Eneva usa machine learning na exploração de gás natural

É a primeira vez que a Aneel tem um projeto de P&D com foco na integração da produção do gás onshore com a geração de energia

A Eneva e a Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro (Puc-Rio), por meio do Instituto Tecgraf, anunciaram a conquista do registro de propriedade industrial do primeiro software desenvolvido pela empresa que utiliza machine learning no processo de exploração de gás natural.

Batizado de ALINE (Automated Learning Intelligence for Exploration), a ferramenta permite a Eneva interpretar dados sísmicos, reduzindo os riscos da atividade. A primeira versão está sendo testada próximo aos poço de exploração de gás natural do Complexo Parnaíba, no Maranhão.

“O uso de machine learning pela área de Exploração é novidade na Eneva e estamos muito satisfeitos por ter desenvolvido um software em parceria com o Tecgraf para auxiliar nas nossas campanhas exploratórias de gás natural”, disse o gerente geral de Interpretação, Frederico Miranda, em nota à imprensa.

A machine learning, ou aprendizado de máquina, é um campo da ciência da computação que confere aos computadores a capacidade de aprender com seus próprios erros e, a partir deles, fazer previsões de dados.

O ALINE é fruto do projeto intitulado “Detecção de assinaturas de acúmulo de gás em traços sísmicos usando deep-learning”, desenvolvido com recurso de PD&I da Agência Nacional de Petróleo, Gás Natural e Biocombustíveis (ANP). A Eneva e o Instituto Tecgraf iniciaram os estudos em junho de 2019.

A segunda fase do projeto consiste no aprimoramento dos algoritmos e na inserção de novos dados. É a primeira vez que a Aneel tem um projeto de P&D com foco na integração da produção do gás onshore com a geração de energia.