وتمنح هذه التقنيات شركات الطاقة قدرات متقدمة لتحليل كميات ضخمة من البيانات التشغيلية، والتنبؤ بالأعطال قبل وقوعها، ومراقبة أداء المعدات والمنشآت، بما يساعد على رفع كفاءة الإنتاج وخفض التكاليف وتقليل فترات التوقف.
وتكتسب هذه التطبيقات أهمية خاصة في صناعة النفط والغاز، التي تعتمد على منشآت معقدة وعمليات مترابطة تتطلب مراقبة مستمرة لظروف التشغيل. وتوضح وكالة الطاقة الدولية أن الذكاء الاصطناعي يتيح فرصا لتحسين كفاءة العمليات وتعزيز السلامة وتقليل الانبعاثات، من خلال استخداماته في الاستكشاف والإنتاج والصيانة ومراقبة المنشآت.
الذكاء الاصطناعي يدعم استكشاف النفط وتقييم المكامن
تبدأ تطبيقات الذكاء الاصطناعي من مرحلة استكشاف الموارد النفطية، إذ تستطيع خوارزميات التعلم الآلي تحليل البيانات الجيولوجية ونتائج المسوحات الزلزالية وسجلات الآبار، واكتشاف أنماط تساعد المهندسين على تقييم المكامن النفطية وتحديد المواقع المحتملة للحفر.
وتوفر هذه الأدوات إمكانات لمعالجة البيانات المعقدة والمتعددة المصادر بسرعة أكبر، وتقدير خصائص التكوينات الجيولوجية، وتقليل مستوى عدم اليقين قبل بدء عمليات الحفر، مع استمرار أهمية التقييم الجيولوجي والخبرة الهندسية في اتخاذ القرارات النهائية.
وفي مرحلة الإنتاج، تستخدم النماذج الذكية لتحليل البيانات الواردة من أجهزة الاستشعار المثبتة في الآبار والمعدات، بما يشمل الضغط ودرجات الحرارة ومعدلات تدفق النفط والغاز والمياه.
وتساعد هذه البيانات على متابعة أداء الآبار بصورة مستمرة، ورصد التغيرات التي قد تشير إلى تراجع الإنتاج أو وجود خلل في المعدات أو اضطرابات في تدفق السوائل، فضلا عن تقديم توقعات لمعدلات الإنتاج وتحديد ظروف التشغيل الأكثر ملاءمة للاستفادة من الموارد المتاحة.
الصيانة التنبؤية تقلل الأعطال وتوقف الإنتاج
تمثل الصيانة التنبؤية أحد أبرز مجالات استخدام الذكاء الاصطناعي في المنشآت النفطية، إذ تعتمد على تحليل بيانات المعدات وسجلات الصيانة والاهتزازات ودرجات الحرارة، بهدف اكتشاف المؤشرات المبكرة للأعطال والتدخل قبل حدوثها.
وتستطيع النماذج المدربة على البيانات التاريخية التعرف على التغيرات غير المعتادة في أداء المضخات والضواغط والتوربينات، وإرسال تنبيهات إلى فرق الصيانة بشأن احتمالات وجود مشكلات تستدعي الفحص أو الإصلاح.
ويساعد هذا النهج على الانتقال من الصيانة الدورية وفق جداول زمنية ثابتة إلى الصيانة المرتبطة بالحالة الفعلية للمعدات، بما يقلل احتمالات الأعطال المفاجئة وفترات توقف الإنتاج، ويحسن إدارة قطع الغيار والموارد.
وتزداد أهمية هذه التطبيقات في الحقول البحرية والمنشآت البعيدة، التي تتطلب عمليات الإصلاح والصيانة فيها وقتا أطول وتكاليف أكبر.
كما يمكن توظيف الذكاء الاصطناعي في متابعة مؤشرات السلامة وتحليل بيانات أجهزة الاستشعار للكشف عن التسربات والتغيرات غير الطبيعية في الضغط ودرجات الحرارة، بما يدعم سرعة الاستجابة للمخاطر المحتملة.
الذكاء الاصطناعي يطور أداء المصافي وسلاسل الإمداد
يمتد تأثير التقنيات الذكية إلى مصافي النفط ومنشآت معالجة الغاز، حيث تستطيع النماذج تحليل درجات الحرارة والضغط ومعدلات التدفق وتركيبات المواد، وتحديد ظروف التشغيل التي تسهم في تحسين كفاءة عمليات التكرير وجودة المنتجات النهائية.
