Inicio Título de página abu-dhabi-national-oil-company-adnoc Mejora de la precisión, consistencia y velocidad del análisis de rocas
ADNOC aprovecha el poder de la IA
Geóloga con colega estudiando la visualización gráfica de rocas con petróleo y gas en pantallas

Abu Dhabi, el mayor de los siete emiratos de los Emiratos Árabes Unidos (EAU) tanto en superficie como en población, es una de las fuentes de hidrocarburos más ricas del mundo. Casi el nueve por ciento de las reservas de petróleo conocidas del mundo y el cinco por ciento de sus reservas de gas natural se encuentran dentro de rocas carbonatadas en las profundidades de los desiertos y aguas de Abu Dhabi.

ADNOC es uno de los mayores productores mundiales de petróleo y gas. Reconoce el valor de incorporar la IA a sus procesos empresariales para optimizar las operaciones, ampliar la recuperación y mejorar la toma de decisiones. ADNOC lidera la adopción de la IA optimizando la forma en que estudia los depósitos de hidrocarburos de Abu Dabi.

Los productores de petróleo como ADNOC buscan maximizar la eficiencia de la recuperación de aceite al usar menos pozos, la menor cantidad de agua y el menor gasto. Con este objetivo, los ingenieros construyen modelos digitales de simulación de yacimientos para probar el comportamiento del yacimiento, incluido el espacio de almacenamiento (porosidad), la capacidad de flujo (permeabilidad) y la cantidad de petróleo (recuperación potencial). Los modelos permiten a los ingenieros considerar diferentes características de desarrollo, incluido el espaciamiento de pozos, el tipo y el número de pozos y los esquemas de mantenimiento de presión.

Alta capacidad

 

La solución IBM Watson® puede analizar 527 imágenes por segundo

Clasificación de imágenes

 

Permite a ADNOC clasificar hasta 25 000 imágenes al día

Al desarrollar una asociación de innovación con IBM Watson, nos aseguramos de que el nivel de descripción e interpretación permanezca en el nivel experto. Douglas Boyd Technical Center Petrophysicist Abu Dhabi National Oil Company

La base de la precisión predictiva de un simulador de yacimientos, utilizada para guiar las decisiones de desarrollo de campos multimillonarias de la administración, es la fidelidad del modelo geológico. La geología se basa en descripciones de rocas microscópicas visuales obtenidas utilizando un microscopio óptico en un proceso lento y laborioso que apenas ha cambiado desde el nacimiento de la geología moderna en 1793.

Además, cuando un petrógrafo con décadas de experiencia se jubila, ADNOC pierde la experiencia acumulada de esa persona. Y con tantas carreras rápidas y muy técnicas entre las que elegir, son pocos los jóvenes que optan por ser petrógrafos. Por estas razones, ADNOC buscaba una forma de preservar la experiencia de sus expertos y mejorar el proceso, posiblemente dentro de una máquina.

Un cambio fundamental en cómo se hace la ciencia

Durante los últimos años, IBM se ha centrado en iniciativas de Industria 4.0 en los sectores del petróleo, el gas y los productos petroquímicos en Oriente Medio, liderando los programas de transformación digital. La asociación con compañías petroleras nacionales en la región es una prioridad, ya que IBM trabaja para ofrecer valor a través de asociaciones pragmáticas que se centran en IA, aprendizaje automático, Internet industrial de las cosas (IoT), ciberseguridad y blockchain.

Al mismo tiempo, Hani Nehaid, líder del equipo de geociencias de ADNOC, y su equipo estaban considerando usar IA para aumentar y acelerar el proceso de descripción de secciones delgadas. Por eso, cuando Nehaid, junto con Douglas Boyd, petrofísico del Centro Técnico, y Hesham Shebl, geólogo del Centro Técnico (petrógrafo), se encontraron con un representante de IBM en una cena del sector, la posibilidad de utilizar las soluciones de IA y Watson para abordar este desafío con la tecnología de reconocimiento visual se convirtió en un tema de interés mutuo.

Boyd explica: «Tuvimos una breve conversación con el representante de IBM sobre cómo podíamos conseguir este objetivo. Comenzamos trabajando junto con sus científicos de datos para formar repetidamente la plataforma. Luego preparamos un pequeño conjunto de muestras para que analicen como prueba de concepto. Esto generó resultados muy precisos, equivalentes a nuestro petrógrafo más experimentado. Quedamos muy impresionados y a partir de ahí avanzamos».

 

En este caso, un equipo de IBM compuesto por representantes de las divisiones IBM Industry, IBM Services® e IBM Cloud® trabajó con ADNOC para comenzar la primera fase de un proyecto de varias fases. Juntos, pasaron de tareas sencillas a otras cada vez más difíciles, empleando elementos de reconocimiento cognitivo de imágenes, procesamiento del lenguaje natural y regresión basados en IA. El equipo dedicó cuatro semanas a entrenar el servicio IBM Watson Visual Recognition para etiquetar imágenes de roca bidimensionales (2D) de acuerdo con sus características visuales.

