Evaluación de riesgos operacionales con inteligencia artificial y aprendizaje automático

Introducción

La industria de petróleo y gas se enfrenta constantemente a riesgos operacionales significativos que pueden resultar en pérdidas económicas sustanciales, daños ambientales catastróficos y, lo más importante, poner en peligro vidas humanas. Desde las plataformas marítimas de extracción hasta las unidades FPSO (Floating Production Storage and Offloading), pasando por oleoductos y refinerías, cada segmento de la cadena de valor presenta desafíos únicos en la gestión de riesgos.

En este contexto de alta complejidad, la inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático están revolucionando la forma en que se identifican, evalúan y mitigan estos riesgos. Este artículo explora el objetivo fundamental de la evaluación de riesgos operacionales en el sector y cómo las nuevas tecnologías basadas en IA están transformando este campo crítico.

El objetivo principal de la gestión del riesgo operacional

La gestión del riesgo operacional en la industria petrolera tiene como objetivo principal proteger los activos críticos de la organización —personas, medio ambiente, instalaciones y reputación— mientras se garantiza la continuidad operativa y se optimiza el rendimiento financiero.

Objetivos específicos

1. Prevención de incidentes: Identificar potenciales fallos o condiciones peligrosas antes de que generen accidentes o incidentes.
2. Cumplimiento normativo: Asegurar que las operaciones cumplan con las regulaciones locales e internacionales cada vez más estrictas.
3. Optimización de costos: Reducir pérdidas por interrupciones no planificadas, mantenimiento reactivo o multas regulatorias.
4. Protección ambiental: Prevenir derrames, emisiones no controladas u otros impactos ambientales negativos.
5. Seguridad del personal: Garantizar un entorno de trabajo seguro para todos los empleados y contratistas.
6. Sostenibilidad operativa: Mantener la licencia social para operar mediante prácticas responsables de gestión de riesgos.

En el contexto específico de las operaciones upstream, como las plataformas marítimas y unidades FPSO, estos objetivos cobran una dimensión adicional de complejidad debido al entorno hostil, la lejanía de las instalaciones y la alta concentración de riesgos potenciales y ataques cibernéticos.

Aportes de la IA en la identificación y análisis de riesgos operacionales

La inteligencia artificial (IA) se ha convertido en un elemento clave para la gestión de riesgos operacionales en la industria del petróleo y gas, aportando soluciones innovadoras para anticipar, identificar y mitigar riesgos en todas las etapas de la cadena de valor. A continuación, se resumen los principales aportes:

Análisis predictivo avanzado

La IA y el aprendizaje automático han transformado radicalmente la capacidad predictiva en la industria petrolera:

• Mantenimiento predictivo: Algoritmos que analizan datos de sensores en tiempo real de equipos críticos como compresores, bombas y turbinas pueden detectar anomalías sutiles que predicen fallos antes de que ocurran, especialmente importantes en plataformas marítimas donde el reemplazo de componentes es logísticamente complejo y costoso.
• Predicción de eventos de riesgo: Modelos de aprendizaje profundo que, alimentados con datos históricos de incidentes, condiciones operativas y factores ambientales, pueden identificar patrones complejos que preceden a situaciones de alto riesgo en unidades FPSO y otras instalaciones offshore.

Monitoreo en tiempo real

• Sistemas de vigilancia inteligente: Análisis de video mediante IA para detectar comportamientos anormales, presencia de personal en zonas restringidas o condiciones de riesgo en plataformas de extracción.
• Sensores inteligentes y IoT: Redes de sensores interconectados que monitorean variables críticas como presión, temperatura y composición química, permitiendo detección inmediata de desviaciones peligrosas en oleoductos y equipos de proceso.
• Gemelos digitales: Representaciones virtuales de instalaciones físicas como FPSO que permiten simular escenarios de riesgo y evaluar medidas de mitigación antes de implementarlas.

Optimización de respuesta a emergencias

• Simulación de emergencias: Algoritmos que modelan y predicen el desarrollo de emergencias como incendios, explosiones o derrames en plataformas marítimas, facilitando la planificación de respuestas optimizadas.
• Rutas de evacuación dinámicas: Sistemas de IA que recalculan rutas de evacuación en tiempo real según la evolución de una emergencia en instalaciones offshore.

Análisis integrado de la cadena de valor

• Monitoreo de riesgos sistémicos: Identificación de interdependencias y efectos cascada entre diferentes segmentos de la cadena de valor petrolera, desde la extracción (upstream) hasta el transporte (midstream) y refinación (downstream).
• Optimización de operaciones: Algoritmos que balancean seguridad y eficiencia operativa, especialmente críticos en operaciones marítimas donde los márgenes de error son mínimos.

