Dic 08, 2025

La IA y la brecha de 300.000 MMBbls

Devon y otros prueban herramientas de IA que reducen los costos de perforación, aumentan la eficiencia e insinúan un potencial masivo de recuperación global.

David Brown, AAPG Explorer

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Satisfacer la demanda mundial de petróleo crudo y gas natural durante los próximos 25 años podría desafiar la capacidad de la humanidad.

Los productores intentan superar esa limitación.

Las herramientas de inteligencia artificial afectan ahora a todas las áreas de las operaciones de petróleo y gas, desde formas significativas hasta sutiles. Para la industria energética, una de las posibilidades más importantes de la IA es su potencial para impulsar la producción a partir de las reservas conocidas.

En resumen, la situación actual: el mundo se enfrentará al reto de reemplazar las reservas de hidrocarburos y mantener una producción suficiente para satisfacer la demanda mundial de petróleo y gas hasta mediados de este siglo. Y la exploración no está llegando al rescate.

¿Es la IA la solución?

La inminente brecha de suministro

La firma de consultoría Wood Mackenzie estima que la demanda mundial acumulada de petróleo será de casi 1 billón de barriles hasta 2050. Esto coincide, en general, con otras previsiones de que el consumo mundial de petróleo aumentará hacia los 110 millones de barriles diarios.

Dado que el mundo atraviesa una transición energética más lenta de lo previsto, cualquier pico en el consumo anual de petróleo podría estar a una década de distancia, y no ocurrir hasta principios o mediados de la década del 2030, según predice la compañía.

En su último informe World Energy Outlook, la Agencia Internacional de la Energía incluso incluye argumentos para que la producción mundial de petróleo siga aumentando hasta el 2050, hasta alcanzar los 113 millones de barriles diarios.

Según el análisis de Woodmac, los esfuerzos actuales de la industria recuperarán un promedio del 29 % del petróleo existente en los principales yacimientos, y el 15 % de esa cantidad ya se ha producido. La producción de los activos actualmente en explotación o programados para desarrollo, disminuirá gradualmente de más de 100 millones de barriles diarios en la actualidad a 50 millones de barriles diarios en el 2050, lo que representa una producción acumulada de 650.000 millones de barriles.

Esto dejaría al mundo con un déficit de suministro de más de 300 000 millones de barriles. “La exploración tradicional desempeñará su papel, pero no puede ni de lejos cerrar una brecha de esta magnitud. Incluso el yacimiento más grande del siglo XXI, Guyana, con (un estimado de) 15 mil millones de barriles de petróleo, apenas logra hacer mella”, señaló Woodmac.

Los descubrimientos actuales derivados de la exploración no compensan ni de lejos el consumo energético mundial. Y las perspectivas no son alentadoras: la bajada de precios y la reducción de ingresos amenazan con reducir aún más la perforación exploratoria, al menos a corto plazo.

Aumento de la eficiencia

Esta situación ayuda a explicar por qué la industria energética está tan decidida a incorporar herramientas de inteligencia artificial y aprendizaje automático para mejorar la producción. No hay desesperación, pero sí una clara urgencia por identificar los mejores enfoques.

En el Annual Energy Outlook 2025 de la U.S. Energy Information Administration, EIA, la producción de USA de petróleo alcanza un máximo de alrededor de 14 millones de barriles diarios y luego disminuye en más de 2,5 millones de barriles diarios hasta el 2050.

Una lección temprana: la eficiencia es fundamental.

Wood Mackenzie cree que las mejoras en la eficiencia, junto con las mejores prácticas de producción, tienen el potencial de aumentar drásticamente la recuperación de petróleo y gas. Con su nueva herramienta de IA Analogues, la compañía analizó más de 35.000 yacimientos existentes utilizando conjuntos de datos completos.

Josh Dixon, analista sénior de investigación de Woodmac, upstream, afirmó “En una de las primeras implementaciones prácticas de este análisis por parte de Wood Mackenzie, revelamos que la recuperación optimizada de los yacimientos existentes podría generar entre 470.000 millones y más de un billón de barriles de petróleo adicionales”.

Devon Energy, un productor independiente con más de 31.000 millones de dólares en activos, opera en numerosas áreas de explotación en el centro de Estados Unidos, incluyendo los recursos no convencionales de la Cuenca Pérmica y Eagle Ford.

Trey Lowe, vicepresidente sénior y director de tecnología de Devon, dijo que “ Estamos implementando la automatización y la IA en todas las operaciones para reducir el tiempo de inactividad, mejorar la detección de fallas e impulsar mejoras mensurables en producción y eficiencia”.

