Soluciones de IA para DROPS

El DROPS Wells Forum de noviembre de 2024 mostró avances innovadores en soluciones de IA para la prevención de caída de objetos en el sector de la perforación. Una presentación destacada de KCA Deutag se centró en su sistema FX-RZS (Red Zone Supervision), una solución asistida por IA desarrollada junto con Shell Oman para mejorar la seguridad operativa en zonas restringidas. El Foro DROPS presentó además el concepto de «DROPS GPT», un modelo de ChatGPT especializado y diseñado para transformar el acceso a las Prácticas Recomendadas DROPS, que ofrece un apoyo sin igual al intercambio de conocimiento, a la formación y a la toma de decisiones en el ámbito de la prevención de caída de objetos.

Monitorización de Zonas Rojas asistida por IA de KCA Deutag

La reunión presentó una visión detallada del sistema FX-RZS (Red Zone Supervision), que aprovecha la inteligencia artificial para mejorar la seguridad mediante la monitorización y la gestión de las zonas peligrosas en entornos de perforación. Se abordaron su desarrollo, sus detalles técnicos, su impacto operativo y sus planes de futuro.

Holger Egbers presentó el FX-RZS como una solución innovadora para la seguridad en operaciones de perforación en tierra y costa afuera. El sistema utiliza detección de objetos basada en IA para monitorizar las Zonas Rojas, y ajusta dinámicamente los límites en función de datos operativos como la actividad de los equipos o los niveles de presión. Entre sus funciones clave figuran las alertas en tiempo real mediante una interfaz tipo semáforo y la integración con los sistemas existentes del equipo de perforación, lo que aporta una capa significativa de seguridad y control. La interfaz comunica con claridad las condiciones de seguridad: rojo fijo para peligros activos, luces intermitentes para la detección de personal y verde para condiciones seguras.

Egbers subrayó las mejoras de rendimiento del sistema a lo largo del tiempo. La implementación inicial registró tiempos de incursión de 48 minutos por hora de media, que descendieron a 26 minutos tras las mejoras. Esta reducción se logró gracias a mejores analíticas, a ajustes en la interfaz y a una mayor concienciación de la compañía operadora. La presentación demostró cómo unas analíticas de datos detalladas permiten identificar tendencias en las incursiones en las zonas y orientar las mejoras de procesos para mitigar los riesgos.

Se destacaron los retos de implantar el FX-RZS, como la necesidad de entrenar de forma continua los algoritmos de IA para que reconozcan distintos objetos y gestionen escenarios complejos. Pese a estos retos, el sistema añade una capa crítica de seguridad al reducir la exposición del personal a los peligros, y complementa la Guía de Prevención de Caída de Objetos de Shell.

Entre los desarrollos futuros se incluyen analíticas de datos en tiempo real avanzadas para avisos predictivos, una mayor integración del sistema en otras operaciones y capacidades de anulación manual más refinadas. Los asistentes reconocieron el potencial del FX-RZS para revolucionar la gestión de la seguridad en entornos de perforación y coincidieron en la necesidad de una colaboración continua para perfeccionar y ampliar sus funcionalidades.

Yahya Al Rubaiai, de Shell Oman, compartió su perspectiva tras haber seguido la implantación en campo.

descargue aquí la presentación  KCAD_FXC_RZS_DROPS Forum_112024

DROPS GPT

En este Foro también exploramos la posibilidad de contar con un ChatGPT entrenado específicamente en las Prácticas Recomendadas DROPS. Un «DROPS GPT» así  podría ofrecer numerosas ventajas a los miembros del DROPS Asia Chapter y a la comunidad más amplia dedicada a la prevención de caída de objetos. Estas son algunas de las posibles ventajas:

1. Acceso inmediato a conocimiento experto

• Los miembros pueden plantear preguntas sobre mejores prácticas, políticas y recomendaciones relacionadas con la prevención de caída de objetos y recibir respuestas precisas y adaptadas al contexto.
• Elimina la necesidad de buscar manualmente entre documentos o materiales de formación, lo que ahorra tiempo y mejora la accesibilidad.

2. Coherencia en la información

• Garantiza que todos los miembros y las partes interesadas estén alineados con las directrices y recomendaciones DROPS más recientes.
• Reduce el riesgo de malinterpretación o de falta de comunicación sobre los procedimientos o requisitos de seguridad.

3. Apoyo reforzado a la formación

• Los facilitadores pueden utilizar el modelo de ChatGPT durante las sesiones de formación para dar respuestas y aclaraciones en tiempo real, lo que mejora la experiencia de aprendizaje.
• La interacción con el modelo puede ayudar a reforzar la retención del conocimiento entre los participantes.

4. Escalabilidad y accesibilidad

• Puede atender a un gran número de usuarios de forma simultánea, lo que lo hace idóneo para operaciones globales en las que los miembros pueden encontrarse en husos horarios distintos.
• Ofrece disponibilidad 24/7, de modo que los miembros pueden acceder a la asistencia siempre que la necesiten, incluso en ubicaciones remotas.

5. Mejor toma de decisiones

• Ayuda a los miembros a tomar decisiones informadas con rapidez, al ofrecer orientación basada en prácticas consolidadas y en la evidencia.
• Reduce el tiempo dedicado a deliberar o a consultar múltiples fuentes, especialmente durante operaciones críticas.

6. Apoyo a usuarios multilingües

• Si se configura para admitir varios idiomas, el modelo puede ayudar a quienes no son angloparlantes nativos a comprender y aplicar las directrices DROPS con mayor eficacia.

7. Personalización para necesidades específicas

• El modelo puede abordar los retos particulares a los que se enfrentan distintas empresas o proyectos dentro de la comunidad DROPS.
• Los miembros pueden obtener asesoramiento adaptado a escenarios concretos, como las inspecciones, las evaluaciones de riesgos o la selección de herramientas.

8. Retención y actualización del conocimiento

• Sirve como repositorio centralizado del conocimiento DROPS y preserva la experiencia aunque cambie el personal de la organización.
• Puede actualizarse con nuevas prácticas o aportaciones a medida que evoluciona el sector, lo que garantiza su vigencia continua.

9. Intercambio de conocimiento rentable

• Reduce la necesidad de un amplio apoyo manual, ya que el modelo puede responder a las consultas rutinarias y liberar recursos humanos para tareas más estratégicas.
• Minimiza los costes de viaje y de formación al ofrecer un asistente virtual para la difusión del conocimiento.

10. Integración con otras herramientas

• Puede integrarse en plataformas existentes, como el DROPS Metaverse u otros sistemas de gestión de la seguridad y de formación, para enriquecer la experiencia del usuario.
• Aporta una capa adicional de interactividad en entornos virtuales y presenciales.

En resumen, un ChatGPT entrenado en las Prácticas Recomendadas DROPS sería una herramienta potente para mejorar la accesibilidad, la comprensión y la aplicación de directrices de seguridad críticas, lo que contribuiría en última instancia a un entorno de trabajo más seguro y a operaciones más eficientes. Si desea participar en un grupo de trabajo para desarrollar este Chat GPT, póngase en contacto con el Secretario del DROPS Asia Chapter, Joachim van der Meulen