概述

自 2015 年推出以来，定量光学气体成像 (QOGI) 已从早期的有限采用发展到在部分行业中更广泛的应用。在过去十年中，多项研究评估了 QOGI 的性能，而结果会受到测试设计、环境条件和应用背景差异的影响。

最近在法国拉克的 Total Energies 异常检测倡议 (TADI) 设施开展的一次测试结果，为这一不断增长的研究领域增添了新的数据支持。该评估侧重于逸散性排放（低于 1 kg/hr）和大流量放空排放（5 kg/hr 至 50 kg/hr），对早期对照研究进行了补充，同时拓展了对更广泛排放场景的认识。 

在本次测试中，对具备机内定量功能的 Flir G 系列进行了评估，评估范围为当前技术校准曲线内的排放速率（12 g/h 至 12 kg/hr）；该曲线范围也因本次测试结果而扩大。针对 Flir Gx320 QOGI 机内技术的测试涵盖 15 个泄漏测试位置的 198 个测试结果，并证明其表现与之前独立研究中报告的结果一致。

甲烷排放定量测量

甲烷 (CH₄) 是一种强效温室气体，在 20 年周期内，其全球变暖潜能值比二氧化碳 (CO₂) 高 80 倍以上。尽管甲烷在大气中的寿命相对较短，但由于其极强的蓄热能力，仍会显著加速气候变化。甲烷排放的主要来源包括农业（特别是畜牧业和水稻种植）、化石燃料生产、输送、垃圾填埋场和天然湿地。 

测量甲烷排放的紧迫性源于准确识别和量化这些来源的需要，从而制定有针对性的缓解策略。可靠测量对于跟踪实现气候目标的进展、为政策制定提供依据，以及确保减排工作的透明度和问责制至关重要。如果没有可靠的监测（和有效的测量），遏制甲烷排放的努力可能会流于低效，甚至方向错误。

QOGI 建立在石油和天然气行业数十年红外成像技术发展基础之上。Flir 于 2005 年推出 GasFindIR，首次实现光学气体成像技术的商业化，为泄漏检测与修复 (LDAR) 检查期间的气体羽流可视化提供了一种安全高效的方法。这些早期 OGI 系统本质上属于定性技术，只能实现可视化，而无法测量排放速率。

这项技术能够以独特方式实现气体排放可视化，并能够在安全距离外更高效地开展泄漏检测和维修 (LDAR) 检查。然而，这些系统本质上属于定性技术，能够实现气体羽流可视化，但无法测量排放速率。迈向定量测量的转变始于 2010 年代中期，其中尤以 Providence Photonics 开发 QL100 和 QL320 平板电脑最具代表性，它们可与 Flir 红外相机配对，通过对红外辐射进行像素级分析来估算甲烷泄漏速率。

QOGI 首次现场部署用于甲烷定量测量大约是在 2015 年左右，随后 Concawe 和阿尔伯塔甲烷实地测试挑战 (AMFC) 等机构陆续开展了验证研究，包括近年来 METEC assessment 开展的研究。这些研究在受控条件下测试了 QOGI 系统的准确性，其中 Concawe 和 AMFC 研究分别显示，其定量误差范围为 +6% 至 -18%。 

到 2019 年，在 Providence Photonics 和 Flir 建立正式合作伙伴关系后，石油和天然气行业开始在科罗拉多州、新墨西哥州以及得克萨斯州的油气盆地开展大规模现场采样活动，并使用 QOGI 进行设备级甲烷排放测量，显示了其实际应用价值。

如今，QOGI 被公认为泄漏检测与修复 (LDAR) 项目中的宝贵工具，可在远离气体羽流的安全距离外，对甲烷排放进行快速、非接触式定量测量。随着石油和天然气甲烷伙伴关系 (OGMP) 2.0 以及美国和欧盟甲烷法规等政策推动甲烷减排成为重点议题，QOGI 也越来越多地被纳入监管框架和行业实践之中。 

尽管 QOGI 前景广阔，并且在难以测量 (DTM) 排放源方面具备良好的易用性和灵活性，但在某些环境条件下，其适用性仍面临一定挑战，因此相关研究仍在持续推进，以进一步优化算法并扩展其能力。

技术方法

在 QOGI 推出初期，其工作流程通常需要两台独立设备：一台 Flir 光学气体成像相机，以及一台运行专有定量分析软件的高性能平板电脑。测量可通过直接线缆连接完成，也可以通过对录制影像进行后期处理来实现。

