site de surveillance ; le calcul d’un niveau de confiance d’attribution pour chaque sous-espace d’attribution, le calcul comprenant ; et l’attribution des émissions de gaz fugitives à un équipement ou à un groupe d’équipements avec le niveau de confiance d’attribution le plus élevé. Selon un exemple, chaque sous-espace d’attribution est défini comme l’un des éléments suivants : un polygone tridimensionnel (« 3D ») qui entoure l’équipement ; un modèle de conception assistée par ordinateur (« CAO ») 3D de l’équipement ; et un objet 3D créé à partir d’un balayage de détection et de télémétrie par lumière (« LiDAR ») de l’équipement. Selon un exemple, le calcul du niveau de confiance d’attribution pour chaque sous-espace d’attribution comprend : l’identification d’intersections directes entre la ligne de visée et les sous-espaces d’attribution ; l’identification de quasi-incidents entre la ligne de visée et les sous-espaces d’attribution sur la base de la proximité ; et l’application d’une fonction d’incident pour régler le niveau de confiance sur la base de l’angle d’intersection ou de quasi-incident. Selon un exemple, la fonction d’incident utilisée dans le calcul du niveau de confiance d’attribution est une fonction de décroissance exponentielle de la forme exp(-kx), où k est un coefficient positif et x est l’angle entre la ligne de visée et un bord extérieur du sous-espace d’attribution. Selon un exemple, le réglage du niveau de confiance d’attribution sur la base de la distance entre la caméra et chaque sous-espace d’attribution, les sous-espaces plus proches recevant des niveaux de confiance plus élevés pour le même angle d’incident. Selon un exemple, les sous-espaces d’attribution sont définis comme des polygones extrudés, chacun ayant une hauteur correspondant aux dimensions de l’équipement, et dans lequel l’extrusion est formée en déplaçant un polygone de base vers le haut d’une hauteur spécifiée. Selon un exemple, le procédé comprend également l’affichage des sous-espaces d’attribution et de leurs niveaux de confiance d’attribution correspondants sur une interface utilisateur, permettant à un opérateur d’identifier visuellement et de répondre à la source la plus probable des émissions de méthane. Un exemple de support non transitoire lisible par ordinateur contient des instructions qui, lorsqu’elles sont exécutées par un processeur matériel, amènent le processeur à exécuter des étapes pour attribuer des émissions de gaz fugitives, comprenant : la réception de données d’imagerie provenant d’une caméra de détection de méthane ; l’estimation d’un emplacement des émissions de gaz fugitives dans un champ de vision de la caméra sur la base des données d’imagerie reçues et d’une orientation de la caméra ; la projection d’une ligne de visée de la caméra à l’emplacement estimé des émissions de méthane, dans lequel la ligne de visée est déterminée sur la base de l’orientation de la caméra et de la distribution de la concentration de méthane dans le champ de vision ; le fait de déterminer si la ligne de visée croise un ou plusieurs sous-espaces d’attribution prédéfinis représentant un équipement sur le site de surveillance ; le calcul d’un niveau de confiance d’attribution pour chaque sous-espace d’attribution, le calcul comprenant ; et l’attribution des émissions de gaz fugitives à un équipement ou à un groupe d’équipements avec le niveau de confiance d’attribution le plus élevé. Selon un exemple, chaque sous-espace d’attribution est défini comme l’un des éléments suivants : un polygone tridimensionnel (« 3D ») qui entoure l’équipement ; un modèle de conception assistée par ordinateur (« CAO ») 3D de l’équipement ; et un objet 3D créé à partir d’un balayage de détection et de télémétrie par lumière (« LiDAR ») de l’équipement. Selon un exemple, le calcul du niveau de confiance d’attribution pour chaque sous-espace d’attribution comprend : l’identification d’intersections directes entre la ligne de visée et les sous-espaces d’attribution ; l’identification de quasi-incidents entre la ligne de visée et les sous-espaces d’attribution sur la base de la proximité ; et l’application d’une fonction d’incident pour régler le niveau de confiance sur la base de l’angle d’intersection ou de quasi-incident. Selon un exemple, la fonction d’incident utilisée dans le calcul du niveau de confiance d’attribution est une fonction de décroissance exponentielle de la forme exp(-kx), où k est un coefficient positif et x est l’angle entre la ligne de visée et un bord extérieur du sous-espace d’attribution. Selon un exemple, les étapes comprennent également le réglage du niveau de confiance d’attribution sur la base de la distance entre la caméra et chaque sous-espace d’attribution, les sous-espaces plus proches recevant des niveaux de confiance plus élevés pour le même angle d’incident. Selon un exemple, les sous-espaces d’attribution sont définis comme des polygones extrudés, chacun ayant une hauteur correspondant aux dimensions de l’équipement, et dans lequel l’extrusion est formée en déplaçant un polygone de base vers le haut d’une hauteur spécifiée. Selon un exemple, les étapes comprennent également l’affichage des sous-espaces d’attribution et de leurs niveaux de confiance d’attribution correspondants sur une interface utilisateur, permettant à un opérateur d’identifier visuellement et de répondre à la source la plus probable des émissions de méthane. Un exemple de système permettant de maintenir des résultats cohérents dans un pipeline d’intelligence artificielle (« IA »), comprend : une mémoire de stockage comportant un support non transitoire lisible par ordinateur