أهمية الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة في قطاع النفط والغاز

المقدمة يمثل تطبيق الذكاء الاصطناعي (AI) في قطاعات مثل النفط والغاز تحولًا كبيرًا نحو تحسين الكفاءة التشغيلية، وتعزيز السلامة، وتحقيق الاستدامة. تقدم هذه الورقة البحثية خارطة طريق مفصلة لشركات النفط والغاز التي تسعى إلى دمج الذكاء الاصطناعي في عملياتها.

من خلال الاستفادة من رؤى قادة الصناعة مثل أدنوك (ADNOC)، وأرامكو (ARAMCO)، وأبيكس (APEX)، والمنصوري (Almansoori)، بالإضافة إلى إجراء مقارنات مع إحدى شركات الاتصالات الكبرى، تحدد هذه الورقة إطار عمل شامل يغطي المتطلبات الأساسية، والمراحل، والخطوات اللازمة لاعتماد الذكاء الاصطناعي بنجاح.

اعتماد الذكاء الاصطناعي في قطاع النفط والغاز تتبنى صناعة النفط والغاز بسرعة الذكاء الاصطناعي والتقنيات الناشئة لتحسين الكفاءة، وخفض التكاليف، والحفاظ على القدرة التنافسية. تسلط الأبحاث التي أجرتها Aitropolis Technologies الضوء على كيفية استخدام الذكاء الاصطناعي في الصيانة التنبؤية، وتحليل البيانات الزلزالية، وتحسين عمليات الاستكشاف.

على سبيل المثال، قامت أدنوك (ADNOC) بتوظيف الذكاء الاصطناعي لتحسين العمليات في حقل بو حصا النفطي، مما أدى إلى زيادة الإنتاج بنسبة 3-5%. وبالمثل، تستخدم أرامكو السعودية تقنيات تعلم الآلة للتنبؤ بأعطال المعدات ومنع التوقفات غير المخطط لها، مما يوفر أكثر من 20 مليون دولار سنويًا من خلال نموذج واحد فقط. كما تعتمد الشركة على تقنية الرؤية الحاسوبية عبر الطائرات المسيّرة لفحص خطوط الأنابيب والبنية التحتية.

المتطلبات الأساسية لاعتماد الذكاء الاصطناعي في صناعة النفط والغاز لضمان انتقال سلس نحو الذكاء الاصطناعي في قطاع النفط والغاز، يجب على الشركات معالجة المتطلبات الأساسية التالية:

🔹 جاهزية البنية التحتية للبيانات: تطوير بنية تحتية قوية للبيانات قادرة على إدارة كميات كبيرة ومتنوعة من البيانات. تنفيذ أطر حوكمة البيانات لضمان جودة البيانات وأمنها وسلامتها. وفقًا لتقرير Accenture 2023، يرى 87% من المديرين التنفيذيين في القطاع أن الوصول إلى البيانات وإدارتها يمثلان تحديًا كبيرًا.

🔹 مواءمة التكنولوجيا: تقييم الأنظمة التقنية الحالية والتأكد من توافقها مع أهداف الذكاء الاصطناعي، مع ضمان التكامل مع التقنيات الحديثة مثل إنترنت الأشياء (IoT) والحوسبة الطرفية (Edge Computing).

🔹 التعاون بين الأقسام: تعزيز التعاون بين فرق تقنية المعلومات، والهندسة، والعمليات لمعالجة التحديات متعددة التخصصات وضمان فهم مشترك لأهداف الذكاء الاصطناعي.

🔹 الامتثال التنظيمي: الالتزام بالتشريعات والمعايير الصناعية المتعلقة بحماية البيانات ونشر الذكاء الاصطناعي. وضع ممارسات شفافة تتماشى مع المعايير العالمية. وفقًا لتقرير عام 2022، من المتوقع أن يصل سوق الذكاء الاصطناعي في قطاع الطاقة إلى 50 مليار دولار بحلول عام 2025، مما يؤكد الحاجة إلى استثمارات كبيرة في البنية التحتية والمواهب.

متطلبات التكامل الناجح للذكاء الاصطناعي:

🔹 تحسين جودة البيانات: تعزيز جودة البيانات من خلال عمليات التنقية والمعالجة. الاستثمار في أدوات متقدمة للحفاظ على دقة البيانات وموثوقيتها.

🔹 استقطاب المواهب المتخصصة في الذكاء الاصطناعي: تعيين خبراء الذكاء الاصطناعي مثل علماء البيانات ومهندسي تعلم الآلة، مع توفير برامج تدريب مستمرة للموظفين الحاليين.

🔹 تطوير البنية التحتية: تحديث البنية التحتية للحوسبة لدعم متطلبات الذكاء الاصطناعي، واستكشاف حلول الحوسبة السحابية القابلة للتوسع لتعزيز المرونة التشغيلية.

🔹 توسيع النظام البيئي التكنولوجي: إقامة شراكات مع مزودي تقنيات الذكاء الاصطناعي والشركات الناشئة لدمج أحدث الحلول المبتكرة. بناء نظام متكامل ومتعدد الاستخدامات لتطبيق أدوات الذكاء الاصطناعي في مختلف العمليات التشغيلية، مما يضمن الوصول إلى بيانات عالية الجودة من أجهزة الاستشعار والمعدات والأنظمة.

مراحل تبني الذكاء الاصطناعي:

🔹 مرحلة التقييم: إجراء تقييم شامل لمدى جاهزية الذكاء الاصطناعي داخل المؤسسة، وتحديد نقاط القوة والضعف. وضع مؤشرات أداء رئيسية (KPIs) لقياس نجاح تنفيذ الذكاء الاصطناعي.

