IBM E GAZPROM NEFT CRIAM PROJETO REVOLUCIONÁRIO PARA DAR MAIS EFICIÊNCIA NA EXPLORAÇÃO E PRODUÇÃO DE PETRÓLEO E GÁS | Petronotícias




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IBM E GAZPROM NEFT CRIAM PROJETO REVOLUCIONÁRIO PARA DAR MAIS EFICIÊNCIA NA EXPLORAÇÃO E PRODUÇÃO DE PETRÓLEO E GÁS

wA tecnologia do futuro já está no presente. Mais de 30 geólogos da Gazprom Neft e pesquisadores de aprendizado de máquina da IBM Research Brasil se uniram pela primeira vez para compartilhar conhecimento, experiência e habilidades únicas em um projeto de pesquisa, o Geólogo Cognitivo. O Acordo de Cooperação assinado pelas empresas visa o desenvolvimento de tecnologias inovadoras de inteligência artificial, como conhecimento avançado em aprendizado de máquina que combine redes neurais profundas como substitutas dos modelos geológicos já existentes, bem como técnicas de raciocínio probabilístico avançado para dar suporte e servir como modelo ao processo de tomada de decisões geológicas baseadas em dados.

A iniciativa “Geólogo Cognitivo” é um projeto digital do Centro de Ciência e Tecnologia da Gazprom Neft, focado na otimização do processamento de informações geofísicas e dados geológicos. O projeto envolve a integração de vários tipos de dados, obtidos em cada estágio do ciclo de exploração (incluindo processamento e análise sísmica, registro de poços, medições de núcleo, fotografia aérea etc.) em um único sistema. A criação de metamodelos digitais combinando todas as informações sobre uma meta de exploração resulta em prazos de entrega mais curtos (reduzido de três anos para seis a 12 meses) e melhora a qualidade das operações de prospecção geológica.

Elas têm como objetivo otimizar processos analíticos e caracterizar o valor das informações relacionadas aos modelos geológicos mais relevantes para avançar fluxos de trabalho de exploração e automatizar o trabalho de criação de modelos exploratórios. Estas tecnologias ajudarão a automatizar a rotina operacional e aumentarão significativamente o processo de análise de dados geológicos e geofísicos para uso na exploração de petróleo ou atividades de promoção que não sejam relacionadas a projetos em águas profundas, no mar Ártico ou projetos de xisto.

O sistema tem o objetivo de identificar, modelar, integrar e prever informações críticas sobre o objeto geológico em prospecção, dando suporte ao processo de tomada de decisões por meio da utilização de dados análogos já descobertos e tecnologias de Big Data para processar matrizes extensivas de dados. Graças a essa iniciativa, o ciclo típico de exploração geológica pode ser reduzido significativamente: um processo que até então levava até 6 meses para ser concluído, agora, pode ser feito em apenas um mês. Além disso, a qualidade da previsão poderá ser melhorada a cada novo projeto, por meio do uso de tecnologias cognitivas e modelos de aprendizagem contínua.

Mars Khasanov( foto ao alto), Diretor de Tecnologia e CEO do Centro de Ciência E Tecnologia da Gazprom Neft, acredita que “Como parte da Estratégia de Tecnologia da Gazprom Neft, estamos dando uma atenção especial ao desenvolvimento de projetos digitais em exploração e produção. wxJuntamente com as principais empresas internacionais, estamos desenvolvendo as ferramentas de produção de petróleo do futuro”.

Alexei Vashkevich( foto a direita), diretor de exploração geológica e desenvolvimento de base de recursos da Gazprom Neft, afirma que “Os volumes de dados estão se tornando cada vez mais complexos. Por isso precisamos melhorar os processos de extração, fornecimento e análise de informações e encontrar novas oportunidades para usar metodologias de aprendizado de máquina. Para esse fim, estamos desenvolvendo uma solução digital única que pode levar a um avanço no trabalho com informações geológicas”.

wzxUlisses Mello(foto a esquerda), Diretor da IBM Research Brasil, afirmou que “Faz parte da missão da IBM Research Natural Resources colaborar com os principais parceiros da área de Petróleo e Gás para garantir que a indústria se beneficie da aplicação das mais avançadas tecnologias de IA, maximizando sua capacidade de lidar com os desafios e oportunidades apresentadas pelas crescentes quantidades de dados gerados nas atividades de exploração e produção”.

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