هوش مصنوعی در صنعت نفت

مانند هر صنعت دیگری، هوش مصنوعی در صنعت نفت نیز جایگاه ویژه خود را پیدا کرده است.هوش مصنوعی قادر است برخی از کارها را بسیار بهتر، سریع‌تر و دقیق‌تر از انسان‌ها به انجام برساند.بنابراین شکی نیست که دیر یا زود تمام عرصه‌های صنعت نفت و گاز را تحت پوشش خود قرار بدهد.مثلا هوش مصنوعی در این صنعت، قادر به بازرسی از مناطقی است که برای انسان‌ها صعب‌العبور می‌باشند.در ادامه به توصیف برخی از کاربردهای مهم هوش مصنوعی در صنعت نفت و گاز می‌پردازیم.

فهرست مطالب

• هوش مصنوعی در صنعت نفت

• کاربرد هوش مصنوعی در صنعت نفت و گاز

• استفاده از سرور ژوپیتر لب ابر فردوسی

• نقش هوش مصنوعی در صنعت نفت

• شرکت های استفاده کننده از هوش مصنوعی در صنعت نفت

• مزایای استفاده از هوش مصنوعی در صنعت نفت

• نرم افزارهای کاربردی هوش مصنوعی مناسب صنعت نفت

هوش مصنوعی در صنعت نفت

پیش از این در طی مقالات متعددی، به تعریف هوش مصنوعی و کاربردهای آن در 10 صنعت متفاوت، به صورت مجزا، پرداخته‌ایم.خلاصه‌ای از این مجموعه مقالات، در مقاله‌ای به نام هوش مصنوعی در صنعت گردهم آمده است که می‌توانید آن را مطالعه نمایید.کاربرد هوش مصنوعی در صنعت نفت و گاز نیز چیزی مشابه سایر صنایع اما با سبک و سیاقی متفاوت است. زیرا هوش مصنوعی همواره در موارد زیر خوب عمل می‌نماید:

• اتوماسیون و خودکارسازی وظایف.

• تجزیه و تحلیل و پردازش مجموعه داده‌های پیچیده و بزرگ.

• پیش‌بینی رفتارها.

• برچسب‌گذاری ناهنجاری‌ها و سایر رویدادهای آموزش دیده.

• علامت‌گذاری داده‌ها و تصحیح خطاها.

بنابراین همان‌گونه که هوش مصنوعی در صنعت پزشکی می‌آموزد که چگونه سرطان را پیش‌بینی کند، در صنعت نفت نیز نحوه شناسایی نشتی لوله را می‌‍‌آموزد.مرکز Mordor Intelligence تخمین می‌زند که هوش مصنوعی در بازار نفت و گاز تا سال 2026 به ارزش 3,349.89 میلیون دلار آمریکا خواهد رسید.زیرا نرخ رشد مرکب سالانه هوش مصنوعی در بازار نفت و گاز معادل 10.14 درصد (CAGR)، بین سال‌های 2021 تا 2026 تخمین زده‌‌ شده است.داریل ویلیامز، معاون انرژی شرکت مایکروسافت، در مورد هوش مصنوعی این‌گونه می‌گوید:

“فناوری‌هایی مانند هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی می‌توانند گذشته را تجزیه و تحلیل کنند، حال را بهینه کنند و آینده را پیش بینی کنند.”

کاربرد هوش مصنوعی در صنعت نفت و گاز

با توجه به پتانسیل هوش مصنوعی برای افزایش یا حتی جایگزینی با برخی از شایستگی‌های انسانی، استفاده از هوش مصنوعی در صنعت نفت رو به افزایش است.طی نظرسنجی اخیر EY، حدود 92 درصد از شرکت‌های نفت و گاز تاکنون بر روی هوش مصنوعی سرمایه‌گذاری کرده‌اند و یا برنامه دو ساله برای شروع سرمایه‌گذاری دارند.روی آوردن به این فناوری نه تنها با هدف عقب نماندن از سایر رقبا، بلکه به دلیل مزیت‌های اقتصادی، محیط زیستی و رفع سایر چالش‌های موجود در مسیر است.