comprenant des instructions ; et au moins un processeur matériel qui exécute les instructions pour mettre en œuvre des étapes comprenant : la réception de données d’imagerie provenant d’une caméra de détection de méthane ; l’estimation d’un emplacement des émissions de gaz fugitives dans un champ de vision de la caméra sur la base des données d’imagerie reçues et d’une orientation de la caméra ; la projection d’une ligne de visée de la caméra à l’emplacement estimé des émissions de méthane, dans lequel la ligne de visée est déterminée sur la base de l’orientation de la caméra et de la distribution de la concentration de méthane dans le champ de vision ; le fait de déterminer si la ligne de visée croise un ou plusieurs sous-espaces d’attribution prédéfinis représentant un équipement sur le site de surveillance ; le calcul d’un niveau de confiance d’attribution pour chaque sous-espace d’attribution, le calcul comprenant ; et l’attribution des émissions de gaz fugitives à un équipement ou à un groupe d’équipements avec le niveau de confiance d’attribution le plus élevé. Selon un exemple, chaque sous-espace d’attribution est défini comme l’un des éléments suivants : un polygone tridimensionnel (« 3D ») qui entoure l’équipement ; un modèle de conception assistée par ordinateur (« CAO ») 3D de l’équipement ; et un objet 3D créé à partir d’un balayage de détection et de télémétrie par lumière (« LiDAR ») de l’équipement. Selon un exemple, le calcul du niveau de confiance d’attribution pour chaque sous-espace d’attribution comprend : l’identification d’intersections directes entre la ligne de visée et les sous-espaces d’attribution ; l’identification de quasi-incidents entre la ligne de visée et les sous-espaces d’attribution sur la base de la proximité ; et l’application d’une fonction d’incident pour régler le niveau de confiance sur la base de l’angle d’intersection ou de quasi-incident. Selon un exemple, la fonction d’incident utilisée dans le calcul du niveau de confiance d’attribution est une fonction de décroissance exponentielle de la forme exp(-kx), où k est un coefficient positif et x est l’angle entre la ligne de visée et un bord extérieur du sous-espace d’attribution. Selon un exemple, les étapes comprennent également le réglage du niveau de confiance d’attribution sur la base de la distance entre la caméra et chaque sous-espace d’attribution, les sous-espaces plus proches recevant des niveaux de confiance plus élevés pour le même angle d’incident. Selon un exemple, les sous-espaces d’attribution sont définis comme des polygones extrudés, chacun ayant une hauteur correspondant aux dimensions de l’équipement, et dans lequel l’extrusion est formée en déplaçant un polygone de base vers le haut d’une hauteur spécifiée. Dans un autre exemple, lorsqu’une émission de gaz est détectée dans une image, l’appareil informatique peut déterminer l’emplacement avec la concentration de gaz la plus élevée dans l’image. Le système de surveillance des gaz basé sur LiDAR identifie les groupes d’équipements ou les unités individuelles d’équipement à partir desquels le gaz est le plus susceptible de s’échapper. Le processus d’identification des unités d’équipement ou des groupes d’équipements les plus susceptibles d’être à l’origine de la fuite détectée est appelé attribution de fuite. L’information peut ensuite être utilisée pour envoyer rapidement une équipe de réparation appropriée. Dans un autre exemple, il s’agit d’un algorithme d’attribution des fuites de gaz fugitives détectées à des sous-espaces d’attribution définis pour un site client. Pour chaque observation par la caméra LiDAR, l’orientation de la caméra et l’emplacement estimé de la fuite dans le champ de vision de la caméra sont téléchargés sur le système de surveillance des gaz basé sur LiDAR, où ils sont utilisés avec des informations sur l’installation de la caméra et la géométrie du site pour identifier l’unité d’équipement ou le groupe d’unités d’équipement où l’émission s’est produite. Le système peut répertorier plusieurs sources potentielles avec un niveau de confiance d’attribution pour chacune. Tant la description générale qui précède que la description détaillée qui suit ne sont données qu’à titre d’exemple et d’explication et ne sont pas restrictives des exemples revendiqués. La [FIG. 1] est une illustration d’un exemple de sous-espace d’attribution. La FIG. 2 est un exemple de méthode d’attribution des émissions de méthane à un équipement. La FIG. 3 est une illustration d’un exemple de système d’attribution des émissions de méthane à un équipement. DESCRIPTION DES EXEMPLES Il sera maintenant fait référence en détail aux exemples présents, y compris les exemples illustrés dans les dessins ci-joints. Dans la mesure du possible, les mêmes numéros de référence seront utilisés dans l’ensemble des dessins pour faire référence à des pièces identiques ou similaires. Des systèmes et des méthodes sont décrits pour calculer un taux d’émission d’un gaz fugitif sur la base d’une image de la densité du gaz fugitif et identifier la source du gaz fugitif. Par exemple, un appareil informatique reçoit une image de la densité d’un gaz fugitif à partir d’une caméra. L’appareil informatique détermine l’unité d’équipement ou le groupe d’unités d’équipement où le gaz est détecté. Le client peut s’attendre à ce qu’un algorithme d’attribution des fuites identifie l’unité spécifique de l’équipement qui fuit, ou qu’il suffise de déterminer qu’une unité d’un groupe serré d’équipements similaires fuit. Les attentes du client peuvent dépendre du nombre d’unités d’équipement, de l’espacement entre elles et de