El texto técnico aborda la digitalización y automatización de procesos a través de soluciones digitales de inteligencia artificial.
Como iniciativa global, eni busca transitar a la era de la automatización y la digitalización, con el objetivo de optimizar sus operaciones de perforación de pozos y mejorar el análisis de datos; a esta iniciativa se le ha denominado: “Drilling Beyond the Limits”.
La aplicación de tecnología basada en Inteligencia Artificial y Machine Learning ha representado mejores resultados en las operaciones de perforación. Por lo que Eni ha implementado dichas tecnologías en sus pozos, en los que ha visto mejor desempeño.
Eni México se encuentra aun trabajando por llevar esta tecnología más allá y obtener mejores resultados en ambientes más seguros de trabajo.
La transformación digital está llegando a todas las áreas de la industria del petróleo y el gas y las operaciones de perforación son la próxima frontera. Asimismo, la complejidad que representa la perforación para las operaciones diarias ha sido un tema de discusión desde los primeros días de la industria de petróleo y gas.
El conocimiento y el monitoreo de las operaciones de perforación han ido evolucionando en los últimos años incorporando soporte remoto. Seguimiento de operaciones y diferentes tipos de software para mejorar la experiencia de perforación con más datos, mejores diseños y enfoques mejorados en un ambiente seguro de trabajo.
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Por lo que la última incorporación de conceptos como la Inteligencia Artificial (IA) y el Machine Learning (ML) está jugando un papel importante. Principalmente, en el seguimiento de las operaciones, pasando de acciones reactivas a recomendaciones proactivas, en la búsqueda constante de la optimización del KPIs. Y otros indicadores de desempeño de forma segura centrándose en la integridad de todo el equipo de perforación, incluyendo el personal.
De este modo, eni México implementado alternativas nuevas en sus sistemas de perforación probando tecnología de vanguardia que permita reducir el tiempo de perforación seleccionando los mejores parámetros apoyándose de la Inteligencia Artificial y el Machine Learning.
Dichas tecnologías, implementadas en herramientas y softwares, permiten primeramente brindar asesoramiento durante la selección de los parámetros a lo largo de la ejecución de operaciones de perforación y posteriormente a automatizar el control de dichos parámetros sin necesidad de la intervención directa del personal, manteniendo la integridad de BHA y el equipo. Este nuevo sistema, por lo tanto, permite la coordinación e integración de las operaciones de manera remota y eficiente.
Conclusiones
La adherencia a los parámetros y condiciones definidos en el programa de perforación presentaron incremento en el desempeño en las operaciones resultando una mejoría en el ROP.
El monitoreo de pozos con soluciones basadas en Inteligencia Artificial permite asignar mejores parámetros para optimizar las operaciones manteniendo la integridad de los equipos.
La tecnología permite aún mejores resultados por lo que se continuará con su implementación y evaluación mientras se ejecuta en modo automático.
Los Ingenieros Moises Tirado Sánchez, Luis Morales y Armando Esquivel García presentaron el trabajo en la reciente edición del Congreso Mexicano del Petróleo (CMP).