2023 年 4 月，Flir 推出了用于烃类、挥发性有机化合物 (VOC) 和甲烷检测的 G 系列 OGI 相机。该系列相机将定量功能直接集成于设备内部，无需额外辅助硬件。

借助相机内 QOGI 功能，操作员在开展标准 LDAR 检查的同时，即可在现场即时获取定量结果。这种集成化方法简化了工作流程，降低了部署复杂度，并能够在整个石油和天然气供应链中实现更高效的测量。

现场测试配置

位于法国拉克的 TADI 测试设施以测试和认证创新气体泄漏检测与定量技术而享誉全球，主要针对二氧化碳和甲烷排放。该设施具备广泛的测试能力，既可模拟每小时个位数克级别的小规模逸散排放，也可在同一测试场地模拟高达每小时 50 千克的大流量放空排放。

Flir 技术人员在 TADI 开展了历时四天的测试，并将排放类型划分为两类：逸散排放和放空排放。

• 在逸散排放测试中，排放速率范围为 5 克/小时（其中一项测试为 0 克/小时的假阴性实验）至 612 克/小时。 
• 在放空排放测试中，排放速率范围为 5 千克/小时至 50 千克/小时。

在该现场测试期间，Flir 技术人员针对 30 多个测试样品进行了 1100 多次测量，以更好地了解 QOGI 技术的能力，并持续优化 Flir 行业领先的定量解决方案。

图 1：测试期间拉克的天气状况

在测试过程中，相机操作人员从多种符合现场实际应用的距离进行测量：对于逸散泄漏，测量距离为 2.5 米至 16 米；对于放空排放，测量距离为 4 米至 16 米。测试条件也反映了典型的日常环境变化，上午多云、下午较为晴朗，温度范围约为 10–24°C。风况总体为微风到中等风速，始终低于 16 公里/小时。

主要相机操作员此前仅具备有限的 OGI 系统现场使用经验，并由一名拥有 20 多年 OGI 经验的认证操作员进行监督。这一安排使得系统性能能够在更贴近真实情况的不同用户熟练度条件下得到评估。

经验总结和关键洞察

通过此次大规模测试，团队不仅进一步深化了对该应用场景的理解，还获得了优化技术、乃至开发满足市场需求新功能的多项机会。

聚合测量结果比单次读数更稳定

测试结果验证了基础理论和既有研究：在多个测量结果进行聚合后，定量准确性会得到提升；与此同时，单次 QOGI 测量之间则会出现预期中的波动性增加。

小规模逸散泄漏百分比误差较高，但绝对影响较低

由于绝对排放量较低，即使偏差很小，小规模逸散泄漏通常也会表现出较高的百分比误差。然而，在进行聚合统计后，这类排放仍能够提供较为可靠的排放清单结果。相比之下，较大的放空排放通常具有更低的百分比误差，但由于其绝对排放量更高，因此带来的实际排放影响也更大，这进一步凸显了在整个排放范围内实现准确定量的重要性。

大型放空排放具有更低的百分比误差，但排放影响更大

在使用的 QOGI 市场中，聚合结果可应用于多种场景。运营方可在空间维度上，通过对多个站点或服务区域的测量结果进行平均来应用该方法；也可在时间维度上，通过对一周、一个月甚至一年的测量数据进行汇总分析来应用该方法，这种做法也常用于年度排放清单统计。尽管单次测量结果可能存在偏高或偏低的误差，但当采用 QOGI 等技术对单一排放源进行测量并将结果进行聚合后，其准确性很可能高于采用预设排放因子的方式。 

基于测量的方法帮助运营方应对不断演进的法规要求

通过更早采用基于测量的方法，运营方能够在不断演进的监管和报告框架中占据先机，这些框架越来越强调定量化、透明度以及源级排放认知。随着法规持续演进，这些运营方将能够在无需从根本上改变工作流程的情况下，更好地满足未来要求。基于测量的方法还能使相关投资成果随着时间推移得到体现，并在报告要求逐步转向定量化的过程中，展示真实的进展。

操作人员培训和经验会影响测量质量

尽管 QOGI 使用相对直观，但操作人员培训和经验仍会影响测量质量。在本次测试中，由于操作人员经验有限，结果中出现了一定程度的波动。实践培训有助于提升对气体羽流的判读能力、环境条件认知以及最佳实践的应用能力，而这些因素都有助于获得更可靠的结果。