leur distance par rapport à la caméra. La [FIG. 1] est une illustration de la création d’un exemple de sous-espace d’attribution. Tel qu’il est utilisé dans le présent document, le terme « sous-espace d’attribution » (simplement « sous-espace ») fait référence à une unité géométrique de base à laquelle une fuite est attribuée et peut représenter l’étendue spatiale d’une unité d’équipement ou d’un groupe d’équipement. La [FIG. 1] comprend les sous-figures FIG. 1 , 1B, 1C et 1D. La FIG. 1 comprend une unité d’équipement spécifique 102. L’équipement 102 peut inclure plusieurs unités d’équipement. L’équipement 102 peut être tout type d’équipement sur un site de forage à partir duquel une fuite de méthane peut se produire, comme un système de ventilation, un équipement de forage, un équipement minier, un système de collecte de gaz, une installation de traitement, un puits de forage scellé, un réservoir de stockage ou une infrastructure de surface. La FIG. 1 illustre un polygone 104 sur un plan bidimensionnel (« 2D ») qui entoure l’équipement 102 au niveau du sol. Le polygone 104 peut être n’importe quel polygone à trois côtés ou plus, tel qu’un triangle ou un hexagone. Les côtés du polygone peuvent être de longueurs variables. Le polygone doit entourer entièrement l’équipement 102 mais ne doit pas s’étendre trop loin dans l’espace vide qui l’entoure, sinon l’algorithme d’attribution peut être biaisé pour attribuer plus de fuites à l’équipement plus proche de la caméra. La FIG. 1 illustre un sous-espace d’attribution 106. Le sous-espace 106 est un polyèdre créé en étendant les côtés du polygone 104 vers le haut au-dessus de la hauteur de l’équipement 102 de sorte que l’équipement 102 soit complètement enfermé dans le sous-espace 106. Le sous-espace 106 peut avoir plusieurs types de bords, tels que définis par un système de surveillance, comme le montre la FIG. 1 . Les bords intérieurs 108 sont définis comme des bords ayant deux faces adjacentes visibles par une caméra de détection de méthane. Les bords extérieurs 110 sont définis comme des bords ayant une face adjacente visible à la caméra et une autre cachée de celle-ci. Les arêtes cachées 112 sont définies comme des arêtes ayant deux faces adjacentes cachées à la caméra. Chaque bord peut être classé comme intérieur, extérieur ou caché en prenant le produit scalaire du vecteur normal vers l’extérieur de chaque face adjacente avec le vecteur de ligne de visée de la caméra et en vérifiant le panneau. Une pièce d’équipement de hauteur uniforme, telle qu’un char, peut être représentée de manière adéquate par un seul sous-espace. Une pièce d’équipement présentant une variation de hauteur plus importante, peut-être en raison de la présence de grands évents ou de cheminées, peut comprendre plusieurs polygones extrudés – par exemple, un polygone court et large combiné à des polygones hauts et étroits. Les polygones extrudés peuvent enfermer entièrement le volume de l’équipement en trois dimensions (« 3D ») sans trop occuper l’espace vide qui l’entoure. La FIG. 2 est un exemple de méthode d’attribution des émissions de méthane à un équipement. Le déploiement réussi d’un système de surveillance continue peut commencer par l’installation et l’étalonnage d’un dispositif d’imagerie, tel qu’une caméra LiDAR. La caméra peut être montée sur un grand mât ou une structure similaire, et l’emplacement de la caméra peut être soigneusement sélectionné pour maximiser la couverture dans toute l’installation. Ce positionnement stratégique permet à la caméra de détecter les émissions de diverses sources, ce qui permet un suivi complet du site. Lors de l’installation, des facteurs tels que l’inclinaison du mât, le désalignement potentiel et les performances mécaniques de la platine pan-tilt peuvent introduire des erreurs dans l’orientation de la caméra. Pour corriger ces écarts potentiels, la caméra peut subir un processus de calibrage. Cela peut impliquer d’aligner la caméra avec des points de référence connus, de vérifier qu’elle est correctement orientée et de confirmer que ses mécanismes de panoramique et d’inclinaison fonctionnent correctement. Dans certains cas, des capteurs externes peuvent être utilisés pour surveiller en permanence l’orientation de la caméra, ce qui permet des ajustements en temps réel et le maintien de l’alignement au fil du temps. À l’étape 210, un dispositif informatique peut créer une représentation numérique d’une unité d’équipement sur un site. Par exemple, l’appareil informatique peut définir des espaces d’attribution pour l’équipement. Ces sous-espaces servent de représentations numériques de l’équipement physique ou des groupes d’équipements sur le site de surveillance. Chaque pièce d’équipement ou groupe d’équipement est représenté par un polygone qui entoure son étendue spatiale, capturant des détails critiques tels que la latitude et la longitude de chaque sommet. Ces polygones constituent la base pour déterminer la zone d’où provient probablement une émission de méthane. Les polygones peuvent enfermer complètement l’équipement mais ne pas s’étendre trop loin dans l’espace vide environnant, car cela pourrait entraîner des inexactitudes dans l’attribution des fuites. Par exemple, si un polygone est trop grand, l’algorithme peut attribuer à tort une fuite à un équipement plus proche de la caméra simplement en raison de l’espace excédentaire inclus dans le polygone. En définissant précisément ces sous-espaces, le système peut distinguer plus précisément les différentes sources de fuites potentielles, même dans des environnements complexes où plusieurs équipements sont situés à proximité