Sintesi del progetto
Il progetto affronta una sfida centrale per chi lavora nella produzione energetica: rendere più rapide e affidabili le simulazioni che descrivono il comportamento di fluidi, pipeline e sistemi complessi nel sottosuolo. Questi modelli richiedono grande potenza computazionale e spesso sono troppo lenti per l’uso operativo quotidiano. L’iniziativa esplora l’uso di tecniche di Physics-Informed Machine Learning (PIML), che combinano dati e leggi fisiche per ottenere previsioni più veloci senza perdere coerenza scientifica.
Obiettivi
L’obiettivo principale è ridurre drasticamente i tempi di calcolo di simulazioni complesse, mantenendo coerenza e stabilità dei risultati. Il progetto punta a creare strumenti predittivi pienamente integrabili nei workflow ingegneristici, permettendo analisi veloci senza rinunciare alla precisione. Un secondo obiettivo è validare i modelli sviluppati su scenari reali, così da garantirne affidabilità e applicabilità pratica.
Problemi e necessità
Tecnici e ingegneri devono spesso lavorare con simulazioni non lineari e complesse, difficili da gestire in tempi brevi. Per produzione, sicurezza e sostenibilità, è fondamentale disporre di strumenti più veloci che non compromettano l’accuratezza fisica. Il progetto risponde proprio a questa esigenza, introducendo metodologie ML progettate per essere coerenti con i modelli ingegneristici.
Soluzioni sviluppate
Nell’ambito dell’iniziativa, sono stati esplorati metodi di Physics‑Informed ML per approssimare simulazioni complesse. Si sono testate architetture di rete per i flussi in condotte e tecniche di pulizia e stabilizzazione dei segnali sismici, con particolare attenzione alla robustezza rispetto al rumore.
Impatti
L’introduzione di questi modelli permette di velocizzare l’analisi dei dati e migliorare l’efficienza delle operazioni industriali. Le previsioni rapide facilitano la gestione delle risorse e migliorano la qualità dell’interpretazione dei fenomeni fisici osservati. Le soluzioni hanno inoltre ricadute positive sulla sicurezza e sulla pianificazione operativa.
Settori di applicazione
I prossimi sviluppi prevedono l’estensione dei modelli a scenari più complessi e basati su dati reali. I risultati saranno gradualmente integrati nei flussi di lavoro ingegneristici e potranno essere replicati da Università, Aziende e Istituzioni. Poiché le tecniche sono basate su metodologie ML accessibili e su modelli fisicamente guidati, potranno essere applicate ben oltre il settore Energetico, in ambiti come Ingegneria, Geofisica, Industrie di processo e simulazioni scientifiche avanzate.