كما تساعد هذه الأنظمة على اكتشاف الانحرافات عن مستويات التشغيل المعتادة، واقتراح تعديلات يمكن أن تقلل استهلاك الطاقة والمواد الخام والحد من الهدر.
وتدعم هذه التطبيقات استخدام التوائم الرقمية، وهي نماذج افتراضية تحاكي المنشآت والمعدات الفعلية، وتتيح اختبار سيناريوهات تشغيلية متعددة وتقييم نتائجها قبل تطبيقها على أرض الواقع.
وفي سلاسل الإمداد، تستخدم الخوارزميات لتحليل بيانات المخزون والطلب والأسعار وحركة الشحن والنقل، والتنبؤ بالاحتياجات المستقبلية وتحديد كميات المواد وقطع الغيار المطلوبة، إلى جانب تحسين جداول التوريد والتوزيع.
ويسهم ذلك في تقليل التأخيرات وتكاليف التخزين والنقل، وتحسين التنسيق بين مواقع الإنتاج والموانئ والمصافي ومرافق التخزين.
أرامكو تقدم نموذجا لتطبيق الذكاء الاصطناعي
يتجاوز دور الذكاء الاصطناعي تنفيذ المهام الفنية إلى دعم القرارات التشغيلية والإدارية، من خلال تحليل بيانات الإنتاج والتكاليف والطلب والأسعار، ومقارنة السيناريوهات المختلفة لمساعدة الشركات على تحديد أولويات الصيانة وتوزيع الموارد وتخطيط الإنتاج.
وتقدم شركة أرامكو السعودية مثالا على هذا التوجه، إذ أعلنت 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 بنسب تراوحت بين 10 و15%، وتقليل استهلاك الطاقة بنحو 5%.
وتوضح هذه التجربة إمكانية تحقيق مكاسب تشغيلية من خلال توظيف التقنيات الذكية، مع اختلاف النتائج المتحققة وفقا لطبيعة المنشآت والبيانات والتقنيات المستخدمة.
تحديات البيانات والأمن السيبراني والسلامة
رغم الإمكانات التي يوفرها الذكاء الاصطناعي، فإن توظيفه في صناعة النفط والغاز يواجه تحديات تتعلق بجودة البيانات ودقة التوقعات؛ إذ قد تؤدي البيانات الناقصة أو غير المحدثة إلى نتائج وتوصيات غير دقيقة.
كما أن اختلاف الظروف الجيولوجية والتشغيلية بين الحقول يجعل نقل نموذج ناجح من منشأة إلى أخرى أمرا يتطلب اختبارات وتعديلات تتناسب مع طبيعة كل موقع.
ويمثل الأمن السيبراني تحديا إضافيا، في ظل اعتماد المنشآت النفطية على أنظمة التحكم الصناعي والأجهزة المتصلة بالمعدات. وقد يؤدي اختراق هذه الأنظمة أو التلاعب بالبيانات إلى تعطيل الإنتاج أو تعريض العاملين والمنشآت لمخاطر تشغيلية.
وتبرز كذلك مخاوف مرتبطة بمنح النماذج الذكية صلاحيات التحكم المباشر في المعدات، خاصة أن الأخطاء في المنشآت الحساسة قد تكون لها عواقب تتعلق بالضغط ودرجات الحرارة وتدفق المواد.
لذلك تظل مراجعة التوصيات والإشراف البشري والتحقق من مخرجات النماذج عناصر ضرورية قبل الاعتماد عليها في القرارات التشغيلية، إلى جانب تعزيز حماية الأنظمة وإدارة مخاطر الذكاء الاصطناعي، وفقا للتوجهات التي تؤكدها وكالة الطاقة الدولية والمعهد الوطني الأمريكي للمعايير والتقنية.
أدنوك وأوبن إيه آي.. توجه متزايد نحو الشراكات التقنية
وفي مؤشر على اتساع اهتمام شركات الطاقة بتطبيقات الذكاء الاصطناعي، يأتي الاتفاق المعلن خلال نوفمبر الجاري بين شركة أدنوك الإماراتية ومجموعة «جي 42» (G42) وشركة «أوبن إيه آي»، في إطار التوجه نحو إدماج التقنيات المتقدمة في عمليات قطاع الطاقة.
ويعكس هذا التوجه انتقال الذكاء الاصطناعي من مرحلة التجارب والتطبيقات المحدودة إلى دوره المتنامي في تطوير العمليات الصناعية وتحسين كفاءة إدارة الموارد واتخاذ القرارات.
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 تحقيق التوازن بين التقنيات الحديثة والخبرة البشرية ومتطلبات السلامة الصناعية.
