في خضم الموجة المتسارعة للتحول الرقمي في صناعة النفط والغاز، أُنيطت بالذكاء الاصطناعي (AI) توقعات كبيرة لدفع تحولات جذرية في مجالات الاستكشاف والتطوير، وعمليات الإنتاج، ودعم اتخاذ القرار. ومع ذلك، فإن الطريق نحو التكامل الحقيقي بعيد كل البعد عن السلاسة. وكما تم تسليط الضوء عليه في وثائق ”التصميم رفيع المستوى لمعلوماتية قطاع المنبع“ الخاصة بالصناعة، فإن ثلاث نقاط ضعف أساسية طويلة الأمد — وهي النقص والتكرار والعزلة — قد تسببت مجتمعة في خلق فجوة كبيرة بين تقنيات الذكاء الاصطناعي والعمليات التجارية الأساسية للنفط والغاز. وقد أصبحت هذه الفجوة عقبة استراتيجية تحد من قدرة الصناعة على إطلاق أشكال جديدة من الإنتاجية.
تتجلى هذه الفجوة في ثلاثة تحديات رئيسية:
1. صوامع البيانات: ينتج عن عمليات التنقيب عن النفط والغاز وتطويرهما كميات هائلة من البيانات، إلا أن مجموعات البيانات هذه غالبًا ما تكون غير متسقة ومتناثرة. فمن التقارير الجيولوجية إلى منحنيات التسجيل، ومن بيانات الإنتاج إلى سجلات المعدات، تتعايش البيانات غير المنظمة وشبه المنظمة والمنظمة معًا بطريقة مجزأة. وبالتالي، لا تستطيع نماذج الذكاء الاصطناعي تكوين فهم موحد وفعال، مما يمنع تحويل أصول البيانات القيّمة إلى معلومات استخباراتية قابلة للتطبيق.
2- عوائق الأدوات: تعتمد الصناعة بشكل كبير على العديد من البرامج المتخصصة (مثل Petrel و Eclipse). وفي حين أن هذه الأدوات قوية، إلا أن تدفقات عملها جامدة، مما يشكل عوائق تقنية قوية. لا يمكن للذكاء الاصطناعي، وخاصة النماذج اللغوية الكبيرة (LLMs)، تفسير المنطق التشغيلي لهذه الأدوات بشكل مباشر، ناهيك عن استدعاء وظائفها لتنفيذ مهام عمل محددة، مما يؤدي إلى انفصال بين التقنيات الذكية وسير العمل الحالي.
3- قيود LLM: على الرغم من أن النماذج اللغوية الكبيرة ذات الأغراض العامة تُظهر قدرات قوية في الاستدلال وفهم اللغة، إلا أنها تعرف ماذا ولكن لا تعرف لماذا. وبسبب افتقارها إلى المعرفة العميقة بالمجال في مجال النفط والغاز وانفصالها التام عن البيانات الخاصة بالمؤسسة في الوقت الحقيقي، لا يمكن لهذه النماذج فهم المشاكل المهنية بدقة. فغالباً ما تكون مخرجاتها سطحية وقد تولد هلوسات مضللة، مما يجعلها غير كافية لمعالجة التحديات العملية في مجال الاستكشاف والتطوير.
يتطلب سد هذه الفجوة أكثر من مجرد تراكبات تقنية بسيطة أو اختراقات معزولة. ما تحتاجه الصناعة حقًا هو نقلة نوعية عميقة على مستوى البنية التحتية – نقلة تعيد تشكيل كيفية ربط البيانات والذكاء بشكل أساسي.
تتمثل الرؤية الأساسية لهذه الورقة البحثية في إنشاء نظام تشغيل موحد وذكي للصناعة يعالج بشكل أساسي “الفجوة بين الذكاء الاصطناعي والأعمال” المذكورة أعلاه. وهذا ليس مجرد حل تقني بل هو تحول استراتيجي يهدف إلى الارتقاء بالعمليات المؤسسية من نموذج قائم على العمليات إلى نموذج قائم على البيانات والذكاء. نحن نقترح استراتيجية ثنائية المحرك، تتكون من نظام تشغيل البيانات ونظام تشغيل ذكي، يعملان معًا على تشغيل الجيل التالي من التحول الذكي لصناعة النفط والغاز.
