تسعيرة الكربون بالذكاء الاصطناعي

علياء السعيدية -

تمثّل تسعيرة الكربون المعتمدة على الذكاء الاصطناعي أداة استراتيجية يمكن أن تغيّر مسار التحول الطاقي في المنطقة، خصوصا في سلطنة عُمان التي تمتلك موارد طبيعية هائلة وإمكانات تقنية متنامية في مجال الهيدروجين الأخضر، فمع تطور البنية الرقمية في الدولة، يمكن توظيف خوارزميات التعلّم الآلي لتحليل البيانات البيئية والاقتصادية بدقة، وتوقّع أسعار الكربون في الزمن الحقيقي، بما يدعم عملية اتخاذ القرار في مشاريع الطاقة النظيفة.

كما أن إدماج هذه النماذج في التخطيط الوطني سيسهم في صياغة سياسات تسعير مرنة وعادلة تعزز التنافسية الاقتصادية وتحقق التزامات السلطنة نحو الحياد الكربوني. وبهذا، لا تكون تسعيرة الكربون مجرد أداة اقتصادية، بل محرك للتحول التكنولوجي والسيادي نحو اقتصادٍ مستدامٍ منخفض الانبعاثات.

تناولت في مقالي السابق المفارقات بين خطة اليابان وسلطنة عُمان في التحول الطاقي، من الاعتماد الكامل على مصادر نفطية -سواء كانت محلية أو مستوردة- إلى تبنّي طاقةٍ نظيفةٍ تهدف إلى تقليل الانبعاثات والالتزام بالقوانين البيئية الدولية. تحدثتُ آنذاك عن المنصة الرقمية التي أنشأتها اليابان لتداول الهيدروجين، التي تُستخدم لتسجيل الكميات والأسعار الخاصة بالهيدروجين والأمونيا، إضافةً إلى تتبّع الكثافة الكربونية والانبعاثات المرتبطة بكل كمية يتم إنتاجها أو تداولها.

وقد يتساءل البعض: ما العلاقة بين الكربون ومصادر الطاقة مثل الهيدروجين أو النفط؟ في الحقيقة، يُعد الكربون من أبرز مسبّبات التلوث البيئي، إذ ينتج عن حرق الوقود الأحفوري لتوليد الطاقة، ومن هنا جاءت فكرة تسعيرة الكربون، وهي من أهم الأدوات الاقتصادية لتنظيم أسواق الطاقة والحد من الانبعاثات. فكلما ارتفع سعر طن ثاني أكسيد الكربون (CO₂)، وأصبحت مصادر الطاقة الملوِّثة أقل تنافسية، في حين تزداد جاذبية التقنيات النظيفة مثل: الهيدروجين والأمونيا. تهدف هذه الآلية إلى خلق حوافز اقتصادية حقيقية تدفع السوق إلى تبنّي الطاقة منخفضة الكربون، وتشجع المستثمرين على دخول هذا المجال الواعد بثقة بدلًا من النظر إليه كمغامرة اقتصادية غير مضمونة.

ويظهر الترابط بين تسعيرة الكربون والهيدروجين والأمونيا بشكل واضح في جميع مراحل الصناعة، من الإنتاج إلى النقل والاستخدام النهائي. فعندما تُفرض رسوم على انبعاثات ثاني أكسيد الكربون، تصبح التقنيات التقليدية المعتمدة على الوقود الأحفوري أقل جدوى اقتصاديًا، مما يدفع الشركات إلى البحث عن حلول تكنولوجية أنظف. في مجال إنتاج الهيدروجين مثلًا، يؤدي ارتفاع تكلفة الكربون إلى زيادة كلفة الهيدروجين الرمادي المنتج من الغاز الطبيعي دون التقاط الكربون، بينما تصبح تقنيات الهيدروجين الأزرق (الذي تُلتقط فيه الانبعاثات) والهيدروجين الأخضر (المنتَج بالطاقة المتجددة) أكثر تنافسية من الناحية الاقتصادية. هذا التحول يشجع على تسريع تطوير تقنيات التحليل الكهربائي، وتحسين أنظمة التخزين والنقل، وبناء سلاسل إمداد أكثر استدامة للهيدروجين منخفض الكربون.

أما في جانب الأمونيا، فإن تسعيرة الكربون تُحفّز تطوير طرق إنتاج جديدة تعتمد على النيتروجين والهيدروجين الأخضر بدلًا من الغاز الطبيعي، مما يخلق طلبًا على تكنولوجيات التحويل الحراري والتحفيزي ذات الانبعاثات المنخفضة. كما أن تسعيرة الكربون تدفع نحو تحسين تكنولوجيا نقل وتخزين الأمونيا والهيدروجين لتقليل الانبعاثات في دورة حياتهما. بالتالي، لا تُعد تسعيرة الكربون مجرد أداة مالية، بل محرك رئيسي للتطور التكنولوجي والابتكار الصناعي نحو اقتصادٍ مستدامٍ قائمٍ على الهيدروجين والأمونيا.

