صناعة النفط في عصر الذكاء الاصطناعي.. تقنيات تعيد رسم مستقبل الطاقة

يشهد قطاع النفط والغاز تحولا متسارعا مع توسع استخدام الذكاء الاصطناعي في عمليات الاستكشاف والإنتاج والتكرير، وصولا إلى 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.

وتبرز أهمية هذا التحول بالنظر إلى طبيعة صناعة النفط والغاز، التي تعتمد على منشآت معقدة وعمليات مترابطة تتطلب مراقبة مستمرة لظروف التشغيل، وتوضح وكالة الطاقة الدولية أن الذكاء الاصطناعي يوفر فرصا لتحسين كفاءة العمليات، وتعزيز السلامة، وتقليل الانبعاثات، من خلال تطبيقات تشمل الاستكشاف والإنتاج والصيانة ومراقبة المنشآت.

تحليل البيانات ومراقبة حقول الإنتاج

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.

أخبار مقترحة

وتوفر هذه الأدوات وسيلة لمعالجة البيانات المعقدة والمتعددة المصادر بسرعة أكبر، والمساعدة في تقدير خصائص المكامن وتقليل عدم اليقين قبل بدء عمليات الحفر، مع بقاء التقييم الجيولوجي والخبرة الهندسية عنصرين أساسيين في اتخاذ القرار.

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 أو اضطراب في تدفق السوائل.

ويمكن لهذه الأنظمة أيضا تقديم توقعات بشأن معدلات الإنتاج، ومساعدة المهندسين على تحديد ظروف التشغيل المناسبة، بما يدعم الاستفادة من الموارد المتاحة وتحسين أداء الحقول.

التنبؤ بالأعطال وتحسين الصيانة

تمثل الصيانة التنبؤية أحد أبرز استخدامات الذكاء الاصطناعي في المنشآت النفطية، إذ تعتمد على تحليل بيانات المعدات وسجلات الصيانة والاهتزازات ودرجات الحرارة، بهدف اكتشاف المؤشرات المبكرة للأعطال قبل وقوعها.

وتستطيع النماذج المدربة على البيانات التاريخية التعرف على التغيرات غير المعتادة في أداء المضخات والضواغط والتوربينات، وتنبيه فرق الصيانة إلى احتمال وجود مشكلة تستدعي الفحص أو التدخل.

ويساعد هذا الأسلوب على الانتقال من الصيانة الدورية إلى الصيانة القائمة على الحالة الفعلية للمعدات، بما يقلل احتمالات الأعطال المفاجئة وفترات توقف الإنتاج، ويحسن إدارة الموارد وقطع الغيار. وتزداد أهمية ذلك في الحقول البحرية والمنشآت البعيدة، التي تتطلب عمليات الإصلاح فيها وقتا وتكاليف أكبر.

كما يمكن توظيف الذكاء الاصطناعي في مراقبة مؤشرات السلامة، وتحليل بيانات أجهزة الاستشعار لاكتشاف التسربات والتغيرات غير الطبيعية في الضغط ودرجات الحرارة، بما يدعم سرعة الاستجابة للمخاطر.

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.

كما يمكنها رصد الانحرافات عن مستويات التشغيل المعتادة، واقتراح تعديلات تقلل استهلاك الطاقة والمواد الخام والهدر. وتدعم هذه التطبيقات استخدام التوائم الرقمية، وهي نماذج افتراضية تحاكي المنشآت والمعدات الفعلية، وتتيح اختبار سيناريوهات تشغيلية مختلفة قبل تنفيذها على أرض الواقع.

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. ويسهم ذلك في تقليل التأخير وتكاليف التخزين والنقل، وتحسين التنسيق بين مواقع الإنتاج والموانئ والمصافي ومرافق التخزين.

قرارات أكثر اعتمادا على البيانات

يتجاوز دور الذكاء الاصطناعي تنفيذ المهام الفنية إلى دعم القرارات التشغيلية والإدارية، إذ يمكن للنماذج تحليل بيانات الإنتاج والتكاليف والطلب والأسعار، ومقارنة سيناريوهات مختلفة تساعد الشركات على تحديد أولويات الصيانة وتوزيع الموارد وتخطيط الإنتاج.

وتقدم شركة أرامكو السعودية مثالا على هذا التوجه، 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، كما أشارت الشركة إلى نتائج تطبيق نظام للذكاء الاصطناعي في مصنع الفاضلي لمعالجة الغاز، شملت خفض استهلاك الأمينات والبخار بنسبة تراوحت بين 10 و15%، وتقليل استهلاك الطاقة بنحو 5%.

وتوضح هذه التجربة إمكانية تحقيق مكاسب تشغيلية، مع اختلاف النتائج بحسب طبيعة المنشآت والبيانات والتقنيات المستخدمة.

تحديات الدقة والأمن والسلامة

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 أن اختلاف الظروف الجيولوجية والتشغيلية بين الحقول يجعل تعميم نموذج ناجح على منشآت أخرى أمرا يتطلب الاختبار والتكييف.

ويبرز 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.

كذلك تثير مسألة منح النماذج الذكية صلاحية التحكم المباشر في المعدات مخاوف تتعلق بعواقب الأخطاء المحتملة، لذلك تظل مراجعة التوصيات والإشراف البشري ضروريين، خصوصا في العمليات الحساسة المرتبطة بالضغط والحرارة وتدفق المواد.

وتشير توجهات وكالة الطاقة الدولية والمعهد الوطني الأمريكي للمعايير والتقنية إلى أهمية تعزيز أمن الأنظمة، والتحقق من مخرجات النماذج، وإدارة مخاطر الذكاء الاصطناعي قبل توسيع استخدامه في البنية التحتية الحيوية.

وفي هذا السياق، يعكس الاتفاق المعلن في نوفمبر/تشرين الثاني الحالي بين شركة أدنوك الإماراتية ومجموعة جي 42 (G42) وشركة أوبن إيه آي، اتساع اهتمام شركات الطاقة بإدماج تقنيات الذكاء الاصطناعي في عملياتها.

ويتجه مستقبل صناعة النفط والغاز نحو اعتماد أكبر على التحليل والتنبؤ والأتمتة، لكن نجاح هذا التحول سيظل مرتبطا بموثوقية البيانات وأمن الأنظمة، وقدرة الشركات على توظيف الذكاء الاصطناعي ضمن منظومة تجمع بين التقنيات الحديثة والخبرة البشرية ومتطلبات السلامة الصناعية.