موضوع: نقطه بهینه اقتصاد نفت در قلمرو داده

جایی که تجربه، داده و اقتصاد به هم می‌رسند

مهدی آقائی  با درج یادداشتی در اقتصاددان نوشت :  تا همین چند سال پیش، مهندسی نفت بیش از هر چیز به تجربه گره خورده بود. مهندسی که سال‌ها روی دکل کار کرده بود، تصمیم می‌گرفت؛ اما تصمیمی با تکیه بر حافظه‌اش، حسش و خاطره چاه‌هایی که موفق یا ناموفق بودند. این تجربه بسیار ارزشمند بود و هنوز هم هست، اما میدان‌های نفتی امروز دیگر شبیه گذشته نیستند. چاه‌ها عمیق‌تر، پیچیده‌تر و پرریسک‌تر شده‌اند و هر تصمیم اشتباه می‌تواند میلیون‌ها دلار هزینه به پروژه تحمیل کند.
در چنین شرایطی، تجربه به‌تنهایی کافی نیست. صنعت نفت وارد مرحله‌ای شده که در آن داده نقش تعیین‌کننده ای دارد. سنسورها به‌صورت پیوسته فشار، دما و ده‌ها پارامتر دیگر را در لحظه ثبت می‌کنند. داده‌های MWD و LWD در هر ثانیه تولید می‌شوند و تاریخچه چاه‌های مجاور، حجم عظیمی از اطلاعات را در اختیار مهندسان قرار می‌دهند. اما مسئله اینجاست: داده به‌خودی‌خود ارزش اقتصادی خلق نمی‌کند؛ این تحلیل و تصمیم درست است که داده را به سود تبدیل می‌کند. داده به مثابه ی آجرهایی می ماند که به تنهایی سودی ندارند اما وقتی با فکر و دانش مهندسی آمیخته شوند برج های چشم نوازی خلق می‌کنند که تحسین همگان را بر می انگیزد. اینجایی که داستان سرایی با داده ها معنای حقیقی میابد.
اینجا نقطه تولد مهندس نفت آینده است.
مهندس نفت آینده کسی است که می‌داند چگونه از داده، معنا استخراج کند. او فقط به این فکر نمی‌کند که مته بچرخد یا چاه به عمق نهایی برسد؛ بلکه به این فکر می‌کند که این مسیر با کمترین هزینه، کمترین ریسک و بیشترین بازده طی شود. در دنیایی که هر ساعت توقف حفاری می‌تواند صدها هزار دلار هزینه داشته باشد، پیش‌بینی یک مشکل قبل از وقوع، ارزشی فراتر از یک تصمیم فنی دارد؛ این یک تصمیم اقتصادی است.
تحول اصلی زمانی رخ داد که مهندسی نفت از حالت واکنشی به سمت پیش‌بینی‌محور حرکت کرد. در گذشته، مشکل ابتدا رخ می‌داد و سپس مهندس وارد عمل می‌شد. امروز اما الگوریتم‌ها می‌توانند الگوهای پنهان را شناسایی کنند، پیش از آن‌که به بحران تبدیل شوند، این تغییر نه‌تنها ایمنی عملیات را افزایش می‌دهد، بلکه مستقیماً هزینه‌های عملیاتی را کاهش می‌دهد و سودآوری پروژه را بهبود می‌بخشد.
در این میان، نقش مهندس انسانی حذف نشده است؛ بلکه عمیق‌تر و مهم‌تر شده است. مهندس نفت آینده قرار نیست جایگزین هوش مصنوعی شود، بلکه باید آن را هدایت کند. او باید بداند کِی به خروجی مدل اعتماد کند و کِی آن را زیر سؤال ببرد. این مهندس، حلقه اتصال بین تجربه میدانی و تحلیل دیجیتال است؛ کسی که زبان دکل را می‌فهمد و هم‌زمان زبان داده را.
از منظر اقتصادی، این تحول پیامدهای بزرگی دارد. شرکت‌های نفتی که به سمت سیستم‌های هوشمند حرکت می‌کنند، می‌توانند زمان غیرمولد را کاهش دهند، عمر تجهیزات را افزایش دهند و سرمایه‌گذاری‌های خود را هدفمندتر انجام دهند. در مقابل، شرکت‌هایی که به روش‌های سنتی وابسته می‌مانند، با افزایش هزینه‌ها و کاهش رقابت‌پذیری مواجه خواهند شد. در بازار جهانی انرژی، مزیت رقابتی دیگر فقط به حجم ذخایر وابسته نیست؛ بلکه به هوشمندی تصمیم‌ها وابسته است.
ترس از هوش مصنوعی در میان برخی مهندسان قابل درک است، اما واقعیت چیز دیگری است. هوش مصنوعی شغل مهندسان را از بین نمی‌برد؛ بلکه مهندسانی را که به یادگیری و تطبیق تن نمی‌دهند، کنار می‌زند. مهندس نفت آینده کسی است که تغییر را می‌پذیرد و از آن برای خلق ارزش استفاده می‌کند؛ نه فقط ارزش فنی، بلکه ارزش اقتصادی.
در نهایت، مهندس نفت آینده ترکیبی است از دانش مهندسی، درک داده و نگاه اقتصادی. او فقط یک مجری عملیات نیست؛ یک تصمیم‌ساز است. تصمیم‌هایی که می‌توانند تفاوت بین یک پروژه زیان‌ده و یک پروژه موفق را رقم بزنند. این مسیر، آینده صنعت نفت را شکل می‌دهد؛ آینده‌ای که در آن تجربه هنوز مهم است، اما بدون داده و تحلیل، دیگر فرمانده میدان نیست. میدان صنعت نفت و به صورت جامع تر میدان انرژی در آینده بسیار نزدیک عرصه ای بسیار زیبا از همکاری تجربه، علم و یادگیری ماشین است، بله یادگیری ماشین که در بحث های آتی به طور مفصل و گسترده درباره آن به زبانی ساده بحث خواهیم کرد و اهمیت بسیار بالای آن را در طراحی، ایجاد، توسعه و رشد فرآیندهای مهندسی خواهیم دید.

مهدی آقائی
پژوهشگر حوزه نفت و انرژی | علم داده و هوش مصنوعی

مخاطب گرامی، ارسال نظر پیشنهاد و انتقاد نسبت به خبر فوق در بخش ثبت دیدگاه، موجب امتنان است.

ع