INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL E SUAS APLICAÇÕES NA INDÚSTRIA PETROLÍFERA - Gonçalves, José Italo (SEMPESq - Semana de Pesquisa da Unit - Alagoas, 2020)
Inteligência artificial é o termo utilizado para descrever a capacidade de uma máquina de reproduzir habilidades humanas como pensar e agir, utilizando um conjunto de tecnologias computacionais, permitindo que as máquinas desenvolvam percepção visual, reconhecimento de voz, tomadas de decisões, identificação de padrões, entre outras várias tarefas. A aplicação é feita a partir de algoritmos matemáticos, desde os mais simples aos mais complexos, onde atuam as subáreas da inteligência artificial como Machine Learning (Aprendizado de máquina) e Deep Learning (Aprendizado profundo). O grande ponto dos algoritmos de IA (Inteligência Artificial) está na capacidade de extrair informações a partir de um banco de dados, conhecidos como Datasets, os dados são considerados o combustível de uma IA, a partir da manipulação destes é que está toda a criatividade e inovação. Nos últimos anos os dados passaram a possuir um valor significativo com o desenvolvimento destas tecnologias, fazendo com que grandes empresas como Google e Amazon utilizem de sua capacidade para extrair vantagens destes dados. A capacidade de análise de dados se tornou um fator extremamente relevante no quesito competição de indústrias, já que as principais grandes empresas estão utilizando dados e análises para aumentar seus ganhos, criar novos mercados e aumentar a eficiência da organização. Este trabalho tem como objetivo realizar uma revisão bibliográfica sobre IA e suas possíveis aplicações no setor de óleo e gás. Desde a década de 90 os grandes operadores na área de exploração e produção tentam utilizar novas tecnologias para analisar e adquirir informações em relação as condições do fundo do poço (temperatura, pressão, dinâmica de reservatório, desempenho da broca), porém estas novas tecnologias exigiam um investimento significativo o que só tornaria viável sua aplicação em poços com alto nível de produção. Em decorrência das quedas no preço mundial do petróleo devido à pandemia do novo Corona vírus, as grandes organizações começaram a buscar novas maneiras de diminuir custos e melhorar a eficiência através do uso da inteligência artificial e suas subáreas. A implementação de algoritmos de Machine Learning torna possível a análise de diversas variáveis ao mesmo tempo, tomando como exemplo a perfuração onde existem variáveis como: gradiente térmico, permeabilidade de extratos e avaliação de equipamentos, através de algoritmos de Machine Learning, é possível determinar a taxa de penetração da broca, por exemplo. Deep Learning, um campo ainda novo no setor de óleo e gás, quando comparado à Machine Learning, que se utiliza de redes neurais, tem sido utilizado pela gigante da área, Chevron, para caracterização de reservatórios já existentes utilizando redes neurais profundas, também para tentar diminuir os custos da fraturação hidráulica, processo no qual torna possível a extração de fluidos da formação.