אינטליגנציה מלאכותית בחיפוש וחיסכון בהוצאות בתעשיית הנפט והגז

בימים בהם תעשיית הנפט והגז נאלצת להתמודד עם אתגרים סביבתיים חסרי תקדים, השימוש באינטליגנציה מלאכותית (AI) מסמן מהפכה של ממש. האפשרויות החדשות שמגיעה עם הטכנולוגיה הזו, לא רק שמאפשרת מעקב וניהול יותר מדויקים של משאבים, אלא גם פותחת צוהר לאמצעים יעילים יותר להפחתת נזקים סביבתיים – תחום שהפך מרכזי יותר מתמיד.

הכותרות הכלכליות הנפוצות הרואות בנפט את “הזהב השחור”, לעיתים משכיחות את הצד השני של המטבע: את ההשלכות הסביבתיות הקשות של פעילויות החיפוש וההפקה. מאגרים לא מטופלים, דליפות כימיות, וזיהום מקורות מים הם רק חלק מהדוגמאות לנזקים פוטנציאליים. כאן בדיוק נכנסת לתמונה אינטליגנציה מלאכותית – ומציעה פתרונות חדשניים הפועלים לטובת הסביבה והכלכלה גם יחד.

התמודדות עם אתגרי הקיימות דרך קידום טכנולוגי

בכדי להתמודד עם האתגרים הללו, חברות חיפושי נפט וגז משקיעות משאבים עצומים באיתור בארות נטושות ומתקנים לא מתועדים אשר מזהמים את הסביבה. בארות לא מתועדות, לדוגמה, עלולות לדלוף מתאן ומשאבים רעילים אחרים הפוגעים בשכבות הקרקע ובאטמוספירה.
היקף הבעיה הוא אדיר: בארצות הברית בלבד ישנן עשרות אלפי בארות נטושות שאינן מתועדות כראוי, וחלקן מעולם לא נבדקו.

כיצד AI משנה את השדה?

טכנולוגיות מבוססות אינטליגנציה מלאכותית מסייעות לזהות ולאתר במדויק את המקומות הללו.
במקום להסתמך על שיטות מסורתיות כמו סיורי שטח מייגעים או ניתוח ידני של מפות גיאוגרפיות, AI מאפשר עיבוד כמויות אדירות של מידע בצורה יעילה ומהירה.

• שילוב לוויינים: מערכות בינה מלאכותית מנתחות נתונים מלוויינים ומאמצעים חזותיים כדי לאתר שכבות קרקע מזוהמות.
• שימוש בחיישנים: חיישנים מתקדמים המושתתים על AI מזהים שינויים עדינים בהרכב הקרקע או האוויר המעידים על זיהום.
• עבודה מבוססת תחזיות: בעזרת ניתוח נתונים היסטוריים ושימוש באלגוריתמים לומדים, AI יכול לצפות היכן צפויים להיות מקומות בעייתיים ולהתמקד באזורים אלה תחילה.

חיסכון משמעותי במשאבים ובזמן

האתגר המרכזי בניהול סביבתי בתעשייה הוא העלויות הגבוהות והזמן הנדרש לטיפול במפגעים. שימוש באינטליגנציה מלאכותית מצמצם את ההתערבות הידנית ומאפשר השקעה ממוקדת בפעולות היכן שהיא נדרשת באמת.

למשל, מחקר שערכה מעבדה בינלאומית במעבדות לורנס ברקלי הראה כיצד ניתוח של עשרות שנות מפות היסטוריות המיושם באמצעות AI, הצליח לאתר מאות בארות לא מתועדות.
התוצאה? זיהוי מיידי של מקומות בהם ניתן להתערב ולמנוע נזק סביבתי נוסף – במהירות ובעלויות מופחתות.

לעתיד ירוק יותר

הטכנולוגיה אינה רק פתרון זמני, אלא שותפה אסטרטגית במעבר העתידי של התעשייה לתהליכים אחראים וממוקדמים יותר. משחקנים בשדה האנרגיה המסורתית, הופכים הגופים לשחקני מפתח בעיצוב עתיד סביבתי בר-קיימא.

