O Recod.ai, laboratório de inteligência artificial associado ao Centro de Estudos de Energia e Petróleo (CEPETRO), da Unicamp, está criando uma ferramenta que busca facilitar o gerenciamento de reservatórios a partir de técnicas avançadas de aprendizado de máquina. A Shell financia o projeto de pesquisa e desenvolvimento iniciado em 2019 e renovado, em junho de 2024, por mais quatro anos. O valor do investimento é de aproximadamente R$ 48,5 milhões viabilizado pela cláusula de P&D da Agência Nacional do Petróleo, Gás Natural e Biocombustíveis. Está sendo desenvolvido em parceria com pesquisadores do CEPETRO: Prof. Denis José Schiozer e Alessandra Davólio Gomes, coordenador e vice-coordenadora do Grupo de Pesquisa em Simulação e Gerenciamento de Reservatórios (UNISIM), respectivamente.

A partir de dados reais fornecidos pela Shell, com sensores instalados em operações em reservatórios (como o Iracema, na Bacia de Santos), o sistema detalha como será a produção do reservatório de petróleo no futuro próximo, como na semana ou mês seguintes.

"Nossos dados, expertise e direção técnica são fundamentais, pois garantem que a pesquisa seja fundamentada na realidade, traduzindo os avanços acadêmicos de ponta em aplicações práticas para problemas de negócios do mundo real. Essa solução tecnológica possibilita uma abordagem mais proativa para gerenciar melhor reservatórios e aumentar a produção", explica Mohamed Sidahmed, gerente do Hub Digital da Shell Brasil.

Segundo o coordenador do projeto, Anderson Rocha, professor do Instituto de Computação (IC) e diretor do Recod.ai, os dados obtidos em operações reais se referem à temperatura, pressão e quantidade de óleo e água que estão sendo produzidos no momento exato em que passam pelos dutos. "Hoje esses dados são usados para fazer previsões por meio de simulações obtidas com pacotes de software e modelos matemáticos, que exigem um grande tempo de processamento e são incapazes de traçar um cenário no curto prazo", afirma.

Nosso sistema se soma aos modelos matemáticos, pois utilizam dados do dia a dia coletados em diferentes periodicidades – um por dia ou até mesmo diversos por minuto; enquanto os modelos geralmente não usam dados de operações em tempo real, e são compostos principalmente por regras e propriedades físicas, petrofísicas e geológicas", detalha.

A solução tecnológica vai permitir que profissionais tome decisões operacionais mais rápidas ao apontar, por exemplo, como se deve planejar a injeção dos poços injetores e a vazão dos poços produtores para otimizar a produção de hidrocarbonetos de um campo de petróleo no curto prazo. A ferramenta não decidirá sozinha ou substituirá o trabalho do engenheiro de petróleo, mas dará mais subsídios para uma tomada de decisão baseada em dados.

Em função dos bons resultados obtidos, o projeto foi renovado e expandido, e agora passará a contar com dados de poços em que há a exploração de petróleo do pré-sal e fora dele.

O aprendizado de máquina é um campo da inteligência artificial na qual os desenvolvedores "alimentam a máquina" com dados para que ela aprenda a realizar cálculos e criar algoritmos de maneira automatizada. A técnica é uma das especialidades do Recod.ai, que fica situado no Instituto de Computação da Universidade, e é dos maiores laboratórios acadêmicos voltados para inteligência artificial na América Latina. No projeto, essa ferramenta é aplicada em todas as etapas do desenvolvimento de uma previsão de produção — uma linha do tempo que vai desde o preenchimento dos dados coletados nos poços até uma sugestão de ação a ser tomada em campo — objetivo final do projeto.

Os dados são pré-processados, filtrados e discutidos com especialistas. Dessa forma, a "máquina" passa a reconhecer padrões e anomalias, fazer estimativas e previsões de temperatura e pressão, e análises de causalidade. Está sendo desenvolvida uma biblioteca para ser utilizada por analistas e inserida em softwares existentes que utilizem Python como forma de interface com o ser humano.

A próxima etapa da pesquisa pretende ampliar os estudos sobre causalidade, algo inédito na literatura, que aponta como a relação entre diferentes poços interligados impactam em suas produções. O objetivo é tentar prever como os reservatórios se comportarão após simular interferências.

Sobre o CEPETRO: O Centro de Estudos de Energia e Petróleo (CEPETRO) é um centro de pesquisa da Universidade Estadual de Campinas (Unicamp), com mais de 35 anos de história, focado em petróleo, gás, energias renováveis e transição energética. Instalado, atualmente, em cinco prédios com mais de 5 mil metros quadrados de área, possui dez laboratórios próprios e conta com mais de 350 pesquisadores. Além de executar projetos de pesquisa e desenvolvimento (P&D), o CEPETRO presta serviços técnicos e de consultoria, forma recursos humanos altamente qualificados e promove a disseminação do conhecimento. Seus projetos de P&D são financiados por empresas, fundações e agências governamentais de fomento à pesquisa. O CEPETRO é um dos maiores captadores de recursos via cláusula de PD&I da Agência Nacional do Petróleo, Gás Natural e Biocombustíveis (ANP).