Оңтүстік Корея көмірден кетсе: AI Қазақстанға не береді?

Оңтүстік Корея COP30 алаңында көмір генерациясын 2040 жылға дейін негізінен тоқтатуды жоспарлап, 2035 жылға қарай көмірқышқыл газы шығарындыларын кемінде екі есе қысқартуға ниетті екенін жариялады. RSS-үзіндіде айтылғандай, 40 көмір станциясының жабылу күндері қазірдің өзінде бекітілген. Бұл бір елдің ішкі саясаты сияқты көрінуі мүмкін, бірақ әсері сыртқа бірден тарайды: көмір экспорттайтын Австралияға да, LNG жеткізетін АҚШ-қа да сұраныс қисығы қайта сызылады.

Қазақстан үшін мұнда қызық бір сабақ бар: әлемдік сұраныс «қайда және қашан» өзгеретінін болжау қиындаған сайын, энергетика мен мұнай-газдағы шешім қабылдау дерекке сүйенген, ал жоспарлау икемді болуы керек. Менің тәжірибемде компаниялар дәл осы жерде жиі қателеседі: активтерді басқару, өндіру жоспарлары және жөндеу кестелері нарықтың жаңа шындығына кеш жауап береді.

Бұл жазба — біздің «Қазақстандағы энергия және мұнай-газ саласын жасанды интеллект қалай түрлендіріп жатыр» сериясының бөлігі. Мұнда Оңтүстік Кореяның көмірден бас тартуы нені білдіретінін және жасанды интеллект (AI) Қазақстан компанияларына жаһандық сұраныс ауысқан кезде қалай ұтқыр әрекет етуге көмектесетінін нақты мысалдармен тарқатамын.

Оңтүстік Кореяның көмірден шығуы нені өзгертеді?

Негізгі ой: көмірді жоспарлы түрде қысқарту тек электр генерациясының құрылымын емес, отын импортының логистикасын, баға тәуекелдерін және келісімшарт модельдерін де өзгертеді.

RSS-үзінді бойынша, Корея 2040-қа дейін көмір станцияларының басым бөлігін тоқтатып, 2035-ке дейін шығарындыларды кемінде екі есеге қысқартуды көздейді. Мұндай мақсаттардың салдары әдетте үш арна арқылы жүреді:

1. Көмір импорты төмендейді. Австралия сияқты экспорттаушылар үшін бұл көлемнің қысқаруы немесе баға қысымының күшеюі.
2. LNG-ге қысқа/орта мерзімді сұраныс әркелкі болады. Көмірден тез шығатын елдер жиі газды «көпір отын» ретінде қолданады, бірақ параллель түрде жаңартылатын энергия мен сақтау жүйелері (BESS) өскен сайын LNG-нің өсу қарқыны баяулауы мүмкін.
3. Электр жүйесінде икемділік құны өседі. Жел/күн үлесі артқанда жүйеге теңгерімдеу, болжам, диспетчерлеу, сұранысты басқару қажет болады.

Қазақстанға әсері тікелей емес, бірақ маңызды: Азия нарығындағы қайта теңгерімдеу мұнай, газ, көмір, уран және электр технологияларының саудасына әсер етеді. Ал біз үшін басты сұрақ — осындай құбылмалы сыртқы ортада өндіріс пен энергия жүйесін қалай тиімді басқарамыз?

Қазақстан үшін сабақ: нарық ауысқанда жоспарлау «ай сайын» емес, «күн сайын» керек

Негізгі ой: әлемдік сұраныс өзгерісі жылдық жоспармен ғана басқарылмайды; операциялық жоспарлау мен тәуекелді басқару циклін қысқартатын цифрлық тәсіл керек.

Қазақстандағы мұнай-газ және энергетика компаниялары көп жағдайда жоспарлауды квартал/жыл горизонтымен жүргізеді. Бұл бұрын жұмыс істеді: сұраныс тұрақты, логистика «үйреншікті», жабдықтау тізбегі алдын ала белгілі. Қазір жағдай басқа:

• көмірден шығу сияқты шешімдер сұранысты қайта бөледі;
• көміртек реттеуі күшейген сайын экспорттық нарықтар «таза» өнім профилін сұрайды;
• логистикада іркілістер мен баға волатильдігі жиілейді.

Осындайда AI энергетикада екі нақты міндетті шешеді: (1) не болып жатқанын ерте көру, (2) әрекет жоспарын тез қайта есептеу.

AI көмегімен «ерте белгі» жүйесін құру

Ерте белгі жүйесі — бұл нарықтағы, саясаттағы, ауа райындағы, тасымалдаудағы өзгерісті операциялық KPI-ға айналдырып беретін модельдер жиынтығы.

Мысалы, көмірден шығу туралы саяси сигналдар (жабылу күндері, квоталар, ETS параметрлері) мына шешімдерге әсер етеді:

• экспорт бағыттарын қайта қарау;
• қойма/порт қуаттарын жоспарлау;
• ұзақ мерзімді оффтейк келісімшарттарының шарттарын жаңарту;
• өндіріс көлемін оптимизациялау.

AI бұл жерде жаңалықты «оқып қана қоймайды». Дұрыс құрылған жағдайда ол сигналды санға айналдырады: ықтимал сценарий, ықтимал баға дәлізі, тәуекел ықтималдығы.

Неге дәл қазір AI керек: көмір азайса, жүйе күрделене түседі

Негізгі ой: көмір генерациясы — диспетчер үшін «оңай» ресурс; ол азайған сайын жүйе көбірек болжауды, автоматтандыруды, оптимизацияны талап етеді.

Көмір станциялары базалық жүктемені тұрақты ұстай алады. Ал оларды қысқарту — жел/күн, газ, сақтау, желі және сұранысты басқарудың жаңа комбинациясын қажет етеді. Бұл комбинацияның күрделілігі артады:

• Қысқа мерзімді болжам (15 минут–24 сағат): жел/күн өндіруі, жүктеме, авариялық резерв.
• Орта мерзімді жоспарлау (апта–ай): жөндеу кестесі, отын сатып алу, су ресурстары (гидро болса).
• Ұзақ мерзімді жоспар (жыл–10 жыл): генерация миксі, желі инвестициясы, көміртек тәуекелі.

Қазақстанда да осы логика жұмыс істейді. Көп компания үшін AI-ды енгізудің ең дұрыс «кіру нүктелері» мыналар:

• жүктеме мен генерацияны болжау (forecasting);
• жабдықтың істен шығуын алдын ала болжау (predictive maintenance);
• энергия тиімділігі және шығындарды қысқарту (energy optimization);
• қауіпсіздік және өндірістік тәуекел (computer vision, incident prediction).

Қазақстан мұнай-газында AI: жаһандық сұраныс ауысқанда не істеу керек?

Негізгі ой: нарықтық белгісіздік артқанда, мұнай-газда ұтатындар — өндірісті де, шығынды да нақты дерекпен басқаратындар.

Оңтүстік Кореяның көмірден шығуы LNG мен көмір саудасына әсер етуі мүмкін деген пікірдің өзінде бір шындық жатыр: энергия тасымалдаушыларға сұраныс қайта бөлінеді. Қазақстан үшін бұл үш практикалық бағытқа әкеледі.

1) Өндіріс пен экспорт сценарийлерін AI арқылы қайта есептеу

Көп компания сценарийді Excel-де жасайды. Бірақ сценарий көп болған сайын Excel «жұмыс істегендей көрінгенімен», жылдамдығы мен ізбе-іздігі төмендейді.

AI/ML және оптимизация құралдары арқылы:

• бірнеше баға/сұраныс сценарийін (мысалы, Азия LNG споты құбылса) жылдам модельдеуге;
• өндіріс көлемі, сақтау, тасымал және келісімшарт шектеулерін бір жүйеге енгізуге;
• маржаны, көміртек құнын, айыппұл тәуекелін қатар есептеуге болады.

Нәтижесі: жоспар «бір нұсқа» емес, әр аптада жаңаратын шешімдер пакеті.

2) Энергия тұтынуын қысқарту: AI — ең тез ақталатын инвестициялардың бірі

Қазақстандағы көптеген кен орындары мен зауыттарда энергия шығыны — OPEX-тің ірі бөлігі. Энергия үнемдеу «жақсы идея» ғана емес, экспорттық нарықтарға шығуда көміртек ізі арқылы бәсекеге қабілеттіліктің шарты.

AI көмегімен:

• компрессор/сорғы режимдерін оптимизациялау;
• факелдік жағуды (flaring) төмендету үшін себеп-салдарын табу;
• бу-газ шаруашылығын нақты жүктемеге сәйкестендіру;
• ақауды ерте тауып, жоспардан тыс тоқтауды азайту мүмкін.

3) Қауіпсіздік пен сенімділік: «адам + модель» тәсілі

Мұнай-газда және электр станцияларында апаттың құны жоғары: адам өмірі, тоқтап қалу, айыппұл, бедел. AI мұнда «адамды алмастыру» үшін емес, оқиғаны ерте көру үшін керек.

• бейнеаналитика каска/жилет, қауіпті аймаққа кіру, түтін/от белгілерін анықтайды;
• датчиктерден келетін уақыт қатарлары жабдықтың «қалыпты» жұмысынан ауытқуды табады;
• оқиға деректерін талдау қай учаскеде тәуекел жүйелі түрде жоғары екенін көрсетеді.

Мен ұстанатын позиция: қауіпсіздікте AI-ды енгізудің дұрыс жолы — «бәрін автоматтандыру» емес, операторға уақыт ұту. 30–60 секунд ертерек ескерту кейде бүкіл оқиғаны өзгертеді.

«Көмір азайса, газ өседі» деген миф және Қазақстанның мүмкіндігі

Негізгі ой: көмірден шығу әрдайым LNG-нің шексіз өсуін білдірмейді; кей елдерде газ уақытша өсіп, кейін тұрақтанады. Сондықтан Қазақстанға икемді стратегия қажет.

Көп жерде көмірді қысқарту бірінші кезеңде газға сұраныс береді. Бірақ жел/күн, сақтау, желіні цифрландыру және сұранысты басқару күшейсе, газдың үлесі бір орында тоқтауы ықтимал. Яғни, экспорттаушы елдер үшін тәуекел мынада: бүгінгі сұраныс ертең дәл солай қалмауы мүмкін.

Қазақстанның мүмкіндігі — шикізат экспортын ғана ойламай, энергия тиімділігі, цифрлық диспетчерлеу, өндіріс сенімділігі сияқты бағыттарда ішкі өнімділікті көтеру. Бұл табысты екі жақтан қорғайды: нарық құбылса да OPEX төмен болады, ал көміртек қысымы артса да бейімделу жеңілдейді.

Жиі қойылатын сұрақтар: компаниялар неден бастайды?

Негізгі ой: AI жобалары «үлкен платформа» алудан емес, нақты бизнес KPI-дан басталғанда нәтиже береді.

AI энергетикада ең тез нәтиже беретін қолдану қайсы?

Әдетте ең жылдам ROI беретіндері:

• predictive maintenance (сорғы, компрессор, турбина);
• энергия тұтынуды оптимизациялау;
• қысқа мерзімді жүктеме/генерация болжамы;
• өндірістік қауіпсіздікке бейнеаналитика.

Дерек сапасы нашар болса ше?

Дерек сапасы — нақты кедергі. Бірақ шешімі бар: алдымен 1–2 учаскеде дерек жинауды тәртіпке келтіріп, пилот жасап, содан кейін масштабтау. «Бірден бүкіл кәсіпорынды цифрландыру» көбіне тоқырауға әкеледі.

Қазақстанда кадр/инфрақұрылым жеткілікті ме?

Жеткілікті деңгейге әкелуге болады. Жақсы модельден де маңыздысы — процесс иесі, өндіріс инженері, энергетик, IT және дерек маманы бір команда болып жұмыс істейтін құрылым.

Қазақстан компанияларына 90 күндік нақты жоспар

Негізгі ой: жаһандық сұраныс ауысқан кезеңде ең дұрыс қадам — қысқа мерзімде өлшенетін нәтижесі бар AI-жобаны іске қосу.

1. Бір бизнес мәселесін таңдаңыз: мысалы, компрессорлардағы жоспардан тыс тоқтауды 20% азайту немесе электр тұтынуды 5% төмендету.
2. Деректер картасын жасаңыз: қай датчик, қай SCADA/Historiаn, қандай жиілік, қандай бос орындар бар.
3. Пилотты іске қосыңыз (6–10 апта): модель + оператор панелі + алерт ережелері.
4. KPI-ды бекітіңіз: үнем (теңге), тоқтау уақыты (сағат), қауіпсіздік оқиғасы (саны), CO₂ интенсивтілігі.
5. Масштабтау жоспары: табыс дәлелденсе, 3–5 ұқсас активке көшіру.

Бір сөйлеммен: AI жобасын «инновация» деп емес, нақты үнем мен сенімділік құралы деп қараңыз.

Не күтеміз: 2040 емес, келесі тоқсан маңызды

Оңтүстік Кореяның көмірден шығу жоспары АҚШ LNG-і мен Австралия көміріне әсер етуі мүмкін деген жаңалықтың астарында үлкен тренд тұр: энергия жүйелері тез өзгеріп жатыр, ал жоспарлау күрделеніп барады. Қазақстан үшін ең тиімді жауап — сыртқы трендті бақылап қана қоймай, ішкі операцияны AI арқылы дәл әрі жылдам басқару.

Егер сіз энергия компаниясында немесе мұнай-газ активінде жұмыс істесеңіз, өзіңізге бір сұрақ қойыңыз: нарықтағы келесі ірі ауысым болғанда біз жоспарды қайта есептеуге қанша уақыт жұмсаймыз — апта ма, әлде сағат па? Осы айырмашылық 2026 жылы да, одан кейін де бәсекеге қабілеттілікті анықтайды.