جلوگیری از توقف‌های پرهزینه

پارسا ملکی ؛

در صنعتی که توقف‌های غیرمنتظره می‌تواند روزانه میلیون‌ها دلار زیان به بار آورد، هوش مصنوعی به عنوان تحول کلیدی ظاهر شده است. الگوریتم‌های یادگیری ماشین، با تحلیل داده‌های سنسورها و الگوهای عملکردی، خرابی تجهیزات در سکوهای حفاری و پالایشگاه‌ها را پیش‌بینی می‌کنند و زمان واکنش را از ماه‌ها به ساعات محدود می‌سازند.

بر اساس گزارش Precedence Research در اکتبر ۲۰۲۵، بازار جهانی هوش مصنوعی در نفت و گاز از ۷.۶ میلیارد دلار در سال ۲۰۲۵ به ۲۵.۲ میلیارد دلار با نرخ رشد سالانه ترکیبی ۱۴.۲ درصد، تا ۲۰۳۴ رشد خواهد کرد. این پیشرفت در شرایطی که نرخ تورم هزینه‌های ساخت تجهیزات در سال ۲۰۲۵ بین ۲ تا ۵ درصد پیش‌بینی شده، از اهمیت بالایی برخوردار است. برای شرکت‌های بزرگی مانند ExxonMobil، Chevron، Shell  و  ADNOC به‌کارگیری هوش مصنوعی به یک ضرورت رقابتی تبدیل شده است.

زمینه و کاربردهای نگهداری پیش‌بینی‌کننده

نگهداری پیش‌بینی‌کننده بر پایه مدل‌های هوش مصنوعی، از روش‌های سنتی برنامه‌ریزی ثابت فاصله می‌گیرد و به سمت تحلیل واقعی‌زمان سوق می‌دهد. سنسورهای اینترنت اشیاء داده‌هایی مانند ارتعاشات، دما و فشار را جمع‌آوری می‌کنند، که الگوریتم‌هایی مانند جنگل تصادفی و شبکه‌های عصبی LSTM برای تشخیص ناهنجاری‌ها و تحلیل سری‌های زمانی، آن‌ها را پردازش می‌نمایند. این مدل‌ها، الگوهای پنهان خرابی را شناسایی کرده و هشدارهای زودهنگام صادر می‌کنند.

فرآیند کار هوش مصنوعی در نگهداری پیش‌بینی‌کننده به طور کلی بر سه مرحله اصلی استوار است. نخست، جمع‌آوری داده‌های سنسورها برای ثبت اطلاعات واقعی‌زمان؛ دوم پردازش این داده‌ها با الگوریتم‌های یادگیری ماشین به منظور پیش‌بینی احتمال خرابی و در آخر اقدامات خودکار، مانند تنظیم برنامه تعمیرات، بر اساس هشدارهای صادرشده. گزارش McKinsey در "چشم‌انداز انرژی جهانی ۲۰۲۵" تأکید می‌کند که این رویکرد می‌تواند زمان توقف عملیات را تا ۲۰ درصد کاهش دهد و همزمان ایمنی کلی را ارتقا بخشد. برای مثال در پالایشگاه‌ها، هوش مصنوعی زمان تعمیرات و بهسازی را به چند ساعت محدود می‌سازد و بدین ترتیب، جریان تولید را بدون وقفه حفظ می‌نماید.

مثال‌های عملی از شرکت‌های پیشرو

شرکت‌های بزرگ، پیشگامان این فناوری هستند. ExxonMobil، در حوضه پرقدرت ظاهر شده و سیستم هوش مصنوعی خود را برای نظارت بر ۱۷۵ تأسیسات راه‌اندازی کرده و زمان توقف را ۱۰ درصد کاهش داده است. Chevron نیز با استفاده از هوش مصنوعی، هزینه‌های حفاری را ۵۰ درصد کم کرده و تولید هر دکل را دو برابر نموده است.

در خاورمیانه، شرکت ملی نفت ابوظبی (ADNOC) مطالعه موردی برجسته‌ای ارائه داده است. در آگوست ۲۰۲۵، ADNOC ابزار هوش مصنوعی نگهداری پیش‌بینی‌کننده را بر روی ۲۰ درصد تجهیزات حیاتی خود مستقر کرد، که منجر به کاهش ۱۵ درصدی زمان توقف و صرفه‌جویی ۵۰ میلیون دلاری در سال شد. این پروژه، با ادغام شبکه‌های عصبی LSTM برای تحلیل داده‌های لرزه‌ای، ایمنی سکوهای فراساحلی را افزایش داد و الگویی برای سایر شرکت‌های منطقه‌ای شد.

Shell و BP نیز از این رویکرد بهره می‌برند. Shell در پروژه‌های دریای شمال، هوش مصنوعی را برای پیش‌بینی خرابی توربین‌ها به کار گرفته و تولید را ۵ درصد افزایش داده است، بر اساس گزارش IAI در سپتامبر ۲۰۲۵. BP، در عملیات خلیج فارس، مدل‌های هوش مصنوعی را برای تحلیل سنسورها ادغام کرده و هزینه‌های نگهداری را ۱۵ درصد کاهش داده، که این امر در گزارش سالانه BP برجسته شده است.

صرفه‌جویی در عصر تورم

اهمیت هوش مصنوعی در سال ۲۰۲۵، جایی که تورم هزینه‌های ساخت تجهیزات به ۳.۹ درصد رسیده، برجسته است. Grand View Research در گزارش سال ۲۰۲۵ تأکید می‌کند که اروپا با نرخ رشد سالانه ترکیبی ۲۲ درصدی بازار هوش مصنوعی در نفت و گاز از ۲۰۲۵ تا ۲۰۳۳، به دلیل تمرکز بر بهینه‌سازی دارایی‌ها، پیشتاز این تحول است. این فناوری با جلوگیری از توقف‌های پرهزینه، می‌تواند صرفه‌جویی سالانه ۱ میلیارد دلاری برای شرکت‌های متوسط ایجاد کند.

در شرایط نوسان قیمت نفت نیز، این صرفه‌جویی مستقیماً حاشیه سود را حفظ می‌کند. Future Market Insights در اکتبر ۲۰۲۵، هوش مصنوعی را "عامل چابک‌سازی و بهینه‌سازی عملیات" توصیف کرده که سود را افزایش می‌دهد و دوره بازگشت سرمایه معمولاً ۶ تا ۱۲ ماه است.

چالش‌ها و چشم‌انداز آینده

با وجود مزایا، چالش‌هایی مانند نیاز به داده‌های باکیفیت و ریسک‌های سایبری وجود دارد. McKinsey در گزارش "آینده خدمات میدانی با هوش مصنوعی" توصیه می‌کند که آموزش نیروی کار برای ادغام هوش مصنوعی با عملیات انسانی، ضروری است.

هوش مصنوعی در حال تبدیل شدن به ستون فقرات تحول دیجیتال در صنعت نفت و گاز است. با وجود چالش‌های موجود، شواهد نشان می‌دهد شرکت‌هایی که به سرعت این فناوری را اتخاذ می‌کنند، مزیت رقابتی پایداری در بازار پرنوسان انرژی خواهند داشت.