Um problema comum com poços de petróleo é que eles podem secar, mesmo quando medições baseadas em som dizem que ainda há petróleo lá. Uma equipe da Universidade Penn State usou o supercomputador Bridges-2 do PSC para adicionar uma dimensão temporal a essas medições sísmicas, além de analisar como o petróleo reduz a intensidade do som que viaja através dele. A análise preliminar sugere que estruturas rochosas ocultas nas reservas de petróleo impedem que todo o petróleo seja extraído. Eles estão agora ampliando seu trabalho para lidar com campos de petróleo de tamanho realista.
Por que isso é importante
Dada toda a complexidade de encontrar petróleo em locais mais remotos e profundos, precisamos perfurar de maneira mais inteligente. O desperdício sempre foi caro, mas hoje é particularmente importante ser o mais limpo e eficiente possível na extração de petróleo e gás.
Especialistas usam o movimento do som através da Terra para localizar onde os depósitos de petróleo devem estar. Essas medições também indicam o tamanho aproximado de uma determinada reserva. No entanto, é comum que um poço seque após apenas uma fração do petróleo suspeitado ter sido extraído. Tieyuan Zhu e seus alunos e bolsistas pós-doutorais da Penn State queriam entender por que isso acontece – e desenvolver medições mais precisas sobre quanto petróleo um determinado poço realmente produzirá.
“Na verdade, testamos … dados do Mar do Norte. Você sabe, eles começaram a perfurar em 2008 e, com base em sua estimativa … poderiam produzir petróleo por 20 anos, 30 anos. Mas, infelizmente, após dois anos, não havia nada. O poço deles está seco. Eles apenas ficaram confusos. Onde está o petróleo? Sumiu? O grande problema, na verdade, é a complexidade da geologia no reservatório.” — Tieyuan Zhu, Penn State
A abordagem da equipe, estudando mais aspectos dos dados das medições de som do que anteriormente, exigiria mais poder computacional. Além disso, precisariam de grande memória para armazenar partes do problema nos processadores do computador, sem viagens custosas em tempo de volta ao armazenamento de dados. O Bridges-2 do PSC, financiado pela NSF, foi a resposta a esse problema, graças a uma alocação da ACCESS, a rede de sites de computação da NSF.
Como o PSC ajudou
O petróleo não se acumula em poças subterrâneas. Quando está presente, está absorvido em rochas porosas. Rochas sólidas transmitem som mais prontamente do que rochas impregnadas de petróleo. Assim, especialistas podem localizar reservas de petróleo pela maneira como elas desaceleram o som que viaja através delas. Muito parecido com um ultrassom médico, esses métodos sísmicos produzem imagens em 3D de onde aquelas rochas saturadas de petróleo estão localizadas.
Apesar desses mapas sofisticados, no entanto, poços perfurados com base nessas imagens muitas vezes vêm com resultados insatisfatórios. A equipe de Zhu deduziu que havia partes da imagem que a imagem 3D não estava capturando. Eles suspeitaram que obter imagens das mesmas reservas em diferentes datas – adicionando tempo para criar uma espécie de animação 4D – ajudaria a construir uma imagem mais precisa.
Outra peça do quebra-cabeça seria incluir mais características dos dados sísmicos na análise. Anteriormente, as reservas de petróleo eram identificadas pelo tempo mais longo que o som leva para passar por elas. A esse dado temporal, os cientistas da Penn State adicionaram a amplitude do sinal – como o petróleo diminui sua intensidade.
Isso tudo apresentava problemas computacionais. O computador precisaria de muitos processadores rápidos para realizar os cálculos em um tempo razoável. Mas também precisaria armazenar temporariamente partes do problema em sua memória – como a RAM em um laptop – para que não precisasse voltar continuamente para ler os dados armazenados, o que desacelera tudo. Bridges-2, com mais de mil poderosos processadores centrais (CPUs) em seus nodos de memória regular, poderia fornecer a velocidade necessária. Também poderia fornecer a memória, já que seus nodos de CPU apresentam entre 256 e 512 gigabytes de RAM – oito a 16 vezes mais do que um laptop de jogos de alta qualidade.
“Temos dois pós-doutorandos e também um estudante de graduação usando o Bridges-2 … a primeira fase de uso do Bridges-2 foi paralelizar nosso código de pesquisa … e torná-lo mais prático … A segunda fase é realmente implementar o código nos dados de campo … O PSC me garantiu cem mil horas de computação, além da memória para armazenar meus dados, meus dados de campo … Isso simplesmente não poderia ser alcançado com nossos recursos locais.” — Tieyuan Zhu, Penn State
As medições repetidas da equipe e a análise ampliada renderam resultados. Eles descobriram que as imagens mapeadas apenas pelo tempo, em uma única medição, perdiam estruturas dentro da reserva de petróleo. Algumas dessas estruturas, como uma camada de rocha mais sólida dentro da reserva, não afetariam a velocidade do som o suficiente para serem detectadas. Mas impediriam que um poço extraísse o petróleo abaixo dela. A solução, em alguns casos, era simples. Perfure um pouco mais fundo, e o restante do petróleo estaria acessível. Os cientistas relataram seus resultados na revista Geophysics em setembro de 2024, com um resultado mais extenso na mesma revista em abril de 2025.
O relatório atual foi apenas uma prova de conceito para sua abordagem em uma área geológica limitada, de cerca de 9 milhas quadradas. Atualmente, a equipe está expandindo seus cálculos para mais nodos, de modo que o método possa produzir mapas precisos para áreas muito maiores, dezenas de milhas quadradas. Outra opção que o grupo de Zhu pode explorar ao ampliar seu trabalho é usar os nodos de memória extrema do Bridges-2, que possuem 4.000 gigabytes de RAM cada.