المفاعلات النووية الصغيرة والذكاء الاصطناعي: درس للسعودية

في 22/12/2025 أعلنت السفارة الأمريكية في أستانا عن تعاون لتدريب مختصين في كازاخستان على تشغيل المفاعلات النووية الصغيرة المعيارية (SMRs)، مع تزويد معهد الفيزياء النووية في ألماتي بمحاكي تشغيل كمرحلة أولى. خبر يبدو بعيدًا جغرافيًا… لكنه قريب جدًا من أسئلة الطاقة التي نعيشها في منطقتنا: كيف نبني بنية تحتية جديدة للطاقة بسرعة، وبمخاطر أقل، وبقرارات أدق؟

المفارقة أن القصة ليست “نووية” فقط. جوهرها هو كيف تُدار مشاريع الطاقة المتقدمة: تدريب، محاكاة، جدوى، شراكات دولية، ثم تنفيذ. وهنا يظهر الخيط الذي يهمّنا في سلسلة “كيف تُحوّل الذكاء الاصطناعي قطاع الطاقة والنفط والغاز في المملكة العربية السعودية”: الذكاء الاصطناعي ليس رفاهية رقمية؛ هو الطريقة العملية لتقليل زمن القرار، وضبط المخاطر، ورفع جاهزية التشغيل—سواء كنت تتحدث عن مفاعل صغير، أو محطة معالجة غاز، أو شبكة كهرباء ذكية.

لماذا تتجه كازاخستان إلى المفاعلات الصغيرة المعيارية؟

الفكرة الأساسية: SMRs مناسبة للشبكات التي تحتاج مرونة وتدرّجًا في التوسعة بدل مشاريع عملاقة تُبنى مرة واحدة وتستغرق سنوات طويلة.

كازاخستان، مثل كثير من الدول ذات المساحات الواسعة وتوزّع الأحمال، تحتاج حلولًا تُركَّب على مراحل وتُشغَّل بالقرب من مراكز الطلب. المفاعلات الصغيرة عادةً تُقدَّم كوحدات قياسية يمكن تكرارها، ما يقلّل تعقيد التصميم “حسب الطلب” الذي يرفع التكلفة والمدة.

المحاكاة قبل الحديد والخرسانة

ما لفت انتباهي في خبر التعاون ليس اسم الشركة الاستشارية ولا التفاصيل السياسية، بل “المحاكي” الذي سيتم توريده. المحاكيات في قطاع الطاقة ليست تدريبًا فقط؛ هي منهجية إدارة مخاطر.

عندما تبدأ بدورة تدريب على محاكٍ، فأنت عمليًا:

• تختبر سيناريوهات التشغيل الطبيعية وغير الطبيعية قبل وجود الأصل الحقيقي.
• تجمع بيانات أداء وتشغيل افتراضية تساعد في تحسين إجراءات التشغيل.
• ترفع جاهزية الفرق، وتقلّل أخطاء البدايات التي تكون عادةً الأغلى.

هذه الفلسفة نفسها تنطبق على مشاريع النفط والغاز والكهرباء في السعودية: قبل توسيع مرافق معالجة أو إضافة ضواغط أو أتمتة محطات، بناء Digital Twin (توأم رقمي) ومحاكاة تشغيلية يقللان المخاطر ويعززان الالتزام بالجداول.

أين يدخل الذكاء الاصطناعي في قصة SMRs؟

الإجابة المباشرة: الذكاء الاصطناعي يجعل مشروعًا معقدًا قابلًا للإدارة على مستوى التفاصيل اليومية—من التخطيط إلى التشغيل إلى الصيانة.

مشاريع SMR تتطلب انضباطًا عاليًا في السلامة والجودة، وكمية ضخمة من البيانات (تصميم، إجراءات، تدريب، إنذارات، استشعار). الذكاء الاصطناعي لا “يستبدل” الهندسة، لكنه يضيف طبقة قرار أسرع وأكثر اتساقًا.

1) ذكاء اصطناعي لجدوى أدق… وليس أسرع فقط

عندما تقوم شركة استشارية بدراسة جدوى، فهي تقارن مواقع، أحمال، تكلفة ربط بالشبكة، توافر المياه للتبريد (حسب التقنية)، القدرات البشرية، وسيناريوهات تنظيمية.

