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El impacto de los macrodatos en la industria del petróleo y el gas

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El mercado mundial de big data para el petróleo y el gas está en auge: se valora en 1.000 millones de euros. $20 mil millones de vuelta en 2022 y se espera que siga creciendo en 19% cada año hasta 2032. Las soluciones de big data están cambiando las reglas del juego, ofreciendo información vital sobre exploración, perforación y producción. Con estos análisis, las empresas de petróleo y gas pueden reducir drásticamente los riesgos medioambientales, mejorar el mantenimiento y aumentar las tasas de recuperación de petróleo.

Grandes empresas como ExxonMobil y Shell ya están invertir en macrodatos e inteligencia artificial para establecer una gestión de datos centralizada y apoyar la integración de datos en varias aplicaciones.

En esta entrada de blog, nos adentramos en el impacto de los macrodatos en la industria del petróleo y el gas, destacando sus beneficios y aplicaciones en el mundo real.

Importancia de los macrodatos en el petróleo y el gas

La adopción de big data se está convirtiendo rápidamente en una piedra angular para alcanzar el éxito en la industria del petróleo y el gas. Al aprovechar los análisis avanzados para procesar e interpretar grandes cantidades de datos con rapidez y precisión, las empresas pueden reducir considerablemente los gastos, blindar las medidas de seguridad y optimizar su eficiencia operativa.

Optimización de la exploración y la perforación

Control y optimización de la producción

Gestión de activos y mantenimiento predictivo

Optimización de la cadena de suministro y la logística

Cumplimiento de la normativa medioambiental y de seguridad

Gestión de yacimientos y recuperación mejorada

Optimización de la exploración y la perforación

Al combinar algoritmos de ML en tiempo real con datos sísmicos y geológicos, los macrodatos ayudan a localizar puntos de perforación de alto potencial y a ajustar la ubicación de los pozos. Con el modelado avanzado y el análisis sísmico continuo, las empresas pueden predecir los retos geológicos y ajustar las trayectorias de los pozos al instante, aumentando la precisión y reduciendo los costes de exploración.

Control y optimización de la producción

Con los datos en tiempo real de los sensores, obtendrá información en tiempo real sobre la producción, los equipos y el uso de los recursos. El análisis continuo permite actuar con rapidez cuando surgen problemas, como paradas remotas en condiciones anormales. De este modo, puede mejorar el mantenimiento, reducir el tiempo de inactividad y mantener la producción en marcha sin problemas.

Gestión de activos y mantenimiento predictivo

Al analizar los datos históricos de rendimiento y los indicadores de estado en tiempo real, los sistemas de big data detectan patrones que indican posibles problemas en los equipos antes de que se produzcan. El mantenimiento predictivo permite programar intervenciones para evitar averías, lo que reduce el tiempo de inactividad y prolonga la vida útil de los equipos.

Optimización de la cadena de suministro y la logística

La integración de big data en la cadena de suministro y la logística permite prever con mayor precisión las necesidades de materiales y equipos, mejorar la gestión de inventarios y planificar las rutas de transporte de forma más inteligente. De este modo, las empresas pueden reducir considerablemente los gastos logísticos y fomentar una mayor colaboración en toda la cadena de suministro.

Cumplimiento de la normativa medioambiental y de seguridad

El análisis de macrodatos permite a las organizaciones mejorar el cumplimiento de la normativa medioambiental proporcionándoles información detallada sobre su impacto y perfil de riesgo. Al supervisar meticulosamente las emisiones, los niveles de contaminación y las condiciones medioambientales, pueden abordar con rapidez los posibles problemas, mitigar los riesgos y garantizar el estricto cumplimiento de la normativa.

Gestión de yacimientos y recuperación mejorada

Con los macrodatos, los ingenieros pueden analizar vastos conjuntos de datos de registros de pozos, estudios sísmicos y datos de sensores para crear un perfil completo de las características únicas de cada yacimiento. A continuación, las simulaciones de IA ayudan a optimizar los planes de recuperación, seleccionar los mejores modelos de yacimiento y elaborar estrategias eficientes de perforación y terminación para obtener el máximo rendimiento.