Optimización de la exploración y producción

• La IA analiza grandes volúmenes de datos sísmicos, geológicos y de sensores para identificar yacimientos potenciales y optimizar estrategias de perforación, reduciendo riesgos geológicos y operacionales.
• Empresas como ExxonMobil y Chevron han demostrado mejoras en la precisión de la predicción de reservorios y en la planificación de perforaciones, disminuyendo la exposición a riesgos y mejorando la rentabilidad.

Monitoreo y gestión de infraestructura crítica

• Plataformas de IA permiten la supervisión remota de oleoductos, gasoductos y otras infraestructuras, detectando fugas, corrosión y debilidades estructurales de manera temprana.
• El monitoreo proactivo con IA ayuda a minimizar el impacto ambiental y los riesgos asociados a fallos en sistemas de transporte de hidrocarburos.

Detección y prevención de derrames

• La IA procesa datos satelitales, imágenes de radar y sensores submarinos para identificar rápidamente derrames de petróleo, facilitando una respuesta inmediata y eficaz que reduce daños ambientales y económicos.
• Modelos avanzados de predicción y simulación permiten anticipar la propagación de derrames y diseñar estrategias de contención más efectivas.

Cumplimiento normativo y evaluación de riesgos

• La IA automatiza la recopilación y análisis de datos para garantizar el cumplimiento de regulaciones ambientales y de seguridad, evaluando riesgos en tiempo real y mejorando la capacidad de respuesta ante cambios regulatorios.
• Esto refuerza la capacidad de las empresas para operar dentro de los estándares legales y minimizar sanciones.

Resumen de beneficios

Aporte de la IA	Impacto en la gestión de riesgos operacionales
Detección temprana de riesgos	Reducción de accidentes y mejora de la seguridad
Mantenimiento predictivo	Menos fallas, menor tiempo de inactividad
Optimización de exploración y producción	Disminución de riesgos geológicos y operativos
Monitoreo de infraestructura	Prevención de fugas y fallos estructurales
Detección de derrames	Respuesta rápida y mitigación de daños ambientales
Cumplimiento normativo	Menor exposición a sanciones y mejor reputación
Optimización logística	Reducción de riesgos en la cadena de suministro

Bajo este contexto, el uso de tecnología innovadora en la gestión de riesgo operacional, la IA generativa, puede revolucionar la manera en que las organizaciones procesan y utilizan la información, ofreciendo análisis avanzados, predicciones precisas y soluciones automatizadas.

Tecnología innovadora en la gestión de riesgo.

Aplicaciones específicas por segmento de la industria

Upstream (Exploración y producción)

En plataformas marítimas y unidades FPSO, la IA está revolucionando la gestión de riesgos mediante:

• Análisis sísmico avanzado: Algoritmos de deep learning que mejoran la interpretación de datos sísmicos, reduciendo riesgos geológicos durante la perforación.
• Monitoreo de integridad estructural: Sensores combinados con IA que detectan fatiga de materiales, corrosión o daños estructurales en plataformas offshore antes de que representen un peligro.
• Optimización de perforación: Sistemas que analizan datos en tiempo real durante operaciones de perforación para prevenir blowouts y otros incidentes críticos.
• Control de sistemas dinámicos de posicionamiento: Algoritmos avanzados que mantienen la posición segura de unidades FPSO en condiciones marítimas adversas.

Midstream (Transporte y almacenamiento)

• Detección de fugas en oleoductos: Algoritmos de anomalías que detectan micro-fugas antes de que se conviertan en problemas mayores mediante el análisis de datos de presión y flujo.
• Optimización de rutas marítimas: Sistemas que consideran factores climáticos, geopolíticos y logísticos para minimizar riesgos durante el transporte marítimo de crudo.
• Monitoreo de integridad de tanques: Soluciones que combinan inspecciones con drones y análisis de imágenes mediante IA para detectar problemas estructurales en tanques de almacenamiento.

Downstream (Refinación y distribución)

• Control avanzado de procesos: Algoritmos que optimizan operaciones de refinación en tiempo real, manteniendo variables críticas dentro de rangos seguros.
• Gestión de emisiones: Sistemas de monitoreo basados en IA que previenen emisiones peligrosas mediante la detección temprana de desviaciones en los procesos de refinación.
• Simulación de escenarios de riesgo: Modelos que evalúan el impacto potencial de diferentes configuraciones operativas sobre los riesgos en instalaciones refinadoras.

