概要

2015年の導入以来、定量的光学ガスイメージング（QOGI）は、限定的な初期導入段階から、特定の業界におけるより広範な活用へと発展してきました。過去10年間にわたり、複数の研究でQOGIの性能評価が行われており、その結果は試験設計、環境条件、適用用途の違いによって影響を受けています。

フランスのラックにあるTotal Energies Anomalies Detection Initiatives（TADI）施設で最近実施された試験結果も、この研究蓄積に新たな知見を加えるものとなっています。この評価では、漏えい排出（1 kg/hr未満）と大容量ベント排出（5 kg/hr～50 kg/hr）の双方に焦点を当てており、従来の管理下試験を補完するとともに、より広範な排出シナリオにわたって知見を拡充しています。 

本試験では、カメラ内定量化機能を備えたFLIR Gシリーズが評価されました。対象となった排出率は、現行技術の較正曲線範囲内である12 g/h～12 kg/hrであり、この範囲は今回の試験結果を踏まえてさらに拡張される予定です。FlirのGx320 QOGIカメラ内技術の試験には、15か所の漏えい試験地点から得られた198件の試験結果が含まれており、これまでに発表されている独立した研究の結果と整合する性能が確認されました。

メタン排出量の定量化

メタン（CH₄）は非常に強力な温室効果ガスであり、20年間の期間で見ると、その地球温暖化係数は二酸化炭素（CO₂）の80倍以上に達します。大気中での寿命は比較的短いものの、その強力な熱保持能力により、気候変動を大幅に加速させます。メタン排出の主な発生源には、農業（特に畜産や稲作）、化石燃料の生産・流通、埋立地、自然湿地などがあります。 

メタン排出量の測定が急務とされるのは、これらの発生源を正確に特定・定量化し、的確な削減対策を可能にする必要があるためです。信頼性の高い測定は、気候目標に向けた進捗を追跡し、政策決定に情報を提供し、排出削減の取り組みにおける透明性と説明責任を確保するために不可欠です。十分に信頼性の高いモニタリング（および効率的な測定）がなければ、メタン排出の抑制に向けた取り組みは効果を発揮できない、または方向性を誤るおそれがあります。

QOGIは、石油・ガス業界における数十年にわたる赤外線イメージング開発を基盤としています。Flirは、GasFindIRの導入により、2005年に初めて光学ガスイメージング技術を商業化し、漏えい検知・修理（LDAR）検査において、ガスプルームを安全かつ効率的に可視化する手段を提供しました。これら初期のOGIシステムは、排出量を測定することなく可視化を行う、定性的な設計となっていました。

この技術は、ガス排出を可視化し、安全な距離からより効率的に漏えい検知・修理（LDAR）検査を実施できるという独自の能力が提供されました。しかし、これらのシステムは定性的なものであり、ガスプルームを可視化することはできても、排出量を測定することはできませんでした。定量化への移行は2010年代半ばに始まり、特にProvidence PhotonicsのQL100およびQL320タブレットの開発がその契機となりました。これらのタブレットはFlirの赤外線カメラと組み合わせて、赤外放射のピクセルレベル分析を用いてメタン漏えい率を推定することが可能でした。

QOGIによるメタン定量の最初の現場導入は2015年頃に行われ、ConcaweやAlberta Methane Field Challenge（AMFC）などの機関による検証試験や、より最近ではMETEC評価などの研究が実施されました。これらの研究では、管理された条件下でQOGIシステムの精度が検証され、ConcaweおよびAMFCの研究では、それぞれ+6%から-18%の定量化誤差が示されました。 

2019年までに、Providence PhotonicsとFlirの正式な提携を経て、石油・ガス業界はコロラド州、ニューメキシコ州、テキサス州の油田・ガス田地域でQOGIを活用した大規模な現場サンプリング調査が開始され、機器レベルでのメタン排出量測定への実用性が実証されました。

現在、QOGIは漏えい検知・修理（LDAR）プログラムにおける有用なツールとして認識されており、プルーム外の安全な距離から、迅速かつ非接触でメタン排出量を定量化できることを特徴としています。特に、Oil and Gas Methane Partnership（OGMP）2.0や、米国およびEUにおけるメタン規制など、メタン削減を重視する政策が進む中で、QOGIは規制枠組みや業界慣行への統合がますます進んでいます。 

その有望性に加え、測定が困難な発生源（DTMソース）に対する使いやすさや柔軟性を備えている一方で、QOGIは特定の環境条件下における適用性の面で依然として課題を抱えており、アルゴリズムの改良や機能拡張に向けた研究が継続的に行われています。

技術手法

QOGIの導入当初、そのワークフローでは通常、2つの独立した機器が必要でした。すなわち、FLIRの光学式ガスイメージングカメラと、専用の定量解析ソフトウェアを実行する高性能タブレットです。測定は、ケーブルを直接接続するか、記録された画像を後処理することによって実施されていました。