Optimización de la exploración y la perforación

Control y optimización de la producción

Gestión de activos y mantenimiento predictivo

Optimización de la cadena de suministro y la logística

Cumplimiento de la normativa medioambiental y de seguridad

Gestión de yacimientos y recuperación mejorada

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Soluciones de big data para el sector del petróleo y el gas

Equipadas con análisis de big data, las empresas pueden identificar tendencias tecnológicas y optimizar cada paso de sus operaciones, desde la exploración hasta la producción. Este enfoque aumenta la eficiencia, reduce los costes y mejora significativamente la seguridad al reducir la probabilidad de accidentes y perfeccionar los flujos de trabajo.

Big data para la gestión de la exploración

Los equipos de exploración utilizan datos sísmicos, geofísicos y geoquímicos para crear modelos 3D de las formaciones del subsuelo. Aplicando algoritmos de ML y análisis de big data, extraen información de estos modelos para mejorar la precisión de la predicción de yacimientos de minerales e hidrocarburos, reducir los riesgos de pozos secos y optimizar las ubicaciones de perforación.

Big data para la ingeniería de yacimientos

Mediante el análisis de grandes volúmenes de datos en tiempo real sobre las condiciones de los yacimientos, como la presión, la temperatura y la composición de los fluidos, los ingenieros obtienen información muy valiosa sobre las formaciones del subsuelo. Con el ML y la minería de datos, procesan estos datos en tiempo real para crear modelos predictivos que perfeccionan las estrategias de recuperación y maximizan la eficiencia de la extracción.

Big data para la gestión de perforaciones

Mediante la supervisión y el análisis de la velocidad, la presión y la temperatura, los operadores pueden optimizar el proceso de perforación al instante. La combinación de estos datos con sistemas avanzados de control de pozos y sensores permite realizar ajustes precisos de la trayectoria, detectar con antelación problemas como reventones o problemas en el fondo del pozo y reducir considerablemente los costes.

Big data para la gestión de la producción

El análisis en tiempo real de los datos de sensores y automatización permite detectar anomalías, prever fallos probables y ajustar los parámetros operativos con precisión. Esto no solo aumenta la eficiencia del sistema, sino que también reduce los costes de mantenimiento, lo que se traduce en una producción más fluida y rentable.

Plataformas de integración de datos Al unificar datos de diversas fuentes (ERP, GIS y dispositivos IoT), estas plataformas establecen una base sólida para la toma de decisiones informadas. Esta integración se consigue mediante procesos ETL, virtualización de datos y servicios de integración basados en la nube. Con un panorama de datos mejorado, las empresas pueden realizar análisis sofisticados, generar informes perspicaces y tomar decisiones oportunas y bien informadas.

Análisis predictivo y ML Aplique algoritmos estadísticos y de aprendizaje automático a datos históricos y en tiempo real para predecir tendencias, detectar anomalías y anticiparse a posibles problemas antes de que perturben su negocio. Esta estrategia basada en datos le permite optimizar los procesos, minimizar los tiempos de inactividad, reducir los gastos, mejorar la seguridad y aumentar significativamente la eficiencia global.

IoT y redes de sensores Instale sensores en toda su infraestructura para recopilar datos en tiempo real sobre el rendimiento de los equipos, las condiciones ambientales y las métricas de producción. Puede beneficiarse de la supervisión en tiempo real, las funciones de mantenimiento predictivo y la capacidad de responder rápidamente a los problemas.

Análisis geoespacial Aprovechando la teledetección, LiDAR y SIG, puede analizar datos espaciales para descubrir patrones geográficos, optimizar la asignación de recursos y evaluar el impacto medioambiental. La cartografía y la visualización le permiten tomar decisiones informadas para una selección óptima del emplazamiento, un uso eficiente del suelo y una reducción de la huella medioambiental.