1- نظام تشغيل البيانات (DOS): يعمل كأساس موحد للهيكلية بأكملها، وتتمثل مهمته الأساسية في تحويل كميات هائلة من بيانات المؤسسة الخام غير المنظمة إلى أصول مؤسسية منظمة وقابلة للحوسبة ومتوافقة مع منطق الأعمال من خلال تقنية مبتكرة لنمذجة أنطولوجيا الأعمال. وهي مصممة لتحطيم صوامع البيانات، والتحكم في جودة البيانات من المصدر، وتحويل البيانات الفوضوية إلى بيانات رقمية منظمة وقابلة للاستخدام، مما يوفر أساسًا متينًا للبيانات للتطبيقات الذكية للطبقة العليا.
2- نظام التشغيل الذكي (IOS): بُني هذا النظام فوق نظام تشغيل البيانات، وهو يمثل طبقة معرفية متقدمة. من خلال الدمج العميق للذكاء للأغراض العامة من النماذج اللغوية الكبيرة (LLMs) مع أنطولوجيا الأعمال المملوكة للشركة، فإنه يزود الذكاء الاصطناعي بعقل أعمال حقيقي . ضمن نظام التشغيل هذا، لا يمكن للذكاء الاصطناعي تفسير أوامر اللغة الطبيعية فحسب، بل يمكنه أيضاً فهم مقاصد الأعمال الأساسية، واستدعاء البيانات والأدوات بشكل مستقل لتنفيذ مجموعة من المهام المعقدة – بدءاً من إنشاء تقارير بحثية تلقائياً إلى تحليل وحل مشكلات الإنتاج.
إن حجر الزاوية في هذه البنية ذات المحرك المزدوج هو تقنية مبتكرة لنمذجة الأعمال توفر لغة وإطار عمل موحدين للتعاون السلس بين البيانات والمعلومات.
إن حجر الزاوية التقني والابتكار الأساسي الذي يمكّن الرؤية المذكورة أعلاه هو تقنية نمذجة أنطولوجيا الأعمال خماسية الأبعاد (5D) المقترحة. وتمثل هذه التقنية تحولاً استراتيجيًا أساسيًا: الانتقال من التعامل مع البيانات كمنتج ثانوي للعمليات التجارية إلى بناء بنية الأعمال حول المعرفة القابلة للحوسبة نفسها. ومن خلال توفير وصف ذري وشامل غير مسبوق للعمليات التجارية في قطاع النفط والغاز، فإنها تعيد تشكيل بنية المعلومات في القطاع بشكل أساسي وتضع أساسًا متينًا للتكامل العميق بين البيانات والذكاء الاصطناعي.
يقع في صميم تقنية أنطولوجيا الأعمال 5D Business Ontology تفكيك تدفقات العمل المعقدة للتنقيب عن النفط والغاز وتطويره إلى سلسلة من وحدات العمل غير القابلة للتجزئة والحد الأدنى من وحدات العمل – يشار إليها باسم عقد الأعمال. تمثل كل عقدة عمل نشاطاً تجارياً محدداً ومستقلاً. وقد نجحنا حتى الآن في تحديد وتخطيط أكثر من 16,000 عقدة عمل للتنقيب عن النفط والغاز وتطويره، مما يشكل نظامًا شاملاً يغطي المعرفة الصناعية بالكامل.
يتميز هذا الابتكار التكنولوجي بثلاث خصائص رئيسية:
1- الدقة: باستخدام إطار الوصف الثلاثي الأبعاد، يتم تحديد مدخلات كل نشاط تجاري وعملياته ومخرجاته والقيود المرتبطة به بدقة، مما يضمن دقة وصحة تمثيلات الأعمال.
2- النطاق: يضمن رسم خرائط لأكثر من 16,000 عقدة عمل تغطية شاملة عبر سلسلة القيمة بأكملها – من البحث الجيولوجي إلى هندسة الحفر وإدارة الإنتاج.
3- التفصيل: يتيح تقسيم تدفقات العمل الكلية والمعقدة إلى وحدات ذرية يمكن التحكم فيها الأتمتة والذكاء والتحسين.
