Vaca Muerta se consolidó como el gran motor del crecimiento hidrocarburífero argentino. Sin embargo, detrás de ese gran desempeño existe una enorme cantidad de datos disponibles que todavía no se aprovechan de manera eficiente. La información está, pero no siempre se transforma en decisiones que mejoren costos y resultados.
El desafío también está presente en Vaca Muerta, donde el crecimiento acelerado puso en primer plano la necesidad de ganar eficiencia para competir a escala global. Estudios recientes del sector energético señalan que una mejor integración de datos podría permitir una reducción de entre 20% y 30% de los costos operativos, principalmente gracias a una planificación más ordenada, menos tiempo improductivo y un mantenimiento más previsible. El problema no pasa por la falta de información, sino por su dispersión en distintos sistemas, formatos y áreas.
Vaca Muerta se consolidó como el gran motor del crecimiento hidrocarburífero argentino. Fuente: (Emiliano Ortiz - Minuto Neuquén)
Facundo Siviero, referente del área de mercados energéticos de la startup tecnológica /q99, trabaja en soluciones de análisis avanzado para el sector de Oil & Gas. En este sentido, aseveró: “Hoy las operadoras están paradas sobre una base enorme de datos que está fragmentada. Tenés data de servicios, data propia de producción, mucho pdf, checklist, archivo. Acceder a eso lleva tiempo”.
Este escenario no se limita al shale. En gran parte de la industria todavía predomina un modelo operativo reactivo, donde las decisiones se toman cuando el problema ya ocurrió. La falta de herramientas predictivas basadas en datos integrados reduce la capacidad para anticipar fallas, ajustar procesos en tiempo real y optimizar variables clave. “La oportunidad está en poder crear relaciones entre la data. Usar inteligencia artificial para encontrar vínculos ocultos que te muestren ineficiencias o oportunidades de mejora”, considera Siviero.
En gran parte de la industria todavía predomina un modelo operativo reactivo. Fuente: (X)
El impacto de esta situación es aún más fuerte en los yacimientos maduros y convencionales. Allí, los márgenes son más ajustados y el mantenimiento de grandes volúmenes de pozos eleva el gasto diario. Sin modelos predictivos sólidos, una falla no anticipada puede disparar los costos y afectar la producción. La integración entre datos históricos y datos en tiempo real aparece como una herramienta clave para revertir ese escenario.
El impacto de esta situación es aún más fuerte en los yacimientos maduros y convencionales. Fuente: (X)
En Vaca Muerta, el foco está puesto en reducir el costo por barril desarrollado. Las oportunidades son amplias, desde achicar tiempos muertos en perforación y completación, hasta detectar de manera temprana desvíos en el comportamiento de los pozos. La aplicación de inteligencia artificial permite identificar patrones ocultos, anticipar problemas técnicos y mejorar las proyecciones de producción, lo que impacta de forma directa en la planificación de los desarrollos.