الذكاء الاصطناعي وإعادة بناء النفط: دروس لعُمان

في 05/01/2026 عند 09:15 م كانت الأخبار العالمية تتحدث عن ملفٍ حساس: فريق الطاقة في إدارة الرئيس الأمريكي دونالد ترامب يستعد للقاء كبار التنفيذيين في شركات نفطية لمناقشة إعادة إحياء قطاع الطاقة في فنزويلا بعد تغيّر سياسي كبير هناك. الخبر بحد ذاته سياسي واقتصادي، لكنه يحمل درساً عملياً لأي دولة تعتمد على الطاقة كمحرّك للاقتصاد.

الدرس الأهم؟ إعادة بناء قطاع النفط والغاز لم تعد “هندسة ومعدات” فقط. إنها “بيانات وثقة وتشغيل ذكي”. وهذا بالضبط هو المكان الذي يفرض فيه الذكاء الاصطناعي نفسه: تقليل المخاطر، تسريع القرارات، ورفع كفاءة كل ريال يُصرف على البنية الأساسية.

هذه المقالة جزء من سلسلة: كيف يُحوّل الذكاء الاصطناعي قطاع الطاقة والنفط والغاز في عمان. وسنستخدم قصة فنزويلا كمرآة: ما الذي يعنيه “إعادة بناء قطاع” في 2026؟ وما الذي يمكن لعُمان أن تتعلمه—ليس لأن عُمان في وضع إعادة بناء، بل لأنها في سباق التحديث والتنافسية.

لماذا تتردد الشركات في “العودة”؟ الإجابة: المخاطر قبل البراميل

الجواب المباشر: الشركات النفطية لا تستثمر مليارات الدولارات لأن السياسة تغيّرت خلال عطلة نهاية أسبوع؛ بل تستثمر عندما ترى قواعد لعبة مستقرة. هذا ما يوضحه خبر فنزويلا: رغم امتلاكها أكبر احتياطات نفطية في العالم، فإن قرار ضخ الاستثمارات مرتبط بثلاثة شروط تشغيلية قبل أن يكون مرتبطاً بالاحتياطي.

بحسب ما ورد في الخبر، تقديرات الخبراء تشير إلى أن إعادة تأهيل البنية التحتية للطاقة في فنزويلا قد تحتاج حوالي 10 مليارات دولار سنوياً لمدة 10 سنوات—أي قرابة 100 مليار دولار. هذا النوع من الأرقام يجعل أي شركة تسأل فوراً:

• هل هناك حكومة مستقرة؟
• هل سيادة القانون مضمونة؟
• هل ستستمر واشنطن بدعم وجود الشركات حتى بعد تغيّر الإدارة؟

هنا تظهر نقطة عادةً ما تُفهم خطأً: الاستثمار النفطي الحديث هو استثمار في القدرة على التنبؤ. والذكاء الاصطناعي لا يغيّر السياسة، لكنه يغيّر شيئاً شديد الأهمية: قدرتك على إدارة المخاطر التشغيلية والمالية حتى داخل بيئة غير مثالية.

كيف يجعل الذكاء الاصطناعي “إعادة البناء” أسرع وأقل كلفة؟

الجواب المباشر: الذكاء الاصطناعي يقلّل كلفة عدم اليقين عبر تحويل الفوضى التشغيلية إلى قرارات قابلة للقياس. عندما تكون البنية التحتية متقادمة أو البيانات ناقصة، يصبح القرار الهندسي والمالي بطيئاً. أنظمة الذكاء الاصطناعي تعالج ذلك عبر ثلاث طبقات: البيانات، النمذجة، ثم التوصيات.

1) جرد الأصول والبنية التحتية عبر رؤية حاسوبية

عند إعادة تأهيل الحقول، خطوط الأنابيب، ومحطات المعالجة، تبدأ المشكلة عادةً من سؤال بسيط: ما حال الأصول فعلاً؟ في البيئات التي عانت من نقص الصيانة لسنوات، الوثائق غير مكتملة، والقياسات غير منتظمة.

هنا يمكن استخدام:

• طائرات مسيّرة لتصوير الخطوط والمنشآت
• نماذج رؤية حاسوبية لاكتشاف التآكل، التسربات، أو العيوب الحرارية
• تصنيف المخاطر حسب “احتمالية الفشل × أثر الفشل”

النتيجة العملية: تحديد أولويات الإنفاق بدل توزيع الميزانيات على “ما يبدو عاجلاً”.