ولتحقيق وصف ثلاثي الأبعاد لكل عقدة عمل، قمنا بتطوير إطار عمل IPOMSQ الخاص بنا، والذي يحدد كل عقدة باستخدام ست سمات موحدة. تشكل هذه الأبعاد الستة معًا ملف تعريف كامل لعقدة الأعمال.
مثال: عقدة عمل السجل المركب أحادي البئر المركب
لجعل هذا المفهوم أكثر واقعية، دعونا نأخذ مهمة دراسة جيولوجية شائعة – إنشاء سجل مركب لبئر واحدة – كمثال، ونحلل تكوين IPOMSQ الخاص به:
I (المدخلات): بيانات الطبقات، وبيانات علم طبقات الأرض، وبيانات علم طبقات الأرض، ومنحنيات التسجيل، والأوصاف الطبقية، وما إلى ذلك.
P (النظام الأساسي/العملية): استخدام أدوات الرسم البياني أو برامج الرسوم البيانية المركبة المتخصصة.
O (الناتج): شكل سجل مركب أحادي البئر المركب النهائي.
م (الإدارة): يتطلب مراجعة الحدود الطبقية والتحقق منها من قبل خبراء جيولوجيين.
S (قياسي): الالتزام بالرموز الصخرية القياسية في الصناعة وألوان المنحنيات وأنماط الخطوط والمواصفات الأخرى.
س (سؤال): التحديات التقنية المحتملة مثل مشاكل الربط بين المنحنيات أو أخطاء محاذاة العمق.
من خلال هذا الوصف الموحد، تتحول أنشطة الأعمال التي كانت في السابق غامضة وتعتمد على الخبرة الفردية إلى معلومات منظمة يمكن للآلات فهمها وتنفيذها.
يشرح هذا الفصل كيف يتم تحويل أنطولوجيا الأعمال خماسية الأبعاد المحددة في القسم السابق إلى رسم بياني معرفي قابل للتنفيذ والاستعلام على مستوى المؤسسة. يعمل هذا الرسم البياني المعرفي كنواة لنظام تشغيل البيانات، حيث يقوم بتحويل مخططات الأعمال المجردة إلى توائم رقمية تفاعلية وقابلة للتحليل ضمن عمليات المؤسسة، ويعمل كمحور يربط بين البيانات والأدوات والذكاء.
لقد قمنا بتطوير بنية رسم بياني معرفي ثنائي الطبقات، يفصل بين قواعد العمل والواقع ويرسم خرائطه بفعالية.
1.KG0 – الرسم البياني الوجودي للأعمال (علم الوجود/المخطط): يُحدد KG0، المبني على أكثر من 16,000 عقدة عمل، إطارًا منظمًا لجميع وحدات العمل في عمليات النفط والغاز، وتبعياتها، والعمليات المتسلسلة، والقواعد الإلزامية. وهو لا يحتوي على بيانات مثيل محددة، بل هو بمثابة مخطط الأعمال أو المخطط للمنصة الذكية، ويوفر مستودع المعرفة الفوقية الذي يحكم كيفية تنفيذ العمليات التجارية.
2. KG1 – الرسم البياني لموارد المثيل (الرسم البياني للمثيل): يقوم KG1 بتحويل جميع أصول المؤسسة في العالم الحقيقي – بما في ذلك ملفات البيانات وأدوات البرمجيات ومعايير الامتثال ومعرفة الخبراء – إلى أنطولوجيا KG0. يتم ربط كل مثيل بدقة بعقدة العمل المقابلة في KG0. وبالتالي يقوم KG1 ببناء توأم رقمي للعمليات التجارية للمؤسسة، مما يعكس حالة موارد المؤسسة وتوافرها في الوقت الفعلي.
استنادًا إلى بنية الرسم البياني المعرفي ثنائي الطبقة هذه، قمنا ببناء ثلاث منصات أساسية أساسية تشكل معًا الكيان الوظيفي لنظام تشغيل البيانات:
JuraData: منصة إدارة البيانات على مستوى المؤسسة. يعتمد جوهرها على علم الأنطولوجيا، حيث تقوم تلقائيًا بتجميع جميع البيانات وتصنيفها وحوكمتها (الإدخال/الإخراج المطابق لعُقد الأعمال) وفقًا للعقد المرتبطة بها. يعالج هذا الأمر بشكل أساسي صوامع البيانات، مما يضمن بيانات عالية الجودة وذات صلة بالأعمال.
