新加坡南洋理工大學（NTU新加坡）的科學家開發出，由人工智慧（AI）演算法提供動力的感測器網路，可以實時準確地檢測到燃氣管道網路中的燃氣洩漏和滲水等現象。 該演算法已在新加坡的天然氣管道網路上進行了成功的現場試驗，已獲得專利，並被拆分為一家名為Vigti的初創公司，該公司目前正在將該技術商業化。它最近從自流資本（Artesian Capital）和香港Brinc籌集了早期啟動資金。

NTU初創企業由大學的EcoLabs能源創新中心孵化，該中心於2019年4月啟動，是一個國家中心，旨在幫助中小型企業（SME）和初創企業在能源領域進行創新，發展和蓬勃發展。 可以實時檢測氣體洩漏和燃氣管道破裂的智慧警告系統一直是公用事業的長期目標，因為當前檢查管道的行業最佳做法是讓工人定期進行手動監視。 由於氣體量和壓力差會在管網中急劇波動，雖然可以透過常規感測器輕鬆檢測到大洩漏，但小洩漏卻很難檢測到。

2014年，新加坡能源市場管理局（EMA）向NTU研究人員提供了一筆贈款，該研究人員由當時電氣電子工程學院的副教授Justin Dauwels博士領導，開發了用於低壓管道網路的異常識別軟體。 從2015年開始的四年中，NTU研究人員在六個月的時間裡，在新加坡本地城市燃氣網路的某些部分開發，部署並測試了他們的AI解決方案，這被證明可以成功檢測到所有測試過的異常型別。 “我們設計了新穎的AI演算法，並在大量現場資料上進行了訓練，以識別異常情況，例如洩漏，爆裂和進水，這可以幫助能源公司更好地管理其管道網路，” Dauwels博士補充說。

在成功的現場試驗之後，由EMA資助的專案於2019年結束，然後成立了Vigti，以繼續開發創新並將其推向全球市場。 Vigti執行長Ishaan Gupta先生說：“我們的目標是透過我們的早期檢測系統，將全球天然氣供應鏈中的甲烷排放量降至最低，從而幫助企業在保護生命的同時節省成本。我們的使命是一次建立一個安全，明智和可持續的世界，一條管道。” NTU（ERIAN）能源研究所執行董事，EcoLabs理事會成員Subodh Mhaisalkar教授表示，Vigti的技術是NTU從實驗室到市場創新的一個典範。 “隨著全球基礎設施的老化和天然氣洩漏的增加，Vigti的解決方案非常適合解決全球性問題，從而減少了影響氣候變化並對社群福祉構成潛在威脅的氣體排放和洩漏。在NTU EcoLabs，我們彙集了Vigti的專業知識和資金，這使該技術能夠進行試點規模測試，為實際的市場採用鋪平了道路。” 傳統感測器與基於AI的演算法 雖然在典型的天然氣網路中，在調節器點處安裝了感測器，這些感測器可以檢測網路中的主要波動並計算未計入的氣體（UFG）損失，小洩漏和裂縫可以逃脫注意，因此必須手動檢測。 使用常規的基於閾值的方法，僅當由於洩漏引起的壓力降高於正常執行期間網路的壓力變化時，才能檢測到洩漏。如果低於壓力變化，則除非手動檢查管道，否則很難檢測到洩漏。 據估計，全球主要公司的所有小洩漏的累計損失佔天然氣總消耗量的1.5％至3％。 截至2019年，全球天然氣總消費量估計為3.9萬億立方米，因此，即使減少1％，也將意味著全球約390億立方米（2017年新加坡天然氣總消費量的10倍）。 為了解決這些問題，NTU團隊進行了各種計算模擬，以瞭解城市天然氣配送網路中的洩漏和進水現象。部署了可測量壓力，流量，溫度和振動的各種感測器，並對與網路管道異常相關的結果訊號進行了分析。這個過程為每個異常在感測器資料中建立了唯一的“簽名”。 然後，團隊使用機器學習和AI，開發了一種軟體演算法，該演算法透過在常規監控的感測器資料中匹配這些獨特的特徵，對異常檢測極為敏感。 在現場試驗期間，在立管，服務線和幹線的三個不同位置總共部署了16個壓力感測器和4個各種型別的流量感測器。然後在每個位置分析資料，並在這些位置進行洩漏和進水測試。 在專案結束時，進行了一項測試來確定NTU AI的有效性，該測試包括13種不同的異常測試。該演算法成功地將所有13個洩漏點，以及最近的感測器位置和洩漏持續時間識別為洩漏點。