¿Cuáles son algunas aplicaciones del aprendizaje automático en la industria de la geología y la energía?

Esta es una pregunta interesante que he estado observando por un tiempo. La IA o el aprendizaje automático está creciendo muy rápidamente recientemente en todas las industrias científicas y de ingeniería. Para la industria del petróleo y el gas, hay muchos artículos publicados y algunas de las técnicas ya se han utilizado en la industria.

No tengo el conocimiento lo suficientemente amplio para una visión general de alto nivel. Sin embargo, puedo proporcionar algunos ejemplos que he escuchado de diferentes canales.

En el ámbito de la geología o la geomodelación en la industria petrolera, las personas usan IA para identificar las diferentes facies de rocas dados los diferentes tipos de datos de registro de pozos (por ejemplo, SP, resistividad).

En ingeniería petrolera, las personas usan algoritmos de IA para predecir la predicción del petróleo (por ejemplo, predecir el futuro del pasado o predecir esta ubicación desde un pozo cercano). Personalmente, sé que una compañía está utilizando ideas de inteligencia artificial para predecir la producción de gas de esquisto bituminoso, y otra compañía desarrolló un software para hacer análisis de curva de declive (DCA) automáticamente para los datos de producción que están disponibles en línea, para que se puedan identificar los pozos con un mejor potencial futuro. Se han incorporado algunas ideas de IA.

En energía y electricidad, las personas desarrollan algoritmos más inteligentes para optimizar el uso de electricidad entre diferentes redes.

En general, algunas partes de la industria petrolera están tratando de utilizar los últimos resultados de la informática. Puede encontrarlo en la academia, grandes empresas y pequeñas empresas de energía.

Este ejemplo de aprendizaje automático aplicado al sector energético en Alemania es el más reciente.

Alemania está utilizando IA para suavizar las fluctuaciones en su red eléctrica

El principal problema con las fuentes de energía renovables es que nunca pueden proporcionar una fuente constante de energía.

Por lo tanto, los investigadores están desarrollando un sistema que utiliza el aprendizaje automático para predecir la cantidad de energía generada por las energías renovables en los próximos días. Esto permitirá una mejor correspondencia entre la producción y la demanda y también optimizará la combinación de producción de energía.

El sistema aún no funciona en tiempo real, pero deberían tenerlo listo para el 2018 ya que la mayoría de los parques eólicos y solares en el país transmitirán datos en vivo.

Muchas compañías están usando o planean usar ML para el mantenimiento predictivo (predicen cuándo se frenarán algunos equipos costosos y aborden los problemas antes de que sucedan).