در دهه اخیر، صنعت نفت و گاز که قلب تپنده تأمین انرژی جهانی به شمار میرود، تحت فشار دوگانه افزایش بهرهوری و کاهش اثرات زیستمحیطی قرار گرفته است.
به گزارش پایگاه خبری بهرهورنیوز به نقل از تعادل، این فشارها، شرکتها را مجبور کرده تا به سمت دیجیتالسازی، هوشمندسازی و بهکارگیری هوش مصنوعی (AI) حرکت کنند؛ فناوریهایی که اکنون فراتر از ابزارهای بهبود عملیات، به عامل تحول بنیادین در این صنعت تبدیل شدهاند.
در سنتیترین شکلها، شرکتهای نفت و گاز با حجم عظیمی از دادههای عملیاتی مواجهند که به سختی قابل تحلیل و بهرهبرداری بودند. با ظهور اینترنت اشیاء (IoT) و تحلیل دادههای کلان، این دادهها به منابع ارزشمندی برای بهینهسازی عملیات تبدیل شدهاند.
سنسورهای هوشمند میتوانند بهصورت بلادرنگ اطلاعات فشار، دما، جریان و دیگر پارامترها را جمعآوری کنند و سپس مدلهای هوش مصنوعی این دادهها را برای پیشبینی خرابیها یا نقاط پرخطر تحلیل میکنند.
شرکتهای بزرگ بینالمللی مانند Aramco حالا از بزرگداده و هوش مصنوعی برای پایش و پیشبینی فلرینگ (سوزاندن گاز مازاد) استفاده میکنند؛ سیستمی که با تحلیل هزاران منبع داده، پیشبینی میکند چه زمانی تاسیسات ممکن است از حد فلرینگ مجاز عبور کنند تا عملیات اصلاحی زودتر انجام شود.
AI بیش از یک ابزار گزارشدهی است؛ این فناوری به شرکتها قدرت میدهد تا عملیات را به صورت پیشبینانه مدیریت کنند. الگوریتمهای یادگیری ماشین قادرند خطاها و خرابیهای احتمالی تجهیزات را پیش از وقوع واقعی تشخیص دهند و زمان توقف ناگهانی تولید را کاهش دهند.
تجزیه و تحلیل دادههای فلرینگ به شرکتها امکان میدهد تا برنامههای عملیاتی کماستهلاکتر و کمآلایندهتری طراحی کنند.
بهطور کلی، ۸۵درصد شرکتهای نفت و گاز گزارش دادهاند که از راهکارهای مبتنی بر هوش مصنوعی برای افزایش بهرهوری استفاده میکنند و پیشبینی نگهداری مبتنی بر AI میتواند تا ۷۰درصد کاهش خرابی تجهیزات ایجاد کند. یکی از نوآوریهای مهم در این عرصه، مفهوم Digital Twin یا «نوزاد دیجیتال» است؛ نسخهای مجازی از داراییهای فیزیکی که بهصورت لحظهای دادهها را دریافت کرده و با استفاده از مدلهای AI رفتار آینده سیستم را شبیهسازی میکند.
این روش به شرکتها این امکان را میدهد که سناریوهای مختلف عملیاتی را بدون توقف واقعی خطوط اجرا کنند و نسبت به هرگونه ناهنجاری یا تلفات انرژی عکسالعمل مناسب نشان دهند. چنین رویکردهایی کمک میکند تا بازده عملیات افزایش یابد و آسیبهای محیطی کاهش پیدا کند.
AI میتواند با تحلیل الگوهای تاریخی و دادههای بلادرنگ، خرابیهای احتمالی تجهیزات را از هفتهها قبل شناسایی کند و از توقف ناگهانی و تلفات انرژی جلوگیری کند. مدیریت هوشمند فلرینگ (سوزاندن گاز) به کمک دادههای بزرگ و مدلهای پیشبینی، شرکتها را قادر میسازد تا زمان و مقدار سوزاندن گاز مازاد را کاهش دهند و بهرهوری انرژی را افزایش دهند.
دیجیتال توینها به مهندسان این امکان را میدهند که پیکربندی بهینه تجهیزات پالایش و خطوط لوله را قبل از اجرای واقعی آزمایش کنند 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 شرکت ملی نفت ایران تفاهمنامههایی برای ایجاد مراکز مدیریت دیجیتال امضا کرده است.
این پروژههای داخلی نهتنها به بهبود بهرهوری و کاهش اتلاف انرژی کمک میکنند، بلکه ظرفیت بومی کشور برای توسعه فناوریهای پیشرفته را نیز تقویت میکنند -هرچند چالشهایی در زمینه زیرساخت و سرمایهگذاری وجود دارد. این موانع میتوانند مانع تحقق کامل پتانسیل AI در صنعت انرژی شوند، مگر اینکه برنامهریزیهای راهبردی و سرمایهگذاری طولانیمدت انجام شود.
تحول دیجیتال در صنعت نفت و گاز بیش از هر زمان دیگری به یک ضرورت تبدیل شده است، نه فقط برای رقابت اقتصادی، بلکه برای پاسخ به چالشهای زیستمحیطی و بهینهسازی انرژی. هوش مصنوعی و فناوریهای وابسته، در حال جایگزین کردن مدلهای سنتی با عملیات پیشبینانه، انعطافپذیر و کارآمدتر هستند.
شرکتهایی که در این مسیر سرمایهگذاری میکنند، نه فقط هزینههای عملیاتی خود را کاهش میدهند، بلکه به استراتژیهای پایدارتر و دوستدار محیط زیست نزدیکتر میشوند-چالشی که 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؟