Machine learning, inteligência artificial (IA) e a caracterização da subsuperfície - aplicações, possibilidades e riscos

Aug 5, 2026

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Soluções computacionais baseadas em machine learning e inteligência artificial (IA) vêm sendo adaptadas para processar e interpretar dados de subsuperfície, com potencial de aumentar eficiência e segurança nas atividades de caracterização de reservatórios e sistemas petrolíferos. O texto destaca que a IA já é útil em tarefas com grandes volumes de dados geológicos de padrões homogêneos, mas permanece limitada diante da complexidade geológica e dos problemas inerentes a dados indiretos, como baixa resolução sísmica e baixa representatividade de poços. As interpretações devem ser tratadas como aproximações geoestatísticas, exigindo avaliação crítica e atuação de geocientistas.

IdiomaPortuguese

CategoriaPesquisa e Relatórios

FormatoPDF

Páginas9

Tempo de leitura14 min

AcessoDownload gratuito

Índice

Introdução

Aplicações e potencial de IA na subsuperfície

Limitações: dados indiretos e complexidade geológica

Papéis dos geocientistas e avaliação das interpretações

Conclusão

Latin American Journal of Energy Research – Lajer (2023) v. 10, n. 2, pp. 131–139 [https://doi.org/10.21712/lajer.2023.v10.n2.p131-139](https://doi.org/10.21712/lajer.2023.v10.n2.p131-139) Machine learning, inteligência artificial (IA), e a caracterização da subsuperfície: aplicações, possibilidades e riscos Machine learning, artificial intelligence (AI), and subsurface characterization: applications, possibilities and risks Fábio Berton1* 1 Geólogo de Reservatórios Sênior na Equinor Brasil *Autor para correspondência, E-mail: [fabe@equinor.com](fabe@equinor.com) Resumo: Soluções computacionais baseadas em machine learning e inteligência artificial (IA) têm sido adaptadas para o processamento e interpretação das informações de subsuperfície. Diante do que pode se tornar uma revolução tecnológica, é necessário pensar nos prováveis impactos das novas soluções para as atividades relacionadas à caracterização de reservatórios e sistemas petrolíferos. A IAjá prova ter utilidadena indústria de óleo e gás ao lidar com grandes volumes de dados geológicos de padrão homogêneo, poupando o usuário humano de tarefas repetitivas. Essa característica faz com que os programas sejam úteis para o aumento de eficiência e da segurança do trabalho, mas da forma como funcionam atualmente, eles estão longe de serem capazes de lidar com a frequente complexidade geológica que pode representar riscos ou oportunidades em subsuperfície. Nem mesmo os melhores programas de IA são capazes de solucionar problemas inerentes aos dados indiretos, como a baixa resolução sísmica ou a baixa representatividade de poços. Tampouco conseguem encontrar soluções plausíveis para situações geológicas complexas. As novas soluções tecnológicas devem ser vistas como ferramentas para facilitar a vida dos profissionais de subsuperfície. Como qualquer ferramenta, sua existência tem propósitos específicos que não abrangem todaa complexidade dos sistemas geológicos. As interpretações geológicas derivadas de programas baseadosem machine learning e IA devem ser avaliadas como aproximações geoestatísticas, não como arepresentação total da realidade construída a partir de múltiplos processos naturais. Essa característica faz com que os profissionais das geociências sigam sendo essenciais para aplicar as ferramentas de IA corretamente e filtrar as informações produzidas por elas. Palavras-chave: Inteligência artificial, geologia do petróleo, análise de subsupérfície, métodos de interpretação automática, modelagem geológica Abstract: Software and plugins based on machine learning and artificial intelligence (AI) principles has been adapted to the processing and interpretation of subsurface data. In front of what might become a technological revolution, it is necessary to discuss the probable impacts of the new technologies. In subsurface studies in the oil and gas industry, AI has proven to be useful dealing with large volumes of geological data with homogeneous patterns, sparing the human user ofrepetitive tasks. This characteristic makes these software useful to increase efficiency and work safety, but the way they programmed now, they are far from being capable of dealing with the frequent geological complexity that might represent risks or opportunities in subsurface. Not even the bestAI-based software are able to resolve the limitations that are inherent to subsurface data, such as lack of resolution, or lack of representativity. They also cannot generate plausible solutions to complex and specific geological conditions. The new AI-based technological solutions must be seen as tools to facilitate the work life of subsurface professionals. As any other tool, their existence have specific purposes that do not encompass the whole complexity of geological systems. The geological interpretation derived from machine learning and AI-based programs must be evaluated as geostatistical approximations, not as the representation of reality. Geoscientists will remain being

Perguntas frequentes

Como o machine learning e a IA têm sido usados na caracterização da subsuperfície?

São aplicados no processamento e na interpretação das informações de subsuperfície, especialmente para apoiar análises com grandes volumes de dados geológicos.

Quais são os principais benefícios atribuídos às soluções baseadas em IA na indústria de óleo e gás?

Aumentam eficiência e segurança ao lidar com tarefas repetitivas e ao trabalhar com padrões geológicos relativamente homogêneos.

Por que as soluções de IA ainda não resolvem totalmente os problemas de subsuperfície?

Porque, do modo como funcionam, ficam aquém da complexidade geológica e das limitações inerentes aos dados indiretos, como baixa resolução sísmica e baixa representatividade de poços.

Aug 5, 2026

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