场景感知对于定量测量至关重要 

QOGI 图像显示了异物（例如 LDAR 标签）出现在 OGI 成像仪测量场景中所带来的挑战。

理解 QOGI 技术涉及的相关因素，对于获得良好结果同样至关重要。这些要求并不复杂或难以掌握，但确实需要对整个技术具备基本理解。其中一个典型例子，与泄漏测量场景中的物体有关。很多情况下，泄漏点可能已经被提前发现，并需要利用 QOGI 等先进技术进行测量。在这种情况下，现场往往会悬挂用于标识待维修泄漏点的标签或丝带。在上图中，一个 LDAR 标签正在场景中随风摆动，并不断进出 QOGI 技术的测量区域。如果对该技术具备基本理解，操作员就会在测量前移除该标签。

环境条件可能导致结果产生偏差，但这些影响是可以识别的

QOGI 图像展示了“聚积效应”——即泄漏气体停留在同一区域内，而未从测量边界内部穿越测量环流动时所产生的现象。

另一个有关理解该技术的例子，是了解外部环境因素可能如何影响测量结果。在有风条件下进行测量时，最佳做法通常是尽量在泄漏气体沿水平方向穿过场景时进行测量，因为我们实际上是在利用二维技术去测量三维事件。而在风力较弱的情况下，QOGI 用户则需要确保排放气体不会在图像中心区域内“聚积”，或在离开测量环之前在圆圈内部反复改变方向、来回移动，否则会对读数产生负面影响。上图展示了聚积效应的一个例子：泄漏气体在离开测量环之前，一直在测量边界内部移动。在这种情况下，测量值通常会远低于预期，但受过培训的用户在现场操作相机时能够识别这一情况。为了评估用户在实际应用中可能遇到的各种条件，我们在测试中保留了这些结果，因为我们知道有经验的用户会排除这些情况，并重新进行机内 QOGI 测量。

QOGI 持续演进，以应对真实环境条件

虽然适当培训以及对技术的充分理解能够帮助操作员应对许多场景，但 QOGI 在现场使用时仍存在一些更难克服的挑战。即使经过扎实的培训并对 QOGI 有充分理解，某些现场条件依然天然具有挑战性，为帮助操作员应对这些现实问题，包括 Flir 在内的技术提供商已经加入了多项功能，以降低复杂环境带来的影响，并提升测量可信度。 

环境条件可以缓解，但无法完全消除

一个典型的例子是多云天气。由于云层由细小水滴构成，因此会出现在红外图像中；在某些情况下，其运动方式可能与气体羽流相似，从而增加定量测量复杂性，在本研究中，这类情况往往会导致测量结果偏低。由于操作员无法只在完美晴空条件下进行测量，因此理解这些影响，并运用可用工具加以缓解，显得尤为重要。在上图中，羽流从左向右移动，而背景中存在云层，因此操作员对测量环的一部分区域（大约“6 点钟方向”至“11 点钟方向”）进行了遮蔽，以减少背景干扰。 

具有挑战性的测试环境并不总能反映真实现场条件

虽然 TADI 与 METEC 都是评估技术性能的优秀测试场地，但这些测试环境中的一个问题在于植被较多，而这种情况在真实油气应用场景中并不常见。

在下图中，该技术系统可能会将测量环上草叶的轻微晃动（如测量环下半部分所示）误判为穿过圆环移动的气体。在测量此类小规模逸散排放时，这几乎总会导致测量值显著偏高。训练有素的操作员通常会知道应当：

a) 如果可能，选择不同的测量角度，或
b) 对测量环下半部分进行遮蔽。

遗憾的是，如果该泄漏是从中心设备向测量环底部方向移动，那么对此进行测量将会非常具有挑战性，并且很可能导致负面结果；在实际应用中，操作员应考虑进行重复测量、在适当情况下延长测量时间，并结合使用遮蔽/场景位置调整，以提升结果可信度。

现场测试推动了具有实际意义的产品改进

在 TADI 测试期间，Flir 相机操作员还发现了一些可进一步实施和优化的技术改进点。如前所述，遮蔽功能对于成功测量至关重要，但此前该功能仅存在于旧版 Flir QL320 定量分析平板电脑中。如今，该功能已被加入相机系统，并进一步升级，使测量环能够移动至图像中的任意位置。 

