نظرة عامة
يُسهم الذكاء الاصطناعي بسرعة في تحديث العمليات النهائية بقطاع التكرير من خلال إتاحة التحكم في العمليات القائم على البيانات، والتنبؤ الدقيق بالمردود، والتحليلات التنبؤية المتقدمة. وتنتج المصافي الحديثة كميات هائلة من بيانات التشغيل والمختبرات والصيانة والتخطيط، إلا أن أساليب المراقبة التقليدية غالبًا ما تعجز عن استيعاب التفاعلات المعقدة وغير الخطية بين الأنظمة. وتسد هذه الدورة التدريبية حول الذكاء الاصطناعي (AI) لتحسين عمليات المصافي الفجوة بين هندسة العمليات وعلم البيانات المتقدم، مما يمكّن المتخصصين من تحويل تدفقات البيانات الخام إلى استراتيجيات تشغيلية قابلة للتنفيذ، وتحسين هوامش المنتجات، والحد بصورة منهجية من اختناقات العمليات.
من خلال وحدات تعليمية منظمة، يتعلم المشاركون كيفية بناء نماذج التعلم الآلي المصممة خصيصًا لبيئات المصافي المعقدة وتقييمها ونشرها. ومن خلال دمج التحليلات التنبؤية وأطر التوائم الرقمية في العمليات اليومية، يمكن للفرق تحسين اختيار النفط الخام، وترشيد استخدام الطاقة، وإدارة القيود التشغيلية بصورة استباقية.
مجالات التركيز الرئيسية في هذه الدورة
- إعداد البيانات وتنقيتها: إتقان تسوية البيانات، والتحقق من صحة بيانات المستشعرات، وهندسة السمات انطلاقًا من مجموعات بيانات معقدة للمصافي.
- التنبؤ بالمردود والجودة: تطوير خوارزميات تعلم آلي لإجراء تنبؤات دقيقة بمردود تقطير النفط الخام وعمليات التحويل والمعالجة الهيدروجينية.
- تحسين العمليات والتوائم الرقمية: الاستفادة من النماذج الهجينة القائمة على المبادئ الأولية والمستشعرات البرمجية للحفاظ على نطاقات التشغيل المثلى.
- اكتشاف الحالات الشاذة: تطبيق أدوات الصيانة التنبؤية وتعلم الآلة للكشف المبكر عن اضطرابات العمليات.
- نشر النماذج وحوكمتها: دمج نماذج الذكاء الاصطناعي مع قواعد بيانات المؤرخ التشغيلي، وأنظمة التحكم المتقدم في العمليات (APC)، وبروتوكولات الأمن السيبراني.
- وضع خارطة طريق للتنفيذ: صياغة استراتيجية تنظيمية عملية للتحول الرقمي القابل للتوسع على امتداد عمليات التكرير.