2023年4月、Flirは炭化水素、VOC、メタン検出用のGシリーズOGIカメラを発表しました。これらのカメラでは、定量化機能がデバイス本体に直接統合されており、追加のハードウェアが不要となりました。

カメラ内蔵型QOGIにより、オペレーターは通常のLDAR検査を実施しながら、現場で即座に定量結果を取得できます。この統合型アプローチは、ワークフローを簡素化し、セットアップの複雑さを軽減するとともに、石油・ガスサプライチェーン全体における測定効率を向上させます。

現場試験でのセットアップ

フランスのラックにあるTADI試験施設は、主にCO₂およびメタン排出を対象とした、革新的なガス漏えい検知・定量化技術の試験・認証施設として世界的に知られています。この施設は、1時間あたり数グラム程度の小規模な漏えい排出から、最大50 kg/hrに達する大容量ベント排出まで、同一試験サイト内で幅広い試験に対応できる能力を備えています。

TADIにおいて、FLIRの技術者は4日間にわたり試験を実施し、排出タイプを「漏えい排出」と「ベント排出」の2つのカテゴリーに分けて評価しました。

• 漏えい排出については、排出率は5 g/hr（試験の1つには、0 g/hrの偽陰性試験も含まれる）から612 g/hrまでの範囲でした。 
• ベント排出では、排出率は5 kg/hrから50 kg/hrの範囲でした。

この現場試験では、FLIRの技術者が30件を超える試験サンプルに対して1,100回以上の測定を実施し、QOGI技術の性能理解を深めるとともに、Flirの業界最先端の定量化ソリューションの改善に取り組みました。

図1：試験期間中のラックにおける気象条件

試験中、カメラオペレーターは実際の現場運用を想定したさまざまな距離から測定を行い、漏えい排出では2.5 m～16 m、ベント排出では4 m～16 mの範囲で評価を実施しました。また、条件は日常的な環境変動を反映しており、午前中は曇天、午後は晴天となる傾向が見られ、気温はおよそ10～24°C（50～75°F）の範囲でした。風況は概ね弱風から中程度で推移し、16 km/h（10 mph）を超えることはありませんでした。

主要カメラオペレーターは、OGIシステムを使用した事前の現場経験が限られており、20年以上のOGI経験を有する認定オペレーターの監督下で作業を行いました。このセットアップにより、現実的なユーザー習熟度範囲でパフォーマンスを評価することができました。

知見と主要な洞察

広範な試験の実施を通じて、アプリケーションに関する理解をさらに深めるとともに、技術の微調整や、市場ニーズに対応する新機能開発につながる複数の知見が得られました。

集約測定は個別測定より一貫性が高い

今回の試験では、基礎理論および過去の研究結果が裏付けられ、個々のQOGI測定ではばらつきが増加する一方で、集約結果では定量精度が向上することが確認されました。

小規模な漏えい排出では誤差率が高い一方、絶対的影響は小さい

小規模な漏えい排出は、絶対量が小さいため、偏差がわずかであっても誤差率が高くなる傾向があります。しかし、これらの排出も集約すると、より信頼性の高い排出インベントリ結果を得ることができます。一方で、大規模なベント排出は、一般的に誤差率が低いものの、排出量そのものの絶対的影響が大きいため、排出量全体にわたって正確な定量化が重要であることを示しています。

大規模なベント排出は、誤差率が低い一方で、排出への影響はより大きい

QOGIが活用されている市場では、集約結果を適用できるアプリケーションが複数存在します。オペレーターは、この技術を空間的な観点で活用し、複数サイトやサービス対象地域全体の測定値を平均化することもできます。また、年次排出インベントリでしばしば求められるように、1週間、1か月、あるいは1年間にわたる測定値を用いて、時間的な観点で活用することも可能です。個々の測定結果には、過大または過小な誤差が含まれる場合がありますが、QOGIのような技術を使用して単一発生源の排出量を測定し、それらを集約した結果は、あらかじめ定められた排出係数を使用するよりも、高い精度を実現できる可能性があります。 

測定ベースのアプローチは、進化する規制への対応準備につながる

測定ベースのアプローチを早期に導入することで、オペレーターは、定量化、透明性、発生源レベルでの把握をより重視する方向へ進化している規制・報告フレームワークに先行して対応できるようになります。規制が発展し続けるにつれ、これらのオペレーターは、ワークフローを根本的に変更することなく、将来的な要件への対応を進めやすくなります。測定ベースのアプローチにより、これらの投資を経時的に反映することができ、報告の期待が定量化にシフトするにつれて、実際の進歩が示されます。

