من التصريح إلى الحفر: ذكاء اصطناعي يُسرّع نفط الكويت

في 29/12/2025 (06:59 ص بتوقيت غرينتش)، تصدّر خبرٌ فنيٌّ يبدو “روتينياً” عناوين قطاع الطاقة: شركة Cairn Oil & Gas حصلت على شهادة عدم ممانعة مشروطة لحفر 20 بئراً برياً ضمن خطة كانت تستهدف 35 موقعاً في الهند، وبشروط دقيقة تتعلق بالمياه والجهات التنظيمية والتصاريح البيئية واستخدامات الأراضي. الخبر نفسه ليس عن الكويت… لكنه يشرح بدقة نوع “العقدة” التي تعيشها أي دولة نفطية تريد زيادة الإنتاج بسرعة مع التزام تنظيمي وبيئي صارم.

وهنا بيت القصيد بالنسبة لسلسلة مقالاتنا «كيف يُحوّل الذكاء الاصطناعي قطاع الطاقة والنفط والغاز في الكويت»: توسّع الحفر لا يتعطل غالباً بسبب نقص المعدات فقط، بل بسبب تعقيد الموافقات، وتعدد الجهات، وتضارب المستندات، وتغير الشروط، وتأخر الردود. الذكاء الاصطناعي لا يحفر الآبار بدلاً عن فرق الحفر، لكنه قادر على اختصار الزمن بين “التصريح” و“بدء العمل”، وتقليل المخاطر المكلفة قبل أن تتحول إلى توقفات ميدانية.

جملة أحب تكرارها في مشاريع التحول الرقمي: أغلب التأخير لا يحدث على منصة الحفر… بل في البريد الإلكتروني، والملفات المرفقة، وسلاسل الاعتماد.

لماذا تُعدّ “الموافقة المشروطة” درساً عملياً للكويت؟

الإجابة المباشرة: لأن الموافقات المشروطة تعني أن المشروع “مسموح” من زاوية معينة فقط، وأن أي خطوة تنفيذية تتطلب المرور عبر شروط متعددة وقيود قابلة للتدقيق.

في الخبر، الموافقة جاءت من جهة الريّ تحديداً، وبطبيعة مؤقتة، مع اشتراط واضح: لا سحب للمياه من القنوات والخزانات والبرك ومصادر المياه السطحية المتصلة بشبكة الريّ. إضافةً إلى ذلك، الشركة ملزمة بالحصول على باقي الموافقات النظامية (بيئية، مكافحة تلوث، استخدام أراضٍ… إلخ).

هذا النمط مألوف في مشاريع النفط والغاز: كل جهة تمنح “جزءاً” من الشرعية، لكن التشغيل يحتاج “سلسلة شرعيات” متكاملة. في الكويت، ومع ارتفاع توقعات الكفاءة والحوكمة، يصبح السؤال العملي: كيف ندير الشروط والموافقات كعملية قابلة للقياس، وليس كجهد فردي يعتمد على الخبرة الشخصية؟

الذكاء الاصطناعي يقدم إجابة عملية: تحويل الامتثال من “متابعة يدوية” إلى نظام امتثال ذكي يرصد، يحلل، يتنبأ، ويذكّر قبل حدوث التعثر.

أين يربح الذكاء الاصطناعي في الامتثال التنظيمي داخل النفط والغاز؟

الإجابة المباشرة: يربح الذكاء الاصطناعي عندما يكون هناك مستندات كثيرة، جهات متعددة، وشروط متغيرة—أي بالضبط حالة التصاريح قبل الحفر.

1) قراءة الشروط وتحويلها إلى مهام قابلة للتنفيذ

شروط مثل “منع سحب المياه من مصادر محددة” تبدو بسيطة على الورق، لكنها تتحول في الواقع إلى أسئلة تشغيلية:

• من أين ستأتي مياه الحفر؟
• ما خطة نقل المياه؟
• كيف نثبت الالتزام عند التفتيش؟

هنا يعمل الذكاء الاصطناعي (خصوصاً نماذج اللغة مع تقنيات استخراج المعلومات) على:

• استخراج الشروط من الخطابات والقرارات بصيغها المختلفة
• تحويلها إلى قائمة التزامات (Obligations Register)
• ربط كل التزام بمالك مسؤول (مالك الامتثال/العمليات)، وتاريخ استحقاق، ودليل إثبات

النتيجة: بدل أن تضيع الشروط في ملف PDF، تصبح تذاكر عمل داخل سير إجراءات واضح.

