La IA impulsa la transformación de las operaciones de petróleo y gas

“La aplicación de la inteligencia artificial (IA) va más allá de procesos “mejores” o “más rápidos”. Tiene el potencial de desbloquear eficiencias en toda la cadena de valor del petróleo y el gas. Desde las actividades iniciales de exploración hasta el usuario final, está inspirando nuevas formas de abordar la exploración, el desarrollo, la producción, el transporte, la refinación y las ventas.”

La industria del petróleo y el gas ha sido conocida durante mucho tiempo por su complejidad y entornos operativos desafiantes. Con instalaciones repartidas por todo el mundo y sobre todo en zonas agrestes e inhóspitas, administrarlas todas de manera efectiva se ha convertido en una tarea abrumadora. Sin embargo, la integración de la Inteligencia Artificial (IA) ha supuesto un cambio significativo en la industria (1).

La IA está cambiando la cara de la industria del petróleo y el gas, brindando nuevas posibilidades a un sector que alguna vez se consideró lento. Según una encuesta reciente de Ernst & Young, el 92 % de las empresas de petróleo y gas de todo el mundo están invirtiendo en IA o planean hacerlo en los próximos 5 años. Y el impacto de la IA ya es evidente, ya que el 50 % de los ejecutivos de petróleo y gas la utilizan para resolver desafíos en toda su organización (2).

Al adoptar la IA, las empresas de la industria están transformando las operaciones, desde la optimización de la exploración y la perforación hasta la redefinición de la eficiencia de la producción y la logística. Con los avances en el aprendizaje automático, el análisis de Big Data y la automatización, el sector del petróleo y el gas está experimentando un progreso notable en eficiencia, seguridad y sostenibilidad ambiental (3).

A pesar del papel fundamental de la IA en el futuro de las operaciones y la producción de petróleo y gas, su adopción debe ir a la par con la velocidad a la que se desarrolla y aplica. Sin embargo, a pesar del impacto significativo de AI, su tasa de adopción sigue siendo lenta (3).

La IA en la industria del petróleo y el gas, ofrece beneficios significativos. Las empresas pueden mejorar la eficiencia, reducir los costos y mejorar la seguridad mediante la automatización de tareas que son peligrosas o requieren mucho tiempo para que las realicen los humanos (4).

Por ejemplo, los algoritmos de IA pueden monitorear equipos y alertar a los equipos de mantenimiento sobre posibles problemas antes de que se conviertan en problemas más importantes, lo que reduce el riesgo de accidentes y tiempo de inactividad. Además, la IA puede analizar grandes cantidades de datos para brindar a los operadores información que respalde decisiones informadas sobre ubicaciones de perforación, lo que reduce el riesgo de operaciones de perforación costosas y sin éxito (4).

Su aplicación actual más habitual es el mantenimiento predictivo y la inspección de maquinaria. Aquí, la tecnología de inteligencia artificial analiza datos operativos, como el mantenimiento de perforaciones o el tiempo de inactividad, además de la toma de decisiones en tiempo real y el desarrollo de modelos que pueden predecir el mal funcionamiento del equipo. Esto es crucial para ejecutar operaciones ininterrumpidas y evitar costosos tiempos de inactividad y excesos en los proyectos (5).  Mejorando sustancialmente la eficacia en la toma de decisiones y la aplicación de tecnología de avanzada

El sector de la Inteligencia Artificial del petróleo y el gas es un mercado dinámico con una intensa competencia dominado por unas pocas grandes empresas. Las empresas dependen constantemente de las adquisiciones para potenciar, mejorar y diversificar sus ofertas de productos y servicios, adquirir nuevos clientes y profesionales certificados, y facilitar el crecimiento de sus canales de venta (5).

Petroliam Nasional Berhad (PETRONAS) ya ha mejorado sus operaciones con dicha tecnología. En 2021, la empresa de Malasia implementó AVEVA Predictive Analytics en la nube de Microsoft Azure para predecir y resolver con precisión las fallas de los equipos antes de que sucedan (5).

