IA e energia offshore: quanto maior a aposta, mais valor a IA cria

Espera-se que a computação quântica ofusque o potencial que a IA traz para o processamento e interpretação de dados. Imagem cortesia da IBM

O Octiv Auto Frac da Halliburton combina o controle automatizado de fraturamento com os insights da detecção de propagação de fratura orientada por IA.

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O tempo ocioso de uma plataforma de perfuração custa cerca de US$ 250.000 por hora. A IA está sendo adotada em toda a indústria para garantir que isso não aconteça.

Há algum tempo, uma grande empresa de energia teve um problema insondável e intermitente com suas operações de perfuração. Estava começando a custar muito dinheiro, e especialistas da IBM foram chamados. Após um extenso exame de IA e humanos de dados históricos de sensores, o problema foi determinado como sendo causado pelo canto das baleias durante a temporada de acasalamento, que estava reverberando no tubo de perfuração. Como uma demonstração clássica do poder da IA, a situação reuniu os principais componentes da ciência de dados: dados, modelos, velocidade de processamento e a mente humana.

O objetivo nunca é tirar o humano do circuito, diz Carol Lee Anderson, GM de tecnologia da IBM para a indústria de petróleo e gás, apenas livrá-los de tarefas trabalhosas e repetitivas e fornecer a eles suporte de decisão em tempo real. “Você ainda precisa de alguém que possa interpretar os dados e tomar as decisões certas.”

De acordo com a IBM, a IA é uma tecnologia que permite que computadores e máquinas simulem o aprendizado humano, a compreensão, a resolução de problemas, a tomada de decisões, a criatividade e a autonomia. Para empresas de petróleo e gás, a IBM frequentemente a utiliza para gerenciamento de ativos, eficiência operacional e segurança. É uma indústria com muito dinheiro e grande risco. Se as coisas derem errado, as pessoas podem morrer. "Quando os riscos são altos, os benefícios também são", diz Anderson.
Diretamente abaixo da IA está o aprendizado de máquina (ML), que envolve a criação de modelos treinando um algoritmo para fazer previsões ou decisões com base em dados. Aqui é importante se proteger contra alucinações - quando um modelo percebe padrões ou objetos que são inexistentes, criando saídas sem sentido ou imprecisas. "A IBM é sobre redução de risco, e apoiamos nossa governança em termos legais", diz ela.

IA é uma tecnologia que permite que computadores e máquinas simulem aprendizado humano, compreensão, resolução de problemas, tomada de decisão, criatividade e autonomia. Para empresas de petróleo e gás, a IBM frequentemente a utiliza para gerenciamento de ativos, eficiência operacional e segurança. “Quando os riscos são altos, os benefícios também são.”
– Carol Lee Anderson, gerente geral de tecnologia para a indústria de petróleo e gás, IBM
A Woodside e a IBM trabalharam juntas para implementar soluções que podem extrair insights significativos de 30 anos de dados de engenharia densos e complexos. A Woodside considera que a IA permite o desenvolvimento de modelos mais rápidos que podem explorar espaços de solução maiores, identificando condições operacionais ideais de forma mais eficiente. Essa abordagem pode ser validada com simulação de processo químico tradicional, levando a processos de produção mais eficientes, custos mais baixos e emissões de carbono reduzidas (por exemplo, análises avançadas para otimizar refrigerantes mistos fora do processo de liquefação).

A Woodside também está usando IA generativa - modelos de aprendizado profundo que podem gerar texto, imagens e outros conteúdos de alta qualidade com base nos dados em que são treinados. Com a segurança como prioridade máxima, a empresa usa IA generativa para revisar escopos de trabalho em seus ativos para ajudar a identificar lições aprendidas e treinamento relevante. Por exemplo, está desenvolvendo um projeto de IA para contar pássaros em suas operações em Trinidad e Tobago após uma série de incidentes relacionados a pássaros envolvendo helicópteros. A solução usa modelos de visão de CFTV e IA para fornecer atualizações de status sobre o número de pássaros perto da instalação de desembarque offshore, maximizando a segurança do trabalhador e a integridade da infraestrutura.

