إحياء خط كركوك–بانياس: أين يربح العراق بالذكاء الاصطناعي؟

في 20/12/2025 عاد اسم خط أنابيب كركوك–بانياس إلى الواجهة مع حديثٍ عن استعداد العراق وسوريا لإعادة تشغيله بعد توقفٍ طويل منذ 2003. هذا ليس خبر “بنية تحتية” فقط. هو اختبار واقعي لقدرة العراق على إدارة مشروعٍ عابر للحدود، متعدد أصحاب المصلحة، وحساس أمنيًا وتشغيليًا وماليًا.

وهنا أقولها بصراحة: أغلب مشاريع الأنابيب تتعثر ليس لأن الفكرة سيئة، بل لأن التنفيذ ينهار تحت ضغط التفاصيل—مواعيد، توريد، تصاريح، مخاطر، جودة، وسلامة. الذكاء الاصطناعي لا يغيّر الجغرافيا ولا السياسة، لكنه يجعل القرارات التشغيلية أكثر دقة، ويقلّل “العمى” الذي يحدث بين التخطيط والواقع.

هذه المقالة جزء من سلسلة «كيف يُحوّل الذكاء الاصطناعي قطاع الطاقة والنفط والغاز في العراق»، وسنستخدم حالة كركوك–بانياس كعدسة عملية: كيف يمكن للذكاء الاصطناعي أن يدعم الإحياء من مرحلة التقييم إلى التشغيل المستقر، وكيف تتحول “إعادة التأهيل” من مشروع صيانة كبير إلى مشروع رقمنة وتشغيل ذكي.

لماذا إحياء كركوك–بانياس مهم اقتصاديًا… ولماذا صعب تشغيليًا؟

الأهمية الأساسية هي تنويع مسارات التصدير وتقليل الاعتماد على ممرٍ واحد أو نقطة اختناق واحدة. أي خط يصل إلى ساحل المتوسط يعني مرونة أعلى في التصدير، وخيارات لوجستية أوسع، وقدرة أكبر على إدارة المخاطر في سلاسل الإمداد.

لكن الصعوبة الأساسية أن هذا النوع من الإحياء ليس “تشغيل مفتاح”. أنت تتعامل مع:

• أصلٍ متوقف منذ سنوات طويلة: تآكل، صمامات قديمة، مقاطع تحتاج استبدال، ونقص بيانات موثوقة عن الحالة الفعلية.
• بيئات تشغيل مختلفة على طرفي الحدود: معايير، إجراءات، جمارك، أمن، ونظم تشغيل.
• تعقيد قياس التدفق والفواقد: أي خلل في القياس يفتح باب نزاعات مالية وتشغيلية.

الواقع؟ إدارة هذا التعقيد يدويًا تعني أن الأخطاء “تتراكم” ثم تظهر دفعة واحدة كتعطل أو تسرب أو خسارة إنتاج.

أين يدخل الذكاء الاصطناعي في مشروع أنابيب عابر للحدود؟

الإجابة المباشرة: الذكاء الاصطناعي يرفع دقة التخطيط، ويحوّل الصيانة من رد فعل إلى توقع، ويجعل التشغيل أكثر أمانًا وأقل كلفة عبر المراقبة والتحليلات.

بدل أن يكون المشروع سلسلة اجتماعات وتقارير متأخرة، يصبح “نظام إنذار مبكر” يقرأ الإشارات الصغيرة قبل أن تتحول إلى حادث.

1) التخطيط الذكي للمسار والأعمال (Design & Rehabilitate)

في مشاريع إعادة التأهيل، السؤال الأول ليس “هل نصلح؟” بل: أين نبدأ وبأي ترتيب؟

الذكاء الاصطناعي—عند تغذيته ببيانات التفتيش الداخلي (Pigging) وقياسات سماكة الجدار وخرائط المخاطر—يستطيع بناء نموذج لترتيب الأولويات. النتيجة العملية:

1. تحديد المقاطع الأعلى خطورة (تآكل/هبوط أرضي/قرب سكن).
2. تقدير أثر كل مقطع على استمرارية التدفق.
3. اختيار خطة تأهيل تقلل زمن الإيقاف.

