La detección de metano con drones en pozos de petróleo y gas abandonados consiste en sobrevolar una cuadrícula a baja altitud con un sensor de metano para identificar zonas con emisiones estadísticamente anómalas y que el personal de tierra pueda realizar un seguimiento. Cuando cubrimos esta noticia en marzo, era una prepublicación: prometedora, pero aún sin revisión por pares. Eso cambió el 2 de abril de 2026, cuando el artículo de William Hoyt Thomas y Caixia Wang, de la Universidad de Alaska Anchorage, se publicó en Sensors, una revista internacional revisada por pares. La metodología ha sido validada de forma independiente. Esto es importante si usted es una agencia estatal que intenta justificar estudios de metano con drones ante un comité de presupuesto, o un contratista que propone este enfoque a un cliente del sector medioambiental.
El sistema es el mismo que antes: un DJI Matrice 300 RTK (posicionamiento cinemático en tiempo real), un sensor de metano Laser Falcon, un ordenador de a bordo SkyHub y el software de escritorio UgCS para la planificación de la misión. Lo que añade la versión publicada es más detalle sobre cómo funcionaron realmente los vuelos, qué mostraron los datos a lo largo de varias visitas y cuáles son los límites del método.
Conclusiones clave
- La publicación revisada por pares en Sensors (MDPI), el 2 de abril de 2026, por Thomas y Wang de la Universidad de Alaska Anchorage, valida la metodología de detección de metano con drones que cubrimos en nuestro artículo de febrero en forma de prepublicación.
- Diez vuelos a lo largo de tres visitas sobre tres pozos abandonados en Houston, Alaska. Los estudios se realizaron a 20 m y 25 m sobre el nivel del suelo (AGL) con un DJI Matrice 300 RTK; la segunda visita se llevó a cabo mientras los equipos de sellado estaban en el lugar.
- Tecnología utilizada: sensor de metano Laser Falcon, ordenador de a bordo SkyHub, software de planificación de misiones de escritorio UgCS. SkyHub marca con fecha, hora y coordenadas cada lectura en el momento de la captura, lo que mantiene la validez del análisis de agrupación espacial a una velocidad de vuelo de 2 m/s.
- El método identifica zonas de metano estadísticamente anómalas. No asigna emisiones a un pozo específico ni produce una tasa de emisiones. Sigue siendo necesaria la verificación en tierra.
- Contexto normativo: Se están destinando 4675 millones de dólares de la Ley Bipartidista de Infraestructura a 28 estados para el sellado de pozos. Esta es la primera metodología con drones revisada por pares que clasifica los sitios según sus emisiones activas en lugar de por la presencia de infraestructura.
Tres pozos reales. Diez vuelos reales.
El trabajo de campo se realizó en un sitio en Houston, Alaska, un pequeño pueblo a unos 70 km al norte de Anchorage. Tres pozos de petróleo y gas abandonados, lo suficientemente cerca como para inspeccionarlos en un solo vuelo, pero lo bastante distintos como para que el trabajo fuera realmente complejo.
El pozo 1 estaba en terreno abierto junto a una carretera muy transitada. Los pozos 2 y 3 estaban enterrados en una zona boscosa, rodeados de árboles. Con un sensor láser que mide el metano en la columna de aire entre el dron y el suelo, los árboles suponen un problema. El dosel interrumpe la trayectoria del láser y genera variabilidad en las lecturas. El equipo tuvo que tener esto en cuenta al planificar cada vuelo.
Las inspecciones abarcaron tres visitas distintas. Las dos primeras se realizaron antes de que llegaran los equipos de remediación. La tercera se llevó a cabo mientras los trabajos de sellado estaban en curso. Cada visita incluyó dos vuelos: uno a 25 metros sobre el suelo cubriendo los tres pozos y otro a 20 metros centrado en el pozo 1, donde el terreno abierto permitía una menor altitud. Diez vuelos en total.
Esa estructura fue deliberada. Un solo vuelo sobre un sitio con metano dice menos de lo que se cree. El viento cambia. Una ráfaga de un camión que pasa por la carretera puede alterar el patrón de la pluma. El equipo diseñó el proceso para que fuera repetible, comparando resultados entre visitas y altitudes para separar las señales reales del ruido.
Volar bajo es la clave. UgCS lo hace repetible.
