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Descubra como a inteligência artificial está revolucionando a indústria de petróleo e gás, com ganhos em segurança, eficiência e sustentabilidade.
A indústria de petróleo e gás está passando por uma transformação silenciosa, porém profunda. Impulsionada pelo uso estratégico da inteligência artificial, essa revolução está melhorando a segurança das operações, reduzindo custos e aumentando a eficiência dos processos, especialmente em ambientes extremos como o pré-sal brasileiro. O avanço, liderado por centros de pesquisa como o Departamento de Engenharia Química e de Materiais da PUC-Rio, aponta para um futuro mais inteligente, econômico e sustentável para o setor.
Inteligência artificial a serviço da produção no pré-sal
Mesmo com o crescimento das fontes renováveis, os combustíveis fósseis continuam dominando a matriz energética mundial. Em 2023, representaram 78% da demanda global, e ainda devem manter cerca de 40% desse peso até 2050. No Brasil, que ocupa a oitava posição entre os maiores produtores de petróleo, a inteligência artificial está sendo decisiva para otimizar a exploração e garantir a segurança em poços complexos.
A camada do pré-sal, responsável por mais de 76% da produção nacional, é um território de desafios técnicos. Por isso, a aplicação de machine learning, uma vertente da inteligência artificial, tornou-se um diferencial competitivo para a indústria de petróleo e gás.
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Segundo o professor Brunno Ferreira dos Santos, da PUC-Rio, técnicas de aprendizado de máquina já permitem prever o comportamento dos reservatórios, detectar falhas em tempo real e identificar as condições ideais de produção. Isso tudo com base na análise de grandes volumes de dados coletados por sensores ao longo das operações.
Gêmeos digitais e sensores inteligentes: o novo padrão da indústria
Uma das inovações mais promissoras são os gêmeos digitais — réplicas virtuais de equipamentos reais que simulam o funcionamento de sistemas em tempo real. Essas ferramentas são alimentadas por dados gerados por sensores instalados em plataformas e poços.
Com essa tecnologia, a inteligência artificial consegue antecipar falhas, sugerir ajustes operacionais e até evitar acidentes ambientais. Em locais de difícil acesso, como as tubulações submarinas que ligam o fundo do poço às plataformas, o sensoriamento por imagem com aprendizado de máquina tem sido fundamental para analisar variáveis críticas, como a BHP (Bottom Hole Pressure) — pressão no fundo do poço.
Estimativas de pressão com modelos preditivos baseados em IA
Estimar a BHP de forma precisa é essencial para definir estratégias de produção, como a injeção de água ou gás. No entanto, trata-se de um dado de difícil obtenção, tanto por questões técnicas quanto pelo custo.
Nos estudos desenvolvidos na PUC-Rio, modelos supervisionados de IA foram treinados com dados reais, como os do repositório da Society of Petroleum Engineers, que reúne informações de 53 poços. Os resultados foram animadores: as estimativas apresentaram alta acurácia, representando um ganho operacional relevante para a indústria.
Embora a tecnologia avance, um dos maiores desafios da aplicação da inteligência artificial na indústria de petróleo e gás ainda está na obtenção de dados de qualidade. A quantidade e a confiabilidade das informações impactam diretamente o desempenho dos modelos preditivos.
Nesse sentido, bancos de dados como o 3W Dataset da Petrobras — que reúne dados reais, simulações e inputs de especialistas — vêm sendo fundamentais para o avanço da pesquisa acadêmica e da inovação industrial.
Diagnóstico automatizado de falhas em poços offshore
Outro campo em expansão é o diagnóstico de falhas em poços offshore, aqueles localizados em mar aberto. Nesses ambientes desafiadores, falhas como aumento súbito de sedimentos, vazamentos, obstruções ou perda de produtividade podem gerar enormes prejuízos.
A equipe da PUC-Rio desenvolveu modelos de IA capazes de identificar e classificar diferentes tipos de falhas com base em dados operacionais de múltiplos poços. O sistema é baseado no processo CRISP-DM, um padrão internacional para mineração de dados que orienta todas as fases do projeto — desde a compreensão do problema até a implantação da solução.
Inteligência artificial rumo a uma indústria mais eficiente e sustentável
O uso da inteligência artificial na indústria de petróleo e gás vai além dos ganhos econômicos. Trata-se de uma estratégia que também reduz riscos ao meio ambiente e melhora a segurança dos trabalhadores.
Para o professor Brunno, esse é um movimento sem volta:
“Acreditamos que a aplicação da ciência de dados na indústria de óleo e gás é um passo decisivo rumo a uma exploração mais segura, econômica e sustentável”.
Apoio à pesquisa é essencial para o avanço tecnológico
Essa transformação não seria possível sem o suporte de agências de fomento como a FAPERJ e o CNPq, que têm investido na pesquisa e no desenvolvimento de soluções para tornar o setor mais eficiente e alinhado à transição energética.
O compromisso da comunidade científica, segundo Brunno, é garantir que essas tecnologias cheguem à sociedade de forma acessível, beneficiando não apenas grandes corporações, mas também o país como um todo.
Com aplicações cada vez mais avançadas, a inteligência artificial está redefinindo os limites da indústria de petróleo e gás. O uso inteligente de dados, somado à inovação contínua, está permitindo que o Brasil explore seus recursos energéticos com mais responsabilidade, segurança e eficiência.
Enquanto o mundo caminha para uma matriz mais limpa, as tecnologias digitais surgem como aliadas na construção de um setor mais resiliente e adaptado aos novos desafios globais.
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