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Galp e IBM han desarrollado un asistente virtual basado en la Inteligencia Artificial (IA) que mejora de forma significativa la interpretación sísmica en el área de explotación petrolífera y gasista.
Esta solución, inédita en la industria a esta escala, ayudará a los geo científicos a desarrollar modelos geológicos más rigurosos, mejorar las evaluaciones del riesgo de las prospecciones y optimizar la ubicación de nuevos pozos petrolíferos.
El prototipo, fruto de un proyecto de investigación de tres años de duración, actúa como un asistente inteligente de los geo científicos a la hora de identificar y evaluar nuevos bloques exploratorios y de interpretar imágenes sísmicas.
Esta herramienta se basa en el conocimiento adquirido gracias a la experiencia acumulada por Galp en interpretaciones sísmicas y trabajos de campo anteriores, especialmente en los proyectos llevados a cabo en la rica cuenca de Santos. Este asistente mejora sus prestaciones a medida que interacciona con los usuarios o le son suministrados nuevos datos.
Los datos se integran en una plataforma única con los análisis de contexto y las prácticas de los usuarios. La comprensión visual reforzada por la inteligencia artificial permite examinar grandes conjuntos de datos sísmicos e identificar rápidamente las estructuras geológicas con mayor probabilidad de almacenar petróleo y gas.
Este prototipo permite, asimismo, automatizar el análisis de documentos técnicos -incluyendo las anotaciones realizadas por científicos e investigadores-, reportando consejos y sugerencias sobre cómo interpretar las imágenes del subsuelo y ayudando a realizar evaluaciones de riesgo. De igual modo, integra informaciones relevantes de diversas fuentes, incluyendo imágenes sísmicas, trabajos académicos, anotaciones e informes. Recurriendo a técnicas de IA, ofrece a los geo científicos recomendaciones de forma rápida basadas en evidencias. Dado que esta información se elabora a lo largo del tiempo, permite la transferencia y retención de dicho conocimiento.
De acceso fácil e instantáneo, esta información permite, asimismo, agilizar el proceso de formación y desarrollo de competencias profesionales de los usuarios. También hace posible realizar un análisis de riesgo transversal y comparable, evitando visiones subjetivas y ofreciendo la posibilidad de comparar informaciones entre los distintos profesionales implicados.