مكونات JuraComponents: منصة إدارة الأدوات على مستوى المؤسسة. تقوم بفصل جميع أدوات البرمجيات المتخصصة (المقابلة لـ P – عملية عقد الأعمال) وتكوينها وفقًا لعقد الأعمال التي تدعمها. وهذا يكسر حواجز الأدوات، مما يتيح استدعاء أي وظيفة من وظائف الأدوات بواسطة وكلاء أذكياء عند الطلب.
GeoMapPro: منصة التصور الشاملة على مستوى المؤسسة. وهي تطبق نهجًا متكاملًا يجمع بين الرسوم البيانية والبيانات والأعمال، مما يتيح للمستخدمين عرض جميع البيانات والرسوم البيانية وسير العمل المرتبطة بأي كيان تجاري (مثل بئر أو خزان) ضمن واجهة موحدة، لتوفير رؤية شاملة لمعلومات المؤسسة.
يركز هذا الفصل على كيفية تطبيق قدرات الاستدلال القوية للنماذج اللغوية الكبيرة ذات الأغراض العامة (LLMs) بأمان وتحكم في سيناريوهات الأعمال المهنية في مجال النفط والغاز. في عملية اتخاذ القرارات الصناعية عالية المخاطر والقيمة العالية، يعد ضمان موثوقية الذكاء الاصطناعي شرطًا أساسيًا لا يمكن التنازل عنه. هذا هو بالتحديد جوهر نظام التشغيل الذكي الخاص بنا، والذي يهدف إلى تزويد الذكاء الاصطناعي بعقل تجاري حقيقي.
ويواجه تطبيق الآليات القانونية العامة مباشرةً على سيناريوهات المؤسسات تحديين أساسيين: أولاً، لا يمكنها الوصول إلى بيانات المؤسسات الخاصة؛ وثانياً، هي عرضة للهلوسة عند معالجة المشاكل المهنية غير المؤكدة – أي توليد حقائق ملفقة.
للتغلب على هذه التحديات، قمنا بتطوير منصة JuraX للخدمات الذكية. تعمل منصة JuraX كجسر أو مترجم بين آليات العمل العامة والبيانات الخاصة بالمؤسسة. وتتمثل آليتها الرئيسية في استخدام علم الوجود خماسي الأبعاد للأعمال والرسم البياني المعرفي كلغة وسيطة دقيقة. عندما يطرح المستخدم سؤالًا تجاريًا، يقوم JuraX أولاً بتحليل الاستعلام وتعيينه إلى عقد وكيانات الأعمال ذات الصلة في الرسم البياني المعرفي. ثم ينشئ بعد ذلك استعلامات منظمة أو تعليمات مهام لـ LLM لأداء عملية التفكير والتخطيط. تضمن هذه العملية أن تكون جميع عمليات إدارة التعلم الآلي قائمة على الأدلة ومقيدة ضمن نطاق الرسم البياني المعرفي للمؤسسة، مما يمكّن النموذج من فهم بيانات النفط والغاز الاحترافية والاستعلام عنها والعمل عليها دون إنتاج هلوسات.
استناداً إلى منصة JuraX، نقدم ثلاث خدمات ذكية أساسية تشكل مجتمعةً طبقة القدرات لنظام التشغيل الذكي:
1. JuraSeek – خدمة البحث الذكي: بحث من الجيل التالي يتجاوز الأساليب التقليدية القائمة على الكلمات المفتاحية. تستفيد خدمة JuraSeek من فهم مقاصد أعمال المستخدم لإجراء عمليات بحث دلالية داخل الرسم البياني المعرفي، وتحديد موقع البيانات أو الأدوات أو المعايير اللازمة لإكمال عقد أعمال محددة بدقة، مما يحقق قفزة من إمكانية العثور على البيانات إلى إمكانية العثور عليها بدقة وشمولية كاملة.
