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¿Cómo será la convergencia entre la IA, IoT y 5G en la industria energética? Aquí la respuesta

Para entrar en contexto consideremos la Estatua de la Libertad, esta mide 305 pies de altura. A 466 pies de altura, la turbina de viento promedio en los Estados Unidos empequeñece a Lady Liberty en más de la mitad. Y si pensamos en la turbina eólica más monstruosa de última generación de GE, la Haliade-X, que llegará al mercado en 2021, casi duplicará ese tamaño a 877 pies, apenas por debajo de la Torre Eiffel.

Cuando hablamos de exploración de energía la regla es que mientras más grandes sea la maquinaria mejor ya que permite un mayor rendimiento de la producción. No obstante, esta escala masiva puede plantear grandes desafíos. Por necesidad, activos como plataformas petrolíferas, parques eólicos y minas a menudo se encuentran en entornos remotos y hostiles, presentando riesgos de seguridad para los trabajadores humanos durante la construcción, las inspecciones y las reparaciones. Los equipos cargados con sensores pueden recopilar petabytes de datos, pero sin una infraestructura inalámbrica confiable de alta velocidad, su transmisión puede ser lenta y poco manejable, lo que dificulta el ancho de banda del sistema.

El asunto es que toda esta industria se encuentra en un cambio importante que, además, parece ser veloz, y es gracias a la tecnología 5G, IA e IoT que al igual se encuentran en un proceso de evolución rápido y emergente. Colectivamente, están transformando el sector energético de manera fundamental, permitiendo la optimización de la recolección de energía y minerales, mantenimiento predictivo y automatizado, entrega de datos de alto volumen y baja latencia, y gestión más inteligente de la red eléctrica para una mejor asignación de recursos energéticos a los países.

«Juntas, estas tecnologías están mejorando la eficiencia, reduciendo los costos y permitiendo a las empresas en esos espacios hacer un mejor uso de los activos disponibles», expresó Paul Miller, analista senior de Forrester Research. «El mayor impacto está relacionado con la visibilidad de activos y la administración de activos. ¿Qué está haciendo mi equipo? ¿Está girando la turbina eólica y cuánto está produciendo?”

No obstante, es relevante destacar que los avances tecnológicos de hoy van mucho más allá que exclusivamente garantizar que la maquinaria funcionara a su máxima capacidad. De hecho, Miller piensa que el Internet of Things (IoT) y el impacto de la inteligencia artificial (IA) lograrán transformar el concepto y la función de la red de energía de una ciudad, que ha permanecido estructuralmente sin cambios desde la década de 1930.

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«La red de energía para una ciudad es una mezcla de diferentes fuentes: nuclear, de gas, eólica y solar», dice. «Querrás usar la energía renovable tanto como sea posible, pero tienes que adivinar cuánta energía va a necesitar la ciudad. Básicamente, usted quiere la mayor cantidad de datos posible para hacer que esas suposiciones se basen en los datos como sea posible».

«El impacto final será que cada ciudad y cada país optimice su uso de energía para que tenga que producir menos», dice Miller.

Por lo que si observamos con cuidado, los avances tecnológicos actuales de la energía y minería parecen ser un mosaico de mejoras aisladas, pero el panorama general muestra algo mucho más radical.

Nunca la industria fue tan eficiente

Dentro de las estimaciones se espera que para 2020 el IoT industrial comprenda más de un billón de sensores, cada uno recolectado y compartiendo datos en tiempo real. Esta gran cantidad de datos, cuando sean procesados y analizados mediante un software avanzado de aprendizaje automático, permitirá a las compañías energéticas monitorear y regular la producción para reducir los costos y maximizar la producción.

De acuerdo a un estudio realizado por McKinsey, se proyecta que las innovaciones de IA podrían ahorrar a las compañías petroleras y gas hasta $50 mil millones en costos de producción anuales. Entre las compañías que innovan en la sincronización de AI, IoT y hardware de petróleo y gas se encuentra Ambyint, cuya plataforma inteligente de «control adaptativo» toma muestras de miles de pozos de petróleo verticales y horizontales cada cinco milisegundos para recomendar estrategias de optimización. Tachyus, con sede en San Francisco, también integra datos de equipos en tiempo real con actividad sísmica para regular el flujo máximo de petróleo a través de las tuberías.

En caso de la inteligencia artificial predictiva esta se encuentra ayudando a mejorar la forma en la que las compañías petroleras y de gas ubican los sitios de perforación más ricos en recurso. Chevron está usando la IA para identificar nuevas ubicaciones de pozos en California; al perforar en mejores ubicaciones, la producción ha aumentado en un 30%, afirma el gigante petrolero. Recientemente, BP invirtió $ 20 millones en Beyond Limits, una Startup de IA que comercializa herramientas de vanguardia de la NASA para adaptar la tecnología de exploración del espacio profundo a la exploración de petróleo y gas en aguas profundas en la búsqueda de campos de perforación prometedores.

