A indústria de óleo e gás, uma das mais complexas do mundo, enfrenta o desafio de incorporar tecnologias de inteligência artificial e análise de dados para aprimorar suas operações. Apesar do crescimento das fontes renováveis, em 2023, os combustíveis fósseis ainda representam 78% da demanda global de energia, e a expectativa é que permaneçam responsáveis por cerca de 40% desse total até 2050, segundo dados internacionais.
Dados e inovação na exploração e produção de petróleo
Na atualidade, mais de 76% da produção brasileira de petróleo vem do pré-sal, uma região rica em petróleo de alta qualidade, localizada abaixo de uma espessa camada de sal no fundo do mar. Desde 2007, esse potencial transformou a estratégia energética do país, que investe fortemente em tecnologia e pesquisa — uma iniciativa apoiada também pelo Departamento de Engenharia Química e de Materiais (DEQM) da PUC-Rio, que desenvolve soluções inovadoras para o setor.
Aplicação de inteligência artificial e machine learning
As tecnologias de machine learning (ML) estão revolucionando o setor ao possibilitar previsões de comportamentos complexos de reservatórios, detecção de falhas em tempo real e otimização dos processos de produção. Modelos preditivos treinados com dados reais vêm ajudando a estimar variáveis críticas, como a pressão no fundo do poço (BHP), além de estabelecer estratégias mais eficientes e seguras, mesmo frente ao ambiente desafiador das operações offshore.
Gêmeos digitais e monitoramento inteligente
Um avanço importante é o desenvolvimento de gêmeos digitais, réplicas virtuais de unidades físicas que simulam em tempo real o funcionamento de equipamentos. Esses modelos utilizam sensores inteligentes e análises por ML para capturar dados de ambientes hostis, permitindo detectar problemas antes que eles causem falhas ou acidentes. Isso é fundamental para garantir a segurança, eficiência e sustentabilidade na exploração de petróleo, especialmente em condições adversas, como as tubulações que ligam poços à plataforma.
Desafios no uso de dados e modelagem
O sucesso dessas aplicações depende de bases de dados robustas, como o repositório da Society of Petroleum Engineers e a base 3W Dataset da Petrobras, que reúne informações de 53 poços. Ainda assim, a obtenção de dados de alta qualidade e quantidade é um desafio técnico e financeiro importante. Para superar essas dificuldades, projetos de IA utilizam metodologias como o processo CRISP-DM, que organiza as fases de compreensão, preparação, modelagem, avaliação e implantação, aumentando as chances de sucesso na previsão e detecção de falhas.
Impactos para a segurança energética e o meio ambiente
A aplicação de ciência de dados na indústria de óleo e gás visa promover uma exploração mais segura, econômica e sustentável. Modelos treinados com dados reais ajudam a monitorar poços, reduzir riscos ambientais e otimizar recursos, contribuindo também para os objetivos de transição energética ao diminuir a pegada ecológica do setor.
Segundo Brunno Ferreira dos Santos, professor do Departamento de Engenharia Química da PUC-Rio, esses avanços representam um passo decisivo na revolução tecnológica do setor. “Queremos que esses modelos sejam acessíveis, integrando inovação e segurança em benefício da sociedade e do meio ambiente”, afirma.
Perspectivas futuras e apoio institucional
Os estudos e projetos desenvolvidos na academia, aliados ao incentivo de agências de fomento como a FAPERJ e o CNPq, visam ampliar o uso de inteligência artificial para tornar as operações de óleo e gás mais precisas e menos arriscadas. Nesse cenário, a inovação tecnológica se apresenta como uma aliada fundamental na busca por um setor energético mais sustentável e preparado para o futuro.
Para mais informações sobre o impacto da inteligência artificial na indústria de óleo e gás, acesse o artigo completo em O Globo.
