بقلم : د. جاسم حاجي
يساعد الذكاء الاصطناعي شركات النفط والغاز على تقييم قيمة خزانات محددة، وتخصيص خطط الحفر والإنجاز وفقا لجيولوجيا المنطقة، وتقييم مخاطر كل بئر على حدة. في مملكة البحرين، تعد الشركات الكبرى مثل بابكو وتطوير و بناغاز من بين الشركات الرائدة في صناعة النفط والغاز في المنطقة التي تستكشف الذكاء الاصطناعي استراتيجيا في صناعتها.
فيما يلي أمثلة قليلة على تطبيقات الذكاء الاصطناعي المحتملة في هذا المجال:
1. الكشف عن العيوب وتعزيز ضمان الجودة
يتمثل أحد التحديات في صناعة النفط والغاز في تحديد الخيوط غير السليمة في خطوط الأنابيب أو العيوب في الآليات المعرضة للخطأ. العيوب الموجودة في نهاية خط الإنتاج من قضايا المنبع تكلف موارد المصنع والميزانية. على سبيل المثال، إذا تم تركيب خط أنابيب أو آلة النفط المنشقة في الإنتاج، فقد يؤدي ذلك إلى أضرار جسيمة. هذه الخسائر أعلى بكثير نسبيا من تكلفة اعتماد الذكاء الاصطناعي.
يمكن لنشر نظام قائم على رؤية الكمبيوتر التحقق من جودة الإنتاج وتقديم رؤى عميقة للعيوب في التحليلات. حلول الكشف عن العيوب التي تعمل بالذكاء الاصطناعي فعالة من حيث التكلفة واقتصادية للغاية مقارنة بالعمليات السائدة.
2. ضمان معايير السلامة والأمن
الشركات ملزمة بالالتزام بمعايير السلامة التي يفرضها القانون. يؤدي عدم الالتزام بهذه المعايير إلى غرامات باهظة. على الرغم من وجود الكثير من البيانات لمراقبة مشكلات السلامة، إلا أنها لا تزال عمليات يدوية إلى حد كبير، مثل مراقبة خلاصات الكاميرا يدويا أو عمليات مسح السلامة البدنية، للتأكد من فعالية التدابير. تضمن الحلول الحالية فقط أن الموظفين يرتدون معدات الحماية الشخصية (PPE) عند نقطة الدخول إلى المصنع، وليس طوال يوم العمل.
يمكن لحل رؤية الكمبيوتر الذي يعمل بالذكاء الاصطناعي مراقبة موقع العمل للتأكد من أن العمال يتبعون إجراءات السلامة دون أي انحرافات. يتم إدخال بيانات الكاميرا في خوارزمية الذكاء الاصطناعي والتي سيتم تحليلها بعد ذلك لإرسال تنبيهات وتوصيات استباقية. يمكن لحلول الذكاء الاصطناعي تنبيه الإدارة حتى لأصغر الانحرافات في الامتثال.
3. خفض تكلفة الإنتاج والصيانة
يتم تخزين النفط أو الغاز المستخرج باستخدام منصات النفط في مستودع مركزي ثم توزيعه عبر خطوط الأنابيب. نظرا لدرجات الحرارة والظروف البيئية المختلفة، غالبا ما تواجه مكونات النفط والغاز تدهورا ماديا وتآكلا. يمكن أن يسبب التآكل تشوه المكونات، مما يؤدي إلى خيوط باهتة أو يمكن أن يضعف خط الأنابيب نفسه. يمكن أن يؤدي عدم التعامل مع هذه المشكلة إلى أضرار كارثية توقف عملية الإنتاج بأكملها. هذا هو واحد من أكبر اهتمامات الصناعة والشركات توظف مهندسي التآكل لمراقبة ومعالجة صحة المكونات لتجنب أنشطة التآكل.
يمكن لحلول الذكاء الاصطناعي منع حدوث مثل هذه الحوادث. يمكن لتقنيات الذكاء الاصطناعي وإنترنت الأشياء اكتشاف علامات التآكل من خلال تحليل المعلمات المختلفة باستخدام الرسوم البيانية المعرفية والذكاء التنبؤي لتقريب احتمال حدوث التآكل ورفع التنبيهات لمشغلي خطوط الأنابيب. بهذه الطريقة يمكن للشركات أن تكون سباقة في التعامل مع مخاطر التآكل وعلاوة على ذلك، استنادا إلى تحليل الرسم البياني المعرفي، ودراسة أوقات تعطل الآلات المختلفة والتنبؤ بالوقت للقيام بنشاط الصيانة. بهذه الطريقة، تخطط الشركات وتتكيف مع وقت التوقف عن العمل.
4. اتخذ قرارات أفضل باستخدام التحليلات
تتعامل شركات النفط والغاز مع الكثير من البيانات القادمة من عمليات التصنيع ولكن بسبب نقص أدوات التحليلات المناسبة، فإنها غير قادرة على الاستفادة من البيانات الضخمة التي تستند إلى صوامع البيانات. يمكن للشركات توظيف مهندسي البيانات لتحليل البيانات يدويا لاستخلاص الأفكار، ولكن هذا خيار محدود من حيث الوقت والتكلفة علاوة على ذلك، لا يمكن لأي قدر من مهندسي البيانات الوصول إلى جميع البيانات التي يتم إنتاجها في يوم واحد من العمليات.
تستمد تطبيقات الذكاء الاصطناعي التي تعمل بالبيانات الضخمة الذكاء والمعنى من عدد كبير من البيانات التشغيلية. يمكن استخدام الذكاء الاصطناعي لجمع المعلومات في شرائح والكشف عن الأنماط أو التناقضات لإجراء تنبؤات من مجموعات البيانات الكبيرة.
