“La transformación digital de los campos petroleros involucra una generación automática de datos, con todo el componente de sensorización, de conectividad para transmitir los datos, el control automático de los datos que se generan y su transmisión”, contó Estanislao Irigoyen, director de Inteligentia, ante la consulta de +e.
La utilización de drones para monitorear un bloque petrolero está en boga en la industria. Sin embargo hay un paso más como es el video analítico (que hace determinaciones sobre qué está ocurriendo). Incluso hay empresas a nivel mundial experimentando con robots que interpretan lo que el operador les pregunta, tal como ocurre de manera más simple con Alexa o Google.
“Los datos alimentan la inteligencia artificial y se está yendo a eso con la necesidad de eficiencia, de mitigación de riesgos y de mejorar los costos operativos. Se puede aprender de los datos. Una de la vertiente es el ‘aprendizaje automático’ que puede tomar patrones automáticos y comprender los sucesos del subsuelo”, apuntó.
Hay casos de integración total: con todos los datos de la demanda del mercado, se ajustan los parámetros de producción para cumplir con las necesidades de un próximo período. Llevado a un yacimiento digital, en un campo maduro se podría reajustar los niveles de reinyección en función del precio del hidrocarburo y la demanda existente.
Marcelo Artigas, de la gerencia de Innovación del CLUSTERciar, comentó sus primeros pasos en la digitalización. Un trabajo fue un mapa inteligente para un oleoducto. Un Google Maps pero con 20 años de anticipación.
“El siguiente paso es que toda esta información que tengo en una base de datos pase por un algoritmo de machine learning para interpretar y predecir el futuro. Los resultados, en relación a una serie de variables, permite adelantarte”, explicó Artigas en una entrevista con +e.
El Yacimiento Digital es parte de la innovación y la “ingeniería 4.0”, que consiste en articular la necesidad primaria de la industria con el conocimiento actual como el big data, la inteligencia artificial o el machine learning. Palabras que ya no son extrañas en el petróleo, con empresas más o menos permeables, pero donde la necesidad común es ser eficientes y bajar costos.