زيادة إنتاج مصافي عُمان 12.5%: أين يرفع الذكاء الاصطناعي السقف؟

سجّلت عُمان في 2025 رقمًا يستحق التوقف عنده: إجمالي إنتاج المصافي ارتفع 12.5% ليصل إلى 84,739,200 برميل بحسب البيانات الأولية الصادرة عن المركز الوطني للإحصاء والمعلومات. هذا ليس خبرًا “تشغيليًا” عابرًا؛ بل إشارة واضحة إلى أن قطاع التكرير المحلي يدخل مرحلة تتطلب قرارات أسرع، وانضباطًا أعلى في الجودة، وقدرة أدق على موازنة السوق المحلي مع التصدير.

وهنا تأتي وجهة نظري الصريحة: الزيادة وحدها لا تكفي. إذا كان هدف الشركات هو الحفاظ على هذا الزخم في 2026 وما بعدها—خصوصًا مع اقتراب رمضان في 19/02/2026 وتغيّر أنماط الاستهلاك اللوجستي والنقل—فإن الاستثمار في الذكاء الاصطناعي في قطاع النفط والغاز في عُمان لم يعد خيارًا تجميليًا، بل طريقة عملية لتقليل الهدر وتحسين الإتاحة التشغيلية ورفع هامش الربح.

الخبر يقدّم أرقامًا قوية عن البنزين والديزل ووقود الطيران وغاز البترول المسال والبتروكيماويات. ما سأفعله هنا هو تحويل هذه الأرقام إلى خريطة فرص: أين يمكن للذكاء الاصطناعي أن يضيف قيمة ملموسة داخل المصفاة وخارجها؟ وما الخطوات الواقعية التي يمكن لفريق التشغيل أو التخطيط أو تقنية المعلومات البدء بها خلال 90 يومًا؟

ماذا تقول أرقام 2025 عن “شكل الطلب” والفرصة الرقمية؟

الإجابة المباشرة: الأرقام تُظهر نموًا قويًا في منتجات محددة (بنزين وديزل وLPG وبولي بروبيلين) مقابل تراجع في أخرى (وقود الطيران)، وهذا يعني أن التحدي ليس الإنتاج فقط بل تحسين المزيج الإنتاجي (Product Slate) بسرعة—وهو مجال يتفوّق فيه الذكاء الاصطناعي عند دمجه مع بيانات التشغيل والسوق.

بحسب بيانات 2025 مقارنة بـ2024:

• بنزين عادي M91: الإنتاج +19.3% إلى 16,775,600 برميل. المبيعات +1.1% إلى 14,292,900، بينما الصادرات -10.4% إلى 2,299,100.
• بنزين ممتاز M95: الإنتاج +20.1% إلى 14,891,500. المبيعات +2.4% إلى 13,589,800، والصادرات +95% إلى 2,035,000.
• الديزل (Gas oil): الإنتاج +12.8% إلى 34,468,500. المبيعات +7.2% إلى 15,174,600، والصادرات +10.8% إلى 18,286,400.
• وقود الطيران: الإنتاج -6.6% إلى 10,873,600. المبيعات -1.7% إلى 3,897,700، والصادرات -10.8% إلى 6,768,600.
• غاز البترول المسال LPG: الإنتاج +16.4% إلى 7,730,100. المبيعات +22.1% إلى 3,927,900، والصادرات +127.4% إلى 821,200.

في البتروكيماويات:

• البنزين (Benzene) +7.2% إلى 171,900 طن متري
• البارا-زايلين +16.6% إلى 578,900 طن متري
• البولي بروبيلين +81.3% إلى 357,000 طن متري

هذه التباينات ليست “تفاصيل”، بل إشارات تشغيلية: الأسواق تتغير، والقيود اللوجستية تتبدل، وخيارات التسعير والتصدير تتبدل. الذكاء الاصطناعي يعمل هنا كمحرّك قرار، لا كبرنامج إضافي.

تحسين تشغيل المصفاة بالذكاء الاصطناعي: من “زيادة الإنتاج” إلى “زيادة الهامش”

الإجابة المباشرة: أكبر عائد للذكاء الاصطناعي داخل المصافي يأتي من ثلاث نقاط: تحسين الطاقة الإنتاجية الفعلية (Throughput)، تقليل استهلاك الطاقة والوقود، وتحسين التوافق مع المواصفات (Quality) دون مبالغة في المعالجة.

1) التحكم المتقدم المدعوم بالنماذج (AI + APC)

المصافي تعتمد تاريخيًا على أنظمة التحكم المتقدم (APC). الفرق اليوم أن الذكاء الاصطناعي يضيف:

• نماذج تتعلم من بيانات السنوات الماضية لتحديد أفضل نقاط تشغيل حسب نوع الخام والطقس والقيود.
• تنبؤات لحظية بالانحرافات في الجودة (مثل رقم الأوكتان في البنزين) لتقليل إعادة المعالجة.

