د.سالي فودة: من المخلفات إلى الكربون الذكي.. الذكاء الاصطناعي وثورة البيوتشار والاقتصاد الدائري

لم تعد المخلفات الزراعية مجرد عبء بيئي يتطلب التخلص منه، بل تتحول تدريجيًا إلى مورد استراتيجي يمكن استثماره لإنتاج الطاقة والمواد الكربونية والمدخلات الزراعية ذات القيمة المضافة.

ومع تصاعد تداعيات تغير المناخ، واشتداد الحاجة إلى خفض الانبعاثات وتعزيز كفاءة استخدام الموارد، تبرز تكنولوجيا التحلل الحراري (Pyrolysis) كأحد المسارات الواعدة لتحويل المخلفات الزراعية إلى منتجات متعددة، في مقدمتها البيوتشار (Biochar)، والغاز التخليقي (Syngas)، والزيت الحيوي (Bio-oil).

لكن التحول الأهم لا يرتبط بمجرد إنتاج البيوتشار، وإنما بالقدرة على التحكم في خصائصه وتحسين عملية إنتاجه والتنبؤ بمخرجاتها.

وهنا يأتي دور الذكاء الاصطناعي.

من التدوير التقليدي إلى «التدوير الذكي»

تعتمد عمليات التحلل الحراري التقليدية إلى حد كبير على التجارب العملية للوصول إلى ظروف التشغيل المناسبة. غير أن تنوع المخلفات الزراعية واختلاف خصائصها الكيميائية والفيزيائية يجعل من الصعب الاعتماد على ظروف تشغيل موحدة لجميع أنواع الكتلة الحيوية.

وهنا يمكن للذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence – AI) وتقنيات التعلم الآلي (Machine Learning – ML) تحليل كميات كبيرة من البيانات المتعلقة بالمخلفات الزراعية، ومن بينها:

• المحتوى الرطوبي (Moisture Content)
• نسبة الرماد (Ash Content)
• المواد المتطايرة (Volatile Matter)
• الكربون الثابت (Fixed Carbon)
• نسب السليلوز والهيميسليلوز واللجنين
• درجات الحرارة والضغط وزمن التحلل الحراري
• معدلات تغذية المفاعل واستهلاك الطاقة

وبناءً على هذه البيانات، تستطيع النماذج الحسابية التنبؤ بالظروف التشغيلية التي يمكن أن تحقق الهدف المطلوب بأعلى كفاءة ممكنة.

وبذلك تنتقل العملية من النموذج التقليدي:  تجربة → خطأ → تعديل

إلى نموذج أكثر تطورًا: بيانات → تنبؤ → تحسين → تحكم

وقد أصبحت خوارزميات التعلم الآلي، مثل Random Forest وGradient Boosting وXGBoost والشبكات العصبية الاصطناعية (Artificial Neural Networks)، أدوات واعدة للتنبؤ بإنتاجية البيوتشار وبعض خصائصه الفيزيائية والكيميائية، بما يفتح الباب أمام تقليل التجارب المكلفة وتحسين كفاءة عمليات التحلل الحراري.

من «بيوتشار» تقليدي إلى مادة مصممة بالذكاء الاصطناعي

ربما يكون التحول الأكثر أهمية هو الانتقال من إنتاج البيوتشار أولًا ثم البحث عن الاستخدام المناسب له، إلى مفهوم «البيوتشار المصمم» (Designed Biochar).

ويعني ذلك تحديد خصائص المادة المطلوبة أولًا، ثم ضبط عملية التحلل الحراري للوصول إلى هذه الخصائص.

فإذا كان الهدف هو تحسين خصوبة التربة، يمكن اختيار ظروف إنتاج تساعد على تعزيز قدرة البيوتشار على الاحتفاظ بالمياه والعناصر الغذائية.

أما إذا كان الاستخدام المستهدف هو إزالة الملوثات أو المعادن الثقيلة من المياه أو التربة، فيمكن تحسين خصائص مثل مساحة السطح، والمسامية، والمجموعات الوظيفية على سطح المادة.

وفي حالة استخدام البيوتشار باعتباره وسيلة لتخزين الكربون، يمكن ضبط ظروف الإنتاج بهدف الحصول على كربون أكثر استقرارًا ومقاومة للتحلل لفترات طويلة.

وهكذا يتحول البيوتشار من مجرد ناتج لعملية التحلل الحراري إلى مادة وظيفية يمكن تصميم خصائصها وفق الاستخدام النهائي.

نحو «مفاعل تحلل حراري ذكي»

يمكن أن يصبح المفاعل نفسه جزءًا من منظومة ذكية من خلال دمج الذكاء الاصطناعي مع أجهزة الاستشعار (Sensors) وإنترنت الأشياء (IoT) وأنظمة التحكم الآلي.

وتستطيع هذه المنظومة مراقبة مجموعة من المتغيرات بصورة مستمرة، تشمل: درجة الحرارة – الضغط – معدل التغذية – تركيب الغازات – استهلاك الطاقة

ثم تحليل البيانات لحظيًا واستخدام نماذج الذكاء الاصطناعي للتنبؤ بسلوك المفاعل وإجراء تعديلات على ظروف التشغيل بهدف تحسين الإنتاجية والكفاءة وجودة المنتجات.