2) كشف التعارض قبل أن يصبح أزمة

في مشاريع الحفر، التعارضات شائعة: شرط من جهة، وخطة تنفيذ من مقاول، وممارسة ميدانية… ثم زيارة تدقيق.

أنظمة الذكاء الاصطناعي قادرة على المقارنة الدلالية بين:

• شروط الموافقات
• خطط التشغيل (Method Statements)
• خطط HSE
• عقود المقاولين

وعند وجود تناقض (مثلاً: خطة تشير إلى استخدام مصدر مياه غير مسموح)، يصدر النظام تنبيهاً مبكراً. هذا النوع من التنبيه يوفر أياماً وربما أسابيع.

3) أتمتة “ملفات الإثبات” قبل التفتيش

الامتثال ليس “وعداً” بل “إثبات”. الذكاء الاصطناعي يساعد على تجهيز ملف التدقيق تلقائياً عبر:

• تجميع السجلات (نقل المياه، قياسات، فواتير، صور ميدانية مؤرشفة)
• ربطها بكل شرط
• إنتاج تقارير جاهزة للجهات المعنية

باللغة العملية: تقل مكالمات اللحظة الأخيرة، ويقل الاعتماد على أشخاص بعينهم يعرفون أين الملفات.

من التصريح إلى الإنتاج: كيف يرفع الذكاء الاصطناعي كفاءة الحفر؟

الإجابة المباشرة: لأن قرارات الحفر اليومية مليئة بعدم اليقين، والذكاء الاصطناعي ممتاز في تقليل عدم اليقين عندما تتوفر بيانات تشغيلية جيدة.

الخبر يتحدث عن حفر 20 بئراً برياً ضمن منطقة تتقاطع مع قناة مائية. أي أنّ الحساسية البيئية/التشغيلية عالية. في الكويت، تُشبه هذه الحساسية تحديات أخرى: القرب من مرافق، قيود HSE، متطلبات توافر المياه والخدمات، وتداخل العمل مع مقاولين متعددين.

1) تحسين تصميم الآبار وتقليل “الآبار غير الاقتصادية”

تحليلات الذكاء الاصطناعي على بيانات المكامن (سجلات آبار، زلازل، لبّاب… إلخ) تساعد على:

• اقتراح مواقع أفضل للآبار
• تحسين مسار الحفر
• تقدير احتمالات النجاح بمقاييس واضحة

حتى لو لم نذكر نسباً، القيمة هنا معروفة في الصناعة: كل بئر يتم تجنب حفره لأنه ضعيف الجدوى = توفير كبير في رأس المال والوقت.

2) صيانة تنبؤية لمعدات الحفر

أكثر ما يكره فريق الحفر هو توقف مفاجئ: مضخة، Top Drive، أو مشاكل طين.

باستخدام نماذج تنبؤية على بيانات الاهتزاز والضغط ودرجات الحرارة وسجلات الصيانة، يمكن:

• التنبؤ بالأعطال قبل وقوعها
• جدولة الصيانة في نافذة مناسبة
• تقليل زمن التوقف (NPT)

3) “مركز عمليات ذكي” لعدة منصات

حين تتوسع خطط الحفر (مثل 20 بئراً وربما أكثر)، يصبح من المنطقي وجود مركز مراقبة يدير الأداء عبر لوحات مؤشرات:

• التقدم مقابل الخطة
• مؤشرات السلامة
• مؤشرات الالتزام (Compliance KPIs)
• تنبؤات مخاطر التأخير

هذا مهم للكويت لأن إدارة محافظ الحفر الكبيرة لا تنجح بالحدس فقط؛ تحتاج قياساً موحداً وقرارات سريعة.

تطبيقات عملية للكويت: 5 حالات استخدام “جاهزة للتنفيذ”

الإجابة المباشرة: ابدأ بالحالات التي تؤثر على الزمن والتكلفة والامتثال في آنٍ واحد.

