هوش مصنوعی و بازآفرینی هوش تجاری در صنعت نفت و گاز
این مطلب خلاصه‌ای‌ست منتخب از یک مقاله فنی ارائه‌شده در نمایشگاه نفت و انرژی عمان (SPE Oman Petroleum & Energy Show) در سال ۲۰۲۴.
در چشم‌انداز پرشتاب و تحول‌پذیر صنعت انرژی، ادغام هوش مصنوعی (AI) با ابزارهای هوش تجاری(BI) به نقطه عطفی در نحوه پردازش داده‌ها و تصمیم‌گیری تبدیل شده است. مطالعه‌ای که اخیراً توسط شرکت توسعه نفت عمان (PDO) ارائه شده، نشان می‌دهد چگونه سیستم‌های هوش تجاری مبتنی بر هوش مصنوعی می‌توانند بهینه‌سازی تولید را در میادین گازی محدود به ظرفیت، متحول کنند.
این مطالعه در بستر یک اکوسیستم صنعتی دیجیتال و به‌هم‌پیوسته شکل گرفته است. در حالی که صنعت ۴.۰ با بهره‌گیری از اینترنت اشیاء، رایانش ابری و کلان‌داده‌ها، ماشین‌ها و سیستم‌ها را به یکدیگر متصل کرد، اکنون صنعت ۵.۰ با تمرکز بر همکاری انسان و هوش مصنوعی به‌دنبال عملیات هوشمندتر و پایدارتر است. در این زمینه، مقاله به محدودیت‌های جریان‌های کاری سنتی BI می‌پردازد و نشان می‌دهد چگونه AI می‌تواند آن‌ها را به ابزارهای تصمیم‌گیری هوشمند و سازگار تبدیل کند.
در قلب این مطالعه، چالشی قرار دارد که در بسیاری از میادین نفتی بالغ تکرار می‌شود: مدیریت گاز. در جنوب عمان،PDO یک میدان نفتی را بهره‌برداری می‌کند که ظرفیت زیرساخت گازی آن به حداکثر رسیده است. فقدان تست‌های دوره‌ای چاه‌ها و کمبود داده‌های مخزنی، اپراتورها را به‌سمت تصمیم‌گیری واکنشی سوق داده است. در این شرایط، چاه‌ها تا رسیدن به حد اقتصادی بهره‌برداری می‌شوند -رویکردی موسوم به خامه‌گیری (creaming) که ممکن است منجر به بازیافت ناکارآمد و افزایش سوزاندن گاز شود.
برای مقابله با این چالش، تیم پژوهشی سیستمی ترکیبی از BI و AI توسعه داده که داده‌های عملیاتی سطحی چاه (دما و فشار سر چاه، نرخ جریان نفت و گاز) را با الگوریتم‌های یادگیری ماشین تحلیل می‌کند. هدف اصلی این است که شکست گازی (gas breakthrough) زودتر شناسایی شده و اقدامات اصلاحی به‌موقع انجام شود.
رویکرد فنی به‌طور عمدی ساده و عملی انتخاب شده است. با استفاده از Power BI برای مصورسازی و اسکریپت‌های پایتون برای یادگیری ماشین، تیم پژوهش مدل را بر پایه داده‌های تاریخی ۵۰ چاه آموزش داد و سپس آن را برای شناسایی نشانه‌های اولیه افزایش گاز آزمایش کرد- بدون نیاز به سنسورهای پیچیده درون‌چاهی یا تجهیزات جدید.
نتیجه، داشبوردی‌ست که فقط روندهای گذشته را نمایش نمی‌دهد، بلکه از آن‌ها یاد می‌گیرد. اپراتورها با نشانه‌های بصری (رنگ‌بندی خطرها و پیام‌های پیش‌بینی) هشدار دریافت می‌کنند تا پیش از تشدید مشکل، مداخله کنند. اگرچه دقت پیش‌بینی مدل حدود ۵۰٪ بود، در چاه‌هایی با شکست گازی (gas breakthrough) دیرهنگام عملکرد بهتری نشان داد؛ نشانه‌ای از آن‌که حتی یک رویکرد ساده‌ی AI می‌تواند به فرآیندهای موجود ارزش واقعی بیفزاید.
آنچه این پروژه را متمایز می‌کند، فقط ابزار فنی نیست، بلکه پیامدهای گسترده‌تری‌ست که برای صنعت دارد. ادغام AI در BI، داشبوردهای ایستا را به سیستم‌های پویای پشتیبان تصمیم‌گیری تبدیل می‌کند. این ترکیب بار تحلیل دستی داده‌ها را از دوش مهندسان برمی‌دارد و امکان نظارت یکپارچه بر دارایی‌ها را فراهم می‌سازد؛ چیزی که در مقیاس صنعتی اغلب دشوار است.
نویسندگان مقاله البته محدودیت‌های کار را نیز با دقت یادآور می‌شوند. این مدل برای چاه‌های جدید بدون داده‌های پیشینه چندان قابل اتکا نیست و شرایط متغیر سطحی مانند تغییرات در تجهیزات می‌تواند پیش‌بینی را دچار اختلال کند. مسئله همیشگی کیفیت داده نیز مطرح است: ورودی ناسالم، خروجی بی‌اعتبار. دقت سیستم‌های AI به‌شدت به کیفیت و یکپارچگی داده‌ها وابسته است.
نگاه به آینده، دعوتی‌ست برای جامعه نفت و گاز که این پروژه را نه محصول نهایی، بلکه نقطه شروعی برای توسعه ببینند. نسخه‌های بعدی می‌توانند از داده‌های پیچیده‌تر زیرسطحی، سنسورهای بیشتر یا الگوریتم‌های پیشرفته‌تری مانند شبکه‌های عصبی استفاده کنند. هدف نهایی نه‌فقط داشبوردهای هوشمندتر، بلکه سامانه‌های نظارتی تمام‌وقت و یکپارچه‌ای‌ست که از ایمنی، بهره‌وری و پایداری پشتیبانی کنند.
فراتر از دستاوردهای فنی، این پروژه بازتاب تغییری فرهنگی در نگاه صنعت به ابزارهای دیجیتال است.AI دیگر مفهومی دور از دسترس نیست، بلکه تسهیل‌گری عملی‌ست که توانمندی انسان را تقویت می‌کند، نه جایگزین آن. در صنعتی که هم‌زمان با چالش‌های ایمنی، کارایی و محیط‌زیست مواجه است، نوآوری‌های دیجیتال نه یک مزیت، بلکه یک ضرورت است.
برای شرکت‌هایی که به‌دنبال گام بعدی در تحول دیجیتال خوداند، این مطالعه نمونه‌ای آموزنده است. این پروژه نشان می‌دهد با ترکیبی مناسب از ابزار، تخصص و انضباط داده‌ای، حتی با زیرساختی متوسط هم می‌توان به نتایج معنادار دست یافت. مهم‌تر از همه، این پروژه یک حقیقت بنیادین را بازتاب می‌دهد: آینده صنعت نفت و گاز فقط بر پایه هیدروکربن‌ها ساخته نمی‌شود، بلکه بر دوش سیستم‌های هوشمندی است که آن‌ها را بهتر مدیریت می‌کنند.
مطالعه بیشتر:
مشاهده مقاله کامل در وب‌سایت SPE
ما به سوالات شما پاسخ می‌دهیم