オペレーターのトレーニングと経験が測定品質に影響を与える

QOGIは比較的容易に使用できる技術ですが、オペレーターのトレーニングと経験は測定品質に影響を与えます。今回の試験では、経験不足が一部の測定ばらつきの要因となりました。実践的なトレーニングにより、ガスプルームの解釈能力、環境条件への理解、そしてベストプラクティスの適用能力が向上し、より信頼性の高い結果につながります。

シーン認識は定量化において重要 

OGIイメージャーによる測定シーン内で、LDARタグのような異物が存在することによる課題を示したQOGI画像。

技術としてのQOGIに関連する適用可能な要因を理解することも、良好な結果を得る上で重要です。これらは特別に難しいものではありませんが、技術全体に関する基本的な理解は必要となります。1つの例として、漏えい測定を行うシーン内に存在する物体が挙げられます。しばしば、漏洩はすでに特定されているものの、QOGIのような高度な技術を使用して測定する必要があります。このような場合、測定後に修理が必要な漏えい箇所を示すためのタグやリボンが取り付けられている場合があります。上の画像では、LDARタグが風で揺れ動き、QOGI技術による測定領域の内外を出入りしています。技術に関する基本的な理解があれば、オペレーターは測定前にこのタグを取り外すべきであることを認識できます。

環境条件は結果に偏りを生じさせるが、検出可能である

漏れが1か所にとどまり、測定境界内からリングを横切るまで移動しない場合のプーリング（滞留）効果を示すQOGI画像。

この技術を理解するもう一つの例として、外部の環境要因が結果にどのような影響を与える可能性があるかを把握することが挙げられます。風がある条件下で測定を行う場合、QOGIは2次元技術を使用して3次元現象を測定しているため、漏えいがシーン内を水平方向に横切るタイミングで測定を試みることが望まれます。一方、風がほとんどない条件では、QOGIユーザーは、排出ガスが画像中央に滞留したり、測定リングを抜ける前に円内で複数回方向を変えながら動き回ったりしないよう確認する必要があります。こうした現象は測定値に悪影響を及ぼします。上の画像は、漏えいがリングを抜ける前に測定境界内を移動している「プーリング（滞留）」現象の例を示しています。この場合、測定値は想定より大幅に低くなりますが、トレーニングを受けたユーザーであれば、現場でカメラを操作している際にこの状況を認識できます。ユーザーが遭遇し得るあらゆる条件を評価するため、本試験では、熟練ユーザーであれば除外してQOGIのカメラ内測定を再実施するような結果も含めて評価を行いました。

QOGIは、実環境条件への対応に向けて進化を続けている

技術の適切なトレーニングと理解は多くのシナリオでオペレータに役立ちますが、現場でQOGIを使用する際には、より克服が難しい課題もあります。堅実なトレーニングとQOGIに関する十分な理解があっても、本質的に対応が難しい現場条件は残ります。オペレータがこうした現実に対処できるよう、Flirを含む技術プロバイダーは、困難な環境の影響を軽減し、測定の信頼性を向上させるために設計された機能を追加してきました。 

環境条件は軽減可能だが、完全には排除できない

その具体例の1つが曇天条件です。雲は微細な水滴で構成されているため、赤外線画像上に映り込み、場合によってはその動きがガスプルームの動きに類似して見えることがあります。そのため、定量化がより複雑になり、本研究では測定値を低めに偏らせる傾向が確認されました。オペレーターは、常に理想的な快晴条件下でのみ測定を行えるわけではないため、こうした影響を理解し、利用可能な機能を活用して影響を軽減することが重要です。上の画像では、プルームは左から右へ移動している一方で、背景には雲が存在しています。そのため、オペレーターは背景の影響を低減する目的で、測定リングの一部（およそ「6時方向」から「11時方向」）をマスク処理しました。 

困難な試験環境は、必ずしも実際の現場条件を反映しているわけではない

TADIやMETEC は、技術評価に優れた試験施設ですが、これらの試験環境で見られる課題の1つとして、植生の存在があります。これは、実際の石油・ガス現場ではあまり見られません。

下の画像では、測定リング下半分に見られる草のわずかな動きを、技術側がリングを横切るガス移動と誤認する可能性があります。このようなケースでは、特に今回のような小規模な漏えい排出に対して、極めて高い測定値が算出されることがほとんどです。トレーニングを受けたオペレーターであれば、以下の対応を行います。

a) 可能であれば、別の測定角度を選択する。
b) リング下半分をマスク処理する。

残念ながら、この漏えいが中央の設備からリング下部方向へ移動している場合、その測定は困難となり、結果に悪影響を及ぼす可能性があります。実際には、結果の信頼性を高めるため、オペレーターは再測定や適切に測定時間を延長することに加え、マスキングやシーン位置の調整の活用も検討すべきです。

