Un nuevo sistema autónomo busca aumentar la eficacia del monitoreo marítimo y reducir el tiempo de respuesta cuando se producen derrames de crudo en las plataformas marinas de extracción de petróleo. El conjunto de máquinas bautizado Ariel (acrónimo en inglés por Robot Autónomo para la Identificación de Líquidos Emulsionados) combina una embarcación autónoma denominada Tupan y un dron que trabajan mancomunados, recolectando datos visuales y muestras en el agua. “No existe nada similar en todo el mundo. Hasta donde sabemos, este es el único sistema autónomo de doble control y el único capaz de recolectar muestras en el mar sin necesidad de presencia humana”, dice el ingeniero electricista Alessandro Jacoud, docente del Programa de Ingeniería Eléctrica de la Universidad Federal de Río de Janeiro (UFRJ) y coordinador del proyecto.
El sistema Ariel está en etapa de prototipo funcional y ya se han completado sus primeras pruebas en la bahía de Guanabara, Río de Janeiro. Este año se llevarán a cabo otras evaluaciones en alta mar. El conjunto de dispositivos está siendo desarrollado por el Grupo de Simulación y Control en Automatización y Robótica, que depende del Programa de Ingeniería Eléctrica del Instituto Alberto Luiz Coimbra de Posgrado e Investigación en Ingeniería (Coppe) de la UFRJ, en asociación con la startup Tidewise y la empresa de exploración y producción de petróleo y gas Repsol Sinopec. En noviembre de 2021 ganó el Premio a la Innovación Tecnológica 2020 de la Agencia Nacional de Petróleo, Gas Natural y Biocombustibles (ANP) de Brasil, en la categoría Reducción de Impactos Ambientales y Energías Renovables.
La lancha Tupan es de propulsión híbrida (diesel y eléctrica), lo que le otorga una autonomía de hasta 12 días. En una segunda etapa de desarrollo se espera que pueda funcionar en campo durante al menos 30 días ininterrumpidos. La embarcación, de 5 metros (m) de eslora, es la encargada de transportar el dron hasta las zonas predeterminadas en las que se realizará el monitoreo. La inspección tiene una periodicidad y un recorrido establecidos en función de las necesidades definidas por los operadores de la plataforma petrolera. Una vez en el lugar, el dron despega automáticamente para realizar sesiones de vuelo libre que pueden durar hasta 30 minutos. Cuando ese tiempo se acaba, el vehículo regresa a la embarcación para recargar sus baterías.
Cuando el dron, que está equipado con sensores de localización, cámara de video y cámara térmica con sensor infrarrojo, detecta indicios de la presencia de petróleo, cosa que ocurre cuando identifica una mancha en el agua con diferente color o temperatura, da aviso a la embarcación. La información se envía inmediatamente a la lancha Tupan, que se desplaza hasta el lugar para recoger muestras del agua y realizar pruebas con sensores fluorimétricos, que miden la fluorescencia de la muestra recogida y proporcionan posibles contrapruebas de impurezas. La confirmación de la presencia de petróleo genera una señal de alerta que se envía a la central de monitoreo en tierra y a las plataformas petroleras cercanas, que adoptan las medidas necesarias.
“El sistema Ariel permite activar una respuesta rápida de las embarcaciones que se emplean en las operaciones de contención y limpieza, además de eliminar falsas alarmas de vertidos de petróleo”, detalla Marcelo Andreotti, gerente de Investigación en Instalaciones de Producción y Operaciones de Repsol Sinopec Brasil. Hoy en día, los sistemas de vigilancia predominantes funcionan con datos recabados por satélites que utilizan radares de ondas electromagnéticas para realizar una lectura de la rugosidad de la superficie marina y también mediante sensores instalados cerca de las plataformas.
Inteligencia artificial
Según el ingeniero civil Luiz Landau, profesor de la UFRJ y coordinador del Laboratorio de Métodos Computacionales en Ingeniería del Coppe, para acelerar el proceso y reducir la aparición de falsos positivos, los datos registrados vía satélite se procesan con la ayuda de inteligencia artificial. El petróleo altera la rugosidad y el color de la superficie del mar. En las imágenes satelitales procesadas, esta alteración aparece como una mancha oscura. Empero, no todo lo que es oscuro es petróleo. El falso positivo se produce, por ejemplo, cuando hay una concentración de algas o lluvias intensas que proporcionan señales de rugosidad parecidas a las manchas de petróleo.
Todo el procedimiento, desde la recepción de los datos del satélite hasta el análisis elaborado por el sistema, puede tardar entre cuatro y cinco horas. La agilidad de la respuesta también depende de la cantidad de imágenes de satélite contratadas, toda vez que los datos solo pueden captarse cuando cada satélite sobrevuela la zona de monitoreo. “Es un sistema eficiente, aunque algo lento. Con el uso del sistema Ariel, se espera poder proporcionar información en tiempo real, reduciendo sustancialmente el riesgo de errores de interpretación”, analiza Landau.
