نظرة عامة
يقوم الذكاء الاصطناعي بفحص المسوحات الزلزالية وسجلات الآبار وبيانات الأقمار الصناعية للعثور على خزانات النفط والغاز بشكل أسرع وأكثر دقة. إنه يقلل من التكلفة والتخمين في تحديد مكان الحفر.
يطبق الذكاء الاصطناعي في استكشاف النفط والغاز الذكاء الاصطناعي في بيئات خاصة بالمجال حيث تشكل اللوائح والعمليات وتحمل المخاطر خيارات التصميم بقوة.
الغوص العميق
إن العثور على الهيدروكربونات يعني تفسير مجموعات البيانات الهائلة والصاخبة: المسوحات الزلزالية ثلاثية الأبعاد ورباعية الأبعاد، وسجلات الآبار، والعينات الأساسية، وتاريخ الإنتاج. تقليديا، قام الجيوفيزيائيون بتفسير هذه الأمور يدويا على مدى أشهر. يعمل الذكاء الاصطناعي على تسريع هذا الأمر بشكل كبير. تحدد نماذج التعلم العميق، وخاصة الشبكات العصبية التلافيفية، تلقائيًا العيوب الجيولوجية والقباب الملحية والطبقات الطبقية في الصور السيزمية. يتنبأ التعلم الآلي باستخدام بيانات سجلات الآبار بمسامية الصخور ونفاذيتها، وهي الخصائص التي تحدد ما إذا كان النفط يمكن أن يتدفق أم لا. تقوم الشركات ببناء نماذج الخزانات واستخدام "مطابقة التاريخ" المستندة إلى الذكاء الاصطناعي لمعايرة عمليات المحاكاة مقابل الإنتاج الحقيقي. يقوم الذكاء الاصطناعي أيضًا بتوجيه الحفر في الوقت الفعلي، وتوجيه الحفرة للبقاء في "منطقة الدفع" الإنتاجية والإشارة إلى المخاطر مثل تغيرات الضغط المفاجئة التي قد تسبب انفجارات. المردود هو عدد أقل من الثقوب الجافة وانخفاض مخاطر الاستكشاف.
البصيرة الفنية
غالبًا ما يستخدم التفسير الزلزالي شبكات CNN المدربة على تقسيم العيوب والآفاق في أحجام الصور ثلاثية الأبعاد، ومعالجة بيانات الانعكاس مثل وحدات فوكسل التصوير الطبي. بالنسبة لسجلات الآبار، تقوم نماذج الانحدار والتصنيف بتعيين الإشارات المقاسة (أشعة جاما، والمقاومة، والصوتية) لخصائص الصخور. "النماذج البديلة" تقريبية لمحاكاة الخزانات البطيئة القائمة على الفيزياء حتى يتمكن المهندسون من تشغيل آلاف السيناريوهات بسرعة. يساعد التعلم المعزز والتحسين الافتراضي على اختيار موضع جيد لتحقيق أقصى قدر من التعافي.
إتقان الذكاء الاصطناعي في استكشاف النفط والغاز
يقوم الذكاء الاصطناعي بفحص المسوحات الزلزالية وسجلات الآبار وبيانات الأقمار الصناعية للعثور على خزانات النفط والغاز بشكل أسرع وأكثر دقة. إنه يقلل من التكلفة والتخمين في تحديد مكان الحفر. يطبق الذكاء الاصطناعي في استكشاف النفط والغاز الذكاء الاصطناعي في بيئات خاصة بالمجال حيث تشكل اللوائح والعمليات وتحمل المخاطر خيارات التصميم بقوة. لبناء فهم عميق، يجب التعامل مع الذكاء الاصطناعي في استكشاف النفط والغاز كنموذج تشغيلي، وليس كميزة واحدة: تحديد النتائج المرجوة، وتوضيح الافتراضات، وفصل ما يمكن للنظام القيام به بشكل موثوق عما لا يزال يتطلب حكم الخبراء.
