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Las compañías petroleras aprovechan tecnologías digitales para sobrevivir a la recesión

El sector petrolero se enfrenta a condiciones desfavorables, la actual volatilidad de los precios provocada por la respuesta global a Covid-19 probablemente obligará a las compañías petroleras a reducir los proyectos de capital y los gastos de operación durante un largo periodo.

En este contexto, la digitalización brinda una oportunidad para la resiliencia y la modernización. Invertir en inteligencia artificial, drones, realidad aumentada y computación en la nube es un movimiento positivo para las compañías petroleras que quieren reducir los gastos operativos y los costos de equilibrio, y reflejar el cuidado que tienen para garantizar la seguridad de los empleados y limitar las emisiones de gases de efecto invernadero.


Ante las condiciones impuestas por la pandemia, la automatización, la formación y el trabajo remoto son lo más importante para las compañías petroleras, y todas estas tecnologías dependen de una base digital corporativa sólida.

En el último año se han lanzado diversas estrategias de digitalización por parte del sector del petróleo y el gas. El análisis de BloombergNEF cuantifica los beneficios de las tecnologías digitales para el sector petrolero.

¿Dónde están los beneficios?

Demanda de petróleo – Colapso de los viajes aéreos
OIL & GAS
Demanda de petróleo – Colapso de los viajes aéreos

 

Las tecnologías digitales se utilizan en toda la cadena de valor del petróleo y el gas, pero en diferentes grados. Históricamente, las empresas han recopilado datos y análisis sobre sus operaciones upstream para mejorar la producción y los pozos de referencia.

Pero la caída de los costos de los sensores y la computación han fortalecido la economía del uso de la tecnología IoT para reducir los costos downstream.

El mayor potencial de la digitalización es utilizar el análisis para encontrar y recuperar más petróleo.

Las compañías petroleras han sido propietarias de las mayores supercomputadoras comerciales durante décadas para procesar enormes cantidades de datos sísmicos para descubrir nuevos yacimientos. Ahora, las principales petroleras están aprovechando los recursos flexibles y de escala de la nube para reducir los costos y acelerar su exploración.


También están invirtiendo considerable cantidades de dinero (unos US$ 400 millones al año para el caso de la colaboración de Total y Google) para identificar casos de uso para el aprendizaje automático (machine learning) con el fin de identificar mejor los proyectos prometedores y ubicar pozos de forma óptima dentro de un campo.

Adopción de la tecnología digital en petróleo y gas

Las compañías petroleras internacionales integradas, especialmente los europeos, son las que están liderando el desarrollo de digitalización. Shell, BP, Equinor han construido tecnología internamente, han formado alianzas significativas con empresas de tecnología y han anunciado proyectos de ahorro de costos.

Las compañías petroleras norteamericanas han sido más cautelosas, BloomberNEF, solo incipientemente ExxonMobil, Chevron y Suncor han realizado lanzamiento de productos en monitoreo en tiempo real y mantenimiento predictivo.

En Asia, hay muchas compañías petroleras estatales como Petronas y Sinopec que tienen presiones de sus gobiernos para modernizar y reducir costos. Las compañías petroleras de Medio Oriente están particularmente bajo el foco con la reciente salida a bolsa de Saudi Aramco, lo cual le permite contar con más dinero para invertir.

Reducción de costos de producción en refinerías de petróleo

Las tecnologías digitales pueden reducir los costos operativos de la refinería de petróleo en US$ 0.44 por barril, equivalente al 11.5% de los costos operativos en los Estados Unidos, según BloombergNEF. Sin embargo, muy pocas refinerías han adoptado plenamente estas tecnologías.

A excepción de los insumos como el crudo, la mano de obra es a menudo el mayor costo operativo para los refinadores. Las tecnologías digitales pueden acelerar la transferencia de conocimientos, aumentar la seguridad in situ, mejorar la productividad y centralizar a los expertos en ingeniería.


El mantenimiento predictivo se aplica a los activos de largo uso y evitar errores futuros. BNEF espera que esto pueda reducir el tiempo de inactividad no planificado en un 25%.

Estas tecnologías pueden reducir el costo de refinación de petróleo, aumentar la flexibilidad de los activos y servir mejor al mercado del petróleo. Pero también significan que los refinadores tienen que adoptar la computación en la nube, invertir en talento y establecer nuevas asociaciones con empresas de tecnología.
Figura 1. Reducción de costos de producción en refinación de petróleo a partir de las tecnologías digitales.

