En el centro de mando de producción integrada digital del Área de Operaciones nº 8 de la Tercera Planta de Producción de Petróleo del Campo Petrolífero de Daqing, una gran pantalla parpadeó cuando apareció repentinamente un icono rojo de advertencia: una correa de transmisión se había roto en un pozo gestionado por el Equipo de Inyección y Producción 21. El personal de mando contactó de inmediato con el equipo de primera línea; la información fluyó con rapidez y el personal sobre el terreno actuó con prontitud. En solo 15 minutos, la anomalía del equipo quedó totalmente resuelta. Una gestión tan precisa y eficiente se ha convertido en la norma en el Campo Petrolífero de Daqing. «La transformación digital e inteligente ya no es una vía opcional para el desarrollo de alta calidad del Campo Petrolífero de Daqing; es un requisito obligatorio», señaló Yang Huaguang, subgerente del Área de Operaciones nº 8.
En la lista de escenarios de aplicación de energía de alto valor basados en «IA+» publicada recientemente por la Administración Nacional de Energía, la combinación de «IA + Petróleo y Gas» destaca como un área clave. En toda la industria nacional del petróleo y el gas, la IA ha trascendido el laboratorio para integrarse en toda la cadena de valor, abarcando desde la exploración y el desarrollo hasta las operaciones, el mantenimiento y el control de la producción. Sin embargo, los expertos entrevistados señalaron con franqueza que una infraestructura deficiente, una integración tecnológica superficial y la persistencia de importantes silos de datos siguen siendo tres «huesos duros de roer» en la transformación de la industria.
Las tecnologías digitales e inteligentes transforman todo el proceso.
Tecnologías como la IA, el “big data” y los gemelos digitales se están consolidando y prosperando en el sector del petróleo y el gas, desde la investigación científica y la exploración hasta la gestión de operaciones y el control de la producción.
En el Instituto de Investigación de Exploración y Desarrollo del Campo Petrolífero de Daqing, los investigadores demostraron las capacidades de «Oil Doctor» (You Boshi) —una plataforma de IA diseñada a medida para el sector del petróleo y el gas— para potenciar la investigación científica. Se cargó en el sistema un informe técnico especializado de 51 páginas en un idioma extranjero; apenas seis minutos después, apareció en pantalla una traducción precisa. «La eficiencia es 50 veces mayor que la de las herramientas de traducción estándar de Internet, con una tasa de precisión del 95%», afirmó Zhu Jijun, investigador del instituto. Al integrar funciones como la redacción de informes profesionales, el análisis de literatura técnica y la generación de actas de reuniones, la plataforma establece un modelo de aplicación que fusiona «grandes modelos, “big data” y bases de conocimiento». Actualmente, la plataforma presta servicio a más de 3.000 usuarios en los yacimientos petrolíferos, con un volumen acumulado que supera los 7,5 millones de solicitudes. Como resultado, el tiempo que los investigadores dedican a tareas administrativas rutinarias se ha reducido del 40% al 20%, permitiéndoles concentrar sus esfuerzos en la investigación geológica.
Por otro lado, en el ámbito de la exploración y el desarrollo, los modelos especializados y los algoritmos inteligentes se han convertido en herramientas de «visión de rayos X» para liberar el potencial de los recursos del subsuelo. Por ejemplo, mediante el uso del agente de investigación inteligente «Oil Doctor» (Youboshi), el personal puede llevar a cabo tareas clave como el modelado geológico dinámico, la identificación de zonas propicias y el análisis de los patrones de declive en pozos antiguos, lo que aumenta considerablemente la eficiencia de la exploración y el desarrollo.
Los principales yacimientos de petróleo y gas están acelerando la implementación de tecnologías inteligentes de exploración y desarrollo. Tras varias fases de iteración y actualización, el modelo de gran escala «Kunlun» de PetroChina ha multiplicado por más de diez la eficiencia en la resolución de ecuaciones de ondas sísmicas, ha reducido los ciclos de exploración en un 20% y ha logrado aumentar eficazmente las reservas recuperables por pozo. El yacimiento petrolífero de Jiangsu emplea algoritmos inteligentes para analizar datos geológicos, lo que ha multiplicado por 600 la eficiencia del procesamiento de datos y ha permitido mantener una precisión de predicción superior al 90%.
