کاربردهای هوش مصنوعی در صنعت نفت و گاز و الزامات آموزشی آن: مطالعه موردی شرکت نفت فلات قاره ایران

نوع مقاله : ویژه نامه

نویسندگان

1 مرکز تحصیلات تکمیلی دانشگاه، پیام نور، تهران، ایران

2 گروه مهندسی صنایع، دانشکده فنی، دانشگاه الزهرا، تهران، ایران

10.22047/ijee.2026.598321.2282
چکیده
در سال‌های اخیر، هوش مصنوعی صنعت نفت و گاز را از رویکردهای سنتی و واکنشی به سمت عملیات هوشمند، پیش‌بینانه و خودبهینه‌ساز سوق داده است. در این مطالعه، ابتدا مروری جامع بر کاربردهای هوش مصنوعی در سه بخش بالادستی، میان‌دستی و پایین‌دستی صنعت نفت و گاز ارائه شده و سپس، به‌صورت مفهومی، ظرفیت‌های به‌کارگیری آن در شرکت نفت فلات قاره ایران بررسی شده است. بر اساس بررسی‌های انجام‌شده، نه حوزه کلیدی شامل یکپارچگی هوشمند دارایی‌ها و پایش وضعیت، نگهداری و تعمیرات تجهیزات حیاتی، بهینه‌سازی تولید و عملیات، توصیف و مدل‌سازی پیشرفته مخزن، بهینه‌سازی لجستیک و زنجیره تأمین فراساحلی، ایمنی و پاسخ اضطراری، دوقلوی دیجیتال و کاهش مشعل‌سوزی، نمک‌زدایی نفت خام و تعمیرات زیرآب شناسایی شد. یافته‌ها نشان می‌دهد هوش مصنوعی می‌تواند با تقویت قابلیت‌های پیش‌بینانه و بهینه‌سازی، به بهبود بهره‌وری، ایمنی، نگهداری و عملکرد عملیاتی در فعالیت‌های فراساحلی کمک کند. همچنین، با توجه به اهمیت توسعه سرمایه انسانی، نقشه راه کاربرد هوش مصنوعی در آموزش مهندسی صنایع در پنج محور شامل بازطراحی برنامه‌های درسی، نوآوری آموزشی، توانمندسازی اساتید، توسعه زیرساخت‌ها و ترویج کارآفرینی پیشنهاد شده است.

کلیدواژه‌ها

موضوعات

عنوان مقاله English

Applications of Artificial Intelligence in the Oil and Gas Industry and Its Training Requirements: A Case Study of the Iranian Offshore Oil Company

نویسندگان English

Mohammad Mahdi Adibnia 1
mahmoud tajik 2
1 University Graduate Education Center, Payam Noor, Tehran, Iran
2 Department of engineering, Alzahra university, Tehran, Iran
چکیده English

In recent years, Artificial Intelligence (AI) has driven the oil and gas industry away from traditional, reactive approaches toward intelligent, predictive, and self-optimizing operations. This study first provides a comprehensive review of AI applications across the upstream, midstream, and downstream sectors of the oil and gas industry and subsequently examines, from a conceptual perspective, the potential for its implementation within the Iranian Offshore Oil Company. Based on the review, nine key application areas were identified: intelligent asset integrity and condition monitoring, maintenance of critical equipment, production and operations optimization, advanced reservoir characterization and modeling, offshore logistics and supply chain optimization, safety and emergency response, digital twins and flare reduction, crude oil desalting, and subsea maintenance. The findings indicate that AI can enhance predictive and optimization capabilities, thereby improving efficiency, safety, maintenance effectiveness, and overall operational performance in offshore activities. Furthermore, given the importance of human capital development, a roadmap for integrating AI into industrial engineering education is proposed across five key dimensions: curriculum redesign, educational innovation, faculty development, infrastructure development, and the promotion of entrepreneurship.

کلیدواژه‌ها English

Oil and Gas
Artificial Intelligence
Machine Learning
Optimization
Educational Requirements

مقالات آماده انتشار، پذیرفته شده
انتشار آنلاین از 22 مهر 1405

  • تاریخ دریافت 30 مرداد 1405
  • تاریخ بازنگری 21 مهر 1405
  • تاریخ پذیرش 22 مهر 1405
  • تاریخ اولین انتشار 22 مهر 1405
  • تاریخ انتشار 22 مهر 1405