Industria Oil and Gas: Cómo las técnicas de Machine Learning agregan valor

Fintech, medios digitales, sistemas de atención médica, e-commerce. Son muchas las industrias que ya han incorporado con éxito la Ciencia de Datos a sus operaciones, viendo potenciar sus productos y servicios y llegando a nuevos segmentos de mercado.

¿Qué sucede con la industria petrolera y de gas? Aún no ha alcanzado ese nivel de madurez. 

Son muchas las industrias “pico y pala” que hoy buscan automatizar sus procesos para recuperar el tiempo perdido: mineras, electromécanicas, perforación, energía son algunas de ellas. 

Estas industrias optan por actualizar sus esquemas de producción para que la automatización sea parte de sus procesos

Las industrias Oil & Gas comienzan a automatizar, por ejemplo, el mantenimiento preventivo: con la utilización de sensores para la captura de datos buscan desarrollar modelos que les permitan anticipar cuándo una máquina puede fallar.

Los procesos y decisiones relacionadas con la exploración, desarrollo y producción de petróleo y gas generan enormes cantidades de datos que se multiplican de forma considerable

Si bien las tecnologías de Big Data & Analytics pueden proporcionar enfoques y herramientas que se vuelven esenciales para el desarrollo competitivo de la industria del petróleo y el gas, no han alcanzado aún la madurez necesaria como para abordar el procesamiento de sus datos. 

Datos, que muchas veces provienen de fuentes distintas, se encuentran desordenados o precisan de un criterio de normalización.

Sin embargo, la creciente demanda de energía, petróleo y gas presiona a esta industria a mejorar su proceso de negocio y producción. En este sentido, la adopción de una dinámica análitica, junto con un replanteo estratégico de los objetivos a conseguir con esta información, constituyen elementos imprescindibles de estas empresas para capitalizar sus activos de datos.

Proceso de mejora que impacta en una industria “pico y pala”

La perforación es continua. Año tras año se perforan miles de pozos, lo que facilita el aprendizaje en base a experiencias pasadas y permite su rápida evolución. En los últimos años, la producción se incrementó considerablemente debido al uso de técnicas de perforación más avanzadas. 

Sin embargo, el progreso se ha conseguido en base al ensayo y error, esto es, experimentando con una nueva técnica y manteniéndola si funciona. 

El análisis de datos ofrece la oportunidad de otorgar un carácter más científico a los experimentos, permitiendo evaluar de antemano la inserción de novedades en materia de productividad.

La industria del crudo genera grandes volúmenes de datos, estructurados -como las mediciones de temperatura y presión- y no estructurados– como las grabaciones en vídeo. 

La cantidad de datos se incrementa constantemente, provienen de diferentes fuentes y suelen tener formatos variados. 

Es por eso que los procesos de discovery en el área requieren de una importante etapa inicial de estructuración de los datos para su posterior organización y manejo.

Los recientes avances en técnicas de Machine Learning y el procesamiento natural del lenguaje (PNL) para las aplicaciones de búsqueda de datos han permitido extraer información estructurada de texto libre, como la que se encuentra en informes y registros de pozos o depósitos. No obstante, el mayor desafío involucrado en la aplicación de estas técnicas sobre datos no estructurados se relaciona con comprender los términos específicos de la industria y la jerga del negocio para poder ayudar a entrenar a los modelos de Inteligencia Artificial.

Inteligencia Artificial y las fases de la industria de Oil & Gas

Como es sabido, la industria del gas y el petróleo se divide en tres grandes sectores: upstream, midstream y downstream. 

La etapa de upstream o inicial, involucra las tareas de búsqueda de potenciales yacimientos, perforación y explotación de los pozos que llevan el petróleo crudo o el gas natural hasta la superficie. 

En el midstream, se realiza el transporte y la comercialización de los productos crudos. 

Por último, las tareas de refinamiento del petróleo, el procesamiento y purificación del gas natural corresponden a la etapa de downstream.

Es en la etapa de upstream en la que se podría aplicar Inteligencia Artificial, alimentando los sistemas de IA con datos recopilados a lo largo de los años y presentados en diferentes formatos, ya sea en documentos estructurados, PDF o notas escritas a mano, archivos de audio o también video.

¿Qué datos se pueden analizar en el upstream?

La magnitud de los datos a analizar es amplia, dada la variedad de fuentes a consultar. 

Algunos registros útiles para el upstream podrían ser:

  • Estudios sísmicos
  • Registros de pozos
  • Diferenciación de equipos debido a sus características (profundidad, almacenamiento, potencia)
  • Planillas de consumo de combustible
  • Curvas de planificación de la actividad en el pozo
  • Planillas de maniobras diarias
  • Análisis de fluidos
  • Mediciones de presión estática y de flujo
  • Pruebas de presión transitoria
  • Pruebas periódicas de producción de pozos
  • Registros de los volúmenes mensuales de fluidos producidos (petróleo, gas y agua)
  • Registros de los volúmenes mensuales de fluidos inyectados (agua, gas, CO2, vapor, productos químicos), entre muchos otros.

También podrían agregarse las condiciones de operación ideales para cada pozo, bajo diferentes condiciones de trabajo.

¿Qué se podría obtener a partir del procesamiento de estos datos?

Siempre es importante tener en claro cuál es el objetivo al momento de analizar y relacionar la información recolectada

Es por ello que el trabajo en conjunto con los expertos del área es fundamental para obtener grandes resultados: el científico de datos es un especialista en extraer información relevante de los datos e interpretar los resultados, pero requiere de un trabajo en conjunto con los expertos para poder generar las preguntas correctas y cómo obtener las respuestas.

Este trabajo interdisciplinario nos abrirá un abanico de oportunidades de mejora:

  • Reducir costos operacionales analizando los datos sísmicos de la superficie a perforar
  • Minimizar el tiempo de inactividad de la maquinaria evaluando las condiciones de operación de los equipos junto con las condiciones climáticas
  • Incrementar la seguridad de las operaciones, reduciendo riesgos propios de la actividad y evitando accidentes que puedan impactar en los empleados, en el ambiente y en los activos de la empresa
  • Realizar predicciones de consumo de combustible diario de los equipos

Internet de las cosas en Oil & Gas: vanguardia en la recolección de datos

Internet de las cosas (IoT) es la tecnología que permite que los dispositivos, maquinaria y otros equipos se comuniquen entre sí

Posibilita que las compañías de petróleo y gas administren y almacenen datos, creen aplicaciones y establezcan protocolos de seguridad utilizando metodologías de ciencia de datos.

Algunos de sus usos y aplicaciones son los siguientes:

  • Monitoreo de tanques basado en sensores. Los sensores monitorean el rendimiento del equipo en tiempo real y lo almacenan en la nube. Envían alertas ante posibles problemas y facilitan la toma de decisión anticipada, mediante la visualización de gráficos en sus paneles digitales.
  • Monitoreo de operaciones acústicas. Los sensores miden continuamente la composición del petróleo y el flujo volumétrico para reducir el uso de maquinaria costosa.
  • Sensores sísmicos. Permiten el mapeo de los sitios de perforación subterráneos para determinar nuevas ubicaciones de perforación y optimizar la salida de los sitios operativos.
  • Réplicas digitales de activos físicos simplifican el análisis de cambios

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