A medida que el proyecto avanza, el equipo planea formar la solución Watson para extraer información adicional de las imágenes. Explica Shebl: «Queremos ampliar en gran medida los datos de la sección delgada de la imagen de rocas que obtuvimos del subsuelo de Abu Dabi. Muchas de las decisiones de administración y desarrollo que tomamos se basan en las propiedades e interpretaciones que hacen nuestros petrógrafos. Cuantos más puntos de datos podamos utilizar, mejores y más eficientes serán nuestros modelos, nuestros planes de desarrollo y nuestra recuperación final de hidrocarburos. Esto es fundamental para el éxito de nuestra industria».

Cuantos más puntos de datos podamos utilizar, mejores y más eficientes serán nuestros modelos, nuestros planes de desarrollo y nuestra recuperación final de hidrocarburos. Esto es fundamental para el éxito de nuestra industria. Hesham Shebl Technical Center Geologist (Petrographer) Abu Dhabi National Oil Company
Aumento radical de velocidad y precisión

El uso de IA por parte de ADNOC para aumentar la investigación geológica ya ha tenido éxito. Aunque la perforación y el escaneo de muestras de roca deben seguir realizándose mediante procesos manuales, la clasificación de imágenes ahora es mucho más rápida y automatizada. Dado que Watson puede analizar 527 imágenes por segundo, analizar todas las muestras tomadas de un solo depósito ahora solo lleva minutos y no meses.

Más allá del aumento en la velocidad de clasificación, Nehaid y su equipo ya están experimentando otras varias ventajas clave de la solución Watson impulsada por IA. Con el tiempo de análisis reducido significativamente, ADNOC puede evaluar muchas más muestras de rocas de muchos más pozos, generando datos más deterministas. Esto, a su vez, conduce a modelos de subsuperficies más precisos y eficaces.

La solución también mejora la consistencia. Dice Nehaid: «Dos geólogos diferentes con diferentes niveles de experiencia proporcionarán diferentes niveles de precisión en sus descripciones de rocas. Con IBM Watson, nos aseguramos de que la descripción y la interpretación estén siempre a nivel experto y de que permanezcan consistentes a lo largo de los años». Y prosigue: «Estos factores están mejorando nuestros modelos del subsuelo, que, a su vez, reducen significativamente el riesgo y apoyan mejores decisiones de inversión en desarrollos de yacimientos multimillonarios».

Las bibliotecas de inteligencia artificial de IBM Watson ofrecen a ADNOC una forma de preservar las décadas de experiencia de sus petrógrafos sin tener que pasar por el largo proceso de poner al día a nuevos expertos. Dice Nehaid: «La solución nos permite liberar tiempo de nuestros geólogos para que se centren en la generación de modelos, así como transferir los conocimientos y la experiencia de nuestros expertos a la máquina para que podamos aprovechar su experiencia cuando se marchen».

Nehaid y su equipo son optimistas sobre el futuro del proyecto. Formas Shebl: «En última instancia, veo que el aprendizaje automático ayuda a todo el proceso de creación de modelos geológicos representativos y nos ayuda a crear una comprensión clara del subsuelo. Las colaboraciones tecnológicas e innovadoras de vanguardia nos permiten crear planes de desarrollo que nos ayudan a alcanzar nuestros objetivos estratégicos: aumentar la recuperación al final de la vida de un campo al 70 % y, en última instancia, ayudar a crear un ADNOC en sentido ascendente más rentable».

IBM también se siente alentado por el éxito de la implicación de ADNOC. Talal Malas, líder de la práctica cognitiva y analítica de IBM para Oriente Medio y África, explica: «Creemos que la IA es una asociación entre el hombre y la máquina. Esta iniciativa con ADNOC es uno de los casos de uso más emocionantes en la industria química y petrolera: la geología cognitiva, que emula a geólogos y petrofísicos en la clasificación de muestras de rocas con alta precisión a una escala enorme. Es el ejemplo perfecto de cómo la IA impulsa la productividad y permite que expertos altamente cualificados se dediquen a actividades de mayor valor».

Yahya Mahmoud, Responsable de Industria de Productos Industriales y Químicos e Industria Petrolera para IBM Oriente Medio y África, añade: «En IBM creemos en la innovación que importa, para nuestra empresa y para el mundo. Nos atrevemos a crear ideas originales con enfoque y dedicación al éxito de nuestros clientes. La asociación entre ADNOC e IBM dio vida a estos valores. Toda la cadena de valor se acumula a partir de las geociencias, así que era intuitivo empezar por ahí. Compartimos la aspiración de ADNOC de desarrollar aún más la solución para aprovechar más puntos de datos desde el subsuelo para mejorar la recuperación de hidrocarburos».

Logotipo de Abu Dhabi National Oil Company (ADNOC)
Acerca de Abu Dhabi National Oil Company (ADNOC)

Fundada en 1971, ADNOCEnlace externo (el enlace reside fuera de ibm.com) es un importante grupo diversificado de empresas energéticas y petroquímicas. Produce unos tres millones de barriles de petróleo y 10 500 millones de pies cúbicos de gas bruto al día. Sus actividades integradas de exploración, producción y comercialización corren a cargo de 14 filiales especializadas y empresas conjuntas.

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Producido en los Estados Unidos de América, julio de 2021.

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