استعرض منتدى DROPS للآبار في نوفمبر 2024 تطورات رائدة في حلول الذكاء الاصطناعي لمنع الأجسام المتساقطة في قطاع الحفر. وكان من أبرز العروض عرض قدّمته شركة KCA Deutag عن نظامها FX-RZS للإشراف على المناطق الحمراء (Red Zone Supervision)، وهو حل مدعوم بالذكاء الاصطناعي طُوّر بالتعاون مع Shell Oman لتعزيز السلامة التشغيلية في المناطق المقيدة. كما قدّم المنتدى مفهوم «DROPS GPT»، وهو نموذج ChatGPT متخصص صُمّم لإحداث نقلة في الوصول إلى أفضل الممارسات الموصى بها من DROPS، ويوفّر دعمًا غير مسبوق لتبادل المعرفة والتدريب واتخاذ القرار في مجال منع الأجسام المتساقطة.

مراقبة المناطق الحمراء بدعم من الذكاء الاصطناعي لدى KCA Deutag

قدّم الاجتماع عرضًا معمّقًا لنظام FX-RZS للإشراف على المناطق الحمراء (Red Zone Supervision)، الذي يوظّف الذكاء الاصطناعي لتعزيز السلامة من خلال مراقبة المناطق الخطرة وإدارتها في بيئات الحفر. ونوقشت مراحل تطوير النظام وتفاصيله الفنية وأثره التشغيلي وخططه المستقبلية.

قدّم Holger Egbers نظام FX-RZS بوصفه حلًا رائدًا للسلامة في عمليات الحفر البرية والبحرية. ويستخدم النظام تقنية كشف الأجسام المدعومة بالذكاء الاصطناعي لمراقبة المناطق الحمراء، مع تعديل حدودها ديناميكيًا استنادًا إلى البيانات التشغيلية مثل نشاط المعدات أو مستويات الضغط. ومن أبرز ميزاته التنبيهات الفورية عبر واجهة تعمل بنظام إشارات المرور، والتكامل مع أنظمة الحفارة القائمة، مما يوفّر طبقة مهمة من السلامة والتحكم. وتعرض الواجهة ظروف السلامة بوضوح: ضوء أحمر ثابت عند وجود مخاطر نشطة، وأضواء وامضة عند رصد أفراد، وضوء أخضر عند توافر ظروف آمنة.

وأكّد Egbers تحسّن أداء النظام بمرور الوقت؛ إذ سجّلت المرحلة الأولى من التطبيق متوسط زمن اختراق بلغ 48 دقيقة في الساعة، انخفض إلى 26 دقيقة بعد إدخال التحسينات. وتحقق هذا الانخفاض بفضل تحليلات أفضل، وتعديلات على الواجهة، وزيادة وعي المشغلين. وبيّن العرض كيف تكشف تحليلات البيانات التفصيلية الاتجاهات في حالات اختراق المناطق، وتوجّه تحسين العمليات للحدّ من المخاطر.

وسُلّط الضوء على التحديات التي تواجه تطبيق FX-RZS، مثل الحاجة إلى التدريب المستمر لخوارزميات الذكاء الاصطناعي على التعرّف على مختلف الأجسام والتعامل مع السيناريوهات المعقدة. ورغم هذه التحديات، يضيف النظام طبقة سلامة حاسمة بتقليل تعرّض الأفراد للمخاطر، مكمّلًا بذلك دليل Shell لمنع الأجسام المتساقطة (Shell Dropped Object Prevention Guide).

وتشمل التطويرات المستقبلية تحليلات متقدمة للبيانات الفورية لإصدار تحذيرات استباقية، وتوسيع تكامل النظام ليشمل عمليات إضافية، وتحسين إمكانات التجاوز اليدوي. وأقرّ الحاضرون بقدرة FX-RZS على إحداث تحوّل جذري في إدارة السلامة في بيئات الحفر، واتفقوا على ضرورة مواصلة التعاون لتحسين وظائفه وتوسيعها.

وشارك Yahya Al Rubaiai من Shell Oman رؤيته، بعد أن تابع التطبيق ميدانيًا.