الآن، بعد أن أصبح مفهوم تسعيرة الكربون واضحًا وأدركنا أهميتها، من الضروري فهم كيفية حسابها والنماذج التي تُستخدم لذلك. فالأمر لا يقتصر على وضع رقم ثابت أو فرض ضريبة عامة، بل يعتمد على معادلات اقتصادية دقيقة تربط بين تكلفة الانبعاثات وتأثيرها على البيئة والاقتصاد. تساعد هذه النماذج صُنّاع القرار على تحديد السعر العادل للكربون الذي يوازن بين حماية البيئة من جهة، واستمرار النمو الصناعي والاقتصادي من جهة أخرى.

نموذج التكلفة الاجتماعية للكربون

يُعد هذا النموذج من أقدم وأشهر أدوات تسعير الكربون. فكرته تقوم على تقدير الأثر المالي للطن الواحد من انبعاثات ثاني أكسيد الكربون على الاقتصاد والمجتمع. أي أنه يحوّل الضرر البيئي إلى رقم نقدي يُمثّل تكلفة غير مدفوعة تتحملها الأجيال القادمة. يعتمد هذا النموذج على حسابات طويلة المدى تشمل تأثيرات المناخ على الإنتاج الزراعي، والصحة العامة، والطاقة، والنظم البيئية. وعادةً ما يُستخدم في رسم السياسات الحكومية؛ حيث يساعد على تحديد قيمة “الضريبة المثالية” على الكربون لضمان أن كل جهة ملوِّثة تدفع الثمن الحقيقي لانبعاثاتها. في الولايات المتحدة، تم تحديد قيمة مبدئية للتكلفة الاجتماعية للطن الواحد من CO₂ بحوالي 51 دولارا أمريكيا تحت إدارة جو بايدن في عام 2021.

نموذج السوق أو نظام التجارة بالانبعاثات

يرتكز هذا النموذج على فكرة العرض والطلب في سوق مخصص لتصاريح الانبعاثات، كما هو الحال في نظام الاتحاد الأوروبي لتجارة الكربون . في هذا النظام، تُمنح الشركات حصصًا محددة لانبعاث الكربون، ويمكنها شراء أو بيع الحصص حسب أدائها البيئي. فإذا خفّضت شركة انبعاثاتها، يمكنها بيع الفائض وتحقيق أرباح، أما الشركات التي تتجاوز الحد المسموح فتضطر لشراء تصاريح إضافية بتكلفة أعلى. وبهذه الآلية، يتكوَّن سعر الكربون تلقائيًا من قوى السوق، ما يجعل النموذج أكثر مرونة وواقعية في تشجيع الشركات على الاستثمار في التقنيات النظيفة. في نظام الاتحاد الأوروبي لتجارة الانبعاثات تجاوز سعر ترخيص الطن الواحد من ثاني أكسيد الكربون مائة يورو لأول مرة في فبراير 2023. هذا المستوى من السعر يُعد إشارة قوية بأن الانبعاثات لم تعد «مجانية» وأن التلوث أصبح يكلف أموالًا حقيقية، وهو ما يعزز الحوافز لتبنّي التقنيات منخفضة الكربون.

نموذج الموازنة الكربونية

يعتمد هذا النموذج على فكرة أن للكوكب ميزانية محددة من الكربون يمكن للبشرية إطلاقها دون تجاوز حدود الأمان المناخي، مثل الحد الأقصى لارتفاع درجة حرارة الأرض بمقدار 1.5 درجة مئوية. ويهدف النموذج إلى تحديد كمية الانبعاثات المتبقية المسموح بها وتوزيعها بين الدول أو القطاعات، بحيث تُربط تسعيرة الكربون بمستوى الاقتراب من هذا الحد. فكلما اقتربنا من استهلاك كامل الميزانية، ترتفع تسعيرة الكربون لتقليل الانبعاثات وتشجيع التحول نحو الطاقة النظيفة.

يُعد هذا النموذج وسيلة لتحقيق توازن بين حماية البيئة واستمرار النمو الاقتصادي، ويُستخدم على نطاق واسع في تخطيط السياسات المناخية طويلة المدى، خاصة ضمن اتفاق باريس للمناخ. ومن الأمثلة البارزة على تطبيقه ما تقوم به المملكة العربية السعودية من خلال مبادرة الاقتصاد الدائري للكربون ضمن رؤية 2030، إذ تعمل على خفض انبعاثاتها وتحويل صناعاتها تدريجيًا نحو تقنيات تقلل أو تلتقط الكربون، وهو ما يشكّل عمليًا تطبيقًا لمفهوم «ميزانية الكربون».

