أمطار عمان والذكاء الاصطناعي: جاهزية النفط والطاقة

في 06/01/2026 أصدرت هيئة الطيران المدني في سلطنة عُمان تنبيهًا جويًا: أمطار متفاوتة الشدة لمدة 48 ساعة قد تمتد من المحافظات الساحلية المطلة على بحر عُمان والبحر العربي إلى أجزاء من شمال الشرقية والداخلية، مع احتمال جريان الأودية. هذا النوع من التنبيهات لا يهم السائقين والبلديات فقط؛ بل يهم قطاعًا حساسًا جدًا لأي اضطراب ميداني: الطاقة والنفط والغاز.

الواقع؟ كثير من الشركات تتعامل مع الطقس كخبر يُقرأ ثم يُنسى. بينما التعامل الذكي معه يعني تحويله إلى إشارة تشغيلية داخل مركز القرار: ماذا سنوقف؟ ماذا سنؤجل؟ أين نرفع الجاهزية؟ ومن يحتاج رسالة الآن قبل أن ينقطع الطريق أو ترتفع مخاطر السلامة؟ هنا يدخل الذكاء الاصطناعي كأداة عملية—لا كشعار—ضمن سلسلة مقالاتنا: «كيف يُحوّل الذكاء الاصطناعي قطاع الطاقة والنفط والغاز في عمان».

لماذا الأمطار الغزيرة تحدٍ مباشر لعمليات الطاقة في عُمان؟

الأمطار ليست “حدثًا جويًا” فقط؛ بل حدث تشغيلي له تكلفة ومخاطر. عندما تتوقع الجهات الرسمية أمطارًا قد تؤدي إلى جريان الأودية، فهذا يعني احتمالات واقعية تشمل تأخر حركة الشاحنات، صعوبة الوصول للمواقع، ارتفاع احتمالات الحوادث، وتعطل أعمال الصيانة الميدانية.

على أرض الواقع، تتأثر عدة نقاط في سلسلة القيمة:

• السلامة الميدانية (HSE): الأودية والمناطق المنخفضة تتحول إلى نقاط خطر خلال ساعات.
• الوصول للمواقع: طرق الخدمة الترابية، والممرات المؤقتة، وبعض المسارات داخل الحقول قد تُغلق.
• الجدولة والصيانة: نافذة الصيانة المخططة قد تتلاشى، وتأجيل بسيط قد يراكم مخاطر الأعطال.
• الطاقة الكهربائية والمرافق: بعض الأصول (وخاصة القريبة من مجاري السيول) تتطلب احتياطات إضافية.

ما يعجبني في تنبيه هيئة الطيران المدني أنه يوضح فكرة أساسية: القيمة ليست في “الخبر”، بل في “التحديث اللحظي” وتغير الخريطة بمرور الوقت. وهذه بالضبط الفكرة التي يبني عليها الذكاء الاصطناعي أنظمة إنذار وتشغيل أكثر مرونة.

من تنبيه الطقس إلى قرار تشغيلي: كيف يعمل الذكاء الاصطناعي عمليًا؟

الذكاء الاصطناعي لا يتنبأ بالمطر بدل الأرصاد؛ بل يربط التنبؤ بالقرارات. الفارق بين شركة “تتابع النشرة” وشركة “تُشغّل الذكاء الاصطناعي” هو أن الثانية تُحوّل بيانات الطقس إلى إجراءات محددة مسبقًا.

1) نماذج مخاطر مرتبطة بالموقع (Risk Scoring)

الفكرة البسيطة: كل أصل (محطة، خط، طريق خدمة، مخزن، موقع حفر) يحصل على درجة مخاطر تتغير كل ساعة حسب:

• شدة الهطول المتوقعة
• القرب من الأودية والمناطق المنخفضة
• نوع التربة والانحدار (عند توفر بيانات GIS)
• سجل الحوادث أو الإغلاقات السابقة

ثم تُستخدم هذه الدرجة لتفعيل إجراءات مثل: تقليل الحركة، تحويل مسارات، أو رفع جاهزية فرق الطوارئ.

