Los pozos abandonados sin documentar plantean peligros tanto para el medio ambiente como para el clima. Los científicos están construyendo herramientas modernas para ayudar a localizar, evaluar y allanar el camino para finalmente taponar estas reliquias olvidadas.
Por Lauren Biron, Laboratorio Nacional Lawrence Berkeley
Dispersos por todo Estados Unidos se encuentran restos de casi 170 años de perforaciones comerciales: cientos de miles de pozos de petróleo y gas olvidados . Estos pozos huérfanos no documentados (UOW, por sus siglas en inglés) no figuran en los registros formales y no tienen operadores conocidos (ni financieramente solventes). A menudo están fuera de la vista y fuera de la mente: una combinación peligrosa.
Si los pozos no se taparan adecuadamente, podrían derramar petróleo y productos químicos en fuentes de agua cercanas o enviar sustancias tóxicas como benceno y sulfuro de hidrógeno al aire. También pueden contribuir al cambio climático al emitir metano , un gas de efecto invernadero que es aproximadamente 28 veces más potente que el dióxido de carbono para atrapar el calor en nuestra atmósfera en una escala de tiempo de cien años (con un potencial de calentamiento global aún mayor en períodos más cortos).
Para encontrar pozos no documentados y medir las emisiones de metano en el campo, los investigadores están utilizando herramientas modernas, incluidos drones, imágenes láser y conjuntos de sensores. Pero los Estados Unidos continentales cubren más de 3 millones de millas cuadradas. Para predecir mejor dónde podrían estar los pozos no documentados, los investigadores primero combinaron lo nuevo con lo antiguo: inteligencia artificial (IA) moderna y mapas topográficos históricos .
«Si bien la IA es una tecnología contemporánea y en rápida evolución, no debería asociarse exclusivamente con fuentes de datos modernas», dijo Fabio Ciulla, investigador postdoctoral del Laboratorio Nacional Lawrence Berkeley del Departamento de Energía (Berkeley Lab) y autor principal de un estudio de caso sobre el uso de inteligencia artificial para encontrar UOW publicado hoy en la revista Environmental Science & Technology .
«La IA puede mejorar nuestra comprensión del pasado extrayendo información de datos históricos a una escala que era inalcanzable hace apenas unos años. Cuanto más nos adentramos en el futuro, más podemos utilizar el pasado».
Desde 2011, el Servicio Geológico de Estados Unidos ha cargado 190.000 escaneos de mapas topográficos históricos del USGS realizados entre 1884 y 2006. Fundamentalmente, los mapas están geoetiquetados, lo que significa que cada píxel corresponde a coordenadas a las que se puede hacer referencia fácilmente.
Ciulla recopiló mapas cuadrangulares, mapas rectangulares que cubren una determinada cantidad de latitud y longitud y que fueron dibujados a una escala en la que una pulgada representa 2000 pies. Entre 1947 y 1992, estos mapas también utilizaron símbolos consistentes para los pozos de petróleo y gas: un círculo negro hueco.
Un sensor magnético colocado debajo de un dron tipo cuadricóptero puede estudiar rápidamente el suelo y buscar anomalías que indiquen la presencia de acero enterrado en un pozo. Crédito: Jeremy Snyder/Berkeley Lab
«Para un ser humano, observar este círculo y reconocerlo es extremadamente fácil», dijo Ciulla. «Hasta hace poco, este era el único método disponible para extraer información de estos mapas, pero esa estrategia no es escalable si queremos aplicarla a miles de mapas. Aquí es donde entra en juego la inteligencia artificial».
Para que este enfoque funcionara, el equipo de investigación del Laboratorio Berkeley tuvo que enseñar a la IA a identificar los símbolos correctos entre toda la información visual. También tuvo que trabajar con mapas con diferentes terrenos y colores, así como con mapas en diferentes condiciones (viejos, nuevos, manchados, prístinos).
«Este problema es equivalente a encontrar una aguja en un pajar, ya que estamos tratando de encontrar unos pocos pozos desconocidos que están dispersos en medio de muchos más pozos documentados», dijo Charuleka Varadharajan, científica del Laboratorio Berkeley y autora principal del estudio.
Los investigadores utilizaron una herramienta digital para marcar manualmente los pozos petrolíferos en casi 100 mapas de California y crear un conjunto de entrenamiento para la IA. Una vez que se le enseñó a encontrar los círculos huecos y a ignorar los falsos positivos (como los callejones sin salida o los símbolos con patrones circulares, como el número 9 o la letra «o»), el algoritmo se pudo aplicar a cualquiera de los mapas del USGS con los mismos símbolos. Y como los mapas estaban georreferenciados, el algoritmo pudo tomar las coordenadas de los pozos petrolíferos marcados en el mapa y compararlas con las coordenadas de los pozos documentados.
Para detectar un posible pozo huérfano no documentado, el equipo seleccionó símbolos de pozos que estaban a más de 100 metros de un pozo conocido para tener en cuenta los posibles errores en las coordenadas del pozo. También crearon una herramienta novedosa que permite a un humano examinar rápidamente lo que encuentra el algoritmo, verificando dos veces que la IA esté interpretando correctamente los símbolos en el mapa.