El sector del petróleo y el gas está experimentando un cambio transformador, en el que los macrodatos han pasado de ser una herramienta digital a un catalizador estratégico de nuevos modelos de negocio. Mediante la fusión de nuestra profunda experiencia en el sector con tecnologías de vanguardia como el ML, la IA y los modelos predictivos, ofrecemos soluciones integrales para maximizar el valor de sus datos, desde la optimización de la exploración hasta la racionalización de los procesos de producción.

Philip Tikhanovich

Director de Big Data en Innowise

Descubra todas las ventajas del big data en petróleo y gas

El sector del petróleo y el gas se encuentra en plena transformación digital, pero solo el 30% de las empresas han escalado con éxito sus procesos de fabricación digital. El análisis de big data ofrece soluciones avanzadas para acelerar esta transición y generar un valor sustancial. Aunque los beneficios específicos pueden variar en función de los objetivos de la organización, siempre se obtienen varias ventajas clave.

Mejora de la eficacia de la exploración y la producción

Coste de los nuevos pozos unos $7 millones cada uno, de los que aproximadamente 30% corresponden a la perforación. Por eso es tan importante encontrar el emplazamiento óptimo. Armados con análisis de big data, IA, ML y tecnología en la nube, como los de utilizado por ShellLos equipos de geonavegación analizan vastos conjuntos de datos para identificar la ubicación más prometedora. Además, la supervisión de los datos de producción en tiempo real optimiza la extracción, aumenta el rendimiento y la eficiencia y reduce el impacto ambiental.

Mantenimiento predictivo y reducción del tiempo de inactividad

Las paradas imprevistas de una plataforma de 200.000 barriles diarios (bpd) pueden provocar pérdidas de hasta 1.000 millones de euros. $8 millones por cada 12 horas de inactividad. El mantenimiento predictivo mitiga este riesgo analizando los datos para detectar anomalías operativas y problemas en los equipos en una fase temprana. Esto ayuda a minimizar la frecuencia de mantenimiento, evitar paradas imprevistas y reducir costes innecesarios de mantenimiento preventivo.

Reducción de costes y eficacia operativa

La racionalización de procesos clave como la perforación y la gestión del flujo de producción puede dar lugar a reducciones significativas de los costes de recursos y energía. Por ejemplo, McKinsey destaca que los operadores de plataformas marinas pueden reducir costes de la siguiente manera 20-25% por barril - que abarcan tanto los gastos operativos como los de capital, aprovechando la conectividad para implantar herramientas y análisis digitales.

Seguridad y gestión de riesgos

Con el análisis de big data, el ML y el IoT, las empresas pueden examinar los datos de los sensores y supervisar el rendimiento del sistema, identificar anomalías y reducir la probabilidad de fallos. Estos análisis permiten realizar evaluaciones exhaustivas de los riesgos correlacionando diversos puntos de datos -como patrones meteorológicos, historial de los equipos y factores humanos- para identificar posibles peligros y desarrollar estrategias de mitigación.

Vigilancia medioambiental y sostenibilidad

Responsable de unos 10% de emisiones globalesLa industria del petróleo y el gas puede reducir drásticamente su huella de carbono gracias a las soluciones de big data. El análisis avanzado de datos permite a las organizaciones optimizar procesos, minimizar el despilfarro y garantizar el cumplimiento de la normativa medioambiental. Además, el big data proporciona una base sólida para cambiar a fuentes de energía más limpias.

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Los retos del big data en el petróleo y el gas

Seamos sinceros: la implantación y el aprovechamiento de los macrodatos conlleva importantes retos. La ingente cantidad de datos procedentes de sensores y equipos requiere una infraestructura a prueba de balas y cuantiosos recursos informáticos para su almacenamiento y procesamiento, lo que puede resultar bastante caro.

Además, la combinación de datos estructurados y no estructurados complica la integración y el análisis. A menudo, estos datos pueden ser inexactos o incompletos, por lo que es necesario hacer un esfuerzo adicional para prepararlos. Salvaguardar los datos críticos de las crecientes amenazas cibernéticas también es primordial, ya que cualquier compromiso podría provocar graves interrupciones operativas y pérdidas financieras. Y, por último, pero no por ello menos importante, el sector se enfrenta a una escasez de expertos en datos cualificados, lo que obstaculiza el uso de los macrodatos al máximo.

