Melhorando a precisão, consistência e velocidade na análise de rochas
A ADNOC está aproveitando o poder da IA
Geóloga examinando junto com um colega o gráfico exibido nas telas que mostra rochas petrolíferas e de gás.

Abu Dhabi, o maior dos sete emirados nos Emirados Árabes Unidos (EAU) em termos de área e população, é um dos maiores produtores de hidrocarbonetos do mundo. Quase nove por cento das reservas conhecidas de petróleo do mundo e cinco por cento de suas reservas de gás natural estão localizadas em rochas carbonáticas profundamente abaixo dos desertos e águas de Abu Dhabi.

A ADNOC é uma das maiores produtoras mundiais de petróleo e gás. Ela reconhece o valor de incorporar a IA em seus processos de negócios para otimizar as operações, aprimorar a recuperação e melhorar a tomada de decisões. O ADNOC está liderando a adoção da IA ao aperfeiçoar a forma como estuda os reservatórios de hidrocarbonetos de Abu Dhabi.

Produtores de petróleo, como a ADNOC, buscam maximizar a eficiência de recuperação de petróleo usando o menor número possível de poços, a menor quantidade de água e o menor gasto financeiro. Com o propósito de alcançar esse objetivo, engenheiros elaboram modelos digitais de simulação de reservatórios para avaliar o comportamento do reservatório, incluindo o espaço de armazenamento (porosidade), a capacidade de fluxo (permeabilidade) e a quantidade de petróleo (recuperação potencial). Os modelos permitem que os engenheiros considerem diferentes características de desenvolvimento, incluindo o espaçamento dos poços, o tipo de poço, o número de poços e os esquemas de manutenção de pressão.

Alta capacidade

 

A solução IBM Watson® pode analisar 527 por segundo

Classificação de imagem

 

Proporcionando à ADNOC a capacidade de classificar até 25000 imagens por dia.

Ao desenvolver uma parceria de inovação com a IBM Watson, estamos garantindo que o nível de descrição e interpretação se mantenha em um patamar especializado. Douglas Boyd Technical Center Petrophysicist Abu Dhabi National Oil Company

O fundamento da precisão preditiva de um simulador de reservatório, usado para direcionar as decisões de desenvolvimento de campo de bilhões de dólares da gestão, é a fidelidade do modelo geológico. A geologia se baseia em descrições visuais microscópicas de rochas obtidas por meio de um microscópio óptico em um processo lento e trabalhoso, que pouco mudou desde o início da geologia moderna em 1793.

Além disso, quando um petrógrafo com anos de experiência se aposenta, a ADNOC perde toda a experiência acumulada por essa pessoa. E com tantas carreiras de ritmo acelerado e altamente técnicas para escolher, poucos jovens estão optando por se tornar petrografistas. Por esses motivos, a ADNOC procurou uma maneira de preservar a experiência de seus especialistas e aprimorar o processo, possivelmente por meio de uma máquina.

Uma mudança fundamental na forma como a ciência é feita

Nos últimos anos, a IBM tem se dedicado a iniciativas da Indústria 4.0 no setor de petróleo, gás e petroquímica no Oriente Médio, liderando programas de transformação digital. A parceria com empresas nacionais de petróleo na região é uma prioridade, pois a IBM trabalha para agregar valor por meio de parcerias pragmáticas que se concentram em IA, machine learning, Internet das Coisas (IoT) industrial, segurança cibernética e blockchain.

Ao mesmo tempo, Hani Nehaid, líder de equipe de geociência da ADNOC, e sua equipe estavam considerando usar IA para aumentar e acelerar o processo de descrição da seção fina. Então, quando Nehaid, juntamente com Douglas Boyd, Petrofísico do Centro Técnico, e Hesham Shebl, Geólogo do Centro Técnico (Petrografista), encontrou um representante da IBM em um jantar do setor, o potencial de utilizar IA e soluções Watson para lidar com esse desafio por meio de tecnologia de reconhecimento visual se tornou um assunto de interesse mútuo.

Boyd explica: "Tivemos uma breve conversa com o representante da IBM sobre como podemos buscar essa aspiração. Começamos trabalhando juntos com seus cientistas de dados para treinar repetidamente a plataforma. Em seguida, preparamos um pequeno conjunto de amostras para eles analisarem como prova de conceito. Isso forneceu resultados muito precisos, equivalentes ao nosso petrógrafo mais experiente. Ficamos muito impressionados e avançamos a partir daí.”

 

Nesse caso, uma equipe da IBM composta por representantes das divisões IBM Industry, IBM Services® e IBM Cloud® trabalhou com a ADNOC para iniciar a primeira fase de um projeto de várias fases. Trabalhando juntos, eles evoluíram de tarefas simples para atividades cada vez mais complexas, incorporando elementos impulsionados por IA, como reconhecimento cognitivo de imagens, processamento de linguagem natural e regressão. A equipe passou quatro semanas treinando o serviço de Reconhecimento visual IBM Watson para rotular imagens rochosas bidimensionais (2D) de acordo com suas características visuais.

