تشير الأبحاث الحديثة إلى ضرورة تحسين كفاءة إنتاج الطاقة واستهلاكها في ظل تزايد الطلب على الطاقة واستنفاد الوقود الأحفوري وتغير المناخ. تواجه المنصات النفطية والغازية البحرية تحديات تتعلق بالاستخدام غير الفعال للطاقة، وفشل الأنظمة، وتأثيرها على البيئة. بينما تقدم تقنيات الذكاء الاصطناعي (AI) فرصًا لتعزيز السلامة والاستدامة والكفاءة في هذه الأنظمة، فإن معظم الأبحاث السابقة كانت تركز بشكل أساسي على زيادة إنتاج النفط، وليس على تقليل استهلاك الطاقة.

الدراسة الجديدة وقد أُجريت على منصة نفطية في اسكتلندا، قامت بتحليل بيانات على مدار 18 شهرًا، موجهة نحو أربعة مولدات ديزل تعد الأجهزة الرئيسية المستهلكة للديزل. بعد إجراء تحليل استكشافي للبيانات واكتشاف القيم الشاذة، تم تطوير نماذج تحليلية للتنبؤ باستهلاك الديزل اليومي لمختلف أحمال مولدات الطاقة. حققت الطرق مثل الانحدار الخطي المتعدد والشبكات العصبية الاصطناعية أفضل مستويات الأداء التنبؤي مقارنة بـ Extra Trees Regression وExtreme Gradient Boosting وRandom Forest.

تم استخدام خوارزميات البحث لتحديد التركيبات المثلى لأحمال مولدات الطاقة التي تقلل من استهلاك الديزل اليومي. أظهرت النتائج توفيرًا متوسطًا يصل إلى 27% يوميًا مقارنة بأفضل تركيبات أحمال الطاقة، مما يعادل حوالي 24,000 لتر يوميًا. تلقي هذه الاكتشافات الضوء على الفرص الكبيرة التي يوفرها الذكاء الاصطناعي في تحسين كفاءة الطاقة في المنصات النفطية البحرية.