En Innowise, somos expertos en conquistar cualquier desafío de la integración de big data, desde la gestión de grandes volúmenes y la integración de diversas fuentes de datos hasta la garantía de una calidad de datos impecable. Adoptando análisis de datos de primer nivel y soluciones de infraestructura probadas, nuestro equipo de expertos altamente cualificados garantiza la precisión y la seguridad de los datos al tiempo que maximiza su potencial estratégico.

Philip Tikhanovich

Director de Big Data en Innowise

El uso de big data en petróleo y gas: El caso real de Innowise

Para comprender realmente cómo los macrodatos pueden transformar el sector del petróleo y el gas, profundicemos en un ejemplo real de cómo Innowise se asoció con uno de los principales actores de la industria. El proveedor se enfrentaba a frecuentes cortes de energía, lentos tiempos de respuesta a incidentes y costes operativos crecientes. La raíz de estos problemas reside en un sistema de supervisión de la red anticuado que no puede proporcionar información en tiempo real.

Para renovar la gestión de la red, nuestros expertos en ciencia de datos migraron la solución SCADA heredada de la empresa a AWS y la mejoraron con mercados de datos avanzados y paneles de control fáciles de usar.

El proyecto incluía varios elementos clave:

Integración de datos: Nuestro equipo consolidó los datos de varios componentes de la red en una única plataforma unificada mediante AWS S3 y Apache Kafka. Esta integración garantiza la precisión y fiabilidad de los datos en tiempo real, con AWS EMR y Apache Spark gestionando el complejo procesamiento de datos. Los sensores y gateways IoT proporcionan una monitorización completa y continua de toda la red, lo que garantiza una visión clara y actualizada del rendimiento del sistema.

Sistema de alerta avanzado: Implementamos un sólido sistema de alertas para la supervisión del rendimiento de la red en tiempo real y la detección de problemas. Los algoritmos personalizados, combinados con Apache Kafka para el flujo de datos, permitieron automatizar las notificaciones de anomalías. Esto redujo la necesidad de supervisión manual constante y permitió priorizar las alertas en función de su gravedad, lo que ayudó a los operadores a abordar los problemas críticos con mayor eficacia.

Interfaz de usuario intuitiva: Los paneles de control personalizados basados en React.js proporcionan a los operadores visualizaciones claras del estado de la red, incluidos datos en tiempo real, tendencias históricas y análisis predictivos basados en AWS EMR y Spark. Con una navegación fluida e informes completos, los operadores pueden tomar decisiones informadas con rapidez y eficacia.

El proyecto arrojó resultados notables. Gracias a la implantación de un sistema analítico de vanguardia, el cliente consiguió reducir en 20% el tiempo de inactividad de la red, lo que mejoró notablemente la fiabilidad operativa. La racionalización de los procesos y la integración eficaz de la tecnología permitieron un importante ahorro de costes y mejoraron la estabilidad del sistema. Además, se produjo una sorprendente reducción de 40% en el tiempo medio de respuesta a incidentes. El acceso a los datos en tiempo real y los sofisticados análisis permitieron a los operadores tomar decisiones con conocimiento de causa, aumentando la eficiencia operativa global.

Para ver cómo hemos afrontado retos similares y hemos impulsado el éxito en otros proyectos, explore nuestros estudios de caso.

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El futuro de los macrodatos en la industria del petróleo y el gas

Las inversiones en activos inteligentes subrayan la creciente importancia de la información basada en datos para alcanzar la excelencia operativa. En 2028, más de 50% de empresas petroleras y de gas se espera que realineen sus estrategias con este enfoque. En 2024, se prevé que el gasto en TI en el sector crezca un 8.1% a $29 mil millonesdestacando el papel fundamental de los técnicos.

A pesar de los notables avances en la recopilación de datos, siguen existiendo retos relacionados con su calidad, integración y seguridad. Para superarlos y aprovechar las nuevas oportunidades, es necesario tendencias tecnológicas marcarán el futuro de los macrodatos.

