الذكاء الاصطناعي يحمي نفط العراق من صدمات العقوبات

قبل أسابيع فقط، بدا الرقم واضحًا وصادمًا: 480,000 برميل يوميًا من حقل غرب القرنة-2 مهددة بالاضطراب بسبب عقوبات أمريكية على شركة لوك أويل (Lukoil). هذا ليس رقمًا تقنيًا يهم المختصين فقط؛ هذا حجمٌ يمكنه أن يضغط على الإيرادات العامة، ويؤثر على الاستقرار التشغيلي في البصرة، ويضع الحكومة أمام امتحانٍ صعب: كيف تحافظ على الإنتاج عندما يتغير المشهد السياسي الدولي فجأة؟

ما لفتني في تفاصيل هذه الأزمة أن الخطر لم يأتِ من تحت الأرض، بل من فوقها: الرواتب، والعقود، وشراء المعدات، والمدفوعات. أي أن المشكلة ليست “نقص نفط”، بل نقص قدرة تشغيلية مستقلة عندما تتعطل حلقات سلسلة التوريد والحوكمة المالية. وهنا بالضبط يدخل الذكاء الاصطناعي—ليس كشعار، بل كأداة عملية لتقليل الاعتماد على طرف واحد، ورفع كفاءة التشغيل، وإدارة المخاطر في الوقت الحقيقي.

هذه المقالة جزء من سلسلة «كيف يُحوّل الذكاء الاصطناعي قطاع الطاقة والنفط والغاز في العراق»، ونقطة انطلاقها بسيطة: العقوبات ليست حادثًا عابرًا، بل تذكير بأن الاستقلال التشغيلي في النفط يحتاج إلى بيانات، ونماذج تنبؤ، وأتمتة قرارات—أي يحتاج إلى ذكاء اصطناعي مُطبّق بذكاء.

ماذا تكشف أزمة لوك أويل عن هشاشة التشغيل في الحقول الكبرى؟

الجواب المباشر: الأزمة كشفت أن المخاطر الأكبر ليست دائمًا في المكامن والآبار، بل في “الطبقة الإدارية والتجارية” التي تُبقي الحقل يعمل: الدفع، التعاقد، اللوجستيات، والامتثال.

وفقًا لمحتوى الخبر، بدأت الاضطرابات قبل تاريخ نفاذ العقوبات (21/11/2025) بسبب عراقيل على مستوى الرواتب والعلاقات التعاقدية وشراء المعدات، مع تعليق أعمال تطوير في حقل آخر تديره الشركة، وإيقاف مدفوعات الخام عبر شركة تسويق النفط (سومو). عمليًا، عندما تتوقف هذه القنوات:

• تتعطل الصيانة الدورية وقطع الغيار الحرجة (مضخات، صمامات، أجهزة قياس).
• تتأخر خدمات المقاولين (الحفر، الفحص، المعالجة، النقل).
• يزداد احتمال خفض الإنتاج لأسباب “تشغيلية” لا “جيولوجية”.

لماذا لا يكفي “بديل مشغل” سريع؟

الجواب المباشر: لأن المشغل ليس اسمًا على لافتة؛ المشغل منظومة معرفة تشغيلية وبيانات وعقود وتوريد وتدريب وسلامة، ونقلها يحتاج وقتًا.

الخبر يشير بوضوح إلى غياب “خطة بديلة” جاهزة لتشغيل الحقل. حتى لو توافرت إرادة سياسية لتغيير المشغل، تبقى هناك فجوة: من يمتلك بيانات التشغيل التفصيلية؟ من يدير قطع الغيار؟ من يوقع أوامر العمل؟ من يضمن التوافق مع شروط العقود والامتثال؟

الذكاء الاصطناعي لا يحل هذا وحده، لكنه يقلل كلفة هذا الاعتماد عبر بناء “ذاكرة تشغيلية رقمية” بيد الجهة المالكة (العراق) بدل أن تبقى موزعة داخل شركات أجنبية.

كيف يساعد الذكاء الاصطناعي في الحفاظ على الإنتاج رغم العقوبات؟

الجواب المباشر: الذكاء الاصطناعي يحمي الإنتاج عندما يرفع القدرة على التنبؤ بالأعطال، ويقلل الاعتماد على سلسلة توريد مفردة، ويحوّل القرارات اليومية من رد فعل إلى إدارة استباقية.

