Soluciones
Drilling & Completion
Anticipación en tiempo real para operaciones complejas
Modelos que permiten identificar y predecir tanto eventos no deseados, como oportunidades de optimización. Visión artificial que reconoce actividades críticas y detecta actos inseguros en tiempo real.
- Menos NPT
- Intervenciones mejor priorizadas
- Mayor seguridad del personal
- Plane óptimo automático
Los screen outs, pérdidas de circulación, obstrucciones en válvulas o colectores, frac hits, influjos o blowouts, son costosos y requieren complejas tareas de remediación.
Los modelos de machine learning entrenados con datos históricos permiten monitorear en tiempo real el comportamiento de las principales operaciones. Usando redes autoencoder y otros algoritmos avanzados, podemos detectar patrones anómalos que logran predecir la ocurrencia de fenómenos no deseados durante la operación. Las alertas tempranas permiten a los equipos prevenir riesgos y anticiparse a las fallas.
- Reducción de costo y tiempo de perforación y terminación
- Incremento de la seguridad, eficiencia y rentabilidad de la operación
- Minimización del impacto de problemas imprevistos
- Reducción de incidentes de seguridad
Ingeniería de Producción
Aplicamos machine learning, y algoritmos de visión artificial para diagnosticar el estado extractivo de los pozos, anticipar fallas del sistema de levantamiento artificial y predecir problemas de flujo. Modelamos con técnicas de optimización (investigación operativa) para maximizar la producción y el recobro.
- Mayor producción sostenida
- Menor cantidad de fallas y downtime
- Mayor estabilidad y previsibilidad operativa
Pozos problema, fallas tempranas y/o repetitivas suelen ser una condición difícil de gestionar
Nuestros modelos de aprendizaje profundo trabajan con parámetros de superficie y fondo (sensores), para asegurar un diagnóstico adecuado que permita al ingeniero de producción eficientizar sus análisis y priorizar sus rutinas de seguimiento.
- Reducción del índice de fallas y minimización de intervenciones repetitivas
- Mayor eficiencia operativa mediante la detección temprana de condiciones anómalas
- Incremento en la producción y mejor aprovechamiento de recursos
Recuperación Secundaria en Campos Maduros
Optimización de patterns y redistribución de inyección
Modelos que identifican conexiones entre pozos y efectos como canalización, ayudando a diseñar estrategias de desarrollo eficientes, optimizar la inyección, mejorar recuperación y reducir los costos operativos.
- Incremento de recuperación final
- Optimización técnica-económica de la inyección
- Reducción de incertidumbre en decisiones de campo
Sucesos tales como canalizaciones, "bye-passed oil", y zonas excesivamente barridas, afectan notoriamente a la recuperación.
Nuestros modelos de machine learning e investigación operativa utilizan datos en combinación con la física que gobierna el flujo multifásico en el reservorio ("Data Physics"), y así permiten una caracterización precisa de las conectividades entre pozos productores e inyectores e identifican desviaciones críticas. Con esta información, se pueden desarrollar y ejecutar planes de acción específicos para mejorar la eficiencia de la inyección y optimizar el factor de recobro.
- Incremento en la recuperación del petróleo y reducción del uso de recursos
- Minimización de costos operativos y maximización de la producción a largo plazo
- Mayor efectividad y adaptabilidad a las necesidades operativas y condiciones cambiantes del reservorio
Inspección Autónoma para Seguridad Operativa (HSE)
Soluciones drone-in-a-box con captura RGB, térmica y LiDAR. Detección automática de fugas, corrosión, puntos calientes, intrusión y anomalías estructurales en pads, ductos y líneas.
- Mejores índices de seguridad (HSE)
- Reduce y evita riesgos operativos
- Significativas ganancias en costos de inspección
Las fugas, pérdidas de flujo y anomalías operativas en pozos, colectores, baterías y equipos, son habituales en el campo
Nuestros modelos de visión computarizada detectan en tiempo real fugas, pérdidas de flujo y comportamientos anómalos a partir de imágenes. Identifican variaciones visuales o térmicas —manchas de fluidos, brumas, vapores anómalos, diferencias de temperatura, componentes faltantes— que anticipan fallas antes de que se agraven. Esto permite alertar automáticamente al equipo de operaciones, reducir el downtime y evitar incidentes ambientales u operativos.
- Optimiza la eficiencia operativa, permitiendo inspecciones autónomas
- Aumenta la trazabilidad visual y la seguridad, identificando objetos no autorizados, cercos abiertos y condiciones que representan riesgo
Mantenimiento Predictivo
Predicción de fallas o condiciones anómalas y mantenimiento basado en condición
Modelos predictivos para bombas, compresores, generadores y equipos críticos. Detección temprana de anomalías, priorización automática de intervenciones y mantenimiento basado en condición.
- Menor ratio de paradas no planificadas
- Mayor disponibilidad de equipos
- Disminución de costos de mantenimiento no planificado
El mantenimiento preventivo y reactivo muchas veces genera costos elevados y paros no programados que afectan fuertemente la rentabilidad de la operación.
Implementamos modelos de Machine Learning e investigación operativa que analizan datos históricos y en tiempo real, evaluando condiciones operativas e identificando patrones, anticipando fallas y generando alertas tempranas. Esto permite programar intervenciones preventivas y asignar recursos a tiempo, evitando paradas no planificadas, y minimizando el impacto en producción.
- Optimización de tiempos de respuesta y reducción de costos asociados a reparaciones imprevistas y pérdidas de producción
- Mayor confiabilidad en las operaciones, uso eficiente de los recursos y mejora en la vida útil de los equipos
- Mayor rentabilidad en operaciones continuas y seguras
Procesos & Facilities
Detección automática de desvíos en plantas de gas y crudo. Modelos híbridos (física + ML) para mejorar la eficiencia de tratamiento (recuperar líquidos), evitar desvíos de calidad y reducir pérdidas.
- Mayor rendimiento energético
- Operación más estable y predecible
La inestabilidad operativa, los desvíos de calidad del producto tratado y las ineficiencias del proceso generan costos adicionales y una carga operativa innecesariamente elevada.
Combinamos aprendizaje profundo, modelado físico y técnicas de optimización para maximizar la eficiencia en plantas de gas, crudo y agua. Detectamos patrones ocultos, anticipamos desvíos de calidad, construimos digital twins de los procesos y recomendamos puntos de operación óptimos para lograr una operación más estable, energética y eficiente.
- Mayor recuperación de líquidos
- Menor desvío de calidad en producto tratado
