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IBM Research Latinoamérica anunció una tecnología para optimizar el uso de recursos naturales

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Los investigadores de IBM Research en Latinoamérica desarrollaron una tecnología novedosa que analiza el flujo de fluidos, entre otros, el agua, el petróleo y el dióxido de carbono, dentro de medios porosos como las rocas o el suelo. IBM FlowDiscovery (FD) es una tecnología basada en la nube y habilitada por inteligencia artificial que tiene como objetivo reducir el impacto ambiental que causan diversos procesos industriales, desde la extracción de petróleo hasta el cultivo de alimentos.

Con respecto a la extracción de petróleo, a nivel mundial, más del 50% del petróleo de yacimientos se encuentra atrapado en capilares rocosos y no es posible su extracción[1]. La pérdida de recursos naturales finitos podría reducirse drásticamente mediante el uso de tecnologías adecuadas.

«Esperamos que FlowDiscovery pueda aplicarse de manera más amplia para estudiar problemas relacionados con el flujo de fluidos, ayudando a limitar el uso de recursos valiosos como el agua en el proceso de producción industrial», señaló Mathias Steiner, investigador principal del proyecto y gerente de Tecnología y Ciencia Industrial en IBM Research en Brasil. «FlowDiscovery permitiría reducir el consumo de agua y optimizar la retención de agua del suelo en la agricultura.”

IBM FlowDiscovery comprende un software basado en la nube y habilitado para IA que simula el proceso de recuperación de fluidos atrapados dentro de la roca del reservorio. En la práctica, funciona en tres pasos: primero, el usuario instruye a la inteligencia artificial para componer fluidos complejos utilizados en el proceso. En el segundo paso, basado en datos de imágenes microscópicas, el usuario crea una representación digital en 3D de la red capilar para simular el flujo de líquidos atrapados y crear escenarios de recuperación optimizados. En el tercer paso, el usuario puede validar los resultados de la simulación por computadora en un dispositivo de flujo dedicado, y proporcionar validación de laboratorio antes de la aplicación de campo. 

La tecnología tiene aplicaciones potenciales, por ejemplo, en agricultura, ingeniería civil y gestión de recursos naturales, para ayudar a la industria a optimizar el uso de agua y productos químicos, y reducir así el impacto ambiental.

La investigación que condujo a FlowDiscovery comenzó con el análisis de las muestras de roca de los yacimientos de petróleo debido a la gran fracción de petróleo que se encuentra confinada en pequeños capilares y por lo tanto no se puede extraer. Como analogía, considere lo que sucede con el agua atrapada dentro de una esponja. Lo mismo sucede con el petróleo atrapado en las rocas.

(Consulte la infografía de FlowDiscovery)

FlowDiscovery es actualmente un prototipo de investigación que está siendo probado por la industria y el sector académico a través de proyectos piloto.

Socios estratégicos – Aplicaciones industriales y colaboración en investigación científica

IBM está trabajando con dos asociados estratégicos para FlowDiscovery:

Solintec, proveedor de servicios geológicos integrados de Brasil para la industria del petróleo y gas, es reconocido por IBM Research Brasil como asociado estratégico para el desarrollo conjunto de soluciones que permiten la aplicación de FlowDiscovery a técnicas avanzadas de recuperación de petróleo.

Y en el Instituto de Física de San Carlos de la Universidad de San Pablo (IFSC/USP), los investigadores están utilizando FlowDiscovery para realizar investigaciones científicas en física digital de rocas. La investigación conjunta entre IFSC/USP e IBM Research combina análisis de datos experimentales con simulaciones informáticas avanzadas.

El profesor de IFSC/USP Tito José Bonagamba comentó: “Esta colaboración de investigación entre IBM y USP tiene como objetivo probar nuevos algoritmos y técnicas de análisis de datos para beneficio futuro de la economía de Brasil y para fomentar la muy necesaria colaboración entre la industria y el sector académico.”


[1] National Center for Biotechnology Information: https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC3866386/ 

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