IA para SCADA en vaca muerta

Las operaciones en Vaca Muerta están bajo presión para ser más eficientes. Los fallos no planificados, provocados por mantenimiento reactivo, generan pérdidas de producción y costos evitables. Implementar IA junto a sistemas de telemetría y software SCADA para petróleo permite una detección de fallas temprana y aplicar mantenimiento predictivo, lo que mejora la confiabilidad operativa, extiende la vida útil de los equipos y reduce el tiempo muerto.

¿Por qué seguimos apagando incendios?

En la industria del gas y el petróleo, los fallos no planificados son costosos y peligrosos. Afectan la seguridad, interrumpen el flujo de producción y obligan a decisiones urgentes que no siempre son las mejores.

En zonas críticas como la Cuenca Neuquína, donde se concentra la mayor parte de la explotación no convencional, esto puede representar la diferencia entre cumplir una cuota o perder millones. En campos como Cerro Dragón, espaciadas cada 60 metros, las operaciones requieren precisión, visibilidad y control continuo.

El mantenimiento tradicional —por calendario o reacción— simplemente ya no alcanza.

La oportunidad: pasar de reactivo a predictivo

Gracias a los avances en IA, hoy es posible predecir fallas antes de que ocurran. Esta capacidad es clave para operaciones complejas como las de Pan American Energy (PAE) o cualquier empresa que trabaje en desarrollos en

Vaca Muerta.

Al conectar tus sensores de presión, vibración y caudal a modelos inteligentes entrenados, podés detectar comportamientos anómalos en tiempo real. Así, no esperás a que algo falle: intervenís justo a tiempo, cuando realmente se necesita. Esto marca un hito histórico que abre una nueva etapa en la eficiencia de producción de la región.

Del dato al diagnóstico: cómo funciona

1. Instrumentación de campo: sensores colocados en compresores, bombas y válvulas monitorean variables clave del transporte de gas.

2. Envío a la nube: los datos se transmiten en tiempo real a través de redes SCADA o sistemas conectados.

3. Procesamiento con IA: algoritmos analizan patrones, identifican desviaciones y detectan posibles eventos futuros.

4. Visualización y acción: se generan alertas automatizadas y dashboards accesibles para ingenieros, supervisores y técnicos.

El resultado es una toma de decisiones más rápida, basada en datos reales, no suposiciones.

Impacto económico directo

El paso a mantenimiento predictivo no es solo una mejora técnica. Es una decisión financiera inteligente. En campos maduros o concesiones como Cerro Dragón en una concesión no convencional, cada parada de planta o corte de compresión representa millones de dólares en pérdidas acumuladas.

Por eso, cada anomalía detectada a tiempo representa un ahorro concreto. También se reduce el desgaste prematuro, se extiende la vida útil del equipamiento y se evita el gasto innecesario en repuestos o inspecciones.

Todo esto ayuda a las empresas del sector a mantener competitividad frente a una demanda global por fuentes de energía más eficientes.

Casos de aplicación: del campo a la oficina

• En la cuenca con pozos maduros, donde el ritmo de producción varía, el sistema ajusta los planes de mantenimiento sin necesidad de intervención manual.

• En operaciones de gas natural licuado, donde la presión operativa es más alta, la IA detecta microrroturas antes de que escalen.

• En proyectos de shale gas, la integración con sensores distribuidos permite gestionar operaciones remotas desde centros urbanos.

En todos los casos, el uso de IA reduce fallas, mejora la disponibilidad de activos y fortalece la seguridad operativa.

Una solución pensada para el ritmo de Vaca Muerta

En Vaca Muerta, la energía que exigen una mayor productividad y eficiencia para su desarrollo necesita tecnología que se adapte al entorno: condiciones exigentes, geografías extensas y alto nivel de presión productiva. El mantenimiento predictivo no solo ayuda a evitar pérdidas: también permite operar con más tranquilidad, sin depender de planillas ni inspecciones a ciegas.

Como dijo el gobernador de Chubut Ignacio Torres, el país necesita innovar en sus métodos para mantenerse competitivo. Hoy, eso significa usar la IA para anticiparse a los problemas.

Conclusión: una nueva etapa empieza hoy

La viabilidad operativa de Vaca Muerta no depende solo del subsuelo. También depende de cómo usamos la información que generamos todos los días.

Al implementar IA en tus procesos de detección de fallas, tu empresa accede a un nuevo nivel de eficiencia, seguridad y control. Y eso se traduce en mejor uso del tiempo, mejor asignación de recursos y mayor rentabilidad.

Podés dar el primer paso con nuestra solución FITGA Lite, una solución práctica y escalable para comenzar a integrar mantenimiento predictivo en tus operaciones sin frenar la producción. Esta es la puerta a una nueva etapa para la industria del petróleo en Argentina.

FAQ

¿Qué es el mantenimiento predictivo?

 Es una estrategia que utiliza datos y algoritmos para anticipar fallas en equipos antes de que ocurran, permitiendo intervenir justo a tiempo.

¿Qué tipo de IA se utiliza para detectar fallas?

 Se usan modelos de machine learning entrenados con datos históricos y en tiempo real, capaces de identificar patrones anómalos en variables como presión, vibración o temperatura.

¿Puedo aplicar esto en pozos maduros?

Sí. De hecho, en cuencas con pozos maduros, esta estrategia es ideal para maximizar el uso de infraestructura existente sin inversiones grandes.

¿Qué infraestructura necesito para implementar esto?

Sensores conectados, conectividad de datos y una plataforma analítica en la nube. Nosotros te ayudamos a integrarlo sin afectar tu operación

¿Querés anticiparte a fallas antes de que impacten tu operación?

Agendá una llamada con nuestro equipo y conocé cómo aplicar mantenimiento predictivo con IA en tu operación.

Tech Writer

Paulo Srulevitch