۱۰ ابزار برتر فناوری در صنعت نفت
از آنجایی که شرکت های بهره بردار با فشار فزایندهای برای بهینهسازی عملکرد، کاهش انتشار گازهای گلخانهای و بهبود ایمنی روبرو هستند، ابزار فناوری و بخصوص هوش مصنوعی در فعالیتهای بالادستی، میاندستی و پاییندستی در صنعت نفت به کار گرفته میشوند.
صنعت نفت و گاز در حال گذار از یک تحول دیجیتال چشمگیر است و هوش مصنوعی، رهبری این تحول را بر عهده دارد.
از آنجایی که شرکت های بهره بردار با فشار فزایندهای برای بهینهسازی عملکرد، کاهش انتشار گازهای گلخانهای و بهبود ایمنی روبرو هستند، ابزارهای هوش مصنوعی در فعالیتهای بالادستی، میاندستی و پاییندستی به کار گرفته میشوند.
از دوقلوهای دیجیتالی که داراییهای پیچیده را منعکس میکنند تا ابزارهای تعمیر و نگهداری پیشبینیکننده که زمان از کارافتادگی را کاهش میدهند، هوش مصنوعی در حال ارائه بازده ملموس در سراسر این گستره است. این مقاله به معرفی ۱۰ ابزار کلیدی مبتنی بر هوش مصنوعی میپردازد که در حال تحول عملکرد شرکتهای نفت و گاز هستند.
جهت مشاهده خلاصه تصویری این متن در شبکه اجتماعی بر روی لینکهای زیر کلیک نمایید
https://www.instagram.com/reel/DSzUHWniHw-/?igsh=aTBjdWx3bnBieGVy
بیشتر بخوانید: استقرار رباتهای انساننمای Walker S2 در مأموریتهای مرزی چین
۱. دوقلوهای دیجیتالی
دوقلوهای دیجیتالی، نمایش مجازی و بلادرنگ داراییهای فیزیکی، فرآیندها یا سامانه ها را ارائه میدهند. آنها به بهره برداران کمک میکنند تا تأسیسات پیچیدهای مانند سکوهای فراساحلی، خطوط لوله و پالایشگاهها را تجسم، شبیهسازی و تجزیه و تحلیل کنند. دوقلوهای دیجیتالی با ادغام دادههای حسگر بلادرنگ، اسناد مهندسی و سوابق عملکرد تاریخی، به مهندسان و مدیران اجازه میدهند تا تصمیمات آگاهانهتری بگیرند.
شرکتهای شل و بریتیش پترولیوم، پلتفرمهای دوقلوی دیجیتال را برای پشتیبانی از بازرسیهای از راه دور، نظارت بر سلامت سازه ها و برنامهریزی تعمیر و نگهداری مستقر کردهاند. در غول نفتی شل، این فناوری زمان بازرسی را تقریباً ۳۰ درصد کاهش داده و در عین حال میزان مواجهه با ریسک را برای پرسنل کاهش داده است.
براساس گفته MarketsandMarkets، انتظار میرود بازار جهانی دوقلوی دیجیتال در نفت و گاز تا سال ۲۰۲۸ میلادی از ۴ میلیارد دلار فراتر رود، که نسبت به ۱.۵ میلیارد دلار در سال ۲۰۲۳ میلادی افزایش یافته است.
دوقلوهای دیجیتال همچنین نقش مهمی در آموزش نیروی کار، راهاندازی پروژه و نظارت بر انتشار گازهای گلخانهای ایفا میکنند. توانایی آنها در ارائه یک دیدگاه پویا و مملو از دادهها از عملیات، آنها را به ابزاری اساسی در اکوسیستم هوش مصنوعی برای نفت و گاز تبدیل میکند.
۲. نگهداری پیشبینانه
ابزارهای نگهداری پیشبینانه مبتنی بر هوش مصنوعی، بهره برداران را قادر میسازند تا ناهنجاریها را تشخیص داده و خرابی تجهیزات را پیش از وقوع پیشبینی کنند. این پلتفرمها دادههای حسگرهای ارتعاش، مانیتورهای حرارتی، کنتورهای جریان و گزارشهای تجهیزات را تجزیه و تحلیل میکنند تا خرابیها را پیشبینی کرده و نگهداری پیشگیرانه را توصیه کنند.
