الذكاء الاصطناعى والتعلم الآلى ودورهما فى صناعة الغاز والنفط

5
(1)

تواجه صناعات النفط والغاز العديد من التحديات والقضايا في معالجة البيانات وتحليلها ، ويتم إنشاء كمية كبير من قواعد البيانات باستخدام تقنيات وعمليات مختلفة ، ويجب إجراء التحليل الفني المناسب لهذه الكمية الضخمة من البيانات لتحسين أداء صناعات النفط والغاز.

لقد أدى الطور التكنولوجى الى حدوث تأثير فى مختلف المجالات، وتنوعت التقنيات الحديثة، ومنها الذكاء الاصطناعى والتعلم الآلى والبيانات الضخمة، وباستخدام هذه التقنيات يمكن احداث طفرة فى صناعة النفط والغاز، حيث شركات النفط والغاز تستهدف الحصول على بيانات ضخمة من مستشعرات الذكاء الاصطناعيلتحليل  أنشطتها والتنبؤ  بالاعطال والمشكلات، والعمل على حلها ووضع خرائط للصيانة والاستكشاف وقواعد بيانات أعلى كفاءة وأقل تكلفة .

التعلم الآلى وصناعة النفط والغاز

ان التعلم الالي من أهم التطبيقات الهامة للذكاء الاصطناعي في صناعة النفط والغاز، حيث يساعد على إجراءات عملية المحاكاة، وعمليات التحليل التنبؤي على نماذج البيانات ،وقياس المخاطر البيئية للمشاريع الجديدة موضحا أنه يمكن استخدام الذكاء الاصطناعي في علم البيانات من قبل مؤسسات النفط والغاز البعيدة عن مقراتها الأساسية، لزيادة إمكانية الوصول الي المعلومات المعقدة للتنقيب عن النفط والغاز والحصول عليها  وذلك من الحقول والإنتاج منها إلى التكرير وتوزيع المنتجات البترولية للاستخدام النهائي .

تطبيقات الذكاء الاصطناعى فى قطاع النفط والغاز

يستخدم منتجو النفط الذكاء الاصطناعي لتتبع أحجام الانبعاثات المنفلتة من غازات الاحتباس الحراري التي تتسرب من خطوط الأنابيب ومعدات حقول النفط ، ومن الأفضل التحكم فيها ، وغالبًا ما يمتلك المنتجون البيانات التي يحتاجونها هم والجهات التنظيمية لمراقبة الانبعاثات بفعالية ، ولكن أن المعلومات المهمة مجزأة ومخزنة في مستودعات بيانات متعددة عبر أنظمة المنتجين.

كما تستخدم شركات التنقيب عن النفط الذكاء الاصطناعي لتحسين تخزين ثاني أكسيد الكربون من أجل تحسين استخلاص النفط.

توجد العديد من التطبيقات للذكاء الاصطناعى فى مجال النفط والغاز، منها:

  • الحفر الدقيق

تتركز معظم الموارد في مجال النفط والغاز في عملية الحفر حيث يجد الذكاء الاصطناعي تطبيقًا طبيعيًا ، ويرتبط نجاح الحفر والسلامة بالتنبؤ الدقيق للأداء المحتمل لعوامل مختلفة مثل:

  • إعدادات ما قبل الحفر (جهاز الحفر ، واللوجستيات ومخاطر الحفر المرتبطة بها)
  • معدات الحفر (أنابيب التغليف ، طين الحفر)
  • يُعد الحفر أحد أهم العناصر الأساسية فى صناعة النفط والغاز.

يرافق الحفر العديد من المشاكل أثناء العثور على المواقع المحتملة، ولكن يتغلب الذكاء الاصطناعى على هذه المشكلات حيث يساعد الذكاء الاصطناعى فى تصميم وصياغة خوارزميات للبحث عن المواقع المحتملة، بالاضافة الى توجيه معدات الحفر.

  • قطاع الإنتاج

يساعد الذكاء الاصطناعى الشركات ويمكنها من دراسة النواحى التى تعانى من انخفاض الفعالية، ونواحى الإنتاج الفضل، وسيساعد الذكاء الاصطناعى على تطوير استراتيجيات الربح وتسريع عملية الانتاج.

  • إدارة المخزون

تتضمن صناعة النفط والغاز التعامل مع مخازن ضخمة من المواد الخام التى يج ادارتها بشكل دقيق، ويمكن للشركات زيادة فعالية هذا من خلال الذكاء الاصطناعى، الذى يمكن أن يساعد على توصيف ونمذجة المخزون، وتعزيز المراقبة الميدانية إلى أقصى حد.

