في إنجاز تاريخي للذكاء الاصطناعي الصناعي، نجحت أرامكو وشركة يوكوجاوا الكهربائية في نشر وكلاء ذكاء اصطناعي متعددين للتحكم الذاتي في معمل غاز الفاضلي بالمملكة العربية السعودية (بتاريخ 29 أكتوبر 2025). أدت هذه التقنية الثورية القائمة على التعلم المعزز إلى تحسينات كبيرة في الكفاءة التشغيلية وتقليل استهلاك الطاقة.
- مقدمة: الذكاء الاصطناعي في قلب صناعة الطاقة
- ما هو الذكاء الاصطناعي للتحكم الذاتي؟
- التحدي: تحسين عمليات إزالة الغاز الحمضي (AGR)
- التقنية المستخدمة: خوارزمية FKDPP المبتكرة
- مراحل التنفيذ والتدريب الآمن
- نتائج مبهرة: الكفاءة والاستدامة
- مستقبل العمليات الذاتية في الصناعة
- FAQs
مقدمة: الذكاء الاصطناعي في قلب صناعة الطاقة
أعلنت شركة يوكوجاوا إلكتريك كوربوريشن عن تحقيق إنجاز تاريخي في نشر حلول الذكاء الاصطناعي الصناعي بالتعاون مع أرامكو، إحدى الشركات الرائدة عالمياً في مجال الطاقة والكيماويات المتكاملة. يمثل هذا الإنجاز قفزة نوعية في كيفية إدارة وتشغيل المنشآت الصناعية المعقدة، حيث تم بنجاح تنفيذ وكلاء ذكاء اصطناعي للتحكم الذاتي في معمل غاز الفاضلي بالمملكة العربية السعودية.
ما هو الذكاء الاصطناعي للتحكم الذاتي؟
يُعرَّف الذكاء الاصطناعي للتحكم الذاتي بأنه نظام ذكاء اصطناعي قادر على استنتاج طرق التحكم المثلى بشكل مستقل، مع التمتع بالمرونة الكافية للتكيف مع المواقف الجديدة وغير المتوقعة. بدلاً من اتباع تعليمات مبرمجة مسبقاً أو الاعتماد على نماذج تحكم ثابتة، يتعلم هذا النوع من الذكاء الاصطناعي من البيانات التشغيلية ويتخذ قرارات في الوقت الفعلي لتحسين العمليات المعقدة، مما يقلل الحاجة إلى التدخل البشري المستمر.
التحدي: تحسين عمليات إزالة الغاز الحمضي (AGR)
يركز الحل المنفذ في معمل الفاضلي على التحكم الذاتي وتحسين عمليات إزالة الغاز الحمضي (AGR). تعد هذه العملية ضرورية في معالجة الغاز الطبيعي لإزالة المكونات الحمضية الضارة مثل كبريتيد الهيدروجين وثاني أكسيد الكربون لجعل الغاز آمناً للاستخدام والنقل. ومع ذلك، فإن تحسين هذه العملية يمثل تحدياً كبيراً نظراً لتعقيدها واستهلاكها الكبير للطاقة والمواد الكيميائية.
التقنية المستخدمة: خوارزمية FKDPP المبتكرة
يستخدم حل الذكاء الاصطناعي وكلاء ذكاء اصطناعي متعددين ومنسقين يعتمدون على خوارزمية تعلم معزز متقدمة تُعرف باسم «برمجة السياسة الديناميكية لنواة العوامل» (FKDPP). التعلم المعزز هو نوع من التعلم الآلي حيث يتعلم الوكيل كيفية التصرف في بيئة ما من خلال التجربة والخطأ لتحقيق أقصى قدر من المكافأة.
تم تطوير خوارزمية FKDPP بالتعاون مع معهد نارا للعلوم والتكنولوجيا في اليابان، وحصلت على جائزة رئيس الوزراء المرموقة في اليابان عام 2023 لابتكارها وقدرتها على التعامل مع الأنظمة الديناميكية المعقدة.