هناك ثلاثة مسارات عملية يمكن أن تخلق فرقًا في حقول بحجم غرب القرنة-2، خصوصًا في بيئة تتأثر بالعقوبات والقيود المالية:

1) المراقبة اللحظية والتنبؤ بالأعطال (Predictive Maintenance)

الفكرة: بدل انتظار توقف معدة حرجة (مثل مضخات الرفع أو معدات حقن الماء أو ضواغط الغاز المصاحب)، يتم تدريب نماذج على بيانات الاهتزاز والضغط ودرجات الحرارة ومعدلات التدفق للتنبؤ بالعطل قبل وقوعه.

الأثر على العقوبات: عندما تصبح قطع الغيار والمشتريات معقدة، تصبح قيمة “تقليل الأعطال” أعلى. التنبؤ المبكر يمنحك وقتًا لتأمين البدائل محليًا أو عبر مسارات توريد مختلفة، بدل الشراء الطارئ المكلف.

تطبيق عملي مناسب للعراق:

• ربط حساسات المعدات الحرجة بمنصة بيانات موحدة.
• تحديد “قائمة المعدات التي توقفها يخفض الإنتاج خلال 24 ساعة”.
• بناء نماذج بسيطة أولًا (تنبيه مبكر) قبل نماذج معقدة.

2) تحسين الإنتاج والحقن عبر نماذج تعلم الآلة

الفكرة: نماذج تعلم الآلة تستطيع اقتراح إعدادات تشغيل تقلل فقدان الإنتاج: توزيع الرفع الصناعي، ضغط خطوط التجميع، جدولة الاختبارات، وتوازن الحقن مقابل الإنتاج.

الأثر على العقوبات: إذا كانت فرق التطوير أو الاستشارات الأجنبية تتباطأ بسبب قيود التعاقد، يمكن لنماذج محلية مدعومة ببيانات تاريخية أن توفر توصيات تشغيلية تقلل الخسائر—حتى لو لم تصل لأفضل أداء ممكن، فهي تمنع الهبوط الحاد.

جملة قابلة للاقتباس: عندما تتعطل العقود، تصبح البيانات هي “المقاول” الأسرع.

3) إدارة مخاطر سلسلة التوريد والامتثال (Supply Chain & Compliance AI)

الفكرة: كثير من الضرر في الخبر كان إداريًا: مدفوعات، عقود، ومشتريات. الذكاء الاصطناعي هنا يعمل كمنظومة “إنذار مبكر” للمخاطر.

كيف؟

• تصنيف الموردين حسب المخاطر (بلد المنشأ، بدائل محلية، زمن التوريد).
• رصد التأخير غير الطبيعي في أوامر الشراء وتوقع أثره على الإنتاج.
• اكتشاف الاختناقات في الموافقات الداخلية.
• تحليل سيناريوهات: ماذا يحدث للإنتاج إذا تأخر توريد مادة كيميائية 21 يومًا؟

هذا النوع من الأنظمة لا يحتاج وعودًا كبيرة؛ يحتاج فقط تكاملًا بين البيانات المالية واللوجستية وبيانات الصيانة.

خطة من 5 خطوات لبناء “استقلال تشغيلي” مدعوم بالذكاء الاصطناعي

الجواب المباشر: الاستقلال التشغيلي يُبنى عبر منصة بيانات مشتركة، ونماذج أولويات واضحة، وحوكمة تمنع احتكار المعرفة داخل طرف واحد.

إذا كنت مسؤولًا في شركة تشغيل، أو في مؤسسة حكومية، أو حتى مزود خدمات نفطية محلية، فهذه خطوات عملية—وأنا أميل إليها لأنها واقعية ويمكن البدء بها خلال 90 يومًا:

1. جرد بيانات الحقل: SCADA، تقارير الآبار، سجلات الصيانة، المخزون، أوامر العمل، بيانات المختبر.
2. تحديد 10 أصول حرجة: ما الذي يؤدي تعطلُه إلى خفض الإنتاج سريعًا؟ ابدأ بها.
3. إنشاء “لوحة قيادة تشغيلية” واحدة: إنتاج، أعطال، مخزون، زمن توريد، مؤشرات سلامة—في شاشة موحدة.
4. نماذج صغيرة أولًا: نموذج تنبيه مبكر لمضخة أو ضاغط، ثم توسّع.
5. حوكمة بيانات وملكية واضحة: البيانات التشغيلية يجب أن تكون ملكًا للجهة المالكة، مع صلاحيات وصول مدروسة، لا ملكية ضمنية للمشغل.

