La competitividad en Vaca Muerta ha entrado en otra fase donde la eficiencia ya no se mide pozo a pozo, sino a través de la integración vertical y horizontal de datos. La industria del shale argentino ha comenzado a promover una adopción sistémica de la Inteligencia Artificial (IA), un movimiento que busca desplazar las pruebas piloto aisladas para convertir al algoritmo en el estándar operativo de la cuenca neuquina, un camino a la "transversalización digital de la información", afirma el empresario y consultor Yamil Quispe.
El objetivo es ambicioso: transformar la operación con el recurso humano de alta complejidad en una "fábrica de pozos" automatizada y predecible, capaz de blindar la rentabilidad ante la volatilidad del precio internacional del crudo y la coyuntura de la geopolítica internacional.
El salto de lo individual a lo sistémico
"La adopción sistémica implica que el dato fluya sin compartimentos entre la operadora, los equipos de perforación, las empresas de servicios de fractura y los proveedores logísticos", señala el analista del upstream.
Desde la mirada de Quispe esta visión integral permite:
• Trazabilidad y sincronización de la cadena de valor: Algoritmos que coordinan en tiempo real los tiempos de la configuración de la locación, la perforación, la llegada de la arena de fractura y agua con el ritmo de inyección del set de fractura, y toda la logística satélite eliminando los "tiempos no productivos" (NPT), asimismo la fractura y el posterior "flow back y well testing" de la producción hasta su inyección en las plantas y ductos de la infraestructura que evacua el crudo o el gas de Vaca Muerta.
• Digital twins: Creación de réplicas virtuales que simulan escenarios de presión y flujo antes de realizar cualquier intervención física, optimizando el diseño de completación.
Impacto directo en la estructura de costos
"La adopción de la Inteligencia Artificial es, en última instancia, una estrategia de supervivencia económica. En un contexto donde la infraestructura - como gasoductos, oleoductos y plantas de tratamiento - sigue siendo un cuello de botella, la eficiencia y la eficacia en el campo son las únicas variables que las empresas pueden controlar totalmente", explica el consultor.
1. Reducción del OPEX: El mantenimiento predictivo basado en IA permite extender la vida útil de los activos y reducir las paradas de planta de emergencia en un 30%.
2. Eficiencia en el uso de los recursos humanos, operativos y de servicios: La gestión optimizada mediante sensores inteligentes en toda la cadena de valor reducen el impacto ambiental y el costo logístico asociado.
3. Seguridad y Capital Humano: Al automatizar tareas riesgosas o repetitivas, se reduce la exposición del personal a incidentes, mejorando los ratios de seguridad operativa (QHSE).
El desafío a gran escala
A pesar de los beneficios, para Quispe la adopción sistémica enfrenta retos de implementación. Requiere una estandarización de datos que hoy es escasa entre los distintos actores de la cuenca y una inversión constante en conectividad. La Inteligencia Artificial debe dejar de ser una herramienta de soporte para convertirse en el sistema operativo de la cuenca.
"Argentina ya no solo depende de lo que hay bajo tierra, sino de la capacidad de la industria para procesar y ejecutar sobre la montaña de datos que se generan en la superficie", señala.
La IA permitirá que Vaca Muerta alcance el modelo de "fábrica de pozos". En este esquema, la intervención humana se desplaza de la operación manual a la supervisión de sistemas autónomos que ajustan la trayectoria de perforación y las presiones de fractura segundo a segundo, logrando ramas laterales más largas y productivas con un costo de equilibrio (break- even) por debajo de los 35 dólares, esboza con seguridad Quispe.
Según el consultor, la próxima frontera tecnológica en la cuenca neuquina tiene tres fases clave:
1. De la IA Operativa a la Inteligencia de Decisión (Decision Intelligence): hasta ahora, la IA se ha usado para tareas técnicas (mantener el trépano en la roca). El siguiente paso es usarla para la toma de decisiones estratégicas de negocio. Esto implica modelos que no solo analizan datos geológicos, sino que cruzan variables macroeconómicas, regulatorias y de mercado para responder: ¿Exactamente en qué bloque debemos invertir los próximos U$S 500 millones para maximizar el retorno en un escenario de crudo a U$S 55? Es pasar del análisis prospectivo al análisis estocástico de alta complejidad.
2. Evolución sistémica de datos: parece un paso técnico, pero es el gran cuello de botella. Los analistas coinciden en que el 47% de los líderes del sector ve la normalización de datos de campo como el paso crítico inmediato. Actualmente, Vaca Muerta genera un volumen masivo de registros (partes diarios, sensores, reportes de incidentes) que aún dependen de cargas manuales o formatos incompatibles sumado a la inexactitud de la precisión humana. El próximo hito es la creación de un ecosistema de datos unificado donde la información de la operadora y de los contratistas "hable" el mismo idioma en tiempo real.
3. Gemelos Digitales y Simulación de Escenarios: la implementación de Gemelos Digitales (Digital Twins) a escala de yacimiento completo permitirá a las operadoras simular el comportamiento de una planta o un set de pozos antes de mover un solo equipo.
En opinión de Quispe, esto permitirá una mayor optimización del Flowback, es decir predecir con exactitud cómo fluirá el petróleo o el gas tras la fractura para evitar daños al reservorio, y obtener seguridad proactiva con modelos de IA que no solo reaccionan a un accidente, sino que analizan patrones de comportamiento para prevenir incidentes antes de que ocurran.
Seguí a El Economista en Google
Agreganos a tus medios preferidos.
+ Agregar
