Por Eirik Larsen, Earth Science Analytics – World Oil
Esencialmente, todas las empresas que operan en la industria del petróleo y el gas son conscientes de que la transformación digital y la digitalización son una alta prioridad en todos los niveles, desde las salas de juntas hasta las plataformas de perforación. En mi puesto, trabajo directamente en apoyo de los profesionales de la industria que utilizan tecnologías digitales para mejorar la eficiencia y la eficacia en entornos upstream, sobre todo en exploración y producción (E&P). En nuestro mundo basado en datos, la tasa de cambio se está acelerando, ya que las empresas, las personas y los equipos ven que el aprendizaje automático y la digitalización pueden reemplazar las tareas monótonas y que requieren mucho tiempo con sistemas basados en datos que permiten tanto la reducción de costos como nuevas oportunidades para agregar valor. .
La transformación digital, particularmente dentro de un contexto de geociencias, tiene el poder de realizar estimaciones de volumen menos sesgadas y decisiones más basadas en datos en E&P. Si bien existe una aceptación real y tangible relacionada con el concepto de transformación digital en general, la mayoría de los operadores ahora comprenden que la adopción es una parte integral de su éxito futuro. Sin embargo, cuando se ve desde la perspectiva de la tecnología que se está implementando, su adopción total sigue siendo comparativamente baja. Este artículo describirá las razones de esto, pero como proveedor de software, estamos trabajando rápidamente para implementar un cambio significativo.
La inteligencia artificial está cambiando el sector energético. Los avances digitales presenciados por quienes operan dentro del sector durante los últimos cinco años han sido fenomenales. Desde debajo de la superficie, se han recopilado décadas de datos, y este conocimiento ahora está al alcance de los expertos en el dominio y los responsables de la toma de decisiones. Los datos se combinan con inteligencia artificial (IA), computación en la nube y tecnología moderna de análisis de datos. Hoy en día, los operadores pueden realizar estudios de geociencias para respaldar la actividad de exploración y producción a un ritmo que antes no era posible. La próxima generación de herramientas de geociencia ha logrado avances significativos, combinando la experiencia de dominio de primera mano con los avances monumentales en la ciencia de datos.
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Los operadores ahora tienen una imagen mucho más clara disponible sobre factores geológicos críticos. Estos incluyen factores como la arquitectura del yacimiento, la distribución de las propiedades de las rocas y los fluidos, que tienen un gran potencial para reducir la incertidumbre de la exploración utilizando los conocimientos de los métodos asistidos por IA. Esta información tecnológica innovadora está ahora disponible para que las empresas la utilicen y exploten, y es una cuestión de cuándo, no si, lo hacen. Durante los últimos años, junto con otros proveedores de servicios, Earth Science Analytics ha logrado un progreso significativo al proporcionar a los operadores las herramientas para utilizar el aprendizaje automático para sus tareas de geociencias. Desde la petrofísica hasta la inversión sísmica y la interpretación estructural sísmica, la transformación digital dentro de las geociencias está avanzando en lo que se puede hacer a un nivel y ritmo extremadamente altos.
La mayor disrupción ha sido el progreso tecnológico en el campo de la IA. En pocas palabras, la IA está cambiando la forma en que opera el sector de la energía upstream. Está alterando directamente el panorama de las geociencias, lo que genera numerosos beneficios para quienes participan en las actividades de exploración y producción. No solo está cambiando lo que se puede ver y hacer, también está cambiando la forma en que los geocientíficos interactúan con los datos. Existe el potencial para que las organizaciones tomen decisiones más informadas que sean más rápidas, mejores y más precisas que nunca. La tecnología de IA se puede utilizar para reducir el número de perforaciones de pozos no comerciales y para aumentar la recuperación de los campos de producción. Una vez que estos flujos de trabajo automatizados asistidos por IA estén implementados en toda la industria, se reducirán los primeros tiempos de entrega de aceite y se permitirán proyectos a mayor escala que nunca. Esto, por naturaleza, se combina con un sesgo humano reducido, conduce a decisiones mejor informadas y un mayor éxito de exploración y producción.
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EARTHNET
Los métodos tradicionales de inversión sísmica requieren mucho tiempo, muchos recursos y están limitados por la necesidad de profesionales altamente capacitados. Earth Science Analytics entendió el desafío y desarrolló EarthNET, un software basado en inteligencia artificial para geocientíficos que utiliza el aprendizaje profundo para ayudar a los geocientíficos a superar las barreras del tiempo y la curva de aprendizaje.
