افق‌های بی‌حد و حصر

گروه فناوری- بهره‌برداری از فناوری‌های هوش مصنوعی روز‌به‌روز در حال افزایش است تا فراتر از ابزاری اختیاری برای استفاده در همه صنایع باشد. هوش مصنوعی اکنون به یک جزء ضروری برای حمایت از چشم‌انداز توسعه و رشد، حتی در بخش‌هایی که در ابتدا کم اهمیت هوش مصنوعی را دک کرده بودند، تبدیل شده است. یکی از مهم‌ترین نقاط کلیدی که حضور خود را در عملیات روزانه فعالیت‌ها تحمیل کرده بخش نفت و گاز است. مطالعات نشان می‌دهد شرکت‌های نفت و گاز در حال حاضر از هوش مصنوعی در چندین محور استفاده می‌کنند و به آنها کمک می‌کند تا اکتشافات جدید، افزایش تولید از دارایی‌های موجود و بهبود عملیات، ایمنی و امنیت را افزایش دهند.
بازار 9/7‌ میلیارد دلاری
بر اساس گزارش منتشرشده توسط
«ریسرچ‌اند مارکتس» که در زمینه تحقیقات و داده‌های بازار تخصص دارد، اندازه بازار جهانی هوش مصنوعی در بخش نفت و گاز تا سال ۲۰۳۲ از 6/2‌میلیارد‌ دلار در سال ۲۰۲۲ با رشد 1/21‌درصدی در سال به 9/7‌میلیارد‌ دلار خواهد رسید. در بازه زمانی ۲۰۲۲ تا ۲۰۳۲، با توجه به نیاز به کاهش هزینه‌های تولید و نگهداری، تقاضای بالا برای استانداردهای امنیتی و ایمنی، افزایش پذیرش فناوری‌های پیشرفته در بخش نفت و گاز سرمایه‌گذاری بالا و نوآوری سریع در کاربردهای هوش مصنوعی رخ خواهد داد. بر اساس نظرسنجی انجام شده توسط ارنست و یونگ، ۹۲‌درصد از شرکت‌های نفت و گاز در سراسر جهان یا در حال حاضر از هوش مصنوعی استفاده می‌کنند یا در حال برنامه‌ریزی برای انجام این کار در دو سال آینده هستند. ۵۰‌درصد از مدیران نفت و گاز هم می‌گویند که استفاده از هوش مصنوعی را برای کمک به حل چالش‌های درون سازمانی خود آغاز کرده‌اند.
استفاده از هوش مصنوعی چشم‌انداز بی‌حد و حصری را برای بخش نفت و گاز و حتی بیوگاز دارد، به عنوان مثال، از علم داده می‌توان برای تجزیه و تحلیل حجم عظیمی از داده‌های پیچیده مورد استفاده در عملیات اکتشاف هیدروکربن استفاده کرد. کارشناسان می‌گویند استفاده از هوش مصنوعی به شرکت‌ها کمک می‌کند تا عملیات را از بهینه‌سازی عملیات حفاری و اکتشاف به ساده‌سازی عملیات تولید و لجستیک تبدیل کنند. با پیشرفت در ماشین لرنینگ، تجزیه و تحلیل داده‌های بزرگ و اتوماسیون، بخش نفت می‌تواند پیشرفت چشمگیری در بهره‌وری، ایمنی و پایداری محیط‌زیست داشته باشد. کاربردهای هوش مصنوعی همچنین شامل تجزیه و تحلیل سریع‌تر داده‌های لرزه‌ای و زیرسطحی، کاهش زمان توقف ماشین‌آلات برای تعمیر و نگهداری، ارائه پیش‌بینی دقیق‌تر موجودی و پیش‌بینی اثرات عملیاتی در تلاش برای کاهش هزینه‌های تعمیر و نگهداری است.
