يُعيد ReservoirFlow تعريف طريقة محاكاة وهندسة المكامن من خلال دمج الحوسبة العلمية الحديثة مع قوة الذكاء الإصطناعي لتوفير أدوات من الجيل الجديد لمختلف التطبيقات. من خلال دمج التعلم الآلي العلمي مع نماذج الذكاء الإصطناعي الوكيل، نُشير إلى نهجنا بإسم الذكاء الإصطناعي العلمي الوكيل. علاوة على ذلك، نُركز على التعلم الآلي العلمي القائم على الشبكات العصبية المُستندة إلى الفيزياء (PINNs) وتطوراتها المتقدمة لضمان توافق نماذجنا مع القوانين الفيزيائية الأساسية. هذا يُمكّننا من تطوير نماذج ذكاء إصطناعي قادرة على التعميم بشكل جيد حتى مع وجود بيانات محدودة، مما يجعلها مناسبة للتطبيقات العملية حيث قد يكون الحصول على البيانات نادرًا أو مُكلفًا.
مهمتنا الرئيسية هي تطوير وكلاء ذكاء إصطناعي قادرين على فهم الفيزياء الأساسية لتقديم حلول سريعة حتى بمجرد الدردشة أو التحدث (على سبيل المثال، مرحبًا ReservoirFlow! بناءً على أحدث بيانات الإنتاج، أعطني توقعات للأشهر الـ 12 القادمة!). تُعدّ هذه خطوةً إلى الأمام في جعل محاكاة وهندسة المكامن أكثر سهولةً في الإستخدام، خاصةً لغير الخبراء والمدراء الذين لا يعرفون التفاصيل الفنية أو لا يملكون الوقت الكافي لدراسة نماذج المحاكاة المعقدة.
صُمم ReservoirFlow ليكون منصةً مشتركةً لكلٍّ من متخصصي الذكاء الإصطناعي ومهندسي المجالات (مثل مهندسي المكامن). صُممت أدواتنا لتكون مرنةً وقابلةً للتطوير، لدعم مجموعةٍ واسعةٍ من المشكلات المتعلقة بأنظمة تخزين الطاقة في المكامن، بما في ذلك: (1) التنبؤ بخصائص الصخور بناءً على بيانات المسح الجيولوجي وسجلات الآبار، (2) التنبؤ بأداء المكامن بناءً على بيانات الحقل المتاحة، و(3) تحسين استراتيجيات الإنتاج والحفر لتمكين إدارةٍ فعّالةٍ للمكامن بشكل سريع ومباشر. نُصمّم أدواتنا لتكون متاحةً في بيئاتٍ مختلفة، بما في ذلك الأجهزة المحلية، والخوادم المحلية، ومنصات السحابة.
لتمكين التطبيقات في الأجهزة المحلية، ReservoirFlow متاح أيضًا كمكتبة بايثون حديثة مفتوحة المصدر، طوّرها زكريا أبوقرين في شركة حساب. يتيح ReservoirFlow دراسة ومحاكاة عملية تدفق السوائل في الوسائط المسامية المرتبطة بأنظمة تخزين الطاقة تحت الأرض، ومحاكاة وهندسة المكامن. يُعد ReservoirFlow أول مُحاكي للمكامن يعتمد على نماذج الشبكات العصبية المُستندة إلى الفيزياء، وهو فريد من نوعه من حيث أنه يسمح بمقارنة ودمج الحلول التحليلية والعددية والعصبية (أي الحلول القائمة على الشبكات العصبية الإصطناعية). كما أننا بصدد تطوير منصة سحابية تتيح للمستخدمين الإستفادة من خدماتنا مع إمكانية تحميل أو ربط البيانات من مصادر مختلفة.
شعار ReservoirFlow.
صُمم ReservoirFlow استنادًا إلى حزمة Python الحديثة لعلوم البيانات، والحوسبة العلمية، والتعلم الآلي، والتعلم العميق، بهدف دعم الحوسبة عالية الأداء، بما في ذلك تعدد المعالجة، والتوازي، ووحدة معالجة الرسومات (GPU)، ووحدة معالجة الرسومات الحرارية (TPU). خلال مهام الحوسبة التي نعتمدها على نماذج محاكاة كبيرة، سيتم تصميم وتنفيذ اختبارات أداء مكثفة بعناية لتقييم أداء برامج الحوسبة (أي الأطر) والأجهزة (مثل وحدات معالجة الرسومات). ستُستخدم نتائج هذه الاختبارات لتحسين أداء ReservoirFlow بشكل أكبر، ولتزويدنا بالمواد التي تتضمن توصيات حول أدوات وتقنيات وأطر الحوسبة المتاحة. من المخطط أن يدعم ReservoirFlow واجهات برمجة تطبيقات خلفية مختلفة، بما في ذلك NumPy وSciPy وJAX وPyTorch وTensorFlow والمزيد.
يُدمج ReservoirFlow محاكاة وهندسة المكامن في بيئة Python لتمكين الأتمتة في المجالات الذكية، حيث يُمكن للمهندسين والمتخصصين نشر نماذجهم في حاويات جاهزة لإجراء تحسينات آنية لأي بئر في الحقل. وعلى عكس برامج المحاكاة التجارية التقليدية، حيث تكون دراسات محاكاة المكامن معزولة نسبيًا، يُمكن التنبؤ بالإجراءات المهمة فورًا وإتاحتها لأجهزة الحقل لتنفيذها. وسنولي اهتمامًا خاصًا لتوفير حلول للمشاريع الصديقة للبيئة ذات الهدف الواضح المتمثل في خفض الانبعاثات. نحن ملتزمون بتوسيع نطاق أدواتنا لتغطية موضوع احتجاز الكربون وتخزينه (CCS)، وخاصةً تخزين ثاني أكسيد الكربون تحت الأرض. بالإضافة إلى ذلك، نتطلع إلى تغطية مجموعة أوسع من المواضيع في هندسة المكامن، بما في ذلك: تحليل الضغط العابر (PTA) وتحليل معدل الانتقال (RTA)، وتحسين استخلاص النفط (EOR)، وتحسين استخلاص النفط (IOR)، ومعادلة الضغط والحجم ودرجة الحرارة (PVT)، ومعادلة الحالة (EOS)، وغيرها.
تُعد مكتبة محاكاة وهندسة المكامن مفتوحة المصدر ضمن نظام بايثون البيئي بالغة الأهمية للطلاب والجامعات والباحثين والمهندسين والممارسين. بخلاف النهج الاحتكاري الشائع في صناعة النفط والغاز، حيث تُقدم البرامج عادةً كصندوق أسود مغلق بتكلفة عالية، نخطط لجعل أدواتنا متاحة للجميع مجانًا، باستثناء الإستخدام التجاري الذي يتطلب تصريحًا صريحًا. نهدف إلى منح رعاتنا ترخيص الإستخدام التجاري مع مزايا أخرى، بما في ذلك التدريبات والميزات المخصصة والدراسات وغيرها. من ناحية أخرى، يسمح ترخيصنا للجامعات والطلاب والأكاديميين والباحثين باستخدام أدواتنا مباشرةً للتدريس أو النشر، مع مراعاة التوثيق المناسب. لذلك، يُعد نمو هذه الأداة نموًا إيجابيًا لمجتمع جديد نسعى إلى إنشائه. ومع ذلك، يتطلب هذا دعمًا كبيرًا لمواجهة التحديات القادمة التي نبحث عنها، انظر ادعمنا.