The ChatGPT of Gas Leaks El ChatGPT de las Fugas de Gas

Science-backed methane leak detection using data companies already have. Detección de fugas de metano respaldada por la ciencia usando datos que las empresas ya tienen.

NVIDIA Inception Program
Detect with SCADA data Detecta con datos SCADA
No new sensors required Sin necesidad de nuevos sensores

Detect methane leaks using operational data you already have. Our AI analyzes patterns in your existing SCADA infrastructure to detect anomalies 72 hours before they happen. Detecta fugas de metano usando datos operacionales que ya tienes. Nuestra IA analiza patrones en tu infraestructura SCADA existente para detectar anomalías 72 horas antes de que sucedan.

~£30M
Estimated annual loss per operator Pérdida anual estimada por operador

Mid and upstream operators lose millions annually from methane leaks Operadores midstream y upstream pierden millones anualmente por fugas de metano

Production losses up to 6% that we can recover Pérdidas de producción de hasta 6% que podemos recuperar

The Climate Impact El Impacto Climático

86×
Methane's warming impact over 20 years. Our most powerful short-term climate lever. Impacto de calentamiento del metano en 20 años. Nuestra palanca climática a corto plazo más poderosa.
¹ Methane's warming impact (GWP20, CO₂e) ¹ Impacto de calentamiento del metano (GWP20, CO₂e)
17%
of global anthropogenic methane emissions come from Oil & Gas de las emisiones antropogénicas globales de metano provienen del Petróleo y Gas
⁴
¹ IPCC AR6 | ² NOAA Earth System Research Lab | ³ EIA Natural Gas Composition | ⁴ IEA Methane Tracker 2023

How It Works Cómo Funciona

Data Capture
1
Data Capture Captura de Datos
SCADA live & historical data, weather data, emissions data, equipment type Datos SCADA en vivo e históricos, datos meteorológicos, datos de emisiones, tipo de equipo
→
import numpy as np
from sklearn import ensemble
# Análisis predictivo
model = XGBoost()
prediction = model.predict()
# Detección anomalías
anomaly_score = 0.94
if anomaly_score > 0.85:
    alert_team()
2
AI Analysis Análisis IA
Predictive models, anomaly detection, risk quantification Modelos predictivos, detección de anomalías, cuantificación de riesgos
→
Alert
3
Alert Generated Alerta Generada
Potential leak identified, location, confidence 94%, estimated time 72h Fuga potencial identificada, ubicación, confianza 94%, tiempo estimado 72h
↓
💬 Mantenimiento – LDAR
VA
🚨 Alerta: Válvula A-23
94% confianza | 72h
Crear OT prioritaria
VA
✅ OT #2025-0847 creada
4
Human Coordination Coordinación Humana
Team notification, resource assignment, action confirmation Notificación del equipo, asignación de recursos, confirmación de acción
→
Work Order
5
Execution Ejecución
Work order opened by agent, priority: high, team assigned, parts suggested Orden de trabajo abierta por agente, prioridad: alta, equipo asignado, partes sugeridas
→
Problem Resolved
6
Problem Resolved Problema Resuelto
Maintenance completed, leak prevented, GRI report generated, system monitoring Mantenimiento completado, fuga prevenida, reporte GRI generado, monitoreo del sistema

Built for Your Workflow Diseñado para Tu Flujo de Trabajo

Seamless integration with Microsoft Teams, Slack, or your existing systems. The best algorithm is worthless if operators don't act on it. Integración perfecta con Microsoft Teams, Slack o tus sistemas existentes. El mejor algoritmo no vale nada si los operadores no actúan sobre él.

Microsoft Teams — Mantenimiento / LDAR
VA
VÖRNTEC Agent Agente VÖRNTEC 09:42
⚠ Alert ⚠ Alerta

Anomaly detected: High probability leak event Anomalía detectada: Evento de fuga de alta probabilidad

📍 Location: Well #47 – Valve A-23
⚙️ Spare parts: 10mm nuts x10
🎯 Confidence: 94%
📊 Estimated emissions: 18 kg CH₄/day
💰 Financial impact: USD 1,200/day 📍 Ubicación: Pozo #47 – Válvula A-23
⚙️ Repuestos: Tuerca de 10mm 10x
🎯 Confianza: 94%
📊 Emisiones estimadas: 18 kg CH₄/día
💰 Impacto financiero: USD 1,200/día

Would you like me to create a preventive work order? ¿Desea que cree una orden de trabajo preventiva?

JR
Javier Ruiz 09:43
Who is available to attend this valve today? ¿Quién está disponible para atender esta válvula hoy?
VA
VÖRNTEC Agent Agente VÖRNTEC 09:43

Available team: Equipo disponible:

👤 North Maintenance
👨‍💼 Supervisor: M. Fernández
📅 Today 14:00–18:00
🚗 12 km (≈20 min) 👤 Mantenimiento Norte
👨‍💼 Supervisor: M. Fernández
📅 Hoy 14:00–18:00
🚗 12 km (≈20 min)

JR
Javier Ruiz 09:44
Perfect. Create the work order with high priority and notify the supervisor. Perfecto. Crea la orden de trabajo con alta prioridad y notifica al supervisor.
VA
VÖRNTEC Agent Agente VÖRNTEC 09:44
✓ Completed ✓ Completado

Action completed successfully Acción completada exitosamente

📋 WO #2025-0847 created in SAP PM
⚠️ Priority: High
📅 Today 14:00
👨‍💼 Assigned to: M. Fernández
✉️ Notification sent 📋 OT #2025-0847 creada en SAP PM
⚠️ Prioridad: Alta
📅 Hoy 14:00
👨‍💼 Asignado a: M. Fernández
✉️ Notificación enviada

The system will continue monitoring this valve. El sistema continuará monitoreando esta válvula.

Proven Model Accuracy: 99.58% on Peer-Reviewed Sensor Dataset Precisión del Modelo Comprobada: 99.58% en Dataset de Sensores Revisado por Pares

Proof of Concept Prueba de Concepto

We validated our ML approach on the UCI Gas Sensor Array Dataset — a peer-reviewed benchmark of real sensor data. Validamos nuestro enfoque de ML en el UCI Gas Sensor Array Dataset — un benchmark revisado por pares de datos reales de sensores.

99.58%
Accuracy Precisión
1,912
True Positives Verdaderos Positivos
8
False Negatives (0.42%) Falsos Negativos (0.42%)
8
False Positives (0.14%) Falsos Positivos (0.14%)
Dataset

7,680 readings across 4 gas types with 36-month sensor drift simulation 7,680 lecturas a través de 4 tipos de gas con simulación de deriva de sensor de 36 meses

Model Performance Rendimiento del Modelo

Performance across gas types and sensor drift conditions Rendimiento a través de tipos de gas y condiciones de deriva de sensor

This proves our ML approach works. Next: adapt it to SCADA data for methane leak Detection. Esto prueba que nuestro enfoque de ML funciona. Siguiente: adaptarlo a datos SCADA para detección de fugas de metano.

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