حمّل العرض التقديمي من هنا KCAD_FXC_RZS_DROPS Forum_112024

DROPS GPT

وفي هذا المنتدى، بحثنا أيضًا إمكانية توفير نموذج ChatGPT مدرّب خصيصًا على أفضل الممارسات الموصى بها من DROPS. ويمكن لنموذج «DROPS GPT» كهذا أن يقدّم فوائد عديدة لأعضاء فرع DROPS Asia وللمجتمع الأوسع المهتم بمنع الأجسام المتساقطة. وفيما يلي بعض المزايا المحتملة:

1. الوصول الفوري إلى معرفة الخبراء

يمكن للأعضاء طرح أسئلة حول أفضل الممارسات والسياسات والتوصيات المتعلقة بمنع الأجسام المتساقطة، والحصول على إجابات دقيقة مرتبطة بسياق كل حالة.
يُغني عن البحث اليدوي في الوثائق أو المواد التدريبية، مما يوفّر الوقت ويحسّن سهولة الوصول.

2. اتساق المعلومات

يضمن توافق جميع الأعضاء والأطراف المعنية مع أحدث إرشادات DROPS وتوصياتها.
يقلّل خطر سوء التفسير أو سوء التواصل بشأن إجراءات السلامة أو متطلباتها.

3. دعم معزّز للتدريب

يمكن للميسّرين استخدام نموذج ChatGPT خلال الجلسات التدريبية لتقديم إجابات وإيضاحات فورية، مما يحسّن تجربة التعلّم.
يمكن أن يساعد التفاعل مع النموذج على ترسيخ المعرفة لدى المتدربين.

4. قابلية التوسّع وسهولة الوصول

يمكنه دعم عدد كبير من المستخدمين في وقت واحد، مما يجعله مثاليًا للعمليات العالمية التي قد يكون فيها الأعضاء في مناطق زمنية مختلفة.
يتيح الخدمة على مدار الساعة طوال أيام الأسبوع، بما يضمن حصول الأعضاء على المساعدة متى احتاجوا إليها، حتى في المواقع النائية.

5. تحسين اتخاذ القرار

يساعد الأعضاء على اتخاذ قرارات مستنيرة بسرعة من خلال تقديم إرشادات قائمة على ممارسات راسخة وأدلة موثوقة.
يقلّل الوقت المستغرق في التداول أو الرجوع إلى مصادر متعددة، ولا سيما أثناء العمليات الحرجة.

6. دعم المستخدمين بلغات متعددة

إذا جرى إعداده لدعم لغات متعددة، يمكن للنموذج أن يساعد غير الناطقين بالإنجليزية على فهم إرشادات DROPS وتطبيقها بفعالية أكبر.

7. التخصيص وفق الاحتياجات المحددة

يمكن للنموذج معالجة التحديات الخاصة التي تواجهها الشركات أو المشاريع المختلفة ضمن مجتمع DROPS.
يمكن للأعضاء الحصول على مشورة مصمّمة لسيناريوهات محددة، مثل عمليات الفحص، أو تقييم المخاطر، أو اختيار الأدوات.

8. الحفاظ على المعرفة وتحديثها

يؤدي دور مستودع مركزي لمعرفة DROPS، يحفظ الخبرات حتى مع تغيّر الأفراد داخل المؤسسة.
يمكن تحديثه بالممارسات أو الرؤى الجديدة مع تطوّر القطاع، بما يضمن استمرار ملاءمته.

9. تبادل المعرفة بتكلفة فعّالة

يقلّل الحاجة إلى دعم يدوي مكثّف، إذ يستطيع النموذج الإجابة عن الاستفسارات الروتينية، مما يتيح للموارد البشرية التفرغ لمهام أكثر استراتيجية.
يقلّل تكاليف السفر والتدريب من خلال توفير مساعد افتراضي لنشر المعرفة.

10. التكامل مع الأدوات الأخرى

يمكن دمجه في المنصات القائمة، مثل منصة الميتافيرس DROPS Metaverse أو غيرها من أنظمة التدريب وإدارة السلامة، لتحسين تجربة المستخدم.
يوفّر طبقة إضافية من التفاعل في البيئات الافتراضية والحضورية.

وخلاصة القول، إن نموذج ChatGPT المدرَّب على أفضل الممارسات الموصى بها من DROPS سيكون أداة فعّالة لتعزيز سهولة الوصول إلى إرشادات السلامة الحيوية وفهمها وتطبيقها، مما يسهم في نهاية المطاف في بيئة عمل أكثر أمانًا وعمليات أكثر كفاءة. وإذا كنت ترغب في المشاركة في فريق عمل لتطوير نموذج Chat GPT هذا، فيُرجى التواصل مع أمين سر فرع DROPS Asia، Joachim van der Meulen