من الناحية العملية، تعمل الفرق القوية التي تستخدم الذكاء الاصطناعي في استكشاف النفط والغاز على مواءمة القدرة التقنية مع سياسة المجال وإمكانية التدقيق واتخاذ القرارات في الخطوط الأمامية. وهي تقوم بتوثيق معايير نجاح واضحة، واختبارها مقابل بيانات واقعية وسير العمل، والتكرار بناءً على أنماط الفشل الملحوظة بدلاً من الانتصارات المعيارية لمرة واحدة. وهذا هو المكان الذي يتحول فيه الفهم النظري إلى قدرة دائمة عبر المنتج والسياسة والعمليات.
يحدد سياق الصناعة ما إذا كانت أفكار الذكاء الاصطناعي ستظل على اتصال بالواقع. وفي الوقت نفسه، يمكن للمتطلبات التنظيمية أن تُبطل النماذج الأولية القوية. ويتمثل النهج الأكثر مرونة في الجمع بين سرعة التجريب وانضباط الحوكمة: تشغيل البرامج التجريبية، والتقاط الأدلة، ونشر سجلات القرارات، وتحديث الضمانات بشكل مستمر مع تطور سلوك النموذج، وتوقعات المستخدم، والمتطلبات التنظيمية.
التأثير الاستراتيجي
يحدد سياق الصناعة ما إذا كانت أفكار الذكاء الاصطناعي ستظل على اتصال بالواقع.
يحدد سياق الصناعة ما إذا كانت أفكار الذكاء الاصطناعي ستظل على اتصال بالواقع. وفي عمليات النشر عالية الجودة، تتم ترجمة ذلك إلى قواعد تشغيل قابلة للقياس، وحدود ملكية، وطقوس مراجعة متكررة حتى تتمكن الفرق من توسيع نطاق الثقة بدلاً من توسيع نطاق الغموض.
تؤثر قيود المجال على معدلات الخطأ المقبولة ونماذج المراقبة.
تؤثر قيود المجال على معدلات الخطأ المقبولة ونماذج المراقبة. وفي عمليات النشر عالية الجودة، تتم ترجمة ذلك إلى قواعد تشغيل قابلة للقياس، وحدود ملكية، وطقوس مراجعة متكررة حتى تتمكن الفرق من توسيع نطاق الثقة بدلاً من توسيع نطاق الغموض.
تعمل عمليات النشر الناجحة على مواءمة القدرة التقنية مع سير العمل في الخطوط الأمامية.
تعمل عمليات النشر الناجحة على مواءمة القدرة التقنية مع سير العمل في الخطوط الأمامية. وفي عمليات النشر عالية الجودة، تتم ترجمة ذلك إلى قواعد تشغيل قابلة للقياس، وحدود ملكية، وطقوس مراجعة متكررة حتى تتمكن الفرق من توسيع نطاق الثقة بدلاً من توسيع نطاق الغموض.
التنفيذ في العالم الحقيقي
تطبق ExxonMobil وMicrosoft التعلم الآلي لتحسين عمليات الحفر والإنتاج في حوض بيرميان
تستخدم شركة Shell الذكاء الاصطناعي لتفسير البيانات الزلزالية والتنبؤ بأعطال المعدات عبر العمليات
أدوات نمذجة الخزانات الخاصة بشركة BP تستخدم مطابقة السجل المستند إلى الذكاء الاصطناعي للتنبؤ بالإنتاج الميداني
تعمل برامج الكشف عن غاز الميثان عبر الأقمار الصناعية والذكاء الاصطناعي (على سبيل المثال، من شركات مثل Kayrros) على اكتشاف التسربات في مواقع الآبار
أنماط التنفيذ
الذكاء الاصطناعي في استكشاف النفط والغاز في الممارسة العملية
تطبق ExxonMobil وMicrosoft التعلم الآلي لتحسين عمليات الحفر والإنتاج في حوض بيرميان.
تطبق ExxonMobil وMicrosoft التعلم الآلي لتحسين عمليات الحفر والإنتاج في حوض بيرميان عادةً ما تحصل الفرق على نتائج أفضل عندما تحدد حدود الجودة مقدمًا، وتحافظ على مسار تصعيد بشري لحالات الحافة، وتتتبع مكاسب الإنتاجية وتكاليف الأخطاء بمرور الوقت.
