Microsoft und Accenture: Das Klima im Jahr 2022 und die Nachhaltigkeitsreise von Microsoft
Das Jahr 2022 war in der Geschichte unseres Klimas bemerkenswert – es stand als das fünftwärmste Jahr, das je aufgezeichnet wurde. Extreme Wetterbedingungen wie verheerende Dürren, Waldbrände, Überschwemmungen und Hitzewellen machten sich stärker bemerkbar als je zuvor. Dies verdeutlicht den wachsenden Einfluss des Klimawandels, den wir erleben, während der Planet sich weiter erwärmt.
Bei Microsoft basiert unser Ansatz zur Bewältigung der Klimakrise sowohl auf der Nachhaltigkeit unserer eigenen Operationen als auch darauf, unsere Kunden und Partner auf ihrem Weg zu netto-null Emissionen zu unterstützen. Bereits 2020 hat Microsoft ein robustes Versprechen abgegeben: bis zum Jahr 2030 ein Unternehmen zu sein, das kohlenstoffnegativ, wasserpositiv und abfallfrei ist und gleichzeitig Ökosysteme schützt. Microsoft bleibt auch drei Jahre später bei diesem Ziel. Als Teil dieser Bemühungen hat Microsoft “Microsoft Cloud for Sustainability” eingeführt, eine umfassende Suite von unternehmensfähigen Tools für Nachhaltigkeitsmanagement, die darauf abzielen, Unternehmen bei ihrem Übergang zu netto-null zu unterstützen.
Zudem trägt unser Beitrag zu mehreren globalen Nachhaltigkeitsinitiativen dazu bei, jedem Individuum und jeder Organisation auf diesem Planeten zugute zu kommen. Microsoft hat die Verfügbarkeit innovativer Klimatechnologien durch unseren Climate Innovation Fund beschleunigt und arbeitet intensiv daran, unsere Klimapolitik zu stärken. Der Fokus von Microsoft auf nachhaltigkeitsbezogenen Bemühungen bildet den Hintergrund für das in diesem Blogbeitrag behandelte Thema: unsere Partnerschaft mit Accenture bei der Anwendung von KI-Technologien zur Lösung des anspruchsvollen Problems der Detektion, Quantifizierung und Sanierung von Methanemissionen in der Energieindustrie.
Microsoft und Accenture: Die Bedeutung von Methan und die Partnerschaft mit Accenture
Methan ist etwa 85-mal wirksamer als Kohlendioxid (CO2) darin, Wärme in der Atmosphäre über einen Zeitraum von 20 Jahren zu speichern. Es ist das zweithäufigste anthropogene Treibhausgas nach CO2 und macht etwa 20 Prozent der globalen Emissionen aus.
Die globale Öl- und Gasindustrie ist eine der Hauptquellen für Methanemissionen. Diese Emissionen treten entlang der gesamten Wertschöpfungskette von Öl und Gas auf, von der Produktion und Verarbeitung über die Übertragung, Lagerung bis hin zur Verteilung. Die Internationale Energieagentur (IEA) schätzt, dass es technisch möglich ist, rund 75 Prozent der heutigen Methanemissionen aus weltweiten Öl- und Gasoperationen zu vermeiden. Diese Statistiken unterstreichen die Bedeutung der Bewältigung dieses kritischen Problems.
Microsofts Investition in Projekt Astra
Microsoft hat sich dem Projekt Astra angeschlossen, einer Initiative führender Energieunternehmen, öffentlicher Organisationen und akademischer Einrichtungen, um einen neuartigen Ansatz zur Detektion und Messung von Methanemissionen aus Öl- und Gasproduktionsstätten zu demonstrieren.
Projekt Astra beinhaltet ein innovatives Sensorsystem, das Fortschritte in der Methansensorik, Datenfreigabe und Datenanalyse nutzt, um eine nahezu kontinuierliche Emissionsüberwachung von Methan in Öl- und Gasanlagen zu ermöglichen. Sobald diese Art von intelligentem digitalen Netzwerk in Betrieb ist, können Produzenten und Regulierungsbehörden Methanfreisetzungen für eine rechtzeitige Sanierung genau lokalisieren.
