تشغيل حقل زاما: درس عملي لعُمان في الذكاء الاصطناعي

في 02/01/2026 أعلنت أخبار قطاع الطاقة اختيار Harbour Energy كمشغّل لمشروع زاما النفطي البحري في المكسيك—حقل اكتُشف في 2017 وتقدَّر موارده القابلة للاستخراج بنحو 750 مليون برميل مكافئ نفطي. الخبر يبدو للوهلة الأولى “صفقة تشغيل” عادية، لكنه في الواقع يفضح حقيقة يعرفها من عمل في المشاريع العملاقة: المشغّل ليس مجرد اسم على الورق؛ المشغّل هو من يربح (أو يخسر) سنوات من الوقت ومئات الملايين من الدولارات بسبب قرارات هندسية وتشغيلية يومية.

وهنا يأتي سؤالنا في سلسلة “كيف يُحوّل الذكاء الاصطناعي قطاع الطاقة والنفط والغاز في عمان”: ما علاقة خبر في المكسيك بعُمان؟ العلاقة مباشرة. لأن نموذج زاما—شراكة متعددة الأطراف، وتعقيد بحري، ومرحلة هندسة وتصميم قبل قرار استثمار نهائي في 2026—يشبه كثيراً واقع مشاريع النفط والغاز في المنطقة. والاختلاف الحقيقي اليوم ليس في الجغرافيا، بل في من يملك قدرة تشغيلية مدفوعة بالبيانات والذكاء الاصطناعي.

ماذا يعلّمنا مشروع زاما عن “قوة المشغّل”؟

الجواب المباشر: اختيار المشغّل يعني اختيار “نظام التشغيل” للمشروع كله: كيف تُدار المخاطر، وكيف تُبنى الجداول الزمنية، وكيف تُقاس الجودة، وكيف تُتخذ القرارات عند التعارض بين الكلفة والإنتاج والسلامة.

في زاما، اتفقت الأطراف الشريكة (ومنها Pemex وGrupo Carso وTalos Energy) على تعيين Harbour Energy كمشغّل، مع إمكانية إلحاق كوادر رئيسية ضمن فريق المشروع، وبعد ذلك حصل القرار على موافقة وزارة الطاقة المكسيكية (SENER). هذا التفصيل مهم لأن مشاريع الشراكات عادةً تعاني من أمرين:

1. تشظّي القرار: كل طرف يريد ضمان حصته وتقليل مخاطره.
2. تباين معايير التشغيل: اختلاف “المدرسة” بين الشركات في الهندسة، وإدارة المقاولين، والالتزام بالسلامة.

وجود مشغّل واحد قوي يخفف هذا التشظي، لكن بشرط أن يكون لديه أدوات تنفيذ حديثة. وهنا، الذكاء الاصطناعي لم يعد “إضافة لطيفة”—بل صار جزءاً من أدوات المشغّل الذي يريد الالتزام بوعود الجدول والميزانية.

لماذا تهم مرحلة 2026 (الهندسة والتصميم) أكثر مما نعتقد؟

الجواب المباشر: لأن معظم خسائر المشاريع لا تبدأ عند الإنتاج، بل تُزرع في مرحلة التصميم.

الخبر يشير إلى أن المرحلة التالية في زاما هي استكمال الهندسة والتصميم في 2026 استعداداً لقرار الاستثمار النهائي (FID). هذه هي المنطقة التي يلمع فيها الذكاء الاصطناعي عملياً:

• كشف تعارضات التصميم مبكراً عبر نماذج ذكية تقارن آلاف الإصدارات من رسومات الهندسة.
• بناء “سيناريوهات تكلفة” أسرع عند تغيير نطاق العمل.
• تحسين التخطيط اللوجستي للمشتريات والمقاولين عبر نماذج تنبؤية تقلل تأخيرات التوريد.

إذا أردت عبارة قابلة للاقتباس: قرار الاستثمار النهائي لا يعتمد فقط على سعر النفط؛ يعتمد على ثقتك في أن التصميم قابل للبناء دون مفاجآت.

أين يدخل الذكاء الاصطناعي فعلياً في تشغيل الحقول البحرية؟

الجواب المباشر: الذكاء الاصطناعي يرفع الإنتاج ويقلّل التوقفات ويحسن السلامة عبر ثلاث طبقات: التنبؤ، والتحسين، والأتمتة.