Crecimiento de los dispositivos inalámbricos IIoT

Los dispositivos IIoT generan terabytes de datos al día gracias a la monitorización remota de parámetros críticos como la presión, el volumen, los caudales, la temperatura y el estado de los equipos. Con este caudal de datos y análisis avanzados, podrá tomar decisiones empresariales inteligentes, modernizar las operaciones y perfeccionar la gestión de activos. En 2023, el mercado de dispositivos inalámbricos en el sector del petróleo y el gas -que incorpora conectividad celular, por satélite y LPWA- será de 7,8 millones de unidades. Se prevé que esta cifra crezca sustancialmente, hasta alcanzar los 1,5 millones de unidades. 18,8 millones de unidades en 2028con una TCAC del 19,3%.

Análisis de IA y ML

Para desmenuzar los complejos conjuntos de datos, las empresas petroleras y de gas recurren a la IA y el ML. Estas tecnologías ayudan a predecir fallos en los equipos y a mejorar los procesos de perforación, lo que reduce el tiempo de inactividad, aumenta la producción y reduce los costes. De cara al futuro, se espera que la IA generativa mejore la productividad de 30% de empresas petroleras y de gas en 2026. Esta tecnología automatizará las tareas rutinarias y mejorará la toma de decisiones. Para 2025, es probable que 10% de las empresas que adopten las mejores prácticas de IA generen al menos tres veces más valor de sus inversiones en comparación con las 90% que no lo hagan.

Informática cuántica

En 2030, la informática cuántica fusionará la computación clásica de alto rendimiento con las tecnologías emergentes. Más allá de 2030Se espera que esta tecnología acelere el procesamiento de datos, aborde algoritmos complejos y resuelva problemas de optimización a gran escala que los sistemas actuales no pueden manejar. Reconociendo este potencial, gigantes de la industria como ExxonMobil, Concha, y BP ya están invirtiendo en tecnologías cuánticas para impulsar la innovación y mejorar la sostenibilidad.

Digital twins

De cara al futuro, gemelos digitales tienen potencial para automatizar las operaciones de perforación cuando se combinan con la robótica y los sistemas autónomos. Además, pueden mejorar las redes inteligentes en las redes de distribución de gas, dando lugar a cadenas de suministro más fiables y eficientes.
Por ejemplo, Chevron está desarrollando réplicas virtuales de sus instalaciones para diagnosticar y predecir situaciones reales. Este enfoque les permite supervisar y predecir el rendimiento de los equipos en tiempo real, ya sea in situ o en todo el mundo.

Cloud computing

El crecimiento exponencial de los datos sísmicos procedentes de la exploración y la producción desborda los sistemas tradicionales de gestión de datos. Aquí es donde entra en juego la computación en nube, que ofrece soluciones escalables y asequibles para manejar y analizar estos enormes conjuntos de datos. En 2022, los ingresos de la computación en nube en el sector del petróleo y el gas ascendieron a $27.800 millones, con proyecciones que muestran una tasa de crecimiento de más de 1.000 millones de euros. 15% CAGR de 2022 a 2026. En particular, las soluciones SaaS están impulsando la mayor parte de este crecimiento.

Gobernanza de datos

En 2024, la gobernanza y la seguridad de los datos se han convertido en una necesidad en la industria del petróleo y el gas. La creciente complejidad de los datos, combinada con los rápidos avances de la tecnología de IA, exige medidas de control sólidas y estrategias de gobernanza modernas. El Informe sobre el Estado de la Seguridad de los Datos de Immuta muestra que alrededor del 35% de los profesionales de los datos se están centrando en renovar la gobernanza de los datos y las medidas de seguridad. Este cambio está impulsado por la creciente preocupación por la exposición de datos sensibles a través de indicaciones de IA, una preocupación compartida por 56% de los encuestados del sector.

Conclusión

Aprovechando el big data y la analítica de datos de vanguardia, las empresas petroleras y gasísticas pueden tomar decisiones bien fundadas, mejorar sus procesos, hacerse con una mayor cuota de mercado y disparar sus beneficios. Sin embargo, para aprovechar eficazmente el potencial de los macrodatos es necesario superar retos complejos que exigen conocimientos especializados y planificación estratégica. Por lo tanto, elegir al socio de desarrollo adecuado es crucial para navegar por estas tecnologías y alcanzar resultados tangibles.

