انقلاب دیجیتالی در صنعت طلای سیاه
جهان صنعت– در عصری که داده‌ها به‌عنوان طلای جدید شناخته می‌شوند، صنعت نفت و گاز در حال تجربه یکی از بنیادی‌ترین تحولات تاریخ خود است. هوش‌مصنوعی، یادگیری ماشین و تحلیل داده‌های بزرگ نه‌تنها ابزارهای مکملی برای بهبود عملیات محسوب می‌شوند بلکه به‌عنوان نیروی محرکه‌ای برای بازتعریف کامل زنجیره ارزش این صنعت عمل می‌کنند.
براساس گزارش اخیر شرکت مشاوره‌ای
Boston Consulting Group BCG، هوش‌مصنوعی به شرکت‌های نفت و گاز امکان ساده‌سازی عملیات را از طریق پیش‌بینی خرابی تجهیزات و کوتاه‌کردن فرآیندها از ماه‌ها به هفته‌ها می‌دهد. تحلیلگران پیش‌بینی می‌کنند که کاربرد گسترده این فناوری تا سال۲۰۲۶ منجربه کاهش ۱۰ تا ۲۰درصدی هزینه‌ها شود.
در بخش اکتشاف، الگوریتم‌های هوش‌مصنوعی قادرند داده‌های لرزه‌ای پیچیده را تحلیل کرده و مکان‌های بهینه حفاری را با دقتی بی‌سابقه شناسایی کنند. این فناوری نه‌تنها ریسک‌های اکتشاف را کاهش می‌دهد بلکه فرآیند تصمیم‌گیری را نیز بهبود می‌بخشد. مطالعات نشان می‌دهد که استفاده از هوش‌مصنوعی در مرحله اکتشاف می‌تواند نرخ موفقیت حفاری را تا ۳۰درصد افزایش دهد.
شرکت‌های بزرگ نفتی همچون آرامکو، راه‌حل‌های داخلی مبتنی‌بر هوش‌مصنوعی را برای کاهش مصرف سوخت گاز در بویلرها توسعه داده‌اند. این نوآوری‌ها نشان‌دهنده تمایل صنعت به توسعه فناوری‌های سفارشی و متناسب با نیازهای خاص عملیاتی است و در برخی موارد به کاهش ۱۵درصدی مصرف انرژی منجر شده است.
در حوزه تولید، هوش‌مصنوعی نقش حیاتی در نظارت بر تجهیزات، پیشنهاد برنامه‌های نگهداری و مدیریت داده‌ها برای عملیات استراتژیک ایفا می‌کند. الگوریتم‌های یادگیری ماشین با بهره‌گیری از حجم عظیم داده‌های تاریخی و روندهای فعلی بازار، قادر به تولید پیش‌بینی‌های دقیق تقاضا برای محصولات نفت و گاز هستند.
این قابلیت پیش‌بینانه شرکت‌ها را قادر می‌کند تا برنامه‌های تولید خود را بهینه کرده و اطمینان حاصل کنند که مقادیر مناسبی برای پاسخ به نیازهای بازار تولید می‌کنند. نتیجه این فرآیند، کاهش اتلاف منابع و افزایش بهره‌وری کلی عملیات است و نگهداری پیش‌بینانه مبتنی‌بر هوش‌مصنوعی می‌تواند زمان خرابی تجهیزات را تا ۵۰درصد کاهش دهد. یکی از مهم‌ترین دستاوردهای کاربرد هوش‌مصنوعی در صنعت نفت و گاز، بهبود ایمنی عملیات است. سیستم‌های مبتنی‌بر هوش‌مصنوعی با استفاده از فناوری‌هایی مانند سنجش آکوستیک توزیع‌شده(DAS) که از کابل‌های فیبر نوری به‌عنوان شبکه‌ای از حسگرها بهره می‌برد، قادر به شناسایی دقیق نشت‌ها و ناهنجاری‌ها در خطوط لوله هستند. ربات‌های به کار گرفته‌شده در عملیات نگهداری، این فرآیندها را ایمن‌تر، ارزان‌تر و کارآمدتر می‌کند. سیستم‌های هوشمند نظارت بر محیط‌زیست نیز به تشخیص زودهنگام آلودگی‌ها و کاهش تاثیرات زیست‌محیطی کمک می‌کنند.
