Phoenix Global Resources incorpora inteligencia artificial en Vaca Muerta para automatizar la perforación
La iniciativa no solo busca mejorar la eficiencia y reducir costos, sino que también introduce un cambio estructural en la forma en que se toman decisiones en el campo, al incorporar modelos predictivos directamente en los sistemas de control automatizado.
Phoenix Global Resources dio un nuevo paso en su estrategia de innovación tecnológica en Vaca Muerta. Firmó un acuerdo con Helmerich & Payne (H&P) y la tecnológica Corva para integrar inteligencia artificial (IA) en sus operaciones de perforación no convencional.
La iniciativa no solo busca mejorar la eficiencia y reducir costos, sino que también introduce un cambio estructural en la forma en que se toman decisiones en el campo, al incorporar modelos predictivos directamente en los sistemas de control automatizado.
El convenio, firmado en la ciudad de Tulsa, Estados Unidos, contó con la participación del CEO de Phoenix, Pablo Bizzotto; el Executive Chairman de Corva, Dharmesh Mehta; y el Executive Vice President of Western Hemisphere Land Operations de H&P, Mike Lennox.
Se trata de un desarrollo con carácter pionero: es la primera vez que esta integración tecnológica se implementa en una plataforma de H&P a nivel global, lo que posiciona a Argentina -y particularmente a Vaca Muerta- como un escenario de prueba para soluciones digitales avanzadas en la industria energética.
El acuerdo conecta la solución de perforación predictiva de Corva con la plataforma Autodriller de H&P en el equipo RIG 234, actualmente operativo en el hub no convencional de Phoenix.
Esta integración permite que el sistema de perforación automatizado incorpore análisis de datos en tiempo real, mejorando la visibilidad de las operaciones y elevando la calidad de las decisiones que se toman en el pozo.
El sistema trabaja sobre variables críticas de perforación, como el peso sobre el trépano, las revoluciones por minuto (RPM), la presión diferencial y la velocidad de penetración (ROP). A partir del análisis de datos históricos de pozos cercanos, la inteligencia artificial genera recomendaciones de parámetros operativos que pueden optimizar el desempeño.
Estas recomendaciones no se aplican de forma automática sin supervisión: son evaluadas en campo por el Company Man y el perforador, lo que permite combinar la experiencia humana con el análisis avanzado de datos.
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