In questi giorni si è parlato molto dell’individuazione di un nuovo giacimento di gas naturale sotto i fondali al largo di Cipro: si tratta del pozzo esplorativo Cronos-1 del blocco 6, operato al 50% da Eni Cyprus con una quota del 50%. TotalEnergies è partner con il restante 50%.Le stime preliminari parlano di circa 2,5 TCF di gas presente in posto, pari a circa 70 miliardi di metri cubi, con un ulteriore potenziale aggiuntivo da valutare attraverso l’attivazione di un ulteriore pozzo esplorativo. Una scoperta che, in un’Europa alla prese con il difficile addio dal gas russo, potrebbe aiutare nella strategia di diversificazione degli approvvigionamenti.
Ma, al di là delle implicazioni estrattive, l’aspetto più rilevante messo in evidenza da Eni, è che la scoperta al largo di Cipro è frutto delle nuove tecnologie digitali: in particolare l’attuale strategia esplorativa del gruppo del cane a sei zampe è basata sull’applicazione di tecnologie geofisiche proprietarie come, in particolare, quelle nell’ambito dell’imaging sismico che utilizzano le grandi capacità di calcolo del supercomputer HPC5.
Il supercomputer di Eni consente di far girare software per lo studio del sottosuolo molto avanzati, ospitando un ecosistema virtuale di geologia e geofisica che, in qualsiasi momento, è possibile mettere a disposizione delle attività di esplorazione e modellazione di giacimento. Eni ha inoltre sviluppato algoritmi per l’elaborazione dei dati sismici in grado di ricostruire modelli geologici tridimensionali a maggiore risoluzione e molto più velocemente. Attraverso la ricostruzione della storia geologica dei bacini sedimentari, infine, Eni riesce a simulare i processi di generazione e migrazione degli idrocarburi per individuare le aree più interessanti per la presenza di accumuli. Il gruppo italiano Eni ha agito in questo modo anche nel caso della scoperta di Cipro: l’intensa campagna di acquisizione dei dati sperimentali sul materiale estratto ha già evidenziato uno spessore utile complessivo di oltre 260 metri, con intervalli di roccia caratterizzati da ottima permeabilità.
Per il prossimo futuro, si punta ad automatizzare la prima fase di interpretazione e a integrare i dati sismici con le caratteristiche chimico-fisiche delle rocce. In prospettiva Eni sta cercando introdurre machine learning e intelligenza artificiale: l’idea è di applicare queste tecnologie alla ricostruzione di sequenze stratigrafiche e allo sviluppo di un assistente virtuale per suggerire automaticamente le caratteristiche di un potenziale bacino.
Secondo Eni, l’aumento di efficienza nell’esplorazione garantito dalle tecnologie digitali significa dover realizzare meno operazioni per individuare nuove risorse. Se si considera l’impatto ambientale legato all’attività estrattiva, il contenimento del numero di interventi sul campo comporta un aumento complessivo della sostenibilità, nonchè una riduzione dei costi operativi e del prezzo finale dell’energia.
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