“Estas tecnologías nos ayudan a aplanar los declives de la base y a prolongar la vida útil de nuestros activos”.

El uso de IA, combinado con mejoras de diseño y fracturación simultánea, ha reducido los costos de perforación de Devon en un 12 % y los costos de terminación en un 15 % desde el año pasado.

Las operaciones de Devon en la Cuenca Delaware, en el sureste de Nuevo México y el oeste de Texas, abarcan aproximadamente 400 000 acres netos en múltiples zonas de producción, con un enfoque en las formaciones ricas en petróleo de Wolfcamp, Bone Spring, Avalon y Delaware.

Tom Hellman, vicepresidente sénior de Operaciones de Exploración y Producción de Devos afirmó, “Estamos aprovechando la IA para evaluar y acelerar la perforación en la Cuenca de Delaware. Estas herramientas nos ayudan a perforar, desplazar y ejecutar el revestimiento hasta un 30 % más rápido, ahorrando millones y permitiendo una inversión de capital más eficiente, lo que fortalece nuestras perspectivas de producción a largo plazo”.

Hasta el momento, las mejoras generales en producción y eficiencia gracias a la IA no son enormes, aunque pueden tener un impacto considerable. Además de mejorar las tasas de producción, ejemplos recientes muestran que la IA ha incrementado entre un 5 % y un 20 % la eficiencia de la perforación, con una reducción significativa de las desviaciones/resultados fuera de objetivo.

John Raines, vicepresidente sénior de gestión de activos de Devon, a su vez reveló que “En Delaware utilizamos la IA para desarrollar una nueva tecnología inteligente de gas lift que optimiza continuamente las tasas de inyección de gas lift”.

“El piloto de esta iniciativa generó un aumento de la producción del 3 % al 5 %, y a medida que lo implementamos en otras cuencas pertinentes, respalda nuestra estrategia más amplia para mantener la producción de forma más eficiente”, añadió. 

Evolución esperada

Los resultados de Devon no pueden considerarse típicos. Las capacidades actuales de IA no se han utilizado en la producción de petróleo y gas el tiempo suficiente como para determinar qué es lo “típico”. Además, aún se están desarrollando e implementando nuevas herramientas de IA. Sin embargo, los resultados reflejan la experiencia positiva de los productores que han adoptado la IA en sus operaciones.

A principios de este año, Wood Mackenzie presentó su herramienta Analogues para comparar los factores de recuperación de las mejores prácticas. La compañía informó que utiliza un método de aprendizaje automático conocido como agrupamiento para identificar las coincidencias más cercanas de cada yacimiento en 60 atributos diferentes, incluyendo propiedades de la roca, características de los fluidos y factores comerciales.

Las herramientas basadas en IA se están volviendo esenciales para identificar recursos ventajosos, aquellos de bajo costo, bajas emisiones de carbono, confiables y de rápida comercialización. La IA se está implementando en toda la industria, y las empresas de servicios y operadores utilizan esta tecnología para revolucionar todo, desde el procesamiento sísmico hasta la optimización de la perforación.

Josh Dixon agregó “Lo que hemos aportado es un conjunto de herramientas para ayudar a geólogos e ingenieros a reducir la incertidumbre y explorar las ventajas del rendimiento, y la IA ocupa un lugar central”.

El enfoque de IA busca eliminar el sesgo humano inherente a los métodos de filtrado tradicionales. Considera las características holísticas del yacimiento en lugar de parámetros individuales, los resultados de alta ley y utiliza técnicas avanzadas de relleno de brechas para crear conjuntos de datos completos para su análisis.

Wood Mackenzie afirma haber modelado hasta la fecha todos los campos de producción significativos del mundo. Para cada uno, la herramienta de IA identificó los 100 activos más similares a nivel mundial. Posteriormente, el análisis estadístico comparó el rendimiento en diferentes grupos.

Esta comparación con las comparaciones de mejor rendimiento sugirió una recuperación adicional de entre el 6 % y el 12 % del potencial, mediante el uso de tecnologías y prácticas de producción ya probadas e implementadas en otros lugares.

Josh señaló “Si bien se trata de una mejora aparentemente modesta, esto se traduciría en aproximadamente un billón de barriles adicionales, casi duplicando el potencial de recuperación restante de los activos existentes”.

“En resumen, simplemente implementar las mejores prácticas de la industria de manera mucho más amplia puede liberar casi la misma cantidad de potencial de recuperación en todos los yacimientos petrolíferos del mundo”.

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