لنربط ذلك بنوع مشروع مثل زاما (بحري، متعدد الشركاء، عالي الكلفة):

1) التنبؤ بالأعطال قبل توقف الإنتاج

التوقف غير المخطط في المنصات البحرية مكلف لأنه يضرب الإنتاج ويستدعي لوجستيات بحرية معقدة. ما يفعله الذكاء الاصطناعي هنا ليس سحراً؛ هو نمذجة أنماط الاهتزاز والضغط والحرارة لمعدات مثل المضخات والضواغط وصمامات التحكم.

أداة عملية شائعة في الصناعة هي نماذج الصيانة التنبؤية التي تربط بيانات الحساسات مع تاريخ الأعطال لتقول: هذا الضاغط لديه احتمال مرتفع للتوقف خلال 10–14 يوماً إذا بقيت الظروف كما هي.

بالنسبة لعُمان: هذا النوع من التطبيقات مناسب جداً للحقول التي تعاني من تقادم بعض الأصول أو تباين ظروف التشغيل بين الآبار.

2) تحسين الإنتاج (Production Optimization)

تحسين الإنتاج بالذكاء الاصطناعي يعني ضبط “المنظومة” لا “جزء واحد”:

• معدلات الرفع الاصطناعي
• خنق الآبار (choke settings)
• إدارة الماء والغاز المصاحب
• موازنة الشبكة السطحية

في الحقول البحرية، أي قرار غير محسوب قد يرفع الإنتاج اليوم لكنه يخلق مشكلة تآكل/ترسيب/اختناق غداً. نماذج التعلم الآلي تساعد على إيجاد توازنات أفضل لأنّها تقرأ بيانات كثيرة دفعة واحدة، وتلتقط العلاقات غير الخطية بين المتغيرات.

3) السلامة والامتثال كمسألة بيانات

الجواب المباشر: السلامة في المنصات البحرية ليست “إجراءات” فقط؛ هي نظام إنذار مبكر.

يمكن للذكاء الاصطناعي دعم السلامة عبر:

• تحليل فيديوهات المناطق الحساسة لاكتشاف دخول غير مصرح به أو عدم ارتداء معدات الحماية.
• تصنيف الحوادث القريبة (near-miss) وربطها بمسببات متكررة.
• تنبؤ المخاطر التشغيلية عند أعمال الرفع (lifting) أو الأعمال الساخنة (hot work) بناءً على السياق والطقس وجدولة العمل.

وهنا الربط مع زاما واضح: عندما تريد الدولة (مثل المكسيك) رفع مساهمة الحقل في الإمداد المحلي، فهي تحتاج تشغيلًا ثابتًا وآمنًا. الاستقرار لا يتحقق بالخبرة وحدها؛ يتحقق عندما تصبح البيانات جزءاً من القرار اليومي.

ما الدروس التي تهم قطاع النفط والغاز في عُمان تحديداً؟

الجواب المباشر: أهم درس هو أن الذكاء الاصطناعي يجب أن يُدار كمشروع تشغيلي مرتبط بالعائد، لا كمبادرة تقنية منفصلة.

من خبر زاما نأخذ ثلاث إشارات يمكن لعُمان الاستفادة منها فوراً:

الدرس 1: الشراكات تعني “حوكمة بيانات” قبل أي شيء

زاما مشروع شراكة بملكية موزعة، وهذا يشبه كثيراً بيئة المشاريع الكبرى حيث يوجد مشغّل وشركاء ومنظمون ومقاولون. في هذا السياق، الذكاء الاصطناعي يفشل غالباً بسبب سؤال بسيط: من يملك البيانات؟ ومن يوافق على استخدامها؟

ما أنصح به عادةً:

• اتفاقيات واضحة لتبادل البيانات التشغيلية (Data Sharing) من البداية.
• تعريف “مصدر الحقيقة” للبيانات (Single Source of Truth) للآبار والمعدات.
• سياسات وصول تتماشى مع الأمن السيبراني.

الدرس 2: مرحلة التصميم هي أفضل وقت لبناء “التوأم الرقمي”

التوأم الرقمي (Digital Twin) ليس شاشة جميلة. هو نموذج حي يربط التصميم بالواقع: إذا تغيّر ضغط في خط، ترى أثره على الإنتاج والمخاطر.

بناء التوأم الرقمي أثناء الهندسة والتصميم (كما يحدث في 2026 لزاما) أقل كلفة بكثير من محاولة تركيبه بعد بدء التشغيل.

الدرس 3: نجاح الذكاء الاصطناعي يُقاس بمؤشرات تشغيلية واضحة

إذا لم تربط نموذج الذكاء الاصطناعي بمؤشر KPI تشغيلي، سيصبح مشروعاً تجريبياً بلا نهاية. مؤشرات واضحة لقطاع النفط والغاز في عُمان قد تشمل:

• خفض التوقف غير المخطط (%)
• رفع متوسط زمن التشغيل (Uptime)
• تقليل كلفة الصيانة لكل أصل
• خفض حرق الغاز أو التسربات
• تقليل زمن اتخاذ القرار في غرفة التحكم

خطة عملية من 6 خطوات لتطبيق الذكاء الاصطناعي في مشاريع النفط بعُمان

الجواب المباشر: ابدأ بحالات استخدام عالية العائد، ثم نظّم البيانات، ثم وسّع.

هذه الخطة مناسبة لشركة تشغيل أو شركة خدمات تعمل مع المشغّلين:

1. اختر 2–3 حالات استخدام مرتبطة مباشرة بعائد مالي (صيانة تنبؤية، تحسين إنتاج، سلامة).
2. احصر البيانات المتاحة: حساسات، SCADA، سجلات صيانة، تقارير تشغيل.
3. نظّف البيانات وموحّدها (Data Quality): بدون ذلك، النماذج تتعلم أخطاءك.
4. ابنِ نموذجاً بسيطاً قابلاً للنشر خلال 8–12 أسبوعاً، لا مشروعاً بحثياً.
5. اربط النموذج بإجراء تشغيلي: من يتلقى التنبيه؟ من يقرر؟ متى يُوقف المعدة؟
6. قِس الأثر ووسّع تدريجياً إلى أصول وحقول أخرى.

عبارة عملية أحبها: الذكاء الاصطناعي الذي لا يغيّر قراراً تشغيلياً واحداً في الأسبوع، غالباً لا يغيّر شيئاً.

أسئلة شائعة يطرحها قادة الطاقة (وإجابات مباشرة)

هل الذكاء الاصطناعي مناسب للمشاريع البحرية فقط؟

لا. لكن المشاريع البحرية تُظهر قيمته بسرعة لأن كلفة التوقف أعلى واللوجستيات أصعب، فيظهر العائد خلال وقت أقصر.

ما أكبر عائق أمام تبنّي الذكاء الاصطناعي في النفط والغاز؟

جودة البيانات وتشتتها، ثم غياب مالك تشغيلي (Operational Owner) للمبادرة. التقنية وحدها لا تكفي.

هل نحتاج تغيير أنظمة التحكم الحالية؟

غالباً لا في البداية. كثير من الحلول تُبنى فوق الأنظمة الحالية عبر طبقة بيانات، ثم تتوسع تدريجياً.

خطوة أخيرة: ماذا يعني خبر زاما لنا في 2026؟

الرسالة الأوضح من تعيين Harbour Energy كمشغّل لزاما هي أن الكفاءة التشغيلية أصبحت أداة تنافسية على مستوى الدول والشركات. والحقل الذي يملك 750 مليون برميل مكافئ نفطي لن يُدار بعقلية “التشغيل التقليدي” إذا أراد أن يصل لقرار استثمار نهائي بسلاسة ثم يدخل الإنتاج دون مطبات.

بالنسبة لعُمان، الفرصة ليست في تقليد تجربة زاما، بل في أخذ فكرتها الجوهرية: المشاريع الاستراتيجية تحتاج تشغيلًا محسوباً بالبيانات، والذكاء الاصطناعي هو أسرع طريق لتقليل عدم اليقين في الإنتاج والسلامة والكلفة.

إذا كنت تعمل في شركة تشغيل، أو خدمات، أو هندسة لمشاريع النفط والغاز في عُمان: ما أول أصل (مضخة، ضاغط، بئر، خط) تريد أن تجعل قراراته “أذكى” خلال 90 يوماً؟