Xəzər enerji habı: neft-qazda AI ilə səmərəlilik

2050-ci ilə qədər qlobal enerji tələbatının bu günlə müqayisədə təxminən 10% artacağı, bu artımın da təxminən yarısının neft və qazın payına düşəcəyi proqnozu sektorda bir həqiqəti yenidən gündəmə gətirir: karbohidrogenlər “sabah yox olacaq” kateqoriyasında deyil. BP-nin regional prezidenti Covanni Kristofolinin Bakıda səsləndirdiyi mesajın mahiyyəti də budur: Xəzər regionu uzun illər enerji təchizatında əsas rolu oynaya bilər.

Məncə, ən maraqlı hissə “daha çox hasilat” çağırışı deyil. Əsl sual budur: bu rol necə daha ağıllı, daha təhlükəsiz və daha az itki ilə icra olunacaq? Azərbaycanın neft-qaz sektorunda bunun ən real cavabı süni intellektdir (AI). Çünki Avropa bazarları uzunmüddətli qaz ehtiyacını daha açıq etiraf etdikcə, təchizatın etibarlılığı ilə yanaşı məsrəf, risk, emissiya və operativ çeviklik də eyni səviyyədə ölçülən hədəflərə çevrilir.

Bu yazı “Azərbaycanın Energetika və Neft-Qaz Sektorunu Süni İntellekt Necə Dəyişdirir” seriyasının məntiqi davamıdır: Xəzərin enerji habı potensialını qəbul ediriksə, bu potensialın dayaq nöqtələri – infrastruktur + insanlar + texnologiya – içində AI-ni praktik plan səviyyəsinə endirməliyik.

BP-nin mesajı nə deməkdir: tələb qalırsa, optimallaşdırma vacibdir

BP-nin mövqeyi sadədir: hətta temperatur artımının 2 dərəcə ilə məhdudlaşdırıldığı ssenaridə belə, enerji tələbatı böyük qalır və onun əhəmiyyətli hissəsi neft-qaz tərəfindən təmin olunur. Bu, Xəzər üçün iki nəticə yaradır.

Birinci nəticə: uzunmüddətli müqavilələr, təchizat sabitliyi və infrastruktura investisiya daha da ön plana çıxır. Regionun Avropaya çıxışı olan boru kəmərləri şəbəkəsi (məsələn, qaz nəqli marşrutları) Xəzərin üstünlüyüdür.

İkinci nəticə isə daha sərtdir: tələbat qalırsa, bazar sizdən “hər qiymətə daha çox” yox, daha proqnozlaşdırılan, daha təhlükəsiz, daha ucuz əməliyyat gözləyir. Bu mərhələdə AI “gözəl əlavə” deyil, operativ intizamın bir hissəsidir.

Xəzərin rəqabət üstünlüyü təkcə boru kəmərləri deyil; bu üstünlük, həmin infrastrukturu idarə edən insanların və qərarların keyfiyyətidir. AI bu qərar keyfiyyətini ölçülə bilən formada yaxşılaşdırır.

Enerji habı olmaq üçün 3 dayaq: infrastruktur, insan, data

Kristofoli Xəzərin üstünlüklərini sadalayarkən iki məqamı vurğulayır: güclü infrastruktur və ixtisaslı kadrlar (universitetlərlə əməkdaşlıq daxil). Mən üçüncü dayağı da əlavə edərdim: data.

İnfrastruktur: “polad”ı rəqəmsal sistemə çevirmək

Boru kəməri, kompressor stansiyası, platforma, terminal – bunlar fiziki aktivlərdir. Amma 2026 və sonrasında fərqi yaradan şey bu aktivlərin üst qatında işləyən rəqəmsal sistemdir:

• real vaxt sensor telemetriyası
• SCADA/DCS sistemləri
• aktiv idarəetmə (asset management) platformaları
• rəqəmsal texniki xidmət planlaması (CMMS)

AI bu sistemlərin “üstündə” işləyərək anomaliyaları daha tez görür, prioritetləri düzgün qoyur və insanı daha doğru qərara aparır.