هوش مصنوعی و اکتشاف
البته فرآیند یافتن بهترین سایت‌ها برای استخراج نفت و گاز زمان زیادی می‌برد، اما اکنون با افزایش حجم داده‌های مورد استفاده در این زمینه، ابزارهای هوش مصنوعی نقش مهمی در بهبود این فرآیند ایفا می‌کنند. برنامه‌های کاربردی می‌توانند اطلاعات در مورد ویژگی‌های زمین‌شناسی، ژئوفیزیک و سایر ویژگی‌های مناطق اکتشافی را سریع‌تر و قطعی‌تر جمع‌آوری کنند. تولیدکنندگان از هوش مصنوعی برای تجزیه و تحلیل مکان‌های چاه، تعیین بهترین مکان‌ها برای حفاری و بهینه‌سازی تولید به منظور استخراج حداکثر نفت و گاز در یک دوره زمانی مقرون‌به‌صرفه استفاده می‌کنند. هوش مصنوعی می‌تواند داده‌های پیچیده‌تر را در قالبی واضح‌تر و آسان‌تر نمایش دهد که به متخصصان کمک می‌کند تا مناسب‌ترین مناطق برای عملیات استخراج را شناسایی کنند.
تعمیر و نگهداری
تحلیلگران می‌گویند هوش مصنوعی با امکانات بی‌پایان در نگهداری تجهیزات، تاسیسات، دکل‌های حفاری، نظارت بر چاه‌ها و خطوط لوله می‌تواند نقش حیاتی ایفا کند. به عنوان مثال، شرکت‌های مدیریت خطوط لوله، از الگوریتم‌های هوش مصنوعی برای تجزیه و تحلیل جریان‌ها از طریق خطوط لوله، نظارت بر چاه‌ها و خطوط و تعیین محل و اندازه نشت‌های متان استفاده می‌کنند که در این بخش رایج است و خسارات زیادی را به دنبال دارد. تنها در ایالات‌متحده، تخمین زده می‌شود که حدود ۴۳۱۵۷ بشکه نفت و سوخت‌های زیستی در سال ۲۰۲۲ به دلیل مشکلاتی که در خطوط لوله وجود دارد، از بین رفته است. کومار لاکشمی‌پاتی، مهندس راه‌حل‌های اصلی در خدمات وب آمازون، با اشاره به اهمیت این بخش حساس در صنعت گفت که آنچه مسوولان بخش نفت و گاز را نگران می‌کند، قیمت نفت‌خام نیست، بلکه «نشت احتمالی نفت» است. او افزود: «این چیزی است که آنها را در شب بیدار نگه می‌دارد… ما می‌خواهیم از این اتفاق جلوگیری کنیم، بنابراین نگهداری پیش‌بینی شده کلید آن است.»
تعمیر و نگهداری پیش‌بینی‌کننده روشی است که به داده‌های بزرگ و سنسورهای راه دور متکی است و شرایط تجهیزات را برای پیش‌بینی زمان نیاز به تعمیر و نگهداری تجزیه و تحلیل می‌کند و طبق بررسی‌های انجام شده در این بخش، تا سال ۲۰۲۵ باعث صرفه‌جویی ۶۳۰‌میلیارد دلاری برای شرکت‌ها خواهد شد. بسیاری از ابزارهای هوش مصنوعی بر کمک به شرکت‌ها برای کاهش هزینه‌ها و اجتناب از نتایج ناخواسته از طریق به اصطلاح «تعمیرات پیش‌بینی‌کننده» تمرکز دارند، فناوری‌ای که بر داده‌های بزرگ و حسگرهای راه دور متکی است و شرایط تجهیزات را برای پیش‌بینی زمان نیاز به تعمیر و نگهداری تجزیه و تحلیل می‌کند. این فناوری شامل قرار دادن حسگرهای متصل به تجهیزات نفت و گاز، به‌کارگیری الگوریتم‌هایی است که رفتار طبیعی را یاد می‌گیرند و همچنین استفاده از داده‌های بزرگ برای کمک به ردیابی روندهای اصلی در طول زمان و جلوگیری از خرابی برنامه‌ریزی نشده با رسیدن به میانگین طول عمر قطعات و ماشین‌های خاص بر اساس ماهیت استفاده، به طوری که این اجزا را قبل از اینکه ناگهانی کار نکنند، تعویض کند؛ قابلیتی که امکان یک رویکرد پیشگیرانه برای عملیات تعمیر و نگهداری را فراهم می‌کند. «لاکش می‌پاتی» گفت: «می‌توانید از هوش مصنوعی برای انجام این کار استفاده کنید. بسیاری از مردم فقط واکنش نشان می‌دهند. یک دستگاه خراب می‌شود و شما آن را تعمیر یا سرویس دوره‌ای می‌کنید. می‌توانید روغن را هر سه ماه یک بار تعویض کنید، با این حال این کارها خیلی موثر نیست.» وی افزود: با یادگیری ماشینی، یک مدل هوش مصنوعی می‌توان پیش‌بینی کرد که نقصی رخ می‌دهد، سفارش تعمیر آن نقص را به تیم‌های مربوط داد و حتی سفارش وارد کردن قطعات جدید را داد. کاربردهای هوش مصنوعی همچنین می‌تواند با نظارت بر خطوط لوله و چاه‌ها احتمال نشت را کاهش دهد، به‌ ویژه در مناطق دورافتاده که همیشه پرسنل انسانی برای کاهش منابع از دست رفته یا جلوگیری از تلفات وجود ندارد.