les uns des autres. Pour représenter l’équipement en trois dimensions, ces polygones sont extrudés en solides 3D en ajoutant une composante de hauteur, qui correspond à la hauteur réelle de l’équipement. Cette extrusion crée une représentation volumétrique de chaque unité ou groupe d’équipement, ce qui permet à l’algorithme de prendre en compte non seulement l’empreinte de l’équipement, mais aussi sa présence physique complète. Pour les équipements de hauteur uniforme, tels que les réservoirs, un seul polygone extrudé peut suffire. Cependant, pour les équipements de différentes hauteurs, comme les structures avec de grands évents ou des cheminées, plusieurs polygones extrudés peuvent être nécessaires pour capturer la géométrie complète avec précision. Ces solides 3D extrudés peuvent jouer un rôle essentiel dans le processus d’attribution des fuites. En définissant les limites spatiales de chaque équipement en trois dimensions, le système peut faire correspondre plus efficacement les émissions de méthane détectées à leurs sources probables. Cette étape permet à la caméra de fournir une attribution précise et fiable des fuites, ce qui aide les opérateurs à identifier rapidement les émissions et à y répondre en toute confiance. Grâce à une cartographie numérique minutieuse de l’équipement du site, le système est équipé pour gérer les complexités des environnements réels, où une détection précise des fuites est essentielle pour la sécurité et la protection de l’environnement. À l’étape 220, l’appareil informatique peut recevoir des données d’émission de méthane capturées par un dispositif d’imagerie du méthane. Par exemple, la caméra peut utiliser un laser infrarouge (« IR ») sans danger pour les yeux pour balayer l’installation et détecter le méthane grâce à un processus connu sous le nom de spectroscopie d’absorption différentielle. Lorsque le faisceau laser se déplace dans l’atmosphère, il rencontre des molécules de méthane qui absorbent des longueurs d’onde spécifiques de la lumière, provoquant des changements dans l’intensité de la lumière diffusée détectée par la caméra. Ce changement d’intensité est ensuite mesuré à l’aide de la technologie de détection de photons uniques, ce qui permet à la caméra de quantifier avec précision la concentration de méthane dans l’air. La capacité de la caméra à capturer des images détaillées de la concentration de méthane et de la lumière diffusée, combinée à son imagerie haute résolution rouge, bleu et vert (« RVB »), garantit qu’elle peut localiser et surveiller avec précision les émissions de méthane dans l’ensemble de l’installation. L’appareil photo peut télécharger ces données sur l’appareil informatique. À l’étape 230, le dispositif informatique peut définir la ligne de visée du dispositif d’imagerie. Cela met en corrélation les émissions observées avec les sous-espaces d’attribution prédéfinis représentant divers équipements sur le site. Le dispositif informatique établit d’abord la ligne de visée de la caméra en fonction de son orientation, qui comprend ses angles de panoramique et d’inclinaison, et la position estimée de la fuite de méthane dans le champ de vision de la caméra. Il s’agit de projeter une ligne virtuelle de la caméra au point d’émission, fournissant une référence spatiale pour déterminer quels sous-espaces d’équipement pourraient être impliqués. Pour garantir l’exactitude de ce calcul, le dispositif informatique peut prendre en compte les sources potentielles d’erreur qui pourraient affecter la détermination de la ligne de visée. Ces sources comprennent l’inclinaison du mât, tout désalignement de la caméra lors de l’installation et la dégradation potentielle des performances mécaniques de la platine pan-tilt. L’appareil peut utiliser des paramètres d’étalonnage pour corriger ces erreurs et affiner le calcul de la ligne de visée. L’étalonnage consiste à tester périodiquement l’orientation de la caméra en la pointant sur des cibles connues et en l’ajustant à toute anomalie détectée. Ce processus garantit que les calculs de la ligne de visée restent précis et fiables. Une fois la ligne de visée définie avec précision, l’appareil informatique analyse ensuite si cette ligne coupe l’un des polygones extrudés en 3D représentant les sous-espaces de l’équipement. Si une intersection directe est identifiée, le dispositif informatique enregistre la distance exacte jusqu’au point d’intersection et calcule l’angle minimum entre la ligne de visée de la caméra et les bords du polygone intersecté. Dans les cas où aucune intersection directe ne se produit, le dispositif informatique peut évaluer l’arête la plus proche de chaque polygone et calculer l’angle entre la ligne de visée et cette arête. Cette analyse complète permet à l’appareil informatique de déterminer dans quelle mesure les émissions de méthane détectées s’alignent avec les sous-espaces définis de l’équipement, jetant ainsi les bases d’une attribution précise des fuites dans les étapes suivantes. Au stade 240, le dispositif informatique peut attribuer la fuite de méthane à un sous-espace. Cela peut impliquer un processus en plusieurs étapes. Par exemple, l’appareil informatique peut d’abord agréger toutes les sources potentielles, y compris les intersections directes et les quasi-collisions identifiées lors de l’analyse de la ligne de mire. Chaque source potentielle est évaluée en fonction de sa distance par rapport à la caméra et de l’angle auquel la ligne de visée croise ou s’approche des sous-espaces de l’équipement. L’appareil informatique peut ensuite trier ces sources potentielles en fonction de leur distance par rapport à la caméra, en