دورة الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي لعمليات النفط والغاز

نظرة عامة على الدورة

أهداف التعلم

• بنهاية الدورة، سيتمكن المشاركون من:
• فهم أساسيات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي في عمليات النفط والغاز.
• تحديد التطبيقات ذات القيمة العالية للذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي عبر سلسلة قيمة النفط والغاز.
• تقييم متطلبات البيانات وجودتها لتطبيقات الذكاء الاصطناعي.
• تطبيق أساليب التعلم الآلي على البيانات التشغيلية وبيانات الإنتاج.
• تطوير نماذج تنبؤية لأداء المعدات والمخاطر التشغيلية.
• تطبيق تقنيات الذكاء الاصطناعي لتحسين الإنتاج والتنبؤ به.
• تقييم تطبيقات الذكاء الاصطناعي للآبار والمكامن والمنشآت وأنظمة الإنتاج.
• استخدام تقنيات اكتشاف الحالات غير الطبيعية لتحديد الظروف التشغيلية غير المعتادة.
• تقييم استخدام الذكاء الاصطناعي في الصيانة التنبؤية واعتمادية الأصول.
• تقييم أداء نماذج الذكاء الاصطناعي ودقتها وملاءمتها التشغيلية.
• تحديد متطلبات حوكمة الذكاء الاصطناعي والأمن السيبراني وقابلية تفسير النتائج والاستخدام المسؤول.
• تطوير استراتيجيات عملية لتطبيق حلول الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي في عمليات النفط والغاز.

من يجب أن يحضر

مخرجات التعلم

• عند استكمال الدورة، سيتمكن المشاركون من:
• تقييم فرص تطبيق الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي في عمليات النفط والغاز.
• تحديد حالات الاستخدام المناسبة للذكاء الاصطناعي وفق المتطلبات التشغيلية والقيمة المؤسسية.
• تقييم جودة البيانات التشغيلية وتوافرها وملاءمتها للتطبيقات الذكية.
• إعداد وتنظيم البيانات لتطبيقات التعلم الآلي.
• اختيار أساليب التعلم الآلي المناسبة لمختلف المشكلات التشغيلية في قطاع النفط والغاز.
• تطوير نماذج تنبؤية للإنتاج والمعدات والأداء التشغيلي.
• تطبيق تقنيات اكتشاف الحالات غير الطبيعية لتحديد ظروف التشغيل غير المعتادة.
• استخدام التنبؤات القائمة على الذكاء الاصطناعي لدعم التخطيط للإنتاج والعمليات.
• تقييم تطبيقات الذكاء الاصطناعي في الصيانة التنبؤية واعتمادية الأصول.
• تفسير نتائج نماذج الذكاء الاصطناعي وتقييم أدائها.
• تحديد متطلبات حوكمة الذكاء الاصطناعي والأمن السيبراني وقابلية التفسير وإدارة البيانات.
• إعداد خارطة طريق لتطبيق الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي في عمليات النفط والغاز.

محتوى الدورة