AI & Keselamatan Ladang Minyak di Zon Konflik

Pada 2023, lebih 40% gangguan bekalan minyak global berpunca daripada isu geopolitik dan keselamatan fizikal, bukan masalah teknikal. Satu contoh terbaru: penempatan tentera Sudan Selatan di ladang minyak Heglig di Sudan, yang terpaksa dilakukan semata-mata untuk melindungi infrastruktur minyak kritikal ketika pertempuran memuncak di West Kordofan.

Kisah Heglig ini mengingatkan sesuatu yang ramai syarikat tenaga suka pandang ringan: keselamatan operasi bukan lagi isu pagar, pengawal dan CCTV semata-mata. Dalam persekitaran yang tidak stabil, apa-apa gangguan – satu tembakan, satu letupan, satu sabotaj kecil – boleh menghentikan beribu tong sehari, menggoyahkan aliran tunai, dan mencetuskan kesan rantaian ke seluruh pasaran.

Untuk pemain seperti Petronas dan utiliti besar di Malaysia, ini bukan isu jauh di Afrika sahaja. Rantaian bekalan kita, pelaburan luar negara, malah reputasi ESG semuanya bergantung pada sejauh mana kita mengurus risiko infrastruktur tenaga dengan bijak, termasuk menggunakan AI sebagai “lapisan pertahanan baharu”.

Artikel ini guna Heglig sebagai latar: kenapa ladang minyak jadi sasaran, apa kelemahan biasa dalam pendekatan keselamatan tradisional, dan macam mana AI dalam oil & gas boleh bantu – daripada pemantauan keselamatan masa nyata sampai penyenggaraan ramalan (predictive maintenance) yang mengurangkan risiko kegagalan kritikal semasa krisis.

---

Heglig: Bila Ladang Minyak Jadi Zon Ketenteraan

Ladang minyak Heglig dilindungi tentera kerana realiti mudah: tanpa minyak, tiada hasil; tanpa hasil, konflik makin meruncing.

Sudan Selatan mengerahkan tenteranya ke Heglig di bawah apa yang digelar perjanjian triparti dengan dua pihak yang berperang di Sudan – pihak Angkatan Tentera Sudan (SAF) dan pasukan Rapid Support Forces (RSF).

Tujuan rasmi: melindungi infrastruktur minyak supaya medan ini tak jadi tebusan dalam konflik. Dalam video yang tular, Ketua Turus Tentera Sudan Selatan, Paul Nang, menjelaskan bahawa penempatan itu dipersetujui Presiden Salva Kiir bersama dua komander utama Sudan.

Beberapa poin penting untuk pemain industri tenaga:

• Heglig bukan medan biasa – ia aset strategik yang menyumbang secara langsung kepada pendapatan negara.
• Bila pihak bertelagah sanggup bersetuju atas perlindungan medan minyak, itu isyarat jelas nilai ekonomi ladang minyak mengatasi kepentingan politik jangka pendek.
• Setiap hari pengeluaran tergendala bermaksud jutaan dolar hilang, kontrak eksport terganggu, dan keyakinan pelabur merosot.

Dalam kata lain, Heglig ialah contoh ekstrem: bila keselamatan gagal, tentera terpaksa campur tangan. Dalam operasi komersial yang matang seperti di Malaysia, kita tak mahu sampai ke tahap itu. Kita perlukan sistem yang mengesan risiko awal, mengurangkan kemungkinan insiden, dan memendekkan masa tindak balas – di sinilah teknologi AI mula memainkan peranan serius.

---

Masalah Sebenar: Infrastruktur Tenaga Terlalu Terbuka dan Kompleks

Risiko terhadap infrastruktur tenaga hari ini datang dari dua arah utama: ancaman fizikal dan kegagalan teknikal – dan kedua-duanya saling menguatkan.

