Cuando el Pozo Aprende: IA revive los campos marginales de Pemex

Este artículo continúa la serie sobre Pemex y el uso de la IA y la tecnología, el anterior artículo lo puedes consultar en "Pemex: 68 % de datos aún en papel". Allí mostramos que rescatar la memoria técnica es el paso cero; aquí explicamos cómo la inteligencia artificial (IA) puede convertir esa información rescatada en producción adicional, empezando por los campos marginales: los más olvidados y, paradójicamente, los más abundantes.

1. ¿Qué es un campo marginal y por qué importa?

Según la AMEXHI, alrededor de 300 campos marginales producen < 17 mil barriles diarios, apenas 24 % del crudo nacional pero repartido en la mayoría de los yacimientos. Son pozos viejos, con alta declinación y costos de operación crecientes. Si la IA consigue elevar tan solo 10 % su rendimiento, añadiría unos 1 600 barriles extra diarios—equivalente a abrir un minicampo nuevo sin perforar un sólo pozo.

2. El reto técnico: declive, datos dispersos y gente que se jubila

• Declinación natural: muchos pozos superan los 30 años de producción.
• Datos incompletos: historiales de presión, pruebas de pozo y curvas de producción están, como vimos en el artículo anterior, en cajas o archivos PDF de difícil análisis.
• Fuga de conocimiento: más de 4 000 ingenieros experimentados se jubilarán antes de 2030; sin IA, el know‑how se va con ellos.

3. Cuando el pozo aprende: casos de uso de IA

1. Mantenimiento predictivo de bombas y líneas de flujo—sensores + modelado de fallas reducen tiempos muertos.
2. Optimización de bombeo artificial con aprendizaje por refuerzo: IA ajusta velocidad de bomba y choke en tiempo real.
3. Gemelos digitales de pozos marginales para simular escenarios de inyección de gas o agua.
4. Virtual flow‑meters: algoritmos estiman caudal sin instrumentos caros, ideal para pozos de bajo presupuesto.

4. Experiencias dentro y fuera de México

• Petrobras aplica IA en 34 % de sus campos y atribuye parte de su éxito en presal a la reinterpretación de datos históricos con algoritmos avanzados.
• Equinor usa gemelos digitales en Noruega para pozos con < 2 000 barriles / día y ha reducido 15 % los costos de levantamiento.
• Pemex incluyó en su Plan de Negocios 2023‑2027 la digitalización de campos maduros y el uso de analítica para reducir paros no programados.

5. De la teoría a la práctica: ruta de implementación 2025‑2030

1. Fase 1 – Datos listos (0‑12 meses)
   • Integrar los registros digitalizados (ver artículo anterior) en una base OSDU.
   • Instalar sensores de presión y temperatura en 50 pozos piloto.
2. Fase 2 – IA supervisada (12‑30 meses)
   • Desplegar modelos predictivos de fallas en bombas de cavidad progresiva.
   • Implementar virtual flow‑meters para estimar producción en tiempo real.
3. Fase 3 – Pozo autónomo (30‑60 meses)
   • Gemelos digitales completos de los 300 campos marginales.
   • Algoritmos que ajusten automáticamente la inyección y el choke para maximizar flujo y minimizar agua.

6. Beneficio económico potencial

Escenario ilustrativo (producción en miles de barriles diarios):

• Base 2025: 17
• Mantenimiento predictivo: 18
• Optimización de bombeo: 19.5
• Gemelo digital + IA avanzada: 21.5

Con precios de 75 USD/barril, el incremento neto de ~4.5 kbd representaría 123 millones USD adicionales por año—suficiente para financiar todo el programa de IA.

7. Conclusión: de la memoria al músculo digital

Sin los datos rescatados—tema del artículo anterior—no hay IA que funcione. Pero una vez que el pozo aprende, cada sensor y cada algoritmo valen oro. Los campos marginales pueden transformarse de “carga” a “laboratorio” de innovación: lugares donde Pemex prueba tecnologías que luego escalará a sus gigantes. La revolución digital del petróleo mexicano empieza por su periferia, allí donde cada barril nuevo demuestra que la IA no es ciencia ficción sino ingeniería aplicada.

Fuentes: AMEXHI (2024), CNH (Producción de hidrocarburos, 2024), Plan de Negocios Pemex 2023‑2027, Welligence (2024) y diversas notas de prensa.