El aprendizaje automático tiene potencial para transformar la industria del petróleo y el gas, dice GlobalData

El aprendizaje automático es un campo en rápido crecimiento en la industria del petróleo y el gas. Se puede utilizar 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 usarse para mejorar el desempeño del pozo. En general, el aprendizaje automático tiene el potencial de mejorar la eficiencia, aumentar la producción y reducir los costos en la industria del petróleo y el gas, afirma GlobalData, una empresa líder en análisis y datos.

El informe temático de GlobalData, "Aprendizaje automático en petróleo y gas", proporciona una descripción 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 e implementación de herramientas de aprendizaje automático para abordar problemas comerciales.

Ravindra Puranik, analista de petróleo y gas de GlobalData, comenta: “La industria del petróleo y el gas ha experimentado dos perturbaciones masivas en sólo tres años en forma de COVID-19 y la guerra de Ucrania. Si bien lo primero afectó la demanda mundial de energía, lo segundo causó agitación en las cadenas de suministro de petróleo y gas tras las sanciones impuestas a Rusia, el principal proveedor de energía del mundo. Esto ha requerido una mayor supervisión y optimización del desempeño en todas las funciones, incluido el diseño de proyectos, la construcción, la logística, la gestión de inventario 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 para reducir los costos y sostenerlos en el largo plazo”.

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

Puranik continúa: “El aprendizaje automático es un campo de rápido crecimiento en la industria del petróleo y el gas y potencialmente puede revolucionar la forma en que las empresas exploran y producen petróleo y gas. Se utiliza principalmente para automatizar tareas repetitivas y respaldar 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 incidentes adversos y aumentando la seguridad operativa”.

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

Puranik concluye: “Las compañías de petróleo y gas han implementado algoritmos de aprendizaje automático para rastrear el desempeño en 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. Los investigadores de ExxonMobil, Equinor y otros están utilizando herramientas de aprendizaje automático para estudiar datos sísmicos y delimitar sitios potenciales para el almacenamiento del dióxido de carbono capturado. El aprendizaje automático tiene un gran potencial en el sector energético y seguirá encontrando nuevas aplicaciones para automatizar y optimizar”.

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