هنا يمكن للذكاء الاصطناعي أن يحسّن ثلاث نقاط عملية:

• نمذجة الأحمال: توقع الطلب حسب المناطق والقطاعات بدقة أعلى عبر نماذج زمنية، بدل الاعتماد على متوسطات عامة.
• تحليل السيناريوهات: تشغيل آلاف السيناريوهات (أسعار وقود، تكاليف تمويل، تأخيرات توريد) لاستخراج أكثر العوامل حساسية.
• تحسين اختيار الموقع: دمج طبقات بيانات (شبكة، تضاريس، قرب من أحمال صناعية) لإخراج خيارات مرتبة مع تفسير منطقي.

2) ذكاء اصطناعي للتدريب والتشغيل عبر المحاكاة

إذا كانت كازاخستان تبدأ بمحاكي، فهذه إشارة: التشغيل الآمن يبدأ بالسيناريوهات.

في السعودية، نفس النهج يُترجم إلى:

• محاكيات تشغيل لمحطات الغاز والمعالجة.
• تدريب فرق التحكم DCS/SCADA على سيناريوهات الأعطال.
• توأم رقمي للمرفق، ثم نماذج تعلم آلي تقترح إجراءات تشغيل تقلّل التذبذب وتزيد الاستقرار.

جملة قابلة للاقتباس: كل ساعة تدريب على محاكي تقلّل ساعات الأعطال غير المخطط لها لاحقًا—والذكاء الاصطناعي هو من يحوّل التدريب إلى تحسين مستمر.

3) الصيانة التنبؤية: المكان الذي يدفع نفسه

في البنى التحتية الحساسة، الصيانة ليست “متى تعطّل أصلح”. هي إدارة مخاطر وتوافر.

الذكاء الاصطناعي هنا واضح الأثر:

• دمج بيانات الاهتزاز والحرارة والضغط والتيار.
• اكتشاف الأنماط الشاذة قبل الفشل.
• التوصية بأولوية تدخلات الصيانة بناءً على أثرها على الإنتاج والموثوقية.

وهذا ينسحب على النفط والغاز أكثر مما يظنه البعض: الضواغط، المضخات، المبادلات الحرارية، الصمامات… كلها بيئات مثالية لـ التعلم الآلي في الصيانة التنبؤية.

ما الذي يجعل تجربة كازاخستان مهمة للسعودية ورؤية 2030؟

الخلاصة: الابتكار في الطاقة اليوم صار “سلسلة توريد قرار” بقدر ما هو سلسلة توريد معدات.

السعودية ضمن رؤية 2030 تدفع باتجاه مزيج طاقة أكثر تنوعًا، وتوطين للتقنيات والمهارات، وتحسين كفاءة العمليات الصناعية. قصة كازاخستان تقدّم نموذجًا عمليًا: شراكة دولية + تدريب منظم + محاكاة + دراسة جدوى… ثم خطوة التنفيذ.

1) الشراكات الدولية ليست فقط تمويلًا—هي نقل منهجيات

التعاون الذي يبدأ بتدريب ومحاكٍ يعني أن نقل المعرفة ليس نظريًا. هو نقل “طريقة عمل”: إجراءات تشغيل، ثقافة سلامة، معايير كفاءة.

وبالنسبة للسعودية، الشراكات في تقنيات الطاقة المتقدمة (سواء كانت نووية صغيرة، أو هيدروجين، أو التقاط كربون) تصبح أقوى عندما تُصمم حول:

• بناء قدرات بشرية قابلة للتوسع
• نقل أدوات (محاكيات، منصات بيانات، توائم رقمية)
• توطين سلسلة القيمة على مراحل

2) الذكاء الاصطناعي يختصر فجوة المهارات

أكبر عائق لأي تقنية جديدة ليس المعدّات فقط، بل “من سيشغّلها ويطوّرها؟”.

هنا أرى موقفًا عمليًا: الذكاء الاصطناعي لا يلغي الحاجة للخبرة، لكنه:

• يسرّع تعلم المشغلين عبر مساعدات تشغيل مبنية على إجراءات معيارية.
• يقلّل اعتماد الفرق على “الخبرة الضمنية” الموجودة في رؤوس أشخاص معدودين.
• يحوّل المعرفة إلى Playbooks قابلة للتحديث، مع تتبع لما نجح وما فشل.

3) البنية التحتية الرقمية تصبح شرطًا قبل البنية التحتية المادية

إذا كانت SMRs تحتاج محاكاة وتدريب مبكر، فمشاريع النفط والغاز والكهرباء في 2026 وما بعدها ستحتاج نفس الشيء: منصة بيانات موحدة، حوكمة بيانات، وأمن سيبراني.