Zukunft des Methanmanagements durch Microsoft und Accenture
Die Erreichung des Ziels netto-null Methanemissionen zu erreichen, wird immer realistischer. Die Technologien zur Emissionsminderung reifen schnell heran und digitale Plattformen werden entwickelt, um komplexe Komponenten zu integrieren. Wie in einem kürzlichen Methan-Beitrag von Accenture erwähnt, ist jetzt ein Wechsel erforderlich – weg von einem reaktiven Paradigma hin zu einem präventiven Ansatz. Dabei wird das kritische Problem der Leckdetektion und -sanierung durch den Einsatz fortschrittlicher Technologien in Leckprävention umgewandelt.
Spezifische Fähigkeiten von Accenture und Methane Emissions Monitoring Platform (MEMP)
Bis heute war der Ansatz der Energiebranche für das Methanmanagement fragmentiert und bestand aus einer Vielzahl kostenintensiver Überwachungswerkzeuge und -ausrüstungen, die in verschiedenen Betriebseinheiten isoliert waren. Diese isolierten Lösungen haben es Energieunternehmen erschwert, Emissionsdaten genau zu analysieren und diese Probleme in großem Umfang zu sanieren.
Was bisher gefehlt hat, ist eine einzige, erschwingliche Plattform, die diese Komponenten in ein wirksames Werkzeug zur Methanemissionsminderung integrieren kann. Diese Plattformen werden derzeit entwickelt und können eine Vielzahl von Technologielösungen aufnehmen, die den digitalen Kern bilden, der für einen Wettbewerbsvorteil erforderlich ist.
Accenture hat eine Methane Emissions Monitoring Platform (MEMP) geschaffen, die die Integration mehrerer Datenströme erleichtert und wesentliche Methan-Einblicke in die Geschäftstätigkeit einbettet, um Maßnahmen zu ergreifen. Die cloudbasierte Plattform, die auf Microsoft Azure läuft, ermöglicht es Energieunternehmen, Baseline-Methanemissionen in nahezu Echtzeit zu messen und Lecks mithilfe von Satelliten, Flugzeugen und Bodensensortechnologien zu erkennen. Sie wurde entwickelt, um mehrere Datenquellen zu integrieren und die Ableitung, Abfacklung und flüchtigen Emissionen zu optimieren. Die Plattform ermöglicht auch die Konnektivität mit Backend-Systemen, die für die Erstellung und Verwaltung von Arbeitsaufträgen verantwortlich sind, einschließlich der Terminplanung und Disposition von Feldcrews zur Sanierung spezifischer Emissionsereignisse.
Microsofts KI-Tools zur Unterstützung der Methane Emissions Monitoring Platform von Accenture
Microsoft hat eine Reihe von Azure-basierten KI-Tools zur Bewältigung von Methanemissionen bereitgestellt, darunter Tools zur Unterstützung der Optimierung der Sensorplatzierung, digitaler Zwillinge für Methan-Internet-der-Dinge-Sensoren, Anomaliedetektion (Lecks) und Emissionsquellenattribution und -quantifizierung. Diese Tools, wenn sie mit Accentures MEMP integriert werden, ermöglichen es den Benutzern, Alarme in nahezu Echtzeit über eine benutzerfreundliche Oberfläche zu überwachen.
Optimierung der Sensorplatzierung für Methan-IoT-Sensoren
Die Platzierung von Sensoren an strategischen Standorten, um eine maximale potenzielle Abdeckung des Feldes und eine rechtzeitige Erkennung von Methanlecks zu gewährleisten, ist der erste Schritt zur Entwicklung einer zuverlässigen End-to-End-IoT-basierten Detektions- und Quantifizierungslösung. Microsofts Lösung für die Sensorplatzierung verwendet geospatiale, meteorologische und historische Leckraten-Daten sowie ein atmosphärisches Ausbreitungsmodell, um Methanwolken von Quellen im Interessengebiet zu modellieren und einen konsolidierten Überblick über die Emissionen zu erhalten. Anschließend werden die besten Standorte für Sensoren ausgewählt, wobei entweder eine mathematische Programmierungs-Optimierungsmethode, eine gierige Näherungsmethode oder eine empirische Abwindmethode verwendet wird, die die dominierende Windrichtung berücksichtigt und Kostenbeschränkungen unterliegt.
