ABD’deki Unutulmuş Petrol ve Gaz Kuyuları İçin Yapay Zeka Çözümü
ABD genelinde dağınık halde bulunan yaklaşık 800.000 unutulmuş petrol ve gaz kuyusu, Lawrence Berkeley Ulusal Laboratuvarı (LBNL) tarafından geliştirilen bir yapay zeka modelinin hedefi oldu. Bu model, çevreye metan gibi toksik kimyasallar ve sera gazları sızdırabilecek olan bu kuyuları büyük çapta tespit edebiliyor.
Belirsiz Kuyuların Peşinde
Model, 1800’lerin ortalarından bu yana ABD’de kazılan yaklaşık 3,7 milyon petrol ve gaz kuyusunun bir kısmını belirlemek için tasarlandı. Ancak esas amacı, belgelerde yer almayan belirlenmemiş yetim kuyuları (UOW) bulmak. Bu kuyular, resmi kayıtlarda yer almadığı için kapanmasını sağlamaktan kimse sorumlu değil. Özellikle bir asırdan daha eski olan kuyuların yerleri, genellikle altı inç çapındaki başlıklarla açıldığı için resmi veritabanlarında bulunmuyor.
Bu belirsizlik, yaklaşık 300.000 ile 800.000 arasında UOW bulunduğu tahmin edilen ABD’nin üç milyon mil karelik alanında daha da kötüleşiyor.
Kuyuları Bulmak ve Kapatmak
Bu potansiyel olarak sızıntı yapan kuyuların çevreye zarar vermesini önlemenin tek yolu, onları betonla kapatmaktır. Ancak bir kuyunun başlığını kapatmadan önce, öncelikle o kuyunun bulunması gerekiyor. LBNL ekibi, ABD’nin 1947 ile 1992 yılları arasında oluşturulan dijital haritaları üzerinde U-Net adı verilen bir görsel-dil modelini eğiterek UOW’ları büyük ölçekte tespit etmeye çalıştı.
Bu tarihsel “dörtgen” haritaların (US Geological Survey tarafından derlenen ve dijitalleştirilen) önemli bir özelliği, tutarlılığı ve coğrafi referanslamasıdır. Haritalardaki semboller ve renkler, kuyular, petrol platformları ve ormanlar gibi şeyler için büyük ölçüde aynıdır ve her sembol belirli enlem ve boylam yerlerine karşılık gelir.
“Bu haritaların bir harika özelliği, ABD’nin her yerindeki yüzeyin tutarlılığıdır,” diyor LBNL araştırmacılarından Fabio Ciulla, çalışmaya liderlik eden yazar. “Bu belirli tarihsel topoğrafik harita setini seçmemizin nedeni, UOW’ları kıtanın genelinde araştırabilmemizdir. Bu yaklaşımı daha önce kimse etkin bir biçimde yapamadı.”
Sonuçlar ve Gelecek Çalışmalar
Ekip, Kaliforniya’nın Los Angeles ve Kern ilçelerine ait haritalar üzerinde modelin ince ayarını yaparken, 79 dijitalleştirilmiş, coğrafi olarak referanslanmış haritayı manuel olarak etiketledi. Bu güncellenmiş haritalarla, ekip tüm haritalar üzerinde modelini ince ayarladı.
UOW’ları tespit etmek için araştırmacılar, modelin tanımladığı kuyu başlarını Kaliforniya’nın Los Angeles ve Kern ilçelerinde bulunan bilinen kuyu başları veritabanındaki konumlarla karşılaştırdı. Modelin bilinen kuyulardan 100 metreden daha uzakta bir kuyu başı belirlemesi durumunda, bu kuyuyu potansiyel bir UOW olarak değerlendirdiler. Toplamda, Kaliforniya ve Oklahoma’daki dört ilçede 1.301 potansiyel UOW tespit ettiler.
Modelin UOW tespitindeki doğruluğu %31 ile %98 arasında değişti. Kırsal alanlarda oldukça doğru sonuçlar verirken, şehirlerdeki potansiyel UOW’lar asfaltla kaplandığı için doğrulama yapmak zorlaşıyordu. Ayrıca model, yuvarlak kavşakları veya sokak köşelerini kuyu başı ile karıştırma gibi hatalar yapabiliyordu.
Önemli bir bulgu ise, modelin transfer edilebilirliğidir. Kaliforniya haritaları üzerinde yapılan testlerden sonra, ekip aynı ince ayarlı modeli Oklahoma’nın Osage ve Oklahoma ilçelerinde UOW arayışı için kullandı. Oklahoma haritalarını daha önce görmemiş olmasına rağmen, model yine de **benzer bir doğruluk oranıyla** potansiyel UOW’ları belirleyebildi.
“Çalışmamıza başladığımızda, birçok bölgeye ölçeklenebilme potansiyeli olan bir algoritma bulmak istedik. Ayrı yerlerde tekrar eğitmeye gerek kalmadan modelin genel bir doğruluk sağlamasını hedefledik,” diyor LBNL’den Charuleka Varadharajan, UOW çalışmasının baş yazarı. “Kaliforniya haritaları üzerinde eğitilmiş bir modelle, Oklahoma’da potansiyel UOW’ları tespit etmede aynı veya daha yüksek doğruluğa ulaştık.”
Bu çalışma, bir devlet enerji programı kapsamında ABD’deki UOW’lerin belirlenmesine yardımcı olmak için tasarlandı. Gelecekte Ciulla ve Varadharajan, model üzerinde iyileştirmeler yaparak diğer bölgelere yaymayı ve bu çalışmayı kullanmak isteyen devletlerle işbirliği yapmayı planlıyorlar.
Araştırmacıların UOW’ler üzerine yaptıkları çalışmayı okuyabilirsiniz. Ayrıca Berkeley araştırmacılarının çalışması hakkında daha fazla rapora ve Berkeley Laboratuvarı’nın kendi raporuna göz atabilirsiniz.