  • تحقيق الجودة

تتطلب صناعة النفط والغاز تقييمات صارمة للجودة لضمان سير كل شئ بدقة، ويمكن استخدام الروبوتات التى تعمل بالذكاء الاصطناعى فى عمليات البحث والتفتيش من أجل تفادى الأخطاء التى يمكن أن تحدث، كما تستطيع الروبوتات دقيق جودة العمليات، مما يوفر حماية أكثر للفريق البشرى.

مميزات تطبيق الذكاء الاصطناعى فى قطاع النفط والغاز

يؤدى استخدام الذكاء الاصطناعى فى قطاع النفط الغاز  الى عديد من المميزا، منها:

  • خفض تكاليف الإنتاج
  • الوصول لمكامن الغاز والبترول
  • المساعدة على التنبؤ بالأعطال
  • تفسير البيانات الجيولوجية
  • تتبع شحنات النفط حول العالم
  • وجود استخدامات للذكاء الاصطناعي لمراقبة عمليات تحسين الصيانة

تقنيات الذكاء الاصطناعى المستخدمة فى قطاع النفط والغاز

من أكثر التقنيات استخدامًا في قطاع النفط والغاز:

  • الخوارزمية الجينية Genetic Algorithm (GA)
  • المنطق الضبابي Fuzzy Logic (FL)
  • الشبكة العصبية الاصطناعية (ANN)

الخاتمة

صناعة النفط والغاز أصبحت أكثر تنافسية ، حيث تسعى الشركات بنشاط إلى اتباع أساليب مبتكرة لتكون أكثر كفاءة من خلال تبسيط الإنتاج وخفض التكاليف وتحسين سلامة العمال.

 ان الاستفادة من تقنيات الذكاء الاصطناعى والتعلم الآلى في مجال النفط والغاز ، سيؤدي إلى تطور كبير لعمليات الحفر والإنتاج وسيوفر الجهد البشري والمخاطر التي يتعرض لها فريق الحفر، بحيث يمكن مراقبة كل شيء على الفور وتوقع المشاكل قبل ظهورها واتخاذ رد فعل فوري يعتمد على ما يتم تسجيله من البيانات، مما يوفر الكثير من وقت الحفر وبالتالي يقلل بشكل كبير من التكاليف.

المراجع

  • Temizel, C., Canbaz, C. H., Palabiyik, Y., Putra, D., Asena, A., Ranjith, R., & Jongkittinarukorn, K. (2019). A Comprehensive Review of Smart/Intelligent Oilfield Technologies and Applications in the Oil and Gas Industry. In SPE Middle East Oil and Gas Show and Conference. Society of Petroleum Engineers.
  • Gharib, H., Elsakka, A., & Chaw, N. (2018). Artificial neural network (ANN) prediction of porosity and water saturation of shaly sandstone reservoirs. Advances in Applied science research, 9, 26-31.
  • Salem, K. G., Salem, K. G., Abdulaziz, A. M., Mohamed, A. A., & Abdel Sattar A Dahab, A. S. D. (2018). Prediction of hydraulic properties in carbonate reservoirs using artificial neural network. In Abu Dhabi international petroleum exhibition & conference. Society of Petroleum Engineers.

COBIT (2) أثر التحول الرقمي (2) أمن المعلومات (14) الأمن السيبراني (12) الأمن المعلوماتي (4) الإقتصاد (5) الاختراق (2) الادارة الالكترونية (9) الامن السيبراني (4) الانترنت (6) البلوك تشين (9) البلوكشين (7) البيانات (8) البيانات الضخمة (13) التجارة الإلكترونية (11) التحول الرقمي (8) التسويق الرقمي (5) التعلم الآلي (2) التعليم (2) التعليم التفاعلي (2) التعليم عن بعد (4) التقنيات الحديثة (18) التنقيب في البيانات (3) التنمر (2) الجرائم الالكترونية (2) الحكومة الالكترونية (4) الحكومة الذكية (4) الحوسبة السحابية (9) الخصوصية المعلوماتية (3) الذكاء الإصطناعي (6) الذكاء الاصطناعي (4) الروبوت (3) الطب (3) العملات الالكترونية (7) المحاسبة الرقمية (4) المدن الذكية (6) الواقع الافتراضي (3) انترنت الأجسام (3) انترنت الأشياء (6) انترنت الاشياء (9) تحليل البيانات (8) تعلم الآلة (3) تقنيات التعليم (4) تقنية البلوكشين (8) حوكمة تقنية المعلومات (3)

Print Friendly, PDF & Email

قيمنا

5 / 5. 1

اترك تعليقًا

لن يتم نشر عنوان بريدك الإلكتروني. الحقول الإلزامية مشار إليها بـ *

انتقل إلى أعلى