La introducción del software EarthNET proporciona una solución que ofrece predicciones más rápidas, económicas y precisas, utilizando inteligencia artificial para identificar las propiedades de las rocas y los fluidos en la búsqueda y recuperación de recursos de petróleo y gas, Fig. 1. El aprendizaje automático combina nuevos métodos con algoritmos que mejoran inteligencia de todos los datos disponibles, respaldando y mejorando las decisiones basadas en datos. En última instancia, esto ayuda a aumentar la eficiencia y precisión de la actividad de interpretación sísmica cuantitativa de quienes operan en la industria del petróleo y el gas, ya que ahora se puede extraer por completo el valor real y verdadero de los datos.
Fig. 1
Fig. 1. Volumen de porosidad predicho con redes neuronales profundas visualizadas conjuntamente con datos sísmicos. (Datos cortesía de Diskos NDR)
Aquellos que usan el software pueden aprovechar fácilmente la inteligencia artificial avanzada sin código y la tecnología de ciencia de datos para maximizar el valor de sus datos, al tiempo que construyen bases sólidas para respaldar cualquier decisión futura.
El software ayuda a conectar a los usuarios de las empresas de energía con sus activos de datos internos y externos a través de recursos informáticos de alto rendimiento y aplicaciones de software de geociencia impulsadas por IA. Esta conectividad y las aplicaciones integradas permiten a los usuarios de EarthNET salir de los silos de datos y disciplina y adoptar flujos de trabajo de análisis de datos interdisciplinarios y verdaderamente integrados. El sistema integrado permite a los usuarios acceder y utilizar sin problemas todos los datos relevantes para obtener nuevos conocimientos, producir modelos de propiedades en 3D y calcular volúmenes probabilísticos basados en datos para prospectos y campos.
Los geocientíficos ahora tienen las herramientas disponibles para predecir las propiedades del yacimiento directamente a partir de los datos sísmicos. Los modelos se entrenan en una combinación de datos sísmicos y de pozos, aumentados con respuestas sísmicas sintéticas de pozos cercanos o analógicos, y se utilizan para la predicción directa de propiedades de rocas y fluidos en 3D, incluida la cuantificación de la incertidumbre de la predicción. El acceso a una amplia gama de datos contextualizados de múltiples fuentes, todo en un solo lugar, es la clave para garantizar que tengamos la imagen más completa posible de lo que hay debajo, Fig. 2. Los días en los que carecíamos de una percepción visual de primera mano de las rocas y La distribución de propiedades fluidas ha terminado, lo que significa que los operadores ya no se acercan a sus operaciones de exploración y producción a ciegas ni utilizan estimaciones más acertadas para tomar decisiones.
Fig. 2
Fig. 2. All Norwegian exploration wells are now readily available for access by domain experts and decision-makers. (Data courtesy of Diskos NDR)
Interpretación sísmica automática. La interpretación de fallas, horizontes y geocuerpos a partir de datos sísmicos siempre ha sido una tarea intrigante, pero lenta y compleja para los profesionales. Su éxito o fracaso tiene el potencial de afectar las rondas de licencias y las evaluaciones de los objetivos de exploración, el análisis de yacimientos y los posibles peligros de perforación y estudios regionales. Debido a esto, su importancia nunca debe pasarse por alto. Dependiendo del tamaño del levantamiento, la interpretación sísmica manual previa habría llevado semanas en el mejor de los casos, o incluso meses en el peor de los casos. Sin embargo, durante los últimos años, hemos trabajado duro para ofrecer lo que llamamos interpretación sísmica automática. Con la interpretación sísmica automática ahora disponible para los operadores, las herramientas están ahí para una interpretación sísmica basada en datos, más rápida y de mayor calidad, proporcionando un tiempo de respuesta de unas pocas horas, con una plataforma de software intuitiva y rentable que también cuantifica la incertidumbre de la interpretación, Fig. 3. Esta tecnología de transformación digital mejora directamente la precisión y la eficiencia de los flujos de trabajo, lo que, como resultado, respalda la actividad futura de exploración y producción.
