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Inteligência artificial é realidade na indústria de petróleo
27/02/2023
O uso de ferramentas de inteligência artificial ganhou os holofotes no começo de 2023 com a ferramenta do chatbot ChatGPT. O software utiliza a ferramenta de aprendizado de máquina para responder a perguntas dos usuários. Essas tecnologias, no entanto, já são usadas no setor de petróleo e gás há anos. Em uma indústria que lida com a constante busca por ampliar a segurança e reduzir custos, soluções tecnológicas desse tipo têm se tornado centrais e são consideradas como aliadas na busca por reduzir emissões de carbono.
O aprendizado de máquina usa algoritmos matemáticos para ensinar uma máquina a desempenhar uma tarefa e a buscar novas soluções. No caso da Petrobras, por exemplo, essa tecnologia está presente em todos os segmentos de negócio da companhia, com diferentes níveis de maturidade.
Na área de exploração e produção, a estatal desenvolveu um painel de análogo de reservatórios. A ferramenta viabiliza a escolha automática de zonas de produção, por meio de informações obtidas em reservatórios semelhantes. De acordo com a companhia, processos que antes levavam até um mês para serem concluídos passaram a ser finalizados em poucos dias.
Outro exemplo é o uso de uma ferramenta para análise automática do grau de corrosão em plataformas de produção em alto mar. O projeto, atualmente em estágio de implantação, ajuda a acelerar e padronizar processos de inspeção.
A estatal tem ainda uma iniciativa para uso de dados históricos adquiridos em sensores para detectar eventuais problemas que levam à redução de produção e escoamento de petróleo e gás. Com isso, é possível detectar novas ocorrências a tempo de acionar eventuais medidas de contenção e evitar a redução da produção.
Equipamentos mais “inteligentes”
O desenvolvimento dessas tecnologias faz parte do avanço da digitalização da indústria de petróleo e gás. Com a aplicação de sensores e o aumento da automação, os equipamentos passaram a ficar mais “inteligentes” e fornecer dados que permitiram o avanço de novas tecnologias.
No setor privado, uma parceria entre as petroleiras Repsol Sinopec e a Shell Brasil e a prestadora de serviços Deep Seed Solutions está desenvolvendo um software que usa a inteligência artificial para prever todas as possibilidades de engenharia conceitual para desenvolver um campo. O sistema, chamado Floco, cria múltiplos conceitos de desenvolvimento para uma área a partir de informações como a qualidade do óleo e a quantidade de poços previstos para o campo.
Na etapa da produção, uma prestadora de serviços que provê soluções tecnológicas desse tipo para o mercado de petróleo é a Shape, controlada pelos grupos Modec e Mitsui. A companhia fornece manutenção preditiva, ou seja, consegue antecipar eventuais problemas e evitar paradas de produção por meio da análise do histórico de uma plataforma.
“No setor de óleo e gás, com plataformas a muitos quilômetros da costa, em um ambiente hostil, a manutenção é complexa, cara, difícil, perigosa, então ter soluções digitais para facilitar esse processo faz todo sentido”, diz o vice-presidente global de vendas e marketing da startup Shape, Henrique Domakoski.
O executivo lembra que reduzir o número de paradas não programadas é crucial nesse setor em que cada dia de produção a menos significa perda de receitas. “Olhando o histórico, é possível entender a razão por que um problema aconteceu. A inteligência artificial e o aprendizado de máquina servem para isso, para conseguir ser mais assertivo nessa leitura do futuro”, diz.
A companhia fornece soluções de manutenção preditiva em seis navios-plataforma (FPSOs) que operam na costa brasileira e que são responsáveis por 20% da produção total do país.
“Na prática, como conseguimos antever um problema antes que aconteça, reduzimos, em média, 10% das paradas não programadas que iriam ocorrer na operação desses FPSOs. Isso equivale, anualmente, a um valor de US$ 150 milhões, considerando a produção média dessas plataformas e o preço médio do petróleo”, diz.
Segundo Domakoski, está nos planos da empresa passar a oferecer soluções similares na outra ponta da cadeia, o refino. “A nível global, o mercado de manutenção preditiva vai atingir, aproximadamente, US$ 30 bilhões em investimentos em 2026. É um crescimento de cerca de 30% ao ano”, afirma.
