Estanislao Irigoyen, socio de Inteligentia, compañía de servicios de big data y analytics para la industria de petróleo, gas y energía, explica el alcance de esta revolución en el campo de los hidrocarburos: “Los principales operadores del país han adoptado estas tecnologías o están adoptándolas y encarando proyectos para la explotación de esos datos que les permite mejorar los procesos, incrementar la productividad, minimizar riesgos y reducir costos utilizando técnicas de machine learning, inteligencia artificial y análisis avanzado”.
Estas herramientas llegadas de la mano de las nuevas tecnologías traen a la industria una gran de variedad de aplicaciones para que sus inversiones sean más efectivas. El proceso de implementación ha sido paulatino y corre en paralelo y en sinergia con las técnicas tradicionales de la operatoria petrolera cuyos conocimientos (disponibles en millones de datos) se potencian bajo el análisis de las técnicas de la inteligencia artificial para la toma de decisiones más eficientes.
“Hoy, ante la toma de decisión de dónde perforar un pozo y cómo, el ingeniero de fractura tiene disponible su información y su experiencia, pero en ese proceso aparecen nuevos indicadores y nuevas propuestas generadas por las inteligencias artificiales basadas en los grandes datos. Es ahí donde la toma de decisiones se vuelve más precisa y efectiva”, explicó el especialista a +e.
Estos recursos se encuentran, disponibles y en aplicación, en toda la cadena de valor. “No solo se está utilizando en Vaca Muerta, sino también en yacimientos maduros que necesitan ganar performance para recuperar ese petróleo que queda en la roca y que junto a técnicas de recuperación terciaria logra muchas veces llevarla a términos económicos, haciendo a la diferencia entre un pozo que podría haber sido abandonado a extender su ciclo de vida”, explicó Irigoyen entre muchos ejemplos del upstream en los que abundan proyectos que apuntan a evitar pérdidas de producción o fallas en los equipos.
En el campo del midstream se implementan casos con las áreas de seguridad e higiene en las que se analizan señales satelitales para detectar tempranamente fugas en ductos que permitan evitar contaminación e impacto ambiental, o reactores de tratamientos de efluentes para optimizar su disposición para mitigar al máximo posible su impacto en el medio ambiente.
En refino o derivados de petróleo también hay experiencias para extender ciclos de vida de los equipos de reforming o cumplir estándares de calidad en el octanaje de los combustibles, logrando identificar factores o materias primas que generan mayor degradación, y controlar y hacer tratamiento previo sobre esto para que no lleguen a los equipos de costo millonario.
Pero también la gestión de datos sirve en el país para ser utilizada en el último tramo de la cadena de valor, en la comercialización minorista de combustibles, para la cual analizando mediante cámaras en distintos puntos se identifican flujos de movimiento para determinar lugares o públicos óptimos para la ubicación de estaciones de servicio.
“Esto es innovación continua -se entusiasma Irigoyen- y requiere seguir el estado del arte de forma permanente porque siempre hay alguna herramienta disponible que ayuda a resolver problemas: se desarrollan sistemas cognitivos, nuevas formas de cálculos, evolucionan las computadoras cuánticas, los métodos de almacenamiento, hasta se transita una revolución en tecnologías basadas en nuevos materiales que hacen que este desarrollo no tenga techo”.
> Nuevos servicios y recursos humanos
Estanislao Irigoyen, quien además de ser socio de Inteligentia también se desempeña como director de Programa de Introducción a Tecnologías Inteligentes de la Industria 4.0 en ARPEL (Asociación Regional de Empresas de Petróleo y Gas Natural), consideró que “Vaca Muerta es un buen target para estas herramientas de innovación, fundamentalmente por su atractivo económico y su necesidad de ser eficiente y de capturar valor e inversión. Ahí hay una oportunidad a nivel país de implementación y generar alternativas hacia adentro o hacia afuera de servicios de información y de análisis”.
Es que esta transformación repercute no solo en la aparición de nuevas empresas de servicios sino en el surgimiento de nuevos recursos humanos de “disciplinas multidisciplinarias” como define Irigoyen y que son los ingenieros en datos, los que saben trabajar con los algoritmos de inteligencia artificial o data scientists, o los ingenieros de procesos, roles que en determinadas situaciones se integran con los geofísicos, los geólogos y los ingenieros de petróleo.
La industria incursiona así en una dinámica en el que las nuevas tecnologías se traducen en ventajas competitivas que como toda revolución productiva está llamada a generar mayor eficiencia, menores costos y más seguridad en los procesos y el ambiente.
Diversos especialistas consideran que la industria de petróleo y gas a nivel global probablemente liderará la carrera en el uso de soluciones de inteligencia artificial, ya que la cantidad de datos utilizados por el sector genera mucho potencial para dicha tecnología.
> Glosario
Big Data. Son conjuntos de datos tan grandes y complejos que necesitan de aplicaciones informáticas no tradicionales de procesamiento para tratarlos adecuadamente. La clave es qué se hace con la información.
Data Science. Es el estudio de datos combinando estadística, matemáticas e informática para mejorar la toma de decisiones. Es importante convertir la información en un recurso valioso para los negocios.
Machine Learning. Es una rama de la inteligencia artificial que permite que las máquinas aprendan sin ser expresamente programadas para ello. Una habilidad indispensable para hacer sistemas capaces de predecir acciones.
Internet of Things. Se trata de la red de objetos físicos —“cosas”— que están integrados con sensores, software y otras tecnologías con el fin de conectar e intercambiar datos con otros dispositivos y sistemas a través de internet.