فناوری هوش مصنوعی به حسگرهایی با کابل‌های فیبر نوری اجازه می‌دهد تا اطلاعات دیجیتالی درباره دما، فشار و سایر شرایط میدانی را به مراکز کنترلی منتقل کنند که در آن مهندسان دائماً تولید را نظارت می‌کنند و در مورد بهترین روش/ فرآیند استخراج نفت و گاز تصمیم‌گیری می‌کنند. در ادامه، با 8 نمونه از کاربردهای هوش مصنوعی در صنایع نفت و گاز آشنا می‌شویم.
1- تجزیه و تحلیل و ارزیابی زمین‌شناسی
هوش مصنوعی به معنای واقعی کلمه یک معدن طلا برای اکتشاف O&G است. در شهریور 1399/ سپتامبر 2020، یک مؤسسه زمین‌شناسی تکنیک جدیدی مبتنی بر هوش مصنوعی ارائه کرد که به تجزیه و تحلیل داده‌های امواج لرزه‌ای (طبیعی یا ناشی از مواد انفجاری) برای تعیین ویژگی‌های زمین‌شناسی زیر سطح کمک می‌کند و در نتیجه به کشف هیدروکربن‌ها می‌انجامد. بطور خلاصه، پلتفرم‌های هوش مصنوعی برای بررسی داده‌های ژئوفیزیک زیرسطحی و نقشه‌برداری دقیق ذخایر نفتی زیرزمینی استفاده می‌شوند. این فرآیند در نهایت ارزش دقیق مخزن را مشخص و روش‌های حفاری را کارآمدتر می‌کند.
2- کاهش زمان خرابی چاه/ تجهیزات
توقف‌های ناگهانی مربوط به خرابی تجهیزات سکوهای نفت و گاز، میلیون‌ها دلار هزینه در هر روز روی دست مدیران این صنعت می‌گذارد! نتایج بررسی‌ها نشان می‌دهد 92 درصد از تعطیلی پالایشگاه‌ها به‌دلیل تعمیر و نگهداری برنامه‌ریزی نشده بوده است که بطور متوسط سالیانه 42 تا 88 میلیون دلار برای شرکت‌های نفت و گاز هزینه دارد. به همین علت، مهندسان یک سیستم چراغ راهنمایی ساختند که آنها را از خطر آتی ریزش چاه آگاه می‌کرد. در ادامه استفاده از دستیارهای مجهز به هوش مصنوعی کمک کرد زمان احیای یک چاه تا 83 درصد کاهش یابد.
3- ردیابی و نگهداری دارایی نفت و گاز با استفاده از همزادهای دیجیتالی
مدیریت دارایی، از جمله نظارت و نگهداری آن، برنامه‌ریزی پروژه و مدیریت چرخه عمر، یکی از حیاتی‌ترین حوزه‌هایی است که فناوری همزادهای دیجیتالی (Digital Twins) می‌تواند در آن نقش ایفا کند. همزادهای دیجیتالی شرکت‌های نفت و گاز را قادر می‌سازد تا به چالش‌هایی از جمله عدم تعادل تولید، تغییرات سریع در شرایط اقتصادی جهانی مانند همه‌گیری کووید-19 و مسائل مربوط به قابلیت اطمینان تجهیزات رسیدگی کنند.
4- تشخیص نقص در شبکه نفت و گاز
یکی از چالش‌هایی که شرکت‌های نفت و گاز با آن مواجه هستند، تشخیص خطا و نقص در خطوط لوله است. عیوب موجود در خط تولید، زیان قابل توجهی به صنایع و کارخانه‌ها وارد می‌کند. برای این منظور، هوش مصنوعی می‌تواند به کیفیت تولید کمک و درک عمیقی از نقایص ارائه کند. راهکار‌های تشخیص نقص مبتنی بر هوش مصنوعی مقرون به صرفه هستند. بعلاوه، اقدامات پیشگیرانه را برای جلوگیری از بروز فاجعه ممکن می‌کند.
