SPE 2025 Bakıda: Neft-Qazda Süni İntellektin real gündəliyi

25–27 noyabr tarixlərində Bakıda keçiriləcək SPE 2025 Xəzər Texniki Konfransı bir detalına görə xüsusilə diqqətəlayiqdir: proqramın mərkəzində artıq “rəqəmsallaşma” sözünü sadəcə slaydlarda görmək yox, istehsalın necə idarə olunduğunu dəyişən süni intellekt tətbiqlərini müzakirə etmək dayanır. Bu, Azərbaycanın neft-qaz və energetika sahəsində AI mövzusu ilə bağlı “nə vaxtsa edərik” mərhələsindən “nəyi, harada, necə edirik” mərhələsinə keçdiyini göstərən əlamətdir.

Bu yazı “Azərbaycanın Energetika və Neft-Qaz Sektorunu Süni İntellekt Necə Dəyişdirir” seriyasının kontekstindədir. Mənim əsas tezisim sadədir: AI pilot layihə kimi yox, əməliyyat intizamı kimi qurulanda dəyər yaradır. SPE kimi tədbirlər isə bu intizamı formalaşdırmaq üçün ən qısa yollardan biridir—çünki eyni otaqda operatorlar, xidmət şirkətləri, akademiya və tənzimləyici baxışlar toqquşur.

SPE 2025 niyə məhz indi daha vacibdir?

SPE 2025-in vacibliyi tədbirin özü ilə bitmir; zamanlama çox şey deyir. 2025-in sonuna yaxın regionda enerji gündəliyinin iki paralel xətti var: təchizat təhlükəsizliyi və səmərəlilik təzyiqi. Bir tərəfdən bazarlar etibarlı qaz tədarükü istəyir, digər tərəfdən xərclər, təhlükəsizlik tələbləri, karbon izi və yaşlanan aktivlər daha “ağıllı” idarəetməni məcbur edir.

Konfransın mövzusu “Keçmişdən öyrənirik, bu günü yeniləyirik, gələcəyi ilhamlandırırıq” kimi təqdim olunur. Mən bunu daha praktik dildə belə oxuyuram:

• Keçmiş: yataqlar və qurğularla bağlı tarixi data artıq “arxiv” deyil—AI üçün xammaldır.
• Bu gün: əməliyyat prosesləri standartlaşdırılmasa, AI nəticə vermir.
• Gələcək: AI mühəndisi təkcə kod yazmır, istehsal və təhlükəsizlik qərarlarını sürətləndirən sistem qurur.

SPE-nin 146 ölkədən 132 min mütəxəssisi birləşdirməsi də təsadüfi detal deyil. Azərbaycanın öz aktivlərini qlobal təcrübə ilə tutuşdurması üçün belə platformalar, xüsusən Bakı kimi regional mərkəzdə, real üstünlük yaradır.

Konfrans gündəliyində AI nə deməkdir? (və nəyə çevrilməlidir)

SPE 2025 proqramında vurğulanan “rəqəmsallaşma” və “süni intellektin tətbiqi” ifadələri yaxşı səslənir. Amma rəhbərlik və mühəndis komandaları üçün əsas sual budur: AI hansı iş prosesində, hansı KPI-larla işləyəcək?

1) İstehsal optimallaşdırması: “model var”dan “qərar var”a

Neft-qazda AI-nin ən tez pul gətirən sahələrindən biri istehsal optimallaşdırmasıdır. Burada məqsəd təkcə proqnoz deyil, operatorun gündəlik qərarlarını daha düzgün etməkdir:

• Quyularda debiti sabit saxlamaq və dalğalanmanı azaltmaq
• Qazlift parametrlərinin optimallaşdırılması
• Separasiya və kompressor rejimlərinin enerji sərfiyyatına görə tənzimlənməsi

Praktiki yanaşma: AI-ni “böyük model” kimi başlamayın. Bir çox şirkətdə daha yaxşı işləyən yol budur: 1 proses + 1 data axını + 1 qərar nöqtəsi.

AI-nin dəyəri proqnozun dəqiqliyində yox, qərarın sürətində və izah oluna bilməsindədir.

2) Avtomatlaşdırma və uzaqdan əməliyyatlar: insanı kənara qoymadan

Avtomatlaşdırma tez-tez yanlış anlaşılır: guya məqsəd insanı əvəzləməkdir. Mən bu yanaşmanı riskli sayıram. Real məqsəd insanı daha az riskli və daha yüksək dəyərli işə yönəltməkdir.

AI dəstəkli avtomatlaşdırmada 3 pillə var:

1. Nəzarət (monitoring): sensor datalarında anomaliyaların aşkarlanması
2. Tövsiyə (recommendation): “nəyi dəyiş, nə qədər dəyiş” təklifi
3. İcra (closed-loop): təsdiq mexanizmi ilə avtomatik tənzimləmə

SPE-də müzakirə edilən təhlükəsizlik və dayanıqlı təchizat mövzuları bu pillələrə birbaşa bağlıdır. Çünki düzgün qurulmuş avtomatlaşdırma həm qəza riskini azaldır, həm də planlanmamış dayanmanı.

3) Yataqların səmərəliliyi: AI-ni geologiya ilə barışdırmaq

“Yatağın səmərəliliyi” ifadəsi adətən çox geniş qalır. AI baxımından bu, daha konkret 3 işə bölünür:

• Seismik və geoloji interpretasiya prosesinin sürətləndirilməsi
• Rezervuar modelinin kalibrlənməsi (history matching) üçün daha çevik alətlər
• Quyu yerləşimi və qazma risklərinin əvvəlcədən qiymətləndirilməsi

Burada ən tipik problem data siloslarıdır: geologiya, qazma, hasilat komandalarının dataları bir-birinə yapışmır. SPE kimi konfranslarda “praktiki nümunələr” bölmələri dəyərlidir, çünki uğurlu şirkətlər adətən eyni şeyi deyir: data arxitekturası olmadan AI olmur.

Bakı konfransı Azərbaycana hansı imkanları açır?

SPE 2025-in ev sahibi tərəfinin SOCAR dəstəyi ilə vurğulanması mesaj verir: ölkənin əsas oyunçuları texnoloji modernləşməni gündəliyin kənarına yox, mərkəzinə gətirir. Bu, bazar üçün üç real imkan yaradır.

1) Qlobal təcrübənin lokallaşdırılması

Beynəlxalq şirkətlərin “hazır həll” kimi təqdim etdiyi sistemlər çox vaxt yerli şəraitdə çətinlik yaşayır: avadanlıq müxtəlifliyi, datanın keyfiyyəti, kadrların iş rejimi, sahə intizamı. Konfransın ən böyük faydası odur ki, lokal kontekstə uyğunlaşdırma mövzusu açıq danışılır.

Praktik suallar:

• Model hansı sensorlara güvənəcək?
• Data gecikməsi (latency) nə qədərdir?
• Kiber təhlükəsizlik siyasəti prosesləri yavaşıdırmı?

2) “Təhlükəsizlik + AI” birlikdə dizayn olunanda işləyir

Təhlükəsizlik neft-qazın “ayrı departamenti” deyil, sistemin özüdür. AI tətbiqlərində ən çox buradan uduzurlar: model qurulur, sonra HSE və əməliyyat təsdiqlərinə ilişir.

Daha düzgün yol:

• HSE tələblərini model dizaynına əvvəlcədən daxil etmək
• Model nəticələrinin audit izi (kim nə vaxt nə qərar verdi) yaratması
• İnsan təsdiqini tələb edən “qırmızı zonalar”ın qabaqcadan təyin edilməsi

3) Gənc mütəxəssislər üçün “mentor + real data” kombinasiyası

Məqalədə qeyd olunan Tələbə sammiti burada kritik rol oynayır. Neft-qazda AI öyrənən gənclərin çoxu eyni maneə ilə üzləşir: real sənaye datasına çıxış azdır, problem “oyuncaq dataset”lərlə həll olunur.

Konfrans formatı doğru qurulsa, gənclərə iki şey verə bilər:

• Mentorlarla şəbəkə və real iş ssenariləri
• Şirkətlərin ehtiyaclarını anlamaq: “bizə ML yox, nasosun dayanmasını 12 saat əvvəldən bilmək lazımdır” kimi

SPE 2025 mövzuları əsasında 90 günlük AI yol xəritəsi

Konfransdan maksimum fayda götürmək üçün sadəcə dinləyici olmaq kifayət etmir. Komanda ilə gedirsinizsə, 90 günlük konkret planla qayıtmaq daha ağıllıdır.

0–30 gün: AI üçün “minimum sistem”i qurun

Burada məqsəd ilk model deyil, ilk dayanıqlı data boru xəttidir.

• 1 prioritet proses seçin (məsələn, kompressor dayanması)
• Data mənbələrini siyahıya alın (SCADA, tarixçə, texniki xidmət qeydləri)
• Data keyfiyyətini ölçün: itən dəyərlər, səhv ölçülər, zaman sinxronluğu

31–60 gün: kiçik pilot + ölçülən KPI

Pilotun uğuru üçün KPI “gözəl dashboard” olmamalıdır. KPI əməliyyat olmalıdır:

• planlanmamış dayanmanın sayının azalması
• orta bərpa vaxtı (MTTR) göstəricisinin yaxşılaşması
• enerji sərfiyyatına təsir (kWh/ton və ya analoji ölçü)

61–90 gün: istehsala çıxış və idarəetmə modeli

AI-ni istehsala çıxaran şey texnologiya yox, idarəetmədir.

• Model risk matrisi: nə zaman insan təsdiqi məcburidir
• MLOps qaydaları: versiya nəzarəti, monitorinq, data drift yoxlaması
• Rollar: sahiblik kimdədir—IT, data komandası, yoxsa əməliyyat?

Ən yaxşı AI layihələri texniki olaraq yox, təşkilati olaraq sadədir: məsuliyyət, ölçü və intizam aydındır.

Sənaye üçün “People also ask” tipli suallar

AI neft-qazda ən tez harada nəticə verir?

Ən tez nəticə verən sahələr adətən proqnozlaşdırıcı texniki xidmət, anomaliya aşkarlanması və istehsal optimallaşdırmasıdır. Səbəb sadədir: bu işlərdə data axını var və nəticə KPI ilə ölçülür.

AI tətbiqində ən çox nə problem yaradır?

Birinci problem model deyil, data keyfiyyəti və proses intizamıdır. İkinci problem isə “kim sahibdir?” sualıdır—layihə bir departamentin hobbinə çevriləndə genişlənmir.

SPE konfransına gedən şirkət nə qazanır?

Düzgün hazırlaşan şirkət üç şey qazanır: benchmark, tərəfdaş, kadr. Yəni özünü bazarla müqayisə edir, ehtiyacına uyğun vendor/partnyor tapır, və bacarıq boşluğunu daha dəqiq görür.

Növbəti addım: konfransı satış stendi kimi yox, yol xəritəsi kimi istifadə edin

SPE 2025 Xəzər Texniki Konfransı Bakıda keçiriləndə əsas qazanc “vizit kartı yığmaq” olmamalıdır. Əsas qazanc odur ki, Azərbaycanın neft-qaz sektorunda süni intellekt tətbiqləri barədə söhbət ümumi şüardan çıxıb konkret iş paketlərinə çevrilsin: hansı aktivdə, hansı prosesdə, hansı data ilə.

Bu seriyanın növbəti yazılarında mən daha praktik mövzulara girəcəyəm: AI ilə proqnozlaşdırıcı texniki xidmətin qurulması, sahə datasında keyfiyyət problemlərinin həlli və SOCAR/region kontekstində MLOps yanaşmaları.

Əgər 2026 planınızı hazırlayırsınızsa, özünüzə bir sual verin: Süni intellekt 12 ay sonra şirkətinizdə hansı qərarı daha sürətli və daha təhlükəsiz edəcək? Cavab dəqiqdirsə, deməli başlamağa hazırsınız.