وقتي ربات‌ها چرخ نفت را بهتر مي‌چرخانند

در دهه‌هاي اخير، صنايع نفت و گاز با چالش‌هايي همچون نوسان قيمت سوخت، فشارهاي زيست‌محيطي، هزينه‌هاي بالا و نياز به افزايش كارايي مواجه شده‌اند. اين صنايع همواره درصدد استفاده از فناوري‌هاي پيشرفته براي دستيابي به عملكرد بهينه‌تر بوده‌اند. يكي از اين فناوري‌ها كه در سال‌هاي اخير شتاب بيشتري گرفته، هوش مصنوعي (AI) است. هوش مصنوعي مي‌تواند در زمينه‌هايي مانند پيش‌بيني مصرف انرژي، كنترل فرآيند، نگهداري پيش‌بينانه و بهينه‌سازي مستمر به كار گرفته شود. در اين گزارش، ابتدا كاربردهاي كليدي AI در صنايع نفت و گاز بررسي مي‌شود، سپس چالش‌ها، فرصت‌ها و توصيه‌هايي براي اجراي موفق آن مطرح مي‌شود.

هوش مصنوعي قادر است با تحليل داده‌هاي سنسورها و متغيرهاي فرآيندي، تنظيم پارامترها را به شكلي پويا انجام دهد. به عنوان مثال در واحدهاي گاز، الگوريتم‌هاي يادگيري ماشين مي‌توانند فشار كمپرسورها، دما و سرعت جريان را بهينه كنند تا مصرف انرژي كاهش يابد و تلفات گاز كمتر شود.

در مثال ديگري مي‌توان از روش‌هايي مانند «Closed-Loop AI Optimization» بهره برد كه در زمان واقعي تنظيمات را انجام مي‌دهد و باعث افزايش بازده، كاهش مصرف انرژي و ارتقاي كيفيت محصول مي‌شود.

يكي از هزينه‌سازترين بخش‌ها در صنايع نفت و گاز، توقفات ناگهاني تجهيزات است. AI مي‌تواند با بررسي الگوهاي لرزش، دما، فشار و ساير پارامترها، خرابي بالقوه را پيش‌بيني كند. با اين رويكرد، تعميرات به صورت برنامه‌ريزي شده انجام مي‌شود و از توقفات ناگهاني كاسته مي‌شود.

اين نوع نگهداري پيش‌بينانه هم باعث صرفه‌جويي در هزينه‌ها مي‌شود و هم مصرف انرژي را كاهش مي‌دهد (چون تجهيزاتي كه در وضعيت بد كار مي‌كنند معمولا بهره‌وري پايين‌تري دارند) .

در بخش بالادستي (Upstream)، AI به كمك مدل‌هاي ژئوفيزيك، داده‌هاي لرزه‌اي و داده‌هاي حفاري مي‌آيد تا نقاط بهينه براي حفاري را پيشنهاد دهد. اين روش باعث كاهش ريسك، كاهش هزينه‌هاي اكتشافي و استفاده بهينه‌تر از منابع انرژي مي‌شود.

علاوه بر اين، هوش مصنوعي مي‌تواند در شبيه‌سازي مخازن و پيش‌بيني رفتار آنها به كار رود تا توليد بهينه‌تري از مخزن حاصل شود.

در بخش مياني (Midstream) و پايين‌دستي (Downstream)، AI مي‌تواند مصرف انرژي خطوط انتقال و پالايشگاه‌ها را بهينه كند. براي مثال هوش مصنوعي امكان تشخيص نشتي، بهينه‌سازي فشار شبكه و حتي تحليل تقاضا و عرضه انرژي را دارد.

همچنين در نيروگاه‌ها يا واحدهاي همجوار با نفت و گاز، AI مي‌تواند زمان‌بندي بهينه توليد، ذخيره‌سازي و مصرف را كنترل كند تا مصرف سوخت و هزينه كاهش يابد. با به‌كارگيري هوش مصنوعي در صنايع نفت و گاز، مي‌توان به مزاياي زير دست يافت: 

   كاهش هزينه‌هاي انرژي: با بهينه‌سازي پارامترها و كاهش تلفات، مصرف سوخت و برق كمتر مي‌شود.