我们还观察到，在某些情况下，机内 QOGI 显示会在不存在泄漏的区域出现过度饱和的泄漏着色。在上面的示例中，由于成像仪对设备本体进行了着色，即便测量环内并不存在可见排放，读数仍然非常高。这种情况可以通过遮蔽功能进行缓解，但对于训练有素的操作员而言，这类问题通常也会非常明显。基于这项现场测试所得经验，Flir 已对其 QOGI 技术进行了改进，以减少对无泄漏设备的着色。 

在 TADI 测试期间的某些场景中，还出现了另一类情况：虽然相机检测到泄漏并完成测量，但在 QOGI 成像仪中却未着色显示。在上图中，该储罐顶部法兰处存在一个约 100 g/hr 的小型泄漏，相机已检测并完成测量，但并未着色显示。这一现象在最新版本技术中已得到显著改善。

在 TADI 设施完成测试后，Flir 对其机内 QOGI 技术进行了多项改进。如前所述，解决方案新增了遮蔽功能，并支持将测量环移动至远离图像中心的位置。分析功能也得到了改进，以进一步确保测量准确性；与此同时，羽流着色能力也得到增强，从而能够更准确地对可见排放进行着色，并更好地呈现排放运动和动态变化。在上图中，可看到遮蔽功能和新的羽流着色效果应用于一个小型丁烷打火机泄漏场景。

结论和后续行动方向

事实证明，在 TADI 测试期间，Flir 的机内 QOGI 技术已成功实现聚合排放估算。结果表明，无论是在时间维度还是空间维度上，聚合排放估算都能够提供较为可靠的整体排放清单结果；然而，对于单次测量而言，由于排放本身具有湍流性与动态性，其结果可能存在不一致，而这也是 QOGI 面临的更大挑战之一。为了更准确地呈现单次测量结果，Flir G 系列机内 QOGI 解决方案现已为每次读数新增了不确定性测量功能。此举有助于理解源级排放值，并满足部分全球测量标准（例如 OGMP 2.0）的要求。此外，QOGI 技术不仅能够帮助用户测量排放量，还能够帮助其更深入地理解自身排放状况，例如将逸散性排放的测量与操作性排放事件区分开来。

我们还了解到，传统 Flir QOGI 技术中的一些优秀功能（例如遮蔽功能）如果加入相机系统，将会带来明显优势。随着 Flir 不断发展该技术，未来还会有更多目前仅存在于 QL320 中的高级功能，在经过一定测试后逐步迁移至相机系统，例如“超级排放源校准工具”以及稳定化功能，后者可实现无需三脚架即可使用 QOGI。

此次测试的另一个发现，是我们需要进一步微调高流量（放空）排放的校准曲线，而这一改进现已被整合到机内 QOGI 技术中。

回顾过去十年甲烷测量领域的发展，自 Flir 与 Providence Photonics 发明 QOGI 技术以来，行业已经发生了巨大变化。十年前，甲烷测量领域的重点主要集中在逸散性排放，对于大型放空类排放则关注较少。而如今，人们希望能够更全面地理解整个甲烷供应链中的所有排放情况，从小规模逸散泄漏到大型放空排放都涵盖在内。正如 Flir 过去 20 年在 OGI 领域所坚持的那样，未来公司也将持续专注于机内 QOGI 技术的渐进式和迭代式创新改进，使其更易于使用、更精准，并在甲烷减排应用中获得更广泛认可。

参考文献：

1. TotalEnergies。（无日期） TADI – 具有国际影响力的测试中心（拉克）。
2. Providence Photonics。（无日期）
3. Concawe。（2017 年）。报告 17/2。 
4. 加拿大石油技术联盟。（2024 年）。阿尔伯塔甲烷实地测试挑战 (AMFC) 最终报告。 
5. 甲烷排放技术评估中心 (METEC)。（2024 年）。METEC 评估。ChemRxiv。 
6. Flir Systems。（无日期）。Flir Systems 完成对 Providence Photonics LLC 的战略投资。Flir 新闻中心。
7. 《美国商业资讯》(Business Wire)。（2023 年 4 月 4 日）。Teledyne FLIR 推出 G 系列光学气体成像相机，具有卓越的气体定量和无线数据传输功能。