النماذج الحديثة المعتمدة

على الذكاء الاصطناعي

تمثل هذه النماذج الجيل الجديد من أدوات تسعير الكربون؛ حيث تستخدم الذكاء الاصطناعي لتحليل كمٍّ هائل من البيانات المتعلقة بأسعار الطاقة، سياسات الانبعاث، النمو الصناعي، والظروف الاقتصادية في الزمن الحقيقي. عبر خوارزميات التعلم الآلي والشبكات العصبية ، يمكن للنظام توقّع التغيرات المستقبلية في أسعار الكربون وتحديثها تلقائيًا لكل منطقة أو قطاع. كما يمكنه تحديد التسعيرة المثلى التي تحقق التوازن بين الكفاءة الاقتصادية وخفض الانبعاثات. وتُستخدم هذه النماذج حاليًا تجريبيًا في الاتحاد الأوروبي واليابان وبعض شركات الطاقة الكبرى لتطوير سياسات تسعير مرنة وأكثر استجابة للواقع.

تُسهم النماذج الذكية في جعل تسعيرة الكربون أداة سياسية واقتصادية دقيقة، إذ تتيح تحليل التأثيرات المتبادلة بين الانبعاثات والضرائب والدخل القومي في الزمن الحقيقي. هذا يمكّن الحكومات من صياغة سياسات تسعير ديناميكية تراعي التغيرات الاقتصادية والمناخية، بدلًا من اعتماد قيم ثابتة قد لا تعكس الواقع.

يُعَدّ نموذج الذاكرة طويلة قصيرة المدى (Long Short-Term Memory – LSTM) أحد نماذج الشبكات العصبية العميقة المستخدَمة على نطاق واسع في تحليل السلاسل الزمنية والتنبؤ بالبيانات المستقبلية. يتميز هذا النموذج بقدرته على تعلّم الأنماط المعقدة في البيانات التي تتغير مع الزمن، بفضل آلية «الذاكرة الداخلية» التي تحتفظ بالمعلومات المهمة وتُهمل الضوضاء أو البيانات غير المؤثرة. على خلاف الشبكات العصبية التقليدية، يستطيع LSTM تذكّر العلاقات طويلة المدى بين الأحداث السابقة والقيم المستقبلية، وهو ما يجعله مثاليًا لتوقّع أسعار الكربون التي تتأثر بعوامل زمنية واقتصادية متشابكة.

تقوم منهجية هذا النموذج في ماتلاب على إدخال سلسلة بيانات زمنية تشمل المتغيرات الأساسية التي تؤثر في تسعيرة الكربون، مثل: أسعار الطاقة العالمية، الطلب على الكهرباء، حجم الانبعاثات، والسياسات البيئية المعتمدة في السوق. تُقسّم هذه البيانات إلى مجموعات تدريب واختبار، وتُطبّق خوارزمية التعلم العميق لتدريب النموذج على اكتشاف الاتجاهات والأنماط التاريخية. بعد ذلك، يُختبر النموذج على بيانات لم يسبق له رؤيتها لتقييم دقته في التنبؤ بالسعر المستقبلي. هذه المنهجية تمكِّن الباحث من الحصول على تسعيرة كربون ديناميكية واقعية تتغير حسب تطورات السوق والبيئة.

الهدف من استخدام هذا النموذج هو تقدير سعر الكربون المتوقع في فترات قادمة، بهدف إدراجه ضمن حسابات تكلفة إنتاج الهيدروجين بالطاقة النظيفة. فبما أن الهيدروجين الأخضر يعتمد على مصادر متجددة خالية من الانبعاثات، فإن معرفة تسعيرة الكربون المستقبلية تُتيح مقارنة دقيقة بين تكلفة إنتاجه وتكلفة إنتاج الهيدروجين التقليدي (الرمادي أو الأزرق). بهذه الطريقة، يساهم نموذج LSTM في ماتلاب في بناء رؤية اقتصادية واضحة حول مدى تنافسية الهيدروجين النظيف في ظل سياسات الكربون العالمية، كما يدعم صُنّاع القرار في تحديد الجدوى المستقبلية لمشاريع الطاقة الخضراء.

