السلامة الهندسية المدعومة بالذكاء (Intelligent Engineering Safety) أو ما يُعرف بـ التحليل الهندسي للمخاطر باستخدام الذكاء الاصطناعي هو توجه حديث يهدف إلى تعزيز أنظمة السلامة في التصميم والصيانة والتشغيل من خلال تقنيات الذكاء الاصطناعي (AI) والتعلم الآلي (ML).
ما المقصود بها؟
هي دمج خوارزميات الذكاء الاصطناعي في عمليات:
- تحليل المخاطر الهندسية (Hazard Analysis).
- التنبؤ بالأعطال قبل وقوعها (Predictive Maintenance).
- تصميم نظم آمنة منذ البداية (Prevention Through Design).
يتم ذلك باستخدام بيانات ضخمة من الحساسات، السجلات التشغيلية، وتقارير الحوادث، لتطوير أنظمة تتعلم باستمرار وتحدد المخاطر المحتملة قبل أن تتحول إلى حادث.
التقنيات المستخدمة
- التعلم الآلي (Machine Learning)
خوارزميات مثل Random Forest، Neural Networks للتنبؤ بالفشل (Failure Prediction).
- النماذج اللغوية الكبيرة (LLMs)
مثل GPT لتحليل تقارير الحوادث وتوليد خطط تحسين السلامة.
- تحليل السلامة القائم على الذكاء الاصطناعي
STPA (System-Theoretic Process Analysis) مدعوم بالذكاء للتعامل مع الأنظمة المعقدة.
- الرؤية الحاسوبية (Computer Vision)
لاكتشاف المخاطر في مواقع العمل من صور وكاميرات مراقبة.
- دمج الذكاء الاصطناعي مع HAZOP/HazID
استخراج معرفي تلقائي من P&IDs، الوحدات، السجلات التاريخية وتقارير الحوادث (NLP + رسوم بيانية معرفية) لتوليد عُقَد/Guidewords مرشحة واحتمالات أولية للأسباب–النتائج. هذا يُسرّع جلسات HAZOP ويُقلّل漏ات بشرية.
- نماذج كشف الشذوذ (Anomaly Detection) على بيانات التشغيل (ضغط/حرارة/تدفق/اهتزاز) لتغذية سيناريوهات الانحراف (More/No/Reverse…) بأدلّة كمية.
شبكات بايزية + الاستدلال السببي لربط الانحرافات بالأسباب الجذرية واحتمالات العواقب، وتحديث ترتيب المخاطر ديناميكيًا.
- التوأم الرقمي (Digital Twin)
إنشاء نسخة رقمية من المصنع أو المعدة لمراقبة المخاطر في الوقت الفعلي
المهام التي يعالجها
- التنبؤ بانهيار المكونات قبل حدوثه (مثلاً: التوربينات، المضخات).
- التحليل التلقائي لأسباب الحوادث (Root Cause Analysis).
- دعم تصميم أنظمة آمنة عبر اقتراح تحسينات أثناء مرحلة التصميم.
- محاكاة سيناريوهات الطوارئ باستخدام نماذج الذكاء الاصطناعي.
الجانب البيئي: AI لإدارة الانبعاثات والمواد الخطرة
استخدامات أساسية
- MRV ذكي للميثان والمركبات العضوية المتطايرة: دمج قياسات الحقليّة (OGI/ليدار/أقمار صناعية/مستشعرات أرضية) مع نماذج تعلم آلي لتحديد المصادر وترتيب الأولويات للإصلاح (LDAR). الاتساق مع إطار UNEP OGMP 2.0 يُحسّن الدقة والشفافية.
- نمذجة انتشار سحابات التلوّث: ربط تنبؤات الأرصاد مع نماذج تشتت وأدوات AI للتنبؤ بتجاوز الحدود وتفعيل خطط الاستجابة.
- إدارة المواد الخطرة: رؤية حاسوبية على الفيديو/الطائرات المسيّرة لاكتشاف التسربات والانسكابات مبكرًا + تنبؤ مخاطر التفاعل والتخزين.
نِقاط تكامل مع أنظمة الإدارة
- موائمة مع ISO 31000 (حاكمية المخاطر) وIEC 61511 (سلامة وظيفية لوظائف الإغلاق البيئي–الآمن)، وتوثيق قابل للتدقيق.
- مراقبة جودة الهواء داخل المنشآت (Real-Time IAQ) باستخدام AI Sensors
ما الذي نقيسه؟
- غازات: VOC/BTEX، H₂S، NH₃، CO/CO₂، O₃.
- جسيمات: PM₂.₅ / PM₁₀.
- معايير بيئية: الحرارة/الرطوبة/الضغط وتدفق الهواء.
تصميم المنظومة
- شبكة مستشعرات كثيفة منخفضة التكلفة + نقاط مرجعية معتمدة للمعايرة.
- معايرة ومطابقة نموذجية وفق إرشادات EPA Enhanced Air Sensor Guidebook (2022): تخطيط الدراسة، ضمان الجودة، التصحيح الحراري/الرطوبي، تقييم الأداء.
أمثلة تطبيقية
- صناعة النفط والغاز: توقع تسربات أو انفجارات عبر تحليل بيانات الضغط والحرارة.
- محطات الطاقة النووية والمتجددة: مراقبة السلامة التشغيلية عبر التوأم الرقمي.
- المركبات ذاتية القيادة: تحليل المخاطر في الوقت الحقيقي لاتخاذ قرارات آمنة.
- الصناعات الكيميائية: التنبؤ بالتفاعلات غير المرغوبة والحد منها.
المزايا
- تنبؤ مبكر بالحوادث يقلل الخسائر البشرية والمادية.
- قرارات أسرع وأكثر دقة بفضل البيانات اللحظية والتحليل الذكي.
- تحسين التصميم عبر إدخال السلامة في مراحل مبكرة (Design for Safety).
التحديات
- جودة البيانات: إذا كانت البيانات ناقصة أو غير دقيقة، تتأثر التوقعات.
- الأمن السيبراني: أنظمة الذكاء معرضة للاختراق.
- التكلفة العالية : لتطبيق الأنظمة الذكية في المشاريع الكبيرة.
المعايير والدراسات
- ISO 31000 لإدارة المخاطر يمكن دمجه مع الذكاء الاصطناعي.
- IEC 61508 للسلامة الوظيفية في الأنظمة الكهربائية والإلكترونية.
- تقارير AI Safety الدولية لعام 2025 ركزت على ضرورة تنظيم استخدام الذكاء الاصطناعي في السلامة الصناعية.