ولا يتوقف الأمر عند ذلك، إذ تتيح تقنية التوأم الرقمي (Digital Twin) إنشاء نموذج افتراضي يحاكي المفاعل الحقيقي، بما يسمح باختبار سيناريوهات تشغيل مختلفة والتنبؤ بالنتائج قبل تطبيقها على أرض الواقع.

ويفتح هذا المسار الباب أمام تطوير مفاعلات تحلل حراري ذاتية التحسين، قادرة على التعلم من بيانات التشغيل المتراكمة وتحسين أدائها بمرور الوقت.

الذكاء الاصطناعي يدخل معادلة الكربون

لا تقتصر أهمية البيوتشار على التطبيقات الزراعية، إذ يمكن أن يلعب دورًا في منظومات إدارة الكربون.

ومن خلال دمج:الذكاء الاصطناعي + البيوتشار + تقييم دورة الحياة (LCA) + البصمة الكربونية

يمكن بناء نماذج أكثر دقة لتقييم الأثر المناخي للعملية بأكملها.

ويشمل ذلك تقدير:

• الانبعاثات الناتجة عن جمع ونقل وتجهيز المخلفات
• الانبعاثات الناتجة عن عملية التحلل الحراري
• استهلاك الطاقة
• كمية الكربون المستقر في البيوتشار
• الانبعاثات التي يمكن تجنبها أو خفضها
• صافي الأثر المناخي للعملية
• القيمة الاقتصادية للمنتجات الناتجة

وبذلك يصبح من الممكن حساب ما يعرف بـ «صافي المنفعة المناخية» (Net Climate Benefit)، أي الفرق بين الانبعاثات المرتبطة بإنتاج واستخدام البيوتشار، وبين كمية الكربون التي يمكن تخزينها أو الانبعاثات التي يمكن تجنبها.

وتكتسب هذه النقطة أهمية خاصة عند تقييم مشروعات البيوتشار المرتبطة بأسواق الكربون أو أرصدة الكربون (Carbon Credits)، إذ يتطلب احتساب المنافع المناخية وجود منهجيات دقيقة للقياس والإبلاغ والتحقق.

مصر.. مخلفات زراعية تتحول إلى فرصة

تمتلك مصر قاعدة واسعة من المخلفات الزراعية المتنوعة، وهو ما يوفر فرصة لتطبيق هذا النموذج على نطاق واسع.

وتشمل هذه المخلفات قش الأرز، ومخلفات الذرة والقطن، ومخلفات النخيل، ونوى التمور، وقشور الفول السوداني، ومخلفات الزيتون وغيرها من المخلفات النباتية.

لكن القيمة الأكبر قد لا تكون في إنشاء مصانع للتحلل الحراري فحسب، وإنما في بناء منظومة بيانات وطنية تربط بين خصائص كل نوع من المخلفات والظروف المثلى لتحويله إلى منتجات ذات قيمة.

ويمكن تطوير قاعدة بيانات وطنية مقترحة تحت اسم: Egyptian Agricultural Residues – Pyrolysis – Biochar AI Database

تربط بين: نوع المخلف → خصائصه → ظروف التحلل الحراري → إنتاجية البيوتشار → خصائص البيوتشار → الكربون المستقر → القيمة الاقتصادية

ويمكن لمثل هذه المنظومة أن تساعد الباحثين والمستثمرين وصناع القرار على اختيار التكنولوجيا الأنسب لكل نوع من المخلفات، وتقليل التجارب غير الضرورية، وتحسين كفاءة استهلاك الطاقة، ورفع جودة المنتجات النهائية.

كما يمكن أن تسهم في توجيه المخلفات الزراعية بعيدًا عن ممارسات التخلص غير المستدامة، وتحويلها إلى منتجات تدخل في الزراعة المستدامة والاقتصاد الدائري وإدارة الكربون.

من مشكلة بيئية إلى أصل اقتصادي

يمثل دمج الذكاء الاصطناعي مع التحلل الحراري والبيوتشار تحولًا في طريقة النظر إلى المخلفات الزراعية.

فالمخلف لم يعد بالضرورة نهاية دورة الإنتاج، بل يمكن أن يكون بداية لدورة جديدة تنتج الطاقة والكربون والمواد الزراعية، وتخلق فرصًا اقتصادية جديدة.

وفي هذا النموذج، يمكن النظر إلى الذكاء الاصطناعي باعتباره العقل الرقمي للمنظومة، بينما يمثل التحلل الحراري منصة تحويل المخلفات، ويصبح البيوتشار حاملًا مستقرًا للكربون ومنتجًا ذا قيمة زراعية وبيئية.

وبذلك تتحول المعادلة من: المخلفات الزراعية → مشكلة بيئية

إلى: المخلفات الزراعية → الذكاء الاصطناعي → البيوتشار → الكربون → قيمة اقتصادية وبيئية

إن مستقبل البيوتشار لا يتعلق فقط بكمية المخلفات التي يمكن تحويلها، وإنما بمدى القدرة على تصميم المنتج، وتحسين العملية، وقياس الأثر المناخي، وتعظيم القيمة الاقتصادية.

ومن هنا قد يصبح «الكربون الذكي» أحد المسارات الواعدة لربط الذكاء الاصطناعي بالزراعة والاقتصاد الدائري والعمل المناخي، وتحويل ما كان يُنظر إليه باعتباره مخلفات إلى مورد جديد يمكن أن يخدم التربة، والطاقة، وإدارة الكربون، والتنمية المستدامة.