未登记的孤儿井给我们的环境和气候带来了重大风险。作为回应，科学家们正在开发先进工具，以帮助发现、评估并最终封闭这些被遗忘的地点。
在美国各地，存在着近170年的商业钻探遗留物——成千上万被遗忘的石油和天然气井。这些未登记的孤儿井（UOWs）没有正式记录，也没有已知（或有财力能力的）运营商。它们的模糊性创造了一个危险的局面。
如果这些井没有安全封闭，它们可能会向附近水源泄漏石油和有害化学物质，或者将有毒物质（如苯和硫化氢）释放到大气中。此外，它们还可能通过排放甲烷加剧气候变化，甲烷是一种温室气体，捕热效果比二氧化碳强近28倍（在较短的时间框架内影响更大）。
为了定位UOWs并评估甲烷排放，研究人员正在利用现代技术，例如无人机、激光成像和一系列传感器。然而，美国本土延伸超过300万平方英里。为了提高对这些未登记井可能出现位置的预测，研究人员结合了最先进的人工智能（AI）与历史地形图。
“虽然AI是一种现代的快速发展的技术，但它不应仅与当前的数据来源相关联，”负责能源部劳伦斯伯克利国家实验室（伯克利实验室）的博士后研究员法比奥·丘拉（Fabio Ciulla）解释道，并且他是发表在《环境科学与技术》期刊上的一项案例研究的主要作者，该研究探讨了如何使用AI识别UOWs。“AI可以通过从历史数据中提取信息，深化我们对过去的理解，这在几年前是不可能的。随着我们的发展，也可以利用过往的见解。”
自2011年以来，美国地质调查局提供了19万份1884年至2006年间创建的历史地形图的扫描件。重要的是，这些地图是地理标记的，这意味着每个像素对应特定的地理坐标。
丘拉编制了四分之一图——与特定纬度和经度对应的矩形地图，其比例尺为1英寸等于2000英尺。在1947年至1992年之间，这些地图一直使用特定符号（一个空心黑圆形）来标示石油和天然气井。
“对人类来说，识别这个圆形非常简单，”丘拉表示。“直到最近，这仍然是从这些地图中提取信息唯一的方法——但是当我们试图分析数千张地图时，这种方法的扩展性不高。这就是人工智能变得至关重要的地方。”
为了使AI成功，伯克利实验室团队首先需要训练它正确识别这些符号，并在其他视觉数据中识别出它们。它还必须在描绘各种地形和颜色的地图上表现良好，并且从不同的年代（旧的、新的、污渍的、原始的）中获取数据。
“这个挑战就像是在大海捞针，因为我们在许多已记录的井中寻找几个未知的井，”伯克利实验室的科学家兼研究的高级作者查鲁雷卡·瓦拉达拉詹（Charuleka Varadharajan）表示。
研究团队利用数字工具手动识别加利福尼亚州近100张地图上的石油井，从而为AI创建了训练数据集。在训练它识别空心圆形的同时，忽略错误信号（如死胡同或类似数字9或字母“o”的圆形图案），算法然后适用于任何同样符号的USGS地图。由于这些地图是地理参考的，算法可以将以前标记的石油井坐标与已记录的井进行比较。
为了检测潜在的未登记孤儿井，团队选择了与已知井相距100米以上的符号，以考虑坐标不准确的问题。他们还开发了一种新工具，使个人能够快速验证AI的发现，确保正确解读地图上的符号。
利用AI算法，研究人员检查了四个已知早期石油生产的县——加利福尼亚的洛杉矶和科恩县，以及俄克拉荷马州的奥赛奇和俄克拉荷马县——并识别出1301个可能的未登记孤儿井。目前，他们已通过卫星影像确认了29个井，并通过实地调查确认了另外15个；需要进行进一步的现场检查以确认其他潜在井的状态。
“通过我们的方法，我们故意选择了一个保守的估计，以分类为潜在未登记孤儿井，”瓦拉达拉詹表示。“我们倾向于更多假阴性而非假阳性，以谨慎对待确认为标识的位置。我们相信，我们发现的潜在井的数量很可能被低估，进一步完善我们的方法可能会揭示更多。”
从地图到现场
对未登记井的初步验证发生在远程。研究人员分析卫星图像和历史航空照片，寻找石油钻塔、抽油机（或其阴影）、提升设备、石油垫、储油罐或扰动地面的迹象。
通常，井在地表下被封闭，而在参考图像中没有可见标记。因此，研究人员必须亲自访问现场，并配备工具以验证井的存在。
在一个可疑的井位置，研究人员寻找任何地面结构。如果没有发现，他们就以网格或螺旋模式行走，同时使用磁力计，这是一种测量磁场的设备。井中埋藏的金属外壳会干扰磁场，从而使研究人员能够准确定位井。完成调查后，研究人员保存磁力计文件，记录是否识别出井，如果识别，则拍照、录制GPS坐标，并检查甲烷泄漏情况。
根据已验证的井，伯克利实验室团队发现未登记孤儿井的平均位置离算法和地图预测的距离仅为10米。他们估计这项AI技术可能是第一个能够在县级尺度上准确定位UOWs的技术。此外，考虑到美国各地有大量的地图可供使用，这种方法可以扩展并适应其他地区。
