لأول مرة في المغرب.. الذكاء الاصطناعي يدخل مجال التنقيب عن الغاز

تمكن فريق من الباحثين من توظيف تقنيات الذكاء الاصطناعي للتعرف على خصائص الصخور الخزانية (الليثوفاسيز) في باطن الأرض، وذلك في منطقة تندرارة–ميسور بشرق المملكة، وهي منطقة معروفة بإمكاناتها الواعدة في مجال الغاز الطبيعي.
واعتمدت الدراسة، التي نُشرت في المجلة العلمية 'جورنال أوف أفريكان إيرث ساينسز'، على استخدام بيانات آبار جُمعت في هذه المنطقة لتعويض نقص المعلومات الناتج عن غياب العينات اللبية (اللباب الجيولوجي) في العديد من المقاطع.
وقد نُفذت الدراسة من قِبل فريق مغربي بقيادة الباحث يوسف البوعزاوي من جامعة محمد الأول بوجدة، بمشاركة باحثين آخرين من مؤسسات جامعية مغربية، وبدعم من شركة 'ساوند إنيرجي المغرب'. واعتمد الفريق على ثلاثة نماذج من تقنيات الذكاء الاصطناعي، وهي: نموذج 'الغابة العشوائية'، ونموذج 'الشبكة العصبية متعددة الطبقات'، وتقنية 'تحليل التجمعات'.
وهدفت الدراسة إلى التنبؤ بأنواع الصخور المكونة للخزان الغازي في عمق يصل إلى 417 مترا من طبقات غير ملببة في ثلاثة آبار، وذلك من خلال تحليل سجلات الآبار التي تشمل قياسات مثل أشعة غاما، والكثافة، والموجات الصوتية.
وأظهرت النتائج أن 'الشبكة العصبية متعددة الطبقات' كانت الأكثر دقة بنسبة بلغت 87 بالمائة، متفوقة على 'الغابة العشوائية' التي بلغت دقتها 82 بالمائة، بينما كانت دقة 'تحليل التجمعات' ضعيفة ولم تتجاوز 44 بالمائة. وقد أثبت النموذج الأول كفاءة كبيرة في التمييز بين أنواع الصخور، حتى في الحالات التي يصعب فيها التفريق بينها نظرا لتشابه خصائصها الفيزيائية، مثل الحجر الرملي الحصوي والصخور المتصلبة المعروفة بالكونغلوميرا.
وتمكن الباحثون من تحديد أربعة أنواع رئيسية من الصخور في تكوين 'تاجي' الرسوبي، وهي: الحجر الرملي، والحجر الرملي الحصوي، والكونغلوميرا، والطين الصفحي المختلط بالغرين. كما كشفت النماذج عن وجود تغيرات أفقية سريعة في تركيبة الصخور، رغم قرب الآبار من بعضها البعض، بالإضافة إلى رصد تسلسلات ترسيبية تشير إلى تغيرات في طاقة الترسيب، ما يعكس بيئات نهرية وسهلية كانت نشطة خلال العصور الجيولوجية القديمة.
وتبرز أهمية هذه الدراسة في كونها توضح كيف يمكن للذكاء الاصطناعي أن يعوض غياب البيانات الميدانية المكلفة، مثل اللباب الجيولوجي، من خلال استخدام سجلات الآبار الرقمية، وهو ما يمثل تطورا مهما في مجال التنقيب الطاقي في المغرب. كما توصي الدراسة بإمكانية توسيع استخدام هذا النهج ليشمل مناطق جيولوجية أخرى داخل البلاد، بل وربط نتائجه مع بيانات الزلازل لبناء نماذج ثلاثية الأبعاد أكثر دقة للبنية التحتية للحقول الغازية.
وأشار الباحثون أيضا إلى أن إدماج الذكاء الاصطناعي في دراسة الطبقات الأرضية يمكن أن يساهم بشكل كبير في تقليل كلفة الاستكشاف وتحسين دقة التحليل، مما يعزز من جاذبية المغرب كمجال استثماري في الطاقة، خاصة في ظل الاهتمام المتزايد بتطوير البنية الطاقية الوطنية وتقليل التبعية للاستيراد.

