كيف سيقود الذكاء الاصطناعي طفرة في صناعة الغاز الطبيعي بقارة أوروبا؟

عندما أصبح استخدام المسوحات الزلزالية أمرًا شائعًا، اعتاد المنقبون عن النفط والغاز الحفر فقط في البقع التي يمكن للعين البشرية اكتشافها من البيانات الزلزالية وغيرها، لكن كل هذا تغير الآن. يتم دعم الجولة التالية من الاكتشافات البرية من خلال برامج الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي الجديدة التي ترى ما لا نستطيع رؤيته، مما يؤدي إلى تعطيل لعبة الاستكشاف إلى الأبد.

ولا يوجد مكان أكثر إلحاحا من هذا الأمر في أوروبا - القارة المتعطشة للموارد المحلية منذ الغزو الروسي لأوكرانيا وتسليح الغاز الطبيعي الروسي.

إن برنامج للتعلم الآلي قادر على أخذ عينات بكميات كبيرة من المسح الزلزالي ثلاثي الأبعاد، وتحطيم أشكال الموجات لتحديد الأنماط الفريدة، والكشف عن أهداف جديدة لقمة الحفر التي لم ترها العين البشرية من قبل...هذا يغير الاستكشاف تمامًا.

لقد تم استخدامه في جميع أنحاء العالم، والآن يتم نشره في النمسا وألمانيا من قبل المستكشف الصغير MCF Energy (TSXV:MCF; OTC:MCFNF)، وهي شركة أمريكا الشمالية وهي أول شركة تقدم للمستثمرين التعرض للغاز الطبيعي الأوروبي منذ روسيا. غزت أوكرانيا.

وأدركت شركة MCF قيمة هذه التكنولوجيا في وقت مبكر واستخدمتها على نطاق واسع حيثما كان ذلك ممكنًا في بحثها عن الغاز في أوروبا، وفقًا لرئيسها التنفيذي، جيمس هيل.

وبالنسبة لألمانيا، على وجه الخصوص، فإن التوقيت أمر بالغ الأهمية. وفي الواقع، من الأهمية بمكان أن يعيد الاتحاد الأوروبي تصنيف الغاز الطبيعي على أنه "أخضر" ومستدام.
وإذا فشلت ألمانيا في التعويض بشكل مستدام عن تقليص اعتمادها على الغاز الطبيعي الروسي محلياً، فإن النتيجة ستكون واردات الغاز الطبيعي المسال المرتفعة الثمن، وتأخير التخلص التدريجي من الطاقة النووية، بل وحتى إعادة تشغيل محطات الفحم الخاملة. ولا تستطيع مصادر الطاقة المتجددة بعد أن تسد الفجوة في تحول الطاقة، واللجوء إلى الفحم من شأنه أن يعيد الأمور إلى الوراء بشكل كبير بالنسبة للمناخ.

جنة الغاز الطبيعي

في الماضي، كان البشر يختارون فقط احتمالات الحفر بصريًا من خلال المسح الزلزالي ثلاثي الأبعاد بمساعدة المؤشرات الهيدروكربونية المرئية في البيانات. والآن، وبفضل البرامج الجديدة، يمكنهم الحفر في أماكن لم يسبق لهم مثيل من قبل. يرى الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي ما لا نستطيع رؤيته.

وتتمتع شركة MCF Energy بالأمرين معًا – قوة الذكاء الاصطناعي على رؤية ما هو أبعد من العين البشرية، والآفاق المستقبلية من خلال بئر تم حفرها سابقًا وأنتجت الغاز في النمسا، إلى جانب اكتشافين سابقين في ألمانيا. بدأت شركة MCF للتو عمليات الحفر في منطقة Welchau في النمسا. ويلشاو عبارة عن هيكل جيولوجي يمكنك رؤيته من الفضاء ويغطي حوالي 100 كيلومتر مربع. وقدر تقييم مستقل الموارد التي يحتمل أن تكون قابلة للاستخراج بنحو 100 مليون برميل من المكافئ النفطي في تقييم أجري العام الماضي. وعثر في بئر تم حفره في الثمانينات على غاز ومكثفات قابلة للإنتاج جنوب الموقع الذي يجري حفره، مما يؤكد وجود الغاز في المنطقة.

وعند اكتمال هذا التدريب الذي يستغرق 40 يومًا، تخطط MCF لنقل منصة الحفر إلى ألمانيا، حيث ستعيد فتح حقل للنفط والغاز بمساحة تزيد عن 110 كيلومترات مربعة في امتيازات ليخ وشرق ليخ، والتي شهدت بالفعل حدثين تاريخيين اكتشافات وثلاثة آبار تم حفرها سابقًا في ليخ.

"إن تقنية التعلم الآلي التي تستخدمها شركة MCF Energy تسمح للكمبيوتر بـ "رؤية" المعلومات ضمن البيانات الزلزالية التي لا تستطيع العين البشرية رؤيتها. هذه التكنولوجيا تغير قواعد اللعبة ولم يتم اكتشافها إلا الآن من قبل مشغلين آخرين،" قال هيل من MCF Energy لموقع Oilprice. .com مؤخرًا. وباستخدام برنامج Paradise، حققت مستشارة الذكاء الاصطناعي الرئيسية في MCF Energy، المستشارة ديبورا ساكري، معدل نجاح تنبؤي يزيد عن 80% للحفر في المناطق غير المرئية للبشر في البيانات. ولديها 9 اكتشافات من هذا النوع لها الاسم، بحسب الشركة.