Los investigadores utilizaron el algoritmo de IA para rastrear cuatro condados de interés que tuvieron una producción petrolera temprana sustancial (los condados de Los Ángeles y Kern en California, y los condados de Osage y Oklahoma en Oklahoma) y encontraron 1.301 pozos huérfanos potenciales no documentados. Hasta ahora, los investigadores han verificado 29 de los pozos huérfanos sin documentar utilizando imágenes satelitales y otros 15 a partir de estudios de campo; se necesitará investigación adicional sobre el terreno para confirmar otros pozos potenciales.
«Con nuestro método, fuimos conservadores en cuanto a lo que se consideraría como un posible pozo huérfano no documentado», dijo Varadharajan. «Decidimos intencionalmente tener más falsos negativos que falsos positivos , ya que queríamos ser cuidadosos con las ubicaciones de pozos individuales identificadas a través de nuestro enfoque. Creemos que la cantidad de pozos potenciales que hemos encontrado es una subestimación, y podríamos encontrar más pozos con un mayor refinamiento de nuestros métodos».
Del mapa al campo
El primer paso para verificar un pozo no documentado se realiza de forma remota. Los investigadores consultan imágenes satelitales y fotografías aéreas históricas en busca de elementos como torres de perforación y bombas de extracción de petróleo (o sus sombras), equipos de elevación, plataformas petrolíferas, tanques de almacenamiento o terrenos alterados.
En muchos casos, los pozos fueron tapados al nivel de la superficie o por debajo de él, sin dejar ninguna señal evidente en las imágenes de referencia. En lugar de eso, los investigadores deben dirigirse al campo con el equipo necesario para confirmar si existe un pozo.
En la ubicación prevista del pozo, los investigadores buscan estructuras superficiales. Si no hay ninguna, caminan en una cuadrícula o espiral llevando un magnetómetro, que mide los campos magnéticos. Las carcasas metálicas enterradas de los pozos alteran el campo magnético, lo que permite a los investigadores localizar el pozo. Una vez que terminan de inspeccionar el área, los investigadores guardan el archivo del magnetómetro, registran si se encontró o no un pozo y, de ser así, toman una fotografía del lugar, registran las coordenadas del GPS y verifican si hay fugas de metano.
En el caso de los pozos que pudieron verificar, el equipo del Laboratorio Berkeley descubrió que los pozos no excavados estaban ubicados a una distancia promedio de 10 metros de donde el algoritmo y el mapa habían predicho. Creen que el enfoque de IA es el primero que puede identificar las ubicaciones precisas de los pozos no excavados potenciales a escala de condado. Y con la abundancia de mapas que cubren los Estados Unidos, la técnica se puede ampliar y trasladar a otras regiones de interés.
El esfuerzo de mapeo y verificación con IA es parte de un proyecto mucho más grande para abordar los pozos de petróleo y gas perdidos: el Consorcio para el Avance de la Tecnología para la Evaluación de Pozos de Petróleo y Gas Perdidos (CATALOG). El programa está dirigido por el Laboratorio Nacional de Los Álamos e incluye equipos de investigación de Berkeley Lab, el Laboratorio Nacional Lawrence Livermore, el Laboratorio Nacional de Tecnología Energética y los Laboratorios Nacionales Sandia.
Se trata de una gran colaboración para abordar un problema igualmente extenso: la Comisión Interestatal del Pacto de Petróleo y Gas estimó en 2021 que hay entre 310.000 y 800.000 pozos huérfanos indocumentados en todo Estados Unidos.
Las normas para la perforación y el taponamiento surgieron en diferentes momentos en diferentes estados, mucho después de que se perforaran los primeros pozos. En los primeros años de la perforación, muchos pozos se dejaron abiertos o se rellenaron con tapones cuestionables, lo que hizo posible que más tarde se escaparan petróleo, gas, salmuera o productos químicos. Una vez identificados, los pozos se pueden «tapar y abandonar» correctamente rellenando el pozo con cemento, lo que mantiene el petróleo fuera del agua y el metano fuera de la atmósfera.
CATALOG tiene como objetivo mejorar las formas de encontrar pozos, detectar y medir el metano, evaluar rápidamente el estado de los pozos, unificar información de diferentes fuentes y priorizar los pozos para taponarlos. El objetivo es crear herramientas (como la predicción de pozos con inteligencia artificial) que se puedan usar en cualquier parte de los Estados Unidos y que sean lo suficientemente económicas como para ser adoptadas.
Con casi 1,5 millones de acres, la Nación Osage actúa como un campo de pruebas para la tecnología y las técnicas de CATALOG. Los socios de la Nación Osage brindan comentarios esenciales, evaluando los pros y los contras del equipo utilizado en el campo y la precisión de la información generada.
