الذكاء الاصطناعي والمراقبة اللحظية: أمان أعلى للطاقة

سنة 2025 لم تعد تُقاس فقط بعدد المشاريع أو حجم الاستثمارات؛ بل بمدى قدرتنا على رؤية المخاطر قبل أن تقع. في 04/12/2025 أعلنت كوريا الجنوبية تطوير تطبيق يتيح لضحايا المطاردة رؤية موقع المُعتدي لحظيًا على الخريطة عندما يكون قريبًا—بدلاً من تنبيه نصي عام لا يحدد الاتجاه. الفكرة بسيطة وواضحة: حين تكون الثواني مهمة، يصبح “الوقت الحقيقي” فرقًا بين الأذى والنجاة.

وهذا بالضبط ما يحتاجه قطاع الطاقة والنفط والغاز—خصوصًا في بيئات العمل عالية الخطورة: منصات بحرية، مصافي، حقول بعيدة، خطوط أنابيب ممتدة، ومواقع تشغيل تعمل 24/7. ضمن سلسلة “كيف تُحوّل الذكاء الاصطناعي قطاع الطاقة والنفط والغاز في المملكة العربية السعودية”، سأستخدم مثال كوريا كعدسة عملية لفهم كيف يمكن لأنظمة المراقبة المدعومة بالذكاء الاصطناعي أن ترفع السلامة التشغيلية والاستجابة للحوادث والكفاءة في السعودية، بما ينسجم مع توجهات الابتكار في رؤية 2030.

من تتبّع المُعتدي إلى تتبّع الخطر: ما الذي نتعلّمه من تجربة كوريا؟

الفكرة الأساسية في التجربة الكورية ليست “تطبيقًا” بقدر ما هي نظام قرار لحظي. النص الذي ذكرته الجهات هناك يوضح مشكلة شائعة: التنبيه النصي يخبرك أن الخطر قريب، لكنه لا يخبرك أين ولا من أي اتجاه—فتبقى الضحية في حالة ارتباك.

في سياق الطاقة، نرى المشكلة نفسها بأشكال مختلفة:

• إنذار تسرب بسيط دون تحديد نقطة البداية واتجاه الانتشار.
• تنبيه سلامة عام دون تحديد الموقع الدقيق للفريق الأقرب للحادث.
• إشعار ضغط غير طبيعي دون ربطه بسلسلة أحداث: صمام، مضخة، تذبذب كهربائي، أو خطأ تشغيل.

الدرس العملي: لا يكفي أن “نستشعر” الخطر؛ يجب أن نعرضه على خريطة تشغيلية مفهومة، ونعطي الفريق قرارًا واضحًا: ابتعد، أوقف، اعزل، أرسل فريقًا، أو فعّل خطة الطوارئ.

لماذا “الخريطة” مهمة أكثر من “التنبيه”؟

الخريطة ليست رسماً جميلًا. هي واجهة قرار. عندما ترى الموقع الدقيق، تستطيع:

• تحديد أقرب مخارج أو نقاط تجمّع.
• اختيار المسار الأكثر أمانًا لتفادي منطقة خطرة.
• توزيع فرق الاستجابة حسب القرب والجاهزية.

وبنفس المنطق، في منشأة نفطية: خريطة المخاطر اللحظية تربط بيانات المستشعرات بمواقع المعدات والعمال وممرات الوصول.

المراقبة اللحظية في النفط والغاز: تطبيقات عملية ترفع السلامة فورًا

المراقبة بالذكاء الاصطناعي في قطاع الطاقة ليست “رفاهية رقمية”. هي طبقة أمان إضافية تُغطي ما لا يراه الإنسان دائمًا: أنماط صغيرة تتراكم لتصبح حادثًا كبيرًا.

1) حماية العاملين: من تنبيه قرب الخطر إلى منع التعرّض له

أقرب تشبيه لتطبيق كوريا داخل مواقع الطاقة هو التتبّع اللحظي لمناطق الخطر (Geofencing) مع ذكاء يتنبأ بالاقتراب غير الآمن.

