ذكاء اصطناعي يخفّف اختناقات تصدير نفط العراق جنوباً

هبوط الصادرات النفطية في العراق خلال تشرين الثاني/نوفمبر 2025 لم يأتِ من فراغ. الأرقام وحدها تشرح القصة: متوسط الصادرات الوطنية بلغ 3.553 مليون برميل يومياً بعد أن كان 3.578 مليون برميل يومياً في أيلول/سبتمبر، بينما تراجعت صادرات خليج البصرة إلى 3.290 مليون برميل يومياً مقارنةً بـ 3.381 مليون برميل يومياً في الشهر السابق. في المقابل، ارتفعت التدفقات عبر الشمال إلى ميناء جيهان إلى 253 ألف برميل يومياً بعد 188 ألفاً.

المعنى العملي؟ عندما تتعرض البنية التحتية في الجنوب لصدمة—مثل حريق/انفجار مستودع نفطي قاتل وما يتركه من آثار تشغيلية—فإن منظومة التصدير كلها تُختبر تحت الضغط. ليس لأن العراق لا يملك نفطاً، بل لأن الطاقة الاستيعابية، وإدارة الأصول، وجدولة الشحن، وسلامة التشغيل تصبح عنق زجاجة حقيقياً.

وهنا بالضبط تدخل حلقة هذه السلسلة: كيف يُحوّل الذكاء الاصطناعي قطاع الطاقة والنفط والغاز في العراق. رأيي واضح: العراق لن يربح معركة الاستقرار التصديري عبر توسعة السعات فقط، بل عبر تشغيل ما لديه بذكاء—بـ مراقبة لحظية، وصيانة تنبؤية، وتخطيط لوجستي مدعوم بالذكاء الاصطناعي يقلّل التذبذب ويزيد الاعتمادية.

لماذا يحدث “اختناق السعة” في الجنوب؟

الجواب المختصر: لأن منظومة التصدير الجنوبية تعتمد على سلسلة مترابطة؛ أي تعطل في حلقة واحدة (خزن، ضخ، خطوط، مراسي تصدير، قاطرات بحرية، قياس، سلامة) ينعكس فوراً على القدرة اليومية.

خليج البصرة هو الشريان الأكبر لتصدير الخام العراقي. وعندما يضطر المشغّل لتخفيض معدلات المناولة بسبب حادث سلامة أو قيود تشغيلية لاحقة، فإن الأثر لا يظهر فقط في يوم أو يومين، بل يمتد لأسابيع عبر:

• تقييد معدلات الضخ لتقليل المخاطر أثناء التحقيقات أو أعمال الإصلاح.
• اختلال توازن الخزن بين مواقع التجميع والخزانات والمرافئ.
• إعادة جدولة الناقلات وما يرافقها من تكاليف انتظار (Demurrage) وفرص بيع ضائعة.
• زيادة الحساسية لأي خلل ثانوي (تذبذب كهرباء، صمامات، مضخات، أجهزة قياس).

الاختناق هنا ليس “مشكلة ميكانيكية” فقط. هو مشكلة نظام: قرارات تشغيل، وتوقعات طلب، وتنسيق بين فرق متعددة، كلها تتحرك تحت ضغط الوقت.

ما الذي تكشفه أرقام تشرين الثاني/نوفمبر 2025؟

الأرقام تقول إن الشمال عوّض جزءاً من الانخفاض، لكن الجنوب بقي العامل الحاسم. الارتفاع إلى 253 ألف برميل يومياً عبر جيهان يساعد، لكنه لا يوازي أي انخفاض صغير نسبياً في البصرة عندما تتعامل مع أكثر من 3.2 مليون برميل يومياً.

ومن زاوية إدارة الأعمال، هذا النوع من التذبذب يخلق ثلاث مشكلات مباشرة:

1. تذبذب الإيرادات على مستوى الخزينة.
2. ضغط تعاقدي مع المشترين ومواعيد التسليم.
3. زيادة المخاطر التشغيلية لأن الفرق تعمل “على الحد”.

أين يضيف الذكاء الاصطناعي قيمة حقيقية في التصدير النفطي؟

الجواب المباشر: الذكاء الاصطناعي يحوّل التصدير من “إطفاء حرائق” إلى تشغيل استباقي. وليس الحديث عن نظريات. نحن نتكلم عن ثلاثة مجالات إذا نُفّذت جيداً، تعطي أثراً ملموساً خلال 3–9 أشهر.

