A quantidade de dados disponíveis na indústria de petróleo e gás tornou o setor propício a aplicação da tecnologia de big data. Capaz de processar com rapidez grandes volumes de dados sejam eles estruturados ou não, ela está sendo empregada em prospecção, exploração e produção, tanto para ampliar a produtividade quanto para reduzir custos e riscos.

Karin Breitman, cientista-chefe do Centro de Pesquisa e Desenvolvimento em Big Data da EMC, no Rio de Janeiro, assinala a importância dessa tecnologia diante do crescimento mundial do volume de dados.

“O volume está crescendo a uma velocidade de 60% ao ano, e a última pesquisa do IDC indica que em 2020 teremos 44 zetabytes de dados armazenados no mundo”, diz ela.

O número calculado pelo IDC é astronômico: são 44 trilhões de gigabytes. Numa representação feita com tablets, eles formariam uma pilha com a altura de 6,6 vezes a distância da terra à lua. Uma plataforma de petróleo, diz Karin, é uma mini-cidade: “Estimamos que cada uma tenha até 60 mil pontos de geração de dados, que podem chegar na frequência de segundos. Certos processos vão se beneficiar de maneira incrível disso: a descoberta, o processamento sísmico, a parte de perfuração de novos poços, a combinação de dados para reduzir o custo e otimizar a produção”, diz ela.

A descoberta de novas reservas é sempre um processo cercado de incertezas, observa Karin: “Quanto mais dados, maior a probabilidade de se encontrar uma reserva. Com as tecnologias de big data, podemos hoje utilizar dados que não utilizávamos anteriormente – podemos acrescentar clima, sísmica, dados de um poço similar em outra região. Pode-se processar toda a sísmica em tempo quase real, com os dados de sensores de nova geração. Isso é possível usando equipamentos e tecnologias de processamento paralelo”, afirma.

Para lidar com tal volume de dados, a equipe de Karin desenvolveu uma nova metodologia para compressão e descompressão de arquivos, cujos princípios são objeto de patente já requerida pela EMC.

Ulisses Mello, diretor de pesquisas da IBM Brasil, conta que big data é uma das grandes apostas de sua empresa, especialmente em áreas como plataformas e equipamentos, em associação com a internet das coisas (a utilização da rede por sensores e dispositivos sem intervenção humana). “Ouvi recentemente uma pessoa da Chevron dizer que uma plataforma tem 30 mil sensores. Imagine um campo gerando dados – cria uma massa de dados que pode ser estudada para que se entenda melhor o comportamento dos equipamentos e os problemas, e melhorar muito o processo de produção, evitando por exemplo paradas desnecessárias, o que numa plataforma é um prejuízo grande”, explica.

Mello diz que na IBM a utilização de big data em petróleo e gás já não é experimental, é operação mesmo: “A diferença entre empregar ou não essa tecnologia está na maturidade da área que vai utilizá-la. E olhando desse modo, a parte mais madura é a de operações”, afirma. O volume que precisa ser armazenado é igualmente uma preocupação na IBM: “Uma das coisas que fazemos para administrar o volume de dados é utilizar técnicas de filtragem, para só armazenar o que é relevante. Se você monitora um termômetro, descobre que a temperatura não se altera a cada dois segundos. Os algoritmos registram quando o dado é de fato diferente, fazendo um armazenamento mais inteligente. O problema é que não se sabe o que se vai analisar daqui a cinco anos”, afirma.

Monica Tyszler, diretora no Brasil do SAS Institute, dos EUA, conta que a área de produção é a que mais tem sido beneficiada pelas soluções de análise de dados da empresa. “Utilizando esses dados, é possível tomar várias decisões e fazer simulações antes de decidir”, comenta. Segundo ela, a Petrobras conseguiu ampliar em 230 mil barris sua capacidade de produção combinando recursos de forma diferente – a combinação ótima foi descoberta justamente por meio de simulações. A empresa também adotou a solução SAS Analytics para identificar, com precisão, áreas com probabilidades para a produção de petróleo e intervalos de rocha que produzem óleo ou gás, diz Mônica. “Antigamente, os resultados não eram tão precisos, era muita tentativa e erro”, diz.

A Shell, outro cliente do SAS, usa a solução de análise de big data para prever em tempo real o aparecimento de defeitos em equipamentos de perfuração ou sondagem: “Se uma máquina quebra, o prejuízo é muito grande, são milhões de dólares perdidos por dia. Analisando esses dados é possível fazer manutenção preventiva, para que a operação não seja prejudicada”, explica.

No setor de petróleo e gás em geral e no offshore em particular, os desafios são grandes e apropriados para big data, observa José de Sá, sócio da Bain & Company. “Em grandes profundidades, é crítico ter muitas informações sobre o que acontece dentro de um poço. Aí entram modelos preditivos, que ajudam as equipes de operação a aumentar a produção, o que tem impacto no custo de produção do petróleo”, detalha ele.

Apesar da disponibilidade das ferramentas, ele alerta: “Os fornecedores estão respondendo aos desafios com velocidade bastante razoável. Vemos o desafio menos no lado do fornecedor e mais no lado do operador. Porque como costuma acontecer, a tecnologia sozinha não resolve problemas.

Ter determinada ferramenta não garante que a empresa vá se beneficiar da plenitude daquela ferramenta. Para isso, ela precisa de uma estrutura organizacional que materialize esse potencial.

O desafio é casar a tecnologia com os processos e competências de negócios, para que boas decisões de negócios sejam tomadas”, afirma.