Las tecnologías digitales e inteligentes también están demostrando su valor en la gestión de operaciones y mantenimiento (O&M). En la Planta de Producción de Petróleo nº 5 del yacimiento de Daqing, un sistema autónomo de O&M ha arrojado resultados tangibles; este sistema se apoya en un centro de monitorización remota y en una estructura de personal de dos niveles, impulsado además por un sólido mecanismo de evaluación basado en indicadores de rendimiento de «tres tasas». Dentro del centro de monitorización remota, una plataforma propia de gestión de O&M se encarga de tareas como la planificación, el soporte técnico y la gestión del mantenimiento, abordando eficazmente los desafíos que plantea la naturaleza extensa, dispersa y compleja de las instalaciones de O&M. «Antes teníamos que recurrir a ‘ayuda externa’ para las reparaciones; ahora que los indicadores clave de rendimiento se han estabilizado, ya no necesitamos asistencia externa para las averías rutinarias», afirmó Meng Xiangning, director del Centro de O&M Digital de la Planta de Producción de Petróleo nº 5 del yacimiento de Daqing.
Las prácticas inteligentes de O&M también se están adoptando rápidamente en los yacimientos de petróleo y gas de todo el país. El programa piloto de «fábrica sin intervención humana» (“lights-out Factory”) en el yacimiento petrolífero de Tarim ha logrado un éxito notable, permitiendo inspecciones y operaciones nocturnas automatizadas, con sistemas capaces de funcionar de forma autónoma y sin intervención humana durante seis horas consecutivas. Por otro lado, la implementación de tecnologías inteligentes de operación, mantenimiento y monitorización —basadas en el Internet Industrial de las Cosas (IIoT)— en el yacimiento de petróleo y gas del Suroeste ha elevado la tasa de monitorización de equipos en línea al 97,4% y ha reducido los costes anuales de mantenimiento en más de un millón de yuanes.
En el ámbito del control de la producción, un «cerebro inteligente» está impulsando la gestión de todo el proceso hacia una mayor precisión e inteligencia. Los principales yacimientos están desplegando ampliamente redes de tuberías inteligentes y sistemas de monitorización mediante drones, lo que permite la transmisión en tiempo real de los parámetros operativos de las tuberías, así como la alerta temprana y la respuesta automatizada ante anomalías. Los yacimientos de reciente desarrollo están adoptando arquitecturas de gestión que incorporan la colaboración entre humanos y máquinas. Estas medidas de control inteligente están generando beneficios integrales para toda la industria nacional del petróleo y el gas: reducción de costes, mayor eficiencia y mejora de la seguridad.
La transformación de la industria se enfrenta a cuellos de botella.
A pesar de estos logros significativos, el camino hacia la transformación digital e inteligente en el sector del petróleo y el gas no está exento de obstáculos. Los informes indican que el envejecimiento de las infraestructuras, la escasa integración tecnológica y la deficiente compartición de datos se han convertido en importantes cuellos de botella que frenan la profundización de la transformación industrial.
El envejecimiento y la insuficiencia de las infraestructuras, sumados a una capacidad de hardware limitada, constituyen problemas fundamentales para los yacimientos tradicionales. A medida que proliferan las aplicaciones inteligentes, aumenta el consumo de recursos de software y hardware; algunos servidores siguen en servicio más allá de su vida útil prevista, el espacio de almacenamiento es escaso y el hardware antiguo tiene dificultades para soportar el funcionamiento estable de sistemas de alta capacidad computacional, como los modelos a gran escala y los gemelos digitales. Paralelamente, el despliegue de dispositivos sensores IoT en algunos yacimientos es incompleto —con una baja cobertura de equipos críticos como sensores y válvulas eléctricas inteligentes— y muchas instalaciones antiguas carecen de actualizaciones digitales. Las deficiencias significativas en las capacidades de adquisición de datos y control remoto impiden que estas instalaciones satisfagan las exigencias prácticas de una toma de decisiones inteligente.
La implementación de tecnologías de vanguardia sigue siendo compleja y la integración de la tecnología con las operaciones comerciales reales suele ser superficial, un problema generalizado en toda la industria. Actualmente, las aplicaciones de IA en el sector nacional del petróleo y el gas se limitan en gran medida a escenarios de bajo nivel, como la elaboración de informes estadísticos y el diagnóstico básico de fallos. Las tecnologías avanzadas —incluida la sinergia entre modelos grandes y pequeños, la coordinación inteligente entre la nube, el borde de la red (“edge”) y los dispositivos finales, así como la computación en el borde— se encuentran todavía en una fase de exploración localizada más que de aplicación a gran escala. Muchas soluciones técnicas importadas pueden parecer avanzadas, pero no logran resolver desafíos operativos reales en áreas como la perforación, la extracción y el análisis de formaciones. Dadas las complejas condiciones operativas y los entornos hostiles de la industria, los modelos de IA existentes a menudo no cumplen con los estándares de calidad industrial en cuanto a precisión de detección y fiabilidad en la toma de decisiones bajo condiciones extremas. Además, resulta difícil adaptar modelos grandes de propósito general a escenarios específicos de petróleo y gas, y el ritmo de la innovación tecnológica va por detrás del desarrollo de la industria.
