Aplicando Inteligência Artificial para Otimizar a Produção de Petróleo e Gás

Resumo A Internet das Coisas (IoT) — combinada com avanços na tecnologia de sensores, análise de dados e inteligência artificial (IA) — abriu caminho para ganhos significativos de eficiência e produtividade na indústria de petróleo e gás. Uma aplicação, em particular, tem se beneficiado dessas tecnologias: bombas submersíveis elétricas (ESPs). É bem compreendido na indústria de Exploração e Produção (E&P) que quase todos os poços devem eventualmente incorporar alguma forma de elevação artificial para continuar a produção, e as ESPs respondem por cerca da metade disso. Embora as ESPs sejam projetadas para operar em condições adversas, como líquidos corrosivos, temperaturas extremas e sob altas pressões, elas podem falhar. Os custos de reparo ou substituição são altos, mas geralmente são insignificantes em comparação com o custo da produção perdida. Em alguns casos, especialmente no mar, esse custo pode chegar a milhões de dólares por dia, incluindo recursos operacionais ociosos e perdas de produção. Este artigo explora uma aplicação única baseada em IA que permite aos operadores antecipar falhas dispendiosas das ESPs, enquanto otimiza a produção ao mesmo tempo. Para ilustrar, um caso de uso será compartilhado. Como uma prova de conceito e, posteriormente, um projeto piloto em um campo de petróleo terrestre, 30 ESPs acionadas por bombas variando de 200 kW a 500 kW foram implantadas e monitoradas usando um modelo de manutenção preditiva suportado por IA. Os resultados positivos são aplicáveis a aplicações offshore. Em um caso, a probabilidade de falha de uma ESP foi determinada 12 dias antes de uma falha real da ESP ocorrer.