برخی از چالش‌های این صنعت پر درآمد عبارتند از تکمیل تقاضا، نظارت، تنوع عرضه، خرابی‌های مکرر، عملیات خاموش‌شده، محیط زیست، عوامل اجتماعی و حاکمیتی و… .علی‌رغم رکود و کاهش 50 درصدی قیمت نفت در سطح جهان، شرکت‌های نفت و گاز شروع به سرمایه‌گذاری بر روی هوش مصنوعی کرده‌اند.

حدود 39 درصد از نفت خام تولیدی کشورهای اوپک تنها از منطقه خاورمیانه تامین می‌شود. مثلا عربستان با تولید بیش از 12.2 بشکه در روز، بزرگ‌ترین تولیدکننده است.به‌طور کلی، منطقه خاورمیانه 48 درصد از ذخایر اثبات شده نفت، 40 درصد از ذخایر اثبات شده گاز و 18 درصد از تولید گاز جهانی را به خود اختصاص می‌دهد.اما تمام این مزایا باعث می‌شود که در آینده کشورهایی که زودتر از سایرین به هوش مصنوعی در صنعت نفت و گاز خود روی آورده‌اند، موفق‌تر عمل نمایند.می‌توان گفت که هوش مصنوعی در صنعت نفت و گاز بیشترین نرخ سود را خواهد داشت. در ادامه به برخی از این مزایا اشاره می‌گردد:

1. تشخیص نقص و خرابی با هوش مصنوعی

معمولا خطوط لوله‌های نفتی از مناطقی می‌گذرد که بازرسی مداوم از آن‌ها دشوار است. بنابراین یک نقص کوچیک در زمانی محدود می‌تواند خسارات جبران‌ناپذیری به جای گذارد.تجهیزات فرسوده و رزوه‌گیری نامناسب در خطوط لوله، یکی از عیوب رایج در این صنعت است که می‌تواند یک شرکت نفت و گاز را به سوی زیان و تعطیلی سوق دهد.گاها هزینه‌ی جبران این خسارات بسیار بیشتر از هزینه‌ی نصب و راه‌اندازی هوش مصنوعی و یادگیری ماشین در صنعت نفت و گاز است.استفاده از یک سیستم مبتنی بر بینایی کامپیوتری می‌تواند کیفیت تولید را افزایش دهد و همچنین بینش عمیقی از نقص را آموخته و به تشخیص عیوب بپردازد.

به طور کلی می‌توان از سیستم‌های هوش مصنوعی برای شناسایی سیستم‌های معیوب، مدیریت خطوط لوله و چرخه‌های تولید استفاده کرد.

2. ایمنی در محل کار با هوش مصنوعی

محیط کار کارکنان نفت و گاز بسیار بحرانی و پر خطر است. این افراد غالبا در معرض دماهای مختلف و بخارات سمی قرار می‌گیرند.مثلا نشت اسید سولفوریک در پالایشگاه تسورو مارتینز کالیفرنیا، باعث سوختن دو کارمندی شد که از استانداردهای ایمنی پیروی نمی‌کردند.بازرسی‌های سنتی رعایت استانداردهای ایمنی صرفا تضمین می‌کرد که کارکنان از تجهیزات حفاظت شخصی (PPE) در نقطه ورود به کارخانه استفاده می‌کنند.اما علی‌رغم استانداردها و جریمه‌های سنگین، نظارت کمتری بر روی تردد کارکنان در داخل کارخانه، در طول یک روز کاری وجود دارد.

هوش مصنوعی مجهز به بینایی کامپیوتری، قادر به شناخت ناهنجاری‌ها و علامت‌گذاری آن‌ها می‌باشد.این فناوری می‌تواند محل کار را نظارت کند تا مطمئن شود که کارگران بدون هیچ گونه انحرافی از رویه‌های ایمنی پیروی می‌کنند.تشخیص الگو با استفاده از یادگیری عمیق به هوش مصنوعی اجازه می‌دهد، در صورتی که کارمند لباس مناسب برای یک عملیات را نپوشیده است، هشدار بدهد.همچنین به دلیل استفاده از ماشین‌آلات صنعتی در نزدیکی انسان‌ها، هوش مصنوعی قادر به نظارت، شناسایی و هشدار در مواقع خطر است.