جملة تصلح للاقتباس: في خطوط الأنابيب القديمة، الذكاء الاصطناعي لا يبحث عن “الخلل الكبير”، بل يلتقط أنماطًا صغيرة تُنبئ بفشلٍ كبير.

2) إدارة الجدول والتوريد عبر تنبؤات واقعية (Logistics)

أكثر ما يقتل المشاريع الكبيرة هو تباين الواقع مع خطة التوريد. صمام واحد متأخر قد يوقف مقطعًا كاملًا.

يمكن للذكاء الاصطناعي دعم:

• توقع تأخر المواد اعتمادًا على تاريخ الموردين، حركة الشحن، ومواسم الازدحام.
• تحسين مخزون قطع الغيار حسب احتمالات الأعطال وحرجية كل قطعة.
• تقليل زمن التوقف عبر محاكاة سيناريوهات بديلة (مسار شحن بديل، مورد بديل، أو تقسيم العمل على مراحل).

وبما أننا في نهاية 2025، فالشركات في المنطقة باتت أكثر حساسية لتقلبات النقل والتأمين. وجود “عقل تحليلي” يقرأ المخاطر قبل حدوثها يساوي فرقًا ماليًا كبيرًا.

3) تنسيق عابر للحدود ببيانات مشتركة (Cross-border Coordination)

التنسيق بين دولتين لا ينجح بالنيات وحدها. ينجح عندما تكون هناك لغة بيانات موحدة.

النهج العملي هو بناء “نواة رقمية” مشتركة للمشروع تشمل:

• قاموس بيانات موحد (أسماء المقاطع، نقاط القياس، وحدات القياس).
• سياسات مشاركة واضحة: من يرى ماذا؟ ومتى؟
• لوحات متابعة (Dashboards) تُظهر:
  • حالة الأعمال
  • المخاطر المفتوحة
  • مؤشرات السلامة
  • الفواقد والتذبذب في الضغط

الذكاء الاصطناعي هنا لا يلغي الاجتماعات، لكنه يجعلها أقصر وأوضح: بدل الجدال حول “من أين جاءت الأرقام؟”، يكون النقاش حول “ماذا سنفعل بهذه الأرقام؟”.

التشغيل الذكي: من خط “يعمل” إلى خط “مُراقَب”

الإجابة المباشرة: تشغيل خط عابر للحدود بدون ذكاء مراقبة يعني تشغيلٌ على أمل أن كل شيء بخير. التشغيل الذكي يعني أن الخط يملك “حواس” و“تحليل”.

1) الصيانة التنبؤية بدل الصيانة الدورية (Predictive Maintenance)

الطريقة التقليدية: صيانة كل فترة ثابتة. المشكلة؟ قد تُصلح شيئًا لا يحتاج، وتفوت شيئًا على وشك الفشل.

الذكاء الاصطناعي يعتمد على بيانات مثل:

• اهتزاز المضخات
• حرارة المحامل
• تغيّر الضغط ومعدلات التدفق
• استهلاك الطاقة

ثم يتنبأ باحتمال العطل خلال أسابيع/أيام. الفائدة المباشرة:

• تقليل التوقفات غير المخططة
• رفع جاهزية المعدات
• تخفيض كلفة الصيانة الطارئة

2) كشف التسرب والسرقات بتحليلات متقدمة (Leak & Theft Analytics)

في خطوط النفط، ليست كل “خسارة” تسربًا واضحًا. أحيانًا تكون فواقد قياس، وأحيانًا تدخلات غير نظامية.

نماذج الذكاء الاصطناعي تستطيع المقارنة بين:

• قياس الدخول والخروج (Mass Balance)
• أنماط الضغط على طول الخط
• سلوك التدفق غير الطبيعي

والنتيجة: إنذار أسرع، وتحقيق أدق، وتقليل خسائر يصعب “رؤيتها” بالطرق التقليدية.

3) السلامة التشغيلية: قرارات أسرع في اللحظة الحرجة

في أي حادث—لا قدّر الله—الثواني مهمة. أنظمة التحليل الفوري يمكن أن:

• تحدد موقع الاشتباه ضمن نطاق أصغر
• تقترح إجراءات عزل المقاطع (Isolation)
• تُعطي فرق الطوارئ سيناريوهات انتشار الخطر حسب الرياح والتضاريس

هذا ليس ترفًا تقنيًا. هذا تقليل مباشر للمخاطر البشرية والبيئية، وهو شرط متزايد في التعاقدات والتأمين.

