Google Translate para pozos de petróleo

Datos distribuidos de detección acústica grabados durante cuatro minutos. El sonido fuerte es amarillo y el rojo y el azul son silenciosos. (Fuente: Sensalytx)

Una empresa nueva está tratando de aprovechar el mundo de la inteligencia artificial para ayudar a las compañías petroleras a hacer más con los datos, así como con el petróleo que obtienen de sus pozos.

A menudo se considera que los datos grandes tienen el potencial de ofrecer enormes beneficios a la industria del gas y el petróleo en cuanto a eficiencia y producción mejoradas, lo que ayuda a los operadores a comprender mejor sus reservorios, pozos y equipos de proceso.

Pero, muchas veces el problema no es el acceso a los datos, sino lo que se hace con ellos. Con demasiada frecuencia, grandes cantidades de los datos producidos simplemente no se utilizan. Los cables de fibra óptica, por ejemplo, ahora se están utilizando en la industria, incluso para la detección acústica distribuida (DAS) y la detección de temperatura distribuida (DTS), dentro y a lo largo de las perforaciones. Son capaces de detectar grandes cantidades de datos de temperatura y sonido, de los cuales se puede derivar mucha información sobre las condiciones en el pozo.

"Pueden escuchar todo, incluido el flujo de fluido dentro o fuera del pozo, el fluido que fluye a través de la formación, por ejemplo", dice Graham Gaston, CEO de Sensalytx, una nueva empresa que crea herramientas para que la industria las ayude con la fibra óptica. Interpretación de datos. Los sonidos detectados pueden mostrar dónde entra agua en el pozo, de modo que los operadores pueden cerrar esa zona, o donde los sólidos, como la arena, bloquean el paso hacia el pozo. También se pueden usar para evaluar la condición del pozo, de modo que los operadores puedan optimizar las operaciones de taponamiento y abandono.

“El potencial es enorme. Hasta la fecha, la industria cuenta con solo 5.000 kilómetros de fibra y produce aproximadamente 1,2 petabytes de datos por año ", dice Gaston, quien recientemente completó el programa de aceleradores de tecnología TechX del Centro de Tecnología de Petróleo y Gas con sede en Aberdeen. Muchos millones de kilómetros más de cables podrían instalarse globalmente, produciendo grandes cantidades de datos para ser utilizados por las empresas.

Datos de temperatura distribuidos registrados a lo largo de una hora. Las temperaturas más cálidas en las profundidades más profundas se muestran en rojo y las temperaturas de superficie más frías en azul. (Fuente: Sensalytx)

Pero hay un problema con la gallina y el huevo, dice Gaston. Solo alrededor del 5-10% de los datos recopilados de los sistemas de detección de fibra óptica instalados actualmente se utilizan para crear valor. Esto se debe, en parte, a que las herramientas para evaluar estos datos son pocas y distantes entre sí, por lo que las empresas aún tienen que experimentar todo el potencial o ver los beneficios, lo que significa que no han tardado en adquirir la instalación de fibra óptica. "Mientras que las cajas de interrogación de nueva generación y las fibras de segunda generación les están brindando datos más precisos, todavía hay una falta de progreso en el análisis", dice.

Gaston ha sido asesor de la industria durante muchos años y, antes de fundar Sensalytx, se había encontrado interpretando datos de fibra óptica de pozos en un campo en alta mar en Noruega. Fue un proceso lento y doloroso y decidió que tenía que haber una mejor manera de hacerlo.

"Una interpretación completa tomó de cuatro a seis semanas y fue un proceso manual en [Microsoft] Excel y PowerPoint", dice. "Fue lento. Es un trabajo pesado atravesar terabytes de datos. Pensé que debe haber mejores maneras de hacer esto ”. Gaston ha recurrido al análisis de datos, específicamente, a las redes neuronales artificiales (ANN), una forma de procesamiento de información inspirada en sistemas biológicos como el cerebro. Implica una gran cantidad de elementos de procesamiento altamente interconectados que funcionan al unísono para resolver problemas específicos. Aprende con el ejemplo y ayuda al reconocimiento de patrones y clasificación de datos.