أمثلة مباشرة:

• عامل يقترب من منطقة ذات احتمالية تسرب غاز: يصل إشعار مع اتجاه بديل آمن.
• فريق صيانة يدخل منطقة “عمل ساخن” دون تصريح مكتمل: النظام يوقف الإجراء ويبلّغ المشرف.
• مناطق تزداد فيها مستويات H2S أو غيره: يتم تحديث الخريطة في الوقت الحقيقي، ويُعاد توجيه الفرق.

هنا الذكاء الاصطناعي لا يراقب الأشخاص “للمراقبة”، بل لإدارة المخاطر. الفرق جوهري.

2) مراقبة الأصول: التنبؤ بالعطل قبل توقف الإنتاج

التتبّع اللحظي لا يخص البشر فقط. المعدات هي “الطرف الصامت” الذي قد يفشل دون إنذار واضح.

باستخدام نماذج تعلم الآلة، يمكن ربط:

• اهتزازات المضخات + حرارة المحامل + استهلاك الطاقة للتنبؤ بوقت فشل محتمل، وجدولة الصيانة قبل أن يتحول الأمر إلى توقف مكلف.

رأيي هنا مباشر: كثير من الشركات تملك بيانات ضخمة، لكنها لا تملك “منطق قرار” يجعل البيانات قابلة للتنفيذ. الاستثمار الحقيقي ليس في المزيد من الحساسات فقط؛ بل في نموذج يفسّر ويقترح إجراءً.

3) خطوط الأنابيب: اكتشاف التسربات والسرقات بالأنماط لا بالصدفة

في مسارات طويلة، الاعتماد على البلاغات أو الفحص الدوري وحده يترك فجوات.

الذكاء الاصطناعي يساعد عبر:

• تحليل تغيّرات الضغط والتدفق لاكتشاف تسربات صغيرة مبكرًا.
• دمج بيانات SCADA مع صور الأقمار الصناعية/الدرون لرصد أعمال حفر غير طبيعية.
• بناء “بصمة سلوكية” للتشغيل الطبيعي، وأي انحراف يطلق تحقيقًا سريعًا.

“رؤية الوقت الحقيقي” تحتاج حوكمة: الخصوصية، الصلاحيات، والامتثال

المثال الكوري فتح بابًا طبيعيًا للنقاش حول الخصوصية: رؤية موقع شخص—حتى لو كان مُدانًا بالمطاردة—حساسة للغاية. في الطاقة، الحساسية أعلى لأنك تتعامل مع:

• مواقع منشآت حرجة.
• بيانات تشغيل وأمن صناعي.
• بيانات حركة موظفين ومقاولين.

الحل ليس رفض التقنية، بل تطبيقها بحوكمة صارمة.

إطار عملي لحوكمة المراقبة الذكية في الطاقة

إذا كنت مسؤولًا عن التحول الرقمي أو السلامة، هذا إطار مختصر أثبت فعاليته:

1. مبدأ الحد الأدنى من البيانات: اجمع ما تحتاجه فقط لتحقيق هدف السلامة.
2. صلاحيات دقيقة حسب الدور: العامل يرى ما يخص سلامته، والمشرف يرى نطاق فريقه، وغرفة التحكم ترى الصورة الشاملة.
3. سجلات تدقيق (Audit Logs): كل مشاهدة/تصدير/تعديل يُسجّل لمنع إساءة الاستخدام.
4. فصل بيئات البيانات: بيانات الأمن الصناعي لا تختلط عشوائيًا ببيانات الموارد البشرية.
5. سياسة احتفاظ واضحة: حذف أو إخفاء الهوية بعد انتهاء الغرض التشغيلي.

جملة قابلة للاقتباس داخل الشركات: المراقبة الذكية في المواقع الخطرة يجب أن تُصمَّم لحماية العامل، لا لملاحقته إداريًا.

من السلامة إلى الكفاءة: لماذا هذا مهم لقطاع الطاقة السعودي الآن؟

في ديسمبر 2025، الحديث عن الذكاء الاصطناعي في السعودية لم يعد مجرد مستقبل؛ صار جزءًا من قرارات التشغيل والاستثمار. قطاع النفط والغاز تحديدًا يواجه معادلة صعبة: رفع الإنتاجية، تقليل الانبعاثات، وتثبيت مستويات السلامة—في وقت واحد.

