Algoritmos contra el Óleo: Mejorando la detección de derrames de petróleo con Inteligencia Artificial

Inspenet, 14 junio 2023. La Inteligencia Artificial (IA), se proyecta como una eficaz herramienta para mejorar la prevención y la detección de derrames de petróleo. Los derrames de petróleo son un fenómeno global que representan una amenaza constante para la sostenibilidad del medio ambiente, la sociedad y además genera múltiples pérdidas financieras.

Mayuly Rodríguez

Publicado: Junio 14, 2023

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Autor: Ing. Mayuly Rodríguez,14 junio 2023

Introducción

La Inteligencia Artificial (IA), se proyecta como una eficaz herramienta para mejorar la prevención y la detección de derrames de petróleo. Los derrames de petróleo son un fenómeno global que representan una amenaza constante para la sostenibilidad del medio ambiente, la sociedad y además genera múltiples pérdidas financieras. Predecir o detectar automáticamente estos incidentes representa una acción fundamental para una rápida toma de decisiones informadas.

Los algoritmos que detectan derrames petroleros en conjunto con el potencial de la inteligencia artificial son temas de progreso en el campo de la gestión de riesgos y protección ambiental. El uso de la IA está en ascenso, porque ha demostrado ser una herramienta capaz de analizar grandes volúmenes de datos en tiempo real, identificando patrones, señales tempranas y tendencias históricas que permiten predecir el derrame o actuar de forma inmediata al detectarlo.

Previsibilidad y la detección de derrames de petróleo

Identificar un accidente de derrame de petróleo en cualquier superficie tan pronto como sea posible es oportuno para implementar las estrategias de las operaciones de monitoreo y limpieza. Comprender los factores y causas detrás de estos incidentes es fundamental para su prevención y controles efectivos.

La mejor manera de abordar esta problemática, es examinando los elementos que contribuyen a la ocurrencia de derrames y comprender cuáles han sido tendencias históricas que sirvan de experiencia y lecciones aprendidas para anticipar estos eventos catastróficos.

Los derrames de petróleo ocurren debido a factores, como errores operativos o humanos que surgen de negligencia, falta de capacitación, interés económico o incumplimiento de los procedimientos de seguridad. Además, las fallas en los equipos utilizados durante las operaciones petroleras, ya sean mecánicas, eléctricas o estructurales, también dan lugar a derrames.

Asimismo, las condiciones ambientales adversas, como tormentas o huracanes, representan un riesgo adicional, ya que aumenta la vulnerabilidad de las instalaciones y dificulta las operaciones, incrementando la probabilidad de derrames.

El análisis de patrones y tendencias históricas de los derrames previenen de manera efectiva estos incidentes. Al considerar la localización geográfica, tipos de derrames y temporalidad, se obtiene información valiosa para identificar zonas de alto riesgo, comprender las causas y mejorar las medidas preventivas.

Para lograrlo, se requieren implementar monitoreo y vigilancia a través de tecnologías de detección en tiempo real. Capacitar a los profesionales y crear conciencia sobre las mejores prácticas y la importancia de la prevención. Asimismo, el mantenimiento y la actualización regular de las equipos e infraestructuras son necesarios para prevenir fallas que puedan ocasionar derrames.

Una revisión de la detección de derrames de petróleo con Inteligencia Artificial

La Inteligencia artificial y sus técnicas, se pueden denominar “Algoritmos contra el Óleo”, lograr analizar datos en tiempo real, obtener información satelital, imágenes de radar y datos de sensores submarinos, para detectar anomalías y cambios en condiciones ambientales, otorgándonos una ventaja competitiva en la carrera contra los derrames de petróleo.

En esta era digital, donde los algoritmos pueden procesar grandes volúmenes de datos a una alta velocidad, se facilita la identificación temprana de escenarios negativos para ofrecer una respuesta inmediata, haciendo que industrias petroleras sean negocios más productivos y sustentables.

Además, la IA ha impulsado el desarrollo de modelos avanzados de predicción y simulación de derrames. Estos modelos utilizan técnicas de IA, como redes neuronales y algoritmos genéticos, para simular escenarios de derrames y evaluar su propagación y potencial impacto. facilitando a los expertos una información valiosa para tomar decisiones basadas en datos precisos y diseñar estrategias efectivas.

Los últimos avances en IA también han permitido el desarrollo de sistemas de alerta temprana que notifican automáticamente a los equipos de respuesta ante derrames, en caso de detección de señales de derrames incipientes.

Historias en la detección de derrames de petróleo con el apoyo de la Inteligencia Artificial

Las empresas apuestan a por proyectos innovadores con tecnologías más avanzada, con el objetivo de optimizar sus recursos y mantener confianza en sus operaciones.

