انقلاب دیجیتال
چگونه هوش مصنوعی میتواند صنعت نفت و گاز را متحول کند؟
از طرفی با توجه به تغییر سبک زندگی در کشورهای توسعهیافته و افزایش تقاضا برای محصولات وابسته به صنعت نفت و گاز، تقاضای این مواد روندی روبه رشد دارد. بنابراین، تغییر مسیر از خامفروشی به سمت توسعه زنجیره ارزش نفت و گاز، اقدامی کاملاً ضروری، راهبردی و آیندهنگرانه بهشمار میرود. بررسی مطالعات اخیر نشان میدهد، یکی از مواردی که به توسعه زنجیره ارزش در حوزه نفت و گاز کمک میکند، حرکت به سوی هوشمندسازی فرآیندهای زنجیره ارزش این صنعت از طریق بهکارگیری فناوریهای نوین و نوظهوری همچون اینترنت اشیا، هوش مصنوعی و تحلیل دادههای کلان است. این فناوریها با بهینهسازی فرآیندها، کاهش هزینهها و افزایش بهرهوری، نقش مهمی در ارتقا و توسعه رقابتپذیری و پایداری زنجیره ارزش نفت و گاز ایفا میکنند. در این میان، هوش مصنوعی با امکان تحلیل لحظهای دادهها، پیشبینی رفتار مخزن و بهینهسازی فرآیند تولید، نقش محوری در میدان نفتی هوشمند ایفا میکند و از طریق دیجیتالیسازی سامانههای ابزار دقیق و تبادل دانش مبتنی بر شبکه، کنترل بهبودیافته و تصمیمگیری سریع در مواجهه با چالشهای عملیاتی را ممکن میکند. به همین دلایل، فناوریهای مبتنی بر هوش مصنوعی بهدلیل سرعت پاسخ و ظرفیت قوی برای تعمیم، توجه ویژهای در حوزه زنجیره ارزش نفت و گاز را به خود جلب کردهاند.
زنجیره ارزش صنعت نفت و گاز
زنجیره ارزش صنعت نفت و گاز از مرحله اکتشاف آغاز میشود و تا حفاری، تولید، مدیریت مخازن، پالایش، انتقال و توزیع ادامه مییابد. در تمام این مراحل، حجم عظیمی از دادهها تولید میشود: دادههای زمینشناسی و لرزهای، دادههای چاه، دادههای حسگرها، دادههای تجهیزات، دادههای پالایشگاهی و همچنین دادههای بازار و لجستیک. هوش مصنوعی با توانایی تحلیل این دادههای پیچیده و حجیم، امکان تصمیمگیری دقیقتر و سریعتر را فراهم میکند و میتواند فرآیندها را به سمت خودکارسازی و بهینهسازی سوق دهد که بهطور مفصل به فرآیند آن میپردازیم.
کاربردهای کلیدی هوش مصنوعی در نفت و گاز
مطالعه نشان میدهد هوش مصنوعی در صنعت نفت و گاز بهطور مستقیم در حوزههای زیر نقش پررنگی دارد:
اکتشاف و شناسایی منابع: هوش مصنوعی با تحلیل دادههای لرزهای و زمینشناسی، دقت شناسایی ساختارهای زیرزمینی را بالا میبرد و میتواند احتمال خطا در تفسیر دادهها را کاهش دهد. این موضوع از نظر اقتصادی بسیار مهم است، زیرا هزینه اکتشاف و حفاری در مقیاس صنعتی بسیار بالا بوده و هر تصمیم اشتباه میتواند میلیاردها خسارت ایجاد کند.
حفاری و عملیات چاه: در حفاری، هوش مصنوعی میتواند برای بهینهسازی پارامترهای حفاری، کاهش زمان توقف، پیشبینی مشکلاتی مانند گیر لوله یا فوران و افزایش ایمنی استفاده شود. از آنجا که حفاری در محیطهای پرخطر انجام میشود، تحلیل بیدرنگ دادهها از طریق سامانههای هوشمند میتواند نقش حیاتی داشته باشد.
تولید و بهرهبرداری: در مرحله تولید، هوش مصنوعی میتواند نرخ تولید را بهینه کند، افت فشار یا مشکلات تجهیزات را زودتر تشخیص دهد و کمک کند برنامههای تعمیرات بهجای واکنشی بودن، پیشگیرانه شوند. همچنین در میدانهای نفتی و گازی، پیشبینی رفتار مخزن با کمک الگوهای یادگیری ماشین، امکان مدیریت بهتر منابع را فراهم میکند.
مدیریت مخزن: یکی از مهمترین نقشهای هوش مصنوعی، پیشبینی رفتار مخزن و تحلیل عدم قطعیت است. مخزن یک سیستم پیچیده است که رفتار آن تحت تاثیر دهها متغیر قرار دارد. هوش مصنوعی با تحلیل دادههای تولید، فشار و ویژگیهای زمینشناسی میتواند مدلهای دقیقتری ارائه دهد و تصمیمگیری برای تزریق آب، تزریق گاز یا سایر روشهای ازدیاد برداشت را بهبود دهد.
