BP-nin “Qarabağ” planı: seysmik data və AI ilə risklər azalır

BP-nin “Qarabağ” yatağı üçün açıqladığı iki mərhələli seysmik proqram sadəcə texniki detal deyil — bu, Azərbaycanda neft-qaz layihələrinin daha data-yönümlü idarə olunmasının real nümunəsidir. Şirkət əvvəlcə dəniz dibi sensor qovşaqları ilə genişmiqyaslı seysmik işlərə başlayır, ardınca isə yüksək dəqiqlik və ultrayüksək həssaslıqlı sensorlarla daha qısa, amma fokuslu ikinci mərhələ gəlir. Bu ardıcıllıq təsadüfi deyil: düzgün data olmadan nə risk idarə olunur, nə də sərmayə qərarı düzgün verilir.

Bu yazı “Azərbaycanın Energetika və Neft-Qaz Sektorunu Süni İntellekt Necə Dəyişdirir” seriyasının bir hissəsidir. Burada “Qarabağ” layihəsinə AI və rəqəmsal transformasiya prizmasından baxacağıq: seysmik məlumatların niyə bu qədər önəmli olduğunu, AI-nin bu məlumatlardan necə dəyər çıxardığını, BP-nin mövcud AÇG infrastrukturuna inteqrasiya planının əməliyyat səmərəliliyi üçün nə demək olduğunu və SOCAR/yerli təchizat zənciri üçün praktiki nəticələri.

BP “Qarabağ” yatağında nə planlaşdırır və niyə bu qədər mərhələlidir?

BP-nin planı bir cümlədə belədir: əvvəlcə riskləri ölç, sonra layihəni dizayn et. Şirkət iki mərhələli seysmik tədqiqatlar bitdikdən sonra yatağın mənimsənilməsi (işlənmə) proqramının hazırlanmasına başlayacağını bildirib.

Birinci mərhələnin dəniz dibi sensor qovşaqları (seabed nodes) ilə aparılması adətən daha sabit ölçmələr, daha yüksək siqnal keyfiyyəti və çətin dəniz şəraitində belə daha etibarlı məlumat deməkdir. BP-nin açıqlamasına görə:

• Birinci seysmik proqram dekabrda başlayır və təxminən 3,5–4 ay davam edir.
• İkinci seysmik proqram birincidən sonra (təxminən mart-aprel) başlayır və 45 gün davam edir.

Bu ardıcıllığın biznes mənası

Əməliyyat tərəfdən, 3,5–4 aylıq geniş proqramla “böyük şəkil” alınır: struktur, qırılmalar, qatların ümumi geometriyası və əvvəlki modellərin harada səhv ola biləcəyi. 45 günlük ikinci mərhələ isə daha çox “kritik zonalara” fokuslanır: platforma quraşdırılması, quyuların trayektoriyası və geohazardlar kimi riskləri öncədən görmək üçün.

Mənim yanaşmam budur: belə layihələrdə ən bahalı səhv quyu qazarkən edilmir — səhv qərar dizayn mərhələsində veriləndə edilir. Seysmik məlumatın mərhələləndirilməsi həmin riski azaldır.

Seysmik data bolluğu təkbaşına yetmir: real dəyəri AI çıxarır

Seysmik proqramların “gizli problemi” var: məlumatların həcmi artdıqca interpretasiya işi ya gecikir, ya da müxtəlif komandalar arasında uyğunsuz olur. Burada süni intellekt və maşın öyrənməsi praktik üstünlük verir: daha sürətli interpretasiya, daha standartlaşdırılmış nəticələr və daha erkən risk siqnalları.

AI seysmik interpretasiyada konkret nə edir?

AI-nin bu kontekstdə rolu “mistik” deyil, çox praktikdir:

1. Fay (fault) və horizontların avtomatik seçilməsi: Klassik interpretasiyada geoloq/geofizik minlərlə xəttə əl ilə baxır. AI modelləri eyni işi daha sürətli görür və mütəxəssis yalnız yoxlayıb düzəliş edir.
2. Anomaliyaların aşkarlanması: Qaz yığılımı ehtimalı, dayaz təhlükələr, qeyri-stabil qatlar kimi elementlərdə AI “pattern recognition” ilə erkən xəbərdarlıq verir.
3. Sürətli ssenari modelləşdirməsi: Bir neçə inkişaf ssenarisinin (quyu sayları, yerləşim, debi profili) daha tez müqayisəsi mümkündür.
4. Qeyri-müəyyənliyin idarəsi: AI tək cavab yox, ehtimal paylanmaları verəndə risk daha yaxşı ölçülür.

Qısa, sitat kimi cümlə: “Seysmik tədqiqat layihəni tapmır; seysmik data + AI düzgün qərarı sürətləndirir.”

“Ultrayüksək həssaslıqlı sensor” nəyi dəyişir?

İkinci proqramın ultrayüksək həssaslıqlı sensorlarla aparılması, adətən, daha incə qat fərqlərini görməyə imkan verir. Bu, xüsusilə:

• platforma və dəniz dibi mühəndisliyi üçün geohazard risklərinin,
• quyu trayektoriyası planlamasının,
• ehtiyatların daha doğru sinifləndirilməsinin

keyfiyyətini artırır. AI burada “gözü” daha da gücləndirir: yüksək keyfiyyətli siqnal + yaxşı model = daha az sürpriz.

“Qarabağ” yatağının AÇG infrastrukturu ilə inteqrasiyası: səmərəlilik və rəqəmsal idarəetmə

BP-nin ən önəmli mesajlarından biri budur: “Qarabağ” yatağında hasilat AÇG-nin mövcud infrastrukturu ilə əlaqələndiriləcək və ixrac boru kəməri şəbəkəsi + mövcud hasilat infrastrukturu ilə vahid sistem qurulacaq.

Bu yanaşma iki səbəbə görə güclüdür:

1. Kapital xərcləri aşağı düşür: Sıfırdan yeni infrastruktura ehtiyac azalır.
2. Rəqəmsal idarəetmə üçün baza hazır olur: AÇG kimi böyük aktivlərdə artıq ölçmə, SCADA, data tarixçəsi, texniki prosedurlar var.

AI burada hansı əməliyyat işlərini yaxşılaşdırır?

AÇG kimi mövcud sistemlə inteqrasiyada AI ən çox bu sahələrdə nəticə verir:

• Predictive maintenance (proqnozlayıcı texniki xidmət): Nasos, kompressor, turbina və kritik avadanlıqlarda vibrasiya/temperatur/anomaliya analizləri.
• Process optimization: Separator, su-inyeksiya, qaz lift, enerji sərfiyyatı kimi parametrlərin optimallaşdırılması.
• Production forecasting: Quyu davranışının daha doğru proqnozu, erkən su kəsiyi (water cut) siqnalları.
• HSE analitikası: Riskli əməliyyatların (məsələn, qaldırma işləri, qapalı məkanlar) əvvəlcədən qiymətləndirilməsi.

Mövqe olaraq bunu açıq deyim: Azərbaycanda bir çox aktivlərdə rəqəmsallaşma “dashboard” səviyyəsində qalır. Real dəyər isə qərarvermə dövrünü qısaltmaqdır: ölçdün → anladın → qərar verdin → icra etdin. AI bu zəncirin “anladın” hissəsini xeyli sürətləndirir.

Rəqəmlər nə deyir: yataq, pay bölgüsü və potensial

RSS mənbəyində “Qarabağ” layihəsi ilə bağlı bir neçə konkret rəqəm var və bunlar layihənin miqyasını anlamağa kömək edir:

• “Qarabağ” yatağı Bakıdan 120 km şərqdə, “Günəşli” yatağından 20–25 km aralıda yerləşir.
• Dərinlik: təxminən 150–200 metr.
• BP və SOCAR pay bölgüsü: BP 35%, SOCAR 65% (BP operator kimi çıxış edir).
• İlkin hesablamalara görə geoloji neft ehtiyatı 60 milyon tondan artıqdır.
• Çıxarıla bilən həcm: 21 milyon ton neft və 13 milyard kubmetr qaz.

Bu rəqəmlər bir daha göstərir: layihə “kiçik sınaq” deyil. Ona görə də seysmik proqramın iki mərhələli qurulması və risklərin əvvəlcədən ölçülməsi tam məntiqlidir.

Qeyd: Mənbədə “pik hasilat sutkada 7,5 milyon barel” kimi çox böyük bir proqnoz da keçir. Praktik planlama üçün şirkətlər adətən belə proqnozları bir neçə ssenari ilə yoxlayır və burada AI əsas alətlərdən biridir.

Azərbaycan şirkətləri bu hekayədən nə götürməlidir? Praktik yol xəritəsi

“Qarabağ” nümunəsinin ən faydalı tərəfi odur ki, AI-ni abstrakt “trend” kimi yox, mərhələ-mərhələ tətbiq olunan idarəetmə yanaşması kimi göstərir.

1) Data strategiyası olmadan AI layihəsi başlamayın

Neft-qazda AI-nin 80%-i model deyil, data intizamıdır. Minimum checklist:

• sensor inventarının standartlaşdırılması (tag naming, vahidlər, tezlik)
• data keyfiyyət nəzarəti (missing values, outliers, kalibrləmə)
• inteqrasiya (geologiya + istehsalat + texniki xidmət məlumatları)

2) Ən tez nəticə verən 3 use-case seçin

Əksər şirkətlər eyni səhvi edir: “böyük AI proqramı” başlayır, 12 ay sonra hələ pilot bitmir. Mən 90–120 günə nəticə verən use-case-ləri tərəfdarıyam:

• avadanlıq nasazlığının proqnozlaşdırılması (rotating equipment)
• quyu performans anomaliyası aşkarlanması
• enerji sərfiyyatı optimallaşdırması (xüsusən qış pik yüklərdə)

3) “Human-in-the-loop” modelini dizayn edin

AI qərar vermir, qərarı hazırlayır. Qəbul proseduru əvvəlcədən yazılmalıdır:

• model nəyi ölçür?
• hansı həddən sonra alarm yaranır?
• kim təsdiqləyir?
• hansı əməliyyat addımı avtomatikdir, hansı manual?

4) Təhlükəsizlik və uyğunluq (compliance) başdan qurulmalıdır

Xüsusilə kritik infrastrukturlarda:

• kibertəhlükəsizlik (OT/IT ayrımı)
• audit izi (kim nəyi dəyişdi?)
• model risk idarəsi (model drift, versiya nəzarəti)

Bu hissə sıxıcı görünür, amma yaxşı qurulmasa AI sistemi real əməliyyata buraxılmır.

People also ask: “Qarabağ” layihəsində AI ən çox harada işə yarayar?

Ən yüksək təsir üç nöqtədə olur:

1. Seysmik interpretasiya və risk xəritələnməsi – daha tez və daha konsistent nəticə.
2. Quyu planlama və hasilat proqnozu – ssenarilərin sürətli müqayisəsi, erkən anomaliya siqnalları.
3. AÇG infrastrukturu ilə inteqrasiya zamanı əməliyyat optimallaşdırması – dayanmaların azalması və enerji səmərəliliyi.

Əgər seçim etməlisinizsə, mənim səsim 1 və 3-ədir: biri sərmayə qərarını, digəri gündəlik nəticəni sürətləndirir.

Növbəti addım: “Qarabağ” seysmik proqramı niyə bütün sektora siqnal verir?

BP-nin “Qarabağ” yatağı üzrə iki mərhələli seysmik planı Azərbaycanda neft-qaz sənayesinin getdiyi istiqaməti göstərir: daha çox sensor, daha çox data, daha sürətli qərarvermə. Bu istiqamətdə AI sadəcə əlavə “alət” deyil — seysmikdən tutmuş hasilata qədər qərarların əsas hissəsini data ilə bağlayan mexanizmdir.

Əgər siz SOCAR ekosistemində işləyirsinizsə — operator, podratçı, servis şirkəti və ya texnoloji vendor — 2026-ya girərkən düzgün sual “AI edəkmi?” deyil. Düzgün sual budur: hansı əməliyyat qərarını 30% daha tez və 10% daha dəqiq edə bilərik?

Bu seriyanın növbəti yazılarında Azərbaycanda neft-qaz üçün AI tətbiqlərini (proqnozlayıcı texniki xidmət, istehsalat optimallaşdırması, HSE analitikası) real ssenarilərlə davam etdirəcəyik. Sizcə, ən böyük darboğaz data keyfiyyətidir, yoxsa qərarvermə mədəniyyəti?