Zusätzlich bietet Microsoft ein Validierungsmodul, um die Leistung jeder Kandidatensensorplatzierungsstrategie zu bewerten. Betreiber können die marginalen Vorteile bewerten, die durch die Verwendung zusätzlicher Sensoren im Netzwerk geboten werden, durch Sensitivitätsanalysen, wie in Abbildung 4 gezeigt.
End-to-End-Datenpipeline für Methan-IoT-Sensoren
Um eine kontinuierliche Überwachung der Methanemissionen aus Öl- und Gasanlagen zu erreichen, hat Microsoft eine End-to-End-Lösungspipeline implementiert, bei der Streaming-Daten von IoT Hub in eine Bronze Delta Lake-Tabelle eingespeist werden, die auf Strukturiertem Streaming in Spark basiert. Die Reinigung, Aggregation und Transformation von Sensordaten in einen Algorithmusdatenmodell werden durchgeführt, und die resultierenden Daten werden in einer Silver Delta Lake-Tabelle in einem Format gespeichert, das für nachgelagerte KI-Aufgaben optimiert ist.
Die Methanleckerkennung erfolgt mithilfe von ein- und mehrdimensionalen Anomaliedetektionsmodellen zur Verbesserung der Zuverlässigkeit. Sobald ein Leck erkannt wurde, wird auch seine Schwere berechnet, und der Algorithmus zur Emissionsquellenattribution und -quantifizierung identifiziert die wahrscheinliche Quelle des Lecks und quantifiziert die Leckrate.
Diese Ereignisinformationen werden an das Accenture Work Order Prioritization-Modul gesendet, um angemessene Warnungen basierend auf der Schwere des Lecks auszulösen und eine rechtzeitige Sanierung flüchtiger oder abfackelnder Emissionen zu ermöglichen. Die quantifizierten Lecks können auch unter Verwendung von Tools wie der Microsoft Sustainability Manager-App erfasst und gemeldet werden.
Digitaler Zwilling für Methan-IoT-Sensoren
Die aus dem Feld strömenden Daten von IoT-Sensoren müssen orchestriert und zuverlässig an die Verarbeitungs- und KI-Ausführungspipeline weitergeleitet werden. Microsofts Lösung erstellt einen digitalen Zwilling für jeden Sensor. Der digitale Zwilling umfasst ein Sensorsimulationsmodul, das in verschiedenen Phasen der Methanlösungspipeline genutzt wird. Der Simulator wird verwendet, um die End-to-End-Pipeline vor der Feldbereitstellung zu testen, anomale Ereignisse durch What-If-Szenarien zu rekonstruieren und zu analysieren und das Modul für die Emissionsquellenattribution und Leckquantifizierung durch einen simulationsbasierten, inversen Modellierungsansatz zu aktivieren.
Anomaliedetektion (Lecks)
Ein Methanleck an einer Quelle kann sich als ungewöhnlicher Anstieg der Methankonzentration manifestieren, der in der Nähe von Sensorsstandorten erkannt wird und eine rechtzeitige Minderung erfordert. Der erste Schritt zur Identifizierung eines solchen Ereignisses besteht darin, über das Anomalieerkennungssystem einen Alarm auszulösen. Ein Schweregrad wird für jede Anomalie berechnet, um Alarme zu priorisieren. Microsoft bietet zwei Methoden zur Zeitreihen-Anomaliedetektion an, die die offene SynapseML-Bibliothek von Microsoft nutzen, die auf dem Apache Spark-Verteilungsrechenframework aufbaut und die Erstellung massiv skalierbarer KI-Pipelines vereinfacht:
Einvariante Anomaliedetektion:
Basierend auf einer einzigen Variablen wie der Methankonzentration. Mehrdimensionale Anomaliedetektion: Wird in Szenarien verwendet, in denen mehrere Variablen wie Methankonzentration, Windgeschwindigkeit, Windrichtung, Temperatur, relative Luftfeuchtigkeit und Luftdruck verwendet werden, um eine Anomalie zu erkennen.