الذكاء الاصطناعي في استكشاف النفط والغاز في الممارسة العملية
تستخدم شركة Shell الذكاء الاصطناعي لتفسير البيانات الزلزالية والتنبؤ بأعطال المعدات عبر العمليات.
تستخدم شركة Shell الذكاء الاصطناعي لتفسير البيانات الزلزالية والتنبؤ بأعطال المعدات عبر العمليات. عادةً ما تحصل الفرق على نتائج أفضل عندما تحدد حدود الجودة مقدمًا، وتحتفظ بمسار تصعيد بشري لحالات الحافة، وتتتبع مكاسب الإنتاجية وتكاليف الأخطاء بمرور الوقت.
الذكاء الاصطناعي في استكشاف النفط والغاز في الممارسة العملية
أدوات نمذجة الخزانات الخاصة بشركة BP تستخدم مطابقة السجل المستند إلى الذكاء الاصطناعي للتنبؤ بالإنتاج الميداني.
أدوات نمذجة الخزانات الخاصة بشركة BP التي تستخدم مطابقة التاريخ المستندة إلى الذكاء الاصطناعي للتنبؤ بالمخرجات الميدانية عادةً ما تحصل الفرق على نتائج أفضل عندما تحدد عتبات الجودة مقدمًا، وتحافظ على مسار تصعيد بشري لحالات الحافة، وتتتبع مكاسب الإنتاجية وتكاليف الخطأ بمرور الوقت.
الذكاء الاصطناعي في استكشاف النفط والغاز في الممارسة العملية
تعمل برامج الكشف عن غاز الميثان عبر الأقمار الصناعية والذكاء الاصطناعي (على سبيل المثال، من شركات مثل Kayrros) على اكتشاف التسربات في مواقع الآبار.
برامج الكشف عن غاز الميثان عبر الأقمار الصناعية والذكاء الاصطناعي (على سبيل المثال، من شركات مثل Kayrros) التي تكتشف التسربات في مواقع الآبار. عادةً ما تحصل الفرق على نتائج أفضل عندما تحدد عتبات الجودة مقدمًا، وتحافظ على مسار تصعيد بشري لحالات الحافة، وتتتبع مكاسب الإنتاجية وتكاليف الأخطاء بمرور الوقت.
المخاطر والدرابزين
يمكن أن تؤدي المتطلبات التنظيمية إلى إبطال النماذج الأولية القوية.
قد ترمز البيانات التاريخية إلى التحيز الذي يضر بمجتمعات معينة.
يمكن للأنظمة القديمة أن تخلق اختناقات في التكامل وتكاليف مخفية.
خارطة طريق التنفيذ
إشراك خبراء المجال بدءًا من صياغة المشكلات وحتى التقييم.
إشراك خبراء المجال بدءًا من صياغة المشكلات وحتى التقييم. تعامل مع كل خطوة كبوابة دليل: إذا لم يتم استيفاء المعايير، قم بإيقاف التشغيل مؤقتًا، وسد الفجوة، وبعد ذلك فقط قم بتوسيع الاستخدام.
تصميم مسارات التدقيق والوثائق قبل الإطلاق.
تصميم مسارات التدقيق والوثائق قبل الإطلاق. تعامل مع كل خطوة كبوابة دليل: إذا لم يتم استيفاء المعايير، قم بإيقاف التشغيل مؤقتًا، وسد الفجوة، وبعد ذلك فقط قم بتوسيع الاستخدام.
التحقق من صحة التزامات الامتثال والسلامة في وقت مبكر.
التحقق من صحة التزامات الامتثال والسلامة في وقت مبكر. تعامل مع كل خطوة كبوابة دليل: إذا لم يتم استيفاء المعايير، قم بإيقاف التشغيل مؤقتًا، وسد الفجوة، وبعد ذلك فقط قم بتوسيع الاستخدام.
يتم طرحها على مراحل مع معايير واضحة للتوقف والتراجع.
يتم طرحها على مراحل مع معايير واضحة للتوقف والتراجع. تعامل مع كل خطوة كبوابة دليل: إذا لم يتم استيفاء المعايير، قم بإيقاف التشغيل مؤقتًا، وسد الفجوة، وبعد ذلك فقط قم بتوسيع الاستخدام.