«La colaboración entre la Nación Osage y CATALOG ha sido mutuamente beneficiosa y productiva», dijo Craig Walker, director de Recursos Naturales de la Nación Osage. «El uso de inteligencia artificial y equipos de detección de última generación ha llenado los vacíos de datos en los registros y ha llevado al descubrimiento de algunos pozos no documentados en el área, y ha agilizado varios procesos dentro del Programa de Pozos Huérfanos de la Nación Osage».
El científico del Laboratorio Berkeley Sébastien Biraud, que dirige el proyecto CATALOG en el Laboratorio Berkeley, encabeza el esfuerzo de evaluar sensores y nuevos métodos para detectar y cuantificar las emisiones de metano. Los grupos que investigan pozos abandonados necesitan evaluar rápidamente cuánto metano se está filtrando, pero los sensores de metano de alta tecnología son caros.
El equipo de Biraud está trabajando en la posibilidad de combinar sensores de bajo costo y disponibles comercialmente como alternativa. La configuración incluye un anemómetro para medir la velocidad del viento, un ventilador (para medir el caudal rápidamente), un analizador de gases, GPS y los cálculos cruciales que permiten al usuario tener en cuenta la distancia hasta el pozo para determinar aproximadamente cuánto metano está saliendo.
«No necesitamos saber si pierde exactamente 2,3 gramos por hora», dijo Biraud. «Necesitamos saber si no pierde, si pierde entre 10 y 100 gramos por hora, o si pierde kilogramos por hora. Y necesitamos poder hacerlo en cinco minutos».
Una forma rápida de medir las fugas de metano es esencial para clasificar los pozos no convencionales recién descubiertos y también para los esfuerzos por taponar los pozos conocidos.
«Ahora es necesario cuantificar las emisiones antes y después de taponar un pozo de petróleo y gas», dijo Biraud. «No solo porque queremos asegurarnos de que el taponamiento se haga correctamente, sino también porque queremos cuantificar el impacto del propio programa en nuestras estrategias de mitigación del cambio climático, en particular en lo que respecta a las emisiones de metano, que pueden causar efectos de calentamiento global más rápidamente que el dióxido de carbono».
Del campo al cielo
Los investigadores de CATALOG también están investigando formas de ampliar la detección y verificación de pozos no documentados utilizando drones equipados con diferentes sensores. Preprogramados con rutas de vuelo establecidas, los drones pueden inspeccionar de forma semiautónoma un área más grande de la que los investigadores podrían acceder fácilmente desde el terreno.
Los grupos están investigando varios tipos diferentes de sensores, cada uno con sus propios desafíos y beneficios. Para utilizar un magnetómetro desde un dron, los investigadores tienen que suspender el sensor de un cable de 9 pies. Si se coloca más cerca del dron, la electrónica interferirá con la captura de la señal magnética de un pozo.
Un dron independiente lleva un sensor de metano que sorbe aire mientras vuela y puede tener en cuenta la concentración de metano, la velocidad del viento y la dirección del viento para localizar con precisión la ubicación de un pozo. Otra técnica consiste en volar cámaras hiperespectrales que buscan longitudes de onda (no visibles para los ojos humanos) asociadas con columnas de metano. Y los investigadores del Laboratorio Berkeley están desarrollando una tecnología montada en drones que puede detectar pozos petrolíferos difíciles de encontrar, como los construidos con revestimientos de madera o pozos en los que se extrajo el metal para otros usos.
Existen otras formas de encontrar pistas sobre pozos perdidos. Los aviones con sistemas láser, conocidos como LIDAR, pueden tomar imágenes del terreno. Las cámaras térmicas pueden señalar fugas ocultas. Los miembros de CATALOG incluso están desarrollando una aplicación que utiliza el magnetómetro de un teléfono inteligente para buscar pozos.
«La forma correcta de abordar este problema es un enfoque de múltiples capas», dijo Ciulla. «Podemos superponer la información de todas estas fuentes diferentes casi como si fuera un pastel. Puedo hacer mi contribución con mapas históricos, alguien más puede hacer cálculos para la producción histórica de petróleo, otros pueden traer imágenes o satélites o datos de sensores. Es una hermosa mezcla de lo antiguo y lo nuevo, y me fascina que los mapas, algo que parece tan anticuado y estático, puedan brindarnos tanta información útil si se utilizan correctamente con la ayuda de la tecnología actual».
El trabajo de CATALOG para desarrollar herramientas para frenar las emisiones de metano y los peligros de los pozos huérfanos no documentados continúa.
«A nosotros, como sociedad, nos gusta mucho la energía», dijo Biraud. «Pero necesitamos encontrar soluciones que limiten nuestras emisiones. Y trabajando con actores locales como las tribus indígenas estadounidenses, el Servicio Forestal de Estados Unidos y el Servicio de Parques Nacionales de Estados Unidos, estamos viendo que esta es una manera en la que podemos tener un impacto».
Más información: Fabio Ciulla et al, Un marco basado en aprendizaje profundo para identificar pozos de petróleo y gas huérfanos no documentados a partir de mapas históricos: un estudio de caso para California y Oklahoma, Environmental Science & Technology (2024). DOI: 10.1021/acs.est.4c04413
