Tecnologías de Detección Automatizada de Metano mediante Inteligencia Artificial, Visión Computacional y Sistemas Multiescala: Estado del Arte y Barreras de Adopción

Resumen

La detección automatizada de emisiones de metano mediante inteligencia artificial (IA), visión computacional y aprendizaje automático (machine learning, ML) representa la frontera tecnológica más activa en el campo del monitoreo ambiental del sector de petróleo y gas (O&G). Este working paper presenta un análisis en profundidad del estado del arte en tecnologías de detección automatizada de metano, organizadas en cuatro categorías: (i) sistemas de imagen óptica de gas (OGI) integrados con IA, (ii) algoritmos de deep learning para segmentación y cuantificación de plumas de gas, (iii) drones con sensores láser asistidos por redes neuronales, y (iv) integración de datos satelitales multiescala con modelos de ML. Se documentan las arquitecturas algorítmicas específicas (VideoGasNet, MPSUNet, CH4Net, MethaNet, ISSA-BP), sus métricas de desempeño cuantitativas, sus limitaciones técnicas y las barreras de adopción industrial. El análisis identifica cuatro brechas tecnológicas críticas con implicaciones directas para el contexto colombiano: escasez de conjuntos de datos anotados, fragmentación de protocolos de datos, limitaciones de generalización geográfica de los modelos y barreras de costo para la adopción en campos medianos.