Puerto de Amberes-Brujas, Belgica: Recientemente ha lanzado una red de seis drones autónomos que realizan vuelos diarios sobre el área del puerto cubriendo varias funciones donde incluye la detección de derrames, con la finalidad de mantener una mejor gestión en sus operaciones. Están trabajando con los socios DroneMatrix, SkeyDrone y Proximus para el dron D-Hive en una red que realizará 18 vuelos diarios de drones BVLOS (más allá de la línea visual) que se controlarán de forma remota desde un comando y control¹.

Los datos de Copernicus Sentinel-1 permiten la detección de derrames de petróleo en el sureste del mar Mediterráneo: Un equipo de investigación germano-israelí utilizó los datos de Copernicus Sentinel-1 para entrenar un sistema de detección de derrames de petróleo basado en el aprendizaje profundo en el sureste del mar Mediterráneo, que puede usarse para alertas de contaminación por petróleo en etapas tempranas.

Los investigadores del Equipo de Oceanografía SAR del Instituto de Tecnología de Detección Remota, Centro Aeroespacial Alemán (DLR), tienen como objetivo ayudar a la vigilancia de la contaminación por petróleo en etapa inicial con su sistema de detección. Los investigadores eligieron el mar Mediterráneo sudoriental como su área de estudio, ya que es un conocido punto crítico de derrames de petróleo².

Kongsberg Satellite Services (KSAT): En 2021, realizaron 11,000 detecciones de posibles derrames de petróleo en el mar en todo el mundo con el uso del Radar de Apertura Sintética (SAR)³. El cual es un sistema de radar que consiste en procesar mediante algoritmos la información capturada por la antena del radar. Este procesado busca combinar la información obtenida en varios barridos de la antena para recrear un solo “barrido virtual”.

ARIEL – Repsol: El proyecto ARIEL (Robot Autónomo para la Identificación de Líquidos Emulsionados) tiene como objetivo la detección de hidrocarburos en el mar mediante un sistema multi-dron que cuenta con el uso de cámaras especiales. De este modo obtenemos un análisis de detalle, lo que permite orientar mejor las acciones de mitigación en caso necesario⁴.

Beneficios y desafíos de la implementación de IA en la prevención de derrames

La tendencia de utilizar la Inteligencia Artificial en la prevención y detección temprana de derrames de petróleo ha mostrado beneficios significativos, pero también plantea desafíos y consideraciones importantes. Entendamos los aspectos clave de esta implementación:

El uso de sistemas basados en IA en las operaciones petroleras, propicia una notable reducción en los tiempos de respuesta y una eficaz mitigación de los daños. Disponer de la capacidad de detectar de manera precisa y oportuna cualquier indicio que pueda dar lugar a un posible derrame, se logra intervenir de forma rápida y eficiente para prevenir la ocurrencia y ser más sostenibles.

Los ahorros económicos y resguardo de la imagen corporativa, se fortalecen con la prevención y detección de derrames mediante la Inteligencia Artificial, reduciendo los costos relacionados con la limpieza, reparación y compensación. Evita o mitiga los impactos negativos en el medio ambiente, lo que protege la imagen de las empresas, evitando sanciones y multas significativas.

Adicional a los beneficios, existen limitaciones debido a la necesidad de contar con una infraestructura sólida y datos precisos actualizados para garantizar la efectividad de la IA, en la prevención de este tipo de accidentes; por otra parte, las consideraciones éticas, se deben abordar de la mejor manera, porque se generan preocupaciones relacionadas con la privacidad de los datos, la transparencia en los algoritmos utilizados y la responsabilidad en la toma de decisiones automatizadas.

Es fundamental seguir avanzando en la investigación y el desarrollo de soluciones de IA para garantizar gestiones oportunas en referencia a los derrames de petróleo en el futuro.

Conclusión

En el campo de la gestión de derrames de petróleo, la inteligencia artificial emerge como un poderoso aliado, capaz de transformar radicalmente las estrategias existentes en detección de derrames. La aplicación de algoritmos avanzados y el análisis de datos masivos permiten detectar rapidamente los derrames, en pro de medio ambiente, la sociedad y las empresas.

Sin embargo, para aprovechar al máximo el potencial de la IA, se requiere invertir en tecnologías de vanguardia y fomentar el conocimiento sólido de los profesionales involucrados, que deben estar preparados para implementar de manera exitosa estas tecnologías, comprendiendo los desafíos y limitaciones, y siendo conscientes de las consideraciones éticas que conlleva.

La transformación que promueve el uso de Inteligencia Artificial en la gestión de derrames impulsa un enfoque más proactivo y seguro en la industria a nivel global. Al incorporar tecnologías prevención de vanguardia, se dan pasos importantes para contribuir con un futuro más seguro y sostenible.