La inteligencia artificial (IA) y su aplicación en el campo de la exploración petrolera fue el tema que abordaron los expositores invitados a la Conferencia Internacional “La inteligencia artificial y sus aplicaciones”, organizada por la Universidad Santo Tomás de Colombia y la Universidad de Lima, por medio de la Carrera de Ingeniería de Sistemas y la Dirección de Cooperación Externa e Internacionalización.
El evento se llevó a cabo el 14 de octubre y fue conducido por Cecilia Villacorta, directora de Cooperación Externa e Internacionalización de la Ulima. Tras dar la bienvenida a los participantes, presentó a la directora de la Carrera de Ingeniería de Sistemas, Nadia Rodríguez, quien afirmó:
“La inteligencia artificial es una tecnología que genera ventajas competitivas, no solo en el ámbito empresarial, sino también en otros terrenos, pero la conversación de hoy gira en torno al ámbito empresarial”.
Manifestó, asimismo, que la IA permite imitar e incluso a veces superar las capacidades mentales de los humanos y que, durante la pandemia, la robotización y la IA han ayudado a proteger a las personas del contagio de la COVID-19.
Seguidamente, tocó el turno del expositor Iván Sánchez Galvis, de la Facultad de Ingeniería de Telecomunicaciones de la Universidad Santo Tomás, de Colombia. Habló sobre una aplicación que desarrolla su centro de estudios, vinculada con el procesamiento de datos cíclicos, sobre todo para temas de exploración de hidrocarburos.
El título de su presentación fue “Picado automático de curvas de dispersión de ondas sísmicas gracias a la inteligencia artificial y al picado automático”. Refirió que es posible automatizar el proceso para obtener mejores y más rápidos resultados en la exploración de petróleo.
Ya que las reservas de petróleo están a kilómetros de profundidad, se intentan ubicar mediante la perforación de pozos. Uno de los métodos empleados consiste en producir explosiones y leer las vibraciones, en un gráfico, que producen las ondas sísmicas. Ello da información acerca de la forma y profundidad del subsuelo. Iván Sánchez dijo:
“A partir del comportamiento de las ondas, puedo saber cómo son los parámetros del subsuelo. Hay ondas de cuerpo, que viajan al interior del subsuelo y, al momento de encontrar diferentes capas de materiales, estas se van a reflejar, y esa reflexión de las ondas se usa para estimar a qué profundidad se encuentran las capas y de qué materiales están compuestas”.
Normalmente, para realizar una exploración de hidrocarburos se utilizan las ondas de cuerpo. Sin embargo, últimamente está tomando mucha importancia en Colombia el estudio de las ondas superficiales. Ello se debe a que
“Colombia tiene una estructura compleja, es montañosa y la superficie está compuesta de materiales poco consolidados. Eso genera que, cuando las ondas viajan al interior y se reflejen en la superficie, se produzca una distorsión de la señal”, indicó el expositor.
Sánchez declaró que, normalmente, al hacer una exploración de hidrocarburos, se escuchan las ondas que se producen en el interior, y, con el sonido que retorna, se puede estimar a qué profundidad está el yacimiento. El expositor comparó los resultados del picado manual con el picado automático:
“Hay una tendencia de los dos modelos a explicar el mismo comportamiento, pero no es igual. Finalmente, construimos un modelo de dos dimensiones que abarca la información de todas las fuentes. Así, tenemos una imagen un poco más compleja del subsuelo. Ello es posible gracias a la IA, que nos permitió automatizar este proceso. Manualmente, hubiera sido bastante tedioso de conseguir y hubiera involucrado más tiempo”.
Transformación digital
A continuación, expuso el doctor Leonardo Forero Mendoza, ingeniero electrónico por la Pontificia Universidad Bolivariana, profesor visitante en el programa de Ingeniería Mecatrónica de la Universidad Santo Tomás. Su presentación fue sobre inteligencia computacional aplicada, y comenzó indicando que el mundo está en plena transformación digital y que la IA está cambiando la vida de todos:
“La tecnología digital acelera el tiempo y exige agilidad. Ahora la IA llega a todos los sectores, tiene innumerables y crecientes aplicaciones potenciales, resuelve problemas persistentes y se espera que genere más de 14 billones de dólares de impacto económico”.
Tras esta introducción, presentó el proyecto de optimización Octopus, de algoritmos genéticos. Para ello, explicó previamente que la simulación de yacimientos básicamente escoge señales de sensores para luego construir modelos sobre yacimientos:
“La exploración de un campo de petróleo involucra millones y millones de dólares e incluye el uso de modelos informáticos para predecir el flujo de fluidos, a través de medios porosos”.
Refirió, asimismo, que se trabaja con varios pozos, dependiendo del tamaño del reservorio, y hay muchísimas restricciones y muchos problemas, y los ingenieros solo pueden pensar en una solución por pozo, en general. Con la IA, en cambio, es posible explorar simultáneamente un mayor número de pozos.
Luego se pasó a los comentarios de profesores acerca de las exposiciones escuchadas. El doctor Óscar Ramos Ponce, docente de la Universidad de Lima, calificó como muy interesantes ambas exposiciones, una en el campo petrolero y otra en el terreno sísmico:
“El machine learning puede revolucionar la forma en que se trabaja actualmente, porque permite hacer mayores análisis comprender mejor lo que está pasando y modelar sistemas”.
Por su parte, Edwin Escobedo Cárdenas, docente de la Carrera de Ingeniería de Sistemas de la Universidad de Lima, comentó también lo interesante de los proyectos presentados y su utilidad en el campo de la exploración petrolera.
Finalmente, el profesor Fernando Teshima Guibu, docente de Ingeniería de Sistemas de la Universidad de Lima, manifestó, a partir de las dos exposiciones:
“Hemos visto que las computadoras se van a encargar de la parte rutinaria del análisis y procesamiento de la información. La parte que nos va a tocar a nosotros, como humanos, es el análisis de los casos extremos, las anomalías, incluso el control empresarial y de los procesos”.