🔹 التنفيذ التجريبي: إطلاق مشاريع تجريبية صغيرة لاختبار حالات استخدام الذكاء الاصطناعي. جمع ملاحظات أصحاب المصلحة لتحسين نماذج الذكاء الاصطناعي.

🔹 الصيانة التنبؤية: استخدام الذكاء الاصطناعي لتحليل البيانات بشكل استباقي، حيث ساهمت التحليلات التنبؤية المدعومة بالذكاء الاصطناعي في خفض تكاليف الصيانة لدى شل بنسبة 25%، بينما حققت إكسون موبيل زيادة بنسبة 5% في كفاءة الإنتاج عبر استخدام الذكاء الاصطناعي في إدارة المكامن.

🔹 التخطيط للتوسع: تقييم إمكانية توسيع المشروعات التجريبية الناجحة، ووضع خطة تدريجية لتوسيع نطاق دمج الذكاء الاصطناعي في العمليات.

🔹 التحسين المستمر: تنفيذ آليات مراقبة وتحليل مستمرة، مع تحديث نماذج الذكاء الاصطناعي بشكل دوري لضمان التكيف مع الاحتياجات المتغيرة للأعمال.

خطوات عملية تبني الذكاء الاصطناعي:

🔹 تحديد الأهداف وحالات الاستخدام: تحديد الأهداف التجارية بوضوح، وإعطاء الأولوية لحالات استخدام الذكاء الاصطناعي بناءً على تأثيرها المحتمل على كفاءة العمليات. وفقًا لتقرير استشاري رئيسي لعام 2023، فإن 42% من شركات النفط والغاز تعتبر تحسين الكفاءة التشغيلية الهدف الأساسي للذكاء الاصطناعي.

🔹 استكشاف البيانات وإعدادها: تحليل مصادر البيانات المتاحة، وتطبيق تقنيات معالجة البيانات المسبقة مثل التنظيف وهندسة الميزات.

🔹 تطوير النماذج وتدريبها: اختيار النماذج المناسبة للذكاء الاصطناعي، وتدريبها باستخدام البيانات التاريخية، وتقييم أدائها مقابل معايير محددة مسبقًا.

🔹 النشر والتكامل: نشر نماذج الذكاء الاصطناعي داخل الأنظمة التشغيلية، وضمان تكاملها بسلاسة مع العمليات. إنشاء آليات تغذية راجعة لضمان التحسين المستمر.

🔹 المراقبة والصيانة: إنشاء أنظمة مراقبة لتتبع أداء نماذج الذكاء الاصطناعي، مع تنفيذ جداول صيانة دورية لمعالجة أي مشكلات محتملة.

مقارنة صناعية وإحصائيات يقدم تبني الذكاء الاصطناعي في قطاع الاتصالات دروسًا قيّمة لقطاع النفط والغاز:

🔹 تحسين تجربة العملاء: شهدت شركات الاتصالات التي استخدمت الذكاء الاصطناعي في خدمة العملاء زيادة بنسبة 20% في رضا العملاء، بينما أدت روبوتات الدردشة الذكية إلى تقليل أوقات الاستجابة بنسبة 30%. على سبيل المثال، وجدت GE أن الصيانة التنبؤية المعتمدة على الذكاء الاصطناعي قللت من التوقفات غير المخطط لها بنسبة 10%.

🔹 تحسين أداء الشبكات: أدى استخدام الذكاء الاصطناعي في شبكات الاتصالات إلى تقليل فترات التوقف بنسبة 25%، مما عزز الموثوقية، حيث حقق المشغلون تحسنًا بنسبة 15% في كفاءة الشبكة.

🔹 اكتشاف الاحتيال ومنعه: خفّضت خوارزميات الذكاء الاصطناعي الخسائر الناتجة عن الاحتيال في قطاع الاتصالات بنسبة 40%، حيث ساعد الكشف عن الشذوذ في الوقت الفعلي على تقليل فقدان الإيرادات. تقدر BP أن إدارة الخزانات باستخدام الذكاء الاصطناعي يمكن أن تزيد من معدل استخراج الإنتاج بنسبة 10%.

🔹 الأثر التجاري: يشمل تأثير الذكاء الاصطناعي تحسين الكفاءة التشغيلية من خلال تقليل فترات التوقف، وتحسين تخصيص الموارد، وتعزيز معايير السلامة. كما تساعد نماذج الذكاء الاصطناعي في تحسين استخدام الأصول واتخاذ القرارات من خلال توفير رؤى قائمة على البيانات، مما يؤدي إلى تحسين إدارة المخاطر والتخطيط الاستراتيجي.

الخاتمة يمثل دمج الذكاء الاصطناعي في قطاع النفط والغاز فرصة كبيرة للشركات لتحسين العمليات، وتعزيز الإنتاج، وتقليل التكاليف. ومع ذلك، يتطلب تبني الذكاء الاصطناعي الناجح تخطيطًا دقيقًا، واستثمارًا في البنية التحتية، وتعاونًا بين مختلف الإدارات. من خلال اتباع المراحل والخطوات الموضحة، يمكن للشركات ضمان انتقال سلس إلى العمليات المدعومة بالذكاء الاصطناعي.

تتراوح الفوائد المحتملة من الصيانة التنبؤية إلى تحسين استخدام الأصول وتقليل فترات التوقف، مما يجعل الذكاء الاصطناعي عامل تغيير رئيسي في الصناعة، حيث يسهم في تعزيز الكفاءة التشغيلية وضمان الاستدامة طويلة الأمد.