Fig. 3
Fig. 3. Structural anomalies and fault patterns can be predicted with deep neural networks and co-visualized with seismic data. (Data courtesy of Geoscience Australia)
Barreras para entrar. Si bien la transformación digital en curso continúa ocurriendo al mismo ritmo, persisten las barreras de entrada, sobre todo en relación con los requisitos de software de las geociencias. En cuanto a los desafíos del sector que obstaculizan la adopción total, quedan varios obstáculos por superar. El más evidente es quizás lo que es una fase de transición en curso en términos de software heredado y la necesidad de que esto se transforme a soluciones nativas de la nube. Esto, a su vez, conduce a varios desafíos de conectividad, pero uno que los de la industria están tratando de abordar.
La mayoría de los operadores de E&P utilizan software heredado diseñado para la implementación de escritorio. Por su propio diseño, estos se han construido tradicionalmente con sus propios sistemas de almacenamiento de datos. No están abiertos para que terceros accedan y manipulen los datos, lo que significa que la información permanece controlada por la compañía de software original. Para superar este desafío, cualquier solución digital futura debe basarse en el uso de plataformas de datos que estén completamente abiertas y combinadas con soluciones nativas de la nube.
La introducción de la plataforma de datos OSDU contribuirá en gran medida a respaldar este requisito, no solo para los operadores de exploración y producción, sino también para los proveedores de software. Una plataforma de datos abierta permitirá a cualquier proveedor de software implementar sus productos con conectividad total a la plataforma y a todos los datos, a través de interfaces de programación de aplicaciones. Su adopción total será un cambio significativo para el sector energético.
Sin embargo, este cambio llevará tiempo, ya que los operadores grandes y pequeños tendrán que revisar completamente la forma en que han llevado a cabo las actividades de TI anteriormente. Sin embargo, tenemos conocimiento de primera mano de que varios operadores están trabajando arduamente para implementar esto lo más rápido posible, un movimiento que solo puede verse como positivo. Las oportunidades digitales disponibles son abundantes. Una vez que los operadores cuenten con sistemas para aprovechar al máximo, esto podría conducir a un mayor éxito para la actividad futura de exploración y producción.
Identificación de zonas de pago perdidas. Uno de los aspectos más notables de la transformación digital reciente, particularmente en relación con las geociencias, se centra en la llamada predicción de pago perdido. Las oportunidades de pago perdidas se pueden atribuir a varios factores, que incluyen una cobertura y calidad de datos insuficientes, ejecuciones de registro deficientes, falta de evaluación cuando se realizó el descubrimiento inicial o una reducción en el conocimiento disponible después de fusiones o adquisiciones de empresas. Al identificar las zonas productivas de hidrocarburos perdidas entre los pozos perforados en cuencas maduras, los operadores pueden tener una segunda oportunidad de encontrar acumulaciones adicionales de petróleo o gas, de una manera simplificada y eficiente.
La mayoría de los hidrocarburos de fácil acceso dentro de los campos existentes ya se están produciendo, y una cantidad significativa de infraestructura obsoleta está llegando al final de su vida operativa. Por lo tanto, es urgente encontrar barriles nuevos que puedan posponer el desmantelamiento. Publicamos nuestros propios resultados de pagos perdidos, basados en nuestra propia tecnología de aprendizaje automático. La actividad del flujo de trabajo se realizó dentro del software EarthNET, utilizando IA y tecnología nativa de la nube. Con el módulo de análisis de datos de pozos de EarthNET, los geocientíficos ahora pueden predecir rápidamente curvas de propiedades de fluidos y rocas de alta calidad y predecir registros faltantes dentro de los pozos. Los geocientíficos pueden aplicar modelos de aprendizaje automático para predecir las propiedades del yacimiento directamente a partir de registros de cable, datos centrales, datos de fluidos y CPI. Los métodos de aprendizaje automático para la predicción de propiedades en pozos ayudarán a los geocientíficos a llevar a cabo proyectos de manera eficiente y a gran escala.
Al identificar el pago perdido dentro de los pozos de exploración o activos que ya están produciendo petróleo o gas, existe la posibilidad de aumentar las reservas, localizar y producir hidrocarburos rentables e incluso ofrecer nuevos objetivos de exploración a los operadores. Un ejemplo del proyecto de pago de hidrocarburos perdido está disponible en el estudio de caso adjunto.