لماذا يهم هذا في ضوء أرقام 2025؟ لأن نمو M91 وM95 والديزل يعني ضغطًا أعلى على وحدات المزج والهدرجة والفصل. وكل دقيقة تشغيل “غير مثالية” تُترجم إلى طاقة مهدرة أو منتج خارج المواصفات.

2) الصيانة التنبؤية: تقليل التوقفات غير المخطط لها

توقّف غير مخطط له في معدّة حرجة (مضخة، مبادل حراري، ضاغط) لا يوقف الإنتاج فقط؛ بل يخلق سلسلة خسائر في الطاقة والجودة والسلامة.

نهج عملي للصيانة التنبؤية بالذكاء الاصطناعي:

1. جمع بيانات الاهتزاز/الحرارة/الضغط من أجهزة القياس.
2. بناء نموذج يتنبأ بـاحتمال العطل خلال 7–30 يومًا.
3. ربط النموذج بنظام إدارة الصيانة (CMMS) لإصدار أوامر عمل مبكرة.

النتيجة التي تبحث عنها الإدارات ليست “تقنية” بل خفض ساعات التوقف ورفع الإتاحة التشغيلية—وهي الطريقة الأكثر واقعية للحفاظ على نمو 12.5% دون إنفاق رأسمالي ضخم.

3) ذكاء الطاقة والانبعاثات: المال يُهدر في الغلايات والأفران

الطاقة هي بند تكلفة ضخم في التكرير. الذكاء الاصطناعي يستطيع:

• تحسين كفاءة الأفران (Furnaces) عبر ضبط نسب الهواء/الوقود.
• تقليل الفواقد في شبكة البخار.
• التنبؤ بذروة الاستهلاك وربط ذلك بجدولة التشغيل.

جملة تصلح كعنوان داخلي لأي مشروع: “كل 1% كفاءة طاقة تُترجم مباشرة إلى هامش أفضل.”

لماذا تغيّر الصادرات والمبيعات قواعد اللعبة؟ (خاصةً مع LPG وM95)

الإجابة المباشرة: عندما ترى صادرات ترتفع بقوة (مثل M95 +95% وLPG +127.4%)، فهذا يعني أن قرارات التسعير والوجهات اللوجستية وجودة الدفعات أصبحت أكثر حساسية للوقت—والذكاء الاصطناعي هنا يرفع جودة القرار التجاري.

1) التنبؤ بالطلب والتخطيط المتكامل (S&OP) ببيانات حقيقية

بدلًا من التخطيط الشهري الثابت، يمكن بناء نماذج تنبؤية تعتمد على:

• اتجاهات الاستهلاك المحلي (نقل، مواسم، رمضان)
• قدرات التخزين في المحطات
• جداول الشحن والتصدير
• أسعار الأسواق الإقليمية (كمدخلات داخلية لدى الشركة)

الهدف: تقليل مخاطر “زيادة الإنتاج لمخزون غير مناسب” أو فقدان فرصة تصدير لأن المنتج لم يُحضّر بالمواصفات المطلوبة في الوقت.

2) تحسين مزيج الإنتاج والتصدير (Product Slate Optimization)

تغيّر التوازن بين:

• تلبية الطلب المحلي
• تعظيم ربحية التصدير

بالذكاء الاصطناعي، يمكن تشغيل نماذج تحسين (Optimization) تقترح:

• ما الكمية المثلى من M91 مقابل M95؟
• متى نزيد الديزل للتصدير؟
• كيف نخطط لـLPG بحيث لا نختنق في التخزين؟

هذا النوع من القرارات يصبح أقوى عندما يُدمج مع بيانات وحدات المصفاة الفعلية، لا مع تقديرات نظرية.

البتروكيماويات: قفزة البولي بروبيلين تقول شيئًا واحدًا

الإجابة المباشرة: نمو البولي بروبيلين 81.3% في 2025 يعني أن القيمة تتحرك من “برميل” إلى “سلسلة قيمة”، والذكاء الاصطناعي يضاعف المكاسب عبر تحسين الجودة، وتقليل الهدر، وتحديد ربحية كل درجة منتج (Grade).

في مصانع البتروكيماويات، اختلاف بسيط في ظروف التشغيل قد يغيّر:

• خصائص المنتج (مثل مؤشر الانصهار MFI)
• نسبة الرفض (Off-spec)
• القدرة على بيع المنتج بسعر أعلى

تطبيقات AI الأكثر مباشرة هنا:

• نماذج تنبؤ بالجودة: تتوقع مواصفات المنتج قبل ظهور نتائج المختبر.
• تحسين الوصفات: تحديد ظروف تشغيل تقلل تذبذب الجودة.
• كشف أسباب العيوب: ربط أحداث التشغيل بالدفعات المعيبة بسرعة.

