من خلال الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي ، يمكن لشركات النفط مراقبة جودة مجرى الإنتاج في الوقت الفعلي لتحسين القيمة لكل برميل.
يقول بول أوتس ، مدير تطوير الأعمال في شركة Validere: "تدرك الصناعة الآن أهمية جودة المنتج". "قضايا الجودة تسبب مشاكل في سلسلة التوريد".
يقوم Validere 360 ، وهو برنامج كمنتج خدمة ، باختبار النفط وتطبيق الذكاء الاصطناعي على البيانات لتقديم توصيات.
ويضيف أنه من خلال الجمع بين ملايين نقاط البيانات من أجهزة الاستشعار الموجودة في الحقل عبر إنترنت الأشياء وبيانات السوق والبيانات اللوجستية ، من الممكن تقديم توصيات في الوقت الفعلي حول أفضل طريقة لمزج ونقل برميل النفط الخام وتسويقه.
تتزايد جودة النفط الخام بشكل متزايد في رادار شركات النفط لأنه يرتبط ارتباطًا مباشرًا بقيمته في السوق. يمكن أن تتغير جودة الزيت من الخزان بمرور الوقت ، وتستخدم الشركات أجهزة استشعار لمراقبة الخصائص مثل ضغط البخار ، وقطع الماء ، والكبريت وخطورة الإنتاج.
لكن مثلما يمكن أن تتغير جودة خام الخزان ، يمكن أن تنجرف دقة المستشعر وتتطلب معايرة ، يلاحظ أوتس. بدون بيانات دقيقة حول جودة النفط الخام ، قد يفوت المشغلون القيمة الحقيقية لزيتهم ، كما يقول. ويقول إن أجهزة التحليل الافتراضية ، التي تعمل من خلال التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي ، تجعل من الممكن استخدام النمذجة الإحصائية والمادية "لملء النقاط" على بيانات الجودة المفقودة.
يقول أوتس: "ما كان يستغرق 15 أو 30 يومًا من التأخير لفهم ما يجري ، فنحن نربط ذلك على الفور".
هذه الطريقة لها تأثير كبير على القيمة الخام من خلال تحسين التنبؤ بقيمة البرميل ، وكيفية مزجها على أفضل وجه ومكان تسويقها ، كما يقول أوتس. يقول إن توصيات المحللين الإفتراضيين دقيقة في حدود 95٪.
يمكن أن توفر التكنولوجيا أيضًا رؤى تنبؤية حول الخزان. كما يقيس النظام اتجاه جودة النفط الخارج من الأرض ، يمكن أن تؤدي المعلمات المخصصة إلى التنبيهات ، كما يقول.
يقول: "على سبيل المثال ، إذا بدأ ضغط البخار في الزيادة ، فقد ترغب في التدخل".