Emissionsquellenattribution und -quantifizierung Sobald Methan-IoT-Sensoren im Feld eingesetzt werden, können sie nur in der Nähe ihres Standorts zusammengesetzte Signale messen. Für ein Gebiet von Interesse, das dicht mit potenziellen Emissionsquellen besiedelt ist, besteht die Herausforderung darin, die Quelle(n) des Emissionsereignisses zu identifizieren. Microsoft bietet zwei Ansätze zur Identifizierung der Quelle eines Lecks an:
Microsoft und Accenture Bereich der Einflusszuordnungsmodell: Basierend auf den Sensormessungen und dem Standort wird ein “Bereich der Einflussnahme” für einen Sensortandort berechnet, an dem ein Leck erkannt wird, basierend auf der Echtzeit
Windrichtung und der geografischen Lage des Assets. Anschließend werden die Assets, die innerhalb des berechneten “Bereichs der Einflussnahme” liegen, als potenzielle Emissionsquellen für das markierte Leck identifiziert.
Bayesianisches Zuordnungsmodell: Mit diesem Ansatz wird die Quellenattribution durch Umkehrung des Methan-Dispersionsmodells erreicht. Der bayesianische Ansatz besteht aus zwei Hauptkomponenten – einem Modell zur Quellenleckquantifizierung und einem probabilistischen Rangfolgemodell – und kann Unsicherheiten in den Daten berücksichtigen, die aus Messrauschen, statistischen und systematischen Fehlern stammen. Er liefert die wahrscheinlichsten Quellen für ein erkanntes Leck, das zugehörige Vertrauensniveau und die Leckratenmagnitude.
Aufgrund der hohen Anzahl von Quellen, der geringen Anzahl von Sensoren und der Wettervariabilität stellt dies ein komplexes, aber äußerst wertvolles inverses Modellierungsproblem dar. Abbildung 7 gibt Einblick in Lecks und Arbeitsaufträge für einen bestimmten Brunnen (Brunnen 24). Die Diagramme bieten eine auf den Brunnen ausgerichtete und eine auf den Sensor ausgerichtete Bewertung, die ein Leck diesem Brunnen zuordnet.
Ausblick Microsoft und Accenture
In Zusammenarbeit mit Microsoft arbeitet Accenture daran, die MEMP weiter zu verfeinern, die auf den fortschrittlichen KI- und statistischen Modellen basiert, die in diesem Blogbeitrag vorgestellt wurden. Zukünftige Fähigkeiten von MEMP sollen von “Erkennung und Sanierung” zu “Vorhersage und Verhinderung” von Emissionsereignissen übergehen, einschließlich verbesserter Ereignisquantifizierung und Quellenattribution.
Microsoft und Accenture werden weiterhin in fortgeschrittene Fähigkeiten investieren, mit Blick auf:
Integration von branchenüblichen Plattformen wie Azure Data Manager für Energie (ADME) und Open Footprint Forum, um sowohl die Veröffentlichung als auch die Nutzung von Emissionsdaten zu ermöglichen. Nutzung von Generative AI, um die Benutzererfahrung zu vereinfachen.
Erfahren Sie mehr Fallstudie Duke Energy arbeitet mit Accenture und Microsoft an der Entwicklung einer neuen Technologieplattform, die dazu entwickelt wurde, tatsächliche Basislinienmethanemissionen aus Erdgasverteilungssystemen zu messen.
Accenture Methane Emissions Monitoring Platform Weitere Informationen zur Accenture MEMP finden Sie in “More than hot air with methane emissions”. Weitere Informationen zu Accenture finden Sie auf der Accenture-Homepage und auf ihrer Energieseite.
Fazit Microsoft und Accenture
Die Partnerschaft zwischen Microsoft und Accenture zielt darauf ab, die Herausforderung der Methanemissionen aus der Öl- und Gasindustrie mithilfe von KI-Technologien anzugehen. Methan ist ein äußerst potentes Treibhausgas, und seine Emissionen tragen erheblich zum Klimawandel bei. Durch die Nutzung von Cloud-Plattformen, KI-Tools und fortschrittlichen Datenanalysen streben beide Unternehmen an, nicht nur die Erkennung und Sanierung von Lecks zu ermöglichen, sondern auch die Vorhersage und Verhinderung von Emissionsereignissen. Dieser Ansatz ist ein wichtiger Schritt in Richtung einer nachhaltigeren Energieindustrie und trägt dazu bei, die globalen Bemühungen zur Bekämpfung des Klimawandels zu unterstützen.
Quelle: Microsoft Blog
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