انقلاب ديجيتال در نفت و گاز!

در دهه اخير، صنعت نفت و گاز كه قلب تپنده تأمين انرژي جهاني به شمار مي‌رود، تحت فشار دوگانه افزايش بهره‌وري و كاهش اثرات زيست‌محيطي قرار گرفته است. اين فشارها، شركت‌ها را مجبور كرده تا به سمت ديجيتال‌سازي، هوشمندسازي و به‌كارگيري هوش مصنوعي (AI) حركت كنند؛ فناوري‌هايي كه اكنون فراتر از ابزارهاي بهبود عمليات، به عامل تحول بنيادين در اين صنعت تبديل شده‌اند. 

در سنتي‌ترين شكل‌ها، شركت‌هاي نفت و گاز با حجم عظيمي از داده‌هاي عملياتي مواجهند كه به سختي قابل تحليل و بهره‌برداري بودند. با ظهور اينترنت اشياء (IoT) و تحليل داده‌هاي كلان، اين داده‌ها به منابع ارزشمندي براي بهينه‌سازي عمليات تبديل شده‌اند. سنسورهاي هوشمند مي‌توانند به‌صورت بلادرنگ اطلاعات فشار، دما، جريان و ديگر پارامترها را جمع‌آوري كنند و سپس مدل‌هاي هوش مصنوعي اين داده‌ها را براي پيش‌بيني خرابي‌ها يا نقاط پرخطر تحليل مي‌كنند. 

شركت‌هاي بزرگ بين‌المللي مانند Aramco حالا از بزرگ‌داده و هوش مصنوعي براي پايش و پيش‌بيني فلرينگ (سوزاندن گاز مازاد) استفاده مي‌كنند؛ سيستمي كه با تحليل هزاران منبع داده، پيش‌بيني مي‌كند چه زماني تاسيسات ممكن است از حد فلرينگ مجاز عبور كنند تا عمليات اصلاحي زودتر انجام شود. 

AI بيش از يك ابزار گزارش‌دهي است؛ اين فناوري به شركت‌ها قدرت مي‌دهد تا عمليات را به صورت پيش‌بينانه مديريت كنند. الگوريتم‌هاي يادگيري ماشين قادرند خطاها و خرابي‌هاي احتمالي تجهيزات را پيش از وقوع واقعي تشخيص دهند و زمان توقف ناگهاني توليد را كاهش دهند. 

تجزيه و تحليل داده‌هاي فلرينگ به شركت‌ها امكان مي‌دهد تا برنامه‌هاي عملياتي كم‌استهلاك‌تر و كم‌آلاينده‌تري طراحي كنند. 

به‌طور كلي، 85درصد شركت‌هاي نفت و گاز گزارش داده‌اند كه از راهكارهاي مبتني بر هوش مصنوعي براي افزايش بهره‌وري استفاده مي‌كنند و پيش‌بيني نگهداري مبتني بر AI مي‌تواند تا 70درصد كاهش خرابي تجهيزات ايجاد كند. يكي از نوآوري‌هاي مهم در اين عرصه، مفهوم Digital Twin يا «نوزاد ديجيتال» است؛ نسخه‌اي مجازي از دارايي‌هاي فيزيكي كه به‌صورت لحظه‌اي داده‌ها را دريافت كرده و با استفاده از مدل‌هاي AI رفتار آينده سيستم را شبيه‌سازي مي‌كند. 

اين روش به شركت‌ها اين امكان را مي‌دهد كه سناريوهاي مختلف عملياتي را بدون توقف واقعي خطوط اجرا كنند و نسبت به هرگونه ناهنجاري يا تلفات انرژي عكس‌العمل مناسب نشان دهند. چنين رويكردهايي كمك مي‌كند تا بازده عمليات افزايش يابد و آسيب‌هاي محيطي كاهش پيدا كند.

AI مي‌تواند با تحليل الگوهاي تاريخي و داده‌هاي بلادرنگ، خرابي‌هاي احتمالي تجهيزات را از هفته‌ها قبل شناسايي كند و از توقف ناگهاني و تلفات انرژي جلوگيري كند. مديريت هوشمند فلرينگ (سوزاندن گاز) به كمك داده‌هاي بزرگ و مدل‌هاي پيش‌بيني، شركت‌ها را قادر مي‌سازد تا زمان و مقدار سوزاندن گاز مازاد را كاهش دهند و بهره‌وري انرژي را افزايش دهند. ديجيتال توين‌ها به مهندسان اين امكان را مي‌دهند كه پيكربندي بهينه تجهيزات پالايش و خطوط لوله را قبل از اجراي واقعي آزمايش كنند و از طراحي ضعيف يا مصرف بي‌مورد انرژي جلوگيري نمايند.

 در ايران نيز تلاش‌هايي در همين راستا ديده مي‌شود. برنامه‌هايي براي هوشمندسازي ميدان‌هاي نفت و گاز با استفاده از هوش مصنوعي در حال اجراست و شركت ملي نفت ايران تفاهم‌نامه‌هايي براي ايجاد مراكز مديريت ديجيتال امضا كرده است. اين پروژه‌هاي داخلي نه‌تنها به بهبود بهره‌وري و كاهش اتلاف انرژي كمك مي‌كنند، بلكه ظرفيت بومي كشور براي توسعه فناوري‌هاي پيشرفته را نيز تقويت مي‌كنند -هرچند چالش‌هايي در زمينه زيرساخت و سرمايه‌گذاري وجود دارد. اين موانع مي‌توانند مانع تحقق كامل پتانسيل AI در صنعت انرژي شوند، مگر اينكه برنامه‌ريزي‌هاي راهبردي و سرمايه‌گذاري طولاني‌مدت انجام شود.تحول ديجيتال در صنعت نفت و گاز بيش از هر زمان ديگري به يك ضرورت تبديل شده است، نه فقط براي رقابت اقتصادي، بلكه براي پاسخ به چالش‌هاي زيست‌محيطي و بهينه‌سازي انرژي. هوش مصنوعي و فناوري‌هاي وابسته، در حال جايگزين كردن مدل‌هاي سنتي با عمليات پيش‌بينانه، انعطاف‌پذير و كارآمدتر هستند.

 شركت‌هايي كه در اين مسير سرمايه‌گذاري مي‌كنند، نه فقط هزينه‌هاي عملياتي خود را كاهش مي‌دهند، بلكه به استراتژي‌هاي پايدارتر و دوستدار محيط زيست نزديك‌تر مي‌شوند-چالشي كه صنعت انرژي در قرن ۲۱ با آن روبه‌رو است.