مع التقدم المستمر في التكنولوجيا وتزايد الضغط من أجل الاستخدام الأمثل لموارد الهيدروكربونات، يتجه قطاع النفط والغاز نحو ذكية العمليات. في هذا المسار، يعمل الذكاء الاصطناعي (AI) كأداة تحويلية تلعب دوراً حيوياً في زيادة الكفاءة، تقليل التكاليف، تعزيز السلامة، وتقليل الآثار البيئية في عمليات الاستكشاف والإنتاج (E&P).
تتناول هذه المقالة التطبيقات الحالية، التطلعات المستقبلية، والفرص الاستراتيجية لاستخدام الذكاء الاصطناعي في قطاع E&P في صناعة النفط والغاز.
لماذا يحتاج قطاع E&P إلى الذكاء الاصطناعي؟
يواجه قطاع النفط والغاز حجمًا هائلًا من البيانات الجيولوجية، الجيوفيزيائية، الجيوكيميائية، والبيانات التشغيلية. يتطلب تفسير هذه البيانات وقتًا وخبرة وموارد كبيرة. في هذا السياق، يمكن للذكاء الاصطناعي أن:
- يسرع تحليل البيانات
- يكتشف الأنماط المخفية
- يوفر توقعات أدق واتخاذ قرارات أسرع
- يزيد العائد الاقتصادي للمشاريع
تطبيقات الذكاء الاصطناعي في الاستكشاف
- التفسير السريع لبيانات الزلازل
يمكن للذكاء الاصطناعي تحليل بيانات الزلازل ثلاثية الأبعاد بسرعة ودقة، وتحديد البنى التحتية مثل الفوالق والطيات والمخازن. - تحديد المخازن الجديدة باستخدام التعلم الآلي
نماذج التعلم العميق يمكنها استخدام البيانات السابقة والخوارزميات المتقدمة لتحديد المناطق ذات الاحتمالية العالية لوجود مخازن. - دمج البيانات متعددة المصادر
يمكن للذكاء الاصطناعي دمج بيانات الزلازل، الفيزياء الحجرية، الجيولوجيا، والحفر لتقديم صورة شاملة عن إمكانيات الحقل.
تطبيقات الذكاء الاصطناعي في الإنتاج
- الإدارة الذكية للمخازن
باستخدام نماذج الذكاء الاصطناعي، يمكن نمذجة سلوك المخزن عبر الزمن واختيار طرق الإنتاج الأمثل (مثل معدلات الحقن، ضغط الإنتاج، وغيرها). - التنبؤ الدقيق بالإنتاج
يقوم الذكاء الاصطناعي بتحليل بيانات الضغط، التدفق، وتركيب السوائل للتنبؤ بمدة الإنتاج ومعدلاته للبئر. - الكشف المبكر عن انخفاض الإنتاج أو مشكلات الآبار
يمكن لخوارزميات التعلم المراقب الكشف عن علامات مبكرة للأعطال أو تراجع كفاءة الآبار، مما يمنع الانخفاض الحاد في الإنتاج.
أمثلة ناجحة على تطبيق الذكاء الاصطناعي في E&P
Equinor – حقل يوهان سفيردروب (النرويج)
باستخدام دمج بيانات الزلازل والإنتاج، استخدمت الشركة الذكاء الاصطناعي لتحسين مواقع الآبار وتخطيط الحقن، مما أدى إلى زيادة 8% في معدل الاسترداد وتقليل 12% في التكاليف التشغيلية.
BP – تحسين الحفر في خليج المكسيك
باستخدام نماذج تنبؤية معتمدة على الذكاء الاصطناعي، تم تقليل مدة الحفر بنسبة 25%، وتقليل مخاطر التعرض للغازات عالية الضغط بشكل ملحوظ.
Shell – مراقبة المضخات في الآبار الذكية
أدى استخدام خوارزميات الكشف عن الشذوذ إلى تقليل توقف المعدات بنسبة 20%.
مستقبل الذكاء الاصطناعي في E&P: الاتجاهات والتوقعات
- زيادة استخدام التوأم الرقمي لنمذجة الحقول في الوقت الحقيقي
- استخدام الذكاء الاصطناعي لإدارة مشاريع متعددة الآبار والحقول المعقدة
- تحليل المخاطر في الوقت الحقيقي لمنع الانفجارات أو الأعطال الكارثية
- أتمتة الحفر بالكامل في مشاريع المياه العميقة أو المشاريع غير التقليدية
- دمج الذكاء الاصطناعي مع الواقع المعزز (AR) لتدريب موظفي الموقع وضمان السلامة
التحديات والاعتبارات في تطبيق الذكاء الاصطناعي في النفط والغاز
- الحاجة إلى بيانات عالية الجودة وبحجم كبير
- مقاومة تنظيمية للتحول الرقمي
- نقص في المتخصصين في الذكاء الاصطناعي المطلعين على مجال E&P
- مخاطر الأمن السيبراني وحقوق ملكية البيانات
رغم هذه التحديات، تتقدم الشركات الرائدة مثل أرامكو، توتال إنرجي، شيفرون، أدنوك، و ENI بسرعة في مشاريع الذكاء الاصطناعي والرقمنة عبر إنشاء وحدات مخصصة.