Se implementaron más de 200 modelos en el primer año, a una escala mayor de lo que hubiera sido posible con analistas humanos, y la solución identificó correctamente 51 alertas tempranas importantes. En el proceso, entregó un valor de $ 17,4 millones, con un retorno de la inversión (ROI) de 14 veces. De las 51 advertencias, 12 fueron incidentes de alto impacto (5).

Las tecnologías de IA pueden optimizar el desarrollo de campos desde la exploración hasta la producción, lo que permite una interpretación eficaz y eficiente de los datos sísmicos para identificar depósitos de hidrocarburos, además de identificar ubicaciones óptimas para las operaciones de perforación (6).

En septiembre de 2020, el Instituto Wadia de Geología del Himalaya (WIHG) descubrió una nueva técnica basada en IA que ayuda a analizar datos de ondas sísmicas (naturales o inducidas por material explosivo) para determinar las características geológicas debajo de la superficie, lo que ayuda a descubrir hidrocarburos como el petróleo y el gas natural en menos tiempo con alta eficiencia (6).

ExxonMobil tiene como objetivo utilizar el robot de IA de aguas profundas para mejorar sus capacidades naturales de detección de filtraciones. Los robots impulsados ​​por IA de la corporación son lo suficientemente capaces de detectar estas filtraciones de petróleo, lo que eventualmente reducirá el riesgo de exploración y causará menos daño a la vida marina (7).

La revolución de la IA también podría ayudar a jugadores importantes como Saudi Aramco, BP y Royal Dutch Shell en su búsqueda para ser neutrales en carbono para 2050 (7).

BP está utilizando IA para optimizar sus operaciones de perforación y mejorar el modelado de yacimientos. La compañía ha desarrollado un algoritmo de inteligencia artificial que puede analizar datos sísmicos y otros datos geológicos con el fin de ayudar a identificar las mejores ubicaciones para perforar. BP también ha utilizado la IA para la realización del mantenimiento predictivo en sus equipos, reduciendo así el tiempo de inactividad y mejorando la seguridad (8).

Chevron está utilizando IA para mejorar sus operaciones de refinación y reducir el consumo de energía. La empresa ha desarrollado un sistema de inteligencia artificial que puede predecir el rendimiento de sus refinerías e identificar las áreas en las cuales se puede mejorar la eficiencia energética. Chevron también ha utilizado IA para optimizar sus operaciones de perforación y mejorar la seguridad (9).

ADNOC también ha estado invirtiendo en IA y otras tecnologías digitales para mejorar sus operaciones y eficiencia. Por ejemplo, esta empresa ha desarrollado un sistema de perforación basado en IA que puede analizar datos de perforación en tiempo real y ajustar el proceso de perforación para optimizar el rendimiento (9).

Shell está utilizando IA para mejorar sus operaciones upstream y downstream. De forma similar a BP, la empresa ha desarrollado un sistema de inteligencia artificial que puede predecir fallas en los equipos y realizar un mantenimiento predictivo, permitiendo de la misma forma reducir el tiempo de inactividad y mejorar la seguridad. Shell también ha utilizado IA para optimizar su cadena de suministro y mejorar sus operaciones minoristas (10).

Aramco también ha estado invirtiendo en IA y otras tecnologías digitales para mejorar sus operaciones y eficiencia. Por ejemplo, la empresa ha desarrollado una plataforma de perforación impulsada por IA que puede operar de forma autónoma y reducir la necesidad de intervención humana (10).

En 2022, los ingenieros del campus de la Universidad Texas A&M en Qatar anunciaron que se habían asociado con Qatargas y Schlumberger para usar el aprendizaje automático para detectar fugas subterráneas de dióxido de carbono y otros gases y fluidos relacionados con la producción de petróleo y gas, lo que ayuda a reducir los impactos ambientales y económicos (11).

