Hacia un sector de los hidrocarburos más inteligente

La inteligencia artificial lleva ya décadas de desarrollo, experimentación y aplicación. Sin embargo, la aparición a finales de 2022 de la inteligencia artificial generativa,  con la conocida aplicación ChatGPT, ha disparado la popularidad de la tecnología y ha dado el pistoletazo de salida a una nueva etapa de su evolución. Fruto de esa popularidad, la Fundación del Español Urgente (FundéuRAE) eligió como palabra del año 2022 a la expresión “inteligencia artificial”.

Lo cierto es que esta tecnología está transformando la vida diaria de la sociedad y sus casos de uso reales se extienden a todo tipo de sectores de actividad y sociales. La combinación de inteligencia artificial con otras tecnologías, como la nube o el big data, facilita la convergencia entre los mundos físico y digital. Y a la vez está impulsando la reinvención de las empresas e industrias.  Como ejemplo, en el negocio de la energía hay una clara tendencia de las grandes compañías españolas a establecer acuerdos sobre inteligencia artificial con los principales proveedores tecnológicos, así como con startups especializadas en este campo.

LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL YA SE APLICA EN EL SECTOR DE LOS HIDROCARBUROS

El sector de los hidrocarburos, como prácticamente todos los sectores, no es ajeno a las aplicaciones de la inteligencia artificial. La amplia cadena de valor del sector, con sus tres grandes bloques (upstream, midstream y downstream), presenta muchas oportunidades para soluciones de la tecnología que ayuden a mejorar la productividad, la sostenibilidad o la eficiencia energética. A continuación se presentan diferentes casos de uso en estos bloques de la cadena.

“Todas las etapas de la cadena de valor del sector de los hidrocarburos son susceptibles de aprovechar las oportunidades que generan tecnologías digitales como la inteligencia artificial.”

La inteligencia artificial resulta muy útil para el análisis y la detección de patrones en los datos que se manejan sobre los procesos de exploración y producción de petróleo y gas. Mediante tecnologías de big data, machine learning y redes neuronales es posible vincular datos entre sí y establecer representaciones y modelos más completos de los yacimientos a partir de la información existente.

Esto permite a las empresas que explotan los yacimientos crear mapas y gráficos de los activos del subsuelo, descubrir nuevas oportunidades o aumentar la producción de las instalaciones existentes. También ayuda a monitorizar las instalaciones submarinas y de superficie para identificar fallos inminentes antes de que ocurran o hacer que las operaciones en plataformas de petróleo y gas sean más seguras. Además, la tecnología facilita la realización de simulaciones para probar el impacto potencial de los nuevos desarrollos o medir el riesgo ambiental de los nuevos proyectos antes de ponerlos en marcha.

REFINERÍAS Y PLANTAS DE ALMACENAMIENTO MÁS INTELIGENTES

En las refinerías y en los centros de control portuarios, la inteligencia artificial, apoyada en diferentes tipos de sensores, es la base de soluciones para la detección automática, de forma rápida y sin intervención humana de fugas de hidrocarburos en las redes de transporte. Estas soluciones, que facilitan la detección y clasificación automática de amenazas y fugas, agilizan la gestión de los recursos y el seguimiento y la contención del vertido, reduciendo el impacto ambiental en el ecosistema marino.

En la parte intermedia de la cadena de valor, la inteligencia artificial supone una herramienta muy valiosa en instalaciones como las plantas de almacenamiento de hidrocarburos. Estas plantas están compuestas por diferentes depósitos o tanques, donde se almacenan los distintos productos, y por sistemas de operaciones con tuberías, sistemas de válvulas y bombas. También incluyen isletas de carga, centros de control y sistemas de prevención y emergencia. La gestión y automatización de todos los elementos de las plantas es fundamental.

En este tipo de instalaciones, la tecnología contribuye a mejorar la eficiencia de los procesos y a reducir la tasa de errores, a automatizar tareas repetitivas y de baja complejidad o a reducir los costes. Sin olvidar la realización de labores de mantenimiento predictivo antes de que aparezcan las averías,  la predicción de la demanda de productos y la mejora en la recepción y distribución de hidrocarburos. En definitiva  aumenta la calidad de las operaciones mediante el análisis de grandes volúmenes de datos y la detección de patrones de funcionamiento.

TAMBIÉN EN LA GESTIÓN DE FLOTAS Y EN LAS ESTACIONES DE SERVICIO

Desde las refinerías y los centros de almacenamiento, los hidrocarburos pueden pasar a las siguientes etapas de la cadena de valor mediante su distribución por flotas de vehículos. La gestión de esas flotas es otro terreno muy propicio para la inteligencia artificial. Por una parte, la tecnología permite automatizar la gestión a través de la asignación de tareas o la optimización de rutas, lo que supone beneficios económicos y la mejora del servicio. Por otro lado, la suma de inteligencia artificial y sistemas de geolocalización facilita a los gestores de flotas el seguimiento y la ubicación de los vehículos en tiempo real, lo que facilita la toma de decisiones. Finalmente la tecnología, con la ayuda de sensores incorporados a los vehículos, hace posible la detección temprana de problemas o fallos y la eliminación de accidentes de forma preventiva y predictiva.

En el final de la cadena de valor se encuentran eslabones como las estaciones de servicio. En ellas la inteligencia artificial empieza a tener muchas aplicaciones. Algunas permiten analizar los datos de consumo en tiempo real y ofrecer recomendaciones de productos y servicios destinados a los clientes, así como mantener un control en tiempo real del inventario y de las necesidades de reposición. Con la tecnología, aliada con el big data, se pueden analizar los patrones de compra de los clientes y recomendar productos complementarios o promociones especiales para fomentar la venta cruzada.

Otras aplicaciones de la tecnología en las estaciones de servicio tienen que ver con los sistemas de generación y almacenamiento de energía que combinan varias fuentes (equipos electrógenos, paneles solares de generación fotovoltaica, baterías de almacenamiento, etc.). Estos sistemas requieren controles inteligentes que optimicen su rendimiento y que, además, sean capaces de decidir en todo momento la fuente de energía a emplear.

LA INNOVACIÓN DIGITAL EN GRUPO HAFESA

Todos estos casos de uso muestran el potencial de la inteligencia artificial en la cadena de valor del sector de los hidrocarburos. Grupo Hafesa, el operador energético con presencia en los negocios de trading, almacenamiento y distribución de hidrocarburos, busca diferenciarse apostando con fuerza por la innovación en todas sus áreas: plantas de almacenamiento, logística y gestión de flotas, servicios al cliente, etc. Esa innovación incorpora cada vez más elementos de digitalización e inteligencia.

“Nuestras plantas de almacenamiento están equipadas con sistemas totalmente automatizados de control y con software avanzado para la gestión integrada del mantenimiento preventivo de equipos”, señala Diego Guardamino, Director general  de Grupo Hafesa.

En el dinámico sector de la energía, la estrategia de Hafesa pone el foco en la competitividad mediante la mejora constante de todos los procesos y operaciones, apoyada en la inversión en sus principales activos. Esa competitividad depende cada vez más de la innovación y de las tecnologías digitales. Y el objetivo final es trasladar las mejoras a los productos y servicios que ofrece a sus clientes para darles un valor añadido más allá del factor precio.