چالش موانع فنی و سازمانی
باوجود مزایای فراوان، کاربرد هوش‌مصنوعی در صنعت نفت و گاز با چالش‌های عمده‌ای همراه است که نیاز به توجه جدی دارند.
هزینه‌های سنگین پیاده‌سازی یکی از بزرگ‌ترین موانع محسوب می‌شود. شرکت‌ها نیاز به سرمایه‌گذاری قابل توجه در زیرساخت‌های فناوری اطلاعات، آموزش نیروی انسانی و توسعه سیستم‌های جدید دارند. مقاومت فرهنگی در برابر تغییر نیز چالش دیگری است که مدیران ارشد باید با آن مقابله کنند. کمبود نیروی کار متخصص در حوزه‌های داده‌کاوی و هوش‌مصنوعی، مساله‌ای جدی برای صنعت محسوب می‌شود. بسیاری از شرکت‌ها در جذب و نگهداری استعدادهای فنی با مشکل مواجه هستند. علاوه بر این، مساله کیفیت و در دسترس بودن داده‌ها(Data Quality) نیز از چالش‌های اساسی است زیرا الگوریتم‌های هوش‌مصنوعی به داده‌های دقیق و استاندارد نیاز دارند. مقررات مربوط به هوش‌مصنوعی از جمله جنبه‌های امنیت سایبری، از طریق قانون هوش‌مصنوعی اتحادیه اروپا در سال۲۰۲۴ و مقررات نوظهور در بریتانیا، آمریکا، چین و سایر حوزه‌های قضایی در حال شکل‌گیری است و شرکت‌ها باید با این چارچوب‌های قانونی سازگاری داشته باشند.
چشم‌انداز آینده؛ همگرایی فناوری‌ها
مطالعات نشان می‌دهد که رشد سالانه تقریبا ۱۵درصدی تعداد انتشارات مرتبط با هوش‌مصنوعی در این بخش بین سال‌های ۲۰۱۵ تا ۲۰۲۴، نشان‌دهنده اهمیت فزاینده این فناوری است. تنها ۲۲درصد از شرکت‌ها موفق به عبور از مرحله (Proof-of-Concept) شده‌اند و تنها ۴درصد ارزش قابل‌توجهی ایجاد می‌کنند. براساس گزارش مجمع جهانی اقتصاد (World Economic Forum)، استفاده از هوش‌مصنوعی مولد می‌تواند کارایی سرمایه را ۵ تا ۷درصد بهبود بخشد و نیازهای سرمایه‌ای بخش‌های دیرگذار را برای انتقال به صفر خالص تا ۵/۱ تا ۲تریلیون دلار کاهش دهد.
آینده صنعت نفت و گاز در گرو همگرایی هوش‌مصنوعی با سایر فناوری‌های نوظهور مانند اینترنت اشیا (IoT) و محاسبات ابری خواهد بود. این همگرایی نه‌تنها کارایی عملیاتی را افزایش می‌دهد بلکه نقش مهمی در تسهیل انتقال انرژی و کاهش ردپای کربن این صنعت ایفا خواهد کرد. هوش‌مصنوعی همچنین در توسعه سوخت‌های پاک‌تر، بهینه‌سازی فرآیندهای پالایشگاهی برای کاهش انتشار گازهای گلخانه‌ای و مدیریت هوشمند منابع انرژی نقش کلیدی خواهد داشت. شرکت‌هایی که امروز در این فناوری‌ها سرمایه‌گذاری کنند و چالش‌های موجود را به فرصت تبدیل کنند، رهبران فردای این صنعت در عصر انتقال انرژی خواهند بود.
منبع: نفت خبر