Asimismo, los expertos del sector reconocen que los «silos de datos» constituyen un problema importante en toda la industria. Los estándares de adquisición de datos varían entre yacimientos y unidades de negocio, lo que genera formatos inconsistentes; la falta de mecanismos para compartir datos entre regiones, departamentos y empresas impide la interoperabilidad y la reutilización de enormes volúmenes de información. Los elevados costes de adquisición de datos y la escasez de muestras anotadas profesionalmente afectan directamente a la precisión del entrenamiento de los modelos de IA. Dado que los datos del sector de petróleo y gas suelen contener información sensible, el desafío radica en aprovechar el valor de estos recursos de datos cumpliendo estrictamente con los requisitos de seguridad: una cuestión crítica que la industria debe resolver.
Centrar los esfuerzos en escenarios de alto valor.
Para abordar los diversos desafíos surgidos durante esta transformación, el Estado ha emitido una serie de documentos normativos. En 2025, la Comisión Nacional de Desarrollo y Reforma y la Administración Nacional de Energía publicaron las *Opiniones de implementación sobre el fomento del desarrollo energético de alta calidad mediante «IA+»*, instando a acelerar la investigación, el desarrollo y la aplicación de equipos de producción inteligentes —como plataformas de perforación inteligentes, robots, drones y sistemas de detección inteligente— para impulsar la coordinación inteligente y la optimización automatizada en todo el proceso de producción, así como para modernizar la cadena industrial del petróleo y el gas mediante la inteligencia. Este año, cuatro departamentos gubernamentales publicaron conjuntamente el “Plan de acción para promover el empoderamiento mutuo entre la IA y el sector energético”, fomentando aún más la sinergia entre energía, capacidad de cómputo, escenarios de aplicación, datos y modelos. El plan incentiva el desarrollo y despliegue de nuevas tecnologías —como agentes inteligentes e IA corporeizada (“embodied AI”)— en el sector energético y promueve la integración a gran escala de la tecnología de IA en toda la cadena de valor del petróleo y el gas (producción, suministro, almacenamiento y comercialización). Expertos del sector han formulado recomendaciones basadas en las deficiencias actuales y en las vías de desarrollo futuras. Un experto técnico en digitalización del yacimiento petrolífero de Daqing abogó por una estrategia de «tres pasos»: consolidar los cimientos de la IA, acelerar el empoderamiento impulsado por la IA y liderar la innovación en IA. Por un lado, la industria debe avanzar de manera constante en la modernización de la infraestructura de información y construir un nuevo marco caracterizado por la «convergencia nube-red» y la «integración computación-red», a fin de proporcionar la potencia de cálculo necesaria para tecnologías emergentes como los grandes modelos de IA. Por otro lado, debe establecer escenarios de aplicación inteligente y modelos operativos en toda la cadena de negocio, priorizando el despliegue a gran escala de grandes modelos en los yacimientos y acelerando al mismo tiempo el desarrollo de modelos adaptados a escenarios de alto valor.
Dou Chunliu, ingeniera del Centro de Big Data Energético del Instituto de Investigación de Economía y Tecnología de la CNPC, señala que las aplicaciones de IA en el sector del petróleo y el gas se centran actualmente, en gran medida, en pruebas piloto aisladas. El siguiente paso, sostiene, consiste en concentrar los esfuerzos en superar obstáculos clave —como el desarrollo de grandes modelos especializados para la industria del petróleo y el gas y de software industrial— y en integrar los recursos nacionales de investigación para crear plataformas colaborativas de innovación en IA. Este cambio busca transformar los paradigmas de investigación y producción hacia un modelo basado en «procesos impulsados por datos combinados con la colaboración humano-máquina».
Liu He, académico de la Academia de Ingeniería de China y subingeniero jefe del Instituto de Investigación de Exploración y Desarrollo de PetroChina, subraya que los datos constituyen la base del desarrollo de la IA. Sin embargo, la industria del petróleo y el gas se enfrenta a desafíos como la complejidad en la recopilación de datos, la dificultad para su etiquetado y los estrictos requisitos de confidencialidad, factores que limitan la iteración de los grandes modelos. El sector debe priorizar la gobernanza de datos unificando estándares y liberando el valor de los recursos de datos. Paralelamente, debe planificar racionalmente los escenarios de aplicación —evitando seguir tendencias a ciegas— y centrar sus esfuerzos en lograr avances significativos en escenarios de alto valor.