“Lo que AI hace es permitir la automatización del reconocimiento de patrones que es esencial para el análisis. AI o ANN pueden reconocer los patrones que estaba encontrando de forma manual, pero mucho más rápido, y permitirían que los expertos en la materia no jueguen con los datos y obtengan valor de ellos en lugar de estar con unos pocos especialistas, razón por la cual ) La industria no está creciendo ", dice Gaston. “Necesitábamos software para hacer esto, pero nadie lo estaba haciendo”. Si bien hay compañías que ofrecen equipos de adquisición de fibra óptica, cables e interrogadores, no ofrecían software de interpretación.

Es un desafío que Sensalytx está tratando de resolver: reducir el tiempo de interpretación de seis semanas a seis minutos. La compañía, que se formó en julio de 2017, está trabajando con desarrolladores y científicos de datos en la Universidad Robert Gordon en Aberdeen para desarrollar algoritmos avanzados.

También está incorporando técnicas de otras industrias, por ejemplo, los juegos, que ayudarán a visualizar los datos 4D e incluso 5D, utilizando la realidad virtual para que las personas puedan acceder literalmente a los datos, para ver qué está sucediendo.

"Podemos usar la inteligencia artificial y luego las capacidades de visualización y realidad virtual desarrolladas en la industria del juego para mostrar la información en la tercera, cuarta y quinta dimensión", dice Gaston. "Con la realidad virtual puede acercarse a los datos".

Instalación de fibra óptica de fondo de pozo en alta mar (Fotos: Weatherford)

Gaston admite que el procesamiento todavía necesitará computadoras de gran potencia, pero dice que la tecnología está llegando. Las unidades de procesamiento de computadoras y las unidades de procesamiento de gráficos están disponibles y podrían permitir que este análisis se realice en el equivalente a una computadora portátil. "Estos son cambios en los pasos que permitirán que el análisis se realice rápidamente en el escritorio, en lugar de hacerlo en una computadora masiva", dice. “Será más simple, más barato y más fácil tratar con los volúmenes de datos y visualizarlos.

“En última instancia, lo que queremos hacer es ofrecer optimización de producción a pedido. Lo llamamos el equivalente de Google Translate para pozos. "Si hay fibra en el pozo, podrá saber de dónde proviene el fluido de producción, si está optimizado, cuánta agua contiene, y puede usar eso para aumentar la eficiencia de producción y maximizar la recuperación del reservorio".

Sensalytx se desarrolló a partir del Programa Gray Matters, que se creó para aprovechar el conocimiento y la experiencia de los profesionales de la industria del petróleo y el gas que corrían el riesgo de ser redundantes o despedidos durante la recesión, con miras a formar nuevas empresas.

Luego se le dio un gran impulso al ser una de las 10 compañías involucradas en el acelerador de tecnología TechX. El programa le ha dado a la empresa acceso a financiamiento, pero también mentores y operadores. Como resultado, Sensalytx está ahora en conversaciones con dos operadores con el fin de acceder a datos de pozo que pueden usarse para comenzar a entrenar a la IA. La empresa también tiene una carta de intención para apoyar a un proveedor global de hardware de fibra óptica, que trabaja en minería y otros procesos industriales, que está tratando de ingresar a la industria del petróleo y el gas. Gaston dice que la vigilancia también es solo el comienzo para Sensalytx. Mientras que la fibra se está utilizando para unas cinco aplicaciones en este momento, ha identificado al menos 300 más, solo en petróleo y gas. La tecnología también podría ser utilizada en otras industrias. La fibra se está instalando en todo, desde tuberías hasta ferrocarriles y carreteras para autos autónomos.

El CEO de Sensalytx, Graham Gaston (Foto: Sensalytx)