1. مساعد امتثال ذكي للتصاريح (Permit & NOC Copilot)

   • يقرأ الخطابات والاشتراطات
   • يُنتج قائمة التزامات
   • يقترح قوالب الردود والتقارير

2. محرك رصد شروط المياه والموارد (Water & Logistics Compliance)

   • يتتبع مصادر المياه المسموحة
   • يربط النقل بإحداثيات/مستندات
   • يجهز أدلة الامتثال تلقائياً

3. تصنيف تلقائي لمخاطر HSE قبل بدء الموقع

   • تحليل تقارير مواقع سابقة وحوادث
   • اقتراح ضوابط إضافية للموقع الجديد

4. مراقبة أداء الحفر وتوقع NPT

   • نماذج تتوقع أسباب التأخير المتكررة
   • توصيات تشغيلية قابلة للتنفيذ

5. حوكمة المقاولين بالذكاء الاصطناعي

   • مقارنة ما يقدمه المقاول من خطط مع شروط الجهات
   • رصد التباينات في التقارير اليومية

هذه الحالات ليست “ترفاً رقمياً”. هي الطريق الأقصر لربط زيادة الإنتاج مع حوكمة صارمة—وهما هدفان يتعارضان عادةً إذا تمت إدارتها بالأدوات القديمة.

كيف تبدأ دون أن يتحول المشروع إلى “منصة ضخمة” بلا أثر؟

الإجابة المباشرة: نفّذ مشروعاً صغيراً خلال 8–12 أسبوعاً يثبت العائد، ثم وسّع.

أنا أميل إلى هذا التسلسل العملي في شركات النفط والغاز:

1. اختيار عملية واحدة حرجة: مثلاً إدارة الموافقات المشروطة للحفر أو ملف الامتثال البيئي لمجموعة آبار.
2. تجهيز البيانات: توحيد المستندات في مستودع واحد مع صلاحيات واضحة.
3. نموذج استخراج الشروط: تدريب/تهيئة نموذج يلتقط الشروط المتكررة (المياه، الأراضي، الضوضاء، الانبعاثات).
4. لوحة التزامات: من يملك ماذا؟ متى؟ وما دليل الإثبات؟
5. مؤشرات أداء: مثل زمن دورة الموافقة، وعدد التعارضات المكتشفة مبكراً، وزمن تجهيز ملف التدقيق.

إذا لم يتحسن زمن دورة التصريح وجودة ملف الامتثال بشكل ملموس، فالمشروع يحتاج إعادة ضبط، لا توسعة.

ما الذي نتعلمه من خبر حفر 20 بئراً… ونحن نفكر في نفط الكويت؟

الدرس واضح: كل توسع في الحفر يعني توسعاً في التزامات الامتثال، وازدياداً في تكلفة الخطأ. الموافقة المشروطة ليست مجرد ورقة؛ هي قائمة شروط قابلة للتفتيش، ومعها مخاطرة إيقاف العمل أو غرامات أو تأخر إنتاج.

ضمن سلسلة «كيف يُحوّل الذكاء الاصطناعي قطاع الطاقة والنفط والغاز في الكويت»، أرى أن أسرع مكسب يمكن تحقيقه الآن هو بناء طبقة ذكاء اصطناعي فوق عمليات التنظيم والامتثال والتقارير اليومية—لسبب بسيط: هذه هي النقطة التي يتسرب منها الوقت.

إذا كانت الكويت تخطط لتسريع المشاريع ورفع كفاءة التشغيل، فالسؤال العملي ليس “هل نستخدم الذكاء الاصطناعي؟” بل: أي جزء من رحلة التصريح إلى الإنتاج سنجعله قابلاً للقياس والتنبؤ خلال الربع القادم؟

---

أسئلة يطرحها التنفيذيون عادةً (وأجوبة مختصرة)

هل الذكاء الاصطناعي سيقلل التواصل مع الجهات التنظيمية؟ لا. سيجعل التواصل أكثر انضباطاً، لأن الردود والملفات تصبح أسرع وأوضح ومدعومة بالأدلة.

ما أكبر خطر عند التطبيق؟ الاعتماد على بيانات مبعثرة. النجاح يبدأ بتوحيد المستندات، وتعريف “مصدر الحقيقة” لكل شرط وملف.

هل نحتاج تغيير كل الأنظمة؟ ليس بالضرورة. كثير من حالات الاستخدام تعمل كطبقة فوق الأنظمة الحالية عبر تكاملات بسيطة.