مراحل التنفيذ والتدريب الآمن
تم تنفيذ المشروع بعناية فائقة على ثلاث مراحل، حيث تم تحسين أقسام العملية تدريجياً حتى تم تحقيق التحكم الذاتي في عملية AGR الأساسية بالكامل. لضمان السلامة والموثوقية، وهو أمر بالغ الأهمية في صناعة النفط والغاز، تم إنشاء جهاز محاكاة رقمي دقيق للمصنع لتدريب وكلاء الذكاء الاصطناعي في بيئة افتراضية. تم تقييم موثوقية النظام بدقة قبل دمجه في نظام التحكم التشغيلي CENTUM VP الخاص بشركة يوكوجاوا.
نتائج مبهرة: الكفاءة والاستدامة
تظهر النتائج الأولية فوائد كبيرة تجاوزت التوقعات الأولية. حقق النظام انخفاضاً ملحوظاً بنسبة 10% إلى 15% في استخدام الأمين (المادة الكيميائية المستخدمة في الامتصاص) والبخار (المستخدم في التجديد). كما حقق انخفاضاً بنسبة 5% في استخدام الطاقة الإجمالية.
بالإضافة إلى توفير التكاليف وتقليل البصمة البيئية، أدى التحكم الذاتي إلى تحسين استقرار العملية بشكل كبير وتقليل الحاجة لتدخل المشغل البشري، حتى في ظل الظروف المحيطة المتغيرة مثل تقلبات درجات الحرارة.
مستقبل العمليات الذاتية في الصناعة
صرح خالد بن يزيد القحطاني، النائب الأعلى للرئيس للخدمات الهندسية في أرامكو، أن الشركة تنشر الذكاء الاصطناعي الصناعي لتحسين الكفاءة والاستدامة والقيمة، وأن هذا التعاون يعزز ريادتها التكنولوجية.
من جانبه، أعرب كونيمسا شيجينو، الرئيس والمدير التنفيذي لشركة يوكوجاوا، عن فخره بتنفيذ هذه التكنولوجيا، مشيراً إلى أن النتائج تتماشى مع انتقال يوكوجاوا نحو العمليات الذاتية (Autonomous Operations). يمثل هذا الإنجاز خطوة كبيرة نحو مستقبل تعمل فيه المنشآت الصناعية المعقدة بشكل مستقل، وتتكيف باستمرار لتحقيق أقصى قدر من الكفاءة والسلامة والاستدامة.
FAQs
س: ما هو الذكاء الاصطناعي الصناعي؟
ج: هو تطبيق تقنيات الذكاء الاصطناعي، مثل التعلم الآلي والتعلم المعزز، لتحسين العمليات في البيئات الصناعية مثل التصنيع وإنتاج الطاقة ومعالجة المواد الكيميائية.
س: ما هو التعلم المعزز (Reinforcement Learning)؟
ج: هو نوع من الذكاء الاصطناعي حيث يتعلم النظام اتخاذ القرارات من خلال التجربة والخطأ، وتلقي ”مكافآت“ للقرارات الجيدة و ”عقوبات“ للقرارات السيئة، بهدف تحسين الأداء بمرور الوقت.
س: كيف يعزز هذا النظام الاستدامة في معمل الغاز؟
ج: من خلال تحسين العمليات لتقليل استخدام المواد الكيميائية (مثل الأمين) والطاقة (البخار والكهرباء)، يقلل النظام من البصمة البيئية للمنشأة وانبعاثات غازات الاحتباس الحراري المرتبطة بإنتاج الطاقة.
س: هل يحل هذا النظام محل المشغلين البشريين بالكامل؟
ج: يهدف النظام إلى تقليل الحاجة إلى التدخل اليدوي المستمر في المهام الروتينية والمعقدة، مما يسمح للمشغلين البشريين بالتركيز على المهام ذات المستوى الأعلى والإشراف الاستراتيجي على السلامة العامة للعمليات.