2) الصيانة التنبؤية لتقليل الانقطاعات

في إعادة بناء قطاع متضرر، التوقفات غير المخطط لها هي العدو الأول. الذكاء الاصطناعي يساعد عبر نماذج تتوقع الأعطال قبل وقوعها بناءً على بيانات الاهتزاز، الحرارة، الضغط، وأنماط التشغيل.

جملة تصلح كقاعدة عمل: كل ساعة توقف غير مخطط لها هي تكلفة مضاعفة: خسارة إنتاج + تكلفة إصلاح + مخاطر سلامة.

3) تحسين الإنتاج (Production Optimization) دون مغامرة

الذكاء الاصطناعي لا يعني “زيادة الإنتاج بأي ثمن”. المقاربة الصحيحة: زيادة الإنتاج ضمن حدود السلامة واستدامة المكمن.

أمثلة تطبيقية شائعة في النفط والغاز:

• نمذجة سلوك المكمن لتقليل المياه المنتجة وتحسين حقن المياه/الغاز
• تحسين إعدادات الرفع الصناعي (Artificial Lift) بناء على بيانات حية
• التنبؤ بمشاكل الترسيب (مثل الشمع/الأسفلتين) قبل تعطيل التدفق

هذه النقطة مهمة لعُمان أيضاً: كثير من المكاسب لا تأتي من مشروع ضخم واحد، بل من تحسينات صغيرة متكررة تقودها البيانات.

من فنزويلا إلى عُمان: ماذا نتعلّم عملياً في 2026؟

الجواب المباشر: أقوى درس من ملف فنزويلا هو أن الثقة المؤسسية تُترجم إلى قرارات استثمارية—والذكاء الاصطناعي يمكنه دعم هذه الثقة إذا بُني ضمن حوكمة واضحة.

عُمان ليست في مرحلة “إعادة بناء” قطاعها، لكنها—مثل معظم الدول المنتجة—تعمل على تحديين متزامنين:

1. رفع الكفاءة وخفض الكلفة والانبعاثات
2. تطوير القدرات الرقمية والكوادر بحيث تصبح التقنية جزءاً من التشغيل اليومي

إليك 5 تطبيقات قابلة للقياس في سياق عُمان، مستوحاة من منطق “إعادة البناء الذكي”:

1) بناء “صورة تشغيلية موحّدة” للحقول (Unified Operational View)

بدلاً من أن تكون البيانات موزعة بين أنظمة SCADA، جداول، وتقارير منفصلة، الهدف هو منصة تجمع:

• بيانات الإنتاج والضغط والتدفق
• سجلات الصيانة
• بيانات السلامة والحوادث
• سياق المعدات (Asset context)

ثم يأتي الذكاء الاصطناعي ليجيب على سؤال تشغيلي مباشر: أين أكبر خسارة إنتاج اليوم؟ ولماذا؟

2) ذكاء اصطناعي للسلامة: من التقارير إلى الوقاية

السلامة ليست شعارات. الذكاء الاصطناعي يمكنه تحليل:

• قرب الوقوع (Near-misses)
• أنماط المخالفات
• مناطق تكرار الحوادث

ثم اقتراح تدخلات محددة مثل تغيير إجراءات، تدريب موجه، أو تعديل تصميم.

عبارة عملية: أفضل مؤشر سلامة هو ما تمنعه قبل أن يحدث، لا ما توثّقه بعد وقوعه.

3) إدارة الطاقة والانبعاثات داخل المنشآت

في 2026، ضغط الكفاءة الكربونية لا يأتي فقط من التنظيم؛ يأتي من التمويل والتعاقدات وسلاسل الإمداد.

الذكاء الاصطناعي يساعد على:

• تحسين استهلاك الوقود في التوربينات والمولدات
• اكتشاف تسربات الميثان عبر حساسات + نماذج كشف شذوذ
• تحسين تشغيل وحدات المعالجة لتقليل الفاقد

4) تحسين قرارات الحفر والإكمال عبر النماذج التنبؤية

حتى في بيئات تشغيل مستقرة، الحفر مكلف وحساس. النماذج التنبؤية يمكن أن تقلل:

• وقت الحفر غير المنتج (NPT)
• مخاطر الالتصاق وفقدان الدوران
• أخطاء اختيار سوائل الحفر أو إعدادات BHA

المكسب هنا لا يحتاج وعوداً كبيرة؛ يكفي خفض أيام الحفر في بئر واحدة لتبرير مشروع بيانات محترم.