השימוש במידע היסטורי הוא כיום אחד הכלים היעילים ביותר בתחום החיפוש המטאורולוגי וחקר האדמה בתעשיית הנפט והגז. רבות מפעולות החיפוש וההתמודדות עם אתגרים סביבתיים מתבססות על מקורות מידע שהיה מקודם קשה או בלתי אפשרי לנתח בזמן אמת. היום, אינטליגנציה מלאכותית מספקת פתרונות מהפכניים בתחום זה, כשהיא מאפשרת למידע היסטורי להפוך לכלי עוצמתי לזיהוי בעיות ומוקדים שדורשים פעולה.

בתעשיות רבות, ובפרט בתעשיית הנפט והגז, מפות גיאולוגיות היסטוריות משמשות אבן יסוד שעוזרת להבין את מאפייני הקרקע, המבנה הגיאולוגי, ותהליכים המתרחשים לאורך הזמן. עם זאת, המורכבות והכמות העצומה של המידע במפות אלו הופכת את הפענוח שלהן למאתגר ומסורבל. כאן נכנסת האינטליגנציה המלאכותית, שמצליחה להפוך את המפות ההיסטוריות הללו למידע שמיש, מדויק ונגיש.

איך AI מפרש מידע מהמפות?

הפיכת מפות גיאולוגיות ישנות למידע שימושי דורשת עבודת פענוח חכמה. האלגוריתמים של המודלים מבוססי AI מצליחים לזהות סימנים גיאולוגיים ייחודיים, כגון גבולות שכבות קרקע, עדויות לקיומן של בארות, או אזורים עם סיכון לדליפות. לדוגמה, מפות שנוצרו לפני עשרות שנים, ופגמו במידת מה עם הזמן, צוברות ערך מדעי עצום הודות ליכולתה של האינטליגנציה המלאכותית לנתח שכבות צבע, קווי מתאר או סימנים שנשמרו על גבי המפה.

תהליך זה אינו פשוט – כדי להבטיח דיוק, יש לתכנת את האלגוריתם כך שיידע להתמודד עם תנאים מגוונים: מפות שהכתימו, קרעו או אפילו צבעו מחדש; תרשימים עם רמות צפיפות מידע שונות; שינויים בטכנולוגיות הדפסה. כל אלו מתקיימים לאורך השנים בתעשיית הנפט והגז.

דוגמאות להישגים בעבודת ניתוח זו

• בקליפורניה: נעשה עיבוד ליותר מ-190,000 מפות היסטוריות בעזרת AI שהצליח לאתר מאות בארות נטושות שהיוו גורם לזיהום סביבתי.
• באוקלהומה: צוותי מדענים השתמשו במאגר מפות מהשנים 1884-2006, והמידע שאותר הוביל למיקוד יוזמות תיקון והפחתת דליפות מתאן.

שימושים נוספים במידע היסטורי

לא מדובר רק בזיהוי בארות בעייתיות. AI מצליחה להניב תובנות גיאולוגיות חשובות שמתפרסות על פני עשרות שנים. לדוגמה, מידע על קווי רעידות אדמה או התנהגות שכבות הקרקע תחת תנאי קידוח קודמים יכול לספק תובנות על היציבות של האזור כיום. כך ניתן ליצור מודלים מדויקים יותר לתכנון קידוחים עתידיים בצורה אחראית ובטוחה.

השלכות רוחביות: סביבתיות וכלכליות

רבים מהפתרונות שמאפשרת אינטליגנציה מלאכותית לא רק תומכים במניעת נזק סביבתי אלא גם יוצרים חיסכון כלכלי אדיר. במקום לשלוח מאות אנשי שטח לנסות לאתר בארות או דליפות על ידי חיפושים ידניים – משימה שעלותה נאמדת במיליוני דולרים – האלגוריתם יכול למקד את האזורים שבהם כדאי לחפש. הניתוח המדויק גם מפחית את הסיכוי להחמיץ מוקדים קריטיים של זיהום.