   افزايش بهره‌وري تجهيزات: با پيش‌بيني خرابي و كنترل بهينه، عمر مفيد تجهيزات بيشتر مي‌شود.

   تصميم‌گيري هوشمند و سريع‌تر: الگوريتم‌ها مي‌توانند الگوهاي پنهان در داده‌ها را بيابند و مديران را در تصميم‌گيري ياري بدهند.

   كاهش اثرات زيست‌محيطي: با كاهش مصرف سوخت و بهينه‌سازي فرآيندها، انتشار گازهاي گلخانه‌اي پايين‌تر مي‌آيد.

   ايجاد مدل‌هاي كسب‌وكار جديد: برخي شركت‌هاي نفت و گاز مي‌توانند خدمات داده‌اي و پلتفرم‌هاي هوشمند به ديگر صنايع ارايه بدهند.

گزارش‌هاي بين‌المللي مانند IBM نشان مي‌دهند حدود ۵۹ درصد مديران شركت‌هاي نفت و گاز انتظار دارند AI در سه سال آينده سهم قابل‌توجهي در درآمد داشته باشد. همچنين آژانس بين‌المللي انرژي (IEA) بر اين نكته تأكيد دارد كه شركت‌هاي نفت و گاز از ابتدايي‌ترين پذيرندگان فناوري‌هاي نو، به‌ويژه AI، براي بهينه‌سازي مصرف و كنترل فرآيند هستند.

با وجود فرصت‌هاي بزرگ، اجراي موفق AI در صنايع نفت و گاز با موانعي نيز روبروست: 

براي آموزش مدل‌هاي هوش مصنوعي، داده‌هاي دقيق، پيوسته و تميز نياز است. در بسياري از شركت‌ها، داده‌ها پراكنده، ناقص يا با قالب‌هاي مختلف ذخيره شده‌اند.

راه‌اندازي سيستم‌هاي هوشمند نيازمند سرمايه‌گذاري در حسگرها، سيستم‌هاي ارتباطي، حافظه و پردازش است. بعضي شركت‌ها شايد آمادگي مالي يا زيرساختي لازم را نداشته باشند.

وقتي سيستم‌ها به شبكه ارتباط داده شده‌اند، خطر نفوذ يا حمله سايبري افزايش مي‌يابد. حفظ امنيت داده‌ها و سامانه‌ها امري حياتي است. نيروي انساني در شركت‌ها ممكن است نگران جايگزيني يا تغيير در فرآيند كاري باشند. نياز به فرهنگ‌سازي، آموزش مهارت‌هاي جديد و مديريت تغيير وجود دارد.

پياده‌سازي موفق در يك واحد كوچك يا پايلوت آسان‌تر است، اما مقياس كردن آن به سراسر شركت يا ماموريت‌هاي بزرگ پيچيدگي‌هاي بيشتري دارد.

هوش مصنوعي مي‌تواند نقطه عطفي در تحول صنايع نفت و گاز باشد؛ تكنولوژي‌اي كه نه فقط براي كنترل مصرف انرژي، بلكه براي بازانديشي كل فرآيندها، افزايش بهره‌وري و ايجاد مدل‌هاي جديد كسب‌وكار به كار گرفته شود.

اگرچه چالش‌هايي مانند داده، زيرساخت و نيروي انساني در مسير وجود دارد، با برنامه‌ريزي هوشمند، پياده‌سازي تدريجي و توجه به امنيت، امكان بهره‌مندي واقعي از ظرفيت‌هاي هوش مصنوعي فراهم است. در دنياي انرژي كه رقابت و فشارهاي زيست‌محيطي روزافزون است، شركت‌هايي برنده‌اند كه ربات‌ها و الگوريتم‌ها را به متحداني براي چرخش بهتر “چرخ نفت “ تبديل كنند.