2026 neft azalması: AI AÇG-də hasilatı necə qoruyur

2025-ci ilin ilk 10 ayında Azərbaycanda neft hasilatı 4,6% azalaraq gündəlik təxminən 556 min barel olub. Bu, gündəlik 27 min barel itki deməkdir. “S&P Global Ratings” isə 2026-cı ildə azalmanın davam edəcəyini, əsas səbəb kimi də AÇG yataqlar blokunun köhnəlməsini göstərir.

Məncə bu xəbər bazar üçün “qara bulud” deyil, çox konkret bir siqnaldır: mövcud aktivlərdən daha ağıllı istifadə etməyən şirkətlər yaxın 2–3 ildə həm əməliyyat, həm də maliyyə baxımından daha çox təzyiq görəcək. Xoş tərəfi odur ki, bu təzyiqin adı təkcə “geologiya” deyil. Digər adı: data və süni intellekt.

Bu yazı “Azərbaycanın Energetika və Neft-Qaz Sektorunu Süni İntellekt Necə Dəyişdirir” seriyasının bir hissəsidir və məqsədi sadədir: AÇG kimi yetkin yataqlarda hasilat azalması fonunda AI və rəqəmsal transformasiya ilə real, ölçülə bilən nəticələr necə əldə olunur — bunu praktik dillə izah etmək.

S&P proqnozu nə deyir və niyə hamını narahat etməlidir

“S&P”nin mesajı aydındır: Azalma yavaşıdıla bilər, amma təkcə əlavə investisiya ilə dayandırmaq çətindir. Yetkin yataqlarda təbii eniş, su kəsri (water cut), təzyiq düşməsi, avadanlıq yüklənməsi və planlaşdırma səhvləri bir-birini gücləndirir.

Məqalədə iki kritik detal var:

• Neft hasilatındakı azalmanı xarici operatorların əlavə investisiyaları yalnız yavaşıdır.
• Qaz hasilatı 10 ayda 1,7% artaraq gündəlik 849 min barel neft ekvivalenti səviyyəsinə yüksəlsə də, bu artım neftdəki enişi tam kompensasiya etmir.

Bu, qərar verənlər üçün belə bir “hesab” yaradır: 2026-cı ildə neft gəliri təzyiq altına düşəndə, barrel başına əməliyyat xərci və dayanma müddəti (downtime) daha da həssas göstəriciyə çevriləcək.

Niyə məhz 2026 kritik görünür

Cədvəl kimi baxsaq, 2025-də trend artıq başlayıb. 2026 isə adətən belə olur:

• planlaşdırma dövrü bağlanır,
• servis kontraktları və CAPEX prioritetləri yenilənir,
• köhnələn aktivlərdə “xırda itkilər” birdən böyük rəqəmlərə çevrilir.

Mənim mövqeyim budur: 2026-cı ilə “daha çox quyu” ilə yox, “daha ağıllı quyu” ilə girmək lazımdır.

Yetkin yataqda AI nəyi dəyişir: “daha çox data” yox, “daha düzgün qərar”

AI-nin enerji sektorunda dəyəri çox vaxt yanlış anlatılır. Söhbət təkcə dashboard və ya gözəl qrafikdən getmir. AI əsasən qərarların keyfiyyətini artırır: nə vaxt müdaxilə etməli, harada risk var, hansı quyu prioritetdir, hansı avadanlıq sıradan çıxacaq.

Yetkin yataqlarda (AÇG kimi) ən böyük 4 təsir sahəsi var:

1. Məhsuldarlığın qorunması (production optimization)
2. Proqnozlaşdırıcı texniki xidmət (predictive maintenance)
3. Su/ qaz kəsrinin idarə edilməsi və kimyəvi optimizasiya
4. Planlaşdırma: iş proqramları, servis resursu, logistik optimizasiya

“Azalmanı dayandırmır” fikrinə etirazım var

Bəli, geoloji enişi tam “silə” bilməzsən. Amma praktiki baxımdan şirkətləri vuran şey çox vaxt geologiya deyil, idarəolunmayan dəyişkənlikdir:

• gec aşkar edilən quyu problemi,
• planlanmayan dayanma,
• yanlış seçilmiş müdaxilə,
• lazımsız kimyəvi sərf,
• məlumat siloları (geologiya, hasilat, təmir ayrı sistemlərdə).