Conforme o projeto avança, a equipe pretende treinar a solução Watson para extrair informações adicionais das imagens. Explica Shebl: "Queremos expandir muito os dados de seção fina de imagem de rocha que capturamos da subsuperfície de Abu Dhabi. Muitas das decisões de gerenciamento e desenvolvimento que tomamos são baseadas nas propriedades e interpretações feitas por nossos petrografistas. Quanto mais pontos de dados pudermos usar, melhores e mais eficientes serão nossos modelos, nossos planos de desenvolvimento e nossa recuperação final de hidrocarbonetos. Isso é fundamental para o sucesso da nossa indústria.""

Quanto mais pontos de dados pudermos usar, melhores e mais eficientes serão nossos modelos, nossos planos de desenvolvimento e nossa recuperação final de hidrocarbonetos. Isso é fundamental para o sucesso do nosso setor. Hesham Shebl Technical Center Geologist (Petrographer) Abu Dhabi National Oil Company
Aumentos radicais de velocidade e precisão

O uso da IA pela ADNOC para aumentar a pesquisa geológica já foi bem-sucedido. Apesar de a perfuração e a digitalização de amostras de rocha ainda serem processos manuais, a classificação de imagens agora é muito mais rápida e automatizada. Como o Watson pode analisar 527 imagens por segundo, a análise de todas as amostras coletadas de um único reservatório agora leva apenas alguns minutos, não meses.

Além do aumento na velocidade de classificação, Nehaid e sua equipe já estão experimentando várias outras vantagens importantes da solução Watson impulsionada por IA. Com a considerável redução no tempo de análise, a ADNOC pode examinar muitas amostras de rochas de vários poços, gerando dados mais determinísticos. Isso, por sua vez, leva a modelos subsuperficiais mais precisos e eficazes.

A solução também melhora a consistência. Nehaid: "Dois geólogos diferentes com diferentes níveis de experiência fornecerão diferentes níveis de precisão em suas descrições de rochas. Com a ajuda do IBM Watson, estamos garantindo que a descrição e interpretação estejam sempre em nível especializado e que permaneçam consistentes ao longo dos anos. Ele prossegue: "Esses fatores estão aprimorando nossos modelos subsuperficiais, o que, por sua vez, reduz significativamente os riscos e oferece suporte a melhores decisões de investimento em desenvolvimentos de campos de bilhões de dólares."

As bibliotecas de IA do IBM Watson oferecem à ADNOC uma forma de conservar a experiência de seus petrógrafos ao longo das décadas sem ter que passar pelo longo processo de capacitação de novos especialistas. Nehaid: "A solução nos permite liberar o tempo de nossos geólogos para que se concentrem na geração de modelos, além de transferir o conhecimento e a experiência de nossos especialistas para a máquina, de modo que possamos aproveitar a experiência deles depois que se aposentarem."

Nehaid e sua equipe estão otimistas sobre o futuro do projeto. Diz Shebl: "Em última análise, vejo machine learning ajudando em todo o processo de criação de modelos geológicos representativos e nos ajudando a criar uma compreensão clara da subsuperfície. As parcerias de inovação e tecnologia de ponta estão nos permitindo criar planos de desenvolvimento que nos ajudam a alcançar nossos objetivos estratégicos: aumentar a recuperação no final da vida de um campo para 70% e, finalmente, ajudar a criar um envio de dados à ADNOC mais lucrativo."

A IBM também é encorajada pelo sucesso do contrato com a ADNOC. Talal Malas, líder da prática cognitiva e analítica da IBM no Oriente Médio e na África, explica: “Acreditamos que a IA é uma parceria entre homem e máquina. Essa iniciativa com o ADNOC é um dos casos de uso mais interessantes na indústria química e do petróleo: a geologia cognitiva, que emula geólogos e petrofísicos na classificação de amostras de rochas com alta precisão em uma escala enorme. É o exemplo perfeito de como a IA aumenta a produtividade e libera especialistas altamente qualificados para atividades de maior valor.”

Yahya Mahmoud, Líder da Indústria de Produtos Industriais, Químicos e de Petróleo da IBM no Oriente Médio e África, complementa: "Na IBM, acreditamos na inovação que faz a diferença, para nossa empresa e para o mundo." Ousamos criar ideias originais com foco e dedicação ao sucesso de nossos clientes. A parceria entre ADNOC e IBM deu vida a esses valores. Toda a cadeia de valor se constrói a partir das geociências, era intuitivo começar lá. Compartilhamos o desejo da ADNOC de expandir ainda mais a solução para utilizar mais pontos de dados do subsolo e aprimorar a recuperação de hidrocarbonetos.

Sobre o logotipo da Abu Dhabi National Oil Company (ADNOC)
Sobre a Abu dhabi national oil company (ADNOC)

Fundada em 1971, a ADNOCLink Externo (link externo a ibm.com) é um grupo diversificado de empresas de energia e petroquímicas. Ela produz cerca de três milhões de barris de petróleo e 10,5 bilhões de pés cúbicos de gás bruto todos os dias. Suas atividades integradas de envio de dados, midstream e recebimento de dados são realizadas por 14 subsidiárias especializadas e empresas de joint venture.

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