شرکت شورون پس از انتخاب راهحلهای نگهداری پیشبینانه، کاهش ۲۰ درصدی در زمان توقف برنامهریزی نشده در عملیات پالایش خود را گزارش کرده است. Predix و IBM Maximo از شرکت جنرال الکتریک، پلتفرمهای پرکاربردی هستند که یادگیری ماشینی را در مجموعه دادههای صنعتی اعمال میکنند، برنامههای نگهداری را بهینه کرده و عمر داراییها را افزایش میدهند.
برای عملیات نفت شیل که به ناوگان پمپها و کمپرسورها متکی هستند، ابزارهای نگهداری پیشبینانه بسیار ارزشمند هستند. بهره برداران میتوانند صدها دارایی غیرمتمرکز را رصد کرده و هشدارهای بلادرنگ دریافت کنند و نیاز به بازرسیهای دستی و تعمیرات اضطراری را کاهش دهند.
بیشتر بخوانید: گزارش عملکرد گوگل در سال ۲۰۲۵؛ تمرکز بر هوش مصنوعی
۳. مدلسازی مخزن با هوش مصنوعی
شبیهسازی مخزن یک کار حیاتی اما پیچیده در عملیات بالادستی است. اکنون از ابزارهای هوش مصنوعی برای تجزیه و تحلیل دادههای زیرسطحی، تصاویر لرزهای و مدلهای زمینشناسی برای ایجاد پیشبینیهای دقیقتر از رفتار مخزن استفاده میشود. به عنوان مثال، پلتفرم DELFI شرکت شلومبرژر، از یادگیری ماشینی برای خودکارسازی تفسیر دادهها در رشتههای علوم زمین استفاده میکند.
این امر برنامهریزی توسعه میدان را تسریع کرده و همکاری در لحظه بین دانشمندان علوم زمین و مهندسان حفاری را امکانپذیر میسازد. در حوزههای شیل، مدلهای هوش مصنوعی به بهینهسازی موقعیت یابی چاههای جانبی، طرحهای شکست هیدرولیکی و پیشبینیهای تولید کمک میکنند.
این ابزارها با تجزیه و تحلیل دادههای تاریخی از چاههای مشابه، اپراتورها را به سمت فرصتهای پربازده هدایت کرده و در عین حال هزینههای حفاری و آسیب های زیستمحیطی را به حداقل میرسانند.
۴. پلتفرمهای نظارت از راه دور
سیستمهای نظارتی مجهز به هوش مصنوعی به بهره برداران اجازه میدهند تا عملیات میدانی را به صورت بلادرنگ از اتاقهای کنترل متمرکز، نظارت کنند. این پلتفرمها حسگرهای اینترنت اشیا، محاسبات لبهای و تجزیه و تحلیل ابری را برای ارائه اطلاعات در مورد فشار، دما، سرعت جریان و وضعیت تجهیزات ادغام میکنند.
شرکتهای بی پی و اکویینور از مراکز عملیات از راه دور برای مدیریت داراییهای فراساحلی در دریای شمال استفاده کرده و با تکیه بر الگوریتمهای هوش مصنوعی، انحرافات را تشخیص داده و اقدامات اصلاحی را انجام میدهند. این شرایط، تعداد پرسنل مورد نیاز در محل را کاهش داده و تداوم عملیاتی را در شرایط آب و هوایی سخت یا محدودیتهای لجستیکی افزایش میدهد.
در عملیات تولید نفت شیل، شرکتهایی مانند آپاچی از پلتفرمهای نظارت هوشمند برای مدیریت خودکار چاه های فاقد نیروی انسانی استفاده میکنند. این سیستمها نرخ جریان را بهینه میکنند، نشتیها را تشخیص داده و عملیات را بر اساس شرایط متغیر میدان به صورت پویا تنظیم میکنند.
جهت مشاهده خلاصه تصویری این متن در شبکه اجتماعی بر روی لینکهای زیر کلیک نمایید
تلگرام
https://www.instagram.com/reel/DSzUHWniHw-/?igsh=aTBjdWx3bnBieGVy
بیشتر بخوانید: پیشبینی آینده اشتغال از مدیرعامل OpenAI
۵. ابزارهای مدیریت چرخه عمر دارایی
مدیریت همه بخش های چرخه عمر داراییهای نفت و گاز، از طراحی و راهاندازی تا بهرهبرداری و از رده خارج کردن، نیاز به گردشهای کاری هماهنگ در رشتههای مختلف دارد. پلتفرمهای هوش مصنوعی به سادهسازی این فرآیندها کمک میکنند.