A Halliburton está usando processamento de linguagem natural (PLN) no design de poços de petróleo e gás. O PNL é uma IA que usa ML para permitir que os computadores entendam e se comuniquem com a linguagem humana. Milos Milosevic, Diretor Sênior da Halliburton, Digital Well Construction , diz: “Usamos algoritmos de PNL para ajudar a ler muitas entradas de texto capturadas por especialistas de poços anteriores para sugerir recursos de design ideais. Da mesma forma, usamos PNL para ler padrões e documentação da indústria para extrair seções relevantes para consideração no poço atual.”

A Halliburton apresentou a próxima geração de sua plataforma de automação e operações remotas LOGIX que responde a mudanças em formações geológicas com a análise de dados de poços adjacentes e atualiza o plano de perfuração com dados ao vivo. Imagem cortesia da Halliburton

A Halliburton também apresentou a próxima geração de sua plataforma de automação e operações remotas LOGIX , que aproveita os dados do fundo do poço para auxiliar na perfuração autônoma. A LOGIX responde a mudanças nas formações geológicas com a análise de dados de poços adjacentes e atualiza o plano de perfuração com dados ao vivo. Os últimos desenvolvimentos da plataforma usam ML para aumentar a eficiência da perfuração, ajustar o desempenho de sapata a sapata e prever o desgaste da broca com mais precisão, e pode ser acoplada ao sistema rotativo motorizado inteligente e de alto desempenho iCruise Force da Halliburton.

A empresa também desenvolveu o primeiro serviço de automação que permite aos clientes executar seu projeto de fratura sem intervenção humana. O Octiv Auto Frac combina o controle de fratura automatizado com os insights da detecção de propagação de fratura orientada por IA. Isso automatiza milhares de decisões durante o bombeamento, com base em projetos de trabalho e entradas de controle pré-trabalho, com resposta constante às condições de estimulação dinâmica.

Milosevic vê a computação em nuvem como seminal para a indústria. “Muitos problemas não podiam ser resolvidos antes devido à falta de poder de processamento e armazenamento conectado ou poderiam ser resolvidos parcialmente por muito poucos com grandes recursos. Em paralelo com o aumento nas capacidades de processamento em nuvem, a indústria percebeu que precisamos liberar dados de vários bancos de dados compartimentados.

“Também somos capazes de implementar economicamente mais processamento no local da plataforma e em ferramentas de fundo de poço para automatizar ações corretivas com base em entradas de sensores. Isso está alimentando uma revolução na automação de petróleo e gás upstream e decisões baseadas em IA.”

Este ano, a SLB lançou sua plataforma de dados e IA Lumi, que estará disponível em todos os principais provedores de serviços de nuvem, bem como no local. Ela inclui grandes modelos de linguagem que são modelos treinados em grandes quantidades de dados e capazes de entender e gerar linguagem natural e outros tipos de conteúdo para executar uma ampla gama de tarefas. Esses modelos ajudam a contextualizar dados em todos os domínios para que os clientes possam dimensionar fluxos de trabalho de IA avançados usando IA generativa. "À medida que navegamos no delicado equilíbrio entre produção de energia e descarbonização, a IA generativa está emergindo como um catalisador crucial para a mudança", diz Olivier Le Peuch, CEO da SLB .

A seguir está a IA agêntica - um sistema ou programa que é capaz de executar tarefas autonomamente em nome de um usuário ou outro sistema, projetando seu fluxo de trabalho e usando ferramentas disponíveis. O sistema tem "agência" para tomar decisões, executar ações, resolver problemas complexos e interagir com ambientes externos. O desenvolvedor de software eDrilling está desenvolvendo um agente de perfuração que, segundo ele, se comportaria como um engenheiro experiente para liberar engenheiros humanos para atividades mais estratégicas.

Além disso, espera-se que a computação quântica ofusque o potencial que a IA traz para o processamento e interpretação de dados. Enquanto um supercomputador pode levar um ano para processar uma carga de dados, pode levar apenas algumas horas com um computador quântico. IBM, ExxonMobil, Woodside e outros já estão envolvidos.

A plataforma de dados e IA Lumi da SLB estará disponível em todos os principais provedores de serviços de nuvem, bem como no local. Imagem cortesia da SLB