کاربرد هوش مصنوعی در صنعت نفت و گاز راهکاری داده محور جهت بهینه سازی تصمیم های عملیاتی

این پژوهش به بررسی کاربرد هوش مصنوعی (AI) در حل مسائل پیچیده صنعت نفت و گاز می پردازد. با تمرکز بر الگوریتم های پیشرفته ای چون شبکه های عصبی کانولوشنی (CNN)، یادگیری تقویتی (RL) و پردازش زبان طبیعی (NLP)، مدل هایی برای تحلیل داده های لرزه نگاری، بهینه سازی حفاری، نگهداری پیش بینانه و تصمیم سازی اقتصادی طراحی و ارزیابی شده اند. داده های واقعی صنعتی شامل سنسوری، تصویری و متنی با تکنیک های پیش پردازش و استخراج، ویژگی پردازی شده و مدل ها با معیارهایی چون نرخ هشدار درست و خطای پیش بینی ارزیابی گردیدند. نتایج تجربی نشان می دهند که مدل CNN دقت ۸۷ در تفسیر ساختارهای زمین شناسی و مدل Autoencoder دقت ۹۸ در شناسایی نشت گاز ارائه داده اند. همچنین مدل LSTM توانست پیش بینی تولید چاه را با RMSE کمتر از ۵ انجام دهد. یافته ها نشان می دهند که ادغام داده های بلادرنگ با الگوریتم های هوشمند می تواند عملکرد عملیاتی، ایمنی و بهره وری را در صنعت نفت و گاز به شکل معناداری بهبود بخشد.

کلیدواژه ها:

حفاری هوشمند ، داده کاوی ، صنعت نفت و گاز ، هوش مصنوعی