5- امنیت سایبری زیر نظر هوش مصنوعی
شرکت زیمنس اعلام کرده است نزدیک به 70 درصد از سازمان‌های نفت و گاز دچار چالش‌های امنیتی شده‌اند. نظرسنجی جهانی وضعیت امنیت اطلاعات نیز نشان می‌دهد 42درصد از شرکت‌های انرژی قربانی حملات فیشینگ (phishing attacks) شده‌اند. افزایش تعداد حملات فیزیکی و سایبری و هزینه‌های امنیتی ناشی از آن، نیاز به ابزارهای هوش مصنوعی در صنایع نفت و گاز را برای رمزگذاری ضروری کرده است.
6- امنیت محل کار
عملیات در میادین نفتی خطراتی را برای پرسنل به همراه دارد زیرا شامل تجهیزات سنگین، وجود دمای بالا و مواد شیمیایی است. بسیاری از سیستم‌های هوش مصنوعی کمک می‌کنند تا خطرات تشخیص داده شود.
7- بهینه‌سازی شبکه لجستیک
زنجیره تامین در بخش نفت و گاز عملیات پیچیده‌ای است که شامل تصمیم‌گیری مانند خرید نفت خام، قیمت خرید، حمل و نقل به پالایشگاه، عملیات پالایش و خرده‌فروشی محصولات نهایی است. در تجارت بالادستی، هوش مصنوعی به هماهنگی تیم عملیات با انبار کمک می‌کند تا از در دسترس بودن قطعات حیاتی مطمئن شویم. در تجارت میان‌دستی، هوش مصنوعی می‌تواند از برنامه‌ریزی و اجرای مناسب، انتخاب مسیر بهینه و غیره پشتیبانی کند. بطور خلاصه، هوش مصنوعی به شرکت‌های نفت و گاز در پیش‌بینی قیمت بازار نفت خام و محصولات نهایی، ایجاد انبار هوشمند، نگهداری موجودی‌ها، مدیریت عملیات حمل‌ونقل، ریسک و غیره کمک می‌کند.
8- مدیریت موجودی نفت و گاز با هوش مصنوعی
وقتی موجودی از تقاضا عقب بماند، شرکت‌ها ضرر می‌کنند. هوش مصنوعی در صنایع نفت و گاز به افزایش کارایی در برنامه‌ریزی شبکه و پیش‌بینی‌تقاضا کمک می‌کند. از آنجا که شرکت‌های نفت و گاز بیشتر به الگوهای تقاضا دسترسی پیدا می‌کنند، می‌توانند با تنظیم تعداد وسایل نقلیه و هدایت آنها به مکان‌هایی که حداکثر تقاضا در آنها وجود دارد، برای عرضه یکپارچه برنامه‌ریزی کنند.
بطور کلی می‌توان گفت از وقتی هوش مصنوعی در صنعت نفت و گاز معرفی شد، خطای انسانی نیز کاهش یافت. زیرا هوش مصنوعی دقیق‌تر عمل می‌کند و احتمال بروز خطا در عملکرد آن بسیار ضعیف است. بنابراین، امروزه قابلیت اطمینان و بهره‌وری در صنایع نفت و گاز افزایش یافته است. با توجه به ظرفیت هوش مصنوعی برای تقویت یا حتی جایگزینی برخی از شایستگی‌های انسانی، جای تعجب نیست که یک نظرسنجی اخیر نشان می‌دهد 92 درصد شرکت‌های نفت و گاز یا قبلاً روی هوش مصنوعی سرمایه‌گذاری کرده‌اند یا این کار را در دو سال آینده انجام خواهند داد. در این شرایط هر چه مسیر تحول دیجیتال و آغاز بهره‌گیری از دستاوردهای فناورانه نوپدید نظیر هوش مصنوعی را در صنعت به تأخیر اندازیم، از مزایای آن دیرتر بهره خواهیم برد.