پیشبینی خرابی تجهیزات و تعمیرات هوشمند: در صنعت نفت و گاز، تجهیزات حیاتی مانند پمپها، کمپرسورها، توربینها و خطوط انتقال اگر دچار خرابی شوند، نهفقط هزینه تعمیر، بلکه هزینه توقف تولید نیز بسیار سنگین است. هوش مصنوعی با تحلیل دادههای سنسوری، امکان پیشبینی خرابی را فراهم میکند و از طریق تعمیرات پیشگیرانه، هزینهها را کاهش و ایمنی را افزایش میدهد.
پالایش، انتقال و توزیع: در بخش پاییندستی نیز هوش مصنوعی نقش مهمی در بهینهسازی فرآیند پالایش، کنترل کیفیت محصولات، مدیریت انرژی و بهبود برنامهریزی زنجیره تامین و توزیع دارد. در این بخش، کاهش اتلاف انرژی و افزایش بهرهوری، اثر مستقیم اقتصادی و زیستمحیطی دارد.
نقش کلیدی در بهینهسازی فرآیندها
بازشناسی و رتبهبندی پیشرانهای بهسازی و توسعه کاربست هوش مصنوعی در زنجیره ارزش صنعت نفت و گاز ایران با رویکرد آیندهپژوهی راهبردی میتواند نقش کلیدی در بهینهسازی فرآیندها، کاهش هزینهها، افزایش بهرهوری، شناسایی حوزههای اولویتدار برای سرمایهگذاری و پژوهش و جلوگیری از هدررفت منابع در صنعت نفت و گاز داشته باشد. از طرفی، صنعت نفت، گاز و پتروشیمی با چالشهایی مانند نوسانات قیمت، رقابت فزاینده و الزامات زیستمحیطی مواجه هستند. در این میان، هوش مصنوعی بهعنوان فناوری تحولآفرین قرن ٢١، راهکارهایی نوین برای بهینهسازی عملیات، مدیریت زنجیره تامین و کاهش آلایندهها ارائه داده است.
شرکتهای پیشرو جهان مانند شل، بیپی، توتال و شورون با بهرهگیری از تحلیل داده و سیستمهای هوشمند، ساختارهای مدیریتی خود را بر اساس هوش مصنوعی دادهمحور کردهاند. بااینحال، مشاهدات ملموسی برای شناسایی پیشرانهای کاربست هوش مصنوعی در زنجیره ارزش صنعت نفت و گاز انجام نشده و محققان صرفاً به بررسی کارکردها، فرصتها و چالشهای مرتبط با این موضوع پرداختهاند. از همینرو، با توجه به توضیحات فوق، در این گزارش پیشرانهای بهسازی و توسعه کاربست هوش مصنوعی در زنجیره ارزش صنعت نفت و گاز ایران مبتنی بر ادبیات پژوهش و با استفاده از رویکرد آیندهپژوهی راهبردی شناسایی شده است.
درنهایت، پیشرانها در سه دسته اصلی طبقهبندی شدهاند:
- پیشرانهای تاثیرگذار (نفوذ بالا)
- پیشرانهای تاثیرپذیر (وابستگی بالا)
- پیشرانهای مستقل/حذفشونده (اثر کمتر در سیستم)
مطابق با یافتهها و تحلیل روابط بر اساس دو مولفه تاثیرپذیری (نفوذ) و تاثیرگذاری (وابستگی) بین پیشرانهای بهسازی و توسعه کاربست هوش مصنوعی در زنجیره ارزش صنعت نفت و گاز ایران، مشاهده میشود که پیشرانهای بهبود تعامل و همکاری میان واحدهای فناوری اطلاعات و بخشهای عملیاتی و راهبردی، جذب، آموزش و توسعه نیروی انسانی متخصص در حوزههای هوش مصنوعی و مهندسی نفت و گاز، زمینهسازی قابلیت ادغام سامانههای هوشمند با فرآیندهای عملیاتی و تجهیزات موجود در صنعت بهعنوان پیشرانهای تاثیرگذار ( نفوذ) هستند. همچنین، مشاهده میشود که پیشرانهای گسترش سرمایهگذاری در تحقیق، توسعه و استقرار زیرساختهای دیجیتال پیشرفته در زنجیره ارزش، پذیرش فرهنگی و ذهنی منابع انسانی نسبت به استفاده از فناوریهای مبتنی بر هوش مصنوعی در زنجیره ارزش، تبیین زیرساختهای ارتباطی پایدار در راستای انتقال دادههای مبتنی بر هوش مصنوعی در زمان واقعی به زنجیره ارزش پیشرانهای تاثیرپذیر (وابسته) هستند. درنهایت، مشاهده میشود که پیشرانهای پیادهسازی سازوکارهای ارزیابی عملکرد فناوریهای هوشمند در محیطهای عملیاتی واقعی، بهکارگیری قابلیتهای مقیاسپذیری راهکارهای هوشمند در زنجیره ارزش از اکتشاف تا توزیع پیشرانهای مستقل (حذفشونده) هستند.
