top of page

الذكاء الاصطناعي للنفط والغاز: إحداث ثورة في الذكاء التشغيلي

يتعمق هذا البرنامج المكثف في التطبيق العملي للذكاء الاصطناعي في قطاع النفط والغاز. ويوفر للمشاركين معرفة عملية بكيفية استخدام خوارزميات الذكاء الاصطناعي لتجميع مجموعات بيانات ضخمة، مما يتيح اتخاذ قرارات استباقية. تركز الدورة على تطبيق التعلم الآلي لتحليل بيانات أجهزة الاستشعار في الوقت الحقيقي من عمليات الحفر وخطوط الأنابيب والمصافي، مما يسمح بالكشف الفوري عن الحالات الشاذة والأعطال المحتملة. سيكتسب المشاركون نظرة ثاقبة حول كيفية قيام الذكاء الاصطناعي بتحسين إدارة المكامن وتحسين معدلات الاستخراج وتقليل الأثر البيئي. يستكشف التدريب كذلك استخدام الذكاء الاصطناعي في لوجستيات سلسلة التوريد، مما يسمح بإجراء تعديلات ديناميكية على متطلبات السوق المتقلبة. صُممت الدورة التدريبية لتمكين المتخصصين من تنفيذ الحلول القائمة على الذكاء الاصطناعي التي تعزز السلامة والكفاءة والاستدامة في جميع مراحل سلسلة القيمة في قطاع النفط والغاز.

sap-se-sap-erp-sap-business-one-sap-hana-png-favpng-YFekjnBUshpDjqh8VwNLHrHzK.jpg
  • Whatsapp
  • Instagram
  • Facebook
  • Linkedin
4d Logo writing on side.png
download (6).png
download7.png
download8.png
4D Logo Alone.png

محتويات التدريب

الوحدة 1: مدخل إلى الذكاء الاصطناعي في قطاع النفط والغاز نظرة عامة على مفاهيم ومصطلحات الذكاء الاصطناعي دور الذكاء الاصطناعي في تحويل الذكاء التشغيلي محركات الصناعة ونماذج النضج الرقمي دراسات حالة عالمية من شركات النفط والغاز الرائدة

الوحدة 2: منظومة البيانات في قطاع النفط والغاز فهم مصادر البيانات عبر سلسلة القيمة في قطاع النفط والغاز التعامل مع البيانات في الوقت الحقيقي مقابل التعامل مع البيانات التاريخية تكامل البيانات عبر الصوامع والأنظمة القديمة دور إنترنت الأشياء وأنظمة SCADA والأجهزة المتطورة

الوحدة 3: أسس وخوارزميات التعلم الآلي التعلم الخاضع للإشراف وغير الخاضع للإشراف والتعلم المعزز الانحدار والتصنيف والتجميع وأشجار القرار تحليل السلاسل الزمنية واكتشاف الشذوذ تدريب النموذج واختباره والتحقق من صحته وضبطه

الوحدة 4: الصيانة التنبؤية وسلامة الأصول المراقبة القائمة على الحالة باستخدام الذكاء الاصطناعي الكشف المبكر عن الأعطال في المعدات الحرجة (المضخات والضواغط والتوربينات) تحليل نمط الفشل وتأثيراته (FMEA) مع التعلم الآلي دراسة حالة: استراتيجية الصيانة القائمة على الذكاء الاصطناعي

الوحدة 5: الذكاء الاصطناعي في عمليات الحفر تحسين معلمات الحفر في الوقت الحقيقي الكشف عن الأنابيب العالقة والركلة وتغيرات التكوين الذكاء الاصطناعي لتسجيل الطين والتنبؤ بتآكل المثقاب وكفاءة الحفارة دمج أجهزة الاستشعار في قاع البئر مع أنظمة الذكاء الاصطناعي

الوحدة 6: الإدارة الذكية للمكامن تحسين محاكاة المكامن باستخدام الذكاء الاصطناعي التعرف على الأنماط في بيانات الإنتاج التنبؤ باختراق المياه/الغاز التعلم الآلي للاسترداد الثانوي والثالثي

