بررسی ریسک های ایمنی با رویکرد هوش مصنوعی در صنعت حفاری نفت

هدف پژوهش شناسایی مهم‌ترین ریسک‌های ایمنی در صنعت حفاری نفت و ارائه راهکارها و روش‌های جلوگیری یا کاهش صدمات ناشی از مبحث ایمنی با رویکرد هوش مصنوعی در صنعت حفاری است تا ریسک‌ها و خطاها از جمله فوران چاه نفت کاهش یابد. روش‌شناسی پژوهش شامل مطالعات میدانی و کتابخانه‌ای، مصاحبه با متخصصان، خبرگان و کارشناسان حوزه حفاری چاه‌های نفتی و بهره‌گیری از روش‌های هوش مصنوعی برای تحلیل داده‌ها است. پس از شناسایی چالش‌ها و خطرات موجود، از رویکرد ترکیبی کیفی و کمی استفاده شد و پژوهش توسعه‌ای-کاربردی به‌شمار می‌آید؛ داده‌ها با روش غیر آزمایشی (توصیفی-پیمایشی) گردآوری شدند. یافته‌ها نشان می‌دهد عوامل خطرناک و حادثه‌ساز از مطالعات پیشین استخراج و از طریق پرسشنامه و مصاحبه با خبرگان ارزیابی شد. تحلیل‌ها نشان می‌دهد که تاثیر این عوامل از نظر خبرگان و مدل‌های هوش مصنوعی همسو بوده و تفاوت‌های اندکی وجود دارد؛ همچنین چتبات‌ها برای برخی عوامل راهکارهایی جهت پیشگیری و کاهش حوادث ارائه داده‌اند که نسبت به راهکارهای خبرگان فعال در حوزه حفاری، دامنه تاثیر بیشتری دارد. این نتایج به‌کارگیری پلتفرم‌های ai را برای بهبود ایمنی صنایع و کاهش خطرات تایید می‌کند. به‌کارگیری هوش مصنوعی به‌عنوان مشاور ایمنی و دستیار ایمنی می‌تواند هزینه‌ها و پیامدهای غیرقابل جبران را به طور قابل ملاحظه‌ای کاهش دهد و کارایی و ایمنی را در فرآیندهای حفاری ارتقا دهد.

investigating safety risks with an artificial intelligence approach in the oil drilling industry

the study aims to identify the most significant safety risks in the oil drilling industry and to propose ai-driven solutions to prevent or mitigate injuries, including oil well blowouts. the methodology combines fieldwork and library research, with interviews from specialists and experts in oil well drilling and the application of artificial intelligence for data analysis. a mixed qualitative–quantitative, developmental-applied approach was employed, with data gathered through non-experimental descriptive surveys. findings indicate that high-risk, accident-causing factors were extracted from prior studies and validated via questionnaires and expert interviews. analyses show strong alignment between the identified factors and ai model outputs, with only minor differences. chatbots contributed additional preventive and mitigative solutions that were more impactful than those offered by field experts. the results support the use of ai platforms to enhance industrial safety and reduce risks. implementing ai as a safety adviser and assistant can substantially lower costs, minimize irreversible consequences and improve efficiency and safety in drilling operations.