كتب- دكتور نبيل سامح
خلاصة: رفع الغاز هو طريقة رفع صناعي مستخدمة على نطاق واسع في إنتاج النفط، خاصة في الآبار ذات الضغط المكمني المنخفض. إن رصد أداء رفع الغاز وتحقيق الأمثل أمر أساسي لتحقيق أقصى قدر من استرداد الهيدروكربونات وضمان العمليات الفعالة من حيث التكلفة. كثيرا ما تعتمد الطرق التقليدية على الرصد اليدوي والنماذج الثابتة، التي قد لا تعكس بشكل دقيق ظروف الوقت الفعلي. تستكشف هذه المقالة دمج الذكاء الاصطناعي (AI) في مراقبة أداء رفع الغاز، وإبراز قدراته وفوائده واستراتيجياته التنفيذ ودراسات الحالة من صناعة النفط والغاز.
1. مقدمة طرق الرفع الاصطناعي مهمة في تعزيز الإنتاجية الجيدة عندما ينخفض ضغط الخزان الطبيعي. رفع الغاز، الذي ينطوي على حقن الغاز في أنبوب الإنتاج للحد من الضغط الهيدروستاتيكي وتعزيز تدفق السوائل، منتشر في العمليات البحرية والبحرية. ومع ذلك، فإن ضمان الأداء الأمثل لأنظمة رفع الغاز يتطلب رصدًا مستمرًا وتعديلات في الوقت المناسب. يمكن أن تكون طرق الرصد التقليدية مستهلكة للوقت، ومعرضة للخطأ، ورد الفعل بدلاً من التنبؤ. يمثل ظهور الذكاء الاصطناعي فرصة تحويلية لإحداث ثورة في كيفية مراقبة أنظمة رفع الغاز وتحسينها الأمثل.
2. نظرة عامة على نظام رفع الغاز تعمل أنظمة رفع الغاز عن طريق حقن الغاز المضغوط في الأنابيب من خلال صمامات رفع الغاز، وبالتالي تقلل من كثافة عمود السوائل والسماح للسوائل المكمنة بالتدفق بسهولة أكبر إلى السطح. تشمل المكونات الرئيسية ما يلي:
ضواغط الغاز
خطوط الحقن
صمامات رفع الغاز
حساسات مراقبة (الضغط، درجة الحرارة، معدل التدفق)
تشمل التحديات في مراقبة أداء رفع الغاز تذبذب ظروف الخزان، والتغييرات في خصائص السوائل، وتشكيل الحجم، وانقطاع الصمامات.
3. دور الذكاء الاصطناعي في مراقبة رفع الغاز يقدم العديد من الأدوات والتقنيات التي يمكن أن تعزز المراقبة والاستفادة الأمثل من أنظمة رفع الغاز، بما في ذلك:
التعلم الآلي (ML): يمكّن من التنبؤ بمعدلات حقن الغاز المثلى.
الشبكات العصبية: اكتشف العلاقات غير الخطية بين بارامترات المدخلات وأداء النظام.
التحليلات التنبؤية: تتوقع اتجاهات الإنتاج المستقبلية وفشل النظام.
خوارزميات الكشف عن الشذوذ: تحدد الانحرافات عن التشغيل العادي لاستباق الفشل.
التعلم التعزيز: يتعلم باستمرار من بيانات الوقت الفعلي لتحسين أداء رفع الغاز.
4. مصادر البيانات والتكامل لكي تكون نماذج الذكاء الاصطناعي فعالة، فهي تتطلب مدخلات بيانات عالية الجودة وفي الوقت الفعلي. تشمل مصادر البيانات الشائعة ما يلي:
أنظمة سكادا
حساسات الثقب السفلي
عدادات التدفق
بيانات الضاغط
بيانات أداء جيد تاريخية
تضمن منصات دمج البيانات جمع هذه البيانات وتنظيفها ومعالجتها بشكل سلس لإدخالها في نماذج الذكاء الاصطناعي.
5. تطوير نموذج الذكاء الاصطناعي ونشر تطوير نماذج الذكاء الاصطاعي لرصد رفع الغاز ينطوي على عدة خطوات رئيسية:
1. جمع البيانات: اكتساب البيانات التاريخية وفي الوقت الفعلي.
2. المعالجة المسبقة: إزالة الضوضاء، ملء القيم المفقودة، التطبيع.