2- JuraRAG – خدمة التوليد المعززة للاسترجاع: تجمع هذه الخدمة بين القدرات التوليدية لـ JuraRAG مع المعرفة الخاصة بالمؤسسة الموجودة في الرسم البياني لموارد مثيل KG1. عند مواجهة الأسئلة المهنية، تقوم JuraRAG أولاً باسترداد البيانات الواقعية الأكثر صلة وتحققاً من الرسم البياني المعرفي وتوفر هذه المعلومات كسياق لآلية التعلم الآلي LLM، وبالتالي توليد إجابات دقيقة وموثوقة ويمكن التحقق منها.
3- JuraAgent – الوكيل الذكي: الخدمة الذكية الأكثر تقدمًا. يقوم JuraAgent بتفسير أهداف العمل المعقدة بشكل مستقل (على سبيل المثال، “تحليل سبب انخفاض الإنتاج في البئر أ”)، ويحللها إلى سلسلة من عقد العمل، ويستدعي تلقائيًا الأدوات والبيانات المرتبطة بها (P) والبيانات (I) في الرسم البياني المعرفي لإكمال المهمة خطوة بخطوة، وفي النهاية إنشاء تقارير تحليلية (O) وتحقيق الأتمتة الشاملة.
لا تتطلب صناعة النفط والغاز قدرات الاستدلال العامة للنماذج الكبيرة فحسب، بل تتطلب أيضًا العديد من النماذج الحاسوبية المتخصصة (النماذج الصغيرة) لأداء المهام الخاصة بالمجال. يعمل أنطولوجيا الأعمال خماسية الأبعاد كنظام تروس دقيق، يدمج بين الاثنين بشكل مثالي ويحقق أفضل الحلول في كلا المجالين:
1- النماذج الكبيرة: تعمل كقادة ومسؤولين عن التفكير العام وفهم اللغة الطبيعية وتخطيط المهام وتنسيق سير العمل.
2- النماذج الصغيرة: العمل كخبراء تنفيذ، وأداء خوارزميات عالية التخصص في المجال، مثل التفسير السيزمي، والمحاكاة العددية للمكامن، وتحليل منحنى تسجيل الآبار.
من خلال الجدولة الموحدة التي يتيحها أنطولوجيا الأعمال، يمكن للنماذج الكبيرة استدعاء النماذج الصغيرة المقابلة بدقة وفقًا لمتطلبات سير العمل التجاري، ودمج النتائج في الحل النهائي. يؤدي هذا التنسيق الموحد في نهاية المطاف إلى إنشاء منصة ذكية حقيقية للنفط والغاز، تجمع بين قدرات الذكاء الاصطناعي العامة والخبرة المتخصصة في المجال.
يزود هذا الفصل الخبراء التقنيين والمخططين الاستراتيجيين بمسار تنفيذ ملموس ورؤى تقنية رئيسية لتحويل البنية الموضحة أعلاه إلى نموذج لغوي كبير خاص بالصناعة (LLM).
تتمثل إحدى الخطوات الحاسمة في تعزيز قدرات المجال لنموذج كبير للأغراض العامة في ضبطه باستخدام بيانات عالية الجودة ذات صلة بالصناعة. يوفر رسمنا البياني المعرفي ثنائي الطبقة (KG0 و KG1) أساسًا فريدًا لتوليد كميات هائلة من مجموعة الضبط الدقيق المنظمة وعالية الجودة تلقائيًا.
من خلال اجتياز العقد والسمات والعلاقات في الرسم البياني المعرفي، يمكننا توليد عشرات الملايين من أزواج الأسئلة والأجوبة الاحترافية تلقائيًا، والتي تغطي سيناريوهات تتراوح من التعريفات الأساسية إلى تحليل العمليات المعقدة. وتتجاوز جودة هذه الأزواج التي تم إنشاؤها بكثير ما يمكن الحصول عليه من خلال الزحف على المستندات غير المهيكلة.
تتضمن أمثلة أزواج الأسئلة والأجوبة التي تم إنشاؤها تلقائيًا ما يلي:
1- تعريف سؤال وجواب:
س: ما هي الوظيفة الرئيسية لمحاكاة المكامن؟
ج: تتمثل الوظيفة الرئيسية لمحاكاة المكامن في النمذجة العددية لتدفق السوائل وتوزيعها داخل المكامن والتنبؤ بنتائج التطوير.
