AI және энергия ауысымы: Қазақстанға 5 сабақ

2024 жылы әлемде жаңартылатын энергияға қосылған жаңа қуат көлемі шамамен 510 ГВт болып, тарихтағы ең жоғары деңгейге жетті (IEA, 2024 деректері). Бір жағында — электрлендіруді жылдамдатып жатқан «электро-мемлекеттер», екінші жағында — мұнай-газға жаңа инвестицияны бәсеңдетпей отырған «петро-мемлекеттер». RSS мақаласының өзегі осы: энергия балансы енді екі түрлі траекторияның тартысына тәуелді.

Қазақстан үшін бұл тек сыртқы саясаттағы фон емес. Бұл — экспорттық нарық, көміртек реттеуі, капиталдың құны және ең маңыздысы: жасанды интеллект (AI) қай жерде нақты ақша мен қауіпсіздік әкеледі деген практикалық сұрақ. Осы жазба біздің серияның («Қазақстандағы энергия және мұнай-газ саласын жасанды интеллект қалай түрлендіріп жатыр») логикасына сай: мұнай-газды бірден «өшіріп тастау» да, тек күн мен желге «секіріп кету» де емес — екі бағытты да дерекпен, модельмен, AI-пен басқару.

Төменде АҚШ пен Қытайдың қарама-қарсы энергия стратегияларынан шығатын сабақтарды Қазақстан контексіне аударып, мұнай-газ және электр энергетикасында AI-ды қолданудың нақты сценарийлерін ұсынамын.

АҚШ пен Қытай неге екі жаққа кетіп барады?

Негізгі жауап: энергия өтпелі кезеңі технологиядан бұрын — өнеркәсіптік саясат. Елдер энергия жүйесін тек «тазалық» үшін емес, өндірісін қорғау, бағаны ұстап тұру және геосаяси тәуекелді азайту үшін құрастырады.

АҚШ соңғы жылдары мұнай-газ өндірісін жоғары деңгейде ұстап, LNG экспортын кеңейтуді жалғастырды. Бұған үш себеп жиі аталады:

• Энергия қауіпсіздігі: ішкі өндіріспен бағаны тұрақтандыру.
• Экспорттық табыс: LNG — сыртқы саясат пен сауда құралы.
• Инфрақұрылым инерциясы: құбыр, өңдеу, сервистік база дайын.

Қытай керісінше, күн панельдері, жел турбиналары, аккумуляторлар және электр желісі бойынша өндірістік тізбекті күшейтіп, электрлендіруді тездетіп келеді. Мұндағы логика:

• Импорт тәуелділігін азайту (мұнай мен газға тәуелділік — тәуекел).
• Өнеркәсіптік экспорт (күн модульдері мен батарея — үлкен нарық).
• Жүйелік тиімділік: электр көлігі + жаңартылатын энергия + сақтау.

Осы екі жолдың түйісетін жері бар: AI. Қай лагерьде болмасын, энергия жүйесі күрделенген сайын (құбылмалы генерация, желі жүктемесі, кеніштердің күрделі геологиясы, метан бақылауы) шешім қабылдау «тәжірибеге» ғана сүйеніп қалмайды. Ол модельге көшеді.

«Петро» және «электро» стратегиясында AI не үшін керек?

Негізгі жауап: AI — энергиядағы белгісіздікті арзандататын құрал. Ол өндіруде де, желіде де, нарықта да «қате шешімнің бағасын» төмендетеді.

Петро-стратегиядағы AI: қауіпсіздік, шығын, эмиссия

Мұнай-газда AI-дың ең үлкен пайдасы үш жерде шығады:

1. Predictive maintenance: сорғы, компрессор, турбина сияқты активтерді алдын ала жөндеу. Көп компанияларда бұл тоқтап қалуды 10–20% деңгейінде қысқартатын практикалық жобаға айналды (нақты нәтиже жабдық пен дерек сапасына тәуелді).
2. Өндірісті оңтайландыру: ұңғы дебитін болжау, су айдау режимін таңдау, газлифт параметрін реттеу.
3. Эмиссияны бақылау: метан ағуын спутник/дрон/датчик арқылы табу және жөндеу бригадасын дәл бағыттау.

Бұл бағыт Қазақстанға таныс, өйткені бізде мұнай-газ — бюджет, экспорт және жұмыспен қамтуға тікелей әсер етеді. Бірақ соңғы 2–3 жылда талап күшейді: Еуропа мен басқа нарықтарда көміртек ізі капитал құнына да әсер ете бастады. Демек, AI-ды тек өнімділік үшін емес, ESG және экспорт тұрақтылығы үшін де қою керек.

Электро-стратегиядағы AI: желіні басқару және икемділік

Жаңартылатын энергия үлесі артқан сайын басты мәселе — «генерация салу» емес, жүйені теңгеру:

• Жел мен күннің құбылуы
• Пик сағаттардағы жүктеме
• Таратушы желілердегі шығын және апат

Мұнда AI нақты екі жұмысты атқарады:

• Жүктемені және генерацияны болжау (қысқа мерзімді forecast): диспетчерлеу сапасын арттырады.
• Grid optimization: қуатты қайта бөлу, апаттың алдын алу, қосалқы станция режимін түзету.

Қазақстанда жел мен күн жобалары көбейіп келеді, ал желі инфрақұрылымы біркелкі емес. Сондықтан «электро» бағыттағы AI бізге ертең керек емес — қазірдің өзінде керек.

Қазақстанға арналған 5 практикалық сабақ (және қайдан бастау керек)

Негізгі жауап: Қазақстанға ең тиімді стратегия — «қос трек»: мұнай-газ тиімділігі + электр желісінің цифрлануы, ал AI осы екеуін бір ортақ дерек мәдениетіне байлайды.

1) AI жобасын «үлкен трансформация» емес, 90 күндік нәтижемен бастаңыз

Көп компания қателесетін жері: AI-ды бірден корпоративтік «мега-платформа» ретінде бастайды. Ал дұрыс жол — шағын, өлшенетін use case.

90 күнге сыятын старт жобалар:

• Қондырғы діріл/температура дерегі бойынша істен шығуды болжау
• Ұңғы параметрлерінен дебиттің қысқа мерзімді прогнозы
• Электр желісінде аварияға дейінгі аномалияны анықтау

Критерий: ақшалай эффект (тоқтау уақыты, жөндеу құны, өндіріс жоғалтуы) және қауіпсіздік KPI.

2) Дерек сапасы — IT емес, өндіріс KPI

AI-дың «сәтсіздігі» көбіне алгоритмнен емес, тегтелмеген, кешігіп келетін, шашыраңқы деректен болады.

Менің тәжірибемде жұмыс істейтін қағида: дерек сапасын жақсартуға жауапты адамдарда операциялық мотивация болуы керек.

• SCADA/Historians дерегі үшін — цех/учаске KPI
• Жөндеу журналы үшін — техқызметтің KPI
• Метан/эмиссия өлшемі үшін — экология бөлімінің KPI

3) Метан мен энергия шығынын бақылауды табыс құралына айналдырыңыз

Егер экспорттық клиент көміртек талаптарын күшейтсе, компания екі опцияға тіреледі: жеңілдік беру немесе дәлел ұсыну. AI бұл жерде дәлелдің өндірісін жеңілдетеді.

Практикалық стек:

• Датчик/инспекция деректері → ағуды табу (computer vision)
• Тәуекелі жоғары аймақтарды ранжирлеу (risk scoring)
• Жөндеу әсерін өлшеу (before/after)

Бұл жай ESG есеп емес. Бұл — сату келіссөзіндегі позиция.

4) Электр желісінде AI-ды «икемділік» логикасымен құрыңыз

Қазақстанда жаңартылатын генерация өскен сайын ең құнды ресурс — икемділік: сақтау, жүктемені басқару, дәл болжам.

AI-ға негізделген икемділік сценарийлері:

• Жел/күн forecast → резерв жоспарлау
• Өнеркәсіптік тұтынушыларға demand response ұсыныстары
• Батарея/сақтау жүйесін оптимизациялау (қашан зарядтау/разрядтау)

Мұнда нәтиже өлшемі қарапайым: баланстау құны, апат саны, шығын (losses).

5) Кадр мен қауіпсіздік: «модель» мен «жауапкершілік» бөлек жүруі керек

AI енгізгенде ең қауіпті нәрсе — «қара жәшікке» соқыр сену. Энергетика мен мұнай-газда бұл әсіресе қауіпті.

Минималды басқару ережелері:

• Модель шешімі үшін адам бекітімі (human-in-the-loop)
• Модельдің қолдану шегі (operating envelope)
• Киберқауіпсіздік: өндірістік желіні сегментациялау, қолжетімділік саясаты

Қазақстандық компаниялар үшін бұл «комплаенс үшін» емес. Бұл — өндірістегі тоқтауды және инцидентті азайту үшін.

Қазақстан компаниялары үшін 3 «дайын» қолдану сценарийі

Негізгі жауап: ең көп ROI әкелетін AI сценарийлері — актив сенімділігі, өндіріс оптимизациясы және желі болжамы.

Сценарий A: Компрессор станциясында predictive maintenance

• Кіріс дерек: вибрация, температура, ток, қысым
• Нәтиже: жоспардан тыс тоқтауды азайту, қосалқы бөлшек қорын дәл жоспарлау
• Уақыт: 8–12 аптада пилот жасауға болады

Сценарий B: Ұңғы өнімділігі мен су айдау режимін оңтайландыру

• Кіріс дерек: дебит тарихы, қысым, геология, жөндеу оқиғалары
• Нәтиже: өндірісті ұстап тұру, су факторын басқару
• Нәтиже өлшемі: қосымша баррель/күн, су айдау тиімділігі

Сценарий C: Аймақтық желіде жүктеме forecast және апаттың алдын алу

• Кіріс дерек: тұтыну тарихы, ауа райы, жоспарлы жөндеу, авария журналы
• Нәтиже: диспетчерлеу сапасы, шығын төмендеуі, SAIDI/SAIFI көрсеткіштері

Бір сөйлеммен: AI-дың құны модельдің күрделілігінде емес, өндірістегі шешім цикліне қаншалықты жақын тұрғанында.

Көп қойылатын сұрақтар: Қазақстанда AI енгізуге не кедергі?

Негізгі жауап: үш кедергі бар — дерек, интеграция, және ұйымдық «иелік».

• Дерек бар, бірақ бір жерде емес. SCADA бөлек, ERP бөлек, зертхана бөлек.
• OT/IT интеграциясы ауыр. Өндірістік контурда қауіпсіздік талаптары жоғары.
• Use case-тің иесі анық емес. AI жобасы «цифрландыру бөліміне» қалып қояды, ал өндіріс оны өз KPI-ына қоспайды.

Бұл кедергілердің емі де практикалық: кіші пилот → өлшенетін нәтиже → масштаб → стандарттау.

Қазақстан үшін дұрыс ставка қандай?

Негізгі жауап: әлем «петро» мен «электро» болып бөлінсе де, Қазақстан үшін ең ұтымдысы — екі бағытты да AI арқылы басқару.

Мұнай-газ жақта — актив сенімділігі, қауіпсіздік, метан және энергия тиімділігі. Электр энергетикасында — болжам, желі оптимизациясы, икемділік. Осы екеуі бір жерден түйіседі: дерек мәдениеті және шешім қабылдауды автоматтандыру.

Келесі қадам ретінде өзіңізге бір ғана сұрақ қойыңыз: біздің компанияда қай шешім күн сайын қабылданады және қателігі ең қымбатқа түседі? Дәл сол жер — AI-дың бірінші нүктесі.