نرمافزارهایی مانند AVEVA Asset Performance Management و IBM Maximo، هوش مصنوعی را در برنامهریزی تعمیر و نگهداری، ارزیابی ریسک و رعایت مقررات یکپارچه میکنند. آنها از تجزیه و تحلیلهای پیشبینیکننده برای برنامهریزی اقدامات بر اساس شرایط دارایی به جای چرخههای مبتنی بر زمان استفاده میکنند.
این ابزارها فعالیتهای اداری را کاهش میدهند، هزینههای نگهداری را پایین میآورند و به اپراتورها کمک میکنند تا استانداردهای ایمنی و زیستمحیطی را رعایت کنند. آنها به ویژه در عملیاتهای بزرگ که پیچیدگی داراییها و الزامات مستندسازی بالا است، مفید هستند.
۶. ابزارهای تجسم سهبعدی
پلتفرمهای مبتنی بر هوش مصنوعی، نقشههای مهندسی، فیلمهای پهپادی و اسکنهای لیزری را به محیطهای سهبعدی تعاملی تبدیل میکنند. این ابزارها به بهره برداران کمک میکنند تا بدون دسترسی فیزیکی به تأسیسات، داراییها را به صورت مجازی بررسی کرده، تعمیرات را شبیهسازی کنند و پرسنل را آموزش دهند.
پلتفرمهایی مانند AVEVA Insight و Cognite Data Fusion به کاربران این امکان را میدهند که در ماکتهای دیجیتالی کارخانهها یا سکوها، با پوشش دادههای زنده برای شیرها، پمپها و سیستمهای کنترل، قدم بزنند. مهندسان میتوانند سناریوهای نگهداری یا تمرینهای ایمنی را قبل از اجرای آنها در میدان، در مدل آزمایش کنند.
این ابزارها از برنامهریزی پروژههای سرمایهای پشتیبانی کرده و برای شناسایی تضادهای طراحی، بهینهسازی برنامههای ساختوساز و بهبود همکاری تیمی در مکانهای مختلف استفاده میشوند.
۷. توسعه شیل
عملیات تولید نفت شیل به دلیل ناهمگونی مخزن و هزینههای بالای حفاری، چالشهای منحصر به فردی را به همراه دارد. ابزارهای هوش مصنوعی به اپراتورها کمک میکنند تا طرحهای چاه، استراتژیهای تکمیل و اجرای حفاری را بر اساس مجموعه دادههای گسترده بهینه کنند.
پلتفرم DecisionSpace هالیبرتون از هوش مصنوعی برای مدلسازی مسیرهای حفاری بهینه، تجزیه و تحلیل خواص سازند و پیشبینی نرخ تولید استفاده میکند. این پلتفرم به کاهش زمان توقف عملیات و به حداقل رساندن خطر مواجهه با مناطق بیکیفیت کمک میکند.
با یادگیری از عملیات گذشته، این ابزارها به صورت مداوم بهبود مییابند و اپراتورها را قادر میسازند تا بهترین شیوهها را در حوزههای شیل استانداردسازی کرده و هزینههای توسعه را به ازای هر بشکه کاهش دهند.
۸. ابزارهای آموزش و شبیهسازی
تحول دیجیتال در صنعت نفت و گاز نیازمند نیروهای کار ماهری است که سیستمهای هوش مصنوعی و عملیات دادهمحور را درک کنند.
پلتفرمهای شبیهسازی مبتنی بر هوش مصنوعی و دوقلوهای دیجیتال برای آموزش پرسنل در مورد رویههای پیچیده و واکنش اضطراری استفاده میشوند. بیکر هیوز و کونگزبرگ دیجیتال، محیطهای آموزشی مجازی را ارائه میدهند که در آن مهندسان و تکنسینها میتوانند عملیات فراساحلی، تصمیمات اتاق کنترل و نگهداری میدانی را شبیهسازی کنند. این شبیهسازیها خطر خطاها را کاهش داده و عملکرد ایمنی را بهبود میبخشند.
