به گزارش دنیای نفت و قیر، صنعت قیر، که سالها بهعنوان یکی از حوزههای آرام و کمتحول شناخته میشد، اکنون در نقطهای ایستاده که کمتر کسی تصور میکرد بتواند چنین جهشی را تجربه کند. آنچه این تحول را رقم زده، نه تغییرات ناگهانی در روشهای استخراج یا نوسانهای بازار جهانی است، بلکه حضور هوش مصنوعی نسل جدید و سازوکارهای عظیم کلانداده است که آرام و بیسر و صدا وارد این صنعت شده و زبان ناشناخته و پیچیدهٔ قیر را بهتدریج برای بشر قابل ترجمه کرده است. قیر مادهای است که رفتار آن همیشه برای مهندسان به شکل رازآلودی دشوار بوده؛ تغییر شکل آن تحت فشار، نوسان ویسکوزیته در برابر حرارت، فرآیند پیرشدگی، اثرات ریزآلایندهها و هزاران عامل دیگر باعث شده بود روشهای کلاسیک هیچگاه نتوانند تصویری دقیق از آیندهٔ رفتار قیر ارائه دهند. اکنون اما هوش مصنوعی با توانایی تحلیل الگوهای غیرخطی و ترکیب دادههای گسترده از اقلیم، آزمایشگاه، پالایشگاه و زیرساخت، توانسته است همانند یک مترجم حرفهای، زبان پنهان این ماده را رمزگشایی کند و از دل آشفتگیهای ظاهری آن الگوهای معنادار بیرون بکشد.
دستاورد اصلی این انقلاب دیجیتالی، توانایی مدلهایی است که اساساً برای فهم زبان انسان ساخته شده بودند، اما اکنون بهجای جملهها و پاراگرافها، منحنیهای تنش–کرنش، طیفهای مولکولی و دادههای اقلیمی را تحلیل میکنند. این مدلها مانند یک تحلیلگر هوشمند، رفتار قیر در مناطق گوناگون آبوهوایی را با دقتی پیشبینی میکنند که پیش از این غیرممکن بود. مثلاً قیری که در مناطق سردسیر دچار شکنندگی میشود یا قیری که در اقلیم گرم و مرطوب احتمال شلشدگی دارد، اکنون با الگوریتمهایی بررسی میشود که از میلیونها دادهٔ واقعی و تاریخی تغذیه شدهاند. این یعنی پالایشگاهها میتوانند قیر مناسب هر منطقه را با فرمولاسیون دقیقتر تولید کنند؛ بهجای روشهای قدیمی که با حدس و تجربه پیش میرفتند و گاهی منجر به هدررفت منابع یا کاهش عمر آسفالت میشدند.
هوش مصنوعی همچنین توانسته است وارد قلب پالایشگاهها شود و مدلهای جدید کنترل فرایند را شکل دهد. در گذشته، تنظیم دما، زمان دمیدن هوا، درصد افزودههای پلیمری و دهها پارامتر دیگر برعهدهٔ کارشناسانی بود که با تکیه بر تجربه کار میکردند. امروز سیستمهای یادگیری تقویتی و شبکههای عصبی، مسیر تولید را لحظهبهلحظه رصد میکنند و نهتنها کیفیت قیر نهایی را پیشبینی میکنند، بلکه عوامل ریز و نامحسوسی را کشف میکنند که ممکن است در آیندهٔ نزدیک باعث افت کیفیت شوند. مثلاً افت جزیی در کیفیت خوراک اولیه که در روشهای سنتی قابل تشخیص نبود، اکنون توسط مدلهایی شناسایی میشود که تغییرات چندصدم درصدی را نیز از دل دادهها بیرون میکشند.
جالبتر اینکه این سیستمهای هوشمند با هر بار تکرار فرایند تولید، یادگیری عمیقتری پیدا میکنند. آنها بهمرور اثرات ترکیبیِ دما، زمان، فشار و افزودنیها را میآموزند و الگوهایی پدید میآورند که حتی برای متخصصان باتجربه نیز ناآشنا بوده است. به کمک این یادگیری مستمر، پالایشگاهها میتوانند با کمترین خطا قیرهای پایدارتر، مقاومتر و باکیفیتتر تولید کنند—قیرهایی که در جادهها کمتر دچار خرابیهای زودرس، ترک، شیارشدگی یا نرمشدن میشوند.
در کنار کنترل کیفیت و تولید، یکی دیگر از حوزههایی که بهشدت از حضور هوش مصنوعی بهره برده، بحث پایداری و دوستدار محیطزیست بودن قیر است. با توجه به فشارهای جهانی بر صنایع وابسته به مشتقات نفتی، صنعت قیر نیازمند بازنگری در افزودنیها و روشهای اصلاحی بود. شباهت میان الگوهای پژوهش کلانداده و آزمایشهای مولکولی به دانشمندان اجازه داده است میلیونها ترکیب شیمیایی را تنها در مدلهای دیجیتالی بیازمایند؛ بدون اینکه نیاز باشد هر بار در آزمایشگاه ترکیبی واقعی ساخته شود. الگوریتمها با سرعتی فراتر از توان انسان، رفتار قیر اصلاحشده با پلیمرهای زیستی، روغنهای بازیافتی، یا حتی مواد حاصل از بازیافت پلاستیک را شبیهسازی میکنند و نهتنها میزان پایداری آنها را پیشبینی میکنند، بلکه نشان میدهند کدام مواد میتوانند با کمترین ردپای کربن، بیشترین دوام را به قیر بدهند. این پیشبینیها روند طراحی قیرهای سبز را از سالها آزمایش به چند هفته تحلیل تبدیل کردهاند.
