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A IA está a redefinir a busca pelas próximas descobertas petrolíferas de mil milhões de barris em África
As empresas de exploração petrolífera africanas estão a recorrer à inteligência artificial para aumentar as suas probabilidades de uma descoberta comercial antes de investir capital num poço. Esta mudança surge na sequência de anos de restrições nos orçamentos de exploração e de padrões cada vez mais exigentes de clareza geológica aquando da entrada num campo.
O investimento global em exploração tem-se mantido próximo dos 10 mil milhões de dólares por ano desde 2020, uma descida em relação aos 13 mil milhões de dólares antes da pandemia e aos quase 20 mil milhões de dólares em 2015, à medida que as empresas procuram retornos estáveis em vez de perfurações orientadas para o crescimento. Com menos poços financiados, cada prospeto tem de superar um limiar mais elevado. Para cumprir estes padrões, as operadoras estão a utilizar a aprendizagem automática aplicada à interpretação sísmica e à análise do subsolo. Um novo painel na African Energy Week (AEW) 2026, intitulado «The Data Driven Basin», irá explorar como estas tecnologias podem reduzir os riscos das áreas de exploração de fronteira mais promissoras do continente.
É na análise de dados do subsolo que a vantagem da IA é mais evidente. Os modelos de aprendizagem profunda, especificamente as redes neurais convolucionais, conseguem agora detetar falhas e mapear estruturas geológicas em volumes sísmicos de forma automática, uma abordagem que amadureceu, passando da investigação para a aplicação no terreno ao longo dos últimos anos. Os modelos assumem o trabalho lento e repetitivo de mapear um levantamento de forma consistente em enormes volumes de dados.
Na Bacia do Cuanza, em Angola, a empresa de serviços petrolíferos SLB, que inaugurou um centro dedicado à IA em Luanda no início de 2025, informou que um fluxo de trabalho baseado em aprendizagem automática reduziu drasticamente o tempo necessário para mapear áreas-chave do subsolo. A interpretação do fundo aquático passou de 80 horas para oito, e o mapeamento da camada superior de sal de 400 horas para 144. Essa rapidez, segundo a SLB, permitiu que os seus intérpretes desviassem a atenção da análise minuciosa dos perfis das camadas para a classificação dos prospectos que valiam a pena perfurar.
As mesmas técnicas estão a reduzir o risco de poços secos noutras partes do continente. No delta do Nilo, na zona offshore do Egito, os investigadores treinaram modelos de aprendizagem automática para identificar areias com gás de baixa intensidade que se assemelham muito às areias aquosas e ao xisto que as rodeiam — um alvo subtil que a interpretação convencional muitas vezes não detecta. Testado em comparação com resultados conhecidos, o fluxo de trabalho melhorou a deteção desses reservatórios e proporcionou uma estimativa mais precisa da probabilidade de sucesso.
A aprendizagem automática também está a ser aplicada na Bacia de Orange, na Namíbia, onde ocorreram as maiores descobertas recentes de petróleo do continente. Em novembro de 2025, a empresa de software geocientífico Eliis e a empresa de dados sísmicos Searcher começaram a analisar mais de 20 000 km² de dados sísmicos 3D da Bacia de Orange com a plataforma PaleoScan da Eliis, que utiliza um modelo de tempo geológico patenteado e automação assistida por IA para acelerar a interpretação estratigráfica e identificar perspetivas de alto potencial. O objetivo é reduzir os riscos associados a novas áreas de exploração numa bacia onde a Galp estima que o seu complexo de Mopane possa conter cerca de 10 mil milhões de barris de petróleo in situ e onde a operadora TotalEnergies avalia os recursos recuperáveis entre 800 milhões e 1,1 mil milhões de barris de petróleo equivalente. Está em curso uma campanha de avaliação com três poços para refinar esses números, estando prevista para julho a decisão final de investimento relativa à descoberta vizinha de Venus.
Estes desenvolvimentos convergem na African Energy Week (AEW) 2026, durante a conferência Renegade Intel, uma plataforma dedicada à IA e aos centros de dados. A Câmara posiciona a infraestrutura de dados como cada vez mais central para a economia energética do continente, citando um mercado que espera que praticamente duplique, atingindo cerca de 4,3 mil milhões de dólares em 2031, face aos 2,2 mil milhões de dólares em 2026.
«Atirar capital para a exploração africana hoje em dia significa comprovar a geologia antes de perfurar, e a inteligência artificial está a tornar esse processo mais rápido e mais barato», afirma NJ Ayuk, presidente executivo da Câmara Africana de Energia. «É assim que o continente transforma as suas bacias de fronteira na próxima geração de grandes descobertas.»
A realizar-se na Cidade do Cabo, de 12 a 16 de outubro, o Renegade Intel coloca essa discussão a par das questões relacionadas com o gás, a energia e o financiamento que irão decidir quais as descobertas africanas que chegarão à fase de desenvolvimento.