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Esta semana nos tomamos nuestro Morning Coffee con Ekaterina Lyapina Zyfra, consultora de IA e IIoT en Zyfra.
Contxto – La industria de petróleo y gas ha tenido unas semanas brutales. Todo fue provocado porque la OPEC (Organización de Países Exportadores de Petróleo) y sus aliados no llegaron a un acuerdo sobre un corte en la producción.
Aparte de los precios débiles, la industria está amenazada por una crisis más consistente y estructural a largo plazo. Hay tendencias específicas que provocarán incertidumbre.
La AIE señaló los riesgos que plantean las actuales condiciones del mercado para las producer economies vulnerables. Las estimaciones iniciales de la organización de caídas del cincuenta al ochenta por ciento en el ingreso neto en 2020 para países productores seleccionados fueron dramáticas en comparación con 2019. Pero estos descensos podrían ser aún mayores dependiendo de la magnitud de la caída de la demanda y la desaceleración económica.
Primero, la economía mundial en general está entrando en recesión. Esto se combinará con una transición a un mundo con menos emisiones de carbono.
Segundo, una producción de petróleo cada vez más costosa: el agotamiento de los depósitos de crudo viejos y el fin del petróleo ligero.
El tercer problema es el desgaste de la infraestructura de activos.
Un cuarto desafío es una reducción drástica de la fuerza laboral, pocas habilidades técnicas y la escasez de empleados.
Según BNamericas, la digitalización y la automatización, tanto interna como en las operaciones de exploración y producción, se están volviendo más importantes para la reducción de costos y las ganancias en la industria de petróleo y gas de América Latina durante este momento crítico de demanda de petróleo y colapso de precios.
Todas las anteriores hacen que el desarrollo y la implementación de tecnología sean la prioridad número uno. Entonces, ¿cuáles son esas oportunidades para la aplicación de métodos vanguardistas para impulsar a la industria de petróleo y gas?
América Latina debe automatizar la producción y el envío
En el contexto de la actual pandemia de coronavirus (Covid-19) que está causando estragos a nivel mundial, la industria petrolera mundial está experimentando el mayor impacto en su historia. Por lo tanto, las compañías de petróleo y gas en América Latina buscan implementar soluciones para la planificación adaptativa automatizada de la producción, logística y servicio.
El aprendizaje automático podría aprovechar los datos existentes para crear modelos de negocio más precisos y detallados para las empresas en América Latina.
Podría predecir ganancias y pérdidas a detalle. Esta predicción ocurre de manera oportuna e incluso en tiempo real. Considera dependencias de tareas clave, prioridades y limitaciones para la toma de decisiones.
Luego, un modelo de aprendizaje automático elige un escenario óptimo para la situación actual. Esto viene junto con recomendaciones regulares sobre la ejecución del plan y la mejora del proceso. Entonces, el modelo tradicional de “producir a toda costa” podría ser alterado o reemplazado por un modelo de “producir en contexto”.
Este cambio permite a las compañías de energía ser más flexibles y capaces de lidiar con los bajos precios del petróleo o el gas.
Brodies LLP, una firma de abogados escocesa, espera que la falta de personal en el sitio provoque demoras e interrupciones en el suministro y la entrega de servicios, y las operaciones de la plataforma. Los proveedores de logística pueden retrasarse o no pueden enviar suministros a plataformas en alta mar.
Esto podría provocar que varias operaciones de la plataforma, como el mantenimiento de la fábrica, inspección, reparación y reemplazo de equipos y actividades de perforación, se retrasen o suspendan. Esto presenta consecuencias significativas con respecto al cumplimiento regulatorio de la salud y la seguridad y, en última instancia, la producción de energía.
Los gobiernos de los países latinoamericanos lanzarán medidas de estímulo para desarrollar la economía digital. Esto presentará una oportunidad perfecta para implementar estos proyectos, dado que en comparación con el volumen total de inversión, el costo de la introducción de tecnologías digitales es pequeño, sin embargo, pueden arrojar resultados en solo seis meses.
Además, estos resultados serán bastante significativos, lo que resultará en un aumento de hasta diez a quince por ciento en la productividad laboral
Extrayendo petróleo nuevo
La industria de petróleo y gas se está convirtiendo en pionera en la adopción de la inteligencia artificial (IA) en un intento por acelerar las transformaciones digitales de las compañías.
De acuerdo con una investigación de Mordor Intelligence, se espera que el mercado crezca rápidamente y se estima que se expanda la Tasa de Crecimiento Anual Compuesto (TCAC) un 12.66 por ciento durante el periodo del 2020-2025, con la IA alcanzando los US$3,980 millones en el 2025.
Si trabajas en un campo relacionado con el análisis de datos, probablemente ya escuchaste el mantra de que los datos son el nuevo petróleo. Cuando analizamos la industria del petróleo y gas existen muchas oportunidades para que la IA desarrolle diseños de menor costo que aumenten la productividad de los pozos petroleros.