پوسته و تحول دیجیتال
کارشناسان می‌گویند با توجه به افزایش تقاضا برای انرژی، محیط‌های قطع شده و فشار برای مبارزه با تغییرات آب و هوایی، شرکت‌های نفت و گاز با چالشی مواجه هستند که آنها را ملزم می‌کند به سمت یک سیستم انرژی متنوع‌تر و غیرمتمرکز حرکت کنند و عملیات کلی را بهبود بخشند. آنها از راه‌حل‌های هوش مصنوعی استفاده کنند. به عنوان مثال، این شرکت از یادگیری تقویتی در نرم‌افزار اکتشاف و حفاری خود برای کاهش هزینه‌های استخراج گاز استفاده می‌کند. سیستم‌های حفاری رباتیک که براساس داده‌های جمع‌آوری‌شده توسط Shell و داده‌های نرم‌افزار شبیه‌سازی آموزش دیده‌اند، به اپراتورهای حفاری کمک می‌کنند تا محیط را درک کرده، نتایج را تسریع کنند و هزینه‌های نگهداری و تعمیرات را کاهش دهند. شل همچنین از برنامه‌های هوش مصنوعی در ایستگاه‌های شارژ خودروهای برقی عمومی خود برای پیش‌بینی تغییر تقاضا در ایستگاه‌های شارژ خودروهای الکتریکی در طول روز استفاده می‌کند تا بتوان انرژی را با کارایی بیشتری تامین کرد. این شرکت همچنین از دوربین‌های مجهز به دید کامپیوتری در پمپ‌بنزین‌های خود در سنگاپور و تایلند استفاده می‌کند مثلا برای مشتریانی که حین سوخت‌رسانی نزدیک پمپ‌ها و ماشین‌ها سیگار روشن می‌کنند، کارگران بتوانند به طور خودکار برای کاهش خطرات هشدار دهند. اخیر این شرکت برنامه‌ای را راه‌اندازی کرده است که به دانشمندان داده و مهندسان هوش مصنوعی اجازه می‌دهد تجربه کار روی انواع پروژه‌های هوش مصنوعی در تمام فعالیت‌های شل را کسب کنند.
این شرکت یک جامعه مرکزی متشکل از بیش از ۳۵۰ متخصص هوش مصنوعی ایجاد کرده است که در حال طراحی راه‌حل‌هایی با استفاده از فناوری با استفاده از مجموعه داده‌های گسترده موجود در بسیاری از شرکت‌های گروه هستند. هوش مصنوعی به Shell اجازه داده است تا از مانیتورینگ پیش‌بینی‌کننده برای بهبود تکنیک‌های نظارتی در حال حاضر استفاده کند. از توقف‌های ناگهانی برای نظارت بر این تجهیزات، ۳‌میلیون حسگر هر هفته ۲۰‌میلیارد ردیف داده جمع‌آوری می‌کنند، در حالی که نزدیک به ۱۱۰۰۰ مدل یادگیری ماشینی به سیستم اجازه می‌دهد روزانه بیش از ۱۵‌میلیون پیش‌بینی کند. قبل از استفاده از این فناوری‌ها، شل معمولا بعد از مدتی تجهیزات را جایگزین می‌کرد که به این معنی بود بسیاری از تجهیزات در حالی که هنوز در شرایط خوبی بودند، جایگزین می‌شدند و به طور موقت کار را برای تعمیرات متوقف کرد که تاثیر منفی بر عملیات تولید داشت. تعمیر و نگهداری پیش‌بینی‌کننده مبتنی بر هوش مصنوعی، این شرکت را قادر می‌کند تا هزینه‌های تجهیزات و نگهداری را با استفاده کارآمدتر از منابع، کاهش زمان توقف تولید و جلوگیری از توقف‌های برنامه‌ریزی نشده کاهش دهد.