ذكاء اصطناعي وخطة 15 سنة: دروس النفط من فنزويلا لعُمان

في 08/01/2026 نشرت تحليلات صناعية تقديرًا واضحًا: إعادة إنتاج فنزويلا إلى 3 ملايين برميل يوميًا ممكنة تقنيًا، لكنها تحتاج نحو 15 سنة واستثمارات تقارب 183 مليار دولار حتى 2040. الرقم ليس مجرد عنوان مثير؛ هو تذكير قاسٍ بأن النفط لا “يرجع” بالنيات ولا بالشعارات، بل بخطط طويلة، وبنية تحتية، وانضباط مالي… والأهم: قرارات استثمارية تُتخذ بذكاء.

وهنا تحديدًا يدخل موضوع سلسلتنا: كيف يُحوّل الذكاء الاصطناعي قطاع الطاقة والنفط والغاز في عُمان. لأن التحدي في 2026 لم يعد “هل نستثمر؟” بل: كيف نُخطّط وننفّذ ونُراقب الاستثمار بحيث يقل الهدر، وتتحسن السلامة، وتزيد الموثوقية، ويتحسن العائد على رأس المال؟

القصة الفنزويلية، كما وردت في تحديث سوقي من Rystad Energy، تقدم إطارًا واقعيًا: طريق فني واضح، لكنه مكلف ومليء بالاشتراطات. وعُمان تستطيع أن تأخذ الدرس دون أن تكرر نفس المخاطر، عبر إدخال الذكاء الاصطناعي في قلب التخطيط والتشغيل.

ماذا تقول أرقام فنزويلا فعلًا؟ خارطة طريق مكلفة لكنها “مقاسة”

الجواب المختصر: فنزويلا تستطيع فنيًا العودة إلى 3 مليون برميل/يوم، لكن الوصول يتدرج على مراحل ويحتاج تمويلًا ضخمًا وبنية تحتية وتوقيتًا سوقيًا مناسبًا.

بحسب تحليل Rystad Energy، هناك نقاط رقمية يمكن البناء عليها:

• 300–350 ألف برميل/يوم يمكن استعادتها خلال أقل من 3 سنوات عبر أعمال إصلاح وصيانة واستثمارات قصيرة الدورة.
• الوصول إلى 1.4 مليون برميل/يوم خلال أقل من 24 شهرًا ممكن عبر workovers (إعادة تأهيل الآبار)، إصلاح البنية التحتية، واستثمار انتقائي سريع؛ لكن بتكلفة تقديرية 14 مليار دولار (+ مصاريف تشغيل إضافية).
• للحفاظ فقط على إنتاج ثابت قرب 1.1 مليون برميل/يوم خلال 15 سنة: استثمارات تقارب 53 مليار دولار (أعلى المنبع + بنية تحتية).
• رفع الإنتاج من 1.4 إلى 2 مليون برميل/يوم يتطلب نحو 41 مليار دولار إضافية، مع صعوبة أكبر وزمن أطول.
• رفعه من 2 إلى 3 ملايين برميل/يوم حتى 2040 يتطلب نحو 75 مليار دولار إضافية.
• الإجمالي: 183 مليار دولار خلال 15 سنة (متوسط 12 مليار دولار سنويًا)، منها 102 مليار دولار أعلى المنبع و81 مليار دولار لخطوط الأنابيب والمُحسّنات (upgraders) وبنى أخرى.

جملة تصلح كقاعدة عمل: مشروع النفوذ النفطي ليس “زيادة إنتاج” فقط؛ هو “إعادة بناء منظومة” كاملة من البئر حتى التصدير.

الأصعب في أرقام فنزويلا ليس حجم الاستثمار فقط، بل شروطه. إذ تشير Rystad إلى أن قرابة 60% من الاستثمارات المرتبطة بمشاريع مرتفعة التكلفة (نحو 44 مليار دولار) تحتاج أسعار نفط مستقرة فوق 80 دولارًا للبرميل كي تكون منطقية اقتصاديًا.

لماذا التخطيط لـ 15 سنة لا ينجح بدون بيانات… ولا بدون ذكاء اصطناعي

الجواب المباشر: لأن دورة الاستثمار الطويلة مليئة بمتغيرات (أسعار، خدمات، معدات، مخاطر تشغيلية) ولا يمكن إدارتها بملفات إكسل وخبرة فردية فقط.

المنطق الذي ظهر في حالة فنزويلا—مراحل متدرجة، مشاريع حسب “سهولة التنفيذ” و”اقتصاديات المشروع”، وربط أعلى المنبع بالبنية التحتية—هو بالضبط ما يجعل الذكاء الاصطناعي عمليًا، وليس ترفًا.

1) تحسين قرارات رأس المال (Capex) عبر نمذجة السيناريوهات

عندما تتحدث عن 183 مليار دولار أو حتى أجزاء منها، فأنت لا تحتاج “توقعًا” واحدًا، بل عشرات السيناريوهات:

• سعر برنت 2026 قد يكون أقل (BMI أشار لتوقع 67 دولارًا/برميل في 2026)؛ ماذا يعني ذلك لمشاريع تتطلب >80؟
• ماذا لو ارتفعت كلفة الخدمات أو انخفضت؟
• ماذا لو تأخرت أعمال خطوط الأنابيب 9 أشهر؟ كيف يؤثر ذلك على إنتاج الحقول؟

الذكاء الاصطناعي هنا لا يقوم بالسحر. هو يقوم بشيء محدد: محاكاة آلاف السيناريوهات بسرعة، وتحديد “المجموعة المثلى” من المشاريع التي تحقق هدف الإنتاج بأقل مخاطرة وأفضل عائد.

2) تقليل الهدر في المشاريع عبر “الجدولة الذكية”

كثير من شركات الطاقة تخسر ملايين بسبب تعارض الجداول: حفار يصل قبل جاهزية الموقع، أو معدات تتأخر، أو فرق عمل تنتظر تصريح سلامة.

حل عملي بالذكاء الاصطناعي: أنظمة تخطيط موارد ومشاريع مدعومة بتعلم آلي تربط:

• جاهزية المواقع والتصاريح
• توفر المقاولين والمعدات
• مخزون قطع الغيار
• قيود السلامة والبيئة

والنتيجة: تقليل وقت التعطل وزيادة احتمال الالتزام بالميزانية.

3) التنبؤ بالأعطال بدل إصلاحها بعد وقوعها

إذا كانت فنزويلا تتحدث عن إصلاحات بنية تحتية واستعادة إنتاج عبر أعمال صيانة وإصلاح، فهذا يفتح بابًا واضحًا: الصيانة التنبؤية.

في عُمان، إدخال الذكاء الاصطناعي إلى الصيانة يعني:

• قراءة بيانات الاهتزاز/الحرارة/الضغط للمضخات والضواغط
• التنبؤ بفشل قبل وقوعه بأيام أو أسابيع
• جدولة الصيانة عندما تكون أقل تأثيرًا على الإنتاج

هذا النوع من التحسين لا يرفع الإنتاج وحده، لكنه يحميه. وحماية الإنتاج في مشاريع طويلة تعادل أحيانًا “زيادة إنتاج” على الورق.

من فنزويلا إلى عُمان: الدرس الحقيقي ليس زيادة الإنتاج بل إدارة التعقيد

الجواب المباشر: عُمان لا تحتاج تكرار سيناريو فنزويلا، لكنها تحتاج التعلم من “المنهج” الذي يربط الإنتاج بالبنية التحتية والتمويل والوقت.

تحليل Rystad أشار إلى أن هناك “قليل من المساحة” في السوق العالمية لاستيعاب 2 مليون برميل/يوم إضافية من فنزويلا قبل النصف الثاني من ثلاثينيات القرن، بسبب عوامل مثل:

• صمود النفط الصخري الأمريكي
• طاقة فائضة لدى أوبك
• نمو قوي من مناطق مثل غويانا

هذه النقطة مهمة لعُمان من زاوية استراتيجية: حتى لو كانت لديك القدرة الفنية، توقيت السوق يُملي عليك إيقاع الاستثمار. والذكاء الاصطناعي يمكنه دعم هذا الإيقاع عبر مؤشرات سوقية ونماذج طلب/عرض مرتبطة بقرارات الإنفاق الرأسمالي.

كيف يُترجم ذلك إلى قرارات داخلية في شركات النفط والغاز بعُمان؟

بدل أن يكون التخطيط منفصلًا (فريق الإنتاج وحده، وفريق المشاريع وحده، وفريق المالية وحده)، الأفضل بناء “غرفة قيادة رقمية” تربط الجميع. أنا أميل لهذا النهج لأنه يقلل المفاجآت.

مكوّنات عملية لهذه الغرفة:

1. لوحة قيادة إنتاجية (حقول/آبار/مرافق) مع تنبؤات قصيرة ومتوسطة المدى.
2. نموذج اقتصادي يربط التكلفة بسعر النفط وسقف التعادل لكل مشروع.
3. طبقة مخاطر تشمل السلامة، التوريد، التآكل، والامتثال.
4. محرك توصيات (AI) يقترح ترتيب المشاريع: ما الذي ننفذه الآن؟ وما الذي نؤجله؟ ولماذا؟

أسئلة شائعة يطرحها التنفيذيون (وإجابات عملية)

هل الذكاء الاصطناعي يسرّع خطة الـ 15 سنة فعلًا؟

نعم، لكنه يسرّع “القرار والتنفيذ” أكثر من “الفيزياء”. لا يمكنك تقليص أزمنة بناء خطوط الأنابيب إلى النصف بضغط زر، لكن يمكنك:

• تقليل إعادة العمل (rework)
• تقليل التعطل اللوجستي
• رفع دقة اختيار المشاريع

وبالتالي تقليل التأخير المزمن الذي يقتل العائد.

ما أول مشروع ذكاء اصطناعي مناسب لقطاع النفط والغاز في عُمان؟

ابدأ حيث يوجد بيانات وعائد سريع: الصيانة التنبؤية للمعدات الحرجة أو تحسين إنتاج الآبار عبر نماذج رفع اصطناعي (Artificial Lift)—ثم توسّع إلى تحسين المحافظ الاستثمارية.

هل الاستثمار في الذكاء الاصطناعي ينافس الاستثمار في البنية التحتية؟

لا. الذكاء الاصطناعي يجعل الاستثمار في البنية التحتية أقل تكلفة وأكثر موثوقية. الفكرة ليست استبدال الأنابيب بالخوارزميات، بل تقليل أخطاء القرار التي تجعل الأنابيب عبئًا بدل أصل.

خطوات تنفيذية: إطار عمل 90 يومًا للبدء بشكل صحيح

الجواب المباشر: ابدأ صغيرًا، لكن صمّم من البداية على أنه برنامج مؤسسي، لا تجربة معزولة.

خلال 90 يومًا يمكن لشركة نفط/غاز في عُمان أن تنجز:

1. تحديد 2–3 حالات استخدام مرتبطة بمؤشرات واضحة (تقليل توقف، خفض كلفة صيانة، تحسين عامل الاسترجاع).
2. جرد البيانات: ما الموجود في SCADA، وما الموجود في أنظمة الصيانة، وما الذي ينقص؟
3. بناء نموذج أولي مع فريق متعدد: تشغيل + صيانة + بيانات + أمن سيبراني.
4. قياس أثر بالأرقام قبل التوسع: ساعات تعطل أقل، قطع غيار أقل، حوادث أقل.

هذا الإطار ينسجم مع روح درس فنزويلا: مشاريع قصيرة الدورة تُعطي نتائج سريعة، ثم تأتي الاستثمارات الأطول.

أين تقف عُمان في 2026؟ فرصة لتعظيم العائد قبل تعظيم الإنفاق

الرسالة التي أحب أن تبقى بعد قراءة حالة فنزويلا بسيطة: الإنفاق الكبير بدون نظام قرار قوي يخلق تعقيدًا أكثر مما يخلق إنتاجًا.

فنزويلا تتحدث عن مسار فني للوصول إلى 3 ملايين برميل/يوم بحلول 2040، لكنه مرتبط باستثمارات ضخمة وأسعار نفط داعمة وتوقيت سوقي مناسب. في المقابل، عُمان لديها فرصة لتطبيق نفس منطق التخطيط الطويل، لكن بأدوات 2026: تحليلات تنبؤية، تحسين محافظ المشاريع، أتمتة التشغيل، وذكاء اصطناعي يربط الإشارات الصغيرة بالقرارات الكبيرة.

إذا كانت خطة 15 سنة تبدو طويلة، فهي في الحقيقة أقصر مما تظن عندما تبدأ اليوم. السؤال الذي يستحق أن يُطرح داخل كل مؤسسة طاقة في عُمان: هل قراراتنا الاستثمارية تُدار بحدس وخبرة فقط، أم بنظام يتعلم من البيانات ويقلل أخطاءنا عامًا بعد عام؟