Aprovechando los Datos en las Operaciones de Petróleo y Gas
Las operaciones de petróleo y gas generan enormes cantidades de datos; una encuesta sísmica en Nuevo México puede producir archivos que alcanzan el tamaño de un petabyte. Bill Braun, CIO de Chevron, destacó la magnitud del procesamiento de datos requerido, afirmando: “Transformar eso en una imagen para la toma de decisiones es una operación de 100 exaflops. Es una cantidad increíble de computación.”
Chevron ha confiado en las GPU desde 2008, mucho antes de que muchas industrias reconocieran la necesidad de tal poder de procesamiento. Ahora, la empresa está aprovechando herramientas avanzadas de IA generativa para extraer conocimientos más profundos y un mayor valor de sus extensos conjuntos de datos. “La IA es una combinación perfecta para las grandes empresas con conjuntos de datos sustanciales; es exactamente la herramienta que necesitamos”, comentó Braun.
Perspectivas del Área Pérmica
El desafío no es exclusivo de Chevron; los grandes repositorios de datos son comunes en toda la industria. Braun mencionó el Área Pérmica, ubicada en el oeste de Texas y el sureste de Nuevo México, donde Chevron posee una gran extensión de tierra. Esta vasta área abarca aproximadamente 250 millas de ancho y 300 millas de largo, albergando un estimado de 20 mil millones de barriles de petróleo, contribuyendo al 40% de la producción de petróleo en EE. UU. y al 15% de la producción de gas natural.
“Han sido una parte crucial de la historia de producción en EE. UU. durante la última década”, señaló Braun. Una ventaja única es el requisito de la Comisión de Ferrocarriles de Texas que obliga a todos los operadores a divulgar públicamente las actividades en sus sitios. “Todo es un registro público,” dijo Braun, enfatizando la ventaja estratégica de esta transparencia: “Presenta la oportunidad de aprender de la competencia, y si no lo haces, ellos te están aprendiendo a ti. Es un enorme acelerador para el aprendizaje en la industria.”
Fomentando Colaboración Proactiva y Seguridad
Las operaciones de Chevron abarcan extensas áreas donde la calidad de los datos puede variar. Braun señaló que la IA generativa puede ser esencial para llenar las lagunas geológicas entre los puntos de datos. “Es la aplicación perfecta para completar el modelo,” explicó.
Por ejemplo, con longitudes de pozos que se extienden por millas, la IA puede alertar a los equipos sobre interferencias potenciales con operaciones cercanas, permitiendo una comunicación proactiva para prevenir interrupciones. Además, Chevron utiliza modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM) para desarrollar estándares de ingeniería, especificaciones, boletines de seguridad y alertas, refinando continuamente estos modelos para obtener precisión óptima.
“Cuando se requieren construcciones exactas, no queremos que nuestra IA generativa sea creativa,” explicó Braun. “Deben ajustarse extremadamente bien.”
La empresa también está explorando modelos robóticos para mejorar la seguridad. “El objetivo es que los robots manejen tareas peligrosas mientras los humanos supervisan las operaciones desde una distancia segura,” afirmó, añadiendo que este enfoque puede reducir costos y responsabilidades.
Fomentando la Colaboración entre Equipos
Tradicionalmente, los equipos del sector energético han operado en silos, tanto física como digitalmente. Chevron se ha enfocado en cerrar esta brecha integrando equipos. “Los equipos de mejor rendimiento surgen cuando los ingenieros de aprendizaje automático colaboran con ingenieros mecánicos en desafíos compartidos,” explicó Braun.
Chevron también ha invertido en mandar a ingenieros de regreso a la escuela para obtener títulos avanzados en ciencia de datos e ingeniería de sistemas, integrando científicos de datos —o “académicos digitales”— con equipos operativos para promover enfoques innovadores. “Hemos madurado comenzando con pequeños logros y construyendo continuamente sobre ellos,” dijo Braun.
Abordando las Preocupaciones Medioambientales con Tecnología
Como en todas las industrias, el impacto ambiental es una preocupación significativa en el sector energético. La captura de carbono —capturar y almacenar CO2 de manera permanente— está ganando importancia. Braun afirmó que Chevron opera algunas de las instalaciones de captura de carbono más grandes a nivel global, aunque persisten incertidumbres respecto al rendimiento de los reservorios con el tiempo.
Para abordar estas incertidumbres, Chevron utiliza simulaciones de gemelos digitales para asegurar que el carbono permanezca contenido y genera datos sintéticos para análisis predictivos. Braun también enfatizó la importancia de gestionar el considerable consumo energético de los centros de datos y aplicaciones de IA para mantener operaciones limpias, afirmando: “Conversamos desde el principio sobre cómo gestionar esos lugares, a menudo remotos, de la manera más limpia posible.”
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