İnsan: AI kadrı əvəz etmir, kadrın təsirini artırır

Neft-qazda AI tətbiqlərinin uğurunda ən çox səhv edilən fikir budur: guya məqsəd insanı çıxarmaqdır. Məncə, məqsəd başqa şeydir: mühəndisin, operatorun, HSE mütəxəssisinin qərarını daha dəqiq etmək.

Sahədə bir qərarın (məsələn, quyunun rejiminin dəyişdirilməsi və ya avadanlığın dayandırılması) maliyyə və təhlükəsizlik təsiri böyükdür. AI düzgün qurulanda:

• “nə baş verir?” sualını tez cavablayır
• “nə olacaq?” sualına proqnoz verir
• “indi nə edək?” sualına variantlar təklif edir

Data: keyfiyyətli data yoxdursa, AI yalnız səs-küydür

AI layihələrinin yarısı modeldən deyil, məlumatın dağınıqlığından uduzur. Müxtəlif podratçılar, fərqli formatlar, eyni avadanlıq üçün müxtəlif tag-lər, natamam tarixçə… Bunlar həll olunmadan “AI tətbiq edək” demək tez-tez vaxt itkisinə çevrilir.

Bu səbəbdən enerji şirkətləri üçün prioritetlər belə olmalıdır:

1. Data inventarizasiyası (nə var, haradadır, kim cavabdehdir)
2. Data keyfiyyəti qaydaları (standart tag-ləmə, validasiya, versiya nəzarəti)
3. Məlumat təhlükəsizliyi və giriş idarəetməsi

Azərbaycanın neft-qaz əməliyyatlarında AI-nin ən real 5 istifadə ssenarisi

Burada “AI hər şeyi edəcək” tipli ümumi danışıq işləmir. İşləyən şey konkret ssenarilərdir. Azərbaycanın neft-qaz sektorunda (upstream və midstream daxil) mənim ən praktik gördüyüm 5 istiqamət bunlardır.

1) Prediktiv texniki xidmət: nasazlıqdan əvvəl müdaxilə

Cavab: Prediktiv texniki xidmət AI ilə avadanlıq sıradan çıxmazdan əvvəl risk siqnallarını tutmaqdır.

Kompressorlar, nasoslar, generatorlar, turbinlər, qaz qurutma sistemləri – hər biri vibrasiya, temperatur, təzyiq, axın kimi göstəricilər buraxır. AI bu siqnallarda insanın görmədiyi “xırda sürüşmələri” tapıb nasazlığı günlər/həftələr öncə xəbər verir.

Nəticə ölçüləndir:

• planlanmamış dayanma azalır
• ehtiyat hissələrinin idarəsi yaxşılaşır
• təhlükəli “son anda təmir” halları azalır

2) Quyuların və hasilatın optimallaşdırılması: daha stabil debi

Cavab: Hasilat optimallaşdırması AI ilə quyu davranışını proqnozlaşdırıb rejimi düzgün seçməkdir.

Məsələn, su kəsimi artımı, qum gəlməsi riski, təzyiq dəyişikliyi kimi göstəricilər bir-biri ilə əlaqəlidir. AI modelləri bu əlaqələri daha tez tutub operatora “bu rejimdə davam etsən, X günə risk yüksəlir” kimi praktiki xəbərdarlıq verə bilər.

Burada məqsəd hər gün maksimumu sıxmaq deyil; məqsəd stabil hasilat + aktivin ömrünün uzadılmasıdır.

3) Təhlükəsizlik (HSE): riskin erkən aşkarlanması

Cavab: AI təhlükəsizlikdə əsasən müşahidə, siqnal və davranış analizidir.

Sahədə AI ilə:

• PPE (fərdi mühafizə vasitələri) uyğunluğu vizual analizlə izlənə bilər
• təhlükəli zonaya icazəsiz giriş aşkarlana bilər
• “near-miss” hallarının pattern-ləri çıxarıla bilər

Bu yanaşma cərimə mədəniyyəti yaratmamalıdır. Düzgün idarəetmədə məqsəd öyrənən sistem qurmaqdır: risk harada artır, niyə artır, hansı prosedur işləmədi.

