تقرير /وليد محمد
ملخص
عمليات الحفر في صناعة النفط والغاز معقدة وتتأثر بمتغيرات متعددة مثل الوزن على البت (WOB) وسرعة الدوران (RPM) وخصائص سوائل الحفر وخصائص التكوين وبيانات الاستشعار في الوقت الفعلي. يعد تحسين هذه البارامترات أمرًا حاسمًا لتحسين معدل الاختراق (ROP)، وتقليل الوقت غير المنتج (NPT)، وتقليل التكاليف التشغيلية. مع ظهور الذكاء الاصطناعي (AI)، يتم تنفيذ خوارزميات التعلم الآلي المتطور (ML) لتحسين أداء الحفر في الوقت الفعلي. تستكشف هذه المقالة دمج الذكاء الاصطناعي في الحفر الأمثل، وفوائده، ودراسات الحالة، والاتجاهات المستقبلية.
---
1. مقدمة
يعتمد النهج التقليدي لتحقيق أفضل معايير الحفر اعتماداً كبيراً على الخبرة البشرية، والنماذج التجريبية، واتخاذ القرار رد الفعل. ومع ذلك، فإن هذه الأساليب محدودة في التعامل مع البيانات الضخمة والعلاقات غير الخطية المعقدة بين متغيرات الحفر. يتم استخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي مثل الشبكات العصبية الاصطناعية (ANN)، دعم الآلات الناقلات (SVM)، أشجار القرار، وتعلم التعزيز (RL) بشكل متزايد للتنبؤ بأداء الحفر وتحسينه. هذا التحول الرقمي يحدث ثورة في عمليات الحفر مع التحليلات والتشغيل الآلي في الوقت الفعلي.
---
2. معلمات الحفر وأهميتها
تشمل المعلمات الرئيسية في تحسين الحفر ما يلي:
الوزن على بت (WOB): يؤثر على قدرة سحق الصخور للبت.
سرعة الدوران (RPM): تأثيرات إزالة القطع وارتداء البت.
معدل تدفق الطين: يضمن التنظيف والتبريد المناسبين للحفرة.
عزم الدوران والسحب: تم رصده للكشف عن اختلالات الثقب.
معدل الاختراق (ROP): مؤشر رئيسي لكفاءة الحفر.
تهدف نماذج الذكاء الاصطناعي إلى موازنة هذه المعلمات لزيادة ROP إلى الحد الأقصى وتقليل التآكل والاهتزازات واستهلاك الطاقة.
---
3. دور الذكاء الاصطناعي في تحسين الحفر
يتفوق الذكاء الاصطناعي في أنماط التعلم من البيانات التاريخية والوقت الفعلي. في الحفر، تشمل تطبيقات الذكاء الاصطناعي ما يلي:
النمذجة التنبؤية: التنبؤ بـ ROP بناء على معلمات المدخلات.
التعرف على الأنماط: الكشف عن الشذوذ في الحفرة.
خوارزميات التحسين: اقتراح برنامج WOB مثالي، RPM، ومعلمات الطين.
3.1 تقنيات التعلم الآلي
الشبكات العصبية الاصطناعية (ANNs): قادرة على وضع نمذجة علاقات معقدة غير خطية بين المدخلات والمخرجات.
الغابات العشوائية: قدم نظرة ثاقبة عن أهمية متغيرة وتقليل التركيب الزائد.
دعم آلات الناقلات (SVMs): فعالة في البيانات عالية الأبعاد والتصنيفات الثنائية (مثل كشف ارتداء بت).
K-أقرب الجيران (KNN): خوارزمية بسيطة وبديهية للتعديلات في الوقت الفعلي.
---
4. سير العمل لتحسين الحفر الذي يحركه الذكاء الاصطناعي
1. جمع البيانات: بيانات الحفر في الوقت الفعلي والتاريخي من أجهزة الاستشعار والسجلات وسجلات الطين.
