الذكاء الاصطناعي يعيد تشكيل صناعة النفط والغاز

يشهد قطاع النفط والغاز تحولا متسارعا مع توسع استخدام الذكاء الاصطناعي في الاستكشاف والإنتاج والتكرير، إلى جانب إدارة سلاسل الإمداد ودعم اتخاذ القرارات الصناعية.

وتتيح هذه التقنيات تحليل كميات ضخمة من البيانات التشغيلية، والتنبؤ بالأعطال، وتحسين أداء المعدات، بما يساعد شركات الطاقة على رفع كفاءة الإنتاج وتقليل التكاليف وفترات التوقف.

من الاستكشاف إلى الصيانة

تبدأ تطبيقات الذكاء الاصطناعي من مرحلة استكشاف الموارد النفطية، إذ تستطيع خوارزميات التعلم الآلي تحليل البيانات الجيولوجية ونتائج المسوحات الزلزالية وسجلات الآبار، للكشف عن أنماط تساعد المهندسين على تقييم المكامن وتحديد المواقع المحتملة للحفر.

أما في مرحلة الإنتاج، فتتيح النماذج الذكية تحليل البيانات الواردة من أجهزة الاستشعار المثبتة في الآبار والمعدات، مثل الضغط ودرجة الحرارة ومعدلات تدفق النفط والغاز والمياه، وتساعد هذه المعلومات على مراقبة أداء الآبار ورصد التغيرات التي قد تشير إلى انخفاض الإنتاج أو وجود خلل في المعدات.

وتعد الصيانة التنبؤية أحد أبرز الاستخدامات، إذ تعتمد على تحليل بيانات المعدات وسجلات الصيانة والاهتزازات ودرجات الحرارة، بهدف اكتشاف المؤشرات المبكرة للأعطال قبل وقوعها.

المصافي وسلاسل الإمداد

يمتد استخدام الذكاء الاصطناعي إلى المصافي ومنشآت معالجة الغاز، حيث تستطيع النماذج تحليل درجات الحرارة والضغط ومعدلات التدفق وتركيبات المواد، وتحديد ظروف التشغيل التي تساعد على تحسين كفاءة عمليات التكرير وجودة المنتجات.

وفي سلاسل الإمداد، تساعد الخوارزميات على تحليل بيانات المخزون والطلب والأسعار وحركة الشحن والنقل، للتنبؤ بالاحتياجات وتحديد كميات المواد وقطع الغيار المطلوبة، وتحسين جداول التوريد والتوزيع.

وتشير تجربة أرامكو السعودية إلى هذا الاتجاه، إذ أعلنت عن استخدام 40 ألف جهاز استشعار لمراقبة أكثر من 500 بئر في حقل خريص، إلى جانب توظيف تحليلات البيانات والتعلم الآلي لتحسين العمليات.

تحديات تتعلق بالدقة والأمن

على الرغم من هذه الإمكانات، يواجه استخدام الذكاء الاصطناعي تحديات تتعلق بجودة البيانات ودقة التوقعات، فالنماذج التي تعتمد على بيانات ناقصة أو غير محدثة قد تنتج توصيات غير دقيقة.

كما يبرز أمن المعلومات تحديا إضافيا، نظرا لاعتماد المنشآت النفطية على أنظمة التحكم الصناعي والأجهزة المتصلة بالمعدات، وقد يؤدي اختراق هذه الأنظمة أو التلاعب بالبيانات إلى تعطيل الإنتاج أو التأثير في سلامة العاملين والمنشآت.