hiérarchisant celles dont les intersections directes sont les plus proches. Ce tri permet de s’assurer que les sources les plus probables de la fuite, qui sont les plus proches de la ligne de visée de la caméra, sont prises en compte avant les sources plus éloignées ou moins probables. Pour les intersections directes, l’appareil enregistre des mesures détaillées, notamment la distance jusqu’au point d’intersection et l’angle entre la ligne de visée et les bords extérieurs du polygone. Ces mesures permettent de déterminer le niveau de confiance de chaque source potentielle par rapport aux émissions détectées. Par exemple, l’appareil informatique peut utiliser un algorithme d’attribution pour déterminer la source de la fuite. L’algorithme d’attribution peut nécessiter la définition d’une fonction, appelée ci-après une « fonction manquée ». La fonction miss peut avoir les propriétés suivantes : L’algorithme accepte un argument d’entrée qui est un nombre réel non négatif. L’entrée est spécifiée en radians. Il est monotone non croissant avec une valeur maximale de 1 lorsque l’argument d’entrée est 0. Il tend vers zéro pour les grandes valeurs de l’argument d’entrée. La fonction de décroissance exponentielle exp(-kx), où k est un coefficient de valeur positive avec des unités d’angle réciproques et x est l’argument d’entrée, satisfait aux exigences pour être une fonction manquée, bien que d’autres fonctions puissent être utilisées. Les résultats d’attribution peuvent être encore améliorés en définissant une fonction miss qui tient également compte de la distance moyenne du sous-espace par rapport à la caméra, auquel cas un sous-espace proche que la ligne de visée de la caméra manque d’un certain angle peut être traité différemment d’un sous-espace plus éloigné qui est manqué par le même angle. L’appareil informatique peut calculer un niveau de confiance d’attribution pour chaque source potentielle. Cela peut impliquer de normaliser les valeurs de confiance de sorte que leur total soit égal à l’unité, ce qui fournit une mesure claire de la probabilité que chaque source potentielle soit à l’origine de la fuite de méthane. Par exemple, l’algorithme d’attribution peut utiliser un coefficient scalaire, appelé ci-après le « coefficient de confiance ». La valeur du coefficient de confiance peut être initialement égale à 1, mais peut changer lors de l’attribution du sous-espace. Le coefficient de confiance est utilisé pour quantifier l’effet des sous-espaces proches bloquant la ligne de visée vers des sous-espaces plus éloignés, ce qui rend l’attribution à ces sous-espaces plus éloignés moins probable. Pour chaque observation d’un gaz fugitif potentiel, l’algorithme d’attribution peut procéder comme suit : Vérifiez si la ligne de visée de la caméra coupe directement la surface de chaque sous-espace extrudé. Si une intersection directe est détectée, calculez et enregistrez la distance jusqu’au point d’intersection et l’angle minimum entre la ligne de visée de la caméra et n’importe quel bord extérieur (par exemple, un bord extérieur 110 dans la [FIG. 1]). Gardez toutes ces intersections directes pour l’étape suivante. Si aucune intersection directe n’est trouvée, calculez et stockez le plus petit angle entre la ligne de visée de la caméra et n’importe quel bord extérieur. Enregistrez également la distance entre la caméra et le point le long de la ligne de visée où elle passe le plus près de ce bord. Si l’angle minimum est inférieur à un seuil spécifié, conservez l’incident évité de justesse pour l’étape suivante ; sinon, jetez-le. Triez les intersections directes et les quasi-collisions de tous les sous-espaces par ordre croissant de distance. Itérez sur les intersections directes et les quasi-collisions pour calculer la confiance d’attribution, en commençant par la plus proche. Pour chaque intersection directe, le degré de confiance d’attribution est égal à la valeur du coefficient de confiance. Ensuite, on attribue au coefficient de confiance une nouvelle valeur, égale au produit de sa valeur précédente par la valeur de la fonction rate, en utilisant l’angle minimum entre la ligne de visée et toute arête extérieure comme entrée. Pour chaque accident évité de justesse, le degré de confiance d’attribution est égal au produit du coefficient de confiance par la valeur de la fonction d’échec, en utilisant l’angle minimum entre la ligne de visée et tout bord extérieur comme entrée. Normalisez les valeurs de confiance d’attribution afin que leur somme soit égale à l’unité. Triez les sources potentielles, y compris toutes les intersections directes et les quasi-incidents, par ordre décroissant de confiance d’attribution. Pour chaque source potentielle, renvoyez les informations d’identification du sous-espace, le type de source potentielle (intersection directe ou quasi-accident), la distance, l’angle d’échec et la confiance. En appliquant la fonction d’échec pour s’ajuster à des facteurs tels que l’angle des accidents évités de justesse et la présence d’un équipement obstruant, l’appareil affine les niveaux de confiance. Cela permet de s’assurer que l’attribution finale reflète un équilibre entre les preuves directes et la probabilité que des obstructions affectent la détection. Voici un exemple d’application de l’algorithme d’attribution décrit ci-dessus où la ligne de visée frappe le point mort du sous-espace extrudé représentant le sous-espace A. La confiance dans le sous-espace B est beaucoup plus faible, même si la ligne de visée coupe directement son sous-espace, car le sous-espace B est derrière le sous-espace A. La fonction miss utilisée est exp(-kx) avec