En los campos de petróleo donde el monitoreo satelital no es permanente y la información recabada es insuficiente como para saber si, en efecto, se ha producido un derrame de petróleo, es necesario enviar una embarcación tripulada hasta el lugar para recoger muestras y realizar las contrapruebas. Este procedimiento demanda tiempo, recursos financieros y exposición a actividades en zonas de riesgo. “El sistema Ariel aumenta la seguridad y la eficacia del monitoreo y, en consecuencia, disminuyen los costos asociados a esta tarea”, dice Andreotti.
En el marco del proyecto, los principales retos técnicos que hubo que superar tuvieron que ver con las rutinas necesarias de control del dron para sus tareas de despegue, vuelo y aterrizaje. Jacoud enumera cuatro fases de operación distintas, todas realizadas con la ayuda del Sistema de Posicionamiento Global (GPS), sensores, cámaras de video y un software de corrección de la trayectoria.
La primera fase de la operación consiste en que el dron remonte vuelo en forma autónoma y sobrevuele la embarcación, esquivando obstáculos, como por ejemplo, el mástil del barco. La segunda, es la trayectoria que seguirá el dron dentro del circuito preprogramado de la zona de monitoreo, superando imprevistos tales como la fuerza del viento y la altura indeterminada de las olas. El vehículo aéreo también debe sobrevolar y detenerse en vuelo estacionario sobre el lugar donde hay un posible derrame, para asegurar la calidad de la muestra visual obtenida.
La tercera tarea es la localización de Tupan, que se desplaza a merced de las olas, y la programación del regreso a tiempo según la autonomía de la batería. El dron está programado para no excederse del perímetro donde puede mantener la comunicación por radio con la lancha, cuyo radio varía entre 2 y 3 kilómetros dependiendo de los obstáculos, para acotar los riesgos operativos.
La cuarta fase de la operación es más problemática. “Ubicar a la embarcación no representa un gran desafío técnico, pero el aterrizaje sí”, comenta Jacoud. El viento y el vaivén del oleaje, principalmente cuando las aguas del océano están agitadas, dificultan el procedimiento. El vehículo aéreo debe realizar un vuelo de aproximación evitando el mástil, detectar el sitio preciso donde debe posarse sobre la embarcación –en una especie de helipuerto– y hacer el cálculo de la trayectoria y la velocidad de aterrizaje.
El proyecto Ariel comenzó en 2019 y, en su primera etapa, recibió de Repsol Sinopec una inversión de 7,3 millones de reales. En noviembre de 2021 comenzó la segunda fase de desarrollo, que según lo previsto durará 18 meses. La startup Tidewise está diseñando una nueva embarcación. Los socios fundadores de esta empresa son el ingeniero naval Rafael Coelho y el ingeniero de programación francés Sylvain Joyeux, quien fuera investigador del Centro Alemán de Investigaciones en Inteligencia Artificial (DFKI GmbH). “El nuevo barco tendrá más de 12 metros de eslora y probablemente estará propulsado por combustibles no fósiles, presumiblemente hidrógeno, lo que le otorgará una autonomía de 35 días en el mar”, precisa Coelho.
La embarcación también dispondrá de nuevas funcionalidades y sensores de lectura de muestras cuya configuración aún no se ha definido por completo. “Uno de nuestros objetivos consistirá en determinar la estructura química del petróleo hallado para saber cuál es su campo productivo de origen”, adelanta Coelho. Esta información es importante para poder identificar en cuál plataforma se está produciendo el derrame y acelerar la interrupción de sus operaciones, evitando la expansión de la mancha de crudo.
Otra funcionalidad deseada es la preparación del sistema computacional, que simula las variables meteoceanográficas en tiempo real, para alimentar modelos de dispersión del petróleo en el mar, permitiendo anticipar intervenciones para la contención de daños. Para Luiz Landau, una vez en posesión de estas dos nuevas funcionalidades, Ariel alcanzará otro nivel y se transformará en un sistema completo de monitoreo de derrames en las plataformas petroleras.
También se está probando el desempeño del sistema en otras actividades offshore. En junio de 2021, Tidewise se proclamó ganadora del Open Innovation Challenge, promovido por el grupo Elia, uno de los principales generadores de energía eléctrica de Bélgica, en colaboración con 50 Hertz, una empresa alemana de transporte de electricidad. En el certamen compitieron 78 startups de diversos países que desarrollaron soluciones innovadoras para diversas aplicaciones relacionadas con la generación y transmisión de energía en alta mar.
Además del premio en efectivo de 20.000 euros, Tidewise tendrá la oportunidad de poner a prueba su sistema de monitoreo en los parques eólicos offshore del grupo Elia en Bélgica. “Lo primero que haremos es una inspección visual autónoma de las plataformas y las turbinas eólicas, como así también de los cables submarinos que transportan la energía hasta tierra firme”, informa Coelho. Para Marcelo Andreotti, de Repsol Sinopec, el sistema Ariel tiene gran potencial de aplicaciones más allá del monitoreo de la producción de petróleo. “Es un sistema que cuenta con varias posibilidades de uso para el seguimiento de datos relevantes en el control ambiental”, dice.
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