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Che cosa sono le geoscienze digitali
Per trovare il gas naturale è necessario avere una ottima conoscenza della natura delle rocce che lo generano e che lo contengono. Negli ultimi anni, l’applicazione delle tecnologie digitali alle scienze della terra ha permesso di simulare con sempre maggior dettaglio sia i processi che sono alla base della generazione del gas naturale sia quelli che determinano il modo in cui le rocce si formano. Questo progresso nella conoscenza ha consentito di costruire modelli tridimensionali delle rocce in superficie che, applicati a quelle del sottosuolo, permettono di comprendere e identificare gli strati di roccia capaci di contenere gas naturale, a profondità di parecchi chilometri. Le geoscienze digitali, inoltre, analizzano i dati acquisiti dalla superficie che permettono di visualizzare la geometria del sottosuolo. Questo permette di individuare con sempre minore incertezza i possibili giacimenti, fornendo un contributo essenziale all’attività di esplorazione.
Applicando le tecnologie digitali siamo in grado di processare una grande mole di dati, arrivando a ricostruire le caratteristiche geologiche degli strati profondi in cui potrebbero essere intrappolate risorse ancora inesplorate. Il motore di questo sistema di conoscenza è HPC6, l’ultima generazione dei nostri supercomputer, utilizzato dai nostri geofisici, geologi ed esploratori.
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Riduci
Caratteristiche principali
Gestione della CO₂
Oil & Gas
Industrializzazione
Cattura e stoccaggio della CO₂
Produzione di gas naturale e altri idrocarburi
A cosa servono
Le geoscienze digitali permettono di investigare il sottosuolo e, integrandosi con le geoscienze sperimentali, consentono di individuare nuovi giacimenti di idrocarburi da portare in produzione. L’esplorazione, ovvero l’attività che porta alla scoperta di nuove riserve, è diventata nel tempo sempre più sfidante. Sempre più spesso, viene condotta in aree offshore cosiddette deep e ultra-deep water, con fondali che possono raggiungere profondità di migliaia di metri. Gli strati di roccia che costituiscono i giacimenti possono trovarsi a loro volta a migliaia di metri di profondità sotto il fondale. L’utilizzo di tecnologie digitali avanzate permette di contenere i costi e gli ambiti di incertezza connessi a queste attività, riducendo anche il loro impatto ambientale.
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Come funzionano
L’interno del sottosuolo può essere investigato solo attraverso dati acquisiti dall’esterno, ovvero dalla superficie. La fisica ci fornisce i modelli matematici per tradurre questi dati in dettagliate immagini 3D della geologia, realizzando quello che in gergo chiamiamo imaging sismico. Nella pratica questo vuol dire trasporre la matematica in sofisticati programmi di calcolo.
Le indagini sismiche sono un metodo di analisi classico utilizzato dall’industria energetica per l’investigazione del sottosuolo. L’applicazione delle tecnologie digitali ne aumenta l’efficacia e la precisione, contribuendo alla elaborazione di modelli geologici tridimensionali accurati, realizzati molto più velocemente che in passato. Questo permette di ricostruire la storia geologica dei bacini sedimentari in modo da individuare le aree dove sia più alta la probabilità di accumulo di gas naturale. Le moderne metodologie di machine learning e di intelligenza artificiale offrono inoltre il potenziale per affiancare i nostri geologi nell’interpretazione dei dati e per integrare i risultati degli studi sismici con una stima delle caratteristiche chimico-fisiche delle rocce.
Un ulteriore ambito di applicazione delle geoscienze digitali sono i progetti di cattura e stoccaggio permanente della CO2: migliorando la nostra conoscenza delle interazioni dell’anidride carbonica con i sistemi rocciosi, acquisiamo competenze molto preziose per un riutilizzo dei giacimenti esauriti come siti di stoccaggio.
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Caratteristiche e prestazioni
Per applicare al meglio le nostre tecnologie di imaging sismico abbiamo puntato su una innovativa architettura di supercomputer che sfrutta efficacemente i dati provenienti da tutta la filiera di esplorazione e produzione.
606
mln di miliardi
operazioni matematiche complesse svolte in un secondo da HPC6
3.472
CPU totali in HPC6
13.888
schede GPU totali in HPC6
606
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