2- أسئلة وأجوبة متطلبات البيانات:
س: ما هي المعايير الرئيسية اللازمة لتقييم المكامن؟
ج: تشمل المعلمات الرئيسية المسامية والنفاذية والتشبع بالماء والضغط.
3- أسئلة وأجوبة العملية/التشغيل:
س: كيف يتم إجراء اختبار ضغط البئر؟
ج: يتم إجراء اختبار ضغط البئر عن طريق إغلاق البئر واستخدام مقياس ضغط لقياس تغيرات الضغط تحت السطح، من أجل تحليل خصائص المكامن.
4- الأسئلة والأجوبة السببية/التحليلية:
س: لماذا يعد التحليل الجيولوجي لقاع البئر ضروريًا في التنقيب عن النفط والغاز؟
ج: يساعد التحليل الجيولوجي في قاع البئر على تقييم خصائص المكامن الفيزيائية (مثل المسامية والنفاذية) لتأكيد وجود الهيدروكربونات وتقييم سلامة الحفر، وبالتالي تقليل مخاطر التنقيب.
خلال تطوير نموذج كبير خاص بالصناعة، عالجنا ثلاثة تحديات تقنية أساسية:
1- جودة البيانات وتوحيدها: تقوم الأساليب التقليدية بتنفيذ حوكمة البيانات في مرحلة ما بعد التطبيق، وهو ما يستغرق وقتاً طويلاً ومحدود التأثير. يستفيد الحل الذي نقدمه من أنطولوجيا الأعمال خماسية الأبعاد لتحديد البيانات المنظمة والموحدة في المصدر، ودمج الحوكمة في نمذجة الأعمال. وهذا يضمن جودة مدخلات البيانات للذكاء الاصطناعي منذ البداية.
2- تكامل البيانات متعددة الوسائط: تحتوي صناعة النفط والغاز على كميات هائلة من البيانات البيانية (مثل الرسوم البيانية والملامح والمنحنيات) والبيانات المجدولة، والتي تكافح نماذج إدارة التعلم للأغراض العامة لتفسيرها. وباستخدام أنطولوجيا الأعمال الخاصة بنا، ترتبط الأوليات الرسومية الموحدة والطبقات والمخططات البيانية النموذجية ارتباطًا وثيقًا بعقد الأعمال، مما يسمح للنموذج بفهم معنى الأعمال وتوليد مخرجات متعددة الوسائط – على سبيل المثال، إنشاء نماذج بيانية متعددة الوسائط تلقائيًا مع مخططات بيانية بناءً على النتائج التحليلية.
3- دقة المصطلحات المهنية: المصطلحات الدقيقة ضرورية للتطبيقات الخاصة بالمجال المحدد. نحن نطبق حماية متعددة الطبقات:
(1) الضبط الدقيق: يتم ترميز المصطلحات الأساسية مباشرة في معلمات النموذج للمفاهيم عالية التردد.
(2) التوليد المعزز للاسترجاع (RAG): قاموس مصطلحات كبير يوفر سياقًا ديناميكيًا للمصطلحات ذات التردد المنخفض أو المصطلحات الجديدة.
(3) فك التشفير المقيد: يفرض استخدام المصطلحات الصحيحة برمجيًا، مما يضمن دقة المصطلحات الهامة بنسبة 100%.
استنادًا إلى هذه المنصة الذكية، نقوم ببناء هيكل تطبيق ذكي ثلاثي الطبقات (L1-L3)، مما يحقق الأتمتة الكاملة من الحصول على المعلومات إلى التنفيذ المستقل:
L1 – استرجاع معلومات حقائق الأعمال:
تعالج هذه الطبقة أسئلة ماذا وأين. على سبيل المثال، يمكن لنظام ذكي للأسئلة والأجوبة على مستوى المؤسسة أن يجيب عن الأسئلة الوقائعية حول المعايير ومعلمات المعدات والحالات التاريخية؛ واستخراج المعلومات الأساسية تلقائيًا من التقارير الضخمة؛ وإنشاء “موسوعة معرفية” للآبار والكتل بشكل ديناميكي.