5) ذكاء اصطناعي لسلسلة الإمداد والقطع الحرجة

الحقول لا تتوقف بسبب “المكمن” فقط. أحياناً تتوقف بسبب قطعة غيار.

نماذج التنبؤ بالطلب وإدارة المخزون تساعد على:

• تقليل المخزون الراكد
• ضمان توفر القطع الحرجة للمعدات ذات الأثر العالي
• تحسين التعاقدات بناءً على بيانات الاستهلاك الفعلي

ما الذي “لا ينجح” عادةً عند تطبيق الذكاء الاصطناعي في الطاقة؟

الجواب المباشر: الفشل يأتي عندما يُعامل الذكاء الاصطناعي كمشروع تقنية معلومات، وليس كمشروع تشغيل. من واقع ما أراه غالباً في القطاع، هناك 4 أخطاء متكررة:

1. بدء المشروع دون سؤال تشغيلي واضح (مثل: تقليل التوقفات في ضاغط محدد بنسبة 20% خلال 6 أشهر)
2. بيانات بلا مالك: لا توجد مسؤولية واضحة عن جودة البيانات وتعريفاتها
3. نموذج ممتاز… دون اعتماد ميداني: الفريق التشغيلي لا يثق به أو لا يستطيع استخدامه
4. غياب الحوكمة والأمن السيبراني: خصوصاً عند ربط أنظمة تشغيلية OT بمنصات تحليلية

إذا كان ملف فنزويلا يذكّر الشركات بأهمية “سيادة القانون”، فإن ملف الذكاء الاصطناعي داخل أي شركة يذكّرنا بأهمية سيادة البيانات: من يعرّفها؟ من يراجعها؟ من يوافق على استخدامها؟

خطة عملية لعُمان: كيف تبدأ خلال 90 يوماً دون ضجيج

الجواب المباشر: ابدأ بمشكلة واحدة عالية الكلفة، اجمع بياناتها، وابنِ نموذجاً قابلاً للاستخدام في غرفة التحكم. إليك خطة قصيرة تصلح لأي شركة نفط وغاز في عُمان تريد نتائج سريعة:

1. اختيار “أصل” واحد عالي الأثر: ضاغط، مضخة، وحدة معالجة، أو نظام رفع صناعي
2. تحديد 3 مؤشرات نجاح:
   • تقليل التوقفات غير المخططة
   • تقليل وقت الإصلاح
   • رفع التوفر (Availability)
3. تجميع البيانات المتاحة لمدة 6–12 شهراً (حتى لو كانت غير كاملة)
4. بناء نموذج كشف شذوذ + لوحة تشغيل تعرض إنذاراً قابلاً للتفسير
5. جلسات أسبوعية مع التشغيل والصيانة لمراجعة الإنذارات وتحسين القواعد

هذه ليست “تحولاً رقمياً كاملاً”، لكنها الطريقة التي تبني بها التحول: نتائج صغيرة موثوقة، ثم توسّع منظم.

ما الذي تكشفه قصة فنزويلا عن المستقبل القريب لعُمان؟

خبر فنزويلا يقول شيئاً واضحاً: عندما تكون تكلفة إعادة البناء 10 مليارات دولار سنوياً، فإن كل قرار خاطئ يساوي سنوات من التأخير. الذكاء الاصطناعي هنا ليس ترفاً؛ إنه وسيلة لتقليل الهدر وتسريع استعادة القدرة الإنتاجية.

وعُمان—بحكم موقعها وخبرتها وبنيتها المؤسسية—في وضع يسمح لها بأن تتقدم خطوة: أن تجعل الذكاء الاصطناعي جزءاً من التشغيل اليومي، لا مبادرة جانبية. إذا كان العالم يتحدث عن إعادة تشغيل حقول متضررة، فعُمان تستطيع التركيز على ما هو أذكى: تشغيل أكثر كفاءة، أكثر أماناً، وأوضح في مؤشرات الأداء.

السؤال الذي أتركه لك: لو اضطررنا غداً لإعادة تأهيل حقل كامل خلال 24 شهراً، هل بياناتنا ونماذجنا وقراراتنا جاهزة لتقليل المخاطر… أم سنبدأ من الصفر؟