AI Қазақстанды petro мен electro дәуірінде қалай ұстап тұр

2025 жылы әлем рекордтық көлемде күн мен жел станцияларын қосты, бірақ парадокс бар: ірі экономикалардың бір бөлігі электрлендіруге «бар күшін» салса, екінші бөлігі (әсіресе АҚШ) мұнай-газға инвестицияны қайта күшейтті. Осы бөлінудің салдары қарапайым: энергия балансы енді petro-States (көмірсутекке сүйенетіндер) пен electro-States (электрлендіру мен таза қуатты жеделдететіндер) арасындағы тартысқа тәуелді.

Қазақстан үшін бұл тартыс сыртқы жаңалық қана емес. Экспорттық табыс, өндірістік қауіпсіздік, инфрақұрылым, көміртек реттеуі, тіпті кадр саясаты — бәрі осы екі лагерьдің қысымында тұр. Жақсы жаңалық: Қазақстанға «бір жағын таңдау» міндетті емес. Жасанды интеллект (AI) дұрыс қолданылса, елдің энергия жүйесі гибрид үлгіге айналып, мұнай-газ тиімділігін арттыра отырып, жаңартылатын энергияны жүйеге ақылды түрде кіріктіре алады.

Бұл жазба — біздің «Қазақстандағы энергия және мұнай-газ саласын жасанды интеллект қалай түрлендіріп жатыр» сериясының жалғасы. Негізгі ойым: AI — Қазақстан үшін сән емес, екі түрлі әлемге бірдей сатылатын нақты операциялық артықшылық.

Әлем неге екі лагерьге бөлініп барады?

Энергетикалық ауысу бір бағытта жүріп жатқан жоқ. Бірқатар елдер электр көлігін, жылу сорғыларын, желі жаңғыртуын және күн-жел қуатын жаппай енгізіп жатыр. Басқалары энергетикалық қауіпсіздік пен бағалық тұрақтылықты алға тартып, көмірсутекті ұлғайтады.

Мұнда үш «қозғаушы күш» айқын көрінеді:

1) Энергия қауіпсіздігі қайтадан бірінші орынға шықты

Импортқа тәуелді нарықтар үшін отын жеткізілімі — геосаяси тәуекел. Өз ресурсы бар елдер үшін керісінше: көмірсутек — қысқа және орта мерзімде табыс көзі.

2) Электрлендірудің жасырын шектеулері бар

Электр көлігі мен өнеркәсіптің электрленуі тек генерацияға емес, желінің өткізу қабілетіне, сақтау технологиясына, икемділік нарығына тәуелді. Желі дайын емес жерде «таза қуат» жоспарлары баяулайды.

3) AI энергияда сұранысқа айналды (және өзі де сұраныс тудырады)

Деректер орталықтары мен AI есептеуі электр тұтынуын өсіреді. Сонымен қатар AI энергетикада тиімділікті де көтереді: бар активтен көбірек өнім алу, апатты азайту, жоспарлауды дәлдеу.

Бір сөйлеммен: әлем екі лагерьге бөлінген сайын, тиімділік пен икемділік бәріне ортақ валютаға айналады — оны ең жылдам беретін құралдың бірі AI.

Қазақстанға бұл бөлініс нені білдіреді?

Қазақстан дәстүрлі түрде petro логикасында күшті: мұнай-газ, уран, көмір, экспорттық бағытталған өндіріс. Бірақ елдің болашағы тек «көбірек өндірумен» өлшенбейді. Экспорт нарықтары көміртек ізін есептеп жатыр, ішкі тұтыну өседі, электр желісі жаңартуды талап етеді, ал кадр нарығы цифрлық дағдыларға қарай бұрылды.

Осы жерде Қазақстанның мықты позициясы бар: бір уақытта екі күн тәртібін де жүргізе алады.

• Petro бөлігінде: өндірісті қауіпсіз әрі арзан ету, тоқтап қалуды қысқарту, метан шығарындыларын бақылау.
• Electro бөлігінде: желі диспетчерлеуі, генерация болжамы, ЖЭК интеграциясы, сұранысты басқару.

Менің тәжірибемде ең үлкен қателік — AI-ды «жеке IT жобасы» деп қарау. Энергетикада AI — бұл операциялық жүйе: жоспарлау, қауіпсіздік, техникалық қызмет, коммерция бәріне әсер етеді.

Мұнай-газда AI: шығынды азайтатын 5 нақты қолдану

Мұнай-газдағы AI ең алдымен «ақылды автоматтандыру» емес, тәуекел мен тоқтап қалуды төмендету.

1) Predictive maintenance: жоспардан тыс тоқтаудың бағасы тым қымбат

Компрессор, сорғы, турбина, бұрғылау жабдығы — бәрі сенсор деректері арқылы бақылауда болады. ML модельдері діріл, температура, қысым паттерндерінен ақауды ерте байқайды.

Нәтиже KPI түрінде өлшенеді:

• жоспардан тыс тоқтау сағаттарының азаюы;
• қосалқы бөлшек қорын оңтайландыру;
• жөндеу бригадасының жоспарлануы.

2) Бұрғылау мен қабат моделін нақтылау

AI геологиялық деректерді (керн, сейсмика, ұңғы журналдары) біріктіріп, өнімді интервалды дәлірек болжауға көмектеседі. Бұл әсіресе күрделі қабаттарда «қате ұңғы» тәуекелін азайтады.