أنظمة المراقبة اللحظية المدعومة بالذكاء الاصطناعي تساعد في نقاط ملموسة:

• تقليل زمن الاستجابة للحوادث: لأنك تعرف “أين” و“من الأقرب” فورًا.
• خفض التوقفات غير المخطط لها: عبر الصيانة التنبؤية.
• رفع الامتثال وإدارة المخاطر: لأن القرارات تصبح موثقة وقابلة للتدقيق.
• تحسين التخطيط التشغيلي: توزيع فرق الصيانة والمواد بناء على بيانات حقيقية.

وهذا يتسق مع روح رؤية 2030: الابتكار ليس شعارًا، بل تحسين قابل للقياس في السلامة والإنتاجية.

أسئلة شائعة داخل الشركات (وأجوبتها بصراحة)

هل سنحتاج تغيير كل الأنظمة القديمة؟ لا. غالبًا تبدأ بدمج تدريجي: ربط SCADA/حساسات موجودة، ثم إضافة طبقة تحليل وواجهات خرائط.

هل الذكاء الاصطناعي سيقلل وظائف السلامة؟ ما يقلله هو الأعمال التكرارية والإنذارات “الضوضائية”. يرفع قيمة دور السلامة إلى تحليل واتخاذ قرار.

ما أسرع “حالة استخدام” تعطي عائدًا؟ عادةً: تنبيهات مناطق الخطر للعاملين + لوحة مراقبة لحظية للحوادث القريبة + صيانة تنبؤية لمعدة حرجة واحدة (Pilot) قبل التوسع.

خطة 90 يومًا لتجربة مراقبة لحظية في منشأة نفط وغاز

بدلاً من مشاريع تمتد سنة قبل أن يرى أحد نتيجة، أنا أميل لنهج تجريبي منضبط. هذه خطة عملية:

0–30 يومًا: تحديد المشكلة والبيانات

• اختر سيناريو واحد: تسربات غاز، دخول مناطق محظورة، أو أعطال مضخات.
• حدّد 5–10 مؤشرات بيانات فقط (ضغط، حرارة، H2S، موقع…).
• اتفق على معيار نجاح واضح (مثل: تقليل وقت الاستجابة بنسبة 20%).

31–60 يومًا: نموذج أولي وواجهة قرار

• بناء نموذج كشف شذوذ (Anomaly Detection) أو تنبؤ بسيط.
• واجهة خريطة تشغيلية تُظهر: الحدث، الموقع، مستوى الخطورة، والإجراء المقترح.
• تدريب فريق صغير وتشغيل تجريبي محدود.

61–90 يومًا: تشغيل فعلي وحوكمة

• ضبط الإنذارات لتقليل الإشعارات الكاذبة.
• تطبيق صلاحيات الوصول وسجلات التدقيق.
• تقرير نتائج: وقت الاستجابة، عدد الحوادث القريبة من الوقوع، ساعات توقف تم تجنبها.

هذا النوع من التجارب يصنع قناعة داخلية بسرعة، ويحوّل “الذكاء الاصطناعي” من فكرة إلى ممارسة.

ما الذي يأتي بعد ذلك؟

قصة كوريا الجنوبية تؤكد أن التقنيات التي تُبنى لحماية الناس في الشارع يمكن أن تُترجم بسهولة لحماية الناس في مواقع العمل—خصوصًا عندما نتحدث عن المراقبة في الوقت الحقيقي ودمجها مع الاستجابة للطوارئ.

إذا كنت تعمل في الطاقة أو النفط والغاز في السعودية، فالسؤال العملي ليس: “هل نستخدم الذكاء الاصطناعي؟” بل: أي خطر سنجعل رؤيته لحظية خلال 90 يومًا؟ هذا هو المستوى الذي يبدأ منه التحول الحقيقي.

إذا رغبت، أستطيع مساعدتك في تحويل حالة استخدام واحدة إلى خارطة تنفيذ: البيانات المطلوبة، الأنظمة التي تُدمَج، معايير الخصوصية، ومؤشرات العائد—ثم توسيعها تدريجيًا عبر مواقع متعددة.