بهینه سازی و شبیه سازی فرایند های صنایع نفت، گاز و پتروشیمی توسط هوش مصنوعی

مقدمه

یادگیری ماشین در ابتدا در شناسایی سنگ‌شناسی، بازسازی منحنی ورود به سیستم، تخمین پارامتر مخزن، و سایر پردازش‌ها و تفسیرهای ورود به سیستم استفاده شده است و پتانسیل زیادی را نشان می‌دهد. بینایی کامپیوتری در انتخاب اولین شکست های لرزه ای، شناسایی خطا و سایر پردازش ها و تفسیرهای لرزه ای موثر است.

کاربرد داده کاوی در حفاری، تکمیل و مهندسی تاسیسات سطحی و غیره منجر به تولید تجهیزات هوشمند و نرم افزارهای یکپارچه شده است. جهت توسعه بالقوه هوش مصنوعی در اکتشاف و توسعه نفت تجهیزات تولید هوشمند، پردازش و تفسیر خودکار و پلت فرم نرم افزار حرفه ای است. نکات برجسته توسعه حوضه های دیجیتال، ابزارهای ثبت تصویربرداری هوشمند سریع، سیستم های اکتساب گره لرزه ای هوشمند، حفاری هوشمند چرخشی، فناوری و تجهیزات شکست هوشمند، نظارت و کنترل در زمان واقعی تزریق و تولید منطقه ای خواهد بود.

تحقیق و توسعه هوش مصنوعی در شرکت های نفتی

استراتژی هایی مانند نوآوری باز، ادغام عمیق تولید، آموزش و پژوهش و همکاری با شرکت های IT به طور جهانی توسط شرکت های نفتی برای هوشمندتر کردن صنعت نفت و گاز اتخاذ می شود. از طریق تلاش‌های مشترک با شرکت‌های فناوری اطلاعات، شرکت‌های نفتی بین‌المللی به عملیات‌های بالادستی هوشمند دست یافته‌اند که منجر به ایجاد اتحادهای متقاطع مانند Total + Google Cloud، Chevron + Microsoft، Shell + HP و غیره شده است.

 

هوش مصنوعی در صنعت نفت و گاز

هوش مصنوعی (AI) طیف گسترده‌ای از فناوری‌ها را در بر می‌گیرد که ماشین‌ها را قادر می‌سازد تا کارهایی را انجام دهند که معمولاً به هوش انسانی نیاز دارند، مانند یادگیری، حل مسئله و تصمیم‌گیری. فناوری‌های هوش مصنوعی شامل یادگیری ماشینی، پردازش زبان طبیعی، بینایی کامپیوتر و روباتیک است.

هوش مصنوعی در بخش‌های مختلف صنعت نفت و گاز، از جمله اکتشاف، حفاری، تولید، پالایش و توزیع، کاربردهای فراوانی پیدا می‌کند. هوش مصنوعی همچنین با بهینه سازی مصرف انرژی و کیفیت محصول، نقش مهمی در پالایش فرآیندها ایفا می کند. علاوه بر این، هوش مصنوعی در نظارت بر خط لوله، نگهداری پیش بینی و مدیریت ایمنی در سراسر فاز توزیع استفاده می شود.

10 مورد برتر استفاده از هوش مصنوعی در بخش نفت و گاز

هوش مصنوعی در نفت و گاز درها را به روی بسیاری از کاربردهای متنوع باز می کند و افق های این بخش را گسترش می دهد. در اینجا 10 مورد برتر استفاده از هوش مصنوعی در صنعت نفت و گاز را با جزئیات بررسی می کنیم:

1. پیش بینی تقاضا

موارد استفاده از هوش مصنوعی در صنعت نفت و گاز شامل پیش‌بینی تقاضا است که یکی از رویکردهای برجسته کسب‌وکارها برای تصمیم‌گیری بهتر است. الگوریتم‌های هوش مصنوعی از حجم وسیعی از داده‌های تاریخی و روندهای فعلی بازار برای ایجاد پیش‌بینی دقیق تقاضا برای محصولات نفت و گاز استفاده می‌کنند.