از سوی دیگر، سامانههای حملونقل و زنجیرهٔ تأمین قیر نیز اکنون تحت تأثیر هوش مصنوعی قرار گرفتهاند. حمل قیر، با توجه به حساسیت بالای این ماده به تغییرات دمایی، همواره نیازمند کنترل لحظهای بوده است. تانکرهایی که به حسگرهای پیشرفته مجهز شدهاند، دادههایی مانند دمای لحظهای، میزان سختشدن، میزان آلودگی جداره و حتی وضعیت حرکتی را ارسال میکنند. الگوریتمهای کلانداده به کمک این اطلاعات، خرابیهای احتمالی تانکر را پیشبینی میکنند، از افت کیفیت حین مسیر جلوگیری میکنند و حتی به شرکتها کمک میکنند مسیرهای حملونقل را براساس الگوی آبوهوا و ترافیک بهینه کنند.
در حوزهٔ زیرساخت، هوش مصنوعی شاید بیش از هرجای دیگر نقش متفاوتی ایفا کرده است. کف خیابانها و جادهها امروزه با لایههایی از حسگرهای هوشمند تجهیز میشوند که کوچکترین علائم خستگی سازهای، میکروترکها، تغییرات دمای داخلی و حتی ارتعاشات ناشی از عبور خودروها را ثبت میکنند. این حجم عظیم داده که پیش از این قابل استفاده نبود، اکنون وارد مدلهای پیشبینی هوش مصنوعی میشود و تصویر دقیقی از وضعیت درونی آسفالت ارائه میدهد. در گذشته، ارزیابی خرابی جادهها مستلزم بازدیدهای میدانی بود که علاوهبر هزینهٔ بالا، همیشه دیرهنگام انجام میشدند. اما اکنون میتوان نقطهای از سطح جاده را ماهها پیش از آنکه ترک قابل مشاهدهای ایجاد شود پیشبینی کرد. این قابلیت نهتنها هزینههای تعمیرات را کاهش میدهد، بلکه ایمنی و کیفیت عمرراه را تا حد چشمگیری افزایش میدهد.
اما مهمترین عرصهٔ پژوهشی که هوش مصنوعی در آن بدرخشیده، موضوع پیرشدگی قیر است. قیر با گذشت زمان و تحت تأثیر اکسیژن، نور خورشید، گرما و آلودگی دچار تغییراتی میشود که پیشبینی آنها در روشهای قدیمی تقریباً غیرممکن بود. دستگاههای شبیهساز پیرشدگی تنها بخشی از واقعیت را نشان میدادند. اکنون با دسترسی به دادههای سالها عملکرد واقعی جادهها، مدلهای هوش مصنوعی میتوانند مسیرهای مولکولی دقیق را که منجر به سختشدن قیر یا کاهش خاصیت الاستیکی آن میشود بازسازی کنند. این بازسازی دیجیتال باعث شده دانشمندان قیرهای مقاومتری طراحی کنند که حتی در برابر چرخههای شدید سرمایش و گرمایش نیز دوام بالایی داشته باشند.
در پژوهشگاهها و مراکز علمی، ترکیب مدلهای کوانتومی و شبکههای عصبی امکان تحلیل اجزای مولکولی قیر را با جزئیاتی فراهم کرده که قبلاً حتی تصور آن دشوار بود. در این مدلها، رفتار نانوخوشهها، برهمکنش زنجیرههای پلیمری و حتی تغییرات ریزساختاری تحت بارگذاری سنگین بررسی میشود. این نگاه چندمقیاسی باعث میشود محققان بتوانند مرزهای پایداری قیر، محدودهٔ تغییر ویسکوزیته و نقاط بحرانی رفتار آن تحت شرایط غیرمتعارف را محاسبه کنند.
در نهایت، تمام این پیشرفتها نشان میدهد که آیندهٔ صنعت قیر دیگر وابسته به همان رویکرد سنتی گذشته نیست. اکنون این صنعت بر پایهٔ هوش، تحلیل، پیشبینی و دانش عمیق دیجیتالی حرکت میکند. اگرچه ریشهٔ قیر همچنان از جهان مشتقات نفتی میآید، اما شیوهٔ شناخت، اصلاح و بهکارگیری آن کاملاً در حال تغییر است. هوش مصنوعی تنها یک ابزار کمکی نیست؛ زبان جدیدی است که به کمک آن میتوان قیر را با نگاهی دقیقتر، علمیتر و آیندهمحورتر فهمید. آیندهٔ قیر نه با حدس و تجربه، بلکه با شفافیت دیجیتال، مدلهای چندلایهٔ پیشبینی و تصمیمگیری برپایهٔ دادههای عظیم شکل خواهد گرفت—آیندهای که در آن هر جاده، هر ترک، هر نقطهٔ خستگی و هر فرآیند پالایشی، از ابتدا تا انتها بهطور هوشمندانه مدیریت میشود و چهرهٔ زیرساختهای جهانی را دگرگون میکند.
