তেল শিল্পে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা: সম্পদ বৃদ্ধির জন্য একটি খনি

তেল ও গ্যাস শিল্প বিশ্বের বৃহত্তম শিল্পগত ডেটা ভাণ্ডারগুলোর একটিতে অধিষ্ঠিত, যা ভূকম্পনীয় জরিপ, সেন্সর রিডিং এবং রিফাইনিং অপারেশনের ডেটার জমায়েতের মাধ্যমে দশক ধরে সঞ্চিত হয়েছে। এই ডেটার এই ধনসম্পদ কাঁচামাল হিসেবে কাজ করেছে, যা খাতটিকে অপারেশনাল পরিসরে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার (AI) প্রাথমিক গ্রহীতাদের মধ্যে একটি করে তুলেছে, এবং সৌদি আরামকো এবং সংযুক্ত আরব আমিরাতের আদনক-এর মতো বড় কোম্পানিগুলোকে মধ্যপ্রাচ্যে এই প্রযুক্তির শিল্পগত প্রাথমিক ব্যবহারকারীদের মধ্যে একটি করে তুলেছে। এনার্জি কোম্পানিগুলো মেশিন লার্নিং ব্যবহার করে ঐতিহাসিক ভূকম্পনীয় ডেটা বিশ্লেষণ করে এবং তেল ও গ্যাস থাকার সম্ভাবনা বেশি এমন এলাকা চিহ্নিত করে, এরপর অনুসন্ধানমূলক কূপ খোঁড়ার জন্য সবচেয়ে উপযুক্ত স্থানগুলো নির্বাচন করে। আবিষ্কারের পর, ডিজিটাল প্রযুক্তি রিজার্ভের ত্রিমাত্রিক মডেল তৈরিতে সাহায্য করে, যা এর বৈশিষ্ট্যগুলোর আরও সঠিক চিত্র প্রদান করে এবং উন্নয়নের সর্বোত্তম উপায় নির্ধারণে সহায়তা করে। প্রকাশিত একটি উদাহরণ কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা কতটা সময় বাঁচাতে পারে তার পরিমাণ প্রকাশ করে; এপ্রিল ২০২৬ সালে 'জার্নাল অফ পেট্রোলিয়াম টেকনোলজি' অনুযায়ী, এই প্রযুক্তির উপর ভিত্তি করে তৈরি সফটওয়্যার একটি সমুদ্রগামী ক্ষেত্র উন্নয়নের জন্য প্রয়োজনীয় কূপ মডেলিং এক রাতের মধ্যে সম্পন্ন করতে সক্ষম হয়েছে, যা আগে ম্যানুয়াল প্রচেষ্টায় মাসগুলো সময় নেত। তবে বিস্ময়কর বিষয় হলো, কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার গতি ব্যবহার করার জন্য প্রথমে এমন কাজ করতে হয় যা মাস বা এমনকি বছর সময় নিতে পারে। তেল শিল্পের ডেটার একটি বড় অংশ দশক ধরে জমা হয়েছে, এবং এর কিছু অংশ এখনও বিভিন্ন সিস্টেম এবং ফরম্যাটে লিখিত বা সংরক্ষিত আছে। তাই, কোম্পানিগুলোকে এই ডেটা ডিজিটালাইজ, পরিষ্কার, একীভূত এবং মেশিন লার্নিং মডেল প্রশিক্ষণের জন্য ব্যবহারযোগ্য ফরম্যাটে রূপান্তরিত করতে হয়। এখানেই শক্তি খাতে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা ব্যবহারের বিস্তারে বড় বাধাগুলোর একটি: সমস্যাটি ডেটার অভাব নয়, বরং প্রচুর পরিমাণে উপলব্ধ ডেটাকে দক্ষতার সাথে ব্যবহারযোগ্য করা। আরামকোর ধাহরানে অবস্থিত 'ফোরথ ইন্ডাস্ট্রিয়াল রিভোলিউশন সেন্টার' প্রতিদিন ৫ বিলিয়নেরও বেশি ডেটা পয়েন্ট সংগ্রহ করে, অন্যদিকে তেল সরবরাহ পরিকল্পনা ও শিডিউলিংয়ের জন্য 'অসপাস' বিভাগ অপারেশনাল সুবিধা, পাইপলাইন, প্ল্যান্ট এবং বন্দরে বিতরণকৃত ১ লক্ষেরও বেশি সেন্সর থেকে রিডিং গ্রহণ করে, যা স্বয়ংক্রিয়ভাবে রাতে রিপোর্টে একত্রিত হয় এবং পরদিন সকালে ইঞ্জিনিয়ারদের হাতে পৌঁছায়। সরবরাহের গতিবিধি ১৫০টি একীভূত স্ক্রিন নিয়ে গঠিত প্রায় ৬৭ মিটার দীর্ঘ একটি দেয়ালে প্রদর্শিত হয়, যা নেটওয়ার্ক জুড়ে তেল ও গ্যাসের গতিবিধি ট্র্যাক করতে সাহায্য করে, যা উৎপাদন সুবিধা থেকে বের হওয়া থেকে শুরু করে গন্তব্যে পৌঁছানো পর্যন্ত প্রবাহ পরিকল্পনা, শিডিউলিং এবং পর্যবেক্ষণে সহায়তা করে। আরামকো বলে যে, পূর্বাভাস ভিত্তিক রক্ষণাবেক্ষণ মডেল ব্যর্থতা ঘটার আগেই ক্ষয়ের প্রাথমিক সংকেত শনাক্ত করতে সক্ষম, যা পরিকল্পিত না থাকা বিরতি সময় কমাতে সহায়তা করে। সংযুক্ত আরব আমিরাতের আদনক 'রোবোওয়েল' নামক স্বয়ংক্রিয় কূপ নিয়ন্ত্রণ সিস্টেম পরিচালনা করে, যা এমন অ্যালগরিদম ব্যবহার করে যা কূপগুলোকে অপারেশনাল পরিবেশের পরিবর্তনের প্রতিক্রিয়ায় স্বয়ংক্রিয়ভাবে তাদের অপারেশন সামঞ্জস্য করতে দেয়, যা দক্ষতা বৃদ্ধি করে এবং নিঃসরণ কমাতে সহায়তা করে। সিস্টেমটি প্রথমবার ২০২৩ সালে কোম্পানির প্রথম 'স্মার্ট' ক্ষেত্র, উত্তর-পূর্ব বাব ক্ষেত্রে প্রয়োগ করা হয়, এরপর জুলাই ২০২৪ সালে এটি নাসির সমুদ্রগামী ক্ষেত্রে প্রবর্তন করা হয়।