شراكة BP وCorteva تستهدف مليون طن مواد أولية سنويًا لإنتاج 800 ألف طن وقود حيوي. كيف تستفيد عُمان والذكاء الاصطناعي لتحسين السلسلة؟
وقود حيوي ذكي: ما الذي تتعلمه عُمان من BP؟
الرقم الذي يلفت الانتباه هنا ليس “مشروعًا جديدًا” ولا “شراكة دولية”، بل مليون طن متري سنويًا من مواد أولية للوقود الحيوي بحلول منتصف ثلاثينيات هذا القرن. هذا هو الهدف الذي أعلنت عنه BP وCorteva عبر مشروعهما المشترك (Etlas)، وهو حجم يكفي — بحسب ملخص الخبر — لإنتاج أكثر من 800 ألف طن من الوقود الحيوي سنويًا. الأرقام الكبيرة تُخبرنا بشيء بسيط: الوقود الحيوي لم يعد فكرة جانبية، بل سلسلة إمداد صناعية يجب أن تُدار بدقة.
وهنا تأتي الزاوية التي تهمنا في عُمان، ضمن سلسلة “كيف يُحوّل الذكاء الاصطناعي قطاع الطاقة والنفط والغاز في عمان”: النجاح في الوقود الحيوي لا يعتمد فقط على الزراعة أو الكيمياء، بل على البيانات. من اختيار الأراضي ومصادر المياه، إلى التنبؤ بالمحاصيل، إلى تحسين اللوجستيات، ثم تتبع الكربون وتدقيق الاستدامة. بصراحة: معظم الشركات تخسر جزءًا من الجدوى لأن سلسلة الإمداد تُدار بعقلية “تشغيل يومي” بدل “تشغيل مُحسّن بالذكاء الاصطناعي”.
الحديث عن شراكة BP وCorteva نموذج عملي لفكرة أكبر: شركات الطاقة التقليدية تُعيد تشكيل محافظها، وتحتاج أدوات رقمية وذكاء اصطناعي لتقليل المخاطر ورفع الكفاءة. وعُمان — بسياقها الطاقي وتوجهها للتنويع — قادرة على الاستفادة من هذا الدرس بسرعة إذا تعاملت مع الوقود الحيوي كسلسلة قيمة رقمية من البداية.
لماذا تتجه شركات النفط للوقود الحيوي الآن؟
السبب المباشر: خفض كثافة الكربون دون انتظار تغيير كامل للبنية التحتية. الوقود الحيوي (خصوصًا للقطاعات صعبة التخفيض مثل الطيران والشحن) يُستخدم غالبًا كحل “قريب التنفيذ” مقارنة بحلول تحتاج سنوات من بناء الشبكات والتخزين.
السبب الأهم من وجهة نظري: الوقود الحيوي يفرض على شركات الطاقة الانتقال من “إنتاج من باطن الأرض” إلى “إنتاج من الأرض نفسها” — أي التعامل مع تقلبات مناخية، ومواسم، ومخاطر زراعية، ومياه، وسلاسل توريد واسعة. هذه بيئة مثالية لظهور قيمة الذكاء الاصطناعي.
ماذا تعني أرقام Etlas فعليًا؟
مليون طن متري من المواد الأولية سنويًا يعني:
- شبكة مورّدين (مزارع/مناطق إنتاج) واسعة ومتنوعة لتقليل المخاطر.
- عمليات نقل وتخزين تتعامل مع تذبذب الكميات والجودة.
- نظام جودة صارم لأن الاختلافات الصغيرة في الخصائص قد تُربك عمليات التحويل لاحقًا.
- إثبات استدامة قابل للتدقيق (Traceability) لتجنب مخاطر السمعة والتنظيم.
وعندما يقول الملخص إن ذلك قد ينتج أكثر من 800 ألف طن من الوقود الحيوي، فهذه إشارة إلى عامل تحوّل تقريبي (yield) مرتفع نسبيًا، لكنه حساس جدًا للجودة والرطوبة والتخزين وخسائر النقل. بعبارة واحدة: التحسينات التشغيلية الصغيرة تصنع فرقًا ماليًا كبيرًا.
من “مواد أولية” إلى “وقود”: أين يعمل الذكاء الاصطناعي بالضبط؟
الإجابة المختصرة: الذكاء الاصطناعي يربح عندما توجد تقلبات عالية + بيانات كثيرة + قرارات متكررة. وسلسلة الوقود الحيوي فيها الثلاثة.