k=1/(1 degré). La ligne de visée a une intersection directe avec le sous-espace A où l’angle de perte de bord = 3 degrés, suivie d’une intersection directe avec le sous-espace B. Le sous-espace A : confiance d’attribution non normalisée = 1. En appliquant la formule ratée, la nouvelle valeur du coefficient de confiance est exp(-3) = 0,0498, qui est la confiance d’attribution non normalisée pour le sous-espace B. Le sous-espace A est normalisé comme suit : Confiance A = 1/(1+0,0498), soit environ 95 % ; Le sous-espace B est normalisé comme suit : Confiance B = 0,0498/(1+0,0498), soit environ 5 %. Dans cet exemple, le niveau de confiance d’attribution pour le sous-espace A est très élevé. Ce qui suit est un exemple d’application de l’algorithme d’attribution où la ligne de visée coupe directement le sous-espace A, mais est suffisamment proche du haut ou du côté de son polygone extrudé pour qu’il y ait une chance raisonnable que la fuite provienne d’un équipement situé derrière le sous-espace A. La ligne de visée a une intersection directe avec le sous-espace A où l’angle de perte de bord = 1 degré, suivie d’une intersection directe avec le sous-espace B. Le sous-espace A : confiance d’attribution non normalisée = 1. En appliquant la formule ratée, la nouvelle valeur du coefficient de confiance est exp(-1) = 0,3679, qui est la confiance d’attribution non normalisée pour le sous-espace B. Le sous-espace A est normalisé comme suit : Confiance A = 1/(1+0,3679), soit environ 73 % ; Le sous-espace B est normalisé comme la confiance B = 0,3679/(1 + 0,3679), soit environ 27 %. Dans cet exemple, le niveau de confiance d’attribution pour le sous-espace A est toujours élevé, mais pas aussi élevé par rapport au sous-espace B. Voici un exemple d’application de l’algorithme d’attribution où la ligne de visée n’intersecte pas directement l’un ou l’autre des sous-espaces. La ligne de visée a un quasi-échec avec le sous-espace A où l’angle de manque de bord = 2 degrés, suivi d’un quasi-échec avec le sous-espace B où l’angle de manque de bord = 1 degré. Le sous-espace A : confiance d’attribution non normalisée = exp(-2) = 0,1353. Le sous-espace B non normalisé confiance d’attribution = exp(-1) = 0,3679. Le sous-espace A est normalisé comme suit : Confiance A = 0,1353/(0,1353+0,3679), soit environ 27 % ; Le sous-espace B est normalisé comme la confiance B = 0,3679/(0,1353+0,3679), soit environ 73 %. La fuite est attribuée au sous-espace B avec une plus grande confiance car l’angle de l’accident évité de justesse est plus faible. À l’étape 250, l’appareil informatique peut renvoyer les résultats. Par exemple, le résultat de l’étape 240 peut être une liste classée des sources potentielles de la fuite de méthane, chacune avec un niveau de confiance associé. Cette liste permet aux opérateurs de hiérarchiser les équipements ou les groupes d’équipements à inspecter et à réparer, garantissant ainsi une réponse rapide et efficace aux émissions de méthane. Le tri détaillé et le calcul de confiance fournissent un cadre solide pour l’attribution des fuites, ce qui permet de maintenir des niveaux élevés de précision et de fiabilité dans le processus de surveillance du méthane. La FIG. 3 est une illustration d’un exemple de système d’attribution des émissions de méthane à un équipement. Le système comprend une caméra 302, montée sur un grand mât 304. La caméra 302 est dirigée vers le bas car elle détecte une fuite de méthane 306 de sorte que le faisceau laser 308 frappe le sol 310 et qu’une partie de la lumière puisse être rediffusée vers la caméra. La caméra 302 peut être une caméra LiDAR ou tout autre appareil d’imagerie capable de détecter le méthane. L’orientation de la caméra 302 peut être contrôlée par un étage pan-tilt. La plage d’angles de panoramique peut aller jusqu’à 360 degrés. La plage des angles d’inclinaison peut s’étendre jusqu’à un maximum de 90 degrés (directement vers le bas) et jusqu’à un minimum de -90 degrés (directement vers le haut) avec un horizon à zéro degré. Étant donné que la quantification de la densité du méthane nécessite un chemin de retour pour le rayonnement diffusé, la caméra 302 peut être montée sur un grand mât 304 de sorte que le laser infrarouge 308 qu’elle émet soit diffusé par le sol 310 ou d’autres surfaces pendant qu’il balaie l’équipement 312 d’une installation, comme illustré à la [FIG. 1]. La plage d’angles d’inclinaison la plus fréquemment utilisée pour la surveillance des émissions se situe entre zéro et 90 degrés. La caméra 302 capture des données d’imagerie en temps réel, y compris des mesures de concentration de méthane, de portée LiDAR, d’intensité lumineuse diffusée et d’images RVB, et transmet ces données à un dispositif informatique connecté 314. Cette transmission de données peut être facilitée par une liaison de communication sécurisée à large bande passante qui garantit l’intégrité et la rapidité du transfert de données. L’appareil informatique 314 peut être n’importe quel appareil basé sur un processeur, tel qu’un ordinateur, une tablette, un téléphone portable, un serveur de périphérie ou un serveur dans un système informatique basé sur le cloud. Une fois les données reçues par l’appareil de calcul 314, une application 316 fonctionnant sur l’appareil 314 traite les données d’imagerie pour effectuer les étapes nécessaires à la détection et à l’attribution des fuites de méthane. L’application 316 estime d’abord l’emplacement des émissions de méthane dans le champ de vision de la caméra, puis projette une ligne de visée sur les émissions détectées. L’application 316 se poursuit en déterminant les intersections avec