علاوه بر این، علاوه بر پیش‌بینی تقاضا، استفاده از هوش مصنوعی برای نفت و گاز به برنامه‌ریزی بهتر فعالیت‌های لجستیک و زنجیره تامین کمک می‌کند. این نشان دهنده تأثیر قابل توجه هوش مصنوعی در صنایع نفت و گاز است.

2. تعمیرات قابل پیش بینی

تعمیر و نگهداری پیش‌بینی‌کننده، استفاده برجسته از هوش مصنوعی در نفت و گاز است که به کسب‌وکارها کمک می‌کند تا رویکردی روش‌شناختی داشته باشند. سیستم‌های تعمیر و نگهداری پیش‌بینی‌کننده مبتنی بر هوش مصنوعی به طور مداوم سلامت تجهیزات را از طریق حسگرها و تجزیه و تحلیل داده‌ها بررسی می‌کنند.

3. اکتشاف نفت

با بهبود میزان موفقیت در یافتن ذخایر نفتی بادوام، شرکت ها می توانند منابع را به طور موثرتری تخصیص دهند و ریسک مالی چاه های خشک را کاهش دهند. علاوه بر این، اکتشاف مبتنی بر هوش مصنوعی از شیوه‌های پایدار با به حداقل رساندن اثرات زیست‌محیطی از طریق حفاری هدفمند پشتیبانی می‌کند. این امر نقش حیاتی هوش مصنوعی در صنایع نفت و گاز را برجسته می کند.

4. مدیریت نوسانات قیمت

هوش مصنوعی در نرم‌افزار صنعت نفت و گاز به شرکت‌ها کمک می‌کند تا با تجزیه و تحلیل داده‌های بازار و روندهای تاریخی در زمان واقعی، ماهیت نوسان قیمت نفت و گاز را بررسی کنند. مدل‌های پیش‌بینی‌کننده می‌توانند حرکات قیمت را پیش‌بینی کنند، و کسب‌وکارها را قادر می‌سازد تا استراتژی‌های قیمت‌گذاری آگاهانه، پوشش ریسک و تصمیم‌های مدیریت موجودی را اتخاذ کنند.

5. بهبود ایمنی

ایمنی در صنعت نفت و گاز بسیار مهم است و سیستم‌های هوش مصنوعی در تقویت آن بسیار مهم هستند. هوش مصنوعی می‌تواند خطرات احتمالی را شناسایی کرده و با نظارت مستمر عملیات و تجزیه و تحلیل داده‌ها از منابع مختلف، هشدارهای اولیه را ایجاد کند. این اجازه می دهد تا اقدامات اصلاحی فوری، جلوگیری از حوادث و اطمینان از محیط کار ایمن تر انجام شود.

علاوه بر این، راه‌حل‌های هوش مصنوعی برای نفت و گاز می‌توانند داده‌های حادثه را برای شناسایی الگوها و اجرای اقدامات پیشگیرانه تجزیه و تحلیل کنند و خطر حوادث آینده را کاهش دهند.

6. اتوماسیون فرآیند رباتیک (RPA) برای کارهای پشتی

RPA عملیات پشتیبان را با خودکارسازی کارهای تکراری و وقت گیر مانند ورود داده ها، پردازش فاکتور و تولید گزارش ساده می کند. کارمندان از وظایف پیش پا افتاده رها می شوند و به آنها اجازه می دهد بر فعالیت های استراتژیک و ارزش افزوده بیشتری تمرکز کنند.

علاوه بر این، RPA یکپارچگی و انطباق داده ها را با اطمینان از ثبات و کاهش احتمال خطای انسانی افزایش می دهد. با یکپارچه‌سازی هوش مصنوعی برای نفت و گاز، شرکت‌ها می‌توانند عملیات خود را بیشتر بهینه کنند، از تجزیه و تحلیل پیشرفته و تعمیر و نگهداری پیش‌بینی برای افزایش بهره‌وری و نوآوری استفاده کنند.

