En el marco de la conferencia CERAWeek, celebrada en Houston, EEUU, distintos ejecutivos del sector petrolero destacaron que la inteligencia artificial está acelerando la perforación y producción de los yacimientos de petróleo y gas e impulsando a las empresas a considerar zonas que creían demasiado difíciles o caras de explotar.
De acuerdo con una publicación en Reuters, los productores de petróleo están buscando formas de seguir siendo rentables en un entorno de caída en los precios del petróleo y las preocupaciones de que los aranceles del presidente de Estados Unidos, Donald Trump, podrían frenar la demanda mundial de energía.
Para fortuna de estos ejecutivos, la inteligencia artificial (IA) se ha estado perfilando como un catalizador de transformación en la producción de petróleo. Es por ello que esta tecnología ocupó un lugar central en muchas de las sesiones del mayor encuentro mundial sobre energía.
¿La IA, el futuro de la producción petrolera?
La petrolera británica BP, por ejemplo, está utilizando la IA para dirigir las brocas de perforación y predecir posibles problemas en los pozos antes de que ocurran, dijo Ann Davies, vicepresidenta sénior de pozos de BP.
«Podemos perforar más pozos al año y asignar mejor el capital», afirmó.
No es el único caso. La IA ha estado también ayudando al productor petrolífero estadounidense Devon Energy a perforar en zonas donde antes era inviable, afirmó en una entrevista el Director de Tecnología, Trey Lowe.
Por ejemplo, la empresa puede recabar información sobre una falla en una formación y perforar por el otro lado para evitarla.
Otro caso particular es el de la mismísima Chevron. Este gigante del petróleo ya se ha sumergido en este mundo dotando sus drones de inteligencia artificial para que sobrevuelen sus campos petroleros en Texas y Colorado de modo que puedan vigilar a distancia posibles problemas, como fugas de emisiones, y alertar a los trabajadores a tiempo.
En tres meses de pruebas con drones gracias a una asociación con la empresa de drones autónomos Percepto, Chevron redujo el tiempo de parada de la producción para reparaciones o mantenimiento, según explicó Russell Robinson, director adjunto del programa de instalaciones y operaciones de Chevron, en una entrevista al margen de la conferencia.
Los drones ayudaron a los trabajadores a pasar menos tiempo recorriendo los yacimientos petroleros para realizar inspecciones rutinarias.
«Hemos seguido teniendo más activos que funcionan durante más tiempo, así que todo esto gira en torno a la producción de más petróleo o gas», dijo, añadiendo que Chevron está evaluando la posibilidad de ampliar el uso de drones para supervisar sus refinerías.
¿Producción más rápida y barata?
Por su parte, Devon Energy cuenta con modelos de machine learning que supervisan cada una de sus plataformas petrolíferas en Estados Unidos, según Lowe, quien añadió que la empresa ha observado una mejora del 25% en la vida productiva de sus pozos de petróleo y gas.
La IA también está acelerando la perforación en alta mar. BP está evaluando grandes cantidades de datos sísmicos en el Golfo de México en sólo ocho a 12 semanas con la ayuda de la IA, frente a los seis a 12 meses que tardaba antes. Esto ayuda a los geocientíficos a determinar dónde perforar un pozo y predecir las dificultades, dijo un portavoz.
Aunque la industria del petróleo y el gas lleva años utilizando la IA, los últimos avances, como los modelos lingüísticos de gran tamaño, están revolucionando el sector, afirma Chicheng Xu, fundador de OpenPetro AI, una empresa que crea herramientas de IA para la industria energética, y antiguo petrofísico de Aramco.
Por ejemplo, crear visualizaciones tridimensionales de las características de las profundidades oceánicas llevaría mucho tiempo a los humanos, explica.
«La IA puede escarbar en los datos, encontrar las características que quieres ver y visualizártelas. Esa es la verdadera diferencia», afirma Xu.
Reducir tiempo y costos significa obtener una ventaja competitiva. «Las empresas que no la implanten se quedarán rezagadas», afirma Lowe, de Devon.
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