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Microorganismos que revelan la ubicación de las reservas de petróleo y gas

Según las previsiones más optimistas, los combustibles fósiles serán necesarios durante treinta años más antes de que todo el consumo de energía del planeta provenga de fuentes renovables. Esto requerirá que las prospecciones de petróleo y gas se lleven a cabo con el menor perjuicio posible para el medio ambiente.

Cambio climático y medio ambiente
Energía

Incluso mediante el empleo de la mejor tecnología disponible, las empresas petroleras y gasísticas pueden tener que perforar varios pozos antes de encontrar estas sustancias. Este proceso es extremadamente caro, ya que requiere un enorme esfuerzo logístico, y nocivo para el medio ambiente. Cada pozo de esquisto que no se perfora supone un ahorro de 6 millones USD, 10 millones de litros de agua, 100 000 litros de productos químicos y 4 000 trayectos en camiones. Las prospecciones en alta mar son mucho más caras, ya que requieren plataformas marinas y buques de suministro costosos, además del daño infligido al ecosistema. El equipo del proyecto Biodentify, financiado con fondos europeos, ha desarrollado una tecnología revolucionaria que evita las perforaciones innecesarias al predecir si un yacimiento de petróleo o gas será suficientemente productivo. «Biodentify utiliza el ADN de muestras de suelo de 30 cm de profundidad para identificar una acumulación de petróleo o gas antes de la perforación con una precisión superior al 70 %», afirma el coordinador del proyecto, Jonathan Zwaan.

Cómo funciona

Toda acumulación de petróleo o gas produce microburbujas que ascienden por la roca a través de microgrietas antes de llegar a la superficie. Aunque la filtración es demasiado pequeña para poder medirla directamente, influye en la composición de los microorganismos que viven en el suelo. Al extraer el ADN de las muestras superficiales del suelo, los investigadores de Biodentify pudieron obtener una «huella» de ADN compuesta por los biomarcadores de las diferentes especies bacterianas presentes. «Primero extraemos el ADN, lo cual produce ARN ribosómico 16S marcado, y lo utilizamos para identificar todas las especies bacterianas presentes en la muestra de suelo», comenta Zwaan. Los cientos de miles de especies contabilizadas en miles de muestras de suelo generan una enorme cantidad de datos, que se correlacionan con la presencia o ausencia de hidrocarburos. «Los progresos en la potencia de procesamiento de los ordenadores permiten ahora crear modelos informáticos fiables y predictivos mediante la aplicación del aprendizaje automático», señala Zwaan.

Una técnica de gran precisión

Los investigadores probaron un conjunto de algoritmos de inteligencia artificial con los datos actuales de la base de datos Biodentify para lograr la mayor precisión posible en la correlación de los microbios y la presencia de petróleo y gas. También realizaron con éxito cuatro pruebas de concepto para demostrar la tecnología a clientes del sector. En el primer piloto, llevado a cabo en Argentina, se predijo la presencia de hidrocarburos en un entorno de hidrocarburos convencionales con una precisión del 97 % y se pudieron diferenciar las localizaciones de petróleo poco profundas de las de gas. En el piloto del mar del Norte, se utilizaron detritos para predecir la presencia de petróleo o gas con una precisión del 82 %. En los Estados Unidos, se realizaron dos pruebas piloto, una para el gas de esquisto en Texas y otra para el petróleo de esquisto en Dakota del Norte, con un 85 % de predicciones correctas. Biodentify contribuirá a abaratar tanto la producción de esquisto como la prospección convencional en alta mar o en tierra y a reducir el impacto ambiental, además de complementar los estudios sísmicos convencionales para cuantificar la cantidad de hidrocarburos existente. «Nuestra tecnología ayudará en gran medida a reducir el riesgo de perforación de pozos de petróleo y gas, tanto para la prospección de esquisto como para la convencional en tierra y mar, gracias a nuestras predicciones sólidas y precisas», concluye Zwaan.

Palabras clave

Biodentify, petróleo, gas, perforación, esquisto, ADN, petrolera y gasística, alta mar, bacteria, aprendizaje automático, inteligencia artificial

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