جرب ميزات الذكاء الاصطناعي لدينا

اكتشف ما يمكن أن يفعله Daily8 AI من أجلك:

التعلم مع الذكاء الاصطناعيالتحقق من الحقائقتحويل النص إلى كلامملخص الذكاء الاصطناعي

أخبار ذات صلة

لكم

٠٤-٠٥-٢٠٢٥

• لكم

لأول مرة في المغرب.. الذكاء الاصطناعي يدخل مجال التنقيب عن الغاز

تمكن فريق من الباحثين من توظيف تقنيات الذكاء الاصطناعي للتعرف على خصائص الصخور الخزانية (الليثوفاسيز) في باطن الأرض، وذلك في منطقة تندرارة–ميسور بشرق المملكة، وهي منطقة معروفة بإمكاناتها الواعدة في مجال الغاز الطبيعي. واعتمدت الدراسة، التي نُشرت في المجلة العلمية 'جورنال أوف أفريكان إيرث ساينسز'، على استخدام بيانات آبار جُمعت في هذه المنطقة لتعويض نقص المعلومات الناتج عن غياب العينات اللبية (اللباب الجيولوجي) في العديد من المقاطع. وقد نُفذت الدراسة من قِبل فريق مغربي بقيادة الباحث يوسف البوعزاوي من جامعة محمد الأول بوجدة، بمشاركة باحثين آخرين من مؤسسات جامعية مغربية، وبدعم من شركة 'ساوند إنيرجي المغرب'. واعتمد الفريق على ثلاثة نماذج من تقنيات الذكاء الاصطناعي، وهي: نموذج 'الغابة العشوائية'، ونموذج 'الشبكة العصبية متعددة الطبقات'، وتقنية 'تحليل التجمعات'. وهدفت الدراسة إلى التنبؤ بأنواع الصخور المكونة للخزان الغازي في عمق يصل إلى 417 مترا من طبقات غير ملببة في ثلاثة آبار، وذلك من خلال تحليل سجلات الآبار التي تشمل قياسات مثل أشعة غاما، والكثافة، والموجات الصوتية. وأظهرت النتائج أن 'الشبكة العصبية متعددة الطبقات' كانت الأكثر دقة بنسبة بلغت 87 بالمائة، متفوقة على 'الغابة العشوائية' التي بلغت دقتها 82 بالمائة، بينما كانت دقة 'تحليل التجمعات' ضعيفة ولم تتجاوز 44 بالمائة. وقد أثبت النموذج الأول كفاءة كبيرة في التمييز بين أنواع الصخور، حتى في الحالات التي يصعب فيها التفريق بينها نظرا لتشابه خصائصها الفيزيائية، مثل الحجر الرملي الحصوي والصخور المتصلبة المعروفة بالكونغلوميرا. وتمكن الباحثون من تحديد أربعة أنواع رئيسية من الصخور في تكوين 'تاجي' الرسوبي، وهي: الحجر الرملي، والحجر الرملي الحصوي، والكونغلوميرا، والطين الصفحي المختلط بالغرين. كما كشفت النماذج عن وجود تغيرات أفقية سريعة في تركيبة الصخور، رغم قرب الآبار من بعضها البعض، بالإضافة إلى رصد تسلسلات ترسيبية تشير إلى تغيرات في طاقة الترسيب، ما يعكس بيئات نهرية وسهلية كانت نشطة خلال العصور الجيولوجية القديمة. وتبرز أهمية هذه الدراسة في كونها توضح كيف يمكن للذكاء الاصطناعي أن يعوض غياب البيانات الميدانية المكلفة، مثل اللباب الجيولوجي، من خلال استخدام سجلات الآبار الرقمية، وهو ما يمثل تطورا مهما في مجال التنقيب الطاقي في المغرب. كما توصي الدراسة بإمكانية توسيع استخدام هذا النهج ليشمل مناطق جيولوجية أخرى داخل البلاد، بل وربط نتائجه مع بيانات الزلازل لبناء نماذج ثلاثية الأبعاد أكثر دقة للبنية التحتية للحقول الغازية. وأشار الباحثون أيضا إلى أن إدماج الذكاء الاصطناعي في دراسة الطبقات الأرضية يمكن أن يساهم بشكل كبير في تقليل كلفة الاستكشاف وتحسين دقة التحليل، مما يعزز من جاذبية المغرب كمجال استثماري في الطاقة، خاصة في ظل الاهتمام المتزايد بتطوير البنية الطاقية الوطنية وتقليل التبعية للاستيراد.