这项AI绘图和验证计划是一个更大框架的一部分，旨在解决UOWs问题：失落石油和天然气井评估技术推进联盟（CATALOG）。该项目由洛斯阿拉莫斯国家实验室主导，整合了来自伯克利实验室、劳伦斯利弗莫尔国家实验室、国家能源技术实验室和桑迪亚国家实验室的研究团队。
这是一个重要的合作，旨在解决一个庞大的问题：洲际石油和天然气公约委员会在2021年估计，美国可能存在310,000到800,000个未登记的孤儿井。
与钻探和封闭井相关的法规在不同州出现的时间各异，远在最初井建立之后。在钻探的早期，许多井在没有适当封闭的情况下被遗弃，或用不当材料填充，导致油、气、卤水或化学物质最终被泄漏。当识别出这些井后，可以通过用水泥填充井眼，适当地“堵塞和废弃”它们，从而防止石油污染水源并阻止甲烷排放。
CATALOG专注于提高用于定位的方法。井，监测和测量甲烷排放，快速评估井的状况，整合来自不同来源的数据，并优先处理需要封闭的井。这项倡议旨在开发可在美国各地使用的经济实用工具（包括AI井预测）。
奥赛奇国家贯穿近150万英亩，是CATALOG技术进步和方法的测试场。奥赛奇国家的合作伙伴提供重要反馈，评估现场设备的有效性和产生数据的可靠性。
“奥赛奇国家与CATALOG之间的合作对双方都非常有益，”奥赛奇国家自然资源主管Craig Walker说。“AI和先进检测工具的应用弥补了数据空白，帮助识别了该地区以前未记录的井，增强了奥赛奇国家孤儿井计划的几个方面。”
伯克利实验室的科学家Sebastien Biraud领导着伯克利实验室的CATALOG项目，专注于评估传感器和检测、测量甲烷排放的创新方法。处理孤儿井的团队需要一个有效的手段来衡量甲烷泄漏的程度，但高性能的甲烷传感器价格不菲。
Biraud的团队正在探索使用更经济、易于获取的传感器作为替代品的可能性。他们的设置包含像风速计用于测量风速、风扇用于即时流量测量、气体分析仪、GPS技术以及帮助根据与井的距离估算甲烷排放的必要计算。
“我们不需要精确到每小时漏2.3克，”Biraud解释说。“我们需要的是确定是否没有泄漏，是否在每小时10到100克的范围内，或者是否每小时泄漏千克的量。这个评估不应超过五分钟。”
评估甲烷泄漏的快速方法对优先处理新识别的孤儿井和封闭已知问题井的工作至关重要。
“现在测量油气井封闭前后的排放非常重要，”Biraud补充道。“这确保了封闭的有效性，让我们能够评估该计划对气候缓解策略的影响，特别是与甲烷排放有关的，因为甲烷对全球变暖的影响比二氧化碳更为直接。”
从地面到空中
参与CATALOG的研究人员还在通过配备各种传感器的无人机探索提高未记录井的发现和验证的技术。这些无人机按照特定的飞行路径编程，可以自主覆盖研究人员无法步行到达的更广泛区域。
团队正在尝试不同类型的传感器，每种传感器都有自身的优势和挑战。例如，要在无人机上使用磁力计，研究人员必须将传感器悬挂在9英尺的电缆上，以避免电子干扰，使所捕获的井的磁信号失真。
另一架无人机配备了可以在飞行过程中取样的甲烷传感器，考虑到甲烷浓度、风速和风向，以准确识别井的位置。此外，搭载高光谱相机的无人机可以检测到肉眼看不见的与甲烷羽流相关的波长。伯克利实验室的研究人员还在设计无人机技术，以寻找那些具有木质套管或去掉金属部件的难以捉摸的油井。
其他发现失落井线索的方法包括使用LIDAR激光系统的飞机来绘制地形。热成像摄像头可以帮助发现隐藏的泄漏。CATALOG团队成员甚至正在开发一款应用程序，利用智能手机的磁力计寻找井。
“应对这一挑战的最佳方法是通过分层策略，”Ciulla说。“我们可以像蛋糕层一样整合来自不同来源的信息。我可以提供历史地图，而其他人提供历史石油生产的计算，还有其他人提供图像或传感器数据。这是旧技术和新技术的迷人结合；地图似乎过时，但与现代工具结合使用时，它们可以提供宝贵的见解。”
CATALOG的持续努力旨在开发减少甲烷排放的解决方案，并解决未记录孤儿井所带来的危险。
“作为一个社会，我们非常依赖能源，”Biraud说。“我们需要寻求减少排放的解决方案。通过与当地合作伙伴如美洲原住民部落、美国森林服务局、美国国家公园管理局的合作，我们正在取得积极的变化。”
用于制图的AI工具利用了能源部国家能源研究科学计算中心（NERSC）的资源，该设施由DOE科学办公室运营。
这项倡议是为了推进迷失石油和天然气评估技术的联盟的一部分，该联盟由美国能源部化石能源与碳管理办公室、资源可持续性办公室和甲烷减排技术部门通过其未记录孤儿井计划资助。