Ancaman fizikal di zon berisiko

Ladang minyak dan kemudahan gas biasanya:

• Terletak jauh di kawasan terpencil
• Mempunyai jaringan paip yang panjang, sukar dipantau secara manual
• Kaya dengan peralatan dan bahan bernilai tinggi

Dalam kawasan yang ada konflik politik, ketegangan komuniti setempat, atau jenayah terancang:

• Paip boleh menjadi sasaran pencurian dan sabotaj
• Stesen pam dan kemudahan penyimpanan jadi sasaran serangan
• Pekerja berada dalam risiko keselamatan harian

Ini bukan sahaja berlaku di Timur Tengah atau Afrika. Di Asia Tenggara, kita pernah lihat:

• Paip digerudi secara haram
• Kecurian kondensat dan produk hiliran
• Pencerobohan kawasan operasi oleh pihak luar

Kegagalan teknikal yang memburukkan keadaan

Pada masa sama, peralatan proses – pam, pemampat, injap keselamatan, sistem kawalan – bekerja dalam persekitaran lasak:

• Tekanan tinggi, suhu tinggi
• Kakisan, hakisan, kelembapan
• Jarak jauh dari pusat penyelenggaraan

Bila:

• Sensor gagal semasa situasi tegang,
• Alat komunikasi terganggu,
• Pasukan penyelenggaraan tak boleh masuk kawasan kerana faktor keselamatan,

risiko kejadian seperti letupan, tumpahan, dan kebakaran meningkat. Dalam zon konflik, ini bukan sahaja kerugian aset – ia juga boleh memburukkan lagi konflik dan mencetuskan tekanan politik antarabangsa.

Heglig hanyalah satu contoh. Tetapi mesejnya jelas: kalau pelindungan aset bergantung 100% kepada manusia di lapangan, organisasi sentiasa berada satu langkah di belakang ancaman.

---

Di Mana AI Boleh Mengubah Pendekatan Keselamatan Tenaga

AI tak menggantikan askar atau pengawal, tapi ia mengubah cara risiko dikesan, diutamakan, dan diurus – sebelum ia jadi krisis.

Dalam konteks "AI in Oil & Gas / Energy", syarikat seperti Petronas sudah pun menggerakkan pelbagai inisiatif digital. Cabarannya kini ialah menyambungkan AI operasi (OPEX/maintenance) dengan AI keselamatan dan risiko.

Berikut tiga aplikasi utama yang paling relevan kalau kita ambil Heglig sebagai cermin:

1. Pemantauan keselamatan masa nyata berasaskan AI

Daripada hanya bergantung pada CCTV biasa dan rondaan manual, syarikat boleh gunakan:

• Analitik video AI untuk mengesan:
  • Pergerakan luar biasa di pagar atau zon larangan
  • Kenderaan yang berhenti terlalu lama di kawasan kritikal
  • Kumpulan orang yang berkumpul di tempat yang sepatutnya kosong
• Penggabungan data (data fusion) antara:
  • Kamera, dron, satelit komersial
  • Sensor getaran di paip
  • Sistem akses dan kad pekerja

Sistem AI kemudian:

• Menghasilkan skor risiko secara masa nyata
• Menghantar amaran kepada pusat kawalan sebelum pencerobohan menjadi insiden
• Menapis "false alarm" supaya pasukan keselamatan fokus pada kejadian yang betul-betul kritikal

Dalam zon berisiko tinggi seperti Heglig, ini boleh membezakan antara kejadian kecil yang cepat disekat dengan insiden besar yang perlukan campur tangan ketenteraan.

2. Penyenggaraan ramalan (predictive maintenance) untuk aset kritikal

Predictive maintenance ialah salah satu aplikasi AI paling matang dalam oil & gas, dan di Malaysia ia sudah mula jadi arus perdana.

Cara ia membantu dalam persekitaran bergolak:

• Model AI menganalisis data sejarah dan masa nyata daripada:
  • Pam, pemampat, turbin, generator
  • Sensor getaran, suhu, tekanan
• Sistem mengesan corak halus yang biasanya manusia terlepas, seperti:
  • Getaran meningkat secara perlahan
  • Fluktuasi tekanan luar biasa pada waktu tertentu
• AI meramal bila komponen dijangka gagal, bukan sahaja melaporkan bila ia sudah gagal.

