Gestión de procesos con IA: oportunidades y desafíos en la industria de Oil & Gas
La capacidad de la IA para analizar grandes conjuntos de datos, identificar patrones imperceptibles y facilitar la toma de decisiones ha transformado la forma en que las empresas gestionan sus procesos y activos.
Por Carlos Lizarralde, CEO de 7Puentes. La convergencia del mantenimiento predictivo y la detección de anomalías con la inteligencia artificial y las técnicas de machine learning está provocando una revolución tecnológica de la gestión industrial. La capacidad de la IA para analizar grandes conjuntos de datos, identificar patrones imperceptibles y facilitar la toma de decisiones ha transformado la forma en que las empresas gestionan sus procesos y activos.
Entre las oportunidades del sector de Oil & Gas para gestionar sus procesos y operaciones con IA y apoyar en conocimiento aplicable la toma de decisiones, se encuentran:
Mejora de la eficiencia operativa
La IA puede utilizarse para la detección temprana de fallas en equipos estáticos, como chokes de producción en calentadores de gas. Los modelos de Machine Learning (ML) pueden analizar tendencias temporales en curvas de presión y temperatura, identificando patrones que indican erosión y otros problemas, evitando interrupciones costosas y mejorando la seguridad.
También se puede optimizar la gestión de riesgos en pozos. Mediante el procesamiento de datos de perforación, integridad, producción y mantenimiento, es factible monitorear el riesgo en tiempo real, facilitando la toma de decisiones y mejorando la seguridad operativa y ambiental.
Optimización de procesos
La gestión de datos sísmicos se puede optimizar con IA. La digitalización, copia y edición de información sísmica, junto con el desarrollo de aplicaciones para su gestión en la nube, permite un mejor acceso a la información y la posibilidad de aplicar herramientas avanzadas de análisis, incluyendo IA y Gen AI.
Los algoritmos de ML pueden utilizarse para la predicción del contenido orgánico total (COT) a partir de datos sísmicos. Sin dudas, ésto mejora la precisión en la evaluación de reservorios no convencionales, permitiendo una mejor caracterización de la roca madre y su potencial de producción.
Se trata de tecnologías que hacen posible optimizar el dimensionamiento de flotas de transporte, crucial para el abastecimiento de agentes de sostén en operaciones de fractura. Mediante complejas simulaciones estadísticas, se consideran variables como la demanda de arena, tiempos de carga y descarga, y velocidades de transporte, que permiten determinar el tamaño óptimo de la flota y minimizar el riesgo de quiebres de stock.
Automatización de tareas
La IA puede automatizar la digitalización de perfiles antiguos, como perfiles eléctricos y deepmeter. Esto permite la captura rápida y eficiente de información valiosa que antes se encontraba en formatos no digitales, agilizando el trabajo de los geocientistas.
A su vez se pueden desarrollar aplicaciones digitales para el registro de operaciones de campo, reemplazando el uso del papel. Esto no sólo reduce el impacto ambiental, sino que también facilita el acceso a la información y la creación de una base de datos centralizada.
Mantenimiento predictivo y prescriptivo
La IA juega un papel clave en el monitoreo a condición de equipos. La implementación de plataformas de analítica predictiva y descriptiva, combinando IA, ML e Internet de las Cosas (IoT), permite la detección temprana de fallas, optimizando el mantenimiento, mejorando la confiabilidad de los equipos y evitando costosas paradas no planificadas.
Nuevas oportunidades
Los modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM), como ChatGPT, pueden ser utilizados para acceder a bases de conocimiento de la industria, como manuales de operaciones y procedimientos de seguridad. Mediante la arquitectura RAG (Retrieval Augmented Generation), se mejora la capacidad de los LLM para proporcionar información relevante y precisa en el contexto específico del petróleo y gas.
La IA generativa puede utilizarse para la retención y transferencia del conocimiento experto, creando herramientas digitales que respondan a consultas sobre temas complejos, como el daño de formación. Esto facilita la toma de decisiones informadas, especialmente para profesionales con menos experiencia.
Por otro lado, la IA permite automatizar la detección de manaderos naturales de petróleo en imágenes de radar de apertura sintética (SAR). En este caso se agiliza el proceso de exploración offshore, pudiendo analizar grandes áreas de manera eficiente y con mayor precisión.
Es importante destacar que la implementación de la IA en la industria del petróleo y gas también presenta considerables desafíos:
- Se requiere de la disponibilidad de datos de calidad y en formatos adecuados para el entrenamiento de los modelos de IA.
- La integración de diferentes plataformas y sistemas puede ser compleja.
- La capacitación del personal para el uso efectivo de las nuevas herramientas tecnológicas es fundamental.
A pesar de estos desafíos, las oportunidades que ofrece la IA para la industria del petróleo y gas son innegables. Su adopción estratégica puede llevar a una mayor eficiencia, seguridad y sostenibilidad en un sector vital para la economía global.
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