1) الصيانة التنبؤية للمضخات والصمامات وأنظمة القياس

عندما تقع حادثة كبيرة في مستودع أو محطة، غالباً ما تتبعها موجة من الأعطال الصغيرة: مضخات تعمل خارج منحنى الكفاءة، صمامات تعاني من اهتزازات، حساسات قياس تتدهور دقتها.

الذكاء الاصطناعي هنا يعني نماذج تتعلم من:

• بيانات الاهتزاز والحرارة والضغط
• تيار المحركات واستهلاك الطاقة
• إنذارات نظام التحكم (SCADA/DCS)

وتنتج مخرجات تشغيلية واضحة مثل:

• “هذا الضاغط لديه احتمال عطل خلال 14 يوماً”
• “هذا الصمام بدأ يفقد الإحكام—اقترح فحصاً خلال نافذة صيانة قصيرة”

الفائدة؟ تقليل الأعطال التي تُجبرك على تخفيض معدلات التصدير. والأهم: تحديد أعمال صيانة صغيرة قبل أن تتحول إلى توقف مكلف.

2) مراقبة لحظية للسعة في مراسي التصدير (SPM) وخطوط المناولة

الصورة الكلاسيكية في الجنوب: مراسي أحادية النقطة (SPM)، قاطرات بحرية، جداول ناقلات، وقيود بحرية/طقس. جزء كبير من “الاختناق” لا يحدث لأن السعة التصميمية قليلة، بل لأن السعة الفعلية تتآكل بسبب قرارات غير محسوبة بالوقت الحقيقي.

أنظمة الذكاء الاصطناعي تستطيع بناء توأم رقمي (Digital Twin) لعمليات التصدير، يدمج:

• حالة المعدات (Availability)
• الطقس وحالة البحر
• ازدحام الناقلات وتوقيت وصولها
• قيود السلامة
• مخزون الخزانات ومعدلات الضخ

ثم يقترح سيناريوهات جدولة: أي مرسى يعمل، وبأي معدل، وأي ناقلة تُخدم أولاً، وما أثر ذلك على المخزون خلال 24–72 ساعة.

جملة واحدة تلخص الفكرة: بدل أن تُدار السعة بالخبرة وحدها، تُدار ببيانات حيّة وسيناريوهات محسوبة.

3) تخطيط لوجستي ذكي يقلّل “أيام الفاقد”

الاختناقات تُظهر نفسها غالباً في شكل “أيام فاقد”: يوم لا تستطيع فيه التحميل بكامل الطاقة، أو يوم تنتظر فيه الناقلة، أو يوم تتراكم فيه الخزانات.

الذكاء الاصطناعي يساهم عبر:

• التنبؤ بالطلب حسب خام البصرة (خفيف/ثقيل) وتقلبات السوق
• تحسين خلط الخامات والتخصيص حسب مواصفات العقود
• جدولة التحميل لتقليل التضارب بين عمليات الخزن والضخ

والنتيجة المتوقعة ليست “رفع الإنتاج” فقط، بل رفع قابلية التسليم. وهذا فرق كبير في قطاع تُقاس فيه السمعة بالالتزام.

من الحادثة إلى النظام: كيف نبني “سلامة تشغيل مدعومة بالبيانات”؟

الجواب: عبر نقل السلامة من إجراءات ورقية إلى إشارات مبكرة قابلة للقياس.

الحوادث الكبيرة—مثل انفجار مستودع—لا تبدأ عادةً من لحظة واحدة. كثيراً ما تسبقها مؤشرات: ارتفاع حرارة غير طبيعي، تغيّر ضغط، إنذارات متكررة تم التعامل معها كضجيج، أو تأخر صيانة.

نموذج عملي: إنذار مبكر بدل إنذار متأخر

أنا أميل لنهج بسيط قابل للتطبيق في العراق دون انتظار مشاريع عملاقة:

1. جمع بيانات موحدة من أنظمة التحكم والصيانة (CMMS) والسلامة.
2. تنظيف البيانات وإزالة التكرارات وربطها بالمعدات (Asset Tagging).
3. تدريب نموذج إنذار مبكر لحالات محددة: تسرب، سخونة، اهتزاز.
4. تغيير طريقة الاستجابة: إنذار AI يذهب مباشرةً لقرار صيانة/إيقاف آمن ضمن صلاحيات واضحة.

