Por que 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 em dia é especialmente importante que a extração de petróleo e gás seja o mais limpa e eficiente possível.

Especialistas usam o movimento do som através da Terra para localizar onde devem estar os depósitos de petróleo. Essas medições também nos informam o tamanho aproximado de uma determinada reserva. No entanto, é comum que um poço se esgote após apenas uma fração do petróleo supostamente presente ter sido bombeada. Tieyuan Zhu e seus alunos e pós-doutorandos da Universidade Estadual da Pensilvânia queriam entender por que isso acontece — e desenvolver medições mais precisas de 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 suas estimativas … poderiam produzir petróleo por 20 anos, 30 anos. Mas infelizmente, após dois anos, não havia nada. O poço deles está seco. Eles ficaram confusos. Onde está o petróleo? Sumiu? O grande problema é, na verdade, a complexidade da geologia no reservatório.” — Tieyuan Zhu, Penn State

A abordagem da equipe, estudando mais aspectos dos dados das medições sonoras do que foi utilizado anteriormente, exigiria mais poder computacional. Além disso, eles precisariam de grande capacidade de memória para armazenar partes do problema nos processadores do computador, evitando viagens demoradas de volta ao armazenamento de dados. O Bridges-2 da PSC, financiado pela NSF, foi a solução para esse problema, graças a uma alocação da ACCESS, a rede NSF de sites de computação.

Como a PSC Ajudou

O petróleo não se acumula em poços subterrâneos. Quando está presente, ele está absorvido em rochas porosas. Rochas sólidas transmitem som mais facilmente do que rochas encharcadas de petróleo. Assim, os especialistas podem identificar reservas de petróleo pela forma como elas desaceleram o som que passa por elas. Semelhante a um ultrassom médico, esses métodos sísmicos produzem imagens 3D de onde estão essas rochas saturadas de petróleo.

Apesar desses mapas sofisticados, os poços perfurados com base nessas imagens frequentemente acabam sendo insatisfatórios. A equipe de Zhu raciocinou que havia partes literais da imagem que a representação 3D não estava capturando. Eles suspeitavam que obter imagens das mesmas reservas em diferentes datas — adicionando tempo para criar uma espécie de animação 4D — ajudaria a construir um quadro mais preciso.

Outro ponto importante seria incluir mais características dos dados sísmicos na análise. Anteriormente, as reservas de petróleo eram identificadas pela maior quantidade de tempo que o som levava para se mover através delas. Aos dados de tempo, os cientistas da Penn State adicionaram a amplitude do sinal — como o petróleo atenuava sua intensidade.

Isso tudo apresentava problemas computacionais. O computador precisaria de muitos processadores rápidos para processar os cálculos em um tempo razoável. Mas ele também precisaria armazenar temporariamente partes do problema em sua memória — como a RAM de um laptop — para não precisar retornar ao armazenamento de dados, o que desaceleraria tudo. O Bridges-2, com mais de mil poderosos processadores centrais (CPUs) em seus nós de memória regular, podia fornecer a velocidade. Ele também poderia fornecer a memória, já que seus nós de CPU possuem entre 256 e 512 gigabytes de RAM — de oito a 16 vezes mais do que um laptop gamer de alto nível.

“Temos dois pós-doutorados 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 … A PSC me garantiu cem mil horas de computação e também a memória para armazenar meus dados, meus dados de campo … Isso simplesmente não pode ser alcançado com nossos recursos locais.” — Tieyuan Zhu, Penn State

As medições repetidas da equipe e a análise expandida resultaram em excelentes descobertas. Eles descobriram que as imagens mapeadas apenas pelo tempo, em uma única medição, perderam 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. Porém, isso impediria que um poço absorvesse o petróleo abaixo dele. A solução, em alguns casos, era simples. Perfure um pouco mais fundo e o restante do petróleo se tornaria 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 nós, de modo que o método consiga 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 nós de memória extrema do Bridges-2, que possuem 4.000 gigabytes de RAM cada.