خطة عملية من 6 خطوات لتطبيق الذكاء الاصطناعي في كركوك–بانياس

الإجابة المباشرة: البدء الصحيح يكون من البيانات والحالات ذات العائد السريع، ثم التوسع. لا تبدأ بـ“منصة ضخمة” قبل أن تثبت قيمة واضحة.

1. تدقيق البيانات (Data Audit): ما المتاح من SCADA، تفتيش داخلي، سجلات أعطال، خرائط، وصور؟ وما جودته؟
2. توحيد القياسات والمعايير: وحدات القياس، تعريف نقاط القياس، ومفاهيم الفاقد.
3. اختيار حالتين سريعتين للعائد (Quick Wins):
   • صيانة تنبؤية لمضخات محورية
   • كشف تسرب/فاقد عبر تحليل التدفق والضغط
4. بناء لوحة متابعة تشغيلية مشتركة تُظهر مؤشرات يومية واضحة (ضغط، تدفق، إنذارات، توافر).
5. دمج الذكاء الاصطناعي مع إجراءات التشغيل القياسية (SOPs): الإنذار وحده لا يكفي؛ يجب أن يُترجم إلى قرار ومسؤول.
6. قياس أثر مالي وسلامة خلال 90 يومًا: مؤشرات مثل تقليل التوقفات، تقليل زمن الاستجابة للإنذارات، وتقليل الفواقد.

رأيي: إذا لم تربط الذكاء الاصطناعي بمؤشر مالي/سلامة خلال 3 أشهر، سيتحول إلى “مشروع تقني” بلا مالك حقيقي.

أسئلة شائعة يطرحها التنفيذيون في العراق عن ذكاء الأنابيب

هل نحتاج تغيير كل المعدات حتى نطبق الذكاء الاصطناعي؟

لا. في أغلب الحالات يمكن البدء بتركيب حساسات محددة على نقاط حرجة، وربطها ببيانات SCADA الموجودة، ثم التوسع تدريجيًا.

ما أكبر خطأ يقع فيه فريق المشروع؟

التركيز على شراء منصة قبل تحديد “قرارات التشغيل” التي نريد تحسينها. الذكاء الاصطناعي الناجح يبدأ من سؤال بسيط: أي قرار نريد أن نجعله أدق وأسرع؟

كيف نتعامل مع حساسية مشاركة البيانات عبر الحدود؟

بهيكل حوكمة واضح: صلاحيات، إخفاء/تجميع بيانات عند الحاجة، وتبادل مؤشرات بدل تفاصيل خام—مع ضمان تدقيق ومراجعة دورية.

أين يقف هذا ضمن قصة الذكاء الاصطناعي في نفط وغاز العراق؟

إحياء خط كركوك–بانياس يمكن أن يكون مثالًا عمليًا على فكرة أكبر في قطاع الطاقة العراقي: الانتقال من تشغيل يعتمد على الخبرة الفردية إلى تشغيل يعتمد على بيانات وقرارات قابلة للقياس.

الفرصة ليست فقط في إعادة فتح مسار تصدير. الفرصة في بناء نموذج تشغيلي جديد: خط أنابيب “يتحدث” ببياناته، يرسل إنذارًا قبل الفشل، ويجعل التنسيق الإقليمي قائمًا على مؤشرات واضحة لا على تخمينات.

إذا كنت تعمل في شركة نفط، مقاول EPC، أو جهة تنظيمية، فالسؤال الذي يستحق وقتك الآن هو: أي جزء من مشروع الأنابيب تريد أن يصبح قابلًا للتنبؤ بدل المفاجأة؟

الخطوة التالية العملية: ابدأ بتحديد 10 أصول حرجة (مضخات/صمامات/محطات)، واجمع لها بيانات 6 أشهر، وسترى بسرعة أين يمكن للذكاء الاصطناعي أن يدفع المشروع للأمام بدل أن يبقى شعارًا.