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ADNOC Aprovecha la Potencia de la IA
Geóloga con colega estudian 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 área como en población, es una de las fuentes más ricas de hidrocarburos del mundo. Casi el 9 % de las reservas de petróleo conocidas del mundo y el 5 % 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 productores de petróleo y gas más grandes del mundo. Reconoce el valor de incorporar IA en sus procesos de negocio para optimizar las operaciones, impulsar la recuperación y mejorar la toma de decisiones. ADNOC lidera la adopción de la IA optimizando la forma en que estudia los embalses de hidrocarburos de Abu Dhabi.

Los productores de petróleo como ADNOC buscan maximizar la eficiencia de la recuperación de petróleo mediante el uso de la menor cantidad de pozos y de agua, y el menor gasto. Con miras hacia este objetivo, los ingenieros construyen modelos de simulación de depósito digital para probar el comportamiento de un depósito, incluido el espacio de almacenamiento (porosidad), la capacidad de fluir (permeabilidad) y la cantidad de aceite (recuperación potencial). Los modelos permiten a los ingenieros considerar diferentes características de desarrollo, incluido el espaciamiento entre pozos, el tipo y el número de pozos, y los esquemas de mantenimiento de presión.

Alta Capacidad

 

La solución IBM® Watson puede analizar 527 por segundo

Clasificación de imágenes

 

Otorgar a ADNOC la capacidad de clasificar hasta 25.000 imágenes por día

Mediante una alianza de innovación con IBM Watson, nos aseguramos de que el grado 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 depósito, utilizada para guiar las decisiones de desarrollos de campo multimillonarios de la gerencia, es la fidelidad del modelo geológico. La geología depende de descripciones de rocas microscópicas visuales obtenidas mediante 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 retira, ADNOC pierde esa experiencia acumulada. Y con tantas carreras rápidas y altamente técnicas para elegir, pocos jóvenes deciden convertirse en petrógrafos. Por estas razones, ADNOC buscó una manera 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 la Industria 4.0 en los sectores del petróleo, el gas y los productos petroquímicos en Medio Oriente, con lo que lidera los programas de transformación digital. La colaboración con empresas petroleras nacionales en la región es una prioridad, ya que IBM trabaja para ofrecer valor a través de alianzas pragmáticas que se centran en IA, aprendizaje automático, Internet industrial de las cosas (IoT), ciberseguridad y blockchain.

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

Boyd explica: “Tuvimos un breve debate con el representante de IBM sobre cómo podríamos seguir con esta aspiración. Comenzamos trabajando junto con sus científicos de datos para entrenar repetidamente a la plataforma. Luego, preparamos un pequeño conjunto de muestras para que las analizaran como prueba de concepto. Esto proporcionó resultados muy precisos, equivalente a nuestro petrografo más experimentado. Quedamos muy impresionados y seguimos adelante a partir de ahí”.

 

En este caso, un equipo de IBM compuesto por representantes de las divisiones de IBM Industry, IBM® Services e IBM® Cloud trabajó con ADNOC para comenzar la primera fase de un proyecto de varias etapas. Juntos, pasaron de tareas simples a cada vez más difíciles, en las cuales emplearon elementos impulsados por IA de reconocimiento cognitivo de imágenes, procesamiento de lenguaje natural y regresión. El equipo pasó cuatro semanas entrenando al servicio IBM Watson Visual Recognition para etiquetar imágenes bidimensionales (2D) de rocas de acuerdo con sus características visuales.

A medida que el proyecto continúa, el equipo planea entrenar a Watson Solution para extraer información adicional de las imágenes. Shebl explica: “Queremos expandir en gran medida los datos de la sección delgada de la imagen de roca que capturamos del subsuelo de Abu Dhabi. Muchas de las decisiones de gestión y desarrollo que tomamos se basan en las propiedades e interpretaciones que toman 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 de ADNOC para aumentar la investigación geológica ya ha sido fructífero. Aunque la perforación y el escaneo de muestras de roca deben seguir siendo procesos manuales, la clasificación de imágenes ahora es mucho más rápida y automatizada. Debido a que Watson puede analizar 527 imágenes por segundo, analizar todas las muestras tomadas de un solo depósito ahora toma solo minutos, no meses.

Además del aumento de la velocidad de clasificación, Nehaid y su equipo ya están experimentando varias otras ventajas clave de Watson Solution con IA. Con el tiempo de análisis reducido significativamente, ADNOC puede evaluar muchas más muestras de roca de muchos más pozos, lo cual generará datos más deterministas. Esto, a su vez, conduce a modelos del subsuelo más precisos y eficaces.

La solución también mejora la congruencia. Nehaid agrega: “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 e interpretación siempre esté a nivel experto y que seguirá siendo coherente a lo largo de los años”. Continúa: “Estos factores están mejorando nuestros modelos del subsuelo, lo que, a su vez, elimina significativamente el riesgo y respalda mejores decisiones de inversión en desarrollos de campo multimillonarios”.

Las bibliotecas de IA de IBM Watson brindan a ADNOC una forma de preservar las décadas de experiencia de sus petrógrafos sin tener que pasar por el largo proceso de actualizar a nuevos expertos. Nehaid señala: “La solución nos permite dejar más tiempo para nuestros geólogos y enfocarnos en la generación de modelos, así como transferir el conocimiento y la experiencia de nuestros expertos a la máquina para que podamos aprovechar su experiencia después de que se vayan”.

Nehaid y su equipo son optimistas sobre el futuro del proyecto. Shebl agrega: “En última instancia, veo que el aprendizaje automático ayuda a todo el proceso de creación de modelos geológicos representativos, así como a tener una comprensión clara del subsuelo. La tecnología de vanguardia y las colaboraciones de innovación nos permiten crear planes de desarrollo que nos ayuden 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 upstream más rentable para ADNOC”.

IBM también siente incentivo por el éxito del compromiso con ADNOC. Talal Malas, líder de práctica cognitiva y analítica con IBM en Medio Oriente y África, explica: “Creemos que la IA es una alianza entre el hombre y una máquina. Esta iniciativa con ADNOC es uno de los casos de uso más interesantes 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 aumenta la productividad y deja más tiempo a los expertos altamente calificados para actividades de mayor valor”.

Yahya Mahmoud, responsable de Productos Industriales y Químicos e Industria Petrolera para IBM Medio Oriente y África, agrega: “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 colaboración entre ADNOC e IBM dio vida a estos valores. Toda la cadena de valor se acumula a partir de las geociencias; fue intuitivo comenzar allí. Compartimos la aspiración de ADNOC de seguir desarrollando la solución para aprovechar más puntos de datos del subsuelo y mejorar la recuperación de hidrocarburos”.

Acerca del logotipo de Abu Dhabi National Oil Company (ADNOC)
Acerca de Abu Dhabi National Oil Company (ADNOC)

Fundada en 1971, ADNOCEnlace externo (enlace externo a ibm.com) es un importante grupo diversificado de empresas energéticas y petroquímicas. Produce alrededor de tres millones de barriles de petróleo y 10.500 millones de pies cúbicos de gas bruto al día. Sus actividades integradas de upstream, midstream y downstream se desarrollan en 14 filiales especializadas y empresas conjuntas.

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

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