7. شناسایی و پاسخ نشت نفت و هیدروکربن

با استفاده از حسگرهای پیشرفته و تصاویر ماهواره‌ای، استفاده از هوش مصنوعی در نرم‌افزار صنعت نفت و گاز، تشخیص و واکنش به نشت نفت و نشت هیدروکربن را افزایش می‌دهد. این سیستم‌ها می‌توانند به سرعت میزان نشت‌ها را شناسایی و ارزیابی کنند و اقدامات واکنش سریع را برای مهار و کاهش آسیب‌های محیطی ممکن می‌سازند.

هوش مصنوعی همچنین نظارت در زمان واقعی و تجزیه و تحلیل پیش‌بینی‌کننده را تسهیل می‌کند و به شرکت‌ها کمک می‌کند تا به طور فعالانه نشت‌ها را مدیریت کرده و از آن جلوگیری کنند. این امر از محیط زیست محافظت می کند و هزینه های پاکسازی و مسئولیت های قانونی احتمالی را کاهش می دهد.

8. رعایت مقررات

اطمینان از انطباق با مقررات در صنعت نفت و گاز بسیار مهم است و استفاده از هوش مصنوعی در راه حل های نفت و گاز با نظارت مستمر بر عملیات بر اساس استانداردهای تعیین شده به این امر کمک می کند. هوش مصنوعی می‌تواند حجم وسیعی از داده‌ها را برای تشخیص مسائل مربوط به انطباق در زمان واقعی تجزیه و تحلیل کند و به شرکت‌ها اجازه می‌دهد تا به سرعت به آنها رسیدگی کنند.

این رویکرد پیشگیرانه خطر جریمه های عدم انطباق را به حداقل می رساند و شهرت شرکت را افزایش می دهد. علاوه بر این، راه حل های هوش مصنوعی برای نفت، فرآیندهای گزارش دهی را ساده می کند و از ارسال دقیق و به موقع به نهادهای نظارتی اطمینان حاصل می کند.

9. مدیریت زنجیره تامین مبتنی بر هوش مصنوعی

هوش مصنوعی در صنعت نفت و گاز با ارائه بینشی در مورد پیش بینی تقاضا، مدیریت موجودی و برنامه ریزی لجستیک، مدیریت زنجیره تامین را بهینه می کند. تجزیه و تحلیل پیش‌بینی‌کننده می‌تواند نوسانات تقاضا را پیش‌بینی کند و به شرکت‌ها این امکان را می‌دهد تا عملیات زنجیره تامین خود را مطابق با آن تنظیم کنند. این منجر به بهبود کارایی، کاهش هزینه ها و رضایت بهتر مشتری می شود.

هوش مصنوعی همچنین به شناسایی اختلالات احتمالی در زنجیره تامین کمک می‌کند و شرکت‌ها را قادر می‌سازد تا برنامه‌های اضطراری را اجرا کنند و تداوم عملیات را حفظ کنند. افزایش دید و چابکی زنجیره تامین در نهایت به یک شبکه زنجیره تامین انعطاف‌پذیرتر و پاسخگو کمک می‌کند.

10. مدلسازی خصوصیات مخزن پیشرفته

در صنعت نفت و گاز، توصیف و مدل‌سازی مخازن پیشرفته مبتنی بر هوش مصنوعی، شیوه مدیریت و بهینه‌سازی مخازن شرکت‌ها را متحول کرده است. این رویکرد با استفاده از تکنیک‌های پیشرفته هوش مصنوعی، حجم وسیعی از داده‌های حاصل از بررسی‌های لرزه‌ای، سیاهه‌های مربوط به چاه‌ها و تاریخ تولید را ادغام می‌کند و نمای دقیق و جامعی از مخزن ارائه می‌دهد.