AI bu dəyişkənliyi sıxışdırır. Nəticə: azalma trayektoriyası daha “yumşaq” olur, cashflow daha proqnozlaşdırılan görünür.

AÇG kimi aktivlər üçün ən real AI ssenariləri (2026 planına uyğun)

Bu bölmədə “nə etmək olar?” sualına birbaşa cavab verirəm. Hər bənd 2026 büdcə və əməliyyat planına yerləşə bilən praktik işlərdir.

1) Quyu performansının “erkən xəbərdarlıq” sistemi

Ən tez ROI verən yanaşma budur: anomalya aşkarlanması və performans deqradasiyasının erkən tapılması.

• Giriş dataları: debi, təzyiq, temperatur, choke parametrləri, su kəsri, separator göstəriciləri, SCADA logları
• Çıxış: “bu quyu 7–14 gün sonra problemə gedir” tipli xəbərdarlıq

Praktik effekt: müdaxilə daha erkən edilir, planlanmayan dayanma azalır, servis komandası daha düzgün yönləndirilir.

2) Proqnozlaşdırıcı texniki xidmət: ESP, kompressor, nasoslar

Hasilat azalmasında görünməyən böyük pay avadanlıq etibarlılığıdır. AI burada “sehr” deyil, sadəcə yaxşı statistikadır:

• vibrasiya və akustik siqnallar
• motor cərəyanı
• temperatur profilləri
• yağ analizi və laboratoriya dataları

AI modeli sıradan çıxma ehtimalını qabaqcadan göstərir. Nəticə: ehtiyat hissə planlaması düzəlir, downtime azalır.

3) Su kəsri və lay davranışı üçün hibrid modellər

AÇG-də köhnəlmə ilə birlikdə su kəsri idarəetməsi daha çətinləşir. Burada ən işlək yanaşma hibrid modeldir:

• fiziki/rezervuar modeli (mühəndislik)
• üstündə ML düzəlişi (tarixi data ilə kalibrasiya)

Bu, həm mühəndis komandalarının etibar etdiyi fizikanı qoruyur, həm də real sahə datalarından “öyrənən” proqnoz verir.

4) Qaz tərəfi: artım niyə nefti kompensasiya etmir və AI burada nə edir

Məqalədə qeyd olunur ki, qaz hasilatı artıb, amma neft enişini kompensasiya etmir və 2026-da qaz ümumilikdə cari səviyyədə qala bilər. Bu, iki şey deməkdir:

• qazda da “məhdudiyyətlər” var (infrastruktur, fazalar, CAPEX qərarları)
• qaz aktivlərində səmərəlilik ön plana çıxır

AI qazda xüsusilə bu sahələrdə işə yarayır:

• kompressor rejimlərinin optimizasiyası (enerji sərfi vs ötürmə)
• sızma aşkarlanması (pipeline & stansiyalar)
• tədarük proqnozu (nominasiyalar, müqavilə öhdəlikləri)

Rəqəmsal transformasiya olmadan AI işləməyəcək: 5 “əsas şərt”

AI layihələrinin batmasının səbəbi adətən model deyil. Səbəb budur: sahə prosesi dəyişmir. Buna görə 2026 planına qoyulmalı 5 baza şərt var.

1) Data inventarı və “tək həqiqət mənbəyi”

Hər şeyin əvvəlində sadə sual dayanır: “debi haradan gəlir və kim təsdiqləyir?” Data keyfiyyəti olmadan AI yalnız səs-küydür.

2) OT/IT inteqrasiyası və real-vaxt axın

SCADA/ historian dataları ilə ERP/CMMS (təmir sistemi) məlumatı birləşməsə, predictive maintenance yarımçıq qalır.