المشروع الذي يبدأ قبل ترتيب البيانات غالبًا يدفع “ضريبة فوضى” لاحقًا: تكامل متعثر، تقارير متناقضة، ونماذج ذكاء اصطناعي لا يمكن الوثوق بها.

تطبيقات عملية لشركات الطاقة والنفط والغاز في السعودية (خطوات قابلة للتنفيذ)

الإجابة المباشرة: إذا أردت الاستفادة من درس SMR، ابدأ بـ التدريب والمحاكاة والبيانات قبل أي توسعة كبيرة أو أتمتة واسعة.

خارطة طريق من 90 يومًا (واقعية ومقاسة)

1. تحديد 3 أصول حرجة (ضاغط، خط معالجة، محطة فرعية) ذات أثر واضح على الإنتاج أو الاستقرار.
2. جمع بيانات تشغيل 12 شهرًا (إن توفرت) أو بدء خطة استشعار سريعة.
3. بناء لوحة مؤشرات موثوقة: توافر، توقفات غير مخططة، أسباب الأعطال، وقت الإصلاح.
4. نموذج شذوذ بسيط (Anomaly Detection) على أصل واحد—ابدأ صغيرًا.
5. تمرين محاكاة تشغيل: سيناريو عطل + استجابة + مراجعة إجراءات.

ما الذي يجب أن تقيسه لتعرف أن الذكاء الاصطناعي “جاء بنتيجة”؟

• انخفاض التوقفات غير المخططة (حتى لو بنسبة 10–20% على أصل واحد كبداية).
• تقليل MTTR (متوسط وقت الإصلاح) عبر تشخيص أسرع.
• تحسن استقرار التشغيل (تذبذب أقل في الضغط/التدفق/الجودة).
• زيادة الالتزام بإجراءات التشغيل بفضل مساعدات ذكية وتوثيق أفضل.

أسئلة شائعة يطرحها التنفيذيون (وإجابات مباشرة)

هل SMRs مناسبة للمنطقة؟

تقنيًا يمكن أن تكون مناسبة لبعض الاستخدامات (أحمال صناعية ثابتة، مواقع بعيدة، دعم الشبكة). لكن القرار يعتمد على التنظيم، القبول المجتمعي، وسلسلة الإمداد. الأهم هنا ليس “نعم/لا”، بل أن منهجية الإعداد (محاكاة + تدريب + بيانات) هي الدرس القابل للنقل فورًا.

هل الذكاء الاصطناعي في الطاقة يتطلب مشاريع ضخمة؟

لا. أكثر المشاريع جدوى تبدأ صغيرة: أصل واحد، خط واحد، ثم تتوسع. ما يتطلب الجدية فعلًا هو حوكمة البيانات وتحديد مسؤوليات واضحة.

أين ينجح الذكاء الاصطناعي أكثر: النفط والغاز أم الكهرباء؟

ينجح حيث توجد ثلاثة شروط: بيانات جيدة، تكرار تشغيلي، وأثر مالي واضح. وهذا موجود بقوة في الاثنين، خصوصًا في الصيانة التنبؤية وتحسين التشغيل.

ما الذي نأخذه معنا إلى 2026 في السعودية؟

المفاعلات الصغيرة المعيارية في كازاخستان ليست مجرد خبر عن “تقنية جديدة”. هي تذكير أن مشاريع الطاقة الحديثة تُدار كأنها أنظمة بيانات قبل أن تكون أنظمة معدات. وهذا بالضبط جوهر حديثنا في هذه السلسلة عن تحوّل قطاع الطاقة والنفط والغاز في المملكة العربية السعودية بالذكاء الاصطناعي: الجودة التشغيلية اليوم تبدأ من البيانات، ومن التدريب، ومن القدرة على محاكاة الواقع قبل أن يدفعك الواقع فاتورة الخطأ.

إذا كنت تعمل في شركة طاقة أو نفط وغاز في السعودية، اسأل نفسك سؤالًا واحدًا قبل أي مشروع تطوير أو توسعة: هل نملك توأمًا رقميًا/محاكاة وإطار بيانات يجعل القرار أسرع وأقل مخاطرة؟ إذا كانت الإجابة “ليس بعد”، فهذه هي نقطة البداية العملية.