نمونه های واقعی هوش مصنوعی در صنعت نفت و گاز

شرکت‌های رویایی برای غلبه بر چالش‌های پیچیده، هدایت نوآوری و تعیین استانداردهای جدید صنعت، از هوش مصنوعی در اکتشاف نفت و گاز پیشگام هستند. در اینجا برخی از محققان کلیدی که رهبری این تحول تکنولوژیکی را بر عهده دارند آورده شده است:

 

رویال داچ شل

 شل با استقرار یادگیری ماشینی پیشرفته در صنعت نفت و گاز، تعمیر و نگهداری پیش‌بینی‌کننده را بهبود می‌بخشد و زمان خرابی و هزینه‌های تعمیر و نگهداری را به میزان قابل توجهی کاهش می‌دهد. علاوه بر این، تجزیه و تحلیل داده‌های لرزه‌ای مبتنی بر هوش مصنوعی، اکتشاف دقیق‌تر و کارآمدتر را امکان‌پذیر می‌سازد و نوآوری در عملیات حفاری و تدارکات زنجیره تامین را پیش می‌برد.

بریتیش پترولیوم

بریتیش پترولیوم از هوش مصنوعی برای تغییر کارایی عملیاتی و مقرون به صرفه بودن خود استفاده می کند. استفاده آنها از هوش مصنوعی در تجزیه و تحلیل داده های زمین شناسی، شناسایی مکان های حفاری بالقوه را ساده می کند و از دقت بالاتر و تخصیص بهتر منابع اطمینان می دهد.
علاوه بر این، راه‌حل‌های هوش مصنوعی BP برای نفت، فرآیندهای تولید و مدیریت انرژی را بهینه می‌کنند، که نشان‌دهنده تعهد آنها به پیشرفت فناوری است.

اکسون موبیل

ExxonMobil از هوش مصنوعی برای متحول کردن مدیریت مخازن، تعمیر و نگهداری پیش‌بینی‌کننده و نظارت بر ایمنی استفاده می‌کند. آنها با استفاده از هوش مصنوعی رفتار مخزن را برای به حداکثر رساندن راندمان استخراج و نرخ بازیابی شبیه سازی می کنند.

شورون

شورون هوش مصنوعی را در نفت و گاز ادغام می کند تا فعالیت های اکتشاف و تولید خود را افزایش دهد. با الگوریتم‌های یادگیری ماشین، داده‌های لرزه‌ای را با دقتی بی‌نظیر پردازش می‌کنند و تصویربرداری زیرسطحی و شناسایی ذخایر نفت را بهبود می‌بخشند.

نقش سودمند هوش مصنوعی در پیشبرد بخش نفت و گاز

در این قسمت مزایای بی شماری را که هوش مصنوعی برای صنعت نفت و گاز به ارمغان می آورد، بررسی می کنیم. از افزایش کارایی عملیاتی تا بهبود ایمنی و امکان تصمیم‌گیری بهتر، هوش مصنوعی جنبه‌های مختلف این بخش را متحول می‌کند. این مزایا منجر به افزایش بهره وری، کاهش هزینه ها و مزیت رقابتی در بازار می شود.

1. تصمیم گیری بهتر

 از اکتشاف تا تولید و توزیع، بینش‌های مبتنی بر هوش مصنوعی به شرکت‌ها کمک می‌کند تا عملیات خود را بهینه کنند. تصمیم گیری بهتر منجر به بهبود کارایی و صرفه جویی در هزینه می شود. علاوه بر این، هوش مصنوعی به شناسایی فرصت های جدید و کاهش خطرات کمک می کند.

2. کاهش هزینه

بهره وری مبتنی بر هوش مصنوعی به طور قابل توجهی هزینه های عملیاتی را کاهش می دهد. تعمیر و نگهداری پیش‌بینی‌کننده زمان خرابی و هزینه‌های تعمیر را به حداقل می‌رساند، در حالی که برنامه‌های بهینه تولید هدر رفت را کاهش می‌دهد. هوش مصنوعی همچنین مدیریت زنجیره تامین را بهبود می بخشد که منجر به کاهش هزینه های موجودی و لجستیک می شود.

3. حفاظت از محیط زیست

هوش مصنوعی با تجزیه و تحلیل داده های حسگر و تصاویر ماهواره ای به شناسایی سریع نشت نفت و نشت هیدروکربن کمک می کند. تشخیص سریع واکنش سریع را امکان پذیر می کند، اثرات زیست محیطی را به حداقل می رساند و هزینه های پاکسازی را کاهش می دهد. مدیریت زیست محیطی مبتنی بر هوش مصنوعی از شیوه های پایدار در صنعت پشتیبانی می کند.

