نظرة عامة
تستكشف الدورة التدريبية حول الذكاء الاصطناعي في قطاع الاستكشاف والإنتاج للنفط والغاز: نمذجة المكامن وتوقعات الإنتاج، كيف يُحدث الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة تحولًا في مسارات عمل هندسة باطن الأرض. وتوجّه نماذج المكامن وتوقعات الإنتاج القرارات الحاسمة طوال دورة حياة أحد أصول النفط والغاز، بما يؤثر مباشرةً في خطط التطوير ومواقع الآبار وأهداف الإنتاج وتقديرات الاحتياطيات وأولويات الاستثمار. ومع ذلك، فإن نقص المعلومات عن باطن الأرض، وحالات عدم اليقين بشأن سلوك المكامن، وتقلب ظروف التشغيل تجعل توقعات الإنتاج تحديًا هندسيًا مستمرًا بدلًا من كونها عملية حسابية ثابتة.
تبحث هذه الدورة التدريبية حول الذكاء الاصطناعي في قطاع الاستكشاف والإنتاج للنفط والغاز في كيفية تكامل التحليلات المتقدمة مع الأساليب الراسخة لهندسة المكامن وتوقعات الإنتاج، بما يساعد فرق الاستكشاف والإنتاج على تحليل كميات هائلة من البيانات الجيولوجية والبتروفيزيائية وبيانات الآبار والإنتاج للكشف عن الأنماط، وإعداد توقعات بديلة، وتقييم سيناريوهات التطوير بسرعة أكبر.
مجالات التركيز الرئيسية في هذه الدورة
- إعداد البيانات واختيار السمات: تنظيف المتغيرات الساكنة والديناميكية ذات الصلة بباطن الأرض وهيكلتها واختيارها.
- طرق التنبؤ التقليدية مقابل طرق التنبؤ بالذكاء الاصطناعي: تقييم تحليل منحنيات الانخفاض التقليدي إلى جانب نماذج التعلم الآلي.
- نمذجة المكامن البديلة: تطوير نماذج بديلة تنبؤية للتقييم السريع للسيناريوهات وتخطيط الأصول.
- تقييم عدم اليقين والقيود الفيزيائية: مراعاة عدم اليقين في باطن الأرض مع تضمين المبادئ الفيزيائية للمكامن.
- منع فرط التخصيص وتسرب البيانات: التعرّف على المزالق التحليلية الشائعة التي تؤدي إلى دقة مضللة في التنبؤات.
- دعم القرار وتكامل سير العمل: إيصال نطاقات التنبؤ والافتراضات وخرائط طريق التنفيذ إلى القيادات الفنية.