des sous-espaces d’attribution prédéfinis, en calculant les niveaux de confiance d’attribution et en triant les sources potentielles. L’appareil de calcul 314 comprend également un écran 318 qui permet de présenter visuellement aux opérateurs les données traitées et les résultats d’analyse, tels que les sources de fuite identifiées et leur niveau de confiance. Cet écran 318 permet une surveillance et une prise de décision en temps réel, ce qui garantit que les émissions de méthane détectées peuvent être traitées rapidement. D’autres exemples de la divulgation seront évidents pour l’homme du métier à partir de l’examen de la spécification et de la pratique des exemples divulgués dans les présentes. Bien que certaines des méthodes décrites aient été présentées comme une série d’étapes, il faut comprendre qu’une ou plusieurs étapes peuvent se produire simultanément, de manière à se chevaucher ou dans un ordre différent. L’ordre des étapes présentées n’est qu’une illustration des possibilités et ces étapes peuvent être exécutées ou exécutées de toute manière appropriée. De plus, les différentes caractéristiques des exemples décrits ici ne s’excluent pas mutuellement. Au contraire, n’importe quelle caractéristique d’un exemple décrit ici peut être incorporée dans tout autre exemple approprié. Il est prévu que le mémoire descriptif et les exemples ne soient considérés qu’à titre d’exemple, la portée et l’esprit véritables de la divulgation étant indiqués par les revendications suivantes. Procédé d’attribution d’émissions de gaz fugitives, comprenant : la réception de données d’imagerie provenant d’une caméra de détection de méthane ; l’estimation d’un emplacement des émissions de gaz fugitives dans un champ de vision de la caméra sur la base des données d’imagerie reçues et d’une orientation de la caméra ; la projection d’une ligne de visée de la caméra à l’emplacement estimé des émissions de méthane, dans lequel la ligne de visée est déterminée sur la base de l’orientation de la caméra et de la distribution de la concentration de méthane dans le champ de vision ; le fait de déterminer si la ligne de visée croise un ou plusieurs sous-espaces d’attribution prédéfinis représentant un équipement sur le site de surveillance ; le calcul d’un niveau de confiance d’attribution pour chaque sous-espace d’attribution, le calcul comprenant ; et l’attribution des émissions de gaz fugitives à un équipement ou à un groupe d’équipements avec le niveau de confiance d’attribution le plus élevé. Procédé selon la revendication 1, dans lequel chaque sous-espace d’attribution est défini comme l’un des éléments suivants : un polygone tridimensionnel (« 3D ») qui entoure l’équipement ; un modèle de conception assistée par ordinateur (« CAO ») 3D de l’équipement ; et un objet 3D créé à partir d’un balayage de détection et de télémétrie par lumière (« LiDAR ») de l’équipement. Procédé selon la revendication 1, dans lequel le calcul du niveau de confiance d’attribution pour chaque sous-espace d’attribution comprend : l’identification d’intersections directes entre la ligne de visée et les sous-espaces d’attribution ; l’identification de quasi-incidents entre la ligne de visée et les sous-espaces d’attribution sur la base de la proximité ; et l’application d’une fonction d’incident pour régler le niveau de confiance sur la base de l’angle d’intersection ou de quasi-incident. Procédé selon la revendication 3, dans lequel la fonction d’incident utilisée dans le calcul du niveau de confiance d’attribution est une fonction de décroissance exponentielle de la forme exp(-kx), où k est un coefficient positif et x est l’angle entre la ligne de visée et un bord extérieur du sous-espace d’attribution. Procédé selon la revendication 3, comprenant également le réglage du niveau de confiance d’attribution sur la base de la distance entre la caméra et chaque sous-espace d’attribution, les sous-espaces plus proches recevant des niveaux de confiance plus élevés pour le même angle d’incident. Procédé selon la revendication 1, dans lequel les sous-espaces d’attribution sont définis comme des polygones extrudés, chacun ayant une hauteur correspondant aux dimensions de l’équipement, et dans lequel l’extrusion est formée en déplaçant un polygone de base vers le haut d’une hauteur spécifiée. Procédé selon la revendication 1, comprenant également l’affichage des sous-espaces d’attribution et de leurs niveaux de confiance d’attribution correspondants sur une interface utilisateur, permettant à un opérateur d’identifier visuellement et de répondre à la source la plus probable des émissions de méthane. Support non transitoire lisible par ordinateur contenant des instructions qui, lorsqu’elles sont exécutées par un processeur matériel, amènent le processeur à exécuter des étapes pour attribuer des émissions de gaz fugitives, comprenant : la réception de données d’imagerie provenant d’une caméra de détection de méthane ; l’estimation d’un emplacement des émissions de gaz fugitives dans un champ de vision de la caméra sur la base des données d’imagerie reçues et d’une orientation de la caméra ; la projection d’une ligne de visée de la caméra à l’emplacement estimé des émissions de méthane, dans lequel la ligne de visée est déterminée sur la base de l’orientation de la caméra et de la distribution de la concentration de méthane dans le champ de vision ; le fait de déterminer si la ligne de visée croise un ou plusieurs sous-espaces d’attribution prédéfinis représentant un équipement sur le site de surveillance ; le calcul d’un niveau de confiance d’attribution pour chaque sous-espace d’attribution, le