4. مزیت رقابتی

شرکت هایی که هوش مصنوعی را اتخاذ می کنند، با کارآمدتر، پاسخگو و نوآورتر، مزیت رقابتی قابل توجهی به دست می آورند. بینش ها و بهینه سازی های مبتنی بر هوش مصنوعی به کسب و کارها کمک می کند از رقبای خود جلوتر بمانند. افزایش بهره وری عملیاتی و صرفه جویی در هزینه منجر به عملکرد مالی بهتر می شود. علاوه بر این، هوش مصنوعی از توسعه محصولات و خدمات جدید، ایجاد نوآوری و تمایز بازار پشتیبانی می کند.

5. افزایش تجربه مشتری

هوش مصنوعی با ارائه تجربیات شخصی و پاسخ های به موقع، تعاملات مشتری را بهبود می بخشد. تجزیه و تحلیل داده های پیشرفته شرکت ها را قادر می سازد تا نیازها و ترجیحات مشتری را بهتر درک کنند. این منجر به بهبود کیفیت خدمات و رضایت بیشتر مشتری می شود.

6. نوآوری و بهبود مستمر

هوش مصنوعی فرهنگ نوآوری و بهبود مستمر را با امکان دادن به شرکت‌ها برای تجزیه و تحلیل داده‌ها و شناسایی زمینه‌های بهبود، پرورش می‌دهد. هوش مصنوعی با مشخص کردن ناکارآمدی ها و پیشنهاد بهبود، بهینه سازی مداوم فرآیندها و عملیات را هدایت می کند. این بهبود مستمر منجر به توسعه فناوری‌ها و راه‌حل‌های جدید می‌شود و تضمین می‌کند که شرکت‌ها در خط مقدم پیشرفت‌های صنعت باقی می‌مانند.

کاربرد هوش مصنوعی در اکتشاف و توسعه نفت

• ورود به سیستم

از زمان ظهور آن در سال 1927، فناوری ثبت بیش از 90 سال پیشرفت را تجربه کرده است، از ثبت آنالوگ، ثبت دیجیتال، ثبت مستقیم دیجیتال تا ثبت تصویربرداری، و در حال حاضر قدم به عصر ورود به سیستم هوشمند گذاشته است.

• ثبت جمع آوری داده ها

شرکت های خارج از کشور محصولات خود را در جمع آوری داده ها و ثبت از راه دور تجاری کرده اند، مانند مرکز ثبت از راه دور شلمبرگر، تستر سازه هوشمند و نرم افزار چاه Techlog که قادر به پردازش و تفسیر هوشمند است. یازده مرکز سرور داده و 14 مرکز ثبت از راه دور در سراسر جهان مستقر هستند، با 108 مهندس عملیات، که کار مشترک از راه دور و تصمیم گیری کارشناسان را درک می کنند. بیست درصد از عملیات ثبت آن توسط مرکز ثبت از راه دور تکمیل می شود که بالغ بر ده هزار شغل می باشد.

• پردازش و تفسیر ورود به سیستم

داده‌های ثبت‌نام با حجم داده‌های بزرگ و ناهمگونی چند منبع مشخص می‌شود، که متخصصان تفسیر را با مشکلات زیادی به چالش می‌کشد، مانند راه‌حل‌های متعدد و عدم قطعیت، که شناسایی مناطق پرداخت را دشوارتر می‌کند. در نتیجه، استفاده از هوش مصنوعی و سایر فناوری‌ها برای افزایش کارایی کار و نرخ تصادفی تفسیر، ضروری است. در سال‌های اخیر، کاربرد هوش مصنوعی در تفسیر ورود به سیستم عمدتاً بر تصحیح عمق خودکار، تولید گزارش خودکار، طبقه‌بندی هوشمند، بازسازی منحنی، شناسایی سنگ‌شناسی، تفسیر گزارش تصویری، تخمین پارامتر مخزن، ارزیابی پتانسیل نفت و گاز، پیش‌بینی سرعت موج برشی تمرکز دارد.