3. کاهش هزینه نگهداری با هوش مصنوعی

در تا 20 آوریل 2010، طی حادثه ماکوندو یا نشت نفت شرکت BP، حدود 4.9 میلیون بشکه نفت ریخته شد.پاکسازی عواقب این حادثه، حدود 850 میلیون دلار برای دولت آمریکا هزینه برداشت. این اتفاق یکی از بزرگ‌ترین حوادث نفت و گاز به حساب می‌آمد.بر اساس تحقیقات مشخص شد که عملکرد نادرست در تعمیر و نگهداری تجهیزات و قطع شدن سیستم اورژانس از جمله مهم‌ترین دلایل این حادثه بوده‌اند.به دلیل دماها و شرایط محیطی مختلف، هزینه سالانه خوردگی تجهیزات در صنعت تولید نفت و گاز، بیش از 1.372 میلیارد دلار برآورد می‌شود.

درصورتی که نگهداری از این تجهیزات به دقت انجام نگیرد، منجر به تغییر شکل، خوردگی، ضعف و یا تخریب آن‌ها می‌شود.هرگونه خرابی در تجهیزاتی مانند لوله‌ها، رزوه‌ها و… می‌تواند خسارات جبران ناپذیری را به بار آورند و کل فرآیند تولید را متوقف سازد.تاکنون برای کاهش روند رشد این فرآیند فرسایشی، از مهندسان خوردگی برای نظارت و کنترل سلامت قطعات استفاده می‌شد.امروزه هوش مصنوعی با کمک اینترنت اشیا می‌توانند نشانه‌های خوردگی را با تجزیه و تحلیل پارامترهای مختلف شناسایی کنند.این فناوری‌ها از نمودارهای دانش و هوش پیش‌بینی‌کننده استفاده می‌کنند تا احتمال وقوع خوردگی را به اپراتورهای خط لوله هشدار دهند.

4. تصمیم‌گیری مبتنی بر تجزیه و تحلیل با هوش مصنوعی

هوش مصنوعی در صنعت نفت بسیار پرکاربرد است. یکی از دلایل آن، داده‌های نفتی فراوانی است که در طی فرآیند تولید ایجاد می‌شوند.پیش از گسترش هوش مصنوعی، فقدان ابزارهای تحلیلی مناسب، مانع از تجزیه و تحلیل دقیق این داده‌ها می‌شد.زیرا فرآیند تجزیه و تحلیل دستی داده‌ها توسط مهندسان داده، بسیار زمان‌بر وهزینه‌بردار بود.برخی از داده‌ها شامل مشخصات مخزن، زلزله‌ها، ناسازگاری‌ها، زمان حفاری، نتایج عملیات، داده‌های حمل و نقل و… می‌باشند.

این داده‌ها از میان حسگرها، تجهیزات، ماشین‌آلات، گیاهان و کل داده‌های علوم زمین جمع‌آوری می‌گردند و تجزیه و تحلیل‌ می‌شوند.برنامه‌های کاربردی هوش مصنوعی مبتنی بر داده‌های بزرگ، اطلاعات و معنا را از میان انبوهی از داده‌های عملیاتی استخراج می‌کنند.از دل این فرآیند، نتایجی دقیق و پیشنهادات هوشمندانه‌ای بر اساس نیازهای تجاری شرکت‌های نفت و گاز به وجود می‌آید.تصمیمات استراتژیکی که بر مبنای این داده‌ها گرفته می‌شوند، منجر به بهبود راندمان عملیات، کاهش هزینه‌ها و حتی کاهش خطر شکست می‌گردند.

5. ارزیابی زمین شناسی با هوش مصنوعی

برای شرکت‌هایی که در حوزه اکتشاف نفت و گاز فعالیت می‌کنند، هوش مصنوعی حکم یک کاشف بزرگ را دارد.ارزیابی زمین شناسی یا تجزیه و تحلیل سطح با هوش مصنوعی در صنعت نفت و گاز آسان شده است.زیرا این فناوری قادر به شناسایی نشتی‌ها و کشف ذخایر نفت و گاز در اعماق زمین و اقیانوس‌ها هستند.به طور کلی هوش مصنوعی نقش مهمی را در بررسی داده‌های ژئوفیزیک زیرسطحی و نقشه‌برداری دقیق زیرزمینی ایفا می‌نماید.

