AI мұнай қорын болжау: АҚШ дерегі, Қазақстан сабағы

АҚШ-та 2025 жылдың желтоқсан соңында мұнай мен мұнай өнімдері қорлары қайтадан өсті: API бағалауынша, 26 желтоқсанда аяқталған аптада шикі мұнай қоры +1,7 млн баррель қосылды. Бұған қоса, бензин қоры бір аптада +6,2 млн баррель көтерілді, ал Cushing хабындағы қор +0,8 млн баррель артты. Бұл сандардың өзі-ақ бір нәрсені айқын көрсетеді: нарықтағы баға қозғалысы көбіне «жаңалыққа» емес, қор динамикасы мен логистиканың ұсақ өзгерістеріне тәуелді.

Қазақстандағы мұнай-газ және энергетика компаниялары үшін бұл жай ғана АҚШ-тағы жаңалық емес. Бұл — айна. Қордың бір аптада өсуі трейдер үшін сигнал болса, өндіріс, тасымал, өңдеу, экспорт жоспарлайтын оператор үшін ол ақшалай ағын, сақтау қуаты, келісімшарт міндеттемелері және тәуекел деген сөз.

Менің ұстанымым қарапайым: көп компаниялар қорды басқаруды әлі де «есеп жүргізу» деңгейінде қарайды. Ал шын мәнінде, қор — басқарылатын жүйе, және дәл осы жерде жасанды интеллект (AI) нақты пайда әкеледі: сұраныс пен өндірісті үйлестіру, қойма/терминал жүктемесін теңгеру, сапа араластыруын (blending) оңтайландыру, баға тәуекелін азайту.

Неге қордың өсуі бәріне әсер етеді?

Қор өссе, әдетте нарық «ұсыныс жеткілікті» деп қабылдайды — бұл бағаға қысым болуы мүмкін. Бірақ мәселе бір ғана бағытта емес: шикі мұнай, бензин, дистиллят, хабтағы қор, SPR сияқты әр компоненттің мәні бөлек.

АҚШ дерегіндегі маңызды детальдар:

• API: шикі мұнай қоры +1,7 млн баррель (алдыңғы аптада +2,4 млн)
• Жыл басынан бері есептегенде: API деректеріне сүйенген Oilprice есептеуі бойынша нетто -5,1 млн баррель
• SPR: АҚШ Стратегиялық резерві +0,2 млн баррель, жалпы 413,2 млн баррель (26 желтоқсан апта)
• EIA: АҚШ өндірісі 13,825 млн баррель/тәулік (алдыңғы аптада 13,843), жыл басынан +262 мың б/т жоғары
• Бензин қоры: +6,2 млн баррель, 5 жылдық ортадан сәл жоғары
• Дистиллят: +1,0 млн баррель, бірақ 5 жылдық ортадан 5% төмен (19 желтоқсанға дейінгі ең соңғы EIA кесіндісінде)
• Cushing: +0,8 млн баррель

Қазақстанға бұл неге «тікелей қатысы бар»?

Қазақстан экспортқа бағытталған өндіруші ел. Демек, сыртқы нарықтағы қор өзгерістері біздің:

• экспорттық бағамызға (Brent-ке байланған формулалар арқылы),
• трейдинг шарттарына,
• өңдеу маржасына,
• қойма/терминалдағы айналымға,
• теміржол мен құбыр логистикасына

тікелей қысым жасайды. Қаңтар — жоспарлау, бюджеттеу, жылдық KPI қайта бекіту кезеңі. Сондықтан дәл қазір «біз қорды қалай көреміз және қалай басқарамыз?» деген сұраққа жауап беру — уақытылы.

Қорды болжауда AI қай жерде нақты жұмыс істейді?

AI «бағаны болжайды» деген жалпы әңгіме көп. Практикада пайдалысы — қордың драйверлерін дәл ұстайтын модельдер. Қор — нәтиже, ал себептері көп: өндіріс, импорт/экспорт, өңдеу қуаты, маусымдық сұраныс, ауа райы, тасымалдағы кідіріс, жоспардан тыс тоқтау.

1) Қысқа мерзімді болжам: 7–21 күн

Мұнай өнімдерінде (әсіресе бензин/дистиллят) маусымдық және логистикалық факторлар күшті. AI мұнда:

• күнделікті жүктеме (throughput) мен жөндеу графигін,
• тасымал уақытын,
• қойма деңгейін,
• сатылым/жөнелту тарихын

біріктіріп, бір аптадан үш аптаға дейінгі қор trajectory береді.

Нәтиже қандай болады?

• сақтау қуаты толып кетпей тұрып әрекет ету (орын ауыстыру, жөнелту, өндіріс ырғағын өзгерту)
• артық қорды «қымбат сақтаудан» құтқару

2) Орта мерзімді жоспарлау: 1–3 ай

Операторлар көбіне айлық жоспарды Excel арқылы құрастырады. Бұл тәсіл өзгеріс көп кезде әлсіз.

AI мұнда сценарийлік модельдеуді күшейтеді:

• «егер өңдеу 5% төмендесе…»
• «егер экспорт терезесі 10 күнге кешіксе…»
• «егер сұраныс профилі ауа райына байланысты ауытқыса…»

сияқты жағдайларды тез есептеп, ақшаға айналатын көрсеткіштермен береді: демерридж тәуекелі, сақтау құны, айыппұл ықтималдығы, маржа.