En el caso de industrias eólicas, la inteligencia artificial permite un mayor rendimiento energético a través de pronósticos y análisis meteorológicos avanzados. Además que este incorpora mecanismos inteligentes de ajuste en el hardware que modifican automáticamente las configuraciones de control para condiciones climáticas variadas.

GE Renewable Energy está tomando un rumbo diferente para optimizar la energía eólica mediante la creación de parques eólicos digitales. Estos «gemelos digitales» son modelos virtuales de parques eólicos reales que recopilan datos de las turbinas físicas durante las operaciones y analizan las configuraciones potenciales para determinar la eficiencia óptima. GE informa que su tecnología gemela digital impulsará la producción de energía en un 20% anual, generando $ 100 millones más de ganancia a lo largo de la vida útil de un parque eólico típico de 100 megavatios.

¿Cómo ahorrar miles de dólares en mantenimiento? Aquí la respuesta

En el mes de marzo por el noreste de Iowa, las palas de una turbina eólica se agitaron constantemente. Pero a 400 millas de distancia, el software de análisis de datos detectó una anomalía: inesperadamente, la caja de cambios de la turbina estaba al borde del fracaso. Los operadores del parque eólico rápidamente enviaron un equipo para un trabajo de reparación de $ 5.000, evitando un colapso catastrófico que costó varios días de inactividad y $ 250.000 en ingresos perdidos.

No obstante, el mantenimiento predictivo, que está habilitado por IA e IoT, no se trata solo de prevenir fallas imprevistas de equipos. La inteligencia artificial es capaz de predecir el desgaste, lo que permite un mantenimiento oportuno y logra extender el ciclo de vida de una maquinaria complicada y costosa. Aún más importante, permite garantizar la seguridad de las tripulaciones humanas que escalan equipos grandes mientras están expuestos a los elementos o que deben intentar una misión de rescate peligrosa después del colapso de una mina.

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Actualmente, gran parte de la tecnología de mantenimiento predictivo está habilitada por sofisticados sensores IoT dentro de la maquinaria para controlar la temperatura, la humedad, el flujo de salida y las vibraciones sísmicas. Externamente, los drones y robots mejorados con IA están demostrando ser igualmente valiosos para revolucionar las inspecciones y reparaciones.

La seguridad del trabajador y del ambiente es importante

Una encuesta reciente solicitó a los ejecutivos de 100 de las compañías de extracción de minerales más grandes del mundo nombrar su principal prioridad para implementar IoT en las operaciones mineras y el 47% de ellos dieron la misma respuesta: monitorear el impacto ambiental de sus minas. ¿La razón? Cumplir con las estrictas regulaciones gubernamentales sobre el impacto ambiental es costoso, pero una responsabilidad aún mayor es garantizar la salud y la seguridad de los mineros.

Compañías como Inmarsat están trabajando con compañías mineras para aprovechar el IoT y el aprendizaje automático para reforzar la seguridad del trabajador y el cumplimiento ambiental utilizando sensores inteligentes. Las redes de sensores inalámbricos proporcionan detección temprana de vibraciones excesivas que podrían provocar colapsos estructurales, así como la presencia de gases inflamables y combustibles peligrosos como el metano y el dióxido de carbono. Los datos recopilados por estos sensores, así como los sensores portátiles de los trabajadores y los drones voladores cargados de sensores utilizados para realizar la vigilancia del sitio, ayudan a las empresas mineras a generar modelos predictivos para minimizar los peligros futuros. En total, los expertos predicen que los sensores inteligentes podrían ahorrarle a la industria minera $ 34 mil millones en costos al reducir los incidentes de salud y seguridad.

La industria de la energía nuclear también está recurriendo al aprendizaje automático para mejorar la seguridad del reactor, lo que podría fortalecerlo como una fuente de energía alternativa en los Estados Unidos; actualmente, las plantas de energía nuclear proporcionan el 20% de toda la electricidad generada. Es relevante destacar que la seguridad de la energía nuclear no es una preocupación menor. Desde el desastre de Chernobyl en 1986, 56 de los 99 principales accidentes de energía nuclear se han producido en los Estados Unidos.

¡¿Será posible?!

En un informe sobre el futuro de la inteligencia artificial para la industria de la energía renovable, los consultores de gestión de riesgos globales DNV GL prevén un día en que las granjas eólicas y solares podrían surgir sin ninguna intervención humana. Los camiones de conducción automática podrían transportar los componentes de la turbina eólica y la matriz solar de la fábrica al sitio. Otro grupo de robots los descargaría y los ensamblaría sobre una base excavada en la tierra y llena de concreto por más robots. Finalmente, drones y robots ensamblarían la instalación de trabajo.

Algo más curioso todavía es que la minería autónoma ya está en curso en Boliden, la mina de oro de Kankberg en Suecia, y los planes incluyen su eventual operación sin ningún trabajador humano. 

Las excavadoras y los transportistas autónomos eliminan los minerales del sitio de 500 metros de profundidad. Una red inalámbrica 5G conecta toda la maquinaria y los sensores para garantizar una producción sin interrupciones, transmitiendo datos a 100 gigabits por segundo, casi 100 veces más rápido que la tecnología Wi-Fi actual.

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