نتیجهگیری
این گزارش با هدف بازشناسی و رتبهبندی پیشرانهای بهسازی و توسعه کاربست هوش مصنوعی در زنجیره ارزش صنعت نفت و گاز ایران با رویکرد آیندهپژوهی راهبردی انجام شد. بررسیها نشان میدهد هوش مصنوعی میتواند در تمام مراحل زنجیره ارزش صنعت نفت و گاز -از اکتشاف تا توزیع- باعث افزایش بهرهوری، کاهش هزینهها، ارتقای ایمنی و بهبود کیفیت تصمیمگیری شود. بااینحال، تحقق این تحول نیازمند فراهم شدن پیشرانهای کلیدی مانند تقویت تعامل میان واحدهای فناوری اطلاعات و بخشهای عملیاتی، تربیت نیروی انسانی متخصص، توسعه زیرساختهای دیجیتال و ایجاد پذیرش فرهنگی در سازمانهاست. درنهایت، شناسایی و اولویتبندی این پیشرانها میتواند مسیر توسعه هوش مصنوعی در صنعت نفت و گاز ایران را هدفمند کرده و زمینه رقابتپذیری و رشد پایدار را فراهم کند. انتظار میرود که مدیران و مسئولان صنعت نفت و گاز ایران در چهارچوبی به عملیاتیسازی این پیشرانها بر اساس رتبهبندی تعیینشده، در جهت بهسازی و توسعه کاربست هوش مصنوعی در زنجیره ارزش صنعت نفت و گاز بپردازند.
پیشنهادی برای مدیران
بر اساس نتایج پژوهش، به مدیران و رهبران صنعت نفت و گاز پیشنهاد میشود که:
بر اساس پیشران بهبود تعامل و همکاری میان واحدهای فناوری اطلاعات و بخشهای عملیاتی و راهبردی، کمیتههای مشترک میان بخشهای فناوری اطلاعات و عملیاتی در پالایشگاههای نفت و گاز تشکیل شوند که بهطور منظم به بررسی پروژههای هوش مصنوعی در زنجیره ارزش و زنجیره تامین صنعت بپردازند. این کمیتهها باید دارای اختیار تصمیمگیری باشند و با هدف همراستاسازی نیازهای عملیاتی و ظرفیتهای فناوری فعالیت کنند.
بر اساس پیشران زمینهسازی قابلیت ادغام سامانههای هوشمند با فرآیندهای عملیاتی و تجهیزات موجود در صنعت، طراحی راهکارهای هوشمند از ابتدا با معماری ماژولار و انعطافپذیر انجام شود تا بهراحتی در مراحل مختلف زنجیره ارزش قابلاستفاده باشند. استفاده از پلتفرمهای ابری و زیرساختهای مبتنی بر هوش مصنوعی برای ارتقای مقیاسپذیری ضروری است. همچنین، ارزیابی عملکرد این سیستمها در مقیاسهای کوچک و گسترش تدریجی آنها، ریسک پیادهسازی را کاهش میدهد.
بر اساس پیشران پیادهسازی سازوکارهای ارزیابی عملکرد فناوریهای هوشمند در محیطهای عملیاتی واقعی، طراحی چهارچوب ارزیابی مبتنی بر شاخصهای کلیدی عملکرد در راستای سنجش میزان اثربخشی سیستمهای هوشمند هوش مصنوعی در زنجیره ارزش، ضروری است. اجرای آزمایشی این چهارچوب در واحدهای عملیاتی منتخب و بازنگری مستمر آن بر اساس بازخورد کاربران، کارایی آن را تضمین میکند. همچنین، استفاده از داشبوردهای تعاملی برای گزارشگیری به تصمیمسازی دقیق در این حوزه کمک خواهد کرد.
بر اساس نتایج پژوهش، به محققان آتی پیشنهاد میشود که:
به شناسایی و اولویتبندی موانع و چالشهای کاربست هوش مصنوعی در زنجیره ارزش و زنجیره تامین صنایع بالادستی و پاییندستی ایران با رویکردهای کیفی و آمیخته به منظور تحقق، توسعه و بهسازی زنجیره ارزش هوشمند مبتنی بر تحول دیجیتال بپردازند. همچنین، توصیه میشود که پیشرانهای کاربست هوش مصنوعی در زنجیره ارزش صنایع بالادستی و پاییندستی از طریق رویکرد کمی در میان منابع انسانی حوزه نفت و گاز و متخصصان حوزه زنجیره ارزش سنجش و ارزیابی کنند.
* این مطلب برگرفته از پژوهش حسین حمزوی، جمشید صالحیصدقیانی و رضا آذرپرا، با عنوان بازشناسی و رتبهبندی پیشرانهای بهسازی و توسعه کاربست هوش مصنوعی در زنجیره ارزش صنعت نفت و گاز جمهوری اسلامی ایران است.
