雪城大學的研究人員和賓夕法尼亞州立大學的一個科學家團隊開發(fā)了一種新的機器學習技術，以全面評估水質數(shù)據(jù)，從而檢測出可能受到近期石油和天然氣生產過程中甲烷泄漏影響的地下水樣本。利用該模型，該團隊得出結論，像水力壓裂法等非常規(guī)鉆井方法并不一定比傳統(tǒng)的石油和天然氣鉆井方法帶來更多環(huán)境問題。

在美國，開采石油和天然氣的兩種常見方式是通過常規(guī)和非常規(guī)方法。傳統(tǒng)的石油和天然氣是利用自然壓力從容易獲取的來源抽出。相反，非常規(guī)石油和天然氣是通過水平鉆井和水力壓裂法的結合，從難以觸及的來源獲得的。水力壓裂法通過注入沙子、化學品和水的混合物，從基巖層中提取天然氣、石油和鹽水。通過鉆入地球并將高壓混合物導入巖石，里面的氣體釋放出來并流向井口。

雪城大學地球和環(huán)境科學學院（EES）副教授文濤（音譯）最近領導了一項研究，比較了來自不同州的數(shù)據(jù)，以了解哪種方法可能導致地下水的更大污染。他們特別測試了甲烷的水平，甲烷是天然氣的主要成分。

該團隊選擇了美國四個位于重要頁巖區(qū)的州作為研究對象：賓夕法尼亞州、科羅拉多州、德克薩斯州和紐約州。其中一個州--紐約州--在紐約州衛(wèi)生部審查后于2015年禁止了水力壓裂的做法，該審查發(fā)現(xiàn)健康方面存在重大不確定性，包括水和空氣污染的增加。

文濤和他的同事從多個來源匯編了一個大型地下水化學數(shù)據(jù)集，包括聯(lián)邦機構報告、期刊文章以及石油和天然氣公司。在他們的研究中，大多數(shù)被測試的水樣都是從家庭水井中收集的。雖然甲烷本身沒有毒性，但文濤說，在淺層地下水中檢測到的甲烷污染可能會給相關的房主帶來風險，因為它可能是一種爆炸危險，可能會增加其他有毒化學物種如錳和砷的含量，并會導致全球變暖，因為甲烷是一種溫室氣體。

他們的模型使用復雜的算法來分析幾乎所有保留的地球化學數(shù)據(jù)，以預測某個地下水樣本是否受到最近石油和天然氣鉆探的負面影響。

數(shù)據(jù)對比顯示，紐約州（一個沒有非常規(guī)鉆井但常規(guī)鉆井量很大的州）的甲烷污染案例與賓夕法尼亞州（一個非常規(guī)鉆井量很大的州）的甲烷污染案例相似。文濤說，這表明像壓裂這樣的非常規(guī)鉆井方法并不一定比常規(guī)鉆井導致更多的環(huán)境問題，盡管這一結果可能會被這兩個州編制的地下水化學數(shù)據(jù)集的不同規(guī)模所替代。

該模型還檢測到賓夕法尼亞州的甲烷污染案例的比率高于科羅拉多州和德克薩斯州。文濤說，這種差異可能是由于鉆探者在不同州建造/鉆探石油和天然氣井時的不同做法造成的。根據(jù)以前的研究，美國氣井釋放到環(huán)境中的大部分甲烷是由于密封油井的水泥沒有沿著生產套管的整個長度完成。然而，沒有數(shù)據(jù)可以斷定這三個州的鉆探者是否使用不同的技術。文濤表示，這需要進一步研究和審查鉆井數(shù)據(jù)，如果它們可用的話。

據(jù)研究人員稱，他們的機器學習模型在檢測地下水污染方面被證明是有效的，通過將其應用于其他正在進行或計劃進行石油和天然氣生產的州/縣，它將成為確定最安全的天然氣和石油鉆探方法的重要資源。