في دراستي الحالية حول توقع أسعار الكربون باستخدام الذكاء الاصطناعي، اطلعت على مجموعة من النماذج المتقدمة التي يمكن مقارنتها بالنموذج الذي أعمل عليه في ماتلاب. أحد النماذج التي لفتت انتباهي هو نموذج الباحث لي وزملائه (2025)، الذين استخدموا شبكة عصبية من نوع LSTM لتوقع أسعار الكربون في السوق الصيني. اعتمدت منهجيتهم على بيانات تمتد من عام 2016 إلى 2023، شملت حجم التداول وأسعار الطاقة وعدة مؤشرات اقتصادية. النموذج استطاع تحقيق دقة عالية جدًا (R² = 0.98) وتوقّع أن ترتفع أسعار الكربون من نحو 65 إلى 90 يوان للطن بحلول عام 2025، أي ما يعادل تقريبًا 12 إلى 16 دولارًا للطن. هذه الدقة العالية تُظهر فاعلية LSTM في تحليل الأنماط الزمنية المعقدة.

كما وجدت دراسة أخرى للباحث كورشيو (2025) ركزت على العلاقة بين تسعيرة الكربون وتكلفة إنتاج الهيدروجين بأنواعه المختلفة. أظهر التحليل أن عند تسعيرة كربون تبلغ 100 دولار للطن الواحد من ثاني أكسيد الكربون، يمكن أن تنخفض تكلفة الهيدروجين الأخضر إلى نحو 2.8 دولار/كجم بحلول عام 2030، لتصبح قريبة من الهيدروجين الأزرق (2.5 دولار/كجم)، في حين ترتفع تكلفة الهيدروجين الرمادي إلى أكثر من 3.5 دولار/كجم بسبب إضافة رسوم الكربون. هذا النوع من النتائج يدعم استخدام التنبؤ بأسعار الكربون كأداة لتقييم الجدوى الاقتصادية من مشاريع الهيدروجين النظيف.

أما الباحث يو وزملاؤه (2024) فقد طوروا نموذجًا هجينًا يجمع بين نموذج بروفيت وهو خوارزمية لشركة ميتا العالمية وطريقة التفكيك التجريبي بالتكميم وهو أسلوب رياضي لتحليل بيانات أو إشارات زمنية بطريقة الأنماط البسيطة ذات الاتجاهات الحقيقية ونموذج الذاكرة الطويلة قصيرة المدى الذي شرحناه سلفا لتوقع أسعار الكربون في سوق بكين وربطها بتكلفة الكهرباء. توصلوا إلى أن سعر الكربون قد يصل إلى 110 يوان/طن ثاني أكسيد الكربون بحلول عام 2026 (حوالي 15 دولارًا)، مما يؤدي إلى زيادة تكلفة توليد الكهرباء من الفحم بنسبة 7-9 % مقارنة بعام 2023، بينما تنخفض تكلفة الكهرباء المتجددة إلى نحو 0.45 يوان/كيلوواط ساعة (حوالي 0.06 دولار). هذا المثال يعكس بوضوح كيف يمكن دمج تنبؤات أسعار الكربون في تقييمات تكلفة الطاقة والنماذج المتكاملة لإنتاج الهيدروجين الأخضر.

بعد مراجعة النتائج التي توصلت إليها النماذج السابقة ومقارنتها مع القيم الواقعية في الأسواق، يمكن القول إن هذه الأرقام تقع ضمن نطاق منطقي ومتسق مع الاتجاهات العالمية. فسعر الكربون الذي تراوح بين 12 و16 دولارًا للطن يعكس المستويات الفعلية في الأسواق الآسيوية مثل الصين وكوريا الجنوبية، حيث لا تزال تسعيرة الكربون معتدلة نسبيًا مقارنةً بأوروبا. أما القيمة الافتراضية البالغة 100 دولار للطن فهي تُستخدم في التحليلات الاقتصادية العالمية كـ»سعر ظلّي» لتقييم السياسات المناخية، وهي تقدير معقول في سيناريوهات عام 2030. كذلك، تبدو تكلفة إنتاج الهيدروجين الأخضر البالغة 2.8 دولار/كجم منطقية ضمن التوقعات المستقبلية، خاصة في الدول الغنية بالطاقة الشمسية مثل سلطنة عُمان أو السعودية، إذ يُتوقّع انخفاض تكاليف التحليل الكهربائي تدريجيًا. أما تكلفة الكهرباء المتجددة البالغة 0.07 دولار/كيلوواط ساعة، فهي تتماشى مع الأسعار الحالية لمشروعات الطاقة الشمسية والرياح حول العالم. ومن خلال هذه المقارنات يمكن استنتاج أن القيم الرقمية التي تم استخدامها في النماذج البحثية تمثل نطاقات واقعية ومنسجمة مع تطورات أسواق الطاقة العالمية.

علياء بنت سعيد السعيدية متخصصة في علوم هندسة الطاقة والمعلوماتية

المصدر: لجريدة عمان