هذه الخطوات قد تبدو تقنية، لكنها في الواقع “حوكمة” بقدر ما هي تقنية. لأن النجاح يعتمد على وضوح من يقرر، ومتى، وعلى أي أساس.

عبارة تصلح كسياسة تشغيل: لا ننتظر فشل المعدة كي نصدق الإنذار؛ ننتظر تكرار المؤشرات كي نمنع الفشل.

أسئلة شائعة يطرحها قادة الطاقة في العراق (وإجابات مباشرة)

هل الذكاء الاصطناعي يحتاج بنية تحتية رقمية كاملة من اليوم الأول؟

لا. البداية الذكية تكون بمناطق عالية العائد: مضخات التصدير، قياس التدفق، جدول الناقلات، ومراقبة الخزانات. مشروع واحد ناجح يخلق ميزانية وثقة للتوسع.

هل المشكلة في العراق تقنية أم تنظيمية؟

الواقع أنها الاثنان، لكن التنظيم يحسم. إذا لم تُربط توصيات النموذج بقرار تنفيذي واضح، ستبقى لوحة جميلة على الشاشة بلا أثر.

ما المؤشرات التي يجب مراقبتها لقياس نجاح مشروع AI في التصدير؟

ركّز على مؤشرات تُفهم بسهولة من الإدارة والعمليات:

• عدد ساعات التوقف غير المخطط شهرياً
• نسبة الالتزام بجدول تحميل الناقلات
• متوسط زمن الاستجابة للإنذارات الحرجة
• دقة قياس التدفق وتقليل فروقات التسوية
• تكلفة الصيانة الطارئة مقابل المخططة

خارطة طريق مختصرة: 90 يوماً لإثبات القيمة في الجنوب

الجواب: ابدأ صغيراً، لكن في المكان الذي يؤلم.

خلال 0–30 يوماً

• اختيار موقع/وحدة تصدير واحدة عالية التأثير (مثلاً: محطة ضخ أو مجموعة خزانات مرتبطة بالتحميل)
• تحديد 10–20 معدة حرجة
• تثبيت أو تفعيل جمع بيانات موثوق (حتى لو كان على مستوى historian بسيط)

خلال 31–60 يوماً

• بناء نموذج تنبؤ أعطال لمعدتين أو ثلاث (MVP)
• إعداد لوحة تشغيلية تربط الإنذار بالإجراء
• تدريب فريق التشغيل والصيانة على “كيف نتصرف” عند توصية النموذج

خلال 61–90 يوماً

• توسيع النموذج ليشمل جدولة التحميل/الطاقة الاستيعابية
• مقارنة الأداء قبل/بعد على مؤشرات التوقف والالتزام بالتحميل
• وضع خطة توسع إلى مراسٍ أخرى أو خطوط مناولة إضافية

إذا لم تُثبت قيمة خلال 90 يوماً، غالباً المشكلة ليست في الذكاء الاصطناعي، بل في اختيار حالة استخدام خاطئة أو بيانات غير جاهزة.

ما الذي يعنيه هذا للعراق في شتاء 2025؟

التوقيت مهم. نهاية العام عادةً فترة حساسة: ميزانيات تُغلق، عقود تُراجع، وأسواق تراقب استقرار الإمدادات. أي تذبذب في صادرات الجنوب يظهر كإشارة خطر حتى لو كان مؤقتاً.

وجهة نظري: الاستثمار في الذكاء الاصطناعي لعمليات التصدير ليس ترفاً تقنياً. هو تأمين تشغيلي. كل يوم تُدار فيه السعة على نحو أفضل يعني إيراد أكثر، ومخاطر أقل، وضغطاً أقل على الفرق الميدانية.

إذا كان عنوان هذه السلسلة هو “كيف يُحوّل الذكاء الاصطناعي قطاع الطاقة والنفط والغاز في العراق”، فإن ملف التصدير في البصرة هو المكان الذي يقدّم أسرع دليل. لأن العائد هنا يُقاس بالبرميل والساعة، لا بالشعارات.

الخطوة التالية لمن يفكر بجدية: اختَر عنق زجاجة واحداً في سلسلة التصدير الجنوبية، واجعل الذكاء الاصطناعي يشتغل عليه من الغد—بهدف واضح، ومؤشر نجاح واضح، وصلاحيات تنفيذ واضحة. السؤال الذي يستحق التفكير الآن: أي اختناق في منظومتك سيكلفك أكثر في 2026 إذا بقي كما هو؟