• نرم افزار یکپارچه

نرم افزار چاه Techlog از مجموعه ای از ماژول های تابع هوشمند مانند تجزیه و تحلیل، پیش بینی و طبقه بندی عوامل حساس به منحنی و بازسازی منحنی و غیره تشکیل شده است که به شدت از تفسیر هوشمند پشتیبانی می کند. در چین، پلتفرم های کاربردی مانند CNPC Dream Cloud Collaboration Platform، نرم افزار پردازش و تفسیر گزارش یکپارچه LEAD، و نسل جدید نرم افزار ارزیابی ساختار چند چاهی CIFlog ساخته شده اند. کاربردهای هوش مصنوعی در توصیف و شبیه‌سازی مخزن، و در تفسیر گزارش‌گیری چند چاهی به نتایج اولیه دست یافته‌اند و سیستم geo-steering برای حفاری افقی در حال شکل‌گیری است.

 

 

جهت توسعه برنامه هوش مصنوعی

فناوری هوش مصنوعی مطمئناً شتاب جدیدی برای پیشرفت های علمی در کل زنجیره صنعتی نفت و گاز فراهم می کند. با توجه به تقاضای E&D نفت و وضعیت تحقیق در مورد فناوری هوش مصنوعی، جهت توسعه آینده سه جنبه زیر را پوشش خواهد داد:

(1) تجهیزات هوشمند

 شرکت های نفتی بیشتر و بیشتر از ربات ها به جای انسان برای عملیات های خطرناک استفاده می کنند. تا به حال ربات ها با موفقیت در گشت زنی خط لوله، کار در آب های عمیق و سایر عملیات های پرخطر استفاده شده اند.

فناوری پهپاد به تدریج در عملیات E&D، به ویژه در بخش اکتشافات ژئوفیزیکی، که در آن پهپادها می توانند تشخیص زمین شناسی، جمع آوری داده ها، نظارت تصویری، تحویل مواد، نجات مهندسی و غیره را انجام دهند، مورد استفاده قرار می گیرد. در همین حال، به لطف تعبیه نرم افزارهای حرفه ای در تجهیزات، تجهیزات به طور فزاینده ای هوشمندتر می شوند.

(2) پردازش و تفسیر خودکار داده ها

کاربرد داده کاوی و آمار ریاضی در E&D نفت کاملاً موفق است، که با استفاده گسترده در تفسیر منحنی ورود به سیستم، پیش‌بینی پارامتر مخزن و کارهای دیگر نشان داده شده است. در سال‌های اخیر، با پیشرفت مستمر یادگیری عمیق، یادگیری گروهی، یادگیری انتقالی و سایر فناوری‌ها، برتری بارز هوش مصنوعی در پردازش، تحلیل و پیش‌بینی تصویر آشکار شده است. انتظار می‌رود یادگیری عمیق، یادگیری گروهی، یادگیری انتقالی، یادگیری حافظه قوی و سایر فناوری‌ها در پردازش و تحلیل خودکار پتروفیزیک، تصاویر لرزه‌ای، منحنی‌های ثبت، هسته دیجیتال، عملیات تولید و سایر داده‌ها در آینده کاربرد عمیقی پیدا کنند.

(3) پلت فرم های نرم افزاری حرفه ای

از نظر E&D نفت، نرم افزار حرفه ای و سیستم اطلاعاتی نفت و گاز، وسیله نقلیه و هسته فناوری هوش مصنوعی است. نرم‌افزار حرفه‌ای مهم‌ترین ابزار تحقیق، دستاورد اساسی خرد متخصصان و رقابت اصلی شرکت‌های نفتی و شرکت‌های خدماتی است.

مدلسازی مخزن

عدم قطعیت در مواجهه با بهره برداری از مخزن زمانی که تلاش می کنیم بفهمیم چگونه یک سازند سنگی محکم به درمان شکستگی هیدرولیکی القایی پاسخ می دهد، زیاد است. کمی سازی عدم قطعیت را می توان با استفاده مناسب از داده های مخزن پیچیده یا فوق بعدی از طریق هوش مصنوعی بهتر به دست آورد، برای مثال امکان بهینه سازی فاصله شکستگی و مدل های طراحی شکست.

