Inteligencia Artificial en industria energética. La industria de Oil & Gas está viviendo cambios significativos impulsados, fundamentalmente, por la transformación digital y la industria 4.0: una nueva manera de producir mediante la adopción de tecnologías 4.0, con soluciones enfocadas en la interconectividad, la automatización y los datos en tiempo real.
Mantenimiento predictivo: Hoy en día el mantenimiento predictivo es un enfoque proactivo que utiliza datos y análisis para predecir cuándo es probable que falle un equipo. Esto permite a las empresas programar el mantenimiento solo cuando es necesario, lo que reduce el tiempo de inactividad, los costos de mantenimiento y el riesgo de fallas inesperadas.
La IA juega un papel crucial al analizar grandes conjuntos de datos de varias fuentes, como sensores, registros de mantenimiento y datos meteorológicos.
Los algoritmos de aprendizaje automático pueden identificar patrones y anomalías dentro de estos datos para predecir fallas potenciales y estimar la vida útil restante (RUL) de los activos.
Entre los principales beneficios se incluyen reducción del tiempo de inactividad, menores costos de mantenimiento, mayor vida útil de los equipos, mejora de la seguridad y mayor eficiencia operativa.
Actualmente el IoT industrial forma parte de esta innovación para detectar anomalías y ha impactado fuertemente en el sector energético.
Según la consultora Acumen, el tamaño del mercado mundial de IoT en petróleo y gas se valoró en 11.2 millones de dólares en 2022 y se espera que crezca a una tasa compuesta anual del 9.7% durante el período previsto (2024 a 2032), alcanzando los 27.7 millones de dólares en 2032.
La implementación de IoT en empresas de Oil & Gas es rentable y viable: permite la recopilación de datos en tiempo real y el seguimiento remoto del rendimiento de los equipos para detectar problemas de mantenimiento, fallas, fugas y derrames de petróleo.
Todo ello ayuda a planificar y tomar decisiones guiadas por datos digitalizados, un proceso que anteriormente se hacía mediante software y hardware tradicional.
La Inteligencia Artificial (IA) se está utilizando para automatizar procesos de Data Management, como la digitalización de perfiles de pozos y la captura de metadatos. En esta dirección, la digitalización de los datos posibilita procesarlos en tiempo real, lo que lleva a mejorar la toma de decisiones, controlando los cambios necesarios a lo largo del tiempo.
El método contribuye a la eficiencia operativa, reduce costos operativos y también refuerza la confiabilidad y sostenibilidad de las operaciones.
Sin embargo, los beneficios de la digitalización en la industria del petróleo y el gas no se limitan a la eficiencia y la sostenibilidad. El aumento de la seguridad de las operaciones puede añadirse a la lista de ventajas.
En este aspecto, la simulación computacional permite a las empresas comprender el rendimiento de productos y procesos en condiciones precisas y realistas. Se puede utilizar en importantes procesos del petróleo y el gas, como la perforación de pozos y la garantía de flujo.
Además, la capacidad de predecir y prevenir problemas mediante gemelos digitales (digital twins) y simulaciones, contribuye a un mantenimiento más eficaz y en consecuencia, a un mayor tiempo de actividad de los equipos, lo que repercute positivamente en la rentabilidad de las empresas.
La inteligencia artificial tiene el potencial de disminuir significativamente el impacto ambiental de la industria al permitir una mejor gestión de los recursos, la reducción de desechos y el cumplimiento de los requisitos reglamentarios.
Al mismo tiempo, las empresas pueden mejorar su vinculación con las comunidades en las que tienen injerencia para operar, demostrando su compromiso con la seguridad y la sostenibilidad ambiental mediante el uso de tecnología de IA.
Una investigación de PwC UK estima que el uso de IA para aplicaciones ambientales podría aportar hasta $5,2 billones de dólares a la economía global en 2030, un aumento del 4,4% en relación con los negocios habituales.
Paralelamente, el apalancamiento de IA podría reducir las emisiones mundiales de gases de efecto invernadero (GEI) en un 4% en 2030, una cantidad equivalente a 2,4 Gt CO2 equivalente a las emisiones anuales de 2030 de Australia, Canadá y Japón combinados.
En el sector Oil & Gas, conviven diferentes roles industriales con operadores de maquinaria pesada, supervisando tareas, organizando y planificando. Es justamente en estas interfaces entre los sistemas informáticos que operan los humanos donde hay mayores oportunidades. Existen actualmente tres usos principales de inteligencia artificial generativa (Gen AI):
- Clasificación de textos y toma de decisiones: Hoy en día las tecnologías de IA Generativa permiten la lectura automática de las observaciones y anotaciones realizadas por los operadores en campo y la categorización o extracción de nuevo conocimiento a partir de grandes volúmenes de datos. En este caso, donde los humanos tardaban días y días en leer muchos textos, un LLM (Large Language Model) tarda unos pocos minutos.
- Interpretación de gráficos e informes: Los últimos modelos LLM resultan multimodales y suelen ser bastante buenos interpretando gráficos y diagramas de forma básica. Sin lugar a dudas, la IA Generativa acelera los tiempos de estas tareas y simplifica los procesos, liberando al personal humano para poder concentrarse en otras actividades estratégicas de la operación.
- Consultas rápidas y Text2SQL: Las organizaciones de Oil & Gas tienen muchos sistemas y en numerosas oportunidades la información se encuentra muy fragmentada entre los mismos sistemas. Desarrollar una interfaz integrada de texto o inclusive de audio que resulte cómoda para los niveles directivos para resolver consultas rápidas es realmente un caso de uso muy interesante.
La industria de Oil & Gas está integrando, cada vez más rápido y con mayor intensidad, herramientas sofisticadas de inteligencia artificial. En este contexto, los proyectos de Gen AI comienzan a multiplicarse y buscan alcanzar un estadío de madurez.