ساكري هو جيولوجي وجيوفيزيائي يتمتع بخبرة 45 عامًا في التنقيب عن النفط والغاز في ساحل خليج تكساس ولويزيانا ومناطق وسط القارة في الولايات المتحدة، وهو متخصص في التفسير الزلزالي ثنائي وثلاثي الأبعاد. إنها الوحيدة التي تستخدم Paradise لعملائها، وذلك لأنها كانت إحدى مطوريها.

كما أن برنامج Paradise ليس ملكية خاصة، ولكن هناك مجال صغير فقط من الخبراء لديهم القدرة على استخدامه بفعالية، وتتمتع MCF Energy (TSXV:MCF; OTC:MCFNF) بميزة وجود أحد مطوريها في مجلسها الاستشاري.

لقد وصلت قوة الحوسبة الفائقة الآن إلى حد القدرة على أخذ عينات من البيانات ضمن حجم زلزالي ثلاثي الأبعاد وتقسيم أشكال الموجات إلى أكثر من 50 "خلية عصبية" لكل منها سمات مختلفة للموجات. تتم بعد ذلك مطابقة هذه "الخلايا العصبية" مع المعلومات الجيدة في كل من الآبار الجافة والآبار المنتجة. ومقارنة هذا الكنز من البيانات تنتج مجموعة فريدة من "الخلايا العصبية" التي تحدد الغاز والنفط والمسامية والعديد من العوامل الأخرى التي تتحكم في الإنتاج.

كيف يغير الذكاء الاصطناعي عمليات التنقيب والاستكشافات؟

تعتبر صناعة النفط والغاز أكبر مشجع للذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي.
وذلك لأن الاضطراب الذي تشهده هذه التقنيات يخلق الفرص ويفتحها، وهو ما قد يتحول إلى اتجاه إيجابي كبير. تصف مجلة فوربس التغييرات بأنها "عميقة"، مشيرة إلى أن أكبر 20 منتجًا للنفط والغاز في العالم لديهم جميعًا استراتيجيات رئيسية للذكاء الاصطناعي لكل نقطة على طول السلسلة.

وتوقعت شركة Mordor Intelligence أن يصل الإنفاق على النفط والغاز على الذكاء الاصطناعي إلى 2.38 مليار دولار في نهاية عام 2023، وأن يصل إلى 4.21 مليار دولار بحلول نهاية عام 2028.

وستستخدم شركة شل - أكبر منتج في خليج المكسيك الأمريكي - التكنولوجيا القائمة على الذكاء الاصطناعي من شركة تحليلات البيانات الضخمة SparkCognition لاستكشاف وإنتاج أعماق البحار - لتحديد مكان الحفر وتعزيز الإنتاج البحري.

وقالت الشركتان في بيان إن الذكاء الاصطناعي يمكن أن يختصر الاستكشاف إلى أقل من تسعة أيام من تسعة أشهر، وأشار بروس بورتر من SparkCognition إلى أن "الذكاء الاصطناعي التوليدي للتصوير الزلزالي يمكن أن يعطل بشكل إيجابي عملية الاستكشاف وله آثار واسعة وبعيدة المدى".

وبالعودة إلى أوروبا، تفعل شركة MCF الشيء نفسه - على البر، وفي قارة تحتاج بشدة إلى تأمين استقلال الطاقة عن روسيا، دون خلق اعتماد ثانوي على الغاز الطبيعي المسال الأمريكي الباهظ الثمن.

الآن، بينما تستعد MCF Energy  لأول تدريب لها في ألمانيا، فهي مسلحة بميزة كبيرة في الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي لاستهداف التدريبات في المسرحيات التي تخلت عنها الشركات الكبرى منذ عقود، قبل أن تدرك أوروبا أنها لا تستطيع ذلك. لن أتمكن من العيش على الغاز الروسي الرخيص بعد الآن.

والذكاء الاصطناعي الخاص بـ Paradise - منضدة التعلم الآلي تميز الطبقات الرقيقة ومؤشرات الهيدروكربون المباشرة مع تحديد ومعايرة الطبقات التفصيلية والكشف تلقائيًا عن الأخطاء والكشف عن اتجاهات الكسور. كما أنه يصنف السحنات الزلزالية ويعزل الأجسام الأرضية ويحسب أحجام النفط والغاز المحتملة.

يتيح التعلم الآلي القدرة الموجزة على الكشف عن أهداف الغاز الطبيعي والتعامل مع وضع الآبار في المناطق الرئيسية ذات المسامية وإمكانات الهيدروكربون المطابقة للمناطق المؤكدة، وكانت MCF واحدة من أوائل الشركات التي طبقتها على برنامج الاستكشاف والتطوير بأكمله، بحسب هيل.

وقال هيل: "إن هذه التقنية التي أثبتت جدواها تقلل إلى حد كبير من مخاطر الحفر وتساعد على استهداف أفضل الأماكن والأعماق الممكنة لحفر هذه الآبار"، مضيفًا أنها حققت معدل نجاح في التنبؤ يزيد عن 80٪ عندما يتعلق الأمر بالتنبؤ بالجيولوجيا لتحديد هوية الآبار. اكتشافات لم يسبق لها مثيل.