پیش بینی و مدیریت حوادث فرآیندی در صنایع نفت و گاز با بهره گیری از هوش مصنوعی و داده های HSE

صنایع نفت و گاز به دلیل پیچیدگی فرآیندها، استفاده از مواد قابل اشتعال و سمی و فعالیت تجهیزات در شرایط عملیاتی خاص همواره در معرض حوادث فرآیندی قرار دارند. روش های سنتی مدیریت ایمنی اگرچه در شناسایی مخاطرات و ارزیابی ریسک نقش مهمی دارند، در تحلیل همزمان داده های حجیم، متنوع و پویای ایمنی و عملیاتی با محدودیت هایی مواجه اند. هدف پژوهش حاضر، طراحی چارچوبی یکپارچه برای استفاده از داده های HSE و فناوری های هوش مصنوعی در پیش بینی و مدیریت حوادث فرآیندی در صنایع نفت و گاز است. این پژوهش از نظر هدف توسعه ای - کاربردی و از نظر رویکرد، کیفی و توصیفی - تحلیلی است. داده های پژوهش از طریق مطالعه اسنادی و کتابخانه ای منابع علمی، کتاب های تخصصی، گزارش های فنی و اسناد مرتبط با مدیریت ایمنی، فرآیند مدیریت ریسک و کاربرد یادگیری ماشین در صنایع نفت و گاز گردآوری و تحلیل شد. بر اساس تحلیل منابع، چارچوب پیشنهادی در پنج لایه شامل جمع آوری داده، پیش پردازش داده، تحلیل هوشمند، پیش بینی ریسک و هشدار زودهنگام و تصمیم گیری مدیریتی طراحی شد. این چارچوب داده های حوادث، شبه حوادث، شرایط ناایمن، بازرسی ها، تعمیرات، حسگرهای فرآیندی و عوامل انسانی را به خروجی هایی مانند شاخص ریسک، احتمال وقوع حادثه و هشدارهای پیشگیرانه تبدیل می کند. یافته های پژوهش نشان می دهد که یکپارچه سازی داده های HSE و عملیاتی می تواند مبنای مناسبی برای توسعه سامانه های هوشمند مدیریت ایمنی فراهم کند. با این حال، ارزیابی میزان دقت مدل ها و اثربخشی چارچوب در کاهش حوادث به اعتبارسنجی میدانی و استفاده از داده های واقعی نیاز دارد.

کلیدواژه ها:

هوش مصنوعی ، یادگیری ماشین ، HSE ، مدیریت ریسک ، حوادث فرآیندی ، صنایع نفت و گاز ، هشدار زودهنگام