Мұнай кенішін жедел басқару: дағдарыста AI не істей алады

West Qurna 2 сияқты алып мұнай кенішінде тәулігіне шамамен 470 000 баррель өндіру тоқтап қалса, бұл тек компанияның мәселесі емес — бұл мемлекеттік бюджет, экспорт келісімдері, энергия қауіпсіздігі және әлеуметтік тұрақтылыққа тікелей соққы. Сондықтан Ирак үкіметінің West Qurna 2 операцияларын өз бақылауына алу туралы шешімі (Lukoil-дың 2025 жылдың қарашасында force majeure жариялауынан кейін) бір жаңалықтан да үлкен сигнал: геосаяси тәуекелдер өндірістік басқарудың өзіне кіріп келді.

Осы пост — біздің «Қазақстандағы энергия және мұнай-газ саласын жасанды интеллект қалай түрлендіріп жатыр» сериясының жалғасы. Мұнда мен Ирактағы жағдайды «жаңалықты қайталау» ретінде емес, Қазақстан үшін пайдалы сабақ ретінде қарастырамын: оператор ауысқан, санкциялар қысқан, логистика бұзылған сәтте өндірісті ұстап тұруға AI нақты қалай көмектесе алады?

Менің ұстанымым анық: операциялық үздіксіздік енді тек тәжірибеге сүйенетін диспетчерлік басқарумен ұсталып тұрмайды. Үлкен кеніштерге нақты уақыттағы деректер, болжау модельдері және тәуекелге негізделген жоспарлау керек. Бұл жерде AI — сән емес, басқарудың жаңа “сақтандырғышы”.

Ирактың қадамы нені көрсетеді: оператор тәуекелі — ұлттық тәуекел

Ирактың West Qurna 2 операцияларын өз қолына алуының түпкі мәні бір-ақ сөйлемге сияды: өндіріс тоқтамауы керек. Lukoil санкциялар салдарынан операциялық шектеулерді алға тартып, force majeure жариялағанда, мемлекет келісімшарттағы тетікті іске қосты — әрі бұл көптеген елдер үшін үйреншікті сценарийге айналып келеді.

Бұл жағдайдың үш қабаты бар:

1. Операциялық қабат: жабдық, қосалқы бөлшек, сервистік қолдау, мамандардың келуі/кетуі, жеткізілім мерзімдері.
2. Коммерциялық қабат: экспорттық міндеттемелер, баға тәуекелі, төлем тізбектері, сақтандыру.
3. Саяси қабат: санкциялар, серіктес елдермен қарым-қатынас, қоғам алдындағы жауапкершілік.

Осындай көпқабатты жүйеде шешімді «бір дұрыс жауап» ретінде табу қиын. Сондықтан дерекке сүйенген, сценарийге негізделген басқару алдыңғы орынға шығады. Ал бұл — AI қолданылатын дәл орта.

Қазақстанға параллель: “оператор ауысса не болады?”

Қазақстанда мұнай-газдағы ірі активтерде күрделі консорциумдар, сервистік мердігерлер және жабдық жеткізушілері бар. Геосаяси қысым күшейген сайын, кез келген жерде шектеу, кешігу, лицензиялық тәуекел пайда болуы мүмкін. Басты сұрақ: кеніштің “күнделікті миы” кімде және қалай сақталады?

AI-ды дұрыс енгізген компанияларда бұл «ми» адамдардың жеке тәжірибесінде ғана емес, модельдерде, процедураларда, цифрлық егізде (digital twin), оқиғалар журналында сақталады.

Өндірісті тоқтатпай ұстаудың AI құралдары (нақты use case-тер)

Тәуекел кезінде ең құнды нәрсе — уақыт. Оператор ауысса да, жабдық жеткізу тоқтаса да, команда жаңарса да, кеніш күн сайын шешім сұрайды. AI мұнда үш бағытта нақты нәтиже береді: болжау, оңтайландыру, автоматтандыру.

1) Predictive maintenance: істен шығуды алдын ала көру

Техникалық ауыс-түйіс кезеңінде ең қауіпті нәрсе — жоспарсыз тоқтау. AI негізіндегі predictive maintenance:

• сорап (ESP), компрессор, турбина, клапан бойынша анормалияны ерте табады;
• вибрация, қысым, температура, ток, дебит деректері арқылы RUL (Remaining Useful Life) есептейді;
• қоймадағы бөлшек пен жоспарланған жөндеуді бір жоспарға келтіреді.

Мақсат — «апат болған соң жөндеу» емес, жөндеуді ең арзан терезеде жасау.

Дәл осы жерде мемлекет үшін де, оператор үшін де бір өлшем маңызды: бір күндік жоспарсыз тоқтаудың бағасы.

2) Production optimization: дебитті “ақылды” ұстап тұру

Санкциялар немесе сервистік шектеулер кезінде кейбір ұңғымаларға жоспарлы жұмыстарды (интенсификация, химия, ГТМ) уақытында жасау мүмкін болмай қалады. AI көмегімен:

• ұңғыма-қоректендіру жүйесін (reservoir + surface network) бірге қарап,
• газ лифт режимін, су айдау көлемін, шектеулерді,
• топтық өлшеу қателіктерін ескеріп,

тәуліктік өндіріс жоспары тек “қалау” емес, шектеулерге сай оптимум ретінде есептеледі.

Практикалық мысал ретінде Қазақстандағы кеніштерде жиі кездесетін мәселе: өлшеу нүктелері жетіспегенде немесе сенсор сапасы нашарлағанда AI soft-sensor ретінде жұмыс істеп, дебит/су үлесін жақсырақ бағалайды. Бұл — басқару сапасын бірден көтеретін қарапайым қадам.

3) Digital twin және сценарийлік жоспарлау: “егер…” дегенді тез есептеу

Оператор ауысқан кезде басқарушыларға бірден бірнеше сұрақ келеді:

• Егер кейбір импорттық реагент 60 күн келмесе, қай блок көбірек зардап шегеді?
• Егер су айдау сорғысының өнімділігі түссе, 30 күнде дебит қалай өзгереді?
• Егер бригадалар қысқарса, қай жұмыс пакеттерін бірінші орындау керек?

Digital twin (жерүсті қондырғысы + ұңғымалар + коллектор + энергия тұтыну) осы сұрақтарға нақты уақытқа жақын жауап береді. Ал AI бұл егізді:

• дерекпен үнемі «қоректендіріп»,
• модель параметрлерін автоматты түрде бейімдеп,
• сценарийлерді жылдам есептеумен күшейтеді.

Мұндай жүйе “әдемі визуал” үшін емес, дағдарыста шешім қабылдау жылдамдығын арттыру үшін керек.

Мемлекеттік секторда AI енгізудің қиын жері — технология емес, басқару

Көп адам AI енгізуде басты мәселе «модель» деп ойлайды. Мен көрген жобаларда ең қиын үш нәрсе:

Деректердің шынайылығы және жауапкершілік

Сенсорлар калибрленбесе, оқиғалар журналы дұрыс толтырылмаса, модель де шатасады. Сондықтан алғашқы 60–90 күнде:

• деректер сапасына KPI енгізу,
• негізгі tag-тердің «алтын тізімін» бекіту,
• кім қай дерекке жауапты екенін анықтау

аса маңызды.

Адамдардың рөлі: AI кеңесші ме, әлде бұйрық беруші ме?

Операциялық ортада AI-ға толық автоконтрольді бірден беру қауіпті. Ең дұрыс тәсіл:

1. Decision support (ұсыныс береді)
2. Human-in-the-loop (адам бекітеді)
3. Guardrails + automation (қауіпсіз шектерде автомат)

Бұл тәртіп әсіресе мемлекеттік немесе квазимемлекеттік операторларда жақсы жұмыс істейді: жауапкершілік айқын, өзгеріс басқарылатын болады.

Киберқауіпсіздік және тәуелсіздік

Санкциялық тәуекел бар жерде бір сұрақ міндетті түрде тұрады: модельдер мен платформаларға қолжетімділік тоқтап қалмай ма? Сондықтан архитектурада:

• on-prem / hybrid есептеу,
• модельдердің локал сақталуы,
• критикалық функциялар үшін vendor lock-in-ді азайту

қарастырылуы керек.

“People also ask” стиліндегі қысқа жауаптар

AI санкциялар кезінде өндірісті тікелей сақтап қала ма?

Иә, егер мәселе жабдықтың кешігуі, персонал жетіспеуі, жоспарлау хаосы болса, AI тоқтаулар санын азайтып, қолдағы ресурспен өндірісті тұрақтандырады.

Оператор ауысқанда ең бірінші қай AI шешімді іске қосқан дұрыс?

Мен практикада үштікті ұсынамын: деректер сапасы бақылауы + predictive maintenance + күнделікті өндіріс оптимизациясы. Бұлар 8–16 аптада өлшенетін нәтиже беруге жақын.

AI енгізу үшін міндетті түрде “үлкен цифрлық трансформация” керек пе?

Жоқ. Алдымен бір өндірістік торапты таңдап, нақты KPI қойып, пилотты жүргізген дұрыс. Сосын ғана масштаб.

Қазақстан компанияларына практикалық чек-лист: өтпелі кезеңге дайындық

Ирактағы кейс бір ойды бекітеді: өтпелі кезең жоспарланбаса, оны дағдарыс жоспарлайды. Қазақстандағы мұнай-газ және энергия компаниялары үшін мен мына қадамдарды ең пайдалы деп санаймын:

1. 90 күндік “операциялық тұрақтылық” картасын жасаңыз: қандай активтер ең тәуекелді, қай жерде бір нүктелік істен шығу бар.
2. Кеніштің критикалық KPI-ларын нақтылаңыз: жоспарсыз тоқтау сағаты, апаттық жөндеу пайызы, энергия интенсивтілігі, HSE оқиғалары.
3. Деректер қабатын реттеңіз: historian, CMMS/EAM, лаборатория, жоспарлау жүйелері бір-бірімен сөйлессін.
4. AI-пилоттарды бизнес-мақсатпен байланыстырыңыз: мысалы, ESP істен шығуын 20% азайту, flare көлемін қысқарту, энергия тұтынуды 3–5% төмендету.
5. Коммуникацияны да цифрландырыңыз: мүдделі тараптарға (меморган, қоғам, серіктес) бірдей “бір шындық” керек — дашбордтар мен түсіндірілетін метрикалар арқылы.

Менің ойымша, ең үлкен қателік — AI-ды тек IT жобасы ретінде қарау. Дұрысы: өндірістік тәртіпті күшейтетін басқару жүйесі ретінде қарау.

Не ұтамыз: үздіксіздік, ашықтық, және басқарылатын тәуекел

West Qurna 2 оқиғасы бір ғана алаңға қатысты емес. Бұл 2026 жылға тән тенденция: геосаясат операциялық модельге айналды. Осындай жағдайда AI көмектесетін негізгі үш нәтиже бар:

• Үздіксіздік: жоспарсыз тоқтауды азайтып, өндіріс профилін ұстап тұрады.
• Ашықтық: нақты уақыттағы көрсеткіштер арқылы басқару мен есептілікті жеңілдетеді.
• Тәуекелді басқару: санкция, логистика, персонал өзгерісі кезінде сценарийлік жоспарлауды күшейтеді.

Қазақстандағы энергия және мұнай-газ саласы үшін бұл тақырып теория емес. Бізде де күрделі активтер, ұзын жеткізілім тізбектері және қатаң қауіпсіздік талаптары бар. Сондықтан AI-ды «кейін бір қарастырамыз» деу — көбіне шығынды қымбаттататын шешім.

Егер ертең оператор ауысса, шектеулер күшейсе немесе сервистік қолдау қысқарса, сіздің кенішіңізді ұстап тұратын не: адамдардың ерлігі ме, әлде дерекке сүйенген басқару ма?