طراحی سامانه هوشمند مدیریت و بهینه سازی زنجیره تامین عملیات حفاری مبتنی بر تحلیل داده و بهینه سازی پیش بینانه با هدف کاهش NPT و هزینه های حفاری

کاهش زمان های غیرمولد Non-Productive Time (NPT) و بهینه سازی هزینه های عملیات حفاری، یکی از چالش های اساسی شرکت های نفت و حفاری است که تاثیر مستقیم بر بهره وری و سودآوری دارد. این مقاله به طراحی و پیاده سازی یک سامانه هوشمند مدیریت و بهینه سازی زنجیره تامین عملیات حفاری می پردازد که با استفاده از تحلیل داده های لحظه ای و تاریخی مدل های پیش بینی NPT و الگوریتم های بهینه سازی پیش بینانه، امکان تصمیم گیری بهینه در زمان واقعی را فراهم می کند. در روش تحقیق داده های ۲۳ پروژه حفاری شرکت ملی حفاری ایران جمع آوری و پردازش شد و شامل گزارش های روزانه، حفاری، اطلاعات لجستیکی، تعمیرات تجهیزات و زمان بندی فعالیت ها بود. داده ها پس از پاکسازی و اعتبارسنجی با استفاده از مدل های یادگیری ماشین، شامل GBoost و شبکه های عصبی جهت پیش بینی وقایع NPT تحلیل شدند و الگوریتم های MILP و فراابتکاری برای بهینه سازی تخصیص منابع و زمان بندی فعالیت ها به کار گرفته شد. یافته ها نشان داد که اجرای سامانه هوشمند می تواند میانگین زمان های غیرمولد را حدود ۲۰-۲۵ کاهش دهد و هزینه های عملیاتی را به طور متوسط ۱۵ بهینه نماید. تحلیل داده ها همچنین نشان داد که یکپارچه سازی اطلاعات لجستیکی تجهیزات و عملیات کلید موفقیت سامانه است و پیش بینی NPT به موقع موجب تصمیم گیری سریع و کاهش ریسک های عملیاتی می شود. در نهایت این تحقیق نشان می دهد که ترکیب داده کاوی، مدل های پیش بینی و الگوریتم های بهینه سازی در محیط های پیچیده، حفاری می تواند ابزار موثری برای افزایش بهره وری، کاهش توقف ها و کاهش هزینه ها باشد و ارزش علمی و کاربرد عملی قابل توجهی برای شرکت های فعال در صنایع نفت، گاز و پتروشیمی دارد.