L2 – تحليل مشاكل العمل واتخاذ القرارات:
تعالج هذه الطبقة أسئلة لماذا وكيف، وتدعم البحث اليومي شبه الآلي والتحذيرات الآلية من المخاطر أثناء الحفر. على سبيل المثال، يتبع التشخيص التلقائي لانخفاض الإنتاج سير العمل هذا:
(1) مدخلات المستخدم: يسأل المستخدم بلغة طبيعية: لماذا انخفض الإنتاج في البئر A1؟
(2) فهم النية واسترجاع القوالب: يفسر برنامج LLM نية المستخدم ويستخدم RAG لاسترداد قوالب سير العمل القياسية المطابقة لتحليل انخفاض الإنتاج.
(3) توليد سير العمل الديناميكي: بناءً على القالب المسترجع، يقوم النظام بتوليد مخطط انسيابي تفصيلي للتحليل بما في ذلك عقد مثل تحليل العوامل الجيولوجية، وتحليل العوامل الهندسية، و”التحقق من بيانات الإنتاج”.
(4) تنفيذ الوكيل المستقل: يقوم الوكيل الذكي بتنفيذ سير العمل بالتتابع، ويستعلم تلقائيًا عن بيانات الإنتاج (I) ويستدعي برنامجًا احترافيًا للتحليل التشغيلي (P).
(5) تجميع النتائج والاستدلال السببي: يتم دمج النتائج من جميع العقد (O)، ويتم إجراء الاستدلال السببي، ويتم إنشاء تقرير شامل بالأرقام والتحليل.
L3 – الإنشاء والتنفيذ الآلي لتطبيقات الأعمال:
هذا هو الشكل النهائي للتطبيق الذكي الذي يحقق رؤية البرمجيات كخدمة. في هذا المستوى، يقوم النظام ديناميكيًا بتنظيم وإنشاء خدمات برمجية مصممة خصيصًا لتلبية دور المستخدم واحتياجات مهامه. لم يعد المستخدمون بحاجة إلى التعلم أو التبديل بين عدة تطبيقات برمجية ثابتة؛ وبدلاً من ذلك، يسمح التفاعل اللغوي الطبيعي للنظام ببناء تطبيقات ذكية وتنفيذها عند الطلب، مما يحقق خدمة حقيقية مخصصة ومحددة السياق.
يقدم هذا المستند التعريفي التمهيدي بشكل منهجي الرؤية والبنية ومسار التنفيذ للجيل القادم من نظام التشغيل الذكي في قطاع النفط والغاز، والذي يتم تمكينه من خلال التكنولوجيا الأساسية لأنطولوجيا الأعمال خماسية الأبعاد. نحن نعتقد اعتقادًا راسخًا أن أنطولوجيا الأعمال خماسية الأبعاد هي المفتاح لسد الفجوة بين الذكاء العام للنماذج اللغوية الكبيرة وسيناريوهات الأعمال المعقدة وموارد البيانات المؤسسية الضخمة في قطاع النفط والغاز. وهو بمثابة المحرك الأساسي لبناء منصة ذكية قابلة للنشر وجديرة بالثقة لعمليات النفط والغاز.
إن المستقبل الذي نتصوره هو المستقبل الذي تتطور فيه التطبيقات الذكية إلى ما هو أبعد من مجموعة أدوات البرمجيات المجزأة الحالية إلى نظام تشغيل موحد ومفتوح في الصناعة. ضمن هذا النظام البيئي، ستعمل العوامل الذكية المبنية على أنطولوجيا الأعمال كعاملين رقميين في حقول النفط قابلين لإعادة الاستخدام بشكل لا نهائي ومتطورين باستمرار، ويقومون بتنفيذ المهام من البداية إلى النهاية بشكل مستقل – من تحليل البيانات إلى تصميم الحلول وتحسين الإنتاج.
يتمثل هدفنا النهائي في تمكين النماذج اللغوية الكبيرة من فهم أعمال النفط والغاز فهماً حقيقياً. من خلال بناء مستقبل الصناعة مدفوعًا بمنصة ذكية مستقلة، سنطلق العنان لقيمة البيانات بالكامل، ونعيد تشكيل إنتاجية العاملين في مجال المعرفة، ونقود صناعة النفط والغاز إلى عصر غير مسبوق من الكفاءة والذكاء والاستقلالية.
من نحن
© 2026 جميع الحقوق محفوظة.
