甲烷是全球第二大温室气体，其较高的升温潜势使得短期减排更有意义。甲烷是天然气的主要成分，油气生产过程中甲烷的泄漏检测与定量一直是行业难题，具有极大的不确定度。传统的自下而上的人工测量方式如直接测量、车载测量等受到检测点的限制，无法覆盖所有泄漏范围，同时费时费力。随着人工智能技术的发展，人工智能训练方法检测气体泄漏呈现出巨大潜力，具有快速、节约成本、自动检测等优点。本研究通过梳理分析人工智能在油气行业甲烷泄漏监测的应用案例，为人工智能今后在甲烷泄漏监测领域提供建议。

通过对油气行业人工智能应用案例的分析比较，并结合国内企业甲烷泄漏检测中的实际问题，本研究提出了在天然气甲烷泄漏监测领域人工智能应用的方向，并对目前人工智能在油气行业应用的场景、模型方法、输入参数、输出参数、优缺点和优化方向进行了总结和比较。

1）人工智能应用主要在传感器监测数据和图像识别方面，其中传感器数据包括质量流量、压力温度等；图像识别包括光学气体成像图像和遥感图像。

2）人工智能在检测中有快速、精度高等特点，同时可以减少天然气管道的运营和维护支出成本，可以以低成本的方式发现大量气体泄漏，并预测泄漏位置和泄漏率。

3）目前局限性在于需要大量的高水平数据训练，识别泄漏的关键因素在于建立模型的准确性。随着深度学习的突破，识别的准确率不断提高。

人工智能在识别短时间内大量甲烷泄漏方面具有优势，特别是通过深度学习建立的模型算法可以突破目前无法对天然气事故泄漏的定量化。国际上已有成熟商业公司通过遥感卫星数据实现对全球范围内天然气泄漏的追溯和定位，这进一步对我国天然气泄漏管理提出了更高的要求。通过人工智能的应用实现精细化管理，将为企业的甲烷管控和双碳目标达成提供新途径。