1) التنبؤ بالإنتاجية واختيار مناطق الزراعة
الذكاء الاصطناعي (مع صور الأقمار الصناعية وبيانات الطقس والتربة) يستطيع:
- التنبؤ بإنتاجية المحصول على مستوى الحقول.
- اقتراح توزيع زراعي يقلل أثر الجفاف أو الآفات.
- تحديد “مناطق أولوية” تحقق توازنًا بين الإنتاجية والتكلفة والأثر البيئي.
هذا مهم لعُمان تحديدًا لأن المياه عامل حاكم. أي توسع في مواد أولية زراعية يجب أن يُبنى على نماذج دقيقة لإدارة المياه، لا على تقديرات عامة.
2) تحسين اللوجستيات وتقليل الفاقد
عند التعامل مع كتل كبيرة من المواد الأولية، تظهر خسائر “غير مرئية”:
- هدر بسبب التأخير وفساد بعض الشحنات.
- تكلفة نقل أعلى بسبب مسارات غير مثلى.
- ازدحام تخزين يرفع الرطوبة أو يقلل الجودة.
هنا تعمل نماذج التحسين (Optimization) والتعلم الآلي لتخطيط:
- المسارات اليومية المثلى للشاحنات.
- جداول الحصاد والنقل لتقليل التلف.
- سعات التخزين والتوزيع الجغرافي الأمثل.
جملة قابلة للاقتباس: في الوقود الحيوي، كل يوم تأخير في النقل ليس “وقتًا ضائعًا” فقط؛ هو جزء من الوقود يتحول إلى فاقد.
3) التحكم في الجودة ورفع العائد في التحويل
بعد وصول المواد الأولية، تبدأ مرحلة التحويل (حسب المسار التقني المستخدم). الذكاء الاصطناعي هنا يساعد في:
- التنبؤ بجودة الدُفعات قبل إدخالها للمعالجة.
- ضبط معايير التشغيل بناءً على خصائص المواد.
- اكتشاف الانحرافات مبكرًا عبر تحليل بيانات الحساسات.
النتيجة المتوقعة: استقرار أعلى في الإنتاج، واستهلاك أقل للطاقة والكيماويات، وخفض التوقفات المفاجئة.
4) تتبع الكربون والامتثال (MRV)
الأسواق لا تشتري “وقودًا حيويًا” كفكرة؛ تشتريه كمنتج مع قصة كربون موثقة. أنظمة القياس والإبلاغ والتحقق (MRV) تعتمد على البيانات من المزرعة إلى المصنع.
الذكاء الاصطناعي يسهّل:
- تجميع البيانات من مصادر متعددة وتنظيفها.
- كشف البيانات المتناقضة أو المُضللة.
- إعداد تقارير امتثال قابلة للتدقيق بسرعة.
وهذا درس مهم لأي مبادرة في عُمان: بدون تتبع كربون قوي، ستتحول الاستدامة إلى عبء إداري بدل ميزة تنافسية.
ماذا يمكن لعُمان أن تستفيد من نموذج BP وCorteva؟
الإجابة المباشرة: الاستفادة ليست “نسخ مشروع”، بل نسخ طريقة التفكير: بناء الوقود الحيوي كمنظومة بيانات وشراكات منذ اليوم الأول.
فرصة عُمانية واضحة: تحويل الخبرة النفطية إلى سلسلة قيمة منخفضة الكربون
قطاع النفط والغاز في عُمان يمتلك قدرات قوية في:
- إدارة الأصول والمشروعات الكبيرة.
- السلامة وإدارة المخاطر.
- العمليات المعقدة على مدار الساعة.
- سلاسل توريد ومقاولين.
هذه القدرات يمكن إعادة استخدامها في مشاريع وقود حيوي/وقود طيران مستدام (SAF) أو حلول مزج (blending) مستقبلية، بشرط أن تكون الطبقة الرقمية جزءًا من التصميم.