Desafíos y consideraciones

• Calidad y disponibilidad de datos: El rendimiento de los sistemas de IA depende directamente de la calidad de los datos utilizados para entrenarlos. En entornos como las plataformas marítimas, donde las condiciones pueden ser extremas, garantizar la integridad y consistencia de los datos representa un desafío significativo.
• Interpretabilidad de modelos: Para decisiones críticas de seguridad, como las que se toman en unidades FPSO o durante operaciones de perforación en aguas profundas, la capacidad de entender por qué un algoritmo ha llegado a una determinada conclusión es fundamental.
• Integración con sistemas existentes: La implementación de soluciones de IA debe considerar la infraestructura tecnológica existente, particularmente en instalaciones más antiguas donde la actualización completa puede ser prohibitivamente costosa.
• Factor humano: La interacción entre operadores humanos y sistemas de IA requiere una cuidadosa consideración. La sobredependencia o, por el contrario, la desconfianza en las recomendaciones automatizadas puede introducir nuevos riesgos operacionales.

Casos de éxito

• Sistema predictivo en plataforma del Mar del Norte: Una compañía petrolera internacional implementó un sistema de mantenimiento predictivo basado en IA que analiza más de 40,000 puntos de datos por segundo de una plataforma offshore. El sistema identificó tempranamente fallos inminentes en un compresor crítico que habría causado una parada no planificada con un costo estimado de $2 millones por día. La detección temprana permitió un mantenimiento programado con mínima interrupción operativa.
• Optimización de seguridad en FPSO brasileño: Un operador de FPSO en Brasil implementó un sistema de monitoreo basado en IA que integra datos meteorológicos, operacionales y estructurales. Durante un evento climático severo, el sistema recomendó modificaciones operativas específicas que previnieron potenciales daños estructurales, evitando riesgos para el personal y posibles derrames.
• Reducción de riesgos en refinería norteamericana: Una refinería implementó un sistema de IA para optimizar sus procesos críticos, logrando una reducción del 35% en eventos de seguridad registrables y un 22% de disminución en emisiones no programadas, además de importantes mejoras en la eficiencia energética.

Tendencias futuras

1. Sistemas autónomos: Progresiva implementación de sistemas que no solo detectan riesgos sino que toman acciones correctivas autónomas, especialmente importantes en instalaciones remotas como plataformas marítimas.
2. IA federada: Desarrollo de sistemas que permiten el aprendizaje colaborativo entre diferentes instalaciones sin compartir datos sensibles, crucial para compañías con operaciones globales.
3. Integración de blockchain: Implementación de registros inmutables para datos críticos de seguridad, garantizando la trazabilidad de decisiones y acciones en toda la cadena de valor.
4. Realidad aumentada y virtual: Convergencia de IA con tecnologías de visualización para mejorar la capacitación y respuesta a emergencias en entornos de alto riesgo como las unidades FPSO.

Conclusiones

La transformación digital mediante inteligencia artificial (IA) y aprendizaje automático está redefiniendo la gestión del riesgo operacional en la industria del petróleo y gas. Estas tecnologías no sustituyen la pericia humana, sino que la complementan con una capacidad analítica superior para procesar datos en tiempo real, identificar patrones de comportamiento anómalos y anticipar fallos potenciales. Particularmente en entornos upstream de alta peligrosidad, como plataformas offshore y unidades FPSO, la IA ha demostrado ser un recurso invaluable para la prevención proactiva de incidentes, reduciendo significativamente la exposición a eventos críticos.

En las operaciones midstream y downstream, la implementación de sistemas inteligentes ha permitido una visión holística del riesgo a lo largo de toda la cadena de valor, desde el transporte y almacenamiento hasta el refinado y distribución. La consolidación de datos operacionales provenientes de sensores, SCADA, sistemas ERP y otros, posibilita un enfoque más integral y dinámico del análisis de riesgos. Esto no solo mejora la respuesta ante contingencias, sino que eleva los estándares de cumplimiento regulatorio, eficiencia energética y seguridad ocupacional en instalaciones complejas.

La adopción estratégica de IA en los marcos de gestión del riesgo se traduce en una ventaja competitiva sostenible para las empresas del sector. Aquellas organizaciones que integren estas herramientas de forma anticipada no solo optimizarán la confiabilidad y disponibilidad de sus activos críticos, sino que estarán mejor preparadas para responder a los desafíos emergentes del mercado, tales como la presión regulatoria, las exigencias ambientales y la creciente complejidad operacional. Esta transición no es opcional, sino una necesidad para asegurar una operación segura, resiliente y alineada con los principios de sostenibilidad industrial.

Referencias

1. https://inspenet.com/articulo/la-deteccion-de-derrames-de-petroleo-con-ia/
2. https://www.ultralytics.com/es/blog/ai-in-oil-and-gas-refining-innovation
3. https://www.mordorintelligence.com/es/industry-reports/ai-market-in-oil-and-gas
4. https://www.chetu.com/es/blogs/oil-gas/ai-machine-learning-oil-gas-transformation.php
5. https://es.t-mobile.com/business/resources/articles/oil-and-gas-digital-transformation