موسسه زمین شناسی هیمالیا وادیا (WIHG) در سال 2020 از هوش مصنوعی برای تجزیه و تحلیل داده‌های امواج معنایی استفاده نمود.این موسسه توانست با صرف حداقل تلاش و زمان به کشف هیدروکربن‌هایی مانند نفت و گاز بپردازد.از طرفی ExxonMobil با هدف تشخیص نشت طبیعی در اعماق دریا، خطر آسیب به محیط زیست جانوران دریایی را کاهش دهد.

6. ردیابی انتشار با هوش مصنوعی

نگرانی‌های زیست محیطی در مورد تغییرات آب و هوا و افزایش سطح کربن در جهان، گریبان صنعت نفت و گاز را نیز گرفته است.بنا بر گزارش مک کینزی، تا کنون چندین شرکت نفت و گاز، هدف انتشار خالص صفر را برای خود تعیین نموده‌اند تا از تولیدات خود کربن زدایی کنند.به عنوان مثال شرکت آمریکایی Occidental Petroleum با کمک استارت آپ کانادایی Carbon Engineering همکاری خود را آغاز نموده است.

هدف از این همکاری این است که اطمینان حاصل نمایند که کارخانه آن‌ها سالانه 500000 تن CO2 را جذب و دفن می‌کنند.در واقع استفاده از برنامه‌های هوش مصنوعی برای ردیابی انتشار کربن و یافتن راه‌حل، بهترین روش مقابله با تغییرات آب و هوایی است.این فناوری قادر به پیگیری آلاینده‌های گازهای گلخانه‌ای فراری هستند که از خطوط لوله و تجهیزات میدان نفتی خارج می‌شوند.

7. مدیریت لجستیک و حمل و نقل با هوش مصنوعی

یکی از بخش‌های پیچیده و مهم در صنعت نفت و گاز، مدیریت لجستیک و حمل و نقل آن است.این پیچیدگی‌ها ناشی از وجود گره‌ها و مراکز تصمیم گیری متعددی است که باید در طول مسیر اکتشاف، تولید و عرضه در نظر گرفته شوند.هوش مصنوعی در مدیریت لجستیک و حمل و نقل صنایع نفت و گاز بالادستی، میان دستی و پایین دستی نقش‌های متفاوتی را اجرا می‌کند.برنامه‌ریزی حمل و نقل، خرده فروشی، انتخاب مسیر بهینه، پشتیبانی، انباری، پیش‌بینی تقاضا، تخمین قیمت‌ها و… از جمله مواردی هستند که از عهده هوش مصنوعی بر خواهند آمد.

8. مدیریت هوشمند دارایی با استفاده از Digital Twins

دوقلوی دیجیتال یک نمایش مجازی از یک دارایی فیزیکی است. این فناوری منجر به نظارت، مدیریت و نگهداری مستمر از دارایی‌ها می‌گردد.فناوری دوقلوی دیجیتال حاصل همکاری فناوری‌هایی نظیر اینترنت اشیا، داده‌های بزرگ و هوش مصنوعی است.با کمک این فناوری، مدیران می‌توانند دارایی‌هایی مانند پمپ‌ها، کمپرسورها، خطوط لوله و… را شبیه‌سازی کنند و بر آن‌ها نظارت داشته باشند.

داده‌هایی از قبیل سن دارایی، تاریخچه تعمیر و نگهداری آن، اطلاعات عملیات‌های صورت گرفته با آن و… در حافظه این فناوری ذخیره می‌گردد.سپس الگوریتم‌های یادگیری ماشین به تجزیه و تحلیل این اطلاعات می‌پردازند و علائم تخریب، برنامه تعمیر و… را اعلام می‌کنند.این اقدامات پیشگیرانه مانع از خرابی، کاهش چرخه عمر محصول و توقف برنامه‌ریزی نشده دستگاه خواهد شد و در نتیجه از هزینه‌های گزاف جلوگیری می‌کند.