4) Boru kəmərlərində sızma və anomaliya aşkarlanması

Cavab: Midstream-də AI-nin ən yüksək ROI verdiyi yerlərdən biri anomaliya aşkarlanmasıdır.

Təzyiq dalğalanması, axın balansı, temperatur dəyişməsi, klapan davranışı – bunlar sızma olmasa belə anomaliya yarada bilər. AI bu anomaliyaları təsnif edib operatora:

• “bu, sensor xətasıdır”
• “bu, əməliyyat dəyişiklikdir”
• “bu, potensial sızma/itkidir”

kimi prioritetləndirilmiş siqnal verə bilər.

5) Təchizat zənciri və podratçı idarəetməsi: xərci görünən etmək

Cavab: AI təchizat zəncirində gecikmələri və xərcləri əvvəlcədən görmək üçündür.

Kristofoli təchizatçılarla “yeni formatlar” və “alyanslar” marağından danışır. Məncə, bunun texnoloji tərəfi budur: podratçı performansı, logistika gecikməsi, ehtiyat hissəsi dövriyyəsi və satınalma dövrləri data ilə izlənməlidir.

AI burada:

• kritik materialların risk xəritəsini çıxarır
• qiymət və çatdırılma gecikmələrinin proqnozunu verir
• alternativ təchizat planını optimallaşdırır

90 günlük AI planı: “pilot”u düzgün qurmağın qaydası

AI barədə danışmaq asandır, nəticə almaq çətindir. Mənim gördüyüm ən işlək yanaşma 90 günlük planla başlamaqdır.

1–30 gün: Problem seçimi və data audit

• 1 biznes problemi seçin (məsələn, kompressor dayanması)
• uğur göstəricisini əvvəlcədən yazın (məsələn, planlanmamış dayanmanın ayda X saat azalması)
• data mənbələrini siyahılayın (sensor, SCADA, texniki xidmət jurnalı)

31–60 gün: Model yox, qərar axını qurun

• modelin kimə siqnal verəcəyini müəyyən edin
• siqnalın “hərəkətə” necə çevriləcəyini yazın
• yanlış pozitivlər üçün prosedur yaradın (AI səhv deyəndə nə olacaq?)

61–90 gün: Pilot nəticəsi və genişlənmə qərarı

• nəticəni KPI ilə ölçün
• texniki borcu (data təmizliyi, inteqrasiya) qeyd edin
• yalnız ROI görünəndə miqyaslayın

Bu intizam bir şeyi təmin edir: AI “demo” olaraq qalmır, əməliyyatın hissəsinə çevrilir.

Xəzərin enerji habı rolu üçün AI niyə indi daha dəyərlidir?

2025-in sonuna yaxın Avropanın enerji gündəliyində əsas söz “dayanıqlılıq”dır: təchizat sabitliyi, qiymət riskinin idarəsi, marşrutların təhlükəsizliyi. Xəzər regionu bu tələbdə rol oynamaq istəyirsə, yalnız resursla yox, icra keyfiyyəti ilə seçilməlidir.

AI bu “icra keyfiyyətini” 4 istiqamətdə birbaşa gücləndirir:

• Səmərəlilik: eyni aktivdən daha çox stabil dəyər
• Təhlükəsizlik: daha az insident, daha yaxşı risk intizamı
• Etibarlılıq: təchizatın kəsilmə ehtimalı aşağı
• Şəffaflıq: qərarlar data ilə izah olunur

Seriyamızın ümumi xətti də budur: Azərbaycanın energetika və neft-qaz sektorunda AI tətbiqi “gələcək planı” yox, 2026 büdcəsinə yazılacaq əməliyyat layihəsidir.

Bu mərhələdə ən düzgün addım böyük transformasiya şüarları deyil. Bir real problem seçin, data-nı qaydasına salın, pilotu ölçün, sonra böyüdün. Xəzər enerji habı olmaq istəyirsə, məhz belə işləməlidir.

Sizin şirkətdə ən çox pul “harada səssizcə yanır”: planlanmamış dayanmalarda, enerji itkilərində, yoxsa təchizat zəncirində gecikmələrdə? Cavab, AI üçün ilk layihənizi də seçəcək.