現場での試験は有意義な製品改善につながった

TADIでの試験中、FLIRのカメラオペレーターは、技術に実装・改善可能な点も確認しました。前述の通り、マスキング機能は測定成功に不可欠ですが、従来は旧型のFLIR QL320定量化タブレットでのみ利用可能でした。現在では、この機能がカメラ本体にも追加され、さらにリングを画像内の任意の位置へ移動できるよう改良されています。 

また、カメラ内蔵のQOGI表示において、実際には漏洩が存在しない領域に過度に強調された漏洩の着色が表示されるケースも観察されました。上記の例では、リング内に視認可能な排出がないにもかかわらず、イメージャーが装置を着色表示しているため、測定値が非常に高くなっています。これはマスキングによって軽減可能ですが、トレーニングを受けたオペレーターであれば、この問題は極めて容易に認識できます。今回の現場での試験で得られた知見を踏まえ、FLIRのQOGI技術は、漏えいのない設備に対する不要なカラー表示を低減できるよう改良されました。 

TADI試験中には、漏えいがカメラ上では確認・測定されているにもかかわらず、QOGIイメージャー上ではカラー表示されないケースも存在しました。上の画像では、このタンク上部フランジから100 g/hrの小規模漏えいが発生しており、カメラでは測定されていたものの、カラー表示は行われませんでした。この現象についても、最新の技術改良版で大幅に改善されています。

TADI施設での試験後、FLIRのカメラ内蔵型QOGI技術には複数の改良が加えられました。前述の通り、測定リングを画像の中心から離れた位置に移動できるよう、マスキングがソリューションに追加されました。また、解析アルゴリズムも改良され、測定精度の向上が図られるとともに、プルームのカラー表示性能も強化され、可視化された排出の着色を確実に行い、排出の移動や動態をより明確に把握できるようになりました。上の画像では、小規模なブタンライター漏えいに対して、マスキング機能と新しいプルームカラー表示の両方が示されています。

結論と今後の展望

Flirのカメラ内蔵型QOGI技術は、TADI試験において、総排出量の推定を提供する技術として有効であることが確認されました。試験結果では、時間的または空間的に集約された排出量の推定が、全体的な排出インベントリとして良好な結果を提供できることが示されました。一方で、乱流性および動的特性を持つ単一排出源の測定では、結果にばらつきが生じる可能性があり、これはQOGIにとってより困難な課題となります。個別の測定結果をより適切に表現するため、FLIR Gシリーズのカメラ内蔵型QOGIソリューションには、各測定値ごとに不確かさを表示する機能が追加されました。これは、発生源レベルでの排出量理解を支援するとともに、OGMP 2.0のような国際的な測定基準の要件に対応することを目的としています。さらに、QOGI技術は、単に排出量を測定するだけでなく、漏えい排出と運転上の排出イベントを区別するなど、排出状況全体への理解を深めることにも役立ちます。

また、従来のFLIR QOGI技術に搭載されていた機能の中には、マスキング機能のように、カメラ本体へ追加することで大きな効果をもたらすものがあることも確認されました。FLIRは技術進化を進める中で、現在FLIR QL320に搭載されている高度機能についても、検証を経たうえでカメラ本体へ移行していく予定です。これには、スーパーエミッター較正ツールや、三脚なしでQOGIを使用可能にする手ブレ補正機能などが含まれます。

今回の試験から得られたもうひとつの知見として、高流量（ベント）向け較正曲線の微調整の必要性が挙げられました。この改善は、すでにカメラ内蔵型QOGI技術へ反映されています。

FLIRと Providence Photonics がQOGI技術を開発した過去10年間を振り返ると、メタン測定を取り巻く状況は大きく変化しています。10年前、メタン測定の分野における主な焦点は漏えい排出に置かれており、大規模なベント型放出にはほとんど注目が向けられていませんでした。現在では、小規模な漏えいから大規模なベント排出に至るまで、メタンサプライチェーン全体におけるあらゆる排出を包括的に把握したいというニーズが高まっています。FLIRは、過去20年にわたりOGI分野で取り組んできたように、QOGIカメラ内蔵技術についても、より使いやすく、より高精度で、メタン削減用途において広く受け入れられる技術とするため、継続的かつ段階的なイノベーション改善に注力していきます。

参考文献：

1. TotalEnergies. (n.d.). TADI – Test Center with international reach (Lacq).
2. Providence Photonics. (n.d.)
3. Concawe. (2017). Report 17/2. 
4. Petroleum Technology Alliance Canada. (2024). Alberta Methane Field Challenge (AMFC) final report. 
5. Methane Emissions Technology Evaluation Center (METEC). (2024). METEC assessment. ChemRxiv. 
6. Flir Systems. (n.d.). Flir Systems completes strategic investment in Providence Photonics LLC. Flir News Center.
7. Business Wire. (2023, April 4). Teledyne FLIRは、優れたガス定量機能とワイヤレスデータ転送を備えたGシリーズの光学式ガスイメージングカメラを発表しました。