חיבור בין עבר לעתיד

אם בעבר, מפות היו משאב סטאטי ששימש לתיעוד בלבד, היום עם AI הן הופכות לכלי עזר דינמי שיכול לתרום לחיזוי העתיד וחיסכון משמעותי בהוצאות. אימוץ הטכנולוגיות המתקדמות הללו לא רק מחולל שיפור בתהליכים התפעוליים, אלא גם תורם תרומה משמעותית לניהול בר-קיימא ואחראי של משאבי כדור הארץ.

בתעשיית הנפט והגז, תהליך זיהוי וטיפול במפגעים סביבתיים זקוק לדיוק חסר פשרות. לעיתים קרובות מדובר באתגרים טכניים מורכבים כמו גילוי בארות נטושות או זיהוי דליפות כימיות באזורי קידוח ישנים. אחת הדרכים היעילות לשפר את הדיוק היא שילוב טכנולוגיות חדשניות, כמו דימות לווייני, חיישנים מתקדמים, ובקרה אנושית. שילוב זה יוצר מערכת רב-שכבתית המאפשרת עבודה בשטח ברמות אמינות שלא נראו כמותן בעבר.

איך לוויינים מספקים מענה לתעשייה?

מערכות דימות לווייני המבוססות על אינטליגנציה מלאכותית משתלבות בפתרון אתגרי תעשיית הנפט והגז על ידי זיהוי דפוסים חריגים באזורי פעילות. לדוגמה, לוויינים יכולים לכסות שטחים נרחבים במהירות ולזהות שינויים המתרחשים בקרקע או בצמחייה שיכולים להצביע על זיהום. טכנולוגיות אלה מאפשרות פרשנות חכמה של המידע תוך שילוב עם נתוני עזר אחרים.

לדוגמה, אם קיימת עלייה בכמות גז מתאן הנפלטת מאזור מסוים, AI המחובר ללוויין יכול לזהות זאת ואף לשייך את הדליפה לבאר קרובה או לצנרת תקולה. כך, ניתן לנקוט בפעולה מהירה וממוקדת לאיתור מקור הדליפה ותיקונה. נוסף לכך, לוויינים משמשים למעקב אחר השפעות ארוכות טווח של פעולות בתעשייה על האקוסיסטמה המקומית.

הרחבת היכולות עם חיישנים וסנסורים מתקדמים

החיישנים הם החוליה שמחברת בין העין האנושית לשטח בפועל. כשהעבודה מתבצעת בשטחים שאינם נגישים בקלות, כמו אתרים תת-קרקעיים או בארות באזורים מרוחקים, חיישנים מהווים חלופה יעילה. החיישנים המתקדמים מבוססי אינטליגנציה מלאכותית תוכננו לזהות תנודות זעירות בקרקע, חומרים כימיים מזהמים, ואפילו רמות מדויקות של לחות או טמפרטורה באזורים קריטיים.

באמצעות טכנולוגיית IoT (האינטרנט של הדברים), ניתן לחבר את החיישנים למערכת מרכזית המקבלת מידע בזמן אמת. כך, לדוגמה, חיישן המוצב בבאר ישנה יוכל לשדר מיידית פרטי דליפה שאותרה או שינויים חריגים בלחצים, ובמקביל לתקשר עם אלגוריתם AI לצורך ניתוח מהיר של הסיכון.

• זיהוי נזילות: חיישנים הקולטים שינויים כימיים במולקולות מים בסביבת אקוויפרים.
• מעקב אחר דליפות גז: טכנולוגיות חיישנים המסוגלות לנטר דליפות מתאן אפילו ברמות מיקרוסקופיות.
• ניתוח קרקע מתקדם: מערכות לזיהוי חריגות בהרכב הקרקע שנגרמות בשל פעולות קידוח.

היתרון בשילוב האדם בתהליך

על אף היכולות המרשימות של טכנולוגיות מבוססות AI, יש להדגיש את מקומה המרכזי של המעורבות האנושית בבקרת התהליך. המטרה היא לא להחליף עבודה אנושית, אלא לתמוך אותה בנתונים מדויקים וניתוחי AI, כך שהמומחים בשטח יקבלו את כל הכלים לקבל החלטות מדויקות.

תהליך העבודה החדשני כולל הקפדה על בחינה כפולה: בעוד שה-AI מספק אבחון ראשוני, החוקרים והמהנדסים יכולים לאמת את הממצאים בניתוחים מדוקדקים יותר. לדוגמה, AI עשוי לזהות באר נטושה כגורם סיכון לדליפה, אך צוותים מקצועיים המשתמשים בציוד מדידה ובבדיקות ישירות יכולים לאשר את המסקנה ולפעול למניעת זיהום. השילוב האידיאלי הזה מצמצם את מרווח השגיאות למינימום.

הקפדה על מניעת טעויות

חשוב להדגיש שזיהוי שגוי של דליפה או באר נטושה עלולים לגרור בזבוז זמן ומשאבים. לכן, פתרונות עדכניים משתמשים בגישה שמרנית – עדיף להחמיץ מוקד פעם אחת מאשר לטפל במאות “תקלות מדומות”. מדענים ומפתחים מעבדים ומאמנים בינה מלאכותית כך שיהיה גבול ברור בין אותות אמיתיים ל”רעשי רקע”.

מעבדות לורנס ברקלי, לדוגמה, אימנו את מודלי הבינה המלאכותית שלהן על פני שנים של נתונים כדי להימנע מהסקת מסקנות חפוזה. כל אתר חשוד נבדק על ידי מכשור נוסף, כמו לוויינים או בדיקות ידניות, לפני שמוכרז כאתר המחייב התערבות.

שילוב כלים חכמים בעולם האמיתי

מערכת ניתוחים המבוססת שיטת השילוב בין טכנולוגיות AI לחיישנים הופעלה לראשונה באזורים מרוחקים בקנדה ובארה”ב. באחת הפעולות אותרה נזילה משמעותית שהשאירה השפעות שליליות על מקווי מים קרובים. לאחר איטום הדליפה, השטח הוחזר לתוואי הטבעי שלו תוך חיסכון של מיליוני דולרים שהיו מושקעים בדרך הישנה.

מבט קדימה

הגישה ההוליסטית של שיתוף פעולה בין רובוטיקה, AI, וחוקרים אנושיים ממחישה את הפוטנציאל של תעשיית הנפט והגז לניהול אחראי יותר של הטבע והסביבה. פתרונות טכנולוגיים המוטמדים היום משנים לא רק את פני התעשייה, אלא גם מחזקים את האמון של הציבור בכך שמאמצי התעשייה אינם רק כלכליים, אלא גם סביבתיים מגובים מבחינה מדעית וטכנולוגית.

הפיתוחים הטכנולוגיים האחרונים בתחום השילוב בין אינטליגנציה מלאכותית לכלים מתקדמים כמו רחפנים וטכנולוגיות LIDAR מצביעים על פוטנציאל חדש לעתידה של תעשיית הנפט והגז. בעוד שבשנים האחרונות התמקדו פתרונות AI בניתוח נתונים, היום אנחנו רואים את המיזוג בין עיבוד נתונים אוטומטי לבין מערכות פיזיות בעולם האמיתי, שמאפשרות קבלת נתונים מדויקים יותר ותגובה מהירה לשינויים בשטח.

אחד הדוגמאות הבולטות הוא השימוש ברחפנים חכמים, המופעלים באמצעות בינה מלאכותית. רחפנים אלה נשלחים לסרוק אזורים מרוחקים או בעייתיים מבחינת נגישות, תוך שימוש בחיישנים מתקדמים ובמערכות LIDAR. טכנולוגיות אלה פועלות ביחד כדי לאפשר איסוף מידע מדויק במקומות שבהם גישה אנושית היא מסורבלת ואף בלתי אפשרית.

כיצד רחפנים וטכנולוגיות LIDAR משנים את פני התעשייה?

הרחפנים המופעלים על ידי AI מסוגלים לבצע משימות מורכבות רבות בצורה מדויקת ובזמן קצר. הם מתוכנתים לסרוק אזורים מוגדרים מראש, לאסוף נתונים ולהחזירם לניתוח מידי. שילוב ה-LIDAR, שזו טכנולוגיית מדידה מבוססת אור, מאפשר לא רק מיפוי תלת-ממדי של הקרקע, אלא גם את זיהוי השינויים הקלים ביותר במבנה הטופוגרפי של הקרקע העלולים להעיד על פעילות לא תקינה כמו דליפות נפט או גז.

לדוגמה, כאשר קבוצה של בארות ישנות נטושה באזור מסוים וכלי רחף סורקים את השטח, ה-LIDAR יכול לזהות תזוזות קטנות באדמה מסביבן או “חתימות טופוגרפיות” המצביעות על אפשרות לדליפה. נתונים מסוג זה מועברים למערכות AI, שיכולות לקבוע אם הפעילות באותו אזור מצריכה המשך חקירה או טיפול.

שימוש אופרטיבי: מקרים מהשטח

בפרויקטים אחרונים בקנדה ובטקסס, טכנולוגיות מבוססות רחפנים ו-LIDAR סייעו לזהות מגוון בעיות סביבתיות באופן מהיר ומדויק:

• גילוי מוקדם של נזילות: צוותים השתמשו ברחפנים לצורך סריקות בשטחי קידוח נטושים והצליחו לזהות איזורים שבהם דלף גז מתאן שהשפיע על הסביבה המקומית.
• בדיקות קידוח קרקע: באחד מהמקרים, הרחפנים הצליחו לספק מיפוי עומק תלת-ממדי של אזור קידוח, דבר שתמך בקבלת החלטות לגבי השימוש המשך באותו השטח.
• מעקב אחר ניקוי סביבתי: לאחר שסיימו תיקון דליפה, נעשו סריקות חוזרות באמצעות הרחפנים כדי לוודא שהקרקע חזרה למצב יציב וללא זיהום.

למה דווקא השילוב בין AI, LIDAR ורחפנים?

שילוב הכלים הללו מעניק יתרון משמעותי מבחינת דיוק, מהירות ויעילות כלכלית. רחפנים הם ניידים ומהירים. בעזרת הטכנולוגיות המתקדמות שמוטמעות בהם, ניתן לכסות שטחים נרחבים, לחסוך שעות של עבודה ידנית בשטח, ולהביא תוצאות בזמן אמת כמעט לחלוטין.

נוסף לכך, הצד הכלכלי מקבל חיזוק משמעותי. במקום להתמודד עם השקעה יקרה בציוד כבד וצוותים גדולים שנדרשים לימים או שבועות של עבודות חיפוש, צוות קטן שמפעיל רחפנים יכול לאתר בעיות ספציפיות בצורה ממוקדת ולפעול בהתאם.

שיתוף פעולה בין מערכות

עם זאת, הטכנולוגיה אינה פועלת לבד; אחד היתרונות הבולטים הוא אינטגרציה בין כלים פיזיים לבין מערכות AI. כל הנתונים שמתקבלים מהרחפנים ומה-LIDAR מועברים לניתוח נוסף במערכות בינה מלאכותית. לאחר שקלול המידע מהמערכות החכמות, התעשייה יכולה לנצל את הממצאים לתכנון מדויק ויישום פעולות מתקנות.

לדוגמה, תרחיש שימוש אידיאלי יתבצע כך:

1. רחפן מבצע סריקת LIDAR באזורים שנקבעו מראש באמצעות נתוני AI קודמים.
2. הנתונים חוזרים לתוכנת AI המרכזית לניתוח ראשוני ולהתאמת מקומות שזקוקים לבדיקה אנושית נוספת.
3. לאחר אישור החשדות, הצוותים האנושיים נשלחים לשטח, אבל רק לאותם מוקדים שאותרו כקריטיים, מה שמאפשר להם לפעול באופן ממוקד ויעיל.

מבט לעתיד: שיתופי פעולה טכנולוגיים חכמים

שילוב מאמצי המחקר והפיתוח הנוכחיים מראה שכבר בעתיד הקרוב נראה שימוש רחב יותר בטכנולוגיות האלה בצורה גלובלית. מדינות וחברות שממקסמות את הידע מסייעות לא רק לתעשיית הנפט והגז, אלא גם פותחות אפשרויות חדשות לניהול אחראי ובטוח של משאבי הטבע תוך התחשבות באתגרי הקיימות והאקלים המסובכים שכולנו מתמודדים איתם.