El metano se dispersa rápidamente sobre la superficie. Cuanto más bajo vuela el dron, más limpia es la señal de detección. A 32 metros, las lecturas son más débiles. A 17 metros, se obtiene una señal mucho más fuerte, pero es necesario conocer bien el terreno y los obstáculos para volar a esa altura con seguridad.
Antes de cada visita, el equipo recorrió el sitio con un telémetro forestal para medir la altura de los obstáculos, la misma herramienta que utilizan las empresas de servicios públicos para medir la distancia de los árboles respecto a las líneas eléctricas. Esa información se introdujo en UgCS para definir la altura de vuelo segura para cada parte de la inspección.
Con el sensor de metano montado en la parte inferior del M300, los sensores de evitación de obstáculos del dron quedaron bloqueados. El equipo los desactivó y realizó el despegue y aterrizaje manualmente. Una vez en el aire, el dron inició la ruta de vuelo automatizada programada en UgCS. La velocidad se fijó en 2 m/s y el espaciado entre líneas en 2 m.
Con la carga útil instalada, el tiempo de vuelo del M300 se redujo de 55 a unos 35 minutos. Cuando se agotaba un juego de baterías, el equipo pausaba la misión en UgCS, hacía regresar el dron para cambiar las baterías y reanudaba el vuelo exactamente desde el punto de referencia donde se detuvo. Sin solapamientos ni lagunas en los datos. Esto es fundamental porque el análisis estadístico que utiliza el estudio, que comprueba si las lecturas elevadas de metano se agrupan espacialmente en lugar de dispersarse aleatoriamente, requiere una cuadrícula limpia y continua para funcionar.
El papel de SkyHub en una inspección de metano con drones
SkyHub sirve de puente entre el sensor y el piloto automático del dron. Cada lectura de metano que toma el Laser Falcon lleva una marca de tiempo y geolocalización en el momento de la captura. A 2 m/s, el dron recorre un metro cada medio segundo. Un error de sincronización de ese tamaño desplaza la coordenada un metro, que es lo mismo que el espaciado entre las líneas de vuelo.
Lo que el método revela y lo que no
La versión revisada por pares es más cautelosa que la prepublicación sobre lo que la metodología demuestra realmente. La inspección con drones identifica áreas con concentraciones de metano estadísticamente anómalas. No indica qué pozo específico es la fuente ni puede proporcionar una tasa de emisiones. Una zona con alta concentración de metano cerca de un pozo conocido es coherente con una fuga en dicho pozo, pero sigue siendo necesaria una verificación en tierra.
El equipo también señaló el viento como un factor de confusión real. El área del pozo 1, justo al lado de una carretera, se vio afectada por las ráfagas de los vehículos que pasaban durante una de las inspecciones, lo que alteró la señal estadística lo suficiente como para que la prueba resultara inconcluyente en ese vuelo. Las inspecciones repetidas en diferentes condiciones resolvieron la ambigüedad.
Por qué la detección de metano con drones es importante para los programas estatales de sellado
Los 4675 millones de dólares de la Ley Bipartidista de Infraestructura se están invirtiendo actualmente en 28 estados. La mayor parte de ese dinero se destina al sellado de pozos, pero no se puede priorizar el sellado sin saber qué pozos están liberando metano activamente. Las inspecciones magnéticas tradicionales se utilizan para localizar las tuberías de los pozos. Sin embargo, solo con los datos magnéticos no es posible saber si un pozo tapado tiene fugas o no, y este método falla por completo en pozos sin componentes metálicos.
Una inspección de metano basada en drones aborda el problema de forma diferente. Utilizada junto con la magnetometría o los registros de ubicación de pozos, ofrece a los programas de remediación una forma de clasificar los sitios según el riesgo ambiental en lugar de por proximidad o estado administrativo.
El estudio de la UAA es la primera demostración revisada por pares de este enfoque en sitios con pozos abandonados reales bajo condiciones de campo. Las agencias estatales y los contratistas que deseen proponerlo a clientes o reguladores cuentan ahora con una metodología publicada que pueden citar.
Leer la parte 1: Detección de metano con drones en pozos de petróleo y gas abandonados
Artículo fuente: Thomas & Wang (2026). Sensors, 26(7), 2205.https://doi.org/10.3390/s26072205
Sobre UgCS: Software de planificación de misiones con drones UgCS
Sobre SkyHub: Computadora de a bordo SkyHub para integración de sensores