Aproveitando Dados nas Operações de Petróleo e Gás
As operações de petróleo e gás geram enormes quantidades de dados, com uma pesquisa sísmica no Novo México produzindo arquivos que podem atingir um petabyte. Bill Braun, CIO da Chevron, destacou a magnitude do processamento de dados requerido, afirmando: “Transformar isso em uma imagem para a tomada de decisões é uma operação de 100 exaflops. É uma quantidade incrível de computação.”
Desde 2008, a Chevron confia em GPUs, muito antes de muitas indústrias reconhecerem a necessidade dessa potência de processamento. Agora, a empresa está utilizando ferramentas de IA generativa de ponta para extrair insights mais profundos e maior valor de suas extensas bases de dados. “A IA é uma combinação perfeita para grandes empresas com conjuntos de dados substanciais — é exatamente a ferramenta que precisamos”, observou Braun.
Insights da Bacia do Permiano
Esse desafio não é exclusivo da Chevron; repositórios de dados grandes são comuns em toda a indústria. Braun mencionou a Bacia do Permiano, localizada no oeste do Texas e no sudeste do Novo México, onde a Chevron possui uma grande área. Esse espaço se estende por aproximadamente 250 milhas de largura e 300 milhas de comprimento, abrigando cerca de 20 bilhões de barris de petróleo, o que representa 40% da produção de petróleo dos EUA e 15% da produção de gás natural. “Eles foram uma parte significativa da história da produção nos EUA na última década”, observou Braun. Uma vantagem única é a exigência da Comissão Ferroviária do Texas de que todos os operadores divulguem publicamente as atividades nos locais. “Tudo é um registro público”, destacou Braun, enfatizando a vantagem estratégica dessa transparência: “Isso oferece uma oportunidade de aprender com a concorrência, e se você não está fazendo isso, eles estão aprendendo com você. É um enorme acelerador para o aprendizado na indústria.”
Promovendo Colaboração Proativa e Segurança
As operações da Chevron abrangem áreas extensas, onde a qualidade dos dados pode variar. Braun apontou que a IA generativa pode ser fundamental para preencher lacunas geológicas entre os dados. “É a aplicação perfeita para completar o modelo”, disse ele.
Por exemplo, com poços que se estendem por milhas, a IA pode alertar as equipes sobre possíveis interferências em operações nas proximidades, permitindo uma comunicação proativa para evitar interrupções. Além disso, a Chevron utiliza grandes modelos de linguagem (LLMs) para desenvolver padrões de engenharia, especificações, boletins de segurança e alertas, refinando continuamente esses modelos para garantir precisão ideal. “Quando construções exatas são necessárias, não queremos que nossa IA generativa seja criativa”, explicou Braun. “Esses modelos devem ser ajustados de forma excepcionalmente rigorosa.”
A empresa também está explorando modelos robóticos para aumentar a segurança. “O objetivo é que robôs realizem tarefas perigosas enquanto humanos supervisionam as operações à distância segura”, afirmou, acrescentando que essa abordagem pode reduzir custos e responsabilidades.
Fomentando Colaboração Entre Equipes
Tradicionalmente, as equipes do setor de energia operavam de forma isolada, tanto fisicamente quanto digitalmente. A Chevron focou em superar essa lacuna, integrando equipes. “As equipes de melhor desempenho surgem quando engenheiros de aprendizado de máquina colaboram com engenheiros mecânicos em desafios compartilhados”, explicou Braun.
A Chevron também investiu em enviar engenheiros de volta à escola para obter graus avançados em ciência de dados e engenharia de sistemas, integrando cientistas de dados — ou “eruditos digitais” — com equipes operacionais para incentivar abordagens inovadoras. “Nós evoluímos começando com pequenas vitórias e continuando a construir sobre elas”, afirmou Braun.
Abordando Questões Ambientais com Tecnologia
Como em toda indústria, o impacto ambiental é uma preocupação significativa no setor de energia. O sequestro de carbono — captura e armazenamento permanente de CO2 — está ganhando destaque. Braun afirmou que a Chevron opera algumas das maiores instalações de sequestro de carbono do mundo, embora haja incertezas sobre o desempenho dos reservatórios ao longo do tempo.
Para abordar essas incertezas, a Chevron utiliza simulações de gêmeos digitais para garantir que o carbono permaneça contido e gera dados sintéticos para análises preditivas. Braun também enfatizou a importância de gerenciar o consumo substancial de energia dos data centers e das aplicações de IA para manter operações limpas, afirmando: “Como gerenciar esses locais, muitas vezes remotos, da forma mais limpa possível é sempre onde a conversa começa.”
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