El Machine Learning puede transformar el sector del petróleo y gas

El aprendizaje automático o Machine Learning es un campo de rápido crecimiento en la industria del petróleo y el gas. Puede utilizarse para analizar datos sísmicos, registros de pozos y otros datos geológicos para identificar posibles yacimientos de petróleo y gas. Los algoritmos de aprendizaje automático también son capaces de analizar datos de producción e identificar patrones que pueden utilizarse para mejorar el rendimiento de los pozos. En general, el aprendizaje automático tiene el potencial de mejorar la eficiencia, aumentar la producción y reducir los costes en la industria del petróleo y el gas, afirma GlobalData, empresa líder en datos y análisis.

El informe temático de GlobalData, "Machine Learning in Oil and Gas", ofrece una visión general de la tecnología de aprendizaje automático y su creciente importancia en las operaciones de petróleo y gas. También destaca los esfuerzos de las principales empresas de petróleo y gas, como BP, ExxonMobil, Saudi Aramco, Shell y TotalEnergies, en el desarrollo y la implantación de herramientas de aprendizaje automático para abordar problemas empresariales.  

Ravindra Puranik, analista de petróleo y gas de GlobalData, comenta: "La industria del petróleo y el gas ha experimentado dos perturbaciones masivas en solo tres años en forma de COVID-19 y la guerra de Ucrania. Mientras que la primera afectó a la demanda mundial de energía, la segunda provocó trastornos en las cadenas de suministro de petróleo y gas a raíz de las sanciones impuestas a Rusia, principal proveedor de energía del mundo. Esto ha hecho necesaria una mayor supervisión y optimización del rendimiento en todas las funciones, incluidos el diseño de proyectos, la construcción, la logística, la gestión de inventarios y el mantenimiento. Por encima de todo, las empresas también quieren una mejor supervisión de la demanda del mercado para alinear su producción El objetivo es encontrar todas las oportunidades de reducir los costes para mantenerse a largo plazo."

El aprendizaje automático beneficiará a las empresas en este escenario, impulsando la automatización, la mejora de procesos y la previsión de la demanda. Puede ayudar a modernizar las prácticas de mantenimiento, detectar fugas, racionalizar la gestión de datos y la documentación, y optimizar el inventario y las cadenas de suministro.

Puranik prosigue: "El aprendizaje automático es un campo de rápido crecimiento en la industria del petróleo y el gas y puede revolucionar potencialmente la forma en que las empresas exploran y producen petróleo y gas. Se utiliza en gran medida para automatizar tareas repetitivas y prestar apoyo en la interpretación de datos sísmicos y la optimización del rendimiento de los equipos operativos. La tecnología también es muy útil para predecir posibles fallos de los equipos, evitando así cualquier incidente adverso y aumentando la seguridad operativa."

La Organización de Cooperación y Desarrollo Económicos (OCDE) calcula que la IA podría añadir hasta 16 billones de dólares al PIB mundial en 2030, lo que equivale a más del 10% del producto mundial bruto.

Puranik concluye: "Las empresas de petróleo y gas han desplegado algoritmos de aprendizaje automático para hacer un seguimiento del rendimiento de diversos activos, como plataformas de perforación, oleoductos, instalaciones de GNL y refinerías. La tecnología también está ayudando a las empresas en la gestión de inventarios y la optimización de la cadena de suministro. Además, está surgiendo un nuevo caso de uso de la IA entre los participantes de la industria en relación con el secuestro de carbono. Investigadores de ExxonMobil, Equinor y otras empresas utilizan herramientas de aprendizaje automático para estudiar datos sísmicos y determinar posibles emplazamientos para el almacenamiento del dióxido de carbono capturado. El aprendizaje automático tiene un enorme potencial en el sector energético y seguirá encontrando nuevas aplicaciones para automatizar y optimizar."