كيف ينسجم ذلك مع التحول الرقمي في النفط والغاز داخل عُمان؟
إذا كنت تتابع هذه السلسلة، ستلاحظ نمطًا متكررًا: نفس أدوات الذكاء الاصطناعي التي ترفع كفاءة حقول النفط يمكنها رفع كفاءة الوقود الحيوي:
- التنبؤ (Forecasting)
- الصيانة التنبؤية (Predictive Maintenance)
- تحسين الجداول (Scheduling Optimization)
- مراقبة الجودة (Quality Analytics)
الاختلاف فقط في نوع البيانات: بدل بيانات المكامن والآبار، ستتعامل مع بيانات الأراضي والطقس والمحاصيل واللوجستيات.
خطة عملية: 6 خطوات لبناء مشروع وقود حيوي مدعوم بالذكاء الاصطناعي في عُمان
هذه خطوات قابلة للتطبيق حتى قبل الوصول لمرحلة “مصنع كامل”:
- ابدأ بنموذج بيانات موحد: تعريف واضح لما ستجمعه (طقس، تربة، إنتاجية، مياه، لوجستيات، جودة، كربون).
- اختيار حالة استخدام واحدة عالية العائد: مثل تحسين النقل وتقليل الفاقد، أو التنبؤ بالإنتاجية.
- تجربة ميدانية محدودة (Pilot) لمدة 12-16 أسبوعًا مع مؤشرات أداء محددة:
- نسبة الفاقد
- تكلفة النقل/طن
- دقة التنبؤ بالإنتاجية
- حوكمة بيانات من البداية: من يملك البيانات؟ من يراجعها؟ ما مستوى الثقة؟
- دمج التتبع والاستدامة: MRV ليس إضافة لاحقة. ضعه داخل سير العمل.
- توسيع الشراكات: شركات زراعية، مزودو بيانات طقس، جامعات محلية، ومشغلو لوجستيات.
مؤشر نجاح واقعي: إذا لم تستطع قياس الفاقد وجودة الدُفعات بدقة أسبوعية، فلن تستطيع تحسينهما بالذكاء الاصطناعي.
أسئلة شائعة يتوقعها القارئ (وإجابات مباشرة)
هل الوقود الحيوي مناسب لعُمان رغم تحديات المياه؟
نعم، بشرط اختيار مواد أولية ومسارات إنتاج تراعي الندرة المائية، والاستثمار في نماذج دقيقة لإدارة المياه. المقاربة “الرقمية أولًا” تقلل التجارب المكلفة على الأرض.
ما الفرق بين رقمنة العمليات والذكاء الاصطناعي في هذا السياق؟
الرقمنة تعني جمع البيانات وتشغيل أنظمة إدارة. الذكاء الاصطناعي يعني استخدام البيانات لاتخاذ قرار أفضل: أين نزرع، متى ننقل، كيف نضبط التشغيل، وكيف نثبت الأثر الكربوني.
ما الخطر الأكبر في مشاريع الوقود الحيوي؟
من خبرتي في تقييم نماذج أعمال مشابهة، الخطر الأكبر غالبًا هو سلسلة الإمداد: تقلب الجودة، وتذبذب الكميات، وكلفة النقل. وهذا بالضبط سبب ضرورة التحسين بالذكاء الاصطناعي.
ماذا يعني هذا لمستقبل الطاقة في عُمان خلال 2026؟
نحن في بداية 2026، والضغط العالمي على خفض الانبعاثات لا يسير بخط مستقيم، لكنه يتقدم. ما أراه بوضوح: الشركات التي ستربح ليست التي تعلن أهدافًا كبيرة فقط، بل التي تبني “محرك تنفيذ” يعتمد على البيانات. وشراكة BP وCorteva مثال على اتجاه عالمي: تنويع الطاقة عبر سلاسل إمداد جديدة تحتاج ذكاءً رقميًا حقيقيًا.
إذا كانت عُمان تريد أن تمضي أسرع في تنويع الطاقة، فهناك خيار عملي: التعامل مع الوقود الحيوي (وما يشبهه) كامتداد لقدرات النفط والغاز، لكن بأدوات الذكاء الاصطناعي والتحليلات المتقدمة. هذا يخلق ميزة تنافسية: كفاءة أعلى، مخاطر أقل، وقدرة أكبر على إثبات الاستدامة.
يبقى سؤال واحد يستحق التفكير: عندما يبدأ الطلب الإقليمي على وقود منخفض الكربون بالارتفاع، هل سنكون جاهزين بسلسلة إمداد “مرئية بالبيانات” — أم سنحاول بناءها تحت الضغط؟