كيف تستخدم شيفرون الذكاء الاصطناعي التوليدي لتعزيز استكشاف وإنتاج النفط

استغلال البيانات في عمليات النفط والغاز

تولد عمليات النفط والغاز كميات هائلة من البيانات، حيث يمكن أن يصل حجم ملفات مسح الزلازل في نيو مكسيكو إلى بيتا بايت. أشار بيل براون، المدير التنفيذي للمعلومات في شركة شيفرون، إلى حجم معالجة البيانات المطلوبة قائلاً: "لتحويل ذلك إلى صورة لدعم اتخاذ القرار يتطلب العملية 100 إكسافلوب. إنه مقدار هائل من الحوسبة."

تعتمد شيفرون على وحدات معالجة الرسوميات (GPUs) منذ عام 2008، قبل أن تدرك العديد من الصناعات الحاجة إلى هذه القوة في المعالجة. الآن، تستفيد الشركة من أدوات الذكاء الاصطناعي المتقدمة لاستخراج رؤى أعمق وقيمة أكبر من مجموعاتها الواسعة من البيانات.

قال براون: "الذكاء الاصطناعي هو الحل المثالي للمؤسسات الكبرى ذات البيانات الضخمة - إنه الأداة التي نحتاجها بالضبط."

رؤى من حوض بيرميان

التحدي ليس فريدًا لشيفرون؛ فالمستودعات البيانات الضخمة موجودة في جميع أنحاء الصناعة. ذكر براون حوض بيرميان، الواقع في غرب تكساس وجنوب شرق نيو مكسيكو، حيث تمتلك شيفرون أراضي كبيرة. يمتد هذا المجال الشاسع على حوالي 250 ميلًا عرضًا و300 ميل طولًا، ويحتوي على ما يقدر بـ 20 مليار برميل من النفط، مساهماً في 40% من إنتاج النفط في الولايات المتحدة و15% من إنتاج الغاز الطبيعي.

وأشار براون إلى: "لقد كانت جزءًا كبيرًا من قصة إنتاج النفط في الولايات المتحدة خلال العقد الماضي." إحدى المزايا الفريدة هي متطلبات لجنة السكك الحديدية في تكساس التي تلزم جميع المشغلين بالكشف علنًا عن أنشطة المواقع. قال براون: "كل شيء هو سجل عام"، مشددًا على الميزة الاستراتيجية لهذا الشفافية: "إنها فرصة للتعلم من المنافسة، وإذا لم تفعل ذلك، فإنهم يتعلمون منك. إنه مُعجّل هائل لتعلم الصناعة."

تعزيز التعاون الاستباقي والسلامة

تمتد عمليات شيفرون على مساحات واسعة، حيث يمكن أن تختلف جودة البيانات. أشار براون إلى أن الذكاء الاصطناعي التوليدي يمكن أن يكون أساسيًا لملء الفجوات الجيولوجية بين نقاط البيانات. قال: "إنه التطبيق المثالي لإكمال النموذج."

على سبيل المثال، مع طول الآبار الذي يمتد لأميال، يمكن للذكاء الاصطناعي تنبيه الفرق حول التدخلات المحتملة مع العمليات القريبة، مما يسمح بالتواصل الاستباقي لتجنب الاضطرابات. بالإضافة إلى ذلك، تستخدم شيفرون نماذج اللغة الكبيرة لتطوير المعايير الهندسية والمواصفات والنشرات البنود السلامة والتنبيهات، مما يعمل على تحسين هذه النماذج باستمرار لتحقيق أفضل دقة.

أوضح براون: "عندما تكون التشييدات الدقيقة مطلوبة، لا نريد أن يصبح الذكاء الاصطناعي التوليدي لدينا مبدعًا. يجب أن تكون تلك معدلة بدقة استثنائية."

تستكشف الشركة أيضًا استخدام النماذج الروبوتية لتعزيز السلامة. قال: "الهدف هو أن تتولى الروبوتات المهام الخطرة بينما يشرف البشر على العمليات من مسافة آمنة"، مضيفًا أن هذا النهج يمكن أن يقلل التكاليف والمسؤوليات.

تعزيز التعاون عبر الفرق

تقليديًا، كانت فرق قطاع الطاقة تعمل في نُظم مغلقة، سواء من الناحية الفيزيائية أو الرقمية. ركزت شيفرون على ردم هذه الفجوة من خلال دمج الفرق معًا. أوضح براون: "تظهر الفرق ذات الأداء العالي عندما يتعاون مهندسو تعلم الآلة مع مهندسي الميكانيكا على التحديات المشتركة."

استثمرت شيفرون أيضًا في إرسال المهندسين للعودة إلى المدرسة للحصول على درجات متقدمة في علوم البيانات وهندسة الأنظمة، مما يدمج علماء البيانات - أو ما يسمى بـ"العلماء الرقميين" - مع الفرق التشغيلية لتشجيع النهج الابتكاري. قال براون: "لقد نضجنا من خلال البدء بانتصارات صغيرة والبناء عليها باستمرار."

معالجة القضايا البيئية باستخدام التكنولوجيا

كما هو الحال في كل صناعة، تعتبر التأثيرات البيئية مصدر قلق كبير في قطاع الطاقة. أصبح تخزين الكربون - الذي يشمل التقاط وتخزين CO2 بشكل دائم - ذا أهمية متزايدة. أكد براون أن شيفرون تدير بعض أكبر مرافق تخزين الكربون في العالم، على الرغم من أن هناك عدم يقين بشأن أداء خزانات الكربون مع مرور الوقت.

لمعالجة هذه الشكوك، تستخدم شيفرون محاكيات التوأم الرقمي لضمان احتواء الكربون وتوليد بيانات صناعية لتحليلات التنبؤ. كما أكد براون على أهمية إدارة استهلاك الطاقة الكبير لمراكز البيانات وتطبيقات الذكاء الاصطناعي للحفاظ على العمليات النظيفة، قائلاً: "كيف يمكن إدارة تلك المواقع النائية بأكبر قدر ممكن من النقاء هو دائمًا ما تبدأ به المناقشة."