3) Энергия тиімділігі: өндіріс ішіндегі «көрінбейтін» шығын

Мұнай-газ объектілерінің өзінде үлкен электр тұтыну бар. AI:

• компрессор режимдерін оңтайландырады,
• факель жағуды (flaring) төмендетуге көмектеседі,
• өндіріс кестесін энергия тарифтерімен сәйкестендіреді.

4) Метан және ағып кетуді анықтау

Көміртек реттеуі күшейген сайын MRV (Measurement, Reporting, Verification) сапасы бәсекелік факторға айналады. AI дрон/камера/спутник деректерінен ағып кетуді ерте анықтап, жөндеу маршрутын береді.

5) Қауіпсіздік: «оқиға болғаннан кейін» емес, «болмай тұрып»

Компьютерлік көру PPE (каска, көзілдірік), қауіпті аймаққа кіру, техника мен адам қашықтығын бақылауда қолданылады. Дұрыс енгізілсе, бұл тек бақылау емес — оқыту мен тәртіпті қалыптастыру құралы.

Электр энергетикасында AI: ЖЭК-ті жүйеге «ауыртпай» қосу

Жел мен күннің басты проблемасы белгілі: өндіріс ауа райына тәуелді. AI мұнда нақты үш жерде пайда береді.

1) Жүктеме мен генерация болжамы

Қысқы пик, өндіріс жүктемесі, өңірлік тұтыну — бәрі болжамға тіреледі. ML модельдері ауа райы, календарь, өндірістік деректерді қосып, қысқа мерзімді болжамды дәлдейді.

2) Grid optimization: желі — тар жер

ЖЭК көбейген сайын желіде:

• кернеу ауытқуы,
• қайта бөлу (redispatch),
• шығын (losses) сияқты мәселелер өседі.

AI-ға негізделген optimal power flow және диспетчерлік ұсыныстар желінің өткізу қабілетін тиімді пайдалануға көмектеседі.

3) Energy storage және сұранысты басқару

Батарея бар болса да, жоқ болса да, сұранысты басқару (demand response) тиімді. AI:

• ірі тұтынушыларға сигнал береді,
• тариф/жүктеме сценарийін есептейді,
• «қай кезде сақтау/қай кезде беру» режимін таңдайды.

Қазақстан үшін ең прагматик бағыт: ЖЭК-ті көбейту жоспары желіні цифрландыру жоспарынсыз жүрмеуі керек. AI дәл сол «байланыстырушы» қабат.

Қазақстанға арналған практикалық жол картасы (90 күн → 12 ай)

AI туралы сөйлесу оңай, іске асыру қиын. Жұмыс істейтін тәсіл — шағын, өлшенетін нәтижеден бастау.

90 күн: дерек пен бір пилот

• 1–2 бизнес-ауырсынуды таңдаңыз: мысалы, сорғы паркінің тоқтауы немесе жел-генерация болжамы.
• Дерек аудиті: сенсор сапасы, SCADA/DCS қолжетімділігі, дерек жиілігі.
• Бір KPI бекітіңіз: тоқтау сағаты, ақау саны, болжам қателігі (MAPE).

6 ай: өндірістік контурға енгізу

• Модельді «демо» емес, нақты процестің бөлігіне айналдыру: диспетчер экраны, жөндеу жоспарлау жүйесі, EAM.
• MLOps: модельдің жаңаруы, дрейф мониторингі, лог жүргізу.
• Киберқауіпсіздік: желілік сегментация, рөлдік қолжетімділік.

12 ай: портфель және масштаб

• Бір активте нәтиже болса, ұқсас активтерге көшіру.
• Деректер платформасын стандарттау (атаулар, тегтер, дерек каталогы).
• Ішкі құзырет: «AI өнім иесі» (product owner) және домен инженері.

People Also Ask: жиі қойылатын сұрақтар

AI енгізу үшін міндетті түрде үлкен деректер орталығы керек пе?

Жоқ. Көп жағдайда гибрид тәсіл жеткілікті: жедел дерек — объектіде (edge), ауыр есеп — бұлтта немесе корпоративтік кластерде.

Қайсысы маңызды: модель ме, әлде дерек пе?

Энергетикада 70% нәтиже деректің сапасынан келеді. Жаман сенсор + керемет модель = әлсіз шешім.

Кадрды қайдан табамыз?

Таза «data scientist» емес, доменді түсінетін аналитик/инженер қымбат. Сондықтан тиімді комбинация: ішкі домен маманы + сыртқы AI команда + нақты KPI.

Қазақстанның «гибрид» ставкасы неге ұтымды?

АҚШ пен Қытайдың (және олардың серіктестерінің) энергия саясаты әр жаққа тартқан сайын, Қазақстанға ең қауіпті нәрсе — өзгерісті кеш қабылдау. Ал ең дұрыс қадам — көмірсутек активтерінен түсетін құнды жоғалтпай, AI арқылы тиімділікті көтеру және көміртек тәуекелін азайту, сонымен қатар электр жүйесін ақылды түрде күшейту.

Менің ұстанымым қарапайым: Қазақстанның энергетикалық бәсекеге қабілеттілігі жаңа кен орнының ашылуымен ғана емес, алгоритмдер арқылы бар активтен қанша ақылды өнім алғанымен өлшенеді.

Егер сіз мұнай-газда өндірістік шығынды азайтқыңыз келсе немесе энергетикада ЖЭК-ті жүйеге ауыртпай қосуды жоспарласаңыз, бастаудың ең жақсы уақыты — қазір. Бір пилот, бір KPI, бір өндірістік контур.

Ал сіздің компанияңыз үшін ең тез нәтиже беретін AI қолдану қайсы: predictive maintenance пе, әлде желі мен генерация болжамы ма?