Figura 1. Reducción de costos de producción en refinación de petróleo a partir de las tecnologías digitales.

Inteligencia Artificial

Las compañías petroleras están pilotando el uso de inteligencia artificial en toda la cadena de valor. Desde la búsqueda de nuevos yacimientos petrolíferos meses más rápido de lo que sea posible hasta la predicción del fracaso de piezas de equipos multimillonarias, las compañías petroleras están muy entusiasmadas con sus perspectivas.

Si bien hay muchos pilotos, el aprendizaje automático, un subconjunto de la IA, tiene pocos casos de uso maduro en el sector petrolero en relación con los sectores de consumo o financiero.

El mantenimiento predictivo de los equipos es un uso clave en el petróleo, donde técnicas como la agrupación en clústeres y el procesamiento del lenguaje natural han permitido a las empresas integrar conjuntos de datos de máquinas con registros de mantenimiento. El mantenimiento predictivo de algunos activos como bombas y compresores se ofrece como tecnología «off- the-shelf».

Sin embargo, ha sido difícil escalar estos algoritmos para predecir posibles errores a nivel de sitio.

Más prometedor por su capacidad para afectar los ingresos de primera línea es el uso de la IA en el descubrimiento y optimización de reservorios. La IA puede indicar la presencia de reservas de petróleo en relación con otras características geológicas como las cúpulas de sal. Sin embargo, los casos de uso son más maduros por su capacidad para integrar y administrar conjuntos de datos de forma eficiente.

Ejemplos prácticos de IA en la industria

Shell ahorró US$ 2 millones usando inteligencia artificial y mantenimiento predictivo en su refinería Pernis en Rotterdam en 2019. La refinería evitó dos posibles interrupciones en un plazo de dos semanas después de lanzar un piloto con la compañía de análisis C3.ai.

BP está desarrollando IA para casos de uso en mantenimiento predictivo. Sin embargo, sus ambiciones se extienden al desarrollo de la computación cognitiva, donde un algoritmo de IA imita la toma de decisiones humanas y puede explicar su conclusión. Para esta aplicación avanzada de IA, BP se ha asociado con el inicio Beyond Limits.

Mientras tanto, Microsoft ha arrasado, trabajando con muchas compañías petroleras en los EE.UU. y Europa en la IA en la nube.
Figura 2. Anuncios de las empresas de petróleo y gas en proyectos digitales

Figura 2. Anuncios de las empresas de petróleo y gas en proyectos digitales

Las herramientas digitales ayudarán a reducir las emisiones

Las compañías petroleras también han recurrido a la tecnología digital para rastrear y reducir su impacto ambiental. BloomberNEF cree que la eficiencia energética y el monitoreo de emisiones son los dos casos de uso más prometedores y desarrollados para la tecnología digital.

1. Eficiencia energética

– BNEF estima que las herramientas digitales en refinerías pueden reducir el consumo de energía y servicios públicos en un 7.8%, ahorrando a la industria casi US$ 1,000 millones al año.

– Los algoritmos de IA pueden desagregar activos utilizando energía y proporcionar recomendaciones para que las empresas mejoren la eficiencia.

2. Monitoreo y reducción de emisiones

– Las nuevas tecnologías como los drones, los nanosatélites y el reconocimiento de imágenes podrían ayudar a la industria a supervisar y reducir mejor las emisiones de los proyectos upstream a través de tuberías y el transporte hasta el refinado.

– la británica BP ha prometido monitorear todas sus emisiones de metano utilizando imágenes de nubes de gas y otras tecnologías en todos los nuevos proyectos importantes a nivel mundial. Espera reducir su intensidad de metano (el porcentaje de gas filtrado a sus ventas totales de gas) por debajo del 0,2%.

– La empresa de shale oil EOG Resources Inc. ha utilizado la detección de fugas, incluso a través de inspecciones de drones para reducir su tasa de intensidad de emisiones en los últimos años.

El Oil and Gas Climate Initiative (OGCI), un consorcio de las mayores compañías petroleras, invierte en tecnología prometedora para la reducción y mitigación del cambio climático. Cinco de las 12 inversiones han sido en el monitoreo de emisiones de sensores, satélites e informes.

 


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