Chez TotalEnergies, l’IA est mise en œuvre afin d’améliorer la sécurité des opérations de forage. Des modèles prédictifs surveillent les paramètres critiques afin de détecter les anomalies.
Des modèles prédictifs construits sur 25 ans de données
« Ces modèles prédictifs s’appuient sur 25 ans de données et d’expérience et nous aident à gérer certains types de risques tels que les ‘kicks’» présente Namita Shah, présidente de OneTech, une entité de TotalEnergies qui regroupe les ingénieurs de sa R&D. Il faut préciser que les kicks sont un afflux de fluides dans le puits de forage pendant les opérations de forage.
Les algorithmes prédictifs de kicks ont été testés pour la première fois en 2019 et ces modèles sont améliorés en continu. « Ces outils sont déployés depuis dans toutes nos opérations » indique la dirigeante. Cette IA a été inventée et testée en associant les équipes Forage & Puits et la Digital Factory de TotalEnergies, dirigée par Frédérci Gimenez.
Association entre l’équipe des foreurs et la Digital Factory
« Nous avons pu allier la connaissance approfondie et l’expertise de nos foreurs à celle de l’agilité et du dynamisme des équipes Digital Factory » se félicite Namita Shah. « Si nous n’avions pas eu les personnes et les 25 années d’expérience derrière elles, l’outil n’aurait pas été capable d’apprendre. Il reste maintenant à voir s’il s’améliorera continuellement grâce à nos personnes, ou grâce à lui-même » termine-t-il.
Entre 2015 et 2021, il y a eu 19 ‘kicks’ sur des opérations conventionnelles de forage. Depuis l’implémentation du modèle d’IA en 2021, il y a eu 31 alarmes de risques de ‘kicks’ entre 2022 et 2023 et il n’y a pas eu de kick sur les opérations conventionnelles de forage.
TotalEnergies mobilise l’IA afin de prévenir les accidents sur ses sites de forage
