Big data e inteligencia artificial para optimizar una refinería de Repsol

La potencia de computación en la nube, herramientas de big data y algoritmos de inteligencia artificial para maximizar la eficiencia, tanto en consumo energético como en el del resto de recursos, y mejorar el rendimiento en el funcionamiento integral de una gran refinería. Este es el objetivo de un proyecto iniciado por Repsol y Google Cloud en una refinería, una de las instalaciones industriales más grandes y complejas.

El reto es lograr una gestión avanzada, que engloba alrededor de 400 variables, lo que exige una capacidad de computación y un control ingente de datos. La refinería en la que va a arrancar este proyecto para optimizar su gestión se encuentra en el complejo industrial de Tarragona.

Para ello se empleará la tecnología digital de última generación de Google Cloud, como herramienta al servicio de los trabajadores de la refinería. Así, se implementará la herramienta de machine learning Cloud ML Engine, que utilizará el algoritmo de inteligencia artificial TensorFlow.

De este modo se pretenden integrar cerca de 400 variables de gestión, frente a las 30 que se podían integrar hasta ahora en la digitalización de una planta industrial. El complejo industrial ocupa más de 500 hectáreas, una superficie equivalente a la del casco urbano de Tarragona. Solo el área de refino procesa unas 9,5 millones de toneladas de materia prima al año y los tanques de almacenamiento tienen una capacidad total de un millón de metros cúbicos.

El potencial de esta iniciativa se ha cuantificado en 25 céntimos de euro al margen por barril refinado de Repsol, lo que se podría traducir en unos 17 millones de euros anuales para la refinería de Tarragona, con una significativa evolución al alza en caso de que se lograsen todos los objetivos de optimización. Esta instalación tiene una capacidad de destilación de 186.000 barriles de petróleo al día y, en volumen, es la tercera del Grupo Repsol.

De hecho, Repsol ha elegido Tarragona para desarrollar esta iniciativa porque la configuración en línea de su esquema productivo facilita su testeo e implantación. La directora general de Downstream de Repsol, María Victoria Zingoni, y la directora general de Google en España y Portugal, Fuencisla Clemares, han participado en la reunión de inicio del proyecto.

Zingoni destaca la búsqueda de eficiencia: “Busca consumir menos recursos; reducir el consumo energético, que es el principal coste de una refinería; incrementar la fiabilidad de las unidades y, de esta manera, mejorar el rendimiento económico”.

En este sentido, Clemares subraya que el uso de las herramientas de machine learning, big data y la computación en la nube son “una grandísima oportunidad para maximizar la eficiencia”.