Optical Sensor Fusion for Identification and Visualization of Fugitive Greenhouse Gas Emissions
Notice bibliographique
Résumé
This paper presents a sensor fusion between three non-gas sensing optical devices, to present a low-cost and accessible alternative to optical gas imaging systems used in detecting fugitive greenhouse gas (GHG) emissions in the wastewater sector. Gas visualization and quantification require sensors that fall within the absorption spectrum of a target greenhouse gas, that the environment has a sufficient background temperature difference, and that the gas is captured in the frame. We propose using three optical-based sensors; a Hyperspectral Camera, FLIR Thermal Camera, and a Spectroradiometer as an integrated system to identify and visualize gases. The cameras were mounted on a gimbal for stabilization and a custom 3D printed mount was developed to hold all three sensors at the same focal point. A custom-built acrylic chamber with variable flow speeds and a blacked-out background was used for controlled methane (CH4) and nitrous oxide (N2O) releases to test the validity of the integrated system. Results showed the uncooled thermal camera can identify methane and nitrous oxide leaks, with the radiometer able to capture the methane absorption spectrum. The hyperspectral camera, however, was unable to capture gas images, future work will require a full-frame camera with a higher spectral range.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».