3) Нақты уақыттағы басқару: минут–сағат

Қорды басқаруда ең қымбат қателер «дерек кешігуінен» болады. SCADA/IoT, қойма өлшеуіштері, терминал жүйелері деректерін біріктіріп, AI:

• аномалияны табады (өлшеу қателігі, ағу, есеп сәйкессіздігі)
• жоспардан тыс өзгерісті ерте ұстайды (жүктеу тоқтады, цистерна кірісі өзгерді)

Қор — бухгалтерлік қалдық емес, ол үздіксіз өндірістік сигнал.

АҚШ тәжірибесі: бензин неге «күтпеген» өсім береді?

RSS мақаласында ең қатты көзге түсетіні — бензин қорының +6,2 млн баррель өсуі. Көпшілік мұны тек сұраныс әлсіздігі деп ойлауы мүмкін. Бірақ бензин қорын қозғайтын нақты себептер жиі «аралас» болады:

• өңдеу зауыттарының қысқа мерзімді режим өзгерісі
• экспорт арнасының уақытша бітелуі
• аймақаралық логистика (pipeline/теңіз/теміржол)
• мереке алдындағы/кейінгі тұтыну үлгісі (holiday effect)

AI бұл жерде пайдалы, себебі ол бір ғана факторға сүйенбейді. Модель бір уақытта:

• historical demand,
• бағалық серпін,
• өңдеу жүктемесі,
• жеткізу кешігулері,
• маусымдық паттерндер

негізінде қордың «неге өскенін» түсіндіретін feature importance сияқты талдауларды бере алады. Операциялық команда үшін бұл «интуицияға» қарағанда әлдеқайда пайдалы.

Қазақстандағы мұнай-газ үшін қолданбалы сценарийлер

Бұл серияның жалпы тақырыбы — «Қазақстандағы энергия және мұнай-газ саласын жасанды интеллект қалай түрлендіріп жатыр». Қор және supply chain — сол трансформацияның ең тез ROI беретін бағыттарының бірі.

AI көмегімен қорды басқарудың 5 нақты use-case-і

1. Өндіріс–тасымал–терминал теңгерімі (end-to-end planning)

   • Құбыр/теміржол кестесі бұзылса, модель қайта жоспар жасайды.

2. Сапа және blending оптимизациясы

   • Әртүрлі сапалы мұнай/конденсат араластыруда спецификациядан шықпай, маржаны көтеру.

3. Refinery feedstock жоспарлау

   • Қай шикізатты қашан беру керек, қай өнім шығымы тиімді — қор тәуекелімен бірге есептеу.

4. Қойма сыйымдылығы мен айналымын (tank utilization) оңтайландыру

   • Толып қалу немесе бос тұру шығынын қысқарту.

5. Есеп сәйкестігі және жоғалту/ағып кетуді ерте анықтау

   • Mass balance + аномалия детекциясы арқылы.

Бастау үшін «идеал емес, бірақ жұмыс істейтін» деректер жиыны

Көп компания «дерек дайын емес» деп тоқтап қалады. Мен көрген тиімді тәсіл — минималды деректерден бастау:

• күндік/апталық қор деңгейі
• өндіріс көлемі
• жөнелту/жеткізу жазбалары
• өңдеу жүктемесі (бар болса)
• негізгі сыртқы факторлар: баға, мереке күнтізбесі, ауа райы индикаторлары

Осыдан кейін ғана IoT/SCADA интеграциясын кеңейткен дұрыс.

«AI болжады» емес, «AI-ға кім сенеді?» мәселесі

AI жобаларының көбі дәл бір себептен тұралайды: модель бар, бірақ шешім қабылдау процесіне кірмейді.

Менің тәжірибемде жұмыс істейтін үш қағида:

• Болжам емес, шешім ұсынысы: «қор өседі» деу аз. «Қойма X 9 күнде 92% толады, Y жөнелтуді 48 сағатқа ерте ауыстыру керек» — міне, пайдалысы.
• Түсіндірілетін метрика: MAPE, bias, error bands. Операция командасы қателікті өлшей алса, сенім өседі.
• Human-in-the-loop: диспетчер/планер түзететін мүмкіндік болуы керек. Бұл «AI-ды әлсіретпейді», керісінше өндірістік шындықты модельге үйретеді.

Қаңтар 2026: неге дәл қазір әрекет ету керек?

Қор динамикасы жыл басында ерекше сезіледі: бюджет бекіту, жоспар қайта құру, келісімшарт терезелері, жөндеу маусымын дайындау. RSS мақаласындағыдай бір аптада бірнеше көрсеткіш қатар өзгерсе, классикалық жоспарлау тез «шаршайды».

Қазақстандағы компаниялар үшін ең ұтымды қадам — AI-мен inventory forecasting және supply chain optimization-ды бір пилотқа біріктіру.

• 6–10 аптада MVP жасауға болады (дерек қолжетімді болса)
• нәтиже KPI арқылы өлшенеді: сақтау құны, жоспар ауытқуы, демерридж, өнім жетіспеушілігі, жүктеу кідірісі

Бір жылдан кейін «AI жобасы» деп емес, жұмыс процесінің бір бөлігі деп айтатын деңгейге жету керек.

Егер АҚШ-тағы қор деректері сізге жай ғана жаңалық болып көрінсе, онда сіз мүмкіндікті жіберіп аласыз. Ал егер оны «біздің жүйеміз осындай құбылмалылыққа дайын ба?» деген сұраққа айналдырсаңыз — нақты пайда сол жерден басталады.

Ал сіздің компанияңызда қор туралы шешім қайда қабылданады: Excel-де ме, әлде нақты уақыттағы дерек пен модельдің негізінде ме?