Mirando hacia el futuro. La misión de Earth Science Analytics es proporcionar soluciones de geociencias del petróleo basadas en datos de alta calidad a quienes operan en la industria de E&P. El software de E&P de próxima generación es nativo de la nube y también se puede implementar en las instalaciones o como soluciones híbridas. Estas soluciones son entornos de colaboración reales que ponen los datos y la información al alcance de los expertos en el dominio y los responsables de la toma de decisiones. Estos recursos informáticos y de almacenamiento están disponibles bajo demanda, lo que permite a las organizaciones escalar hacia arriba o hacia abajo rápidamente, en relación con las necesidades comerciales.
Creemos firmemente que nuestras soluciones permiten a los equipos de geociencias del petróleo trabajar de manera más eficiente, con mayor precisión y a menor costo, en comparación con lo que se podría haber logrado anteriormente mediante métodos tradicionales. Nuestra solución garantiza que se puedan tomar más decisiones basadas en datos que, en última instancia, conduzcan a decisiones más rentables. Es un momento emocionante para operar en el sector, ya que las empresas son cada vez más conscientes de la disponibilidad y el potencial de las nuevas tecnologías habilitadoras.
La transformación digital en curso que tiene lugar en el sector energético avanza a un ritmo acelerado. Se están identificando nuevas oportunidades. Sin embargo, si bien persisten las barreras para la entrada total, las empresas que reconocen el potencial y avanzan rápidamente en la adopción de la última tecnología obtendrán los mayores beneficios. Al adoptar plenamente el aprendizaje automático, la inteligencia artificial y las decisiones basadas en datos, los operadores tienen el potencial de impactar positivamente la rentabilidad de su empresa. Como proveedor de servicios, estamos entusiasmados con lo que depararán los próximos años, ya que la transformación digital continúa arraigando y prosperando. Es un futuro del que estamos inmensamente orgullosos de ser parte y esperamos continuar con nuestro papel de impulsar y facilitar la digitalización continua para ayudar a dar forma al sector energético del futuro.
CASO DE ESTUDIO
Earth Science Analytics fue seleccionado por la Dirección de Petróleo de Noruega y la Autoridad Británica de Petróleo y Gas y el Centro de Tecnología de Petróleo y Gas, para entregar el primer proyecto de aprendizaje automático transfronterizo sobre pago perdido. El objetivo era predecir los intervalos de pago perdidos de petróleo o gas entre miles de pozos a escala de cuenca, aprovechando el análisis de macrodatos nativos de la nube y las tecnologías de aprendizaje automático. Los operadores del Reino Unido y Noruega donaron más de 30.000 km de datos alámbricos que Earth Science Analytics utilizó para predecir las curvas de IPC faltantes e identificar más de 400 oportunidades de exploración.
Un catalizador del flujo de trabajo de exploración. Un equipo de exploración típico puede manejar el 20% de sus datos disponibles antes de que deban tomar una decisión sobre un prospecto. En Earth Science Analytics, aprovechamos todos los datos disponibles y los mejoramos con datos análogos o sintéticos, para revelar nuevos conocimientos y descubrir perspectivas de perforación viables que pueden haberse pasado por alto. Un entorno de nube colaborativo aporta nuevos conocimientos sobre conceptos antiguos, captura la experiencia y permite que los datos se exploren con más agilidad. Gracias al acceso “bajo demanda” a las computadoras a través de la nube, nuestro trabajo significó que pudimos generar curvas de propiedades de rocas y fluidos, indicadores de pozo y control de calidad en momentos. Mediante el uso de herramientas semiautomatizadas para editar pozos a escalas tanto de un solo pozo como de varios pozos, el resultado fue un banco de datos de 70 tipos diferentes de datos, que abarcan 90 millones de índices de profundidad.
Identificación de sitios de perforación cercanos. A partir de aquí, usamos nuestra herramienta de pozos para predecir los registros faltantes y luego los buscadores de petróleo comprobados revisaron los resultados para asegurarnos de que teníamos predicciones realistas. Al brindarle a nuestro equipo de exploración las herramientas y los datos que necesitaban, les brindamos la oportunidad de echar un segundo vistazo al subsuelo. Utilizando EarthNET para identificar y clasificar las zonas de pago, encontramos más de 400 candidatos para pozos, ubicados cerca de la infraestructura existente, que creemos que vale la pena revisar. Estos incluyeron pozos mal informados que fueron etiquetados como secos, que tienen potencial para desencadenar una nueva actividad de exploración en áreas maduras y proporcionar nuevos barriles muy necesarios en la infraestructura existente.