2) ربط الطقس ببيانات المعدات (Predictive Maintenance)

القرار الذكي هنا ليس “نؤجل الصيانة” فقط. أحيانًا تأجيل الصيانة في ظروف رطبة قد يقلل المخاطر على الأشخاص، لكنه يرفع مخاطر تعطل المعدات لاحقًا.

الذكاء الاصطناعي يساعد عبر:

• قراءة إشارات الاهتزاز والحرارة والضغط من الحساسات
• تقدير احتمالية العطل خلال 24–72 ساعة
• اقتراح: هل الأفضل تنفيذ صيانة سريعة قبل ذروة الحالة؟ أم الإيقاف الوقائي؟ أم الاستمرار مع مراقبة مكثفة؟

3) أتمتة التصعيد والإبلاغ (Automated Escalation)

وقت الأمطار لا يحتمل سلاسل بريد طويلة. ما نحتاجه هو تصعيد تلقائي: من يستلم التنبيه؟ ومتى؟ وبأي لغة تشغيلية؟

مثال عملي لسيناريو 48 ساعة:

1. عند إصدار التحذير الرسمي: إرسال تنبيه داخلي لمراكز العمليات وHSE.
2. قبل 12 ساعة من ذروة الهطول في منطقة محددة: تفعيل خطة تقليل الحركة وإعادة جدولة نقل المواد.
3. عند ارتفاع “مؤشر خطر الوادي” في موقع ما: إيقاف دخول الموقع تلقائيًا في نظام التصاريح (Permit to Work).

جملة قابلة للاقتباس: أفضل نظام إنذار هو الذي يغيّر سلوك التشغيل تلقائيًا، لا الذي يضيف إشعارًا جديدًا للهاتف.

أمثلة استخدام مباشرة في النفط والغاز بعُمان خلال موسم الأمطار

في يناير، تتكرر الحالات الجوية المتفاوتة، ومعها تتكرر الأخطاء نفسها: قرارات متأخرة، وتواصل غير واضح، وتضارب في الأولويات. الذكاء الاصطناعي لا يلغي الطقس، لكنه يقلل أثره.

إدارة حركة المركبات واللوجستيات

عند توقع أمطار على المحافظات الساحلية وتمددها للداخلية وشمال الشرقية، تكون حركة النقل بين المواقع حساسة.

ما الذي يمكن للذكاء الاصطناعي فعله؟

• إعادة ترتيب الرحلات بناءً على “نافذة أمان” زمنية لكل مسار
• اقتراح نقاط تجمع آمنة ومناطق انتظار بديلة
• تقييم مخاطر عبور مناطق منخفضة وربطها بتعليمات الدفاع المدني (تجنب الأودية)

سلامة العاملين والتصاريح

تنبيه الدفاع المدني والإسعاف واضح: تجنب الأودية والمناطق المنخفضة.

ترجمته داخل شركة طاقة يجب أن تكون عملية:

• تحديث تلقائي لمناطق الحظر على خرائط الموقع
• منع إصدار تصاريح عمل في نقاط محددة عندما ترتفع المخاطر
• إرسال رسائل قصيرة للعاملين الميدانيين تتضمن “ماذا نفعل الآن” بدل “تابعوا النشرة”

مراقبة الأصول القريبة من البحر

بما أن التأثير يشمل محافظات ساحلية مطلة على بحر عُمان والبحر العربي، فإن بعض الأصول القريبة من الساحل قد تواجه:

• رياحًا ورذاذًا وملوحة أعلى
• تغيرات في الأحمال واحتياج لجدولة تفتيش مختلفة

الذكاء الاصطناعي يدعم ذلك بدمج بيانات الطقس مع سجلات التآكل والتوقفات، وإخراج “قائمة تفتيش أولوية” تلقائيًا.