Por otra parte, BP recurrió a Silicon Valley para ayudar a reducir la fuga de metano, y con el proveedor Kelvin Inc. han equipado cientos de sus pozos Wamsutter con sensores económicos que recopilan y transmiten datos a supercomputadoras donde los algoritmos impulsados ​​por IA procesan interminables simulaciones de optimización (12).

BP estima que dentro de los seis meses de uso, la fuga de metano de los pozos se redujo en un 74%. Además de reducir los costos operativos, dicha tecnología ayudará a BP a reducir rápidamente sus emisiones de gases de efecto invernadero en sus operaciones de petróleo y gas (12).

Históricamente, la industria del petróleo y el gas ha sido más lenta en la adopción de tecnologías más avanzadas en sus procesos, y compiten cada vez más con el sector de la energía renovable. Para seguir siendo competitivas, las empresas de petróleo y gas necesitan para mejorar su infraestructura existente y considerar la implementación de tecnologías nuevas y en evolución en sus sistemas y procesos comerciales.

La industria del petróleo y el gas está comenzando a ver el increíble impacto que la IA puede tener en todos los sectores de la cadena de valor. Las oportunidades para la IA atacan directamente los mayores desafíos en el campo petrolero actual. Las empresas que aprovechan de manera efectiva la IA tendrán una clara ventaja sobre otros operadores que carecen de una comprensión precisa de sus reservorios, procesos operativos y activos de producción.

Las ventajas de implementar IA en la industria del petróleo y el gas van más allá del ahorro en costos y las mejoras de eficiencia. La inteligencia artificial tiene el potencial de disminuir significativamente el impacto ambiental de la industria al permitir una mejor gestión de los recursos, la reducción de desechos y el cumplimiento de los requisitos reglamentarios. Además, las empresas pueden mejorar su vinculación con las comunidades para operar demostrando su compromiso con la seguridad y la sostenibilidad ambiental mediante el uso de tecnología de IA.

En Colombia, se requiere la implementación de tecnologías avanzadas que ayuden a ser más eficiente la industria petrolera y dinamizar el uso en operaciones normales y críticas para optimizar el uso de recursos importantes en el sector del petróleo y gas.  Es importante que los departamentos de tecnología de las compañías operadoras deben incorporar la IA como un camino de eficiencia y control operativo.

 

FUENTES:

• https://www.arrikto.com/machine-learning-and-artificial-intelligence-fuels-oil-gas-industry/
• https://www.ey.com/en_lb/applying-ai-in-oil-and-gas
• https://www.rigzone.com/news/machine_learning_has_potential_to_transform_oil_and_gas-25-may-2023-172865-article/
• https://www.datarobot.com/solutions/oil-and-gas/
• https://www.zawya.com/en/press-release/research-and-studies/from-saving-millions-to-saving-the-planet-ai-is-transforming-the-oil-and-gas-industry-x6n6xrp5
• https://iimp.org.pe/raiz/ingemmet-aplica-inteligencia-artificial-para-la-elaboracion-de-la-carta-geologica
• https://www.bnamericas.com/es/reportajes/industria-de-petroleo-y-gas-liderara-uso-de-inteligencia-artificial
• https://globalenergy.mx/noticias-especiales/columnas/la-inteligencia-artificial-apuesta-obligada-para-la-industria-del-petroleo/
• https://kentplc.com/news-insights/the-great-ai-debate-in-the-oil-and-gas-industry-balancing-job-loss-concerns-with-the-thriving-potential-of-ai-applications
• https://manuelchinchilladasilva.net/companias-de-petroleo-y-gas-recurren-a-la-inteligencia-artificial-para-reducir-costos/
• https://novilabs.com/machine-learning-in-oil-and-gas-industry/
• https://jpt.spe.org/ai-drives-transformation-of-oil-and-gas-operations

 

Elaborado por: DGómez

Revisado por: GDomínguez

Aprobado por: MZamora

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