 

 قدرت تشخیص الگو از طریق هوش مصنوعی چیزی است که این نوع سرعت را در تطبیق تاریخ ممکن می کند. نرم افزار مدل سازی یک سیستم ترکیبی است که شبکه های عصبی مصنوعی، نظریه مجموعه های فازی و الگوریتم های ژنتیک را ترکیب می کند.

به عنوان مثال، نرم افزار مدیریت مخزن در سه مرحله عمل می کند: داده کاوی، مدل سازی مبتنی بر داده و تجزیه و تحلیل مدل. اول، داده ها، که اغلب فوق بعدی هستند، برای کنترل کیفیت از قبل پردازش می شوند و برای کشف الگوهای پنهان و بالقوه مفید استخراج می شوند.

مرحله اول با شناسایی شاخص های کلیدی عملکرد (KPI) ادامه می یابد که در آن نرم افزار پارامترهایی را تعیین می کند که نتیجه را کنترل می کند. KPIهای مربوطه از زمینه ای به حوزه دیگر متفاوت است و می تواند صدها شاخص برای بررسی در یک پروژه خاص وجود داشته باشد.

در مرحله دوم، داده ها به شکل قابل استفاده ماشینی تجزیه می شوند که مدل مخزن را ارائه می کند. این مدل بر اساس داده‌های اندازه‌گیری شده از میدان با تفسیر کمی یا بدون درگیر توسعه یافته است.

تشدید فرآیند شیمیایی با هوش مصنوعی

• پیش بینی خواص مولکولی

پیش‌بینی ویژگی‌های مولکولی یک مشکل مهم در طراحی مولکولی به کمک رایانه است و مدل‌های یادگیری عمیق عالی برای پیش‌بینی ویژگی‌های مولکولی می‌توانند پیشرفت مطالعات تجربی را تا حد زیادی تسریع کنند. دو نوع اصلی از مدل‌ها در پیش‌بینی ویژگی‌های مولکولی برجسته هستند – شبکه‌های عصبی گرافیکی و شبکه‌های عصبی مبتنی بر توالی، که در نمایش مولکول‌های مختلف متفاوت هستند، اولی به اطلاعات گرافیکی مولکولی نیاز دارد و دومی به نمایش رشته‌ای ساختارهای مولکولی نیاز دارد.

استفاده مستقیم از ماتریس ها برای ثبت اطلاعات ساختار مولکولی یک روش پرکاربرد برای نمایش مولکولی است که به عنوان نمودار مولکولی شناخته می شود. گراف های مولکولی را می توان با استفاده از شبکه های عصبی گراف آموزش داد.

• طراحی مولکولی

طراحی مولکولی به کمک رایانه یکی دیگر از جهت‌های مهم تحقیقاتی در شیمی‌فورماتیک است و طراحی مولکول‌های مناسب با توجه به الزامات، عملکردی رویایی برای شیمیدانان بوده است. مشابه پیش‌بینی ویژگی‌های مولکولی، هم مدل‌های تولید گراف و هم مدل‌های تولید متن در زمینه یادگیری عمیق می‌توانند برای طراحی مولکولی استفاده شوند.

نتیجه گیری

استفاده از هوش مصنوعی در بخش E&D نفت به تازگی در مسیر درست قرار گرفته است و هنوز دستاوردهای مخربی را به همراه نداشته است، اما پتانسیل بالایی از خود نشان داده است. نتایج ارائه شده را می توان در دو جنبه خلاصه کرد: اول، کاربرد اولیه تجهیزات هوشمند. پهپادها و ربات ها برای جانشینی انسان برای گشت زنی، پوشش خطوط لوله، سکوهای بدون مراقبت و موارد دیگر استفاده می شوند. دوم، استفاده از داده های بزرگ، یادگیری ماشین و سایر فناوری های IT در پردازش و تجزیه و تحلیل داده ها برای اکتشاف و توسعه.