خطة تنفيذ واقعية: 90 يومًا لبناء «جاهزية الطقس» بالذكاء الاصطناعي

التحول لا يبدأ بشراء منصة ضخمة؛ يبدأ باختيار حالتين استخدام واضحتين وإثبات عائد سريع. هذه خطة أحبها لأنها عملية وقابلة للقياس.

أول 30 يومًا: توحيد البيانات وبناء لوحة متابعة

• تجميع مصادر الطقس (تنبيهات رسمية + بيانات داخلية إن وجدت)
• ربط المواقع والأصول بإحداثيات GIS
• إنشاء لوحة متابعة واحدة لمخاطر الطقس حسب المنطقة

مؤشر نجاح سريع: تقليل زمن وصول التحذير التشغيلي للفرق من ساعات إلى دقائق.

31–60 يومًا: نموذج مخاطر الأودية + قواعد تشغيل

• بناء مؤشر بسيط لمخاطر جريان الأودية قرب المواقع والطرق
• تعريف قواعد تشغيل: متى نمنع الدخول؟ متى نوقف النقل؟

مؤشر نجاح: انخفاض حالات “القرار المتأخر” (مثل الوصول لموقع مغلق أو عالق) عبر تتبع البلاغات.

61–90 يومًا: دمج التصاريح والصيانة التنبؤية

• ربط مؤشر المخاطر بنظام Permit to Work
• إضافة تنبؤ أعطال للمعدات الحساسة للبيئة الرطبة (حسب طبيعة الأصل)

مؤشر نجاح: انخفاض التوقفات الاضطرارية في فترة الحالة الجوية، وارتفاع الالتزام بإجراءات السلامة.

أسئلة شائعة يطرحها مسؤولو التشغيل عند أول مشروع

هل الذكاء الاصطناعي “بديل” للأرصاد؟

لا. الأرصاد مصدر الحقيقة عن الطقس. الذكاء الاصطناعي دوره أن يربط هذه الحقيقة بخريطة الأصول والقرارات والجدولة.

ما الحد الأدنى من البيانات للبدء؟

تقدر تبدأ بـ:

• قائمة مواقع/أصول + إحداثيات تقريبية
• سجل إغلاقات/حوادث مرتبط بالطقس (حتى لو كان بسيطًا)
• تنبيهات رسمية متاحة بشكل منتظم

ما أهم خطأ يقع فيه الفريق؟

التركيز على “نموذج تنبؤ متطور” وترك “القرار التشغيلي” غامضًا. إذا لم تكن هناك قواعد واضحة ماذا نفعل عند ارتفاع الخطر، فلن يهم كم كانت الدقة.

لماذا هذا يهم الآن؟

تنبيه 48 ساعة الذي أصدرته هيئة الطيران المدني يذكّرنا بشيء واضح: الطقس يتغير بسرعة، ويحتاج إدارة لحظية. وفي قطاع الطاقة والنفط والغاز بعُمان، إدارة اللحظة تعني سلامة أشخاص، واستمرارية إمداد، وتكاليف أقل.

إذا كنت تقود عمليات أو HSE أو صيانة، فابدأ بسؤال واحد يمكن تنفيذه هذا الأسبوع: ما القرار الذي نتخذه متأخرين كل مرة عند الأمطار؟ حوّله إلى قاعدة تشغيل، ثم اجعل الذكاء الاصطناعي ينفذها تلقائيًا عندما تتغير المؤشرات.

الخطوة التالية في سلسلة «كيف يُحوّل الذكاء الاصطناعي قطاع الطاقة والنفط والغاز في عمان» ستكون أعمق في جانب الصيانة التنبؤية للأصول الحرجة وربطها بأنظمة التصاريح والسلامة. السؤال الذي أتركه لك: عندما يأتي التنبيه القادم، هل سيكون مجرد خبر… أم سيصبح “زر تشغيل” داخل منظومتك؟