ارائه الگوی مدیریت تحولگرا در بهکارگیری هوش مصنوعی برای کاهش مخاطرات عملیاتی و زمان غیرمولد (NPT) در صنعت حفاری

عملیات حفاری نفت و گاز به دلیل پیچیدگی فنی، پویایی شرایط زیرسطحی و هزینه بالای توقف عملیات، از پرریسکترین فعالیتهای صنعتی است. رخدادهایی نظیر گیر لوله، ورود ناخواسته سیال سازند به چاه و هرزروی سیال حفاری میتوانند زمان غیرمولد را افزایش دهند. پژوهش حاضر با رویکرد توصیفی-تحلیلی و مرور هدفمند ادبیات، الگویی مدیریتی برای استقرار هوش مصنوعی در سامانههای پایش و تصمیمیار حفاری ارائه میکند. شواهد فنی نشان میدهد مدلهای یادگیری عمیق و خودرمزگذارهای مبتنی بر LSTM توانایی بالایی در شناسایی ناهنجاریهای زمانی دارند؛ برای نمونه، یک مطالعه جدید در تشخیص گیر لوله دقت ۹۹.۰۶ درصد گزارش کرده است. با این حال، مزیت فنی به تنهایی برای کاهش پایدار NPT کافی نیست. بر مبنای ادبیات پذیرش فناوری، رهبری تحولگرا از طریق ترسیم چشمانداز، تحریک فکری، حمایت فردی و الگوسازی رفتاری میتواند اعتماد به سامانه و پذیرش تصمیمیارهای هوشمند را تقویت کند. الگوی پیشنهادی چهار لایه داده و زیرساخت، تحلیل هوشمند، حاکمیت تصمیم و رهبری و یادگیری سازمانی را به هم پیوند میدهد. نتیجه اصلی آن است که همافزایی هوش مصنوعی و مدیریت تحولگرا میتواند مسیر عملی کاهش NPT، افزایش ایمنی و حرکت به سوی حفاری هوشمند را فراهم سازد.

کلیدواژه ها:

هوش مصنوعی ، حفاری ، مدیریت تحولگرا ، زمان غیرمولد (NPT) ، مدیریت مخاطرات