Preguntas frecuentes

¿Qué tecnologías se utilizan para analizar los macrodatos en la industria del petróleo y el gas?

El sector del petróleo y el gas está a la vanguardia de la adopción de tecnologías punteras para analizar y gestionar grandes cantidades de datos procedentes de diversas fuentes, como sensores, operaciones de perforación e instalaciones de producción. Herramientas avanzadas como Hadoop y Apache Spark facilitan el procesamiento de grandes conjuntos de datos. Los algoritmos de ML y AI ayudan a revelar patrones y relaciones complejas dentro de los datos. La PLN se utiliza para extraer información valiosa de textos no estructurados, como informes y registros. Además, las tecnologías de visión por ordenador analizan imágenes captadas por satélites y drones.

¿Cómo influyen los macrodatos en la toma de decisiones en la industria del petróleo y el gas?

Los macrodatos están cambiando la forma en que se toman las decisiones en la industria del petróleo y el gas al proporcionar análisis detallados y previsiones en profundidad. Gracias a los macrodatos, se pueden mejorar los procesos de producción, afinar las estrategias de mantenimiento y aumentar considerablemente la eficiencia de los equipos. Estos conocimientos permiten a las organizaciones tomar decisiones más inteligentes, lo que se traduce en un mejor rendimiento operativo y un uso más eficiente de los recursos.

¿Pueden los macrodatos ayudar a reducir el impacto ambiental de las operaciones de petróleo y gas?

El análisis de macrodatos en la industria del petróleo y el gas ofrece una solución sólida para reducir el impacto ambiental de las operaciones. Al aprovechar la gran cantidad de datos recopilados por sensores, equipos e imágenes por satélite, las organizaciones obtienen información detallada sobre sus actividades, lo que permite un control más preciso de las emisiones de gases de efecto invernadero y la detección precoz de fugas de metano mediante técnicas analíticas avanzadas. Además, los modelos predictivos ayudan a identificar posibles riesgos medioambientales, como vertidos o contaminación del suelo. Con esta información, los operadores pueden tomar medidas a tiempo, optimizar el uso de los recursos y reducir significativamente su huella ecológica.

¿Cómo están transformando los macrodatos las operaciones previas, intermedias y posteriores en el sector del petróleo y el gas?

Los macrodatos mejoran drásticamente la precisión de los modelos geológicos en el sector upstream, lo que se traduce en una perforación y exploración más precisas, la reducción de la incertidumbre y la optimización de la extracción de recursos. En el sector intermedio, desempeña un papel crucial en el perfeccionamiento de las rutas de transporte y la mejora de la gestión de inventarios. Esto permite racionalizar la logística, aumentar la eficiencia y reducir las interrupciones operativas. En el sector downstream, el análisis de big data mejora los procesos de refinado, garantiza la calidad del producto y optimiza la asignación de recursos. Como resultado, las organizaciones logran una mayor eficiencia y reducen drásticamente los gastos generales.

¿Qué tendencias se prevén en el uso de big data en la industria del petróleo y el gas?

De cara al futuro, los macrodatos van a transformar enormemente el sector del petróleo y el gas. Al aprovechar los algoritmos avanzados, la IA y el ML, las empresas mejorarán drásticamente la forma en que predicen las tendencias futuras y mantienen los equipos. Además, la integración de los macrodatos con la PNL y el IoT creará una visión holística de las operaciones, lo que mejorará la analítica y la gestión de riesgos. También se espera que la tecnología Blockchain refuerce la seguridad y la transparencia de los datos. En esencia, el big data impulsará el sector hacia un futuro más centrado en los datos y más perspicaz.

Dmitry Nazarevich Director de Tecnología de Innowise

Date: 24 de diciembre de 2024

Dmitry Nazarevich Director de Tecnología de Innowise

Date: 24 de diciembre de 2024

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