آنها همچنین بخش کلیدی برنامهریزی جانشینی هستند. با بازنشستگی پرسنل باتجربه، پلتفرمهای شبیهسازی، دانش سازمانی را حفظ میکنند و اطمینان حاصل میکنند که کارکنان جدید میتوانند مطابق با استانداردهای تعیینشده عمل کنند.
جهت مشاهده خلاصه تصویری این متن در شبکه اجتماعی بر روی لینکهای زیر کلیک نمایید
تلگرام
https://www.instagram.com/reel/DSzUHWniHw-/?igsh=aTBjdWx3bnBieGVy
بیشتر بخوانید: تحول دیجیتال و تغییر قوانین کسبوکار
۹. ابزارهای نظارت بر انتشار گازهای گلخانهای
با افزایش کنترل های نظارتی و تقاضای سرمایهگذاران برای شفافیت، نظارت بر انتشار گازهای گلخانهای به یک اولویت استراتژیک تبدیل شده است. ابزارهای هوش مصنوعی برای شناسایی نشتیها، ردیابی انتشار گازهای گلخانهای و خودکارسازی گزارشهای پایداری به کار گرفته میشوند.
مجموعه ESG شرکت C3 AI از یادگیری ماشینی برای تجزیه و تحلیل انتشار گازهای گلخانهای ناشی از شعله مشعل ها، تهویه و احتراق سوخت در زمان واقعی استفاده میکند. این پلتفرمها با ادغام دادههای ماهوارهای،
حسگرهای میدانی و سوابق تاریخی، ناهنجاریها را شناسایی کرده و به اپراتورها کمک میکنند تا به سرعت واکنش نشان دهند.
در عملیات نفت شیل، جایی که نشت متان میتواند مکرر و تشخیص آن دشوار باشد، ابزارهای هوش مصنوعی سیستمهای هشدار اولیه را فراهم کرده و ریسک انطباق را کاهش میدهند. آنها همچنین به شرکتها کمک میکنند تا میزان کاهش شدت کربن را تعیین کرده و پیشرفت به سمت اهداف کربنزدایی را پیگیری کنند.
۱۰. پلتفرمهای یکپارچه دیجیتال میدان نفتی
پلتفرمهای دیجیتال میدان نفتی، ابزارهای هوش مصنوعی متعددی را در یک محیط عملیاتی یکپارچه ترکیب میکنند. این پلتفرمها، دیدگاهی بلادرنگ و دادهمحور از فعالیتهای میدانی در زمینه تولید، نگهداری و تجزیه و تحلیل زیرسطحی را در اختیار اپراتورها قرار میدهند.
شرکتهای آرامکوی سعودی، ادنوک و پتروبراس از پیشگامان استفاده از استراتژیهای دیجیتال میدان نفتی هستند. پلتفرمهایی مانند هانیول فورج، دادهها را از هزاران حسگر یکپارچه کرده و توصیههای بهینهسازی را از طریق داشبوردهای متمرکز ارائه میدهند.
برای عملیات شیل با چندین سکو و مکانهای دورافتاده، این سیستمها امکان نظارت متمرکز، بهبود تصمیمات تولید و کاهش هزینه کل پروژه را فراهم میکنند.
چشمانداز آینده صنعت
ابزارهای هوش مصنوعی دیگر در نفت و گاز یک راهکار آزمایشی نیستند، بلکه اجزای اصلی یک مدل عملیاتی مدرن و رقابتی هستند. از نگهداری پیشبینیکننده گرفته تا دوقلوهای دیجیتال و ردیابی انتشار گازهای گلخانهای، این فناوریها در حال بهبود ایمنی، پایداری و سودآوری هستند. با تلاش شرکتهای انرژی برای کربنزدایی، اتوماسیون و بهبود بهرهوری عملیاتی، پذیرش هوش مصنوعی همچنان تسریع خواهد شد.
کسانی که امروز در این قابلیتها سرمایهگذاری میکنند، نه تنها عملکرد کوتاهمدت را بهبود میبخشند، بلکه اقداماتی برای پایداری بلندمدت در چشمانداز انرژی که به سرعت در حال تغییر است، ایجاد میکنند.
منبع: میزنفت
جهت مشاهده خلاصه تصویری این متن در شبکه اجتماعی بر روی لینکهای زیر کلیک نمایید
تلگرام
https://www.instagram.com/reel/DSzUHWniHw-/?igsh=aTBjdWx3bnBieGVy
