Repsol y Google se unen para mejorar la eficiencia de las refinerías de petroleo

Empresas, EXPANSION

La energética española ha alcanzado un acuerdo pionero en el mundo con el buscador para desplegar herramientas de datos e inteligencia artificial en su refinería de Tarragona.

Repsol y Google anunciaron ayer un acuerdo pionero a nivel mundial para desplegar herramientas de datos e inteligencia artificial en sus refinerías de petróleo. El objetivo es maximizar el rendimiento y mejorar la gestión de estas complejas plantas industriales a través de la tecnología del buscador.

Para ello, la energética española utilizará Cloud ML, la herramienta de aprendizaje automático de Google, para optimizar el rendimiento de su refinería de Tarragona -con capacidad para destilar 186.000 barriles de petróleo diario-, una de las seis que Repsol opera entre España y Perú.

«Este es un proyecto de eficiencia en todos los sentidos: busca consumir menos recursos, reducir el consumo energético, que es el principal coste de una refinería, incrementar la fiabilidad de las unidades y, de esta manera, mejorar el rendimiento económico», explicó María Victoria Zingoni, directora general de Dowsntream de Repsol.

María Victoria Zingoni, directora general de Downstream de Repsol y Fuencisla Clemares, directora general de Google en España y Portugal.

De hecho, la compañía espera que este proyecto incremente sus márgenes en 30 céntimos por barril, lo que se traduciría en unos ingresos extra de más de 17 millones de euros al año en la refinería de Tarragona.

Esta división, encargada de refinar, comercializar y distribuir los hidrocarburos, obtuvo un resultado neto ajustado de 425 millones de euros en el primer trimestre del año, frente a los 500 millones registrados entre enero y marzo del ejercicio anterior.

Un descenso que desde Repsol atribuyen a la reducción de los márgenes por la subida del precio del petróleo y a las paradas de mantenimiento acometidas en los complejos industriales de Puertollano, Tarragona y Sines (Portugal).

De momento, el proyecto se encuentra en un estado muy incipiente. Un equipo de expertos, en los que participan miembros de Google y de Repsol, trabaja en el complejo desde hace muy pocos días investigando las aplicacionesy las ventajas competitivas que puede tener aplicar big data y machine learning a un proceso tan complejo como el refino del petróleo. Esto son los pasos a través de los cuales se procesa el crudo para extraer algunos de sus derivados comerciales, como la gasolina o el diésel.

La tecnología de Google se utilizará para analizar cientos de variables que miden desde la presión y la temperatura de las máquinas, a los flujos o las tasas de procesamiento de los hidrocarburos, entre otros.

La energética española se ha marcado como objetivo gestionar en tiempo real hasta 400 variables diferentes, frente a las 30 actuales, con el propósito ya no sólo de detectar ineficiencias en la cadena de producción sino incluso de anticipar averías u optimizar el consumo eléctrico y del agua.

«Se trata de aprender lo más rápidamente que podamos y que las máquinas ayuden a las personas en su trabajo», dijo Zingoni.

El valor del dato

Desde 2014, cuando el precio del barril de brent se desplomó por debajo de la barrera de los 30 dólares -hoy cotiza en el entorno de los 75 dólares por barril, ver gráfico adjunto-, las compañías de energía se han lanzado a la búsqueda de nuevas y sofisticadas técnicas para ser más rentables y eficientes. Se trata de un sector que ha estado siempre a la vanguardia tecnológica, pero al que la explosión de la economía de los datos ha cogido con el pie cambiado.

De ahí que las grandes empresas del sector hayan acudido a los gigantes de Silicon Valley en busca de respuestas. El año pasado, Microsoft firmó acuerdos estratégicos con Halliburton, una empresa de servicios a yacimientos, y la petrolera estadounidense Chevron para utilizar su plataforma de servicios en la nube Azure.

General Electric, el segundo mayor proveedor de servicios petroleros del mundo, cuenta con un centro tecnológico cerca de la Bahía de San Francisco, mientras que otro gigante como BP anunció en febrero la colaboración con una start up de Silicon Valley para desarrollar un nuevo modelo que le había permitido aumentar la producción en 180 pozos.

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