SOCAR-Özbəkistan layihəsi: AI ilə qeydiyyat sürətlənir

2025-ci ilin yayında SOCAR və “Özbəkneftqaz” Üstyurt regionunda hasilatın pay bölgüsü sazişi imzaladı. Sazişin “kağız üzərində” hissəsi artıq tanış görünə bilər: operator şirkətin yaradılması, seysmik işlər üçün yeni qrafik, ekoloji qiymətləndirmə, sonra isə qazma. Amma rəqəmlər adi deyil: ən azı 1 000 kv.km sahədə 3D seysmik, proqnoz olaraq 100 milyon ton neft və 35 milyard kubmetr qaz, ümumi 2 milyard ABŞ dolları investisiya, perspektivdə isə Üstyurt yaylasında ildə 5 milyon ton neft hasilatı ehtimalı.

Bu cür regional layihələrdə hamının diqqəti adətən geologiya və qazmaya gedir. Məncə, ən çox səhv də burada edilir. Çünki real gecikmələr çox vaxt qazma qurğusunda yox, operatorun qeydiyyatı, icazələr, müqavilə əlavələri, tərəfdaşlararası təsdiqlər, HSE sənədləri kimi idarəetmə qatında yaranır. Və yaxşı xəbər odur ki, məhz bu qat süni intellekt (AI) ilə daha tez və ölçülə bilən şəkildə yaxşılaşdırılır.

Bu yazı “Azərbaycanın Energetika və Neft-Qaz Sektorunu Süni İntellekt Necə Dəyişdirir” seriyasının kontekstində, SOCAR–Özbəkistan əməkdaşlığını bir “case” kimi götürür: operator qeydiyyatı və layihə idarəçiliyi mərhələsində AI nələri sürətləndirə bilər, riskləri necə azalda bilər, komandalara nə qazandırar.

Niyə operatorun qeydiyyatı layihənin “gizli boğazı”dır?

Operator şirkətin qeydiyyatı sadəcə hüquqi prosedur deyil. Bu, faktiki olaraq layihənin sinir sistemidir: bank hesabları, səlahiyyət matrisləri, satınalma qaydaları, müqavilələrin idarə edilməsi, audit izi, yerli tələblərə uyğunluq, sığorta, vergi, kadrlar.

Üstyurt layihəsi üzrə tərəflərin 2025-ci ilin sentyabrında operatorun qeydiyyat prosesini tamamlaması, eyni vaxtda seysmik işlərin yeni müddətlərini müəyyən etməsi və ekoloji qiymətləndirmə prosedurlarına başlaması barədə razılaşması təsadüfi deyil. Bu üç xətt bir-birinə bağlıdır:

• Operator olmadan seysmik podratçı ilə müqavilə və ödəniş mexanizmləri “yarımçıq” qalır.
• Qrafik dəyişiklikləri sənəd dövriyyəsini artırır: əlavələr, təsdiqlər, risk qeydiyyatları.
• Ekoloji qiymətləndirmə (EIA) gecikəndə, texniki qrafik də domino kimi gecikir.

Burada AI-nın gücü “robot kimi sənəd doldurmaq” deyil. Güc ondan ibarətdir ki, AI sənəd, qərar və risk axınını idarə oluna bilən prosesə çevirir.

AI-nın birinci hədəfi: sənəd xaosunu prosesə salmaq

Regional neft-qaz layihələrində tipik mənzərə belədir: müxtəlif dillərdə (AZ/RU/EN), müxtəlif formatlarda (PDF, skan, Word), müxtəlif standartlarda sənədlər. Qeydiyyat və operator qurulması zamanı isə bu sənədlərin sayı sürətlə artır.

AI ilə edilən ən praktik addım: “müqavilə və qeydiyyat sənədləri üçün ağıllı axtarış + avtomatik çıxarış (extraction)”.

• Sənədlərdən avtomatik olaraq tərəf adları, tarixlər, öhdəliklər, cərimə maddələri, SLA-lar çıxarılır.
• “Bu maddə HPBS şərtləri ilə ziddiyyət təşkil edirmi?” kimi yoxlamalar checklist formasında avtomatlaşdırılır.
• Bir dəyişiklik (məsələn, seysmik qrafikin uzadılması) hansı əlavələri “trigger” edir — sistem bunu əlaqələndirir.

Mənim təcrübəmdə ən böyük effekt buradan gəlir: komanda “sənəd ovçuluğu”na yox, qərara fokuslanır.

Üstyurt miqyasında AI harada daha çox fayda verir?

Bu layihənin parametrləri (1 000 kv.km 3D seysmik, 2 mlrd $ investisiya, EIA, 2026 Q1 start planı) göstərir ki, idarəetmə intizamı texniki intizam qədər vacibdir.

1) Qrafik və resurs planlaması: “Gantt” yox, ssenari mühərriki

Seysmik işlərdə gecikmə təkcə seysmik komandanın problemi deyil. O, aşağıdakıları da dəyişir:

• sahə logistikası
• icazələrin müddəti
• mövsümi hava pəncərələri
• yerli təchizat zənciri
• HSE prosedurları və təlim cədvəlləri

AI burada “bir qrafik çəkib bitirmək”dən daha faydalıdır: ssenari planlaması.

• “EIA 30 gün geciksə, hansı kritik yol uzanır?”
• “Seysmik podratçı geciksə, qazma üçün mobilizasiya pəncərəsi necə dəyişir?”
• “Büdcə 2 mlrd $ çərçivəsində qalmaq üçün hansı paketləri yenidən tenderə çıxarmaq lazımdır?”

Bu suallara cavab verən sistemlər təkcə proqnoz vermir; idarəetmə qərarını əsaslandırır.

2) Ekoloji qiymətləndirmə (EIA): sürət yox, izah edilə bilən uyğunluq

EIA sənədi “tez yazılsın” deyə AI istifadə etmək risklidir. Amma AI-nı düzgün yerə qoyanda EIA daha dayanıqlı olur.

Praktik tətbiq:

• Əvvəlki layihələrdən (şirkət daxili arxivlərdən) bənzər təsir bölmələrini tapıb strukturlaşdırmaq
• Risklərin xəritələnməsi: “səs-küy”, “biomüxtəliflik”, “su resursları”, “toz emissiyası” və s.
• Maraqlı tərəflərin (yerli icmalar, dövlət qurumları, podratçılar) rəy axınını kateqoriyalara bölmək

Burada məqsəd birdir: audit və yoxlama qarşısında izah edilə bilən uyğunluq. AI “nəticə” yazmır, sənədi sübutlarla gücləndirən mexanika yaradır.

3) Kontrakt və satınalma: riskləri maddələr səviyyəsində idarə etmək

2 milyard dollarlıq investisiya miqyası o deməkdir ki, satınalma “qiymət tapmaq” yox, risk dizaynıdır. Regional layihələrdə ən bahalı səhvlər adətən aşağıdakılardan çıxır:

• təchizat gecikməsi
• valyuta və ödəniş şərtləri
• məsuliyyət bölgüsü (liability)
• HSE tələblərinin qeyri-müəyyənliyi

AI əsaslı kontrakt analitikası burada çox konkret işləyir:

• Maddələri risk kateqoriyalarına bölür (gecikmə cəriməsi, fors-major, keyfiyyət təminatı)
• Tərəfdaşların standart şablonları ilə uyğunsuzluqları işarələyir
• Dəyişiklik (variation order) ehtimalını artıran “bulanıq” ifadələri tapır

Nəticə: komanda “müqaviləni oxumağa vaxt yoxdur” reallığından çıxır.

SOCAR üçün regional layihələrdə AI: nümunəvi model necə qurulur?

Bu postun kampaniya xətti budur: SOCAR-ın və Azərbaycan şirkətlərinin regional layihələrdə uğuru artıq təkcə mühəndislikdən asılı deyil; operasional səmərəlilik və idarəetmə avtomatlaşdırması həlledici olur. Üstyurt kimi əməkdaşlıqlar bu modeli qurmaq üçün real meydançadır.

Mənim tərəfimdən daha sərt fikir: AI layihələrində ən çox pul “pahalı model”ə yox, düzgün prosesə getməlidir. Əks halda AI sadəcə yeni bir proqram olur.

Minimal, amma işlək AI yol xəritəsi (90 gün)

Əgər operator qeydiyyatı və erkən mərhələ idarəçiliyi üçün praktik başlanğıc lazımdırsa, bu 4 addım çox iş görür:

1. Sənəd inventarı və xəritə: HPBS, operator quruluşu, EIA, tender sənədləri — hamısı üçün vahid struktur.
2. Ağıllı axtarış və extraction: tarixlər, öhdəliklər, imza səlahiyyətləri, SLA — avtomatik çıxarılsın.
3. Təsdiq axını (workflow) və audit izi: kim nəyi nə vaxt təsdiqləyib — iz itmir.
4. Qrafik risk paneli: EIA, qeydiyyat, seysmik və qazma üçün kritik yol göstəriciləri.

Bu yanaşma “AI tətbiq etdik” demək üçün deyil. Məqsəd çox sadədir: gecikmənin səbəbini real vaxtda görmək.

“People also ask”: Regional operator qurulmasında AI barədə real suallar

AI operator şirkətin qeydiyyatını tam avtomatlaşdıra bilər?

Tam yox. Qanuni məsuliyyət və imza səlahiyyəti insanın üzərində qalır. Amma AI sənəd hazırlığı, uyğunsuzluq aşkarlanması, versiya nəzarəti və təsdiq axınını avtomatlaşdıraraq vaxtı ciddi azaldır.

Neft-qaz layihəsində AI üçün ən yaxşı başlanğıc nöqtəsi nədir?

Ən tez nəticə verən yer adətən müqavilə/sənəd dövriyyəsi + workflow olur. Çünki məlumat artıq var, sadəcə dağınıqdır.

AI tətbiqi riskləri artırmır ki?

Artırır — əgər data məxfiliyi, giriş hüquqları, modelin nəyi necə “öyrəndiyi” idarə olunmursa. Energetika və neft-qaz sektorunda AI tətbiqləri üçün rol əsaslı giriş, məlumatların lokal saxlanması, audit log kimi tədbirlər müzakirə mövzusu deyil, şərtdir.

Bu xəbərin mesajı: geologiya qədər “idarəetmə mühəndisliyi” də vacibdir

SOCAR və “Özbəkneftqaz”ın operator qeydiyyatını, seysmik qrafiki və ekoloji prosedurları paralel aparması düzgün yanaşmadır. Ən böyük dəyər də buradadır: layihənin erkən mərhələsində idarəetmə sistemini qurmaq, sonra texniki işləri onun üzərinə oturtmaq.

Bu seriyada tez-tez eyni nəticəyə gəlirik: energetika sektorunda AI-nın ən praktik təsiri əvvəlcə ofisdə başlayır, sonra sahədə hiss olunur. Operator qeydiyyatı və layihə idarəçiliyi kimi “görünməyən” hissələr düzələndə, 3D seysmikdən qazmaya qədər hər şey daha proqnozlaşdırılan olur.

Əgər siz SOCAR ekosistemində, podratçı tərəfdə, yaxud ümumən Azərbaycanın neft-qaz bazarında layihə idarə edən birisinizsə, özünüzə bir sual verin: Bizdə gecikmələr ən çox harada yaranır — texnikada, yoxsa qərar və sənəd axınında? Cavabın ikinci variant olması çox ehtimaldır. Və oradan başlamaq daha ağıllıdır.

Növbəti addım üçün praktik təklif: operator qeydiyyatı və EIA axınında ən çox təkrarlanan 20 sənədi seçin, onları vahid strukturda toplayın və AI ilə extraction + təsdiq workflow pilotu edin. 4–6 həftə ərzində nəticə görmək olur.