الوحدة 7: الذكاء الاصطناعي في عمليات التكرير والبتروكيماويات تحسين العمليات باستخدام التحليلات في الوقت الفعلي التنبؤ بالعائد وضمان الجودة كفاءة الطاقة ومراقبة الانبعاثات التوائم الرقمية في التحكم في العمليات النهائية

الوحدة 8: خطوط الأنابيب الذكية والمراقبة الذكية لخطوط الأنابيب والمراقبة في منتصف الطريق اكتشاف التسرب وضمان التدفق باستخدام الذكاء الاصطناعي تحليل البيانات الجغرافية المكانية لتوجيه خطوط الأنابيب ومراقبتها الذكاء الاصطناعي لمراقبة أداء محطات الضواغط الامتثال البيئي والتنظيمي من خلال الذكاء الاصطناعي

الوحدة 9: سلسلة التوريد والخدمات اللوجستية والتنبؤ بالأسواق تحليلات المشتريات والبائعين القائمة على الذكاء الاصطناعي التنبؤ الديناميكي بالطلب والأسعار باستخدام الشبكات العصبية تحسين المسار وإدارة الأسطول إدارة المخاطر ومعلومات السوق

الوحدة 10: معالجة اللغات الطبيعية في مجال النفط والغاز التنقيب عن النصوص من التقارير الفنية والسجلات وسجلات الصيانة روبوتات الدردشة الآلية ومساعدي الذكاء الاصطناعي لدعم العمليات تحليل المشاعر من التقارير الميدانية والملاحظات ترجمة اللغات وأتمتة وثائق الامتثال

الوحدة 11: التحليلات المتقدمة والتعلّم العميق الشبكات العصبية وشبكات سي إن إن (CNN) للبيانات المرئية (مثل فحص الطائرات بدون طيار والكاميرات) الشبكات العصبية ذات التسلسل الزمني لبيانات الحفر والإنتاج التعلم المعزز في التحكم الديناميكي في العمليات نقل التعلم ونقل خطوط أنابيب نشر النماذج

الوحدة 12: أدوات الذكاء الاصطناعي والمنصات والتطبيقات الصناعية المنصات: Azure AI، وAWS SageMaker، وGoogle Vertex AI، وDELFI من شلمبرجير النشر في البيئات السحابية والمحلية والهجينة التكامل مع أنظمة SCADA وتخطيط موارد المؤسسات وأنظمة الإنتاج أدوات الذكاء الاصطناعي مفتوحة المصدر مقابل أدوات الذكاء الاصطناعي الخاصة

الوحدة 13: الأمن السيبراني والأخلاقيات وحوكمة البيانات تأمين نماذج الذكاء الاصطناعي والبنية التحتية التحيز والإنصاف وإمكانية التفسير في قرارات الذكاء الاصطناعي ملكية البيانات والموافقة والقضايا العابرة للحدود الأطر الأخلاقية الخاصة بالصناعة

الوحدة 14: بناء فرق واستراتيجية الذكاء الاصطناعي في شركات النفط والغاز الاستعداد التنظيمي وبناء القدرات تطوير مواهب الذكاء الاصطناعي الداخلية مقابل الاستعانة بمصادر خارجية إدارة فرق متعددة التخصصات (المهندسون وعلماء البيانات وخبراء المجال) وضع خرائط الطريق وتطوير حالة العمل

الوحدة 15: إدارة التغيير والتحول الرقمي التغلب على مقاومة تبني الذكاء الاصطناعي مواءمة مبادرات الذكاء الاصطناعي مع استراتيجية الأعمال تدريب الموظفين ورفع مهاراتهم لدمج الذكاء الاصطناعي مقاييس قياس نجاح تطبيق الذكاء الاصطناعي

