پیش‌بینی به‌وقت واقعیت؛ گامی نو در مدیریت چالش‌های حفاری
در کنفرانس اخیر SPE که در امارات متحده عربی برگزار شد، انرژی دانا نماینده‌ای خبره و اندیشه‌ورز را در میدان داشت؛ وحید دانش‌خواه، با ارائه مقاله‌ای تحت عنوان “LSTM-Based Real-Time Drill String Stuck Prediction” خلاقیت را در قالبی کاربردی و داده‌محور در میان گذاشت؛ پروژه‌ای که با پشتیبانی دانا شکل گرفت و حضورش در این آوردگاه علمی و فنی، مایه خرسندی و افتخار همه ماست.
رخدادهای Stuck Pipe (گیر افتادن رشته حفاری) از جمله چالش‌های دیرپای عملیات حفاری‌اند؛ مسائلی که تأخیر در پروژه‌ها و خسارات مالی قابل توجهی را به‌همراه دارند. ابزار معرفی‌شده در این مقاله، راه‌حلی نوین و مبتنی بر هوش مصنوعی برای پیش‌بینی و جلوگیری از این‌گونه رخدادها در زمان واقعی (Real Time) است؛ این ماژول صرفا بخشی از نرم‌افزاری جامع است که حاصل تلفیق تجربه‌های میدانی با تحلیل دقیق داده‌ها و روندهای تاریخی در پروژه‌های متعدد است و با هدف پشتیبانی هوشمند از تصمیم‌گیری ناظران حفاری طراحی شده.
در خلال ارائه، وحید دانش‌خواه به دقت و روشنی، انگیزه تولد این پروژه را تشریح کرد؛ او با اشاره به کاستی‌های روش‌های رایج در صنعت، بر ضرورت یافتن راه‌حلی میدانی، پیش‌نگر و دقیق‌تر تأکید کرد. همچنین روند جمع‌آوری و پیش‌پردازش داده‌ها از بیش از صد حلقه چاه، چالش‌های ناشی از عدم توازن داده‌ها و فرایند آموزش یک مدل مبتنی بر LSTM را برای مخاطبان بازگو کرد. مدلی که با بهره‌گیری از مطالعات موردی واقعی، آزموده شد و نتایج امیدبخشی با بیش از 94 درصد دقت در پی داشت.
اما این ابزار، صرفاً یک دستاورد فناورانه نیست؛ بلکه پاسخی عینی و کاربردی به معضلی‌ست آشنا برای بسیاری از فعالان عرصه حفاری. سامانه‌ای که با تحلیل پیوسته‌ی داده‌ها از Mud Logging تا گزارش‌های روزانه، دیدی به‌موقع، مستمر و هوشمندانه در اختیار ناظران عملیات قرار می‌دهد و -به‌ویژه- در شرایط پرتنش، به بهبود آگاهی و تصمیم‌گیری بهینه کمک می‌کند.
گرچه تمرکز کنفرانس بر قابلیت‌های کنونی این ابزار بود، اما توسعه‌ها و گسترش‌های آتی این دستیار هوش مصنوعی نیز مطرح شد. رویکرد علمی و متعهدانه، بار دیگر نشان داد که چگونه تخصص فردی، هنگامی که در بستری هم‌افزا و مشارکتی شکوفا شود، می‌تواند به پیشرفت‌هایی معنادار و ماندگار در صنعت منتهی شود.
ما به سوالات شما پاسخ می‌دهیم