3) Modeldən əvvəl “use-case” prioritetləşdirməsi

Bir çox şirkət böyük platforma qurub sonra “hansı problemi həll edirik?” deyə düşünür. Düz ardıcıllıq tərsidir.

4) Mühəndis komandası üçün izah edilə bilən AI

Enerjidə “qara qutu” çətin satılır. Model bu suallara cavab verməlidir:

• siqnalı hansı parametr verdi?
• ehtimal nə qədərdir?
• hansı əməliyyat addımı tövsiyə olunur?

5) KPI-lar: barrel, saat, manat

AI layihəsini ölçmək üçün romantik KPI yox, sərt KPI lazımdır:

• planlanmayan dayanmanın saatla azalması
• quyu müdaxiləsində “uğurlu iş” faizi
• kimyəvi sərfin optimizasiyası
• barrel başına OPEX

“People also ask”: rəhbərlər və mühəndislər ən çox nə soruşur?

AI hasilat azalmasını tam dayandıra bilər?

Xeyr, təbii enişi sıfırlamaq real deyil. Amma AI azalma sürətini aşağı salır, planlanmayan itkiləri kəsir və qərarları daha dəqiq edir.

ROI nə vaxt görünür?

Ən tez nəticə verənlər adətən anomalya aşkarlanması və proqnozlaşdırıcı texniki xidmət olur. Düz qurulsa, 3–6 ayda təsiri KPI-larda görmək mümkündür.

SOCAR və operatorlar haradan başlamalıdır?

Birinci addım “böyük platforma” deyil: 2–3 kritik aktiv seçin, data xəttini təmizləyin, bir use-case-i istehsalata çıxarın, sonra miqyaslayın.

2026 üçün praktik yol xəritəsi: 90 gün + 12 ay

Əgər bu yazını oxuyan tərəf rəhbərdirsə, mənim tövsiyəm planı iki mərhələyə bölməkdir.

İlk 90 gün: sürətli qələbələr

• 10–20 yüksək prioritet quyu üçün performans monitorinqi və anomalya modeli
• 1 kritik avadanlıq qrupunda (məsələn, nasos/kompressor) proqnozlaşdırıcı xidmət pilotu
• KPI xətti: “bu gün neçə saat downtime var?” bazasını yaratmaq

12 ay: miqyas və standartlaşdırma

• OT/IT inteqrasiyasını genişləndirmək
• hibrid rezervuar+ML modellərinə keçid
• sahə komandaları üçün iş axını: xəbərdarlıq → tapşırıq → təsdiq → nəticə

Bu yanaşma həm büdcəni qoruyur, həm də “AI laboratoriyada qalıb” riskini azaldır.

Azalan neft hasilatı fonunda ən düzgün mövqe: müdafiə yox, intizam

S&P-nin 2026 proqnozu bir şeyi açıq deyir: Azərbaycanın neft hasilatında təbii eniş mərhələsi dərinləşir. Qaz layihələri perspektivdə hasilatı dəstəkləyə bilər, amma onların çoxu planlaşdırmanın ilkin mərhələsindədir və vaxt aparacaq.

Bu boşluğu dolduran ən real mexanizm əməliyyat intizamıdır: daha dəqiq proqnoz, daha az downtime, daha düzgün müdaxilə. AI və rəqəmsal transformasiya bu intizamı “əl işi”ndən çıxarıb sistemə çevirir.

Əgər 2026 planınızda AI hələ də “eksperiment” kimi görünürsə, məncə risk buradadır: hasilat azalanda hamı qənaət rejiminə keçir, amma məhz o anda səhvlərin qiyməti kəskin artır. Daha ağıllı idarəetmə indi lazımdır, sonra yox.

Sizcə AÇG kimi yetkin yataqlarda ən böyük itki haradadır: quyu performansı, avadanlıq downtime-u, yoxsa planlaşdırma və koordinasiya? Bu sualın cavabı, 2026-da AI prioritetinizi də müəyyən edəcək.