calcul comprenant ; et l’attribution des émissions de gaz fugitives à un équipement ou à un groupe d’équipements avec le niveau de confiance d’attribution le plus élevé. Support non transitoire lisible par ordinateur selon la revendication 8, dans lequel chaque sous-espace d’attribution est défini comme l’un des éléments suivants : un polygone tridimensionnel (« 3D ») qui entoure l’équipement ; un modèle de conception assistée par ordinateur (« CAO ») 3D de l’équipement ; et un objet 3D créé à partir d’un balayage de détection et de télémétrie par lumière (« LiDAR ») de l’équipement. Support non transitoire lisible par ordinateur selon la revendication 8, dans lequel le calcul du niveau de confiance d’attribution pour chaque sous-espace d’attribution comprend : l’identification d’intersections directes entre la ligne de visée et les sous-espaces d’attribution ; l’identification de quasi-incidents entre la ligne de visée et les sous-espaces d’attribution sur la base de la proximité ; et l’application d’une fonction d’incident pour régler le niveau de confiance sur la base de l’angle d’intersection ou de quasi-incident. Support non transitoire lisible par ordinateur selon la revendication 10, dans lequel la fonction d’incident utilisée dans le calcul du niveau de confiance d’attribution est une fonction de décroissance exponentielle de la forme exp(-kx), où k est un coefficient positif et x est l’angle entre la ligne de visée et un bord extérieur du sous-espace d’attribution. Support non transitoire lisible par ordinateur selon la revendication 10, les étapes comprenant également le réglage du niveau de confiance d’attribution sur la base de la distance entre la caméra et chaque sous-espace d’attribution, les sous-espaces plus proches recevant des niveaux de confiance plus élevés pour le même angle d’incident. Support non transitoire lisible par ordinateur selon la revendication 8, dans lequel les sous-espaces d’attribution sont définis comme des polygones extrudés, chacun ayant une hauteur correspondant aux dimensions de l’équipement, et dans lequel l’extrusion est formée en déplaçant un polygone de base vers le haut d’une hauteur spécifiée. Support non transitoire lisible par ordinateur selon la revendication 8, les étapes comprenant également l’affichage des sous-espaces d’attribution et de leurs niveaux de confiance d’attribution correspondants sur une interface utilisateur, permettant à un opérateur d’identifier visuellement et de répondre à la source la plus probable des émissions de méthane. Système permettant de maintenir des résultats cohérents dans un pipeline d’intelligence artificielle (« IA »), comprenant : une mémoire de stockage comportant un support non transitoire lisible par ordinateur comprenant des instructions ; et au moins un processeur matériel qui exécute les instructions pour mettre en œuvre des étapes comprenant : la réception de données d’imagerie provenant d’une caméra de détection de méthane ; l’estimation d’un emplacement des émissions de gaz fugitives dans un champ de vision de la caméra sur la base des données d’imagerie reçues et d’une orientation de la caméra ; la projection d’une ligne de visée de la caméra à l’emplacement estimé des émissions de méthane, dans lequel la ligne de visée est déterminée sur la base de l’orientation de la caméra et de la distribution de la concentration de méthane dans le champ de vision ; le fait de déterminer si la ligne de visée croise un ou plusieurs sous-espaces d’attribution prédéfinis représentant un équipement sur le site de surveillance ; le calcul d’un niveau de confiance d’attribution pour chaque sous-espace d’attribution, le calcul comprenant ; et l’attribution des émissions de gaz fugitives à un équipement ou à un groupe d’équipements avec le niveau de confiance d’attribution le plus élevé. Système selon la revendication 15, dans lequel chaque sous-espace d’attribution est défini comme l’un des éléments suivants : un polygone tridimensionnel (« 3D ») qui entoure l’équipement ; un modèle de conception assistée par ordinateur (« CAO ») 3D de l’équipement ; et un objet 3D créé à partir d’un balayage de détection et de télémétrie par lumière (« LiDAR ») de l’équipement. Système selon la revendication 15, dans lequel le calcul du niveau de confiance d’attribution pour chaque sous-espace d’attribution comprend : l’identification d’intersections directes entre la ligne de visée et les sous-espaces d’attribution ; l’identification de quasi-incidents entre la ligne de visée et les sous-espaces d’attribution sur la base de la proximité ; et l’application d’une fonction d’incident pour régler le niveau de confiance sur la base de l’angle d’intersection ou de quasi-incident. Système selon la revendication 17, dans lequel la fonction d’incident utilisée dans le calcul du niveau de confiance d’attribution est une fonction de décroissance exponentielle de la forme exp(-kx), où k est un coefficient positif et x est l’angle entre la ligne de visée et un bord extérieur du sous-espace d’attribution. Système selon la revendication 17, les étapes comprenant également le réglage du niveau de confiance d’attribution sur la base de la distance entre la caméra et chaque sous-espace d’attribution, les sous-espaces plus proches recevant des niveaux de confiance plus élevés pour le même angle d’incident. Système selon la revendication 15, dans lequel les sous-espaces d’attribution sont définis comme des polygones extrudés, chacun ayant une hauteur correspondant aux dimensions de l’équipement, et dans lequel l’extrusion est formée en déplaçant un polygone de base vers le haut d’une hauteur spécifiée.