3. التدريب النموذجي: استخدام خوارزميات التعلم الخاضعة للإشراف أو بدون إشراف.
4. التحقق من الصحة: اختبار دقة النموذج مقابل نتائج الإنتاج الحقيقية.
5. النشر: الدمج في أنظمة الإنتاج القائمة للحصول على رؤى في الوقت الفعلي.
6. التعلم المستمر: تحديثات النموذج بناء على البيانات الجديدة.
تشمل الأدوات والمنصات الرائجة Python، TensorFlow، MATLAB، وخدمات الذكاء الاصطناعي القائمة على السحاب مثل AWS SageMaker و Azure Machine Learning.
6. فوائد مراقبة رفع الغاز القائم على الذكاء الاصطناعي
التحسين في الوقت الفعلي: تمكين التعديل الديناميكي لمعدلات حقن الغاز.
التنبؤ بالفشل: يتوقع مشاكل الصمام أو الضاغط قبل أن تؤثر على الإنتاج.
مكاسب الكفاءة: تقلل من التكاليف التشغيلية واستهلاك الطاقة.
زيادة الوقت: تقلل من الوقت غير المنتج بسبب الاستجابة الأسرع للشذوذ.
صنع القرار القائم على البيانات: يعزز التعاون بين فرق الخزان والإنتاج والعمليات.
7. دراسة حالة دراسة 1: خارج الساحل نيجيريا استخدم مشغل رئيسي التعلم الآلي للتنبؤ بمعدلات الحقن المثلى، مما يزيد إنتاج النفط بنسبة 12% ويقلل من استخدام الغاز بنسبة 18%.
دراسة حالة 2: حوض بيرميان، الولايات المتحدة الأمريكية اكتشفت شبكات العصبية انخفاض أداء الصمام، مما مكّن من الصيانة الوقائية التي تجنبت 3 أيام من التوقف.
دراسة حالة 3: لوحة التحكم في تحليلات ميدل إيست أونشور فيلدز مدمجة مع الذكاء الاصطناعي نبه المهندسين إلى معدلات التدفق غير الطبيعية، مما يؤدي إلى تدخلات أسرع وتحسين استقرار النظام.
8. التحديات والاعتبارات
جودة البيانات: يمكن للبيانات غير المكتملة أو الصاخبة أن تضلل نماذج الذكاء الاصطناعي.
قابلية التفسير النموذجي: قد يكافح المشغلون للثقة بقرارات الذكاء الاصطناعي “الصندوق الأسود”.
تعقيد التكامل: مواءمة أدوات الذكاء الاصطناعي مع أنظمة SCADA القديمة.
الأمن السيبراني: حماية البيانات التشغيلية الحساسة.
ثغرات في المهارات: حاجة إلى مهندسين متميزين في أدوات وتقنيات الذكاء الاصطناعي.
9. توقعات المستقبل مع تطور تقنية الذكاء الاصطناعي، سيؤدي التكامل مع الحوسبة الحافة والتوأم الرقمي وأجهزة IoT إلى زيادة تحسين أداء نظام رفع الغاز. قد تشمل التطورات المستقبلية ما يلي:
أنظمة التحكم المستقلة لرفع الغاز
دعم الواقع المعزز للمهندسين الميدانيين
أطر القرار المختلطة للذكاء الاصطناعي – البشري
تتبع بصمة الكربون الممكّن بالذكاء الاصطناعي
10. الخلاصة تقوم الذكاء الاصطناعي بإعادة تشكيل مراقبة أداء رفع الغاز من خلال تمكين التحسين في الوقت الفعلي، والصيانة الاستباقية، وتحسين الكفاءة التشغيلية. مع استمرار الصناعة في تبني التحول الرقمي، سيصبح دمج الذكاء الاصطناعي في أنظمة الرفع الاصطناعي ممارسة معيارية، تدفع الفوائد الاقتصادية والبيئية على حد سواء.
Written by Dr.Nabil Sameh
– مدير تطوير الأعمال @ شركة نيلكو
-مدرب بترول دولي معتمد
-أستاذ في العديد من شركات وأكاديميات استشارات التدريب مثل Enviro Oil, ZAD, Deep Horizon
-المساهمة بمقالات عن قطاع البترول لمجلتي بتروكتافت و بترو توداي
