تیل کی صنعت میں مصنوعی ذہانت.. وسائل کو زیادہ سے زیادہ نکالنے کا خزانہ

نفت اور گیس کی صنعت دنیا کے سب سے بڑے صنعتی ڈیٹا ذخائر میں سے ایک پر قابض ہے، جو سیسمک سروے، سینسر کی پڑھائی اور ریفائنری آپریشنز کے ڈیٹا کی دہائیوں پر محیط جمع شدہ معلومات پر مبنی ہے۔ اس ڈیٹا کی اس دولت نے خام مال کی حیثیت اختیار کی، جس نے اس شعبے کو آپریشنل پیمانے پر مصنوعی ذہانت (AI) کے ابتدائی متبنیوں میں سے ایک بنایا، اور سعودی ارامکو اور یو اے ای کی ادنوک جیسی بڑی کمپنیوں کو مشرق وسطیٰ میں ان ٹیکنالوجیز کے ابتدائی صنعتی صارفین بننے پر مجبور کیا۔ توانائی کی کمپنیاں مشین لرننگ کا استعمال تاریخی سیسمک ڈیٹا کا تجزیہ کرنے اور ان علاقوں کی نشاندہی کرنے کے لیے کرتی ہیں جہاں نفت اور گیس کے موجود ہونے کے امکانات زیادہ ہوتے ہیں، اور پھر ایسے مقامات کو ترجیح دیتی ہیں جو ایکسپلوریشن کنوں (exploratory wells) کے لیے موزوں ہوتے ہیں۔ دریافت کے بعد، ڈیجیٹل ٹیکنالوجیز ذخائر کے تھری ڈی ماڈلز بنانے میں مدد دیتی ہیں، جو ان کی خصوصیات کی زیادہ درست تصویر فراہم کرتی ہیں اور انہیں بہتر طریقے سے ترقی دینے کے بہترین طریقوں کی نشاندہی میں مددگار ثابت ہوتی ہیں۔ شائع ہونے والے ایک مثال میں یہ ظاہر ہوتا ہے کہ مصنوعی ذہانت کتنا وقت بچا سکتی ہے؛ ایسی ٹیکنالوجی پر مبنی پروگراموں نے ایک سمندری فیلڈ کو ترقی دینے کے لیے درکار کنوں کے ماڈلنگ کو ایک رات میں مکمل کر لیا، جبکہ یہ کام ماضی میں ماہوں کی محنت کا متقاضی تھا، جیسا کہ اپریل 2026 میں 'جرنل آف پیٹرولیم ٹیکنالوجی' (Journal of Petroleum Technology) نے رپورٹ کیا۔ تاہم، یہ تضاد ہے کہ مصنوعی ذہانت کی رفتار سے فائدہ اٹھانے کے لیے پہلے ایسا کام درکار ہوتا ہے جو ماہوں، یا شاید سالوں کا عرصہ لے سکتا ہے۔ نفت کی صنعت کا ڈیٹا کا ایک بڑا حصہ دہائیوں سے جمع ہو رہا ہے، اور اس کا کچھ حصہ اب بھی مختلف نظاموں اور فارمیٹس میں تحریری یا محفوظ حالت میں موجود ہے۔ لہذا، کمپنیوں کو ان ڈیٹا کو ڈیجیٹل شکل دینا، صاف کرنا، یکساں بنانا اور مشین لرننگ ماڈلز کی تربیت کے لیے استعمال کرنے سے پہلے انہیں قابلِ پروسیسنگ فارمیٹس میں تبدیل کرنا ہوتا ہے۔ یہیں توانائی کے شعبے میں مصنوعی ذہانت کے استعمال میں توسیع کے لیے سب سے بڑی رکاوٹوں میں سے ایک پوشیدہ ہے: مسئلہ ڈیٹا کی کمی کا نہیں، بلکہ دستیاب عظیم الشان مقدار کو مؤثر طریقے سے قابلِ استعمال بنانے کا ہے۔ الظهران میں واقع ارامکو کے 'انڈسٹری 4.0 سینٹر' روزانہ 5 ارب سے زائد ڈیٹا پوائنٹس جمع کرتا ہے، جبکہ اوسباس (OSBAS) آئل سپلائی پلاننگ اینڈ شیڈولنگ ڈیپارٹمنٹ آپریشنل فیسلیٹیز، پائپ لائنز، ریفرنریز اور بندرگاہوں پر پھیلے 1 لاکھ سے زائد سینسرز سے پڑھائی حاصل کرتا ہے، جو خودکار طور پر رپورٹس میں جمع کی جاتی ہیں جو اگلے دن صبح انجینئرز کے سامنے ہوتی ہیں۔ سپلائی کی حرکت کو 150 مربوط اسکرینز پر مشتمل ایک دیوار پر دکھایا جاتا ہے جو تقریباً 67 میٹر لمبی ہے، جو نیٹ ورک بھر میں نفت اور گیس کی حرکت کو ٹریک کرنے کی اجازت دیتی ہے، جس سے پیداواری فیسلیٹیز سے نکلنے سے لے کر ان کے منزل تک پہنچنے تک بہاؤ کی منصوبہ بندی، شیڈولنگ اور نگرانی میں مدد ملتی ہے۔ ارامکو کا کہنا ہے کہ پریڈکٹو مینٹیننس (predictive maintenance) ماڈلز خرابیوں سے پہلے زنگ آلودگی کے ابتدائی اشاروں کو پہچان سکتے ہیں، جو غیر منصوبہ بند ڈاؤن ٹائم کو کم کرنے میں مدد دیتے ہیں۔ متحدہ عرب امارات میں، ادنوک 'RoboWell' سسٹم چلاتا ہے جو کنوں کے خودکار کنٹرول کے لیے استعمال ہوتا ہے، جو ایسی الگورتھم کا استعمال کرتا ہے جو کنوں کو آپریشنل حالات میں تبدیلی کے جواب میں خودکار طور پر اپنے آپریشنز میں تبدیلی کرنے کی اجازت دیتی ہے، جس سے کارکردگی میں اضافہ ہوتا ہے اور اخراج میں کمی آتی ہے۔ اس سسٹم کا پہلی بار 2023 میں شمال مشرقی باب فیلڈ پر نفاذ کیا گیا، جو کمپنی کا پہلا 'سمارٹ فیلڈ' تھا، جس کے بعد جولائی 2024 میں النصر آف شور فیلڈ میں اسے نافذ کیا گیا۔