الفرص لشركة Aras Energy وشركات الشرق الأوسط
يمكن لشركات مثل Aras Energy في الإمارات أن:
- تطور بنية تحتية للبيانات
- تستخدم منصات ذكاء اصطناعي جاهزة (مثل Azure AI، IBM Watson، Schlumberger DELFI)
- تتعاون مع الجامعات والشركات الناشئة
- تنفذ مشاريع تجريبية في الحقول الصغيرة أو Brownfields
يمكنهم أن يصبحوا رواداً إقليميين في الذكاء الاصطناعي والطاقة الذكية.
لم يعد الذكاء الاصطناعي تكنولوجيا فاخرة، بل أصبح أداة حيوية للبقاء والمنافسة في صناعة النفط والغاز. في عالم يتسم باستخراج الموارد بتكاليف مرتفعة ومخاطر بيئية، يقدم الذكاء الاصطناعي حلاً ذكياً لزيادة الكفاءة، تقليل التكاليف، والتحرك نحو الاستدامة.
الشركات التي تستثمر في الذكاء الاصطناعي اليوم لن تكون فقط رائدة في الإنتاج والاستكشاف، بل ستلعب دوراً محورياً في مستقبل الطاقة المستدام.
نمو سوق الذكاء الاصطناعي في الطاقة
بحسب تقارير عالمية حديثة في النصف الثاني من عام 2025، بلغت قيمة سوق الذكاء الاصطناعي في قطاع النفط والغاز حوالي 7.6 مليار دولار أمريكي، ومن المتوقع أن تتجاوز 25 مليار دولار بحلول عام 2034.
هذا النمو السريع يعكس التحول الكبير نحو الأتمتة والتحليل الذكي للبيانات الجيولوجية والإنتاجية في مختلف المراحل من الاستكشاف وحتى التكرير.
التقنيات الرقمية المتقدمة مثل التوأم الرقمي (Digital Twin) والتحليل التنبّؤي (Predictive Analytics) أصبحت من الركائز الأساسية في مشاريع النفط والغاز الحديثة.
أبرز التحولات والأخبار الحديثة
- شركة شيفرون (Chevron) أعلنت في أكتوبر 2025 عن افتتاح مركز هندسي وابتكاري ضخم في بنغالور بالهند، بمساحة 312 ألف قدم مربّع، لتعزيز قدراتها في مجالات الذكاء الاصطناعي والتحوّل الرقمي في عمليات الاستكشاف والإنتاج.
(المصدر: رويترز) - شركة بي بي (BP) أوضحت في تقريرها السنوي 2025 أن مراكز بيانات الذكاء الاصطناعي قد تمثل 10 ٪ من زيادة الطلب العالمي على الكهرباء بحلول 2035، ما يبرز العلاقة الوثيقة بين الطاقة والتقنيات الرقمية.
- أما شركة شلمبرجير (SLB) فقد أعلنت عن خطط توسعية لدمج حلول الذكاء الاصطناعي في إدارة الحقول البحرية وتحسين أداء الحفر، مما ساهم في رفع أرباحها التشغيلية لعام 2025 بنسبة 12 ٪.
ماذا يعني ذلك لشركات الطاقة في الإمارات والخليج؟
شركات مثل Aras Energy في دولة الإمارات تمتلك فرصة استراتيجية لتكون ضمن الروّاد الإقليميين في التحول الرقمي للطاقة من خلال:
- تطوير منصّات تحليل بيانات الحقول النفطية بالاعتماد على خوارزميات التعلّم الآلي (Machine Learning).
- تنفيذ مشاريع توأم رقمي للحقول بهدف مراقبة الإنتاج في الوقت الحقيقي وتقليل فترات التوقف.
- التعاون مع جامعات ومراكز أبحاث محلية لتدريب الكوادر الفنية على استخدام تقنيات AI المتخصصة في النفط والغاز.
- بناء شراكات مع مزوّدي التكنولوجيا مثل Microsoft Azure AI و IBM Watson و Schlumberger DELFI لتسريع تبنّي الحلول الذكية.
التحديات والاعتبارات المستقبلية
رغم التقدّم الكبير، ما زالت هناك تحديات تواجه تطبيق الذكاء الاصطناعي في الصناعة:
- جودة البيانات: تحتاج الشركات إلى بيانات دقيقة ومحدثة من الآبار والحفر والقياسات الزلزالية.
- الأمن السيبراني: تزايد الاعتماد على الأنظمة السحابية يتطلب حماية قوية للبنية التحتية الرقمية.
- نقص الخبرات المحلية: ما زال هناك طلب متزايد على مهندسين يجمعون بين خبرة النفط والذكاء الاصطناعي.
- الإطار التنظيمي: بعض الدول في المنطقة، مثل الإمارات والسعودية، تعمل حالياً على وضع تشريعات خاصة باستخدام AI في الصناعات الحيوية.
المستقبل القريب (2026-2030)
من المتوقع أن يشهد العقد القادم:
- زيادة بنسبة 20 ٪ في المشاريع المؤتمتة بالكامل للحفر والإنتاج.
- انتشار استخدام الذكاء الاصطناعي التنبّؤي لتقليل الحوادث الصناعية وتحسين كفاءة استهلاك الطاقة.
- اعتماد واسع لتقنيات الواقع المعزز (AR) لتدريب الفنيين والمشغلين في مواقع العمل.