إذا كانت الصادرات من البولي بروبيلين ارتفعت 66% إلى 263,600 طن متري، فإن أي تحسن صغير في ثبات الجودة ينعكس على السمعة التجارية وشروط التعاقد.

“أسئلة الناس أيضًا”: ما الذي تحتاجه مصافي عُمان لتطبيق الذكاء الاصطناعي فعليًا؟

الإجابة المباشرة: النجاح يعتمد على البيانات والحوكمة قبل اختيار الأدوات. هذه 5 متطلبات عملية تُسهل النتائج خلال أشهر لا سنوات.

1) توحيد البيانات التشغيلية وربطها بالسياق

بيانات الحساسات وحدها لا تكفي. تحتاج:

• تعريف المعدات (Asset hierarchy)
• ربط الأحداث (توقف/صيانة/تغيير خام)
• توحيد الزمن (Time sync)

2) اختيار حالات استخدام محددة بعائد واضح

أقترح البدء بحالتين:

• الصيانة التنبؤية لمعدة حرجة واحدة
• نموذج جودة لمنتج واحد عالي القيمة (مثل M95 أو Grade رئيسي من PP)

3) فريق مشترك: تشغيل + صيانة + بيانات

أكثر المشاريع فشلًا هي التي تُترك لفريق تقني دون “مالك تشغيلي”. المطلوب:

• مهندس تشغيل صاحب قرار
• مهندس موثوقية/صيانة
• عالم بيانات/مهندس بيانات

4) حوكمة وأمن سيبراني صناعي (OT Security)

بيئة المصفاة حساسة. يجب فصل الشبكات، وإدارة الصلاحيات، وتسجيل كل تغيير في النماذج.

5) قياس قيمة صارم

قبل التشغيل، اتفقوا على مؤشرات مثل:

• ساعات توقف أقل
• استهلاك طاقة أقل لكل برميل
• انخفاض نسبة Off-spec
• تحسن هامش الربح لكل منتج

قاعدة بسيطة: إذا لم نستطع قياس الأثر خلال 8–12 أسبوعًا، فالمشروع يحتاج إعادة تصميم.

خارطة طريق 90 يومًا: بداية واقعية دون ضجيج

الإجابة المباشرة: خلال 90 يومًا يمكن إطلاق مشروع ذكاء اصطناعي “محدود النطاق” يثبت القيمة ويُسهّل التوسع.

1. الأسبوع 1–2: اختيار حالة استخدام واحدة + تعريف مؤشر نجاح واحد.
2. الأسبوع 3–5: سحب البيانات التاريخية وتنظيفها وربطها بالأحداث.
3. الأسبوع 6–8: بناء نموذج أولي (Pilot) وتقييمه مقابل الواقع.
4. الأسبوع 9–10: تجربة تشغيل مقيّدة (Shadow mode) دون تدخل مباشر.
5. الأسبوع 11–13: دمج النتائج في قرار يومي (توصيات واضحة للمشغل/المخطط).

النتيجة المطلوبة ليست “لوحة جميلة”، بل قرار أفضل يوميًا: متى نوقف معدّة قبل أن تتعطل؟ كيف نضبط وحدة لتحسين جودة منتج؟ كيف نتوقع اختناقًا لوجستيًا قبل وقوعه؟

ما الذي تعنيه زيادة 12.5% لمستقبل القطاع في عُمان؟

الإجابة المباشرة: الزيادة تثبت قدرة تشغيلية قوية، لكنها ترفع سقف التوقعات. الحفاظ على هذا المستوى يحتاج أدوات تجعل التشغيل أكثر ذكاءً، والتخطيط أكثر دقة، والسلامة أكثر استباقية.

أنا أرى أن 2026 ستكون سنة “التمييز” بين من يضيف الذكاء الاصطناعي كزينة، ومن يضعه في قلب دورة القرار. خصوصًا أن تباين الأداء بين المنتجات (مثل تراجع وقود الطيران مقابل ارتفاع الديزل وLPG) يعني أن مرونة المصفاة أهم من مجرد الطاقة القصوى.

إذا كنت تعمل في التشغيل، الصيانة، التخطيط، أو التحول الرقمي: ابدأ بمؤشر واحد، ومعدة واحدة، ومنتج واحد. عندما تثبت القيمة، توسّع بثقة.

ما المجال الذي تعتقد أنه سيحقق أسرع عائد في مصافي عُمان: الصيانة التنبؤية، تحسين الطاقة، أم نماذج الجودة؟