9. تدارکات و بهینه سازی فرآیند با هوش مصنوعی

هوش مصنوعی به شرکت‌های نفت و گاز در ایجاد یک شبکه تامین دیجیتال بهم پیوسته (DNS) کمک می‌کند.این شبکه منجر به انعطاف‌پذیری و خودکارسازی فرآیندها و شناسایی تنگناها در چرخه عمر تدارکات و تولید می‌گردد.برآورد هزینه تدارکات، مصرف سوخت، درخواست اصلی مواد (MMR)، برنامه‌ریزی تعمیر و نگهداری‌ها از جمله موارد کاربرد هوش مصنوعی در صنعت نفت است.

10. بهینه سازی تولید و زمان بندی

تمام فعالیت‌های موجود در صنعت نفت و گاز به یکدیگر وابسته‌اند. اکتشاف، حفاری، نصب سکو، تولید، پالایش، حمل و نقل، عرضه و…مشکلات بودجه، آب و هوا و محدودیت منابع از جمله عواملی هستند که گاها منجر به نابسامانی برنامه‌ریزی‌ها و زمان‌بندی‌ها می‌گردند.به همین دلیل نیز شرکت‌های نفتی، متخصصان هوش مصنوعی فراساحلی را استخدام می‌کنند تا به آنها در برنامه‌ریزی فعالیت‌های میدانی و اجرای کامل برنامه‌هایشان کمک کنند.

11. چت ربات های صوتی هوشمند

همانند یک دستیار خستگی ناپذیر، چت ربات‌های صوتی هوشمند همواره در خدمت اپراتورها و مهندسان صنعت نفت و گاز هستند.این ربات‌ها یک منبع قوی از اطلاعات می‌باشند که تمام داده‌ها را بلادرنگ جمع‌آوری می‌کنند.از آن‌جایی اپراتورها باید دست خود را آزاد نگه دارند، این چت بات ها به صورت صوتی و با هندزفری، به تمام پرسش‌ها پاسخ می‌دهد.این ربات‌ها از نحوه تعمیر چرخ ماشین تا استخدام نیروی جدید را به خوبی می‌داند و در صورت بروز اتفاقات ناگهانی به تمام کارکنان هشدار می‌دهد.

12. کشف بینش‌های جدید در اکتشاف نفت و گاز

اداره اطلاعات انرژی ایالات متحده (EIA) پیش‌بینی می‌کند که تولید نفت خام داخلی ایالات متحده تا سال 2050 از 11 میلیون بشکه در روز فراتر برود.این ادعا نشان دهنده نیاز به افزایش فعالیت‌های اکتشافی در آینده است. از طرفی فرآیند سنتی اکتشاف در این صنعت بسیار هزینه بردار و مستعد خطا است.به همین دلیل شرکت‌های فعال در این حوزه به ربات‌های خودکار مجهز به هوش مصنوعی روی آورده‌اند تا اطلاعات دقیقی از محل مخازن زیر زمینی به دست آورند.همچنین برخی از پهپادها با جمع‌آوری تصاویر لرزه‌نگاری و پردازش آن‌ها محل دقیق منابع را می‌یابند. این فرآیند بسیار کم خطرتر و ارزان‌تر روش‌های سنتی است.

13. امنیت سایبری مبتنی بر هوش مصنوعی

بنابر نظرسنجی وضعیت جهانی امنیت اطلاعات، 42 درصد از شرکت‌های انرژی معتقدند که تاکنون قربانی حملات فیشینگ شده‌اند.افزایش تعداد حملات فیزیکی و سایبری باعث شده است که شرکت‌ها به هوش مصنوعی برای رمزگذاری سیستم کاری و افزایش امنیت روی آورند.

14. کاهش زمان خرابی چاه با هوش مصنوعی

بنا به گفته مجمع جهانی اقتصاد در کتابی به عنوان “ابتکار تحول دیجیتال” 92 درصد از تعطیلی پالایشگاه‌ها به دلیل خرابی‌‎های ناشی از عدم تعمیر و نگهداری بوده است.این آمار به طور متوسط نشان دهنده ​​سالانه 42 تا 88 میلیون دلار خسارت به شرکت‌های نفت و گاز است.اما به کمک هوش مصنوعی برخی از شرکت‌ها توانسته‌اند فروپاشی چاه‌ها قبل از وقوع پیش‌بینی نمایند.از طرفی زمان احیای چاه را تا 83 درصد و هزینه سوخت جایگزین را 20000 دلار برای هر چاه در روز کاهش دادند.این شرایط منجر به کاهش هزینه‌های تعمیر و نگهداری، بهره‌برداری مؤثر از چاه‌ها، عدم تعطیلی‌ و افزایش عمر باقی‌مانده می‌گردد.

