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Descubra cómo la inteligencia artificial está revolucionando la industria de petróleo y gas, con ganancias en seguridad, eficiencia y sostenibilidad.
La industria de petróleo y gas está pasando por una transformación silenciosa, pero profunda. Impulsada por el uso estratégico de la inteligencia artificial, esta revolución está mejorando la seguridad de las operaciones, reduciendo costos y aumentando la eficiencia de los procesos, especialmente en entornos extremos como el pre-sal brasileño. El avance, liderado por centros de investigación como el Departamento de Ingeniería Química y de Materiales de PUC-Rio, apunta a un futuro más inteligente, económico y sostenible para el sector.
Inteligencia Artificial al Servicio de la Producción en el Pre-sal
A pesar del crecimiento de las fuentes renovables, los combustibles fósiles continúan dominando la matriz energética mundial. En 2023, representaron el 78% de la demanda global y aún se espera que mantengan alrededor del 40% de ese peso hasta 2050. En Brasil, que ocupa la octava posición entre los mayores productores de petróleo, la inteligencia artificial está siendo decisiva para optimizar la exploración y garantizar la seguridad en pozos complejos.
La capa del pre-sal, responsable de más del 76% de la producción nacional, es un territorio de desafíos técnicos. Por eso, la aplicación de machine learning, una vertiente de la inteligencia artificial, se ha convertido en un diferencial competitivo para la industria de petróleo y gas.
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Según el profesor Brunno Ferreira dos Santos, de PUC-Rio, técnicas de aprendizaje de máquina ya permiten prever el comportamiento de los reservorios, detectar fallas en tiempo real e identificar las condiciones ideales de producción. Todo esto con base en el análisis de grandes volúmenes de datos recolectados por sensores a lo largo de las operaciones.
Gemelos Digitales y Sensores Inteligentes: el Nuevo Estándar de la Industria
Una de las innovaciones más prometedoras son los gemelos digitales — réplicas virtuales de equipos reales que simulan el funcionamiento de sistemas en tiempo real. Estas herramientas son alimentadas por datos generados por sensores instalados en plataformas y pozos.
Con esta tecnología, la inteligencia artificial puede anticipar fallas, sugerir ajustes operacionales e incluso evitar accidentes ambientales. En lugares de difícil acceso, como las tuberías submarinas que conectan el fondo del pozo a las plataformas, el sensoreo por imagen con aprendizaje de máquina ha sido fundamental para analizar variables críticas, como la BHP (Bottom Hole Pressure) — presión en el fondo del pozo.
Estimaciones de Presión con Modelos Predictivos Basados en IA
Estimar la BHP de manera precisa es esencial para definir estrategias de producción, como la inyección de agua o gas. Sin embargo, se trata de un dato de difícil obtención, tanto por cuestiones técnicas como por el costo.
En los estudios desarrollados en PUC-Rio, modelos supervisados de IA fueron entrenados con datos reales, como los del repositorio de la Society of Petroleum Engineers, que reúne información de 53 pozos. Los resultados fueron alentadores: las estimaciones presentaron alta precisión, representando una ganancia operativa relevante para la industria.
A pesar de que la tecnología avanza, uno de los mayores desafíos de la aplicación de la inteligencia artificial en la industria de petróleo y gas aún está en la obtención de datos de calidad. La cantidad y la fiabilidad de la información impactan directamente en el rendimiento de los modelos predictivos.
En ese sentido, bases de datos como el 3W Dataset de Petrobras — que reúne datos reales, simulaciones e insumos de expertos — han sido fundamentales para el avance de la investigación académica y la innovación industrial.
Diagnóstico Automatizado de Fallas en Pozos Offshore
Otro campo en expansión es el diagnóstico de fallas en pozos offshore, aquellos localizados en mar abierto. En estos ambientes desafiantes, fallas como aumento súbito de sedimentos, filtraciones, obstrucciones o pérdida de productividad pueden generar enormes pérdidas.
El equipo de PUC-Rio desarrolló modelos de IA capaces de identificar y clasificar diferentes tipos de fallas con base en datos operacionales de múltiples pozos. El sistema se basa en el proceso CRISP-DM, un estándar internacional para minería de datos que orienta todas las fases del proyecto — desde la comprensión del problema hasta la implementación de la solución.
Inteligencia Artificial Rumo a Una Industria Más Eficiente y Sostenible
El uso de la inteligencia artificial en la industria de petróleo y gas va más allá de las ganancias económicas. Se trata de una estrategia que también reduce riesgos al medio ambiente y mejora la seguridad de los trabajadores.
Para el profesor Brunno, este es un movimiento sin retorno:
“Creemos que la aplicación de la ciencia de datos en la industria de petróleo y gas es un paso decisivo hacia una exploración más segura, económica y sostenible”.
El Apoyo a la Investigación es Esencial para el Avance Tecnológico
Esta transformación no sería posible sin el apoyo de agencias de fomento como la FAPERJ y el CNPq, que han invertido en la investigación y el desarrollo de soluciones para hacer el sector más eficiente y alineado a la transición energética.
El compromiso de la comunidad científica, según Brunno, es garantizar que estas tecnologías lleguen a la sociedad de manera accesible, beneficiando no solo a grandes corporaciones, sino también al país en su conjunto.
Con aplicaciones cada vez más avanzadas, la inteligencia artificial está redefiniendo los límites de la industria de petróleo y gas. El uso inteligente de datos, junto a la innovación continua, está permitiendo que Brasil explote sus recursos energéticos con más responsabilidad, seguridad y eficiencia.
Mientras el mundo avanza hacia una matriz más limpia, las tecnologías digitales surgen como aliadas en la construcción de un sector más resiliente y adaptado a los nuevos desafíos globales.
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