ما الذي يجعل هذه الخطة مناسبة للعراق تحديدًا؟

الجواب المباشر: لأن العقبة ليست نقص أفكار، بل كثرة الأطراف وتشتت البيانات وتفاوت القدرات بين الحقول والشركات.

العراق يمتلك طواقم هندسية قوية وخبرة تشغيلية متراكمة، لكن كثيرًا منها غير محول إلى “أصول رقمية” قابلة للنقل والتوسع. الذكاء الاصطناعي—إذا بُني فوق منصة بيانات مشتركة—يساعد على توحيد العمل بين فرق الإنتاج والصيانة والمالية والمشتريات، بدل أن تعمل كل جهة بمنطقها.

تواصل أكثر شفافية مع الشركاء: الذكاء الاصطناعي كأداة ثقة

الجواب المباشر: في الأزمات، الثقة تُدار بالمعلومة الدقيقة والسريعة، والذكاء الاصطناعي يساعد على إنتاج تقارير واضحة وموحدة تقلل الإشاعات والتضارب.

عندما تتوقف المدفوعات أو تتبدل شروط التعاقد بسبب عقوبات، تتزايد الأسئلة من كل الجهات: شركاء دوليون، مقاولون محليون، جهات رقابية، وحتى الرأي العام. من أفضل استخدامات الذكاء الاصطناعي هنا:

• تلخيص الوضع التشغيلي يوميًا بلغة واضحة (عربي/إنجليزي) للقيادة.
• بناء “سجل قرار” يوضح: ما الذي تغير؟ لماذا؟ وما أثره المتوقع؟
• رصد الأخبار والإشارات المبكرة التي قد تؤثر على العقود والتوريد.

هذه ليست رفاهية. في قطاع مثل النفط العراقي، التأخير في التواصل يساوي تأخيرًا في القرار.

أسئلة شائعة يطرحها الناس في العراق حول العقوبات والإنتاج والذكاء الاصطناعي

هل الذكاء الاصطناعي يمكنه تعويض شركة مشغلة بالكامل؟

الجواب المباشر: لا، لكنه يقلل فجوة المعرفة ويمنع الانهيار التشغيلي عند تبدل المشغل أو تعطل العقود.

أين يبدأ الاستثمار: حساسات أم برمجيات أم تدريب؟

الجواب المباشر: ابدأ بما يربط الثلاثة: منصة بيانات + حالة استخدام واحدة واضحة (معدات حرجة) + فريق صغير متعدد التخصصات.

هل هذا يتطلب ميزانيات ضخمة؟

الجواب المباشر: ليس بالضرورة. أكبر الهدر عادةً يأتي من مشاريع كبيرة بلا بيانات جاهزة. ابدأ بمشروع محدود في حقل واحد ثم عمّم.

ما الذي يجب فعله الآن؟

الأزمة المرتبطة بعقوبات لوك أويل وضعت حقلًا بحجم غرب القرنة-2 أمام خطر خفض الإنتاج خلال أسابيع، والسبب كان واضحًا: تعطل الرواتب والعقود والمشتريات والمدفوعات. هذه منطقة لا تُحل بالهندسة وحدها، بل بإدارة مخاطر وبيانات وحوكمة.

أنا منحاز لفكرة محددة: الذكاء الاصطناعي ليس “تحديثًا تقنيًا” لقطاع النفط في العراق، بل جزء من الأمن الاقتصادي. عندما تصبح السياسة الدولية عاملًا يوميًا في التشغيل، لا يكفي أن تكون لديك آبار جيدة؛ يجب أن يكون لديك نظام يرى مبكرًا، ويقترح بدائل، ويحافظ على الاستمرارية.

إذا أردت أن يكون حقلٌ بحجم 480,000 برميل يوميًا أقل عرضة للارتباك عند أول صدمة خارجية، فالسؤال الحقيقي ليس “هل نستخدم الذكاء الاصطناعي؟” بل: متى نقرر أن بيانات التشغيل في العراق يجب أن تكون أصلًا سياديًا مثل النفط نفسه؟