15. مدیریت موجودی با هوش مصنوعی

در صورتی که مقدار موجودی از میزان تقاضا کمتر باشد، شرکت‌های نفتی دچار ضرر می‌شوند.برنامه‌ریزی درست و پیش‌بینی تقاضا از جمله کاربردهای هوش مصنوعی در صنعت نفت و گاز است.این‌گونه میزان تولید و حمل و نقل محصول، به نقاط پر تقاضا تنظیم خواهد شد. در نتیجه سود بیشتری حاصل می‌گردد.

16. میدان نفتی دیجیتال

هوش مصنوعی با ایجاد میدان‌های نفتی دیجیتال در حال تحول صنعت نفت و گاز است.این فناوری به حسگرهایی با کابل فیبر نوری اجازه می‌دهد تا اطلاعات دیجیتالی را به طور مستمر به مراکز کنترل گزارش دهند.این‌گونه مهندسان به طور مداوم در مورد میزان دما، فشار و سایر اطلاعات موجود در میدان نفتی اطلاعات دارند و فرآیند تصمیم‌گیری را سریع و دقیق‌تر انجام می‌دهند.همچنین این فناوری برای مدیریتی بهتر جریان‌های روغن زیرزمینی، به فعال کردن شیرهای زیرزمینی به صورت الکترونیکی کمک می‌کنند.در این مقاله سعی کردیم به تمام کاربردهای هوش مصنوعی در صنعت نفت و گاز اشاره کنیم. در صورتی که برای تکمیل این وبلاگ اطلاعات بیشتری در دست دارید با ما در میان بگذارید.

نقش هوش مصنوعی در صنعت نفت

هوش مصنوعی در صنعت نفت به عنوان یک فن آوری پیشرفته و قدرتمند، می‌تواند نقش مهمی در بهبود عملکرد، کاهش هزینه‌ها و افزایش بهره‌وری در این صنعت داشته باشد. برخی از نهای هوش مصنوعی در صنعت نفت عبارتند از:

پیش‌بینی تقاضا و سهولت تجارت:

با استفاده از الگوریتم‌های هوش مصنوعی، می‌توان به صورت دقیق‌تر تقاضای بازار را پیش‌بینی کرد و برنامه‌های تجاری بهینه‌تری برای تامین نفت و گاز ارائه کرد.

بهینه‌سازی عملیات:

هوش مصنوعی می‌تواند در بهینه‌سازی عملیات استخراج نفت و گاز، تعمیرات و نگهداری تجهیزات و همچنین ارزیابی و پیش‌بینی خطرات و حوادث در صنعت نفت موثر باشد.

کاهش هزینه‌ها و افزایش بهره‌وری:

با استفاده از هوش مصنوعی، شرکت‌ها می‌توانند هزینه‌ها را کاهش دهند، زمان صرفه‌جویی کنند و بهره‌وری را افزایش دهند.

پیش‌بینی تحولات بازار:

هوش مصنوعی می‌تواند به شرکت‌ها کمک کند تا با تحولات و تغییرات بازار نفت و گاز برای اتخاذ تصمیمات بهتر آشنا شوند.

به طور کلی، هوش مصنوعی می‌تواند به عنوان یک ابزار قدرتمند برای بهبود عملکرد صنعت نفت و گاز مورد استفاده قرار گیرد و به شرکت‌ها کمک کند تا به شکل پیشرفته‌تری عمل کنند و با چالش‌های صنعتی روبرو شوند.

شرکت های استفاده کننده از هوش مصنوعی در صنعت نفت

شرکت نفت فلامینگو :

فناوری هوش مصنوعی برای ارتقاء عملکرد انواع سیستم های حوزه نفت و گاز استفاده می کند.

شرکت نفت فرانسه :

در بخش های مختلف از جمله برنامه ریزی تولید، پیش بینی نیازهای بازار و بهبود عملکرد تجهیزات نفتی از هوش مصنوعی استفاده می کند.

شرکت نفت ایستایل :

با استفاده از الگوریتم های هوش مصنوعی، اطلاعات زمین شناسی و مهندسی بهبود مدیریت بهره وری و کاهش هزینه های تولید را در بخش نفت و گاز بهبود می بخشند.

شرکت نفت اتون :

برنامه های هوش مصنوعی برای بهبود تشخیص و پیش بینی مشکلات فنی در تجهیزات نفتی خود استفاده می کند.

مزایای استفاده از هوش مصنوعی در صنعت نفت

بهینه‌سازی فرایندها:

هوش مصنوعی می‌تواند بهبود عملکرد و بهینه‌سازی فرایندهای مختلف در صنعت نفت کمک کند، از جمله پیش‌بینی تقاضا، مدیریت موجودی، بهینه‌سازی تولید و توزیع.

تشخیص خطا و رفع مشکلات:

سامانه‌های هوش مصنوعی می‌توانند به طور خودکار خطاها و مشکلات را تشخیص داده و راه‌حل‌هایی برای رفع آنها ارائه کنند، که این امر می‌تواند به کاهش اتلاف زمان و هزینه‌ها کمک کند.

پیش‌بینی و تحلیل داده‌ها:

هوش مصنوعی می‌تواند برای پیش‌بینی و تحلیل داده‌های پیچیده و حجیم استفاده شود، که این اطلاعات می‌تواند بهترین تصمیم‌گیری‌ها را برای مدیریت صنعت نفت فراهم کند.

مانیتورینگ و کنترل بهره‌وری:

با استفاده از سامانه‌های هوش مصنوعی می‌توان بهره‌وری و عملکرد تجهیزات و فرایندهای مختلف را مانیتور کرده و به کنترل آنها کمک کرد.

کاهش خطرات و افزایش ایمنی:

با استفاده از هوش مصنوعی می‌توان به شناسایی و پیشگیری از خطرات و حوادث ناخواسته در صنعت نفت کمک کرد و ایمنی کارکنان و تجهیزات را بهبود داد.

نرم افزارهای کاربردی هوش مصنوعی مناسب صنعت نفت

پیشگویی تغییرات قیمت نفت:

از طریق الگوریتم‌های هوش مصنوعی می‌توان به پیش‌بینی تغییرات قیمت نفت و ارائه راهکارهای بهینه برای مدیریت ریسک‌های مرتبط با قیمت نفت پرداخت.

ارزیابی عملکرد تجهیزات و سیستم‌های بهره‌برداری:

با استفاده از روش‌های هوش مصنوعی می‌توان به طراحی و اجرای سیستم‌های نظارت بر عملکرد تجهیزات و سیستم‌های بهره‌برداری در صنعت نفت پرداخت.

بهینه‌سازی تولید و عملیات:

از طریق بهره‌گیری از الگوریتم‌های هوش مصنوعی، می‌توان عملیات تولید نفت و گاز را بهینه کرده و هزینه‌های تولید را کاهش داد.

مانیتورینگ و پیش‌بینی خرابی تجهیزات:

با استفاده از سامانه‌های هوش مصنوعی می‌توان خرابی و نقص در تجهیزات را مشخص کرده و پیش‌بینی کرد تا در دسترسی برای تعمیرات اساسی دست یابیم.

استفاده از سرویس ژوپیتر لب ابر فردوسی

شرکت ابر فردوسی ارائه دهنده سرویس‌های ابری متنوع با بهترین قیمت و کیفیت است. از جمله این سرویس‌ها می‌توان به:

• سرور ابری

• سرور محاسبات سنگین

• سرور گرافیکی

• سرور ژوپیتر لب

• سرور اختصاصی و…

اشاره کرد. به عنوان مثال می‌توانید از سرویس ژوپیتر نوت بوک این شرکت، برای توسعه هوش مصنوعی و… بهره ببرید. جهت آشنایی و یا استفاده کلیک نمایید: