طالب الدكتوراه “البحراني” يطور نموذجا يعتمد الذكاء الإصطناعي يتنبأ بمشاكل حفر الآبار – حسن المرهون

فاز البحث العلمي المقدم من طالب الدكتوراه حسين ابراهيم البحراني بالمركز الأول في مسابقة طلاب الدكتوراه للأبحاث العلمية لمنطقة خليج المكسيك لعام 2020م برعاية جمعية مهندسي البترول العالمية.  حسين البحراني الذي يحضر الدكتوراه في مجال هندسة البترول (بجامعة تكساس A&M) عاكف الآن على المراجعة الأخيرة لرسالته استعدادا للمناقشة النهائية. كما يعمل على تنقيح البحث الفائز الذي نحن بصدده لإلقائه في مؤتمر جمعية مهندسي البترول قريبا.

مسابقة الطلاب للأبحاث العلمية

تنظم جمعية مهندسي البترول العالمية مسابقة للأبحاث العلمية للطلاب في 14 منطقة تغطي كل مناطق العالم ، ومن ضمن هذه المناطق منطقة خليج المكسيك بأمريكا الشمالية. وتنقسم هذه المسابقة الى ثلاثة مستويات ، مستوى طلاب درجة البكالوريوس والماجستير والدكتوراه. ويعلن أسماء الفائزين في كل منطقة على حدة ، والأبحاث العلمية الفائزة لكل مستوى ولكل منطقة يتم تقديمها من قبل الطالب الفائز في أقرب مؤتمر سنوي لجمعية مهندسي البترول العالمية (ATCE) ، كما يُنشر البحث كاملا على موقع (onePort) الإلكتروني وهو عبارة عن مكتبة الكترونية تعنى بكل ما يتعلق بصناعة النفط والغاز تحت إشراف جمعية مهندسي البترول (SPE).

عنوان البحث

البحث الفائز بالمركز الأول بمنطقة خليج المكسيك بأمريكا الشمالية الذي قدمه طالب الدكتوراه حسين البحراني كان عنوانه: نموذج رياضي يعتمد الذكاء الإصطناعي للتنبؤ بمشاكل حفر آبار النفط (An Automated Drilling Geomechanics Simulator Using a Machine Learning-Assisted Finite Element Model Accurately Predicts Wellbore Rock Failure) ، وسنسلط الضوء على بعض جوانب هذا البحث الشيق لكن على عجالة.

مقدمة

صناعة النفط ولعقود كانت تعتمد نماذج رياضية (تصاميم) لدراسة التربة والصخور قبل بدء حفر أي بئر كي تقدم صورة مقربة لما يجب عليه أن تكون كثافة الطين المستخدم وشكل حفرة البئر. هذه التصاميم تعتمد على إفتراضات يتم إدخالها في النماذج الرياضية وقد تكون مغايرة للواقع ، فتأتي المخرجات على نفس النحو. فكلما كانت البيانات المدخلة دقيقة كانت المخرجات دقيقة ويُعتمد عليها ، فمثلا علينا إدخال بيانات تتعلق بقدرة تحمل الصخور ، أو شكل حفرة البئر المتوقع ، كي نحصل على مخرجات نعتمد عليها مثل تحديد كمية وكثافة طين الحفر والمشاكل المحتملة أثناء عملية الحفر ، وبالتالي نضمن حفرا سريعا وآمنا.

ومهما إجتهدنا في تحسين الإفتراضات المدخلة في هذه التصاميم المستخدمة حاليا فلن تؤدي الى نتائج يُبنى عليها لأنها لا تحاكي الآثار الحقيقية  لكل مرحلة من مراحل الحفر.

هدف البحث

الهدف الرئيس لهذا البحث هو تطوير طرق التنبؤ للمشاكل المتوقعة أثناء حفر آبار النفط.  ومحاولة استبدال الإفتراضات المدخلة ببيانات أكثر واقعية. هذا الهدف يحتاج الى فكرة مُلهمة تبعدنا عن الفرضيات وتقربنا نحو الواقع. فكرة تستفيد من البيانات المتوفرة من الآبار المحفورة سابقا وترتكز على أحدث التقنيات المتوفرة في عصرنا الحاضر لمعالجة هذه البيانات. على ضوء هذا الهدف تمكن طالب الدكتوراه حسين البحراني من تطوير فكرة لتوظيف الكم الهائل من البيانات بالعمل على تصميم نموذج رياضي يعتمد التعليم الآلي ،  ويحتوي على مفاتيح هندسية قادرة على تقديم مخرجات أكثر دقة تحقق الهدف المرجو. من أهم هذه المفاتيح الهندسية التي يعتمدها النموذج الرياضي لهذه الدراسة هي:

• إدخال طرق هندسية تساعد على تقدير مقاومة المواد تحت تاثير الضغط الداخلي والخارجي (FEA)
• إعتماد دراسة خوارزميات الحاسوب التي تتعلم تلقائيا أو ما يسمى صناعة الذكاء الإصطناعي (ML)
• الإستفادة الفورية من البيانات التي تقدمها تقنية التصوير والقياس أثناء الحفر (LWD)
• إدخال ما يتوفر من بيانات الآبار القريبة كي يقوم التطبيق بحوسبتها وإعتمادها كتجربة سابقة

وكل بئر جديد يُحفر يضيف بيانات جديدة يمكن حوسبتها والإستفادة منها وكل معلومة تضاف الى النموذج الذكي تساهم في تحديث دقة النتائج المتوقعة، وبالتالي يتم تطوير دقة المخرجات ، ويمكن الإعتماد عليها على تحديد كثافة طين الحفر بدقة مما يعني تقليل المشاكل أثناء الحفر. فإذا لم يكن وزن عمود طين الحفر في البئر في أي وقت مناسبا فقد يتعرض البئر إما للخسف أو للصدع.

نتائج مبهرة

تم تجربة النموذج الرياضي الجديد في المختبر لإثبات فعاليته، فبعد إدخال البيانات المتوفرة وإعتماد المفاتيح الهندسية المذكورة أعلاه ، أثبت هذا النموذج الذكي فعاليته في التنبؤ بقوة الصخور وبدقة عالية إذا ما قورنت بنتائج الطرق المتعارف عليها.  النتائج كانت متقاربة مع الواقع ، خاصة بعد تدريب النموذج على بيانات من بئر قريب تم حفره سابقا. فكانت نتيجة كثافة الطين المقترح من قبل النموذج لكل طبقة أفضل بكثير من جميع النماذج السابقة ، وبالتالي فإن هذا النموذج يساعد على توفير الوقت جراء تخطي مشاكل الخسف والتصدع وما يلازمهما من مشاكل أخرى مثل ضياع الطين في الطبقات وعمليات تنظيف البئر. هذا النموذج بلا شك يشجع المهندسين للإستفادة من البيانات الكثيرة المتراكمة في الرفوف للآبار القديمة بإضافتها الى النموذج وحوسبتها من جديد للحصول على مخرجات يمكن الوثوق بها.

الخاتمة

الإستفادة من البيانات المتوفرة ومعالجتها بالمفاتيح الهندسية ودمج هذا بالذكاء الإصطناعي في بوتقة واحدة لعَملٌ جدير بالفوز والإعجاب. علاوة على هذا وذاك فإن مخرجات هذا النموذج الرياضي الذكي تبين وبكل وضوح لمهندس الحفر خصائص ومواصفات كل طبقة يتم حفرها وما تنطوي عليه من مخاطر محتملة ، وبالتالي يسهل عليه التعامل مع الموقف. في نهاية المطاف يقترح النموذج بذكائه الإصطناعي خطة يحدد فيها كثافة الطين مسبقا قبل الحفرلكل طبقة ، هذا يساعد على الإنطلاق بثقة في حفر الآبار مع مراعاة المستجدات والمفاجئات. عملية حفر آبار البترول أو الغاز مليئة بالمفاجئات ، وهناك علاقة ديناميكية وطيدة بين شكل حفرة البئر الغير منتظمة عادة وكثافة الطين.

النموذج الرياضي الذي تم تطويره من قبل طالب الدكتوراه حسين البحراني قادر على إيجاد علاقة مريحة بين مشاكل الحفر وكثافة طين الحفر ، وهذا ما يبحث عنه مهندس حفر الآبار خاصة عندما تأتي المشاكل فجأة وبدون إنذار ، يساعده على حزم أمره وإتخاذ القرار السليم سواء في حالة الخسف أو التصدع ويمكن مهندس الحفر أو الحفار من التحكم وبسرعة بكثافة الطين المستخدم لأنه على دراية مسبقة. نتمنى الموفقية (للدكتور) حسين البحراني والمزيد من العطاء.

المصادر:

1. https://www.onepetro.org/conference-paper/IPTC-20171-MS
2. https://www.spe.org/en/?gclid=EAIaIQobChMIxKu12sLh6QIVyYeyCh2YuwIaEAAYASAAEgKTSfD_BwE