Al coordinar diferentes grupos y activos funcionales el aprendizaje automático puede reducir más los costos. Existen tecnologías aplicadas cada vez más importantes en 2020:
Detección de riesgo con algoritmos de aprendizaje profundo y drones
Las pruebas y el mantenimiento de tuberias son tareas difíciles.
Revisar todos los recovecos de las tuberias es costoso. Con IA en la forma de algoritmos de aprendizaje profundo, la detección de riesgos se podría automatizar. La IA revela patrones y debilidades en la estructura que de otra manera podrían pasar desapercibidos.
Las imágenes de la instalación se entrega con drones. A través de sus cámaras, proporcionan vídeos e imágenes de cualquier grieta o fuga, las cuales se analizan y son reportadas por su IA integrada.
Los algoritmos de aprendizaje automático detectan anomalías
Los sitios e instalaciones de compañías petroleras y de gas están equipados con muchos sensores. Reúnen grandes cantidades de datos, pero detectar anomalías de forma manual es muy difícil si no imposible.
BCG ha demostrado que la IA puede ayudar a encontrar patrones que normalmente se habrían pasado por alto y evita más daños. Esta información adicional conduce a respuestas más rápidas a los problemas, evitando interrupciones y fallas.
Recomendaciones impulsadas por IA
Los cambios en la operación de la bomba representan un potencial sin explotar para la extracción de petróleo.
Actualmente, el monitoreo del funcionamiento de la bomba se realiza manualmente. Esto significa que, debido a la limitada percepción humana, la tasa máxima de flujo de petróleo no puede lograrse explotando el cambio de modos de operación en línea.
El análisis de rutina y los cambios en el funcionamiento de la bomba ocurren raramente, alrededor de una vez al mes.
Algunas tecnologías pueden ayudar a maximizar la extracción gracias al uso de IA. Alimenta las decisiones humanas al monitorear los “pozos problemáticos” y priorizar las recomendaciones para cambiar los modos operativos de manera óptima.
El sistema lleva a cabo un análisis del aumento planificado y real en la tasa de flujo mientras calcula los ahorros reales y autoaprende.
La IA busca las mejores ubicaciones para perforar
Para reducir la perforación infructuosa, la IA ayuda a seleccionar las ubicaciones de perforación óptimas.
Las mejores prácticas convencionales de la actualidad arrojan demasiados falsos positivos. La IA puede predecir objetivos para la perforación en función de los datos de perforación del núcleo, muestras de suelo, estudios del sitio y datos de alto impacto. Por lo tanto, los procesos de exploración y producción (E&P) pueden optimizarse.
Predecir el riesgo de corrosión del petróleo con datos históricos y aprendizaje automático
Crear nuevas ideas a partir de datos existentes es otra aplicación de la IA.
Se vuelve más interesante con la apertura de silos de datos en toda la empresa. Con un gráfico de conocimiento computacional, todos los incidentes anteriores y sus causas podrían usarse para la predicción y la recomendación.
Por lo tanto, la etapa de producción podría ser más confiable y el almacenamiento, de petróleo crudo y refinado en tanques grandes, más seguro.
Transforma y optimiza modelos de negocio con IA corporativa
El aprendizaje automático podría aprovechar los datos existentes para crear modelos comerciales más precisos y detallados. Podría predecir ganancias y pérdidas en detalle.
Esta predicción ocurre de manera oportuna incluso en tiempo real. Entonces, el modelo tradicional de “producir a toda costa” podría ser alterado o reemplazado por un modelo de “producir en contexto”. Este cambio permite a las compañías de energía ser más flexibles y capaces de lidiar con los bajos precios del petróleo o el gas.
Rig AI para apoyar a los técnicos de campo
Las interfaces de voz se están volviendo más populares. La IA conversacional utilizada en el servicio al cliente podría modificarse para apoyar a los técnicos de campo.
Pueden interactuar con aplicaciones de diagnóstico a través de controles de voz utilizando el procesamiento de lenguaje natural para tareas especializadas en entornos peligrosos. Esto aumenta la productividad y la velocidad del técnico.
Obteniendo respuestas
Capturar mejores datos sobre las operaciones es el primer paso para obtener mejores respuestas.
Las empresas deberían alentar a más empleados a hacer preguntas diferentes porque es su curiosidad y creatividad lo que descubrirá y reconocerá las oportunidades comerciales.
Al ampliar el acceso a los datos, se puede obtener una nueva perspectiva sobre las empresas. Mejores preguntas conducen a respuestas más completas y resultan en resultados comerciales sustanciales. Necesitamos liberar a las personas para que corran a toda velocidad y persigan sus ideas.
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Traducido por Alejandra Rodríguez
Ekaterina Lyapina Zyfra, consultora de IA e IIoT en Zyfra, desarrolla soluciones integrales para las industrias de minería, petróleo y gas, maquinaria y metalurgia que impulsan la transformación digital y mejoran la eficiencia operativa para las empresas de todo el mundo.