زنقة 20

١٣-٠٣-٢٠٢٥

• زنقة 20

جامعة وجدة تتصدر الجامعات المغربية في مؤشر الأبحاث عالية الجودة

زنقة 20 ا علي التومي في تصنيف حديث صادر عن 'مؤشر نيتشر' المتعلق بإنتاج الأبحاث عالية الجودة، حققت جامعة محمد الأول بوجدة إنجازا مميزا بوضعها في المركز الأول على المستوى الوطني و المرتبة21 على صعيد القارة الإفريقية. وعلى الصعيد العالمي، احتلت جامعة محمد الأول المرتبة 2117 من أصل قرابة 8400 مؤسسة تعليمية وجامعية شملها التصنيف. ويعكس هذا الإنجاز الجهود المستمرة التي تبذلها جامعة محمد الأول لتعزيز البحث العلمي والابتكار، مما يساهم في رفع مكانة المغرب في الساحة الأكاديمية الدولية. ويذكر أن 'مؤشر نيتشر' يُعتبر من أبرز المؤشرات التي تقيس إنتاجية المؤسسات الأكاديمية في مجال الأبحاث العلمية ذات الجودة العالية، ويعتمد على تحليل المنشورات في المجلات العلمية الرائدة عالميًا. إلى ذلك يبرز هذا التصنيف التقدم المستمر للجامعات المغربية في مجال البحث العلمي، ويُشجع على مزيد من الاستثمار في هذا القطاع الحيوي لتعزيز التنمية المستدامة والابتكار في المملكة.

كش 24

١٢-٠٣-٢٠٢٥

• كش 24

تصنيف: جامعة القاضي عياض بمراكش ثاني أفضل جامعة مغربية

في أحدث تصنيف صادر عن مؤشر "نيتشر" العالمي، تبوأت جامعة القاضي عياض بمراكش المركز الثاني على المستوى الوطني والـ23 على الصعيد الإفريقي في مجال إنتاج الأبحاث العلمية عالية الجودة. ورغم تميزها محلياً وإفريقياً، إلا أن الجامعة جاءت في المركز الـ2117 على مستوى العالم من بين نحو 8400 مؤسسة تعليمية وجامعية شملها التصنيف. هذا التصنيف، الذي يقيّم الجامعات بناءً على جودة الأبحاث والمقالات المنشورة في مجلات علمية رائدة، يظهر تزايد تأثير الجامعات المغربية في الساحة الأكاديمية، رغم وجود منافسة قوية من المؤسسات الجامعية العالمية. واحتلت جامعة محمد الأول بوجدة المركز الأول على المستوى الوطني، تلتها جامعة القاضي عياض في المركز الثاني، بينما جاءت جامعة محمد الخامس بالرباط في المركز الثالث وطنياً. بينما يهيمن على المراكز العشر الأولى في التصنيف العالمي مؤسسات أكاديمية من الصين والولايات المتحدة وأوروبا، تظهر الجامعات المغربية، مثل جامعة القاضي عياض، في مراكز متقدمة نسبياً على مستوى القارة الإفريقية، مما يعكس تحسناً ملحوظاً في جودة الأبحاث والتعليم العالي في المغرب. وفي السياق ذاته، أكد الخبراء على أن تصنيف "نيتشر" لا يقيس فقط المقالات البحثية المنشورة، بل يشمل أيضاً بيانات الأبحاث، البرمجيات، الملكية الفكرية، وأبحاث العلماء الشباب. هذه المعايير تبرز أهمية تنمية البحث العلمي على مستوى المؤسسات الأكاديمية المغربية لمواكبة التحديات العالمية.