الوحدة 16: الاتجاهات والابتكارات المستقبلية في الذكاء الاصطناعي في مجال الطاقة التوائم الرقمية والذكاء الاصطناعي المتطور والمنصات المستقلة الذكاء الاصطناعي التوليدي للتصميم والمحاكاة تحليلات الاستدامة وتحسين البيئة والحوكمة البيئية والاجتماعية وحوكمة الشركات الذكاء الاصطناعي في احتجاز الكربون وإنتاج الهيدروجين والوقود البديل

    تعرّف على الدور التحويلي للذكاء الاصطناعي عبر سلسلة القيمة في قطاع النفط والغاز، من المنبع إلى المصب.
    استكشف خوارزميات التعلم الآلي للصيانة التنبؤية والحفر وتحسين المكامن.
    تطبيق الذكاء الاصطناعي في عمليات التكرير والبتروكيماويات وخطوط الأنابيب لتعزيز الكفاءة والسلامة.
    استخدام الذكاء الاصطناعي للتنبؤ الديناميكي والخدمات اللوجستية وتحسين سلسلة التوريد.
    الاستفادة من البرمجة اللغوية العصبية لاستخراج النصوص والأتمتة وأدوات الدعم التشغيلي.
    تطبيق التعلم العميق والتحليلات المتقدمة للبيانات المرئية والمتسلسلة زمنياً.
    تقييم أدوات الذكاء الاصطناعي والمنصات واستراتيجيات التكامل عبر الأنظمة الصناعية.
    معالجة الأمن السيبراني وأخلاقيات البيانات والحوكمة في تطبيقات الذكاء الاصطناعي في مجال الطاقة.
    بناء قدرات الذكاء الاصطناعي الداخلية وإدارة الفرق متعددة التخصصات وقيادة التحول المؤسسي.
    البقاء في المقدمة مع رؤى ثاقبة في الاتجاهات المستقبلية مثل التوائم الرقمية والذكاء الاصطناعي التوليدي والذكاء الاصطناعي المستدام في مجال الطاقة.

أخبرنا عن استفسارك اليوم

طريقة التطبيق
من سيمول هذه الخدمة

Forget one-size-fits-all training. Our 4D approach is about tailor-made development that directly impacts your real-world challenges. Imagine a marketing team building a campaign: instead of generic theory, they analyze live data, simulate customer responses, and refine their strategy in real-time. Or consider a leadership program where managers tackle complex team dynamics not in abstract case studies, but through interactive scenarios mirroring their actual workplace issues, leading to immediate, actionable solutions. We dive deep into your specific needs, providing dynamic, immersive learning that equips you with skills you can apply the moment you step back into your role.

نحن في شركة البعد الرابع للتدريب والاستشارات لا نعتمد على الحلول التي تناسب الجميع. فكل دورة تدريبية نقدمها مصممة بعناية لتلبية الأهداف الفريدة والتحديات الصناعية وديناميكيات الفريق في مؤسستك. يتمتع المدربون الخبراء لدينا بعقود من الخبرة العملية ويوجهون المشاركين باستخدام دراسات الحالة الواقعية والأدوات العملية والأساليب التفاعلية. وهذا لا يضمن الفهم النظري فحسب، بل يضمن أيضاً الصلة المباشرة بالعمل اليومي لموظفيك. نحن نتعاون بشكل وثيق مع فريقك لضبط المحتوى واللغة والأمثلة بحيث يكون للتدريب صدى عميقاً ويحدث تأثيراً دائماً.

لماذا البعد الرابع؟

!
4d Logo writing on side.png

الموقع والاتصال 

منصة ميدان، الطابق السادس، طريق الميدان، ند الشبا، دبي، الإمارات العربية المتحدة 

Email: info@fourdtc.com
Tel: +971 4 236 4448

WhatsApp/Mobile: +971 56 919 0444

بالشراكة مع

logo-300x300.png
download.png

© 2026 شركة البعد الرابع للتدريب والاستشارات ذ.م.م.
 

bottom of page