Papel da IA ​​e ML na exploração de petróleo e gás

A Inteligência Artificial transformou completamente todos os setores e é difícil encontrar um que não esteja se beneficiando de suas capacidades. Não se trata apenas de racionalizar operações e cortar custos, mas sim de estabelecer eficiência, melhorar a pontualidade e capacitar os funcionários para se concentrarem em tarefas mais cruciais. Desde a fase inicial até ao utilizador final, a IA está a revolucionar a forma como abordamos todos os aspectos da exploração de petróleo e gás – desde a exploração e desenvolvimento até à produção, transporte, refinação e vendas.

De acordo com o Oil And Gas Global Market Report 2023, grandes players da indústria de petróleo e gás, como a ExxonMobil e a Shell, estão aderindo ao movimento da IA, fazendo investimentos significativos em tecnologia de ponta. Eles estão usando IA de maneira inteligente para centralizar o gerenciamento de dados e integrá-los perfeitamente em vários aplicativos. Trata-se de simplificar as operações e aumentar a eficiência.

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Mas eles não estão sozinhos nesta corrida. A Sinopec, uma gigante chinesa da indústria química e petrolífera, deu um passo ousado ao anunciar os seus planos para construir dez centros de inteligência. O objetivo? Reduzir os custos operacionais em impressionantes 20%! Estas empresas estão a ver claramente o imenso potencial da IA ​​para revolucionar a forma como fazem negócios e permanecer à frente da concorrência.

Este blog irá se aprofundar nas aplicações atuais e futuras da IA ​​neste campo. De acordo com uma pesquisa da EY, 92% das empresas de petróleo e gás já estão investindo em IA ou têm planos de fazê-lo nos próximos dois anos. O impacto é inegável.

Um aspecto crucial da exploração de petróleo e gás é compreender os reservatórios abaixo da superfície da Terra. As tecnologias de IA e ML desempenham um papel vital na caracterização e modelagem de reservatórios, permitindo que os engenheiros tomem decisões informadas. Ao analisar grandes quantidades de dados, incluindo informações sísmicas, registros de poços e dados de produção, essas tecnologias revelam padrões e correlações que ajudam a caracterizar reservatórios com precisão. Por meio de modelagem preditiva, algoritmos de IA e ML simulam e preveem o comportamento dos reservatórios, auxiliando na estimativa de reservas, na otimização de estratégias de produção e na mitigação de riscos.

Monitoramento e análise de dados em tempo real: Os sistemas alimentados por IA monitoram e analisam continuamente dados de perfuração em tempo real, incluindo parâmetros como taxa de perfuração, peso na broca e torque. Ao detectar anomalias ou condições anormais, estes sistemas alertam prontamente os perfuradores, permitindo-lhes tomar ações corretivas imediatas. A análise de dados em tempo real aumenta a eficiência da perfuração, minimiza o tempo de inatividade e melhora a segurança.

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Tomada de decisão automatizada: Algoritmos de ML analisam dados históricos de perfuração para desenvolver sistemas automatizados de tomada de decisão. Esses sistemas auxiliam na seleção de brocas ideais, na determinação de parâmetros de perfuração e no ajuste de técnicas com base nas formações rochosas. Ao agilizar o processo de tomada de decisão, a IA e o ML otimizam as operações de perfuração, resultando em melhores resultados e economia de custos.

Manutenção preditiva: Ao analisar dados de sensores e registros históricos de manutenção, os algoritmos de IA podem prever falhas de equipamentos antes que elas ocorram. Isso permite o agendamento proativo da manutenção, minimizando o tempo de inatividade e reduzindo os custos de manutenção. A manutenção preditiva também aumenta a segurança, evitando falhas inesperadas no equipamento.

Monitoramento Inteligente de Campo: Os sistemas de monitoramento baseados em IA e ML fornecem insights em tempo real sobre os campos de produção. Esses sistemas analisam dados de produção, monitoram o desempenho do equipamento e detectam possíveis problemas. Ao identificar ineficiências e otimizar os parâmetros de produção, esses sistemas melhoram o desempenho em campo, melhoram as taxas de produção e reduzem os custos operacionais.