MACHINE LEARING EN LAS REFINERÍAS
Entre las aplicaciones fundamentales de implementación del machine learning en las refinerías es la de prevenir eventos no deseados que puedan interferir con la gestión de ella.
Se realiza mediante modelos computaciones capaces de obtener información en tiempo real de los sensores establecido y en base a datos históricos. Con la finalidad de generar alertas, recomendaciones operaciones, mantenimientos programados, y por ende optimización en la producción.
Las Refinerías necesitan Machine Learning para Mejorar sus Operaciones
- Entender las propiedades de las reservas petroleras para así optimizar su extracción
- Diseño y ejecución de alta calidad en los modelos analíticos para pozos petroleros, lo cual ayuda a la mitigación de daños por perforación, reducción de tiempos improductivos y análisis en perforaciones de carácter avanzados
- Permite la realización de cambios precisos que mejoran la eficiencia, ahondando en la complejidad de los valores de la reservas
- Incorporar modelos que observan y predicen respuestas tanto a corto como a largo plazo.
- Identificación de los pozos que son buenos para optimizar las estrategias de trabajo.
- Interpretar los altos volúmenes de atributos sísmicos para optimizar las estrategias en el área de producción.
Resultados en su implementación
Incremento en la percepciones de los datos obtenidos
50%
Ventaja competitiva
46%
Incremento en la velocidad de percepción de eventos
45%
Información a la hora de mejorar un producto
44%
Eficiencia en el área de operaciones
39%
Mejor entendimiento del cliente/prospectos
35%
Reducción de costos
31%
Implementacion de eficiencia en procesos externos
26%
*Resultados obtenidos de fuente externa