در دهه اخیر، صنعت نفت و گاز كه قلب تپنده تأمین انرژی جهانی به شمار میرود، تحت فشار دوگانه افزایش بهرهوری و كاهش اثرات زیستمحیطی قرار گرفته است.
به گزارش پایگاه خبری بهرهورنیوز به نقل از تعادل، این فشارها، شركتها را مجبور كرده تا به سمت دیجیتالسازی، هوشمندسازی و بهكارگیری هوش مصنوعی (AI) حركت كنند؛ فناوریهایی كه اكنون فراتر از ابزارهای بهبود عملیات، به عامل تحول بنیادین در این صنعت تبدیل شدهاند.
در سنتیترین شكلها، شركتهای نفت و گاز با حجم عظیمی از دادههای عملیاتی مواجهند كه به سختی قابل تحلیل و بهرهبرداری بودند. با ظهور اینترنت اشیاء (IoT) و تحلیل دادههای كلان، این دادهها به منابع ارزشمندی برای بهینهسازی عملیات تبدیل شدهاند.
سنسورهای هوشمند میتوانند بهصورت بلادرنگ اطلاعات فشار، دما، جریان و دیگر پارامترها را جمعآوری كنند و سپس مدلهای هوش مصنوعی این دادهها را برای پیشبینی خرابیها یا نقاط پرخطر تحلیل میكنند.
شركتهای بزرگ بینالمللی مانند Aramco حالا از بزرگداده و هوش مصنوعی برای پایش و پیشبینی فلرینگ (سوزاندن گاز مازاد) استفاده میكنند؛ سیستمی كه با تحلیل هزاران منبع داده، پیشبینی میكند چه زمانی تاسیسات ممكن است از حد فلرینگ مجاز عبور كنند تا عملیات اصلاحی زودتر انجام شود.
AI بیش از یك ابزار گزارشدهی است؛ این فناوری به شركتها قدرت میدهد تا عملیات را به صورت پیشبینانه مدیریت كنند. الگوریتمهای یادگیری ماشین قادرند خطاها و خرابیهای احتمالی تجهیزات را پیش از وقوع واقعی تشخیص دهند و زمان توقف ناگهانی تولید را كاهش دهند.
تجزیه و تحلیل دادههای فلرینگ به شركتها امكان میدهد تا برنامههای عملیاتی كماستهلاكتر و كمآلایندهتری طراحی كنند.
بهطور كلی، ۸۵درصد شركتهای نفت و گاز گزارش دادهاند كه از راهكارهای مبتنی بر هوش مصنوعی برای افزایش بهرهوری استفاده میكنند و پیشبینی نگهداری مبتنی بر AI میتواند تا ۷۰درصد كاهش خرابی تجهیزات ایجاد كند. یكی از نوآوریهای مهم در این عرصه، مفهوم Digital Twin یا «نوزاد دیجیتال» است؛ نسخهای مجازی از داراییهای فیزیكی كه بهصورت لحظهای دادهها را دریافت كرده و با استفاده از مدلهای AI رفتار آینده سیستم را شبیهسازی میكند.
این روش به شركتها این امكان را میدهد كه سناریوهای مختلف عملیاتی را بدون توقف واقعی خطوط اجرا كنند و نسبت به هرگونه ناهنجاری یا تلفات انرژی عكسالعمل مناسب نشان دهند. چنین رویكردهایی كمك میكند تا بازده عملیات افزایش یابد و آسیبهای محیطی كاهش پیدا كند.
AI میتواند با تحلیل الگوهای تاریخی و دادههای بلادرنگ، خرابیهای احتمالی تجهیزات را از هفتهها قبل شناسایی كند و از توقف ناگهانی و تلفات انرژی جلوگیری كند. مدیریت هوشمند فلرینگ (سوزاندن گاز) به كمك دادههای بزرگ و مدلهای پیشبینی، شركتها را قادر میسازد تا زمان و مقدار سوزاندن گاز مازاد را كاهش دهند و بهرهوری انرژی را افزایش دهند.
دیجیتال توینها به مهندسان این امكان را میدهند كه پیكربندی بهینه تجهیزات پالایش و خطوط لوله را قبل از اجرای واقعی آزمایش كنند و از طراحی ضعیف یا مصرف بیمورد انرژی جلوگیری نمایند.
در ایران نیز تلاشهایی در همین راستا دیده میشود. برنامههایی برای هوشمندسازی میدانهای نفت و گاز با استفاده از هوش مصنوعی در حال اجراست و شركت ملی نفت ایران تفاهمنامههایی برای ایجاد مراكز مدیریت دیجیتال امضا كرده است.
این پروژههای داخلی نهتنها به بهبود بهرهوری و كاهش اتلاف انرژی كمك میكنند، بلكه ظرفیت بومی كشور برای توسعه فناوریهای پیشرفته را نیز تقویت میكنند -هرچند چالشهایی در زمینه زیرساخت و سرمایهگذاری وجود دارد. این موانع میتوانند مانع تحقق كامل پتانسیل AI در صنعت انرژی شوند، مگر اینكه برنامهریزیهای راهبردی و سرمایهگذاری طولانیمدت انجام شود.
تحول دیجیتال در صنعت نفت و گاز بیش از هر زمان دیگری به یك ضرورت تبدیل شده است، نه فقط برای رقابت اقتصادی، بلكه برای پاسخ به چالشهای زیستمحیطی و بهینهسازی انرژی. هوش مصنوعی و فناوریهای وابسته، در حال جایگزین كردن مدلهای سنتی با عملیات پیشبینانه، انعطافپذیر و كارآمدتر هستند.
شركتهایی كه در این مسیر سرمایهگذاری میكنند، نه فقط هزینههای عملیاتی خود را كاهش میدهند، بلكه به استراتژیهای پایدارتر و دوستدار محیط زیست نزدیكتر میشوند-چالشی كه صنعت انرژی در قرن ۲۱ با آن روبهرو است.
مطالب مرتبط:
ارزیابی روند شاخص بهرهوری نیروی کار در کل اقتصاد ایران/ رشد نفت و گاز و سقوط معدن و ساختمان
بزرگترین تولیدکنندگان نفت جهان + جایگاه ایران
۵ کشور دارای بزرگترین ذخایر گاز طبیعی در سال ۲۰۲۳؛ جایگاه ایران کجاست؟