O aprendizado de máquina tem potencial para transformar a indústria de petróleo e gás, afirma GlobalData

O aprendizado de máquina é um campo em rápido crescimento na indústria de petróleo e gás. Ele pode ser usado para analisar dados sísmicos, registros de poços e outros dados geológicos para identificar potenciais reservatórios de petróleo e gás. Algoritmos de aprendizado de máquina também são capazes de analisar dados de produção e identificar padrões que podem ser usados ​​para melhorar o desempenho do poço. No geral, a aprendizagem automática tem potencial para melhorar a eficiência, aumentar a produção e reduzir custos na indústria de petróleo e gás, afirma a GlobalData, uma empresa líder em dados e análise.

O relatório temático da GlobalData, “Aprendizado de Máquina em Petróleo e Gás”, fornece uma visão geral da tecnologia de aprendizado de máquina e sua crescente importância nas operações de petróleo e gás. Também destaca os esforços das principais empresas de petróleo e gás, como BP, ExxonMobil, Saudi Aramco, Shell e TotalEnergies no desenvolvimento e implementação de ferramentas de aprendizagem automática para resolver problemas de negócios.

Ravindra Puranik, analista de petróleo e gás da GlobalData, comenta: “A indústria de petróleo e gás sofreu duas perturbações massivas em apenas três anos, na forma da COVID-19 e da guerra na Ucrânia. Enquanto o primeiro impactou a procura global de energia, o último causou perturbações nas cadeias de abastecimento de petróleo e gás na sequência das sanções impostas ao principal fornecedor de energia do mundo, a Rússia. Isto exigiu maior supervisão e otimização do desempenho em todas as funções, incluindo concepção de projetos, construção, logística, gestão de estoque e manutenção. Acima de tudo, as empresas também querem uma melhor supervisão da procura do mercado para alinhar a sua produção. O objetivo é encontrar todas as oportunidades para reduzir custos para sustentar a longo prazo.”

O aprendizado de máquina beneficiará as empresas nesse cenário, ao impulsionar a automação, a melhoria de processos e a previsão de demanda. Pode apoiar na modernização das práticas de manutenção, na detecção de fugas, na racionalização da gestão de dados e da documentação, na optimização do inventário e das cadeias de abastecimento.

Puranik continua: “O aprendizado de máquina é um campo em rápido crescimento na indústria de petróleo e gás e pode potencialmente revolucionar a forma como as empresas exploram e produzem petróleo e gás. É amplamente utilizado para automatizar tarefas repetitivas e apoiar na interpretação de dados sísmicos e otimização de desempenho de equipamentos operacionais. A tecnologia também é altamente útil na previsão de possíveis falhas de equipamentos, evitando assim quaisquer incidentes indesejáveis ​​e aumentando a segurança operacional.”

A Organização para a Cooperação e Desenvolvimento Económico (OCDE) estima que a IA poderá acrescentar até 16 biliões de dólares ao PIB mundial até 2030, o equivalente a mais de 10% do produto mundial bruto.

Puranik conclui: “As empresas de petróleo e gás implantaram algoritmos de aprendizado de máquina para monitorar o desempenho de diversos ativos, como plataformas de perfuração, oleodutos, instalações de GNL e refinarias. A tecnologia também está auxiliando as empresas na gestão de estoques e na otimização da cadeia de suprimentos. Além disso, está a surgir um novo caso de utilização para a IA entre os participantes da indústria no que diz respeito ao sequestro de carbono. Pesquisadores da ExxonMobil, Equinor e outros estão usando ferramentas de aprendizado de máquina para estudar dados sísmicos e restringir locais potenciais para armazenamento de dióxido de carbono capturado. A aprendizagem automática tem um vasto potencial no setor energético e continuará a encontrar novas aplicações para automatizar e otimizar.”

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