2. المعالجة المسبقة للبيانات: تقليل الضوضاء، اختيار الميزات، التطبيع.
3. التدريب النموذجي: استخدام التعلم المشرف على أداء الحفر السابق.
4. التحقق من صحة النموذج: اختبار الدقة مقابل بيانات الآبار غير المرئية.
5. التنفيذ في الوقت الفعلي: خوارزميات الذكاء الاصطناعي تعدل المعلمات ديناميكيًا.
---
5. دراسة حالة: تحسين روب في الوقت الفعلي باستخدام ANN
استخدمت حملة حفر في حوض بيرميان نماذج ANN المدربة على WOB و RPM و bit نوع البيانات للتنبؤ بالROP الأمثل. بعد النشر، تحقق النموذج:
تحسن 18% في ROP
انخفاض 12% في معاهدة عدم انتشار الأسلحة النووية
وفورات في التكلفة قدرها 200,000 دولار للبئر الواحد
قامت ANN بتعديل المعلمات كل 10 ثوان باستخدام بيانات الوقت الفعلي من خادم WITSML، مما يسمح بتغييرات ديناميكية دون تدخل بشري.
---
6. فوائد التحسين القائم على الذكاء الاصطناعي
زيادة كفاءة الحفر: إعدادات المعلمات المثلى تعظم ROP.
معاهدة عدم انتشار الأسلحة النووية المخفضة: الصيانة التنبؤية والكشف عن الهالات تقللان من وقت التوقف.
خفض التكلفة: رحلات أقل بت وتقليل وقت الحفر تقلل من النفقات.
السلامة المحسنة: الكشف المبكر عن مشاكل الحفر مثل الركلات أو الأنابيب العالقة.
تحسين صنع القرار: تقدم منظمة العفو الدولية توصيات في الوقت الفعلي بناءً على بيانات واسعة.
---
7. التحديات والقيود
جودة البيانات وتوافرها: نماذج الذكاء الاصطناعي جيدة فقط بقدر البيانات التي تتلقاها.
التعميم النموذجي: النموذج المدرب في مجال قد لا يؤدي جيدا في مجال آخر.
التكامل مع الأنظمة الإرثية: تفتقر العديد من أجهزة الحفر إلى البنية التحتية الرقمية الحديثة.
ثقة وقبول الإنسان: قد يتردد المهندسون في الاعتماد على الأنظمة الآلية.
---
8. الاتجاهات المستقبلية
التعلم التعزيز: وكلاء الذكاء الاصطناعي الذين يتعلمون من خلال التفاعل مع البيئة لإيجاد أفضل استراتيجية حفر.
التوأم الرقمي: نماذج افتراضية لأجهزة الحفر للمحاكاة واختبار البارامترات.
الحوسبة الحافة: تشغيل نماذج الذكاء الاصطناعي محليًا على أجهزة الاستشعار لاتخاذ قرارات أسرع.
الذكاء الاصطناعي قابل للتفسير (XAI): جعل نماذج الذكاء الاصناعي أكثر قابلية للتفسير للمهندسين.
---
9. خاتمة
تعمل خوارزميات الذكاء الاصطناعي على تحويل الطريقة التي يتم بها تحسين بارامترات الحفر، مما يقدم فوائد ملموسة في الكفاءة والتكلفة والسلامة. مع تطور الصناعة نحو حقول النفط الرقمية، سيستمر تبني الذكاء الاصطناعي في النمو، مما يدفع حدود الحفر المستقل وتطوير الآبار الذكية.
Written by Dr.Nabil Sameh
- مدير تطوير الأعمال @ شركة نيلكو
-مدرب بترول دولي معتمد
-أستاذ في العديد من شركات التدريب الاستشارات والأكاديميات مثل Enviro Oil, ZAD, Deep Horizon
-المساهمة بمقالات عن قطاع البترول لمجلتي بتروكتافت و بترو توداي