Dalam zon di mana akses ke tapak mungkin terhad kerana faktor keselamatan:

• Jadual penyenggaraan boleh dioptimumkan sebelum keadaan menjadi tidak selamat
• Stok alat ganti boleh dirancang lebih awal, mengurangkan downtime
• Risiko kejadian besar seperti letupan atau tumpahan akibat kegagalan mekanikal dapat dikurangkan

Secara praktikal, untuk operator seperti Petronas atau rakan kongsi antarabangsa mereka, ini bermaksud:

"Kalau saya tahu 2 minggu awal bahawa pam kritikal akan rosak, saya boleh selesaikan kerja berat sebelum keadaan politik memanas."

3. Perancangan senario risiko & simulasi berasaskan AI

Satu lagi kelebihan AI ialah kebolehan mensimulasikan ratusan senario risiko yang mustahil dilakukan secara manual.

Contohnya:

• Apa jadi pada rangkaian paip kalau satu stesen pam dimatikan kerana ancaman keselamatan?
• Berapa lama operasi boleh diteruskan kalau akses ke tapak tertentu terhenti selama 7 hari?
• Laluan logistik mana paling selamat untuk penghantaran bahan bakar ke loji jana kuasa berhampiran zon konflik?

Dengan model AI yang dihubungkan kepada data operasi sebenar:

• Pasukan risiko boleh membuat pelan kontingensi terperinci, bukan sekadar dokumen umum
• Pengurusan boleh mengutamakan pelaburan perlindungan – contohnya, menambah perlindungan fizikal atau redundansi hanya pada aset paling kritikal
• Komunikasi dengan kerajaan dan pengawal selia menjadi lebih kukuh, kerana keputusan disokong oleh data dan simulasi, bukan sekadar andaian.

---

Dari Heglig ke Malaysia: Apa Yang Pengendali Tenaga Patut Buat Sekarang

Realitinya, ramai operator minyak & gas sudah beli teknologi, tapi belum ada strategi jelas untuk menjadikannya sistem keselamatan yang kohesif.

Bagi syarikat-syarikat di Malaysia – sama ada Petronas, operator huluan lain, loji jana kuasa, atau utiliti besar – ada beberapa langkah praktikal yang boleh diambil dalam 6–18 bulan akan datang.

1. Audit jurang keselamatan digital & fizikal

Jangan terus beli teknologi baharu. Mula dengan audit yang jujur:

• Di mana aset paling kritikal (ladang minyak offshore, terminal, loji jana kuasa, stesen kawalan paip)?
• Sistem apa yang sudah ada – CCTV, SCADA, DCS, sensor IoT, dron?
• Di mana data terperangkap dalam silo (contoh: data penyenggaraan berasingan dari data keselamatan)?

Tujuan audit bukan untuk menyalahkan sesiapa, tapi untuk menjawab satu soalan:

"Kalau ada insiden besar hari ini, seberapa cepat kita tahu, siapa yang tahu dahulu, dan berasaskan data apa kita membuat keputusan?"

2. Mulakan projek perintis (pilot) AI yang jelas faedahnya

Daripada cuba buat segala-galanya serentak, pilih 2–3 kes guna AI yang:

• Jelas dari segi manfaat perniagaan (contoh: kurangkan downtime pam kritikal sebanyak 30%)
• Boleh siap dalam 3–6 bulan
• Boleh dikembangkan ke tapak lain apabila berjaya

Beberapa contoh yang biasa saya nampak berkesan:

• AI untuk pengesanan kebocoran paip berasaskan data tekanan & aliran
• Analitik video AI untuk perimeter satu terminal eksport yang berisiko tinggi
• Model predictive maintenance untuk satu kelas peralatan, contohnya pam proses utama

3. Bentuk “control tower” operasi & keselamatan

Nilai sebenar AI muncul bila operasi, keselamatan, dan penyenggaraan berkongsi gambaran yang sama.

Satu pusat kawalan (virtual atau fizikal) yang:

• Menerima data masa nyata dari tapak berbeza
• Menggunakan papan pemuka (dashboard) AI untuk tunjukkan:
  • Status peralatan kritikal
  • Insiden