تطوير الحقول النفطية بالذكاء الاصطناعي: درس لعُمان

في 31/12/2025 أعلنت الشركة الوطنية النيجيرية للبترول (NNPC) أنها تستعد لتطوير حقول نفطية جديدة ابتداءً من 2026، وتستهدف رفع الإنتاج إلى 1.8 مليون برميل يوميًا (زيادة 5% عن 2025)، مع طموح الوصول إلى 4 ملايين برميل يوميًا بحلول 2030، إضافةً إلى خطط لجمع 30 مليار دولار قبل نهاية العقد وبيع الحقول «غير المُجدية». هذه ليست “قصة توسّع” فقط؛ بل وصفٌ مباشر للتحدّي الذي تعرفه شركات النفط: عندما تزيد المشاريع، تزيد التعقيدات، وترتفع تكلفة القرار الخاطئ.

وهنا يدخل موضوع سلسلتنا: كيف يُحوّل الذكاء الاصطناعي قطاع الطاقة والنفط والغاز في عُمان. لأن تطوير الحقول ليس مجرد حفر وربط آبار. هو منظومة قرارات: أين نستثمر؟ ما ترتيب الأولويات؟ كيف نرفع الاعتمادية ونقلل التوقفات؟ كيف نُحسن السلامة؟ وكيف نفعل ذلك كلّه ضمن ضغوط الاستدامة والتكلفة؟ تجربتي مع فرق التشغيل تُظهر أن “القرار الأسرع” لا يكفي، المطلوب هو القرار الأدق—والذكاء الاصطناعي صار أقصر طريق لذلك.

ماذا نتعلّم من خطة NNPC؟ التوسع يحتاج «عقلًا رقميًا»

الجواب المباشر: أي خطة لتطوير حقول جديدة مع أهداف إنتاجية وتمويلية كبيرة ستفشل جزئيًا إذا بقيت قراراتها تُدار بمنطق جداول إكسل وتقارير شهرية متأخرة.

تتضمن خطة NNPC عناصر كلاسيكية نراها في أي موجة تطوير حقول:

• عكس سنوات نقص الاستثمار: حقول مكتشفة لكن غير مطوّرة.
• إعادة هيكلة المحفظة: بيع الحقول ضعيفة الأداء.
• قرارات استثمارية كبرى (FID) خلال 2026.
• توسّع بنية الغاز عبر خط أنابيب بتكلفة 2.8 مليار دولار لرفع الإمداد الصناعي والكهرباء.

المشكلة؟ كل بند من هذه البنود يضاعف عدد القرارات اليومية: تحسين الرفع الاصطناعي، إدارة المكامن، جدولة الحفارات، سلامة العمليات، لوجستيات قطع الغيار، والتحكم في الانبعاثات. الذكاء الاصطناعي هنا ليس رفاهية تقنية؛ هو “نظام تشغيل” للمشروع.

بالنسبة لعُمان، الدرس واضح: إذا كانت الاستثمارات في الاستكشاف والتطوير مستمرة (مع تعقيدات المكامن الناضجة والآبار كثيرة المياه وارتفاع متطلبات الكفاءة)، فالتنافسية ستُقاس بقدرة الشركة على تحويل البيانات إلى قرارات تشغيلية يومية—وليس بعدد الآبار فقط.

أين يرفع الذكاء الاصطناعي إنتاج الحقول؟ 5 تطبيقات تُترجم إلى براميل

الجواب المباشر: الذكاء الاصطناعي يرفع الإنتاج عندما يقلل “الوقت الضائع” ويزيد “دقة القرارات” في التشغيل والمكامن والصيانة.

1) تحليلات تنبؤية لتقليل التوقفات غير المخططة

التوقف غير المخطط (Unplanned Downtime) هو العدو الأول للإنتاج. في الحقول، أعطال المضخات، مشاكل الضغط، انهيار الأداء في معدات الرفع الاصطناعي… كلها تبدأ بإشارات صغيرة.

الذكاء الاصطناعي يلتقط هذه الإشارات من بيانات:

• الاهتزاز والحرارة والتيار الكهربائي
• تدفق السوائل والضغط (Flow/Pressure)
• سجلات الأعطال السابقة وقطع الغيار

الناتج العملي: تنبيه مبكر “هذا الضاغط سيتدهور خلال 10–14 يومًا” بدل اكتشاف العطل بعد توقف الإنتاج.

2) تحسين الرفع الاصطناعي وإدارة المياه/الغاز

في كثير من الحقول الناضجة (وهي حالة مألوفة في المنطقة)، ليس التحدي هو “وجود النفط”، بل جعل البئر يواصل الإنتاج بكفاءة.

نماذج تعلم الآلة تساعد على:

• اختيار إعدادات المضخة/الغاز للرفع (Gas Lift Optimization)
• اكتشاف التحول المبكر لارتفاع الـWater Cut
• اقتراح تدخلات خفيفة قبل اللجوء إلى Workover مكلف

جملة قابلة للاقتباس: “الذكاء الاصطناعي لا يحفر البئر بدلنا، لكنه يمنعنا من تشغيله بطريقة خاطئة لمدة 6 أشهر.”

3) قرار الحفر والتطوير: أين نحفر أولًا؟

خطة مثل NNPC تتضمن حقولًا جديدة وقرارات استثمارية خلال العام التالي. هنا تظهر نقطة حساسة: ترتيب الأولويات.

الذكاء الاصطناعي يدمج طبقات بيانات (جيولوجيا، إنتاج تاريخي، محاكاة مكمن، كلفة الحفر، مخاطر HSE) ليخرج بما يشبه “تقييم فرص” ديناميكي.

في عُمان، هذه المقاربة مفيدة خصوصًا عندما تتداخل:

• أهداف زيادة الإنتاج
• قيود الميزانية
• متطلبات خفض الانبعاثات

النتيجة ليست قرارًا آليًا 100%، بل “قرار مدعوم بالبيانات” يقلل الانحياز والتقدير غير المنضبط.

4) كشف التسربات وإدارة سلامة خطوط الأنابيب

تحدثت NNPC عن استكمال خط أنابيب Ajaokuta–Kaduna–Kano لتوريد الغاز على نطاق واسع. كلما كبر نظام النقل، زادت أهمية:

• كشف التسربات
• إدارة السلامة
• مراقبة التآكل

نماذج الذكاء الاصطناعي مع بيانات SCADA وأجهزة الاستشعار يمكنها اكتشاف شذوذات دقيقة قد لا يلتقطها الإنذار التقليدي.

في سياق عُمان (حيث البنية التحتية تمتد عبر مسافات وتضاريس مختلفة)، هذا يقلل المخاطر التشغيلية ويحد من خسائر المنتج ويعزز الامتثال.

5) تخطيط الصيانة وسلاسل الإمداد بذكاء

بيع الحقول غير المُجدية الذي أشارت إليه NNPC يعكس حقيقة واحدة: الأصل الذي لا يمكنك تشغيله بكفاءة يتحول إلى عبء مالي.

جزء من الكفاءة يأتي من أمور “غير لامعة” لكنها مؤثرة:

• توقيت شراء قطع الغيار
• مستويات المخزون
• جدولة فرق الصيانة

الذكاء الاصطناعي يستطيع بناء نماذج طلب (Demand Forecasting) مرتبطة بمعدلات الأعطال واحتمالاتها، بدل الاعتماد على متوسطات سنوية.

توسّع الإنتاج مع الاستدامة: كيف يساعد الذكاء الاصطناعي عُمان؟

الجواب المباشر: الذكاء الاصطناعي يجعل زيادة الإنتاج أقل “هدرًا” في الطاقة والوقت والانبعاثات، عبر تحسين التشغيل من المنبع إلى المصب.

في يناير 2026، النقاش العالمي حول الطاقة صار أكثر حساسية: أسواق النفط تتقلب، والتمويل يطلب شفافية أعلى، والشركات تُحاسب على الكربون وليس فقط على البرميل. لذلك، أي مشروع تطوير حقول في عُمان يحتاج أن يجيب عن سؤالين معًا:

1. كيف نرفع الإنتاج أو نحافظ عليه في الحقول الناضجة؟
2. كيف نقلل الانبعاثات والتكلفة لكل برميل؟

الذكاء الاصطناعي يربط السؤالين عمليًا عبر:

• تحسين استهلاك الطاقة في الضواغط والمضخات
• تقليل الحرق/الفليرينغ عبر التنبؤ بالاختناقات
• رفع كفاءة المعالجة السطحية (سطوح الإنتاج) لتقليل الفاقد

رأيي: الاستدامة في النفط والغاز ليست شعارات. هي إدارة دقيقة للتشغيل اليومي. والذكاء الاصطناعي هو أقرب ما يكون إلى “مدير تشغيل رقمي” يلاحق التفاصيل التي لا يستطيع البشر متابعتها بنفس السرعة.

خطة عملية لشركات النفط والغاز في عُمان: من أين تبدأ خلال 90 يومًا؟

الجواب المباشر: ابدأوا بمشروعين صغيرين عاليَي العائد، وثبّتوا البيانات والحَوْكمة، ثم وسّعوا تدريجيًا.

إذا كنت تعمل في شركة نفط وغاز أو مزود خدمات في عُمان وتريد نتائج قابلة للقياس، هذا مسار عملي أراه واقعيًا:

1. اختيار حالة استخدام واحدة تؤثر على الإنتاج مباشرة
   • مثال: تنبؤ أعطال مضخات الرفع الاصطناعي أو الضواغط
2. تدقيق البيانات خلال أسبوعين
   • هل بيانات SCADA كاملة؟ هل هناك فجوات زمنية؟ ما جودة العلامات (Tags)؟
3. بناء نموذج أولي خلال 4–6 أسابيع
   • هدفه إنذار مبكر + تفسير: “لماذا توقع العطل؟”
4. دمجه في قرار التشغيل اليومي
   • لا قيمة لنموذج لا يراه فريق التشغيل في لوحة واحدة
5. قياس أثر واضح
   • مثل: تقليل التوقفات بنسبة محددة، أو خفض زمن الإصلاح، أو رفع التوافرية

قاعدة سريعة: إذا لم تربط نموذج الذكاء الاصطناعي بمؤشر تشغيلي مثل uptime أو deferment فلن يصمد المشروع أمام ضغط الميزانية.

أسئلة شائعة يطرحها التنفيذيون في عُمان (وإجابات مختصرة)

هل الذكاء الاصطناعي يناسب الحقول الناضجة أكثر أم الجديدة؟

يناسب الاثنين، لكن أثره أسرع في الحقول الناضجة لأن البيانات متوفرة، وفرص تقليل التوقفات وتحسين الرفع الاصطناعي تكون أكبر.

هل نحتاج منصة بيانات ضخمة قبل البدء؟

لا. تحتاج حدًا أدنى من تنظيم البيانات والحَوْكمة. ابدأ بما لديك، لكن خطط منذ اليوم الأول لكيف ستُوحّد البيانات لاحقًا.

ما أكبر سبب لفشل مشاريع الذكاء الاصطناعي في النفط والغاز؟

الفشل غالبًا ليس تقنيًا؛ هو تشغيلي: نموذج ممتاز لا يدخل في إجراءات التشغيل ولا يثق به الفريق.

ما الذي يعنيه خبر NNPC لعُمان تحديدًا؟

خطة NNPC تذكير بأن سباق الطاقة في 2026 ليس سباق “من يملك احتياطيات أكثر”، بل سباق “من يدير الحقل بذكاء أكبر”. رفع الإنتاج إلى 1.8 مليون برميل يوميًا لديهم، والطموح إلى 4 ملايين بحلول 2030، يتطلب قرارات أسرع وأكثر انضباطًا—وهذا ما يفسر لماذا ترى الشركات العالمية الآن الذكاء الاصطناعي كجزء من التشغيل اليومي، لا كمبادرة جانبية.

بالنسبة لسلسلتنا عن عُمان: الحقول الذكية ليست شعارًا. هي مجموعة تطبيقات صغيرة متراكمة ترفع التوافرية، تقلل التوقفات، وتُحسن السلامة، وتقلل الانبعاثات “بالأرقام”.

إذا كنت تقود فريق عمليات أو صيانة أو مكامن في عُمان، ما أول قرار تشغيلي تتمنى لو كان مدعومًا بتنبؤ دقيق بدل الحدس؟ هذا غالبًا أفضل نقطة بداية لمشروع ذكاء اصطناعي يحقق أثرًا سريعًا—ويتحول لاحقًا إلى برنامج مؤسسي كامل.