10 tendencias de la Aplicación del Machine Learning e Inteligencia Artificial en la Industria del Petróleo y Gas

Todo se mueve en base a la tecnología, muchas de las áreas han tomado ventaja de esto, pero muchas otras avanzan lentamente,es el caso de los sectores enfocados en el petróleo y el gas. Pero ahora la existencia de computadoras más potentes, nuevas técnicas para entrenar redes más profundas y conjuntos de datos más grandes,hacen que el Machine Learning y Artificial Intelligence continúen su crecimiento de manera exponencial.

Esto se debe a que gran parte de la industria ha tardado en darse cuenta del verdadero potencial que ofrece el aprendizaje automático o el machine learning. Estaríamos hablando de cambiar por completo el modelo de negocio; la industria no solo mejorará la experiencia del cliente, sino que también puede ayudar a mantener los costos bajos en todo el proceso. Según la consultora Mckinsey,  la aplicación de estas tecnologías podrá ahorrar 50 millones en costos aumentando las ganancias.

Las posibles ventajas que el aprendizaje automático en petróleo y gas pueden aportar a este sector competitivo son enormes. En este artículo les mostraremos 10 formas en que están impactando el aprendizaje automático y Inteligencia Artificial en las industrias de petróleo y gas:

1.Modelados detallados y precisos

Al momento de las búsqueda de recursos para la extracción, las aplicaciones van aprendiendo de forma rápida, analizando grandes cantidades de datos, filtrando en muchos caso a través de señales de ruido y datos sísmicos en las excavaciones petrolíferas o de gas. Después con toda la información recopilada se puede diseñar modelos geológicos.

Ahora existen mucha aplicaciones que emplean el aprendizaje automático en petróleo y gas permiten analizar de forma rápida y precisa grandes cantidades de datos. Se basan en filtrar con precisión a través de señales y ruido en datos sísmicos.

Después de que esta información se haya recopilado y analizado, las aplicaciones de software modernas pueden construir modelos geológicos precisos.

Esto permite a los operarios predecir, con mucha precisión, qué hay debajo de la superficie antes de que comience la perforación.

¿Se imaginan saber exactamente donde perforar y qué perforar?

DI transform, es una aplicación basada en IA que puede visualizar, manipular e interpretar una cantidad sin precedentes de datos geológicos, geofísicos y de ingeniería dentro de una única plataforma de software. Traduce de manera intuitiva datos geocientificos complejos en modelos de tierra e ingeniería dinámicos.

Al utilizar estos modelos, las empresas pueden ahorrar dinero y aumentar la productividad notablemente.

2.Localización precisa de dónde cavar con Machine Learning

Rock Solid Images (RSI) es una empresa líder, que ha podido combinar de manera confiable modelos geológicos complejos establecidos de física de rocas.

La combinación de esta información les permite localizar de manera confiable dónde, bajo formaciones rocosas, hay petróleo y gas

Aun esta en fase de prueba pero si se obtienen resultados  se re definiera la industria desde sus bases.

Optimización de procesos

Rock Solid Images (RSI) cree que el uso de Machine Learninig en operaciones de petróleo y gas, llevará a la optimización de los procesos de exploración y perforación. Esto significa que se cavará menos agujeros de perforación o de prueba, lo que ahorra tiempo y dinero.

Al utilizar el aprendizaje automático de esta manera, podemos tomar decisiones informadas sobre dónde cavar; En consecuencia, los usuarios del software pueden leer la física de la roca de los pozos existentes.

3.Aplicación del Machine Learning en petróleo y gas para mejorar la caracterización del subsuelo

Otro investigador se encuentra analizando diferentes registros de pozos con la ayuda de Deep Learning y la petrofísica. El objetivo final de este proceso es utilizar el aprendizaje profundo para mejorar la caracterización del subsuelo.

En la fase de exploración, se están usando estadísticas bayesianas,  son un método sólido, elegante, práctico y útil para extraer inferencias a partir de datos.Los intervalos de credibilidad retienen la noción de probabilidad intuitiva y de sentido común y te dicen exactamente lo que quieres saber: ¿qué tan seguro estoy de que la estimación del parámetro se encuentra dentro de un intervalo específico?

Gracias a esta información se pueden crear algoritmos aplicados a Machine learning en petróleo y gas permite que los patrones se identifiquen rápidamente en múltiples variables.

Las soluciones inteligentes pueden mejorar el modelado de yacimientos

El Machine Learning permite a los usuarios  predecir cómo reaccionarán las formaciones a ciertas técnicas de perforación. Una combinación de algoritmos y lógica difusa verificará estos modelos, el objetivo de esta herramienta es permitir construir un modelo y realizar una perforación virtual.

Cuanto más se use esta tecnología y más información se le proporcione, más precisos serán los modelos futuros.

4. Optimización de las operaciones de perforación

Como se ha mencionado en el artículo entre más se use las herramientas de machine learning, estas se volverán  más inteligentes y mayor será el potencial de revolucionar el flujo de trabajo.

Por ejemplo: SHELL esta usando la ayuda de Científicos de Datos para el análisis automático y conectividad entre pozos. Su equipo desarrollará un modelo acoplando que logre un detalle minucioso sobre los paramentos del fondo del pozo petrolífero.

Para la automatización de la perforación, se están aplicando unos sensores que monitoria regularmente la excavación, haciendo de esta una actividad más segura para las personas que participan en ella.

5.Resolver problemas rápidamente con aplicaciones de aprendizaje automático

El aprendizaje automático en petróleo y gas se puede utilizar para mejorar la eficiencia ya que la solución de problemas complejos de manera rápida y eficiente es vital en la industria.

Con un razonamiento basado en casos CBR, se puede trabajar lo algoritmos que clasifican la solución de problemas basando en casos anteriores, haciendo que la toma de decisiones sea mas eficiente.

6.Mantenimiento predictivo

En esta industria se trabaja con con maquinaria muy especifica, la misma, necesitan un mantenimiento periódico para garantizar que se encuentre 100% operativo al momento de su uso. Es por eso que la aplicación de Machine Learning en el campo de Mantenimiento Predictivo Cognitivo, es una de las áreas en desarrollo muy importante que podrían ayudar a disminuir costos de procesos.

Los algoritmos de aprendizaje automático utilizados en Predix pueden procesar datos de los sensores de los equipos, analizarlos niveles de rendimiento, esto incluye otros factores como el clima y las condiciones ambientales. También alertan cuando hay una cualquier discrepancia.

7.Internet de las Cosas

El internet de las cosas, los datos de los sensores y las aplicaciones asociadas con el aprendizaje automático en petróleo y gas permiten que se pueda acceder a la información a través de múltiples puntos de contacto.

Con los datos disponibles los empleados podrán usarlos cuando la necesiten procurando que sea de la mejor forma.

Por ejemplo, los sensores remotos se pueden conectar a redes inalámbricas, esto permite la recolección remota de datos.

Una vez recopilados, los datos se pueden analizar  antes de procesarlos en modelos de pronóstico.

8.Software Predictivo para Compras de Energía. Mercado de Clientes.

Enterprise Miner es el nombre de un programa de software predictivo desarrollado por SAS .

SAS utiliza algoritmos de PNL para extraer información empresarial y tendencias emergentes de voz, sonido y texto.

La vinculación con SAS ha permitido a la empresa comprar y proporcionar energía a un precio asequible.

9.Reemplazo de trabajadores manuales

Si bien se tendrá en cuenta la racionalización, los operativos humanos seguirán siendo necesarios.

El uso del aprendizaje automático en las industrias de petróleo y gas permitirá que los trabajadores calificados sean más eficientes.

También puede salvarlos de realizar tareas innecesarias. Estarán equipados con un conjunto de habilidades híbridas, combinando geociencias con fluidez matemática, capacidad de codificación y resolución creativa de problemas.

10.Aprendizaje automático para predecir los resultados operativos

Se ha desarrollado un Software con nombre Knowledge Platform  que ayuda a la toma de decisiones informadas, los algoritmos de la plataforma de conocimiento pueden interpretar datos, buscando en la base de datos de plataformas en busca de patrones similares. Tambien podrá  reducir los costos generales y optimizar las operaciones.

¿Como el aprendizaje automático podría replantear el modelo de negocio?

  • La implementación de la IA y el aprendizaje automático en el sector del petróleo y el gas permite a las empresas predecir los beneficios y las pérdidas con precisión.
  • Esto permitirá optimizar los costos de producción, lo que representará una serie de factores en constante cambio.
  • La implementación de la IA y el aprendizaje automático en el sector del petróleo y el gas permite a las empresas predecir los beneficios y las pérdidas con precisión.
  • Esto permitirá optimizar los costos de producción, lo que representará una serie de factores en constante cambio.
  • Este cambio, piensa Beberness, permitirá a las empresas ser más flexibles y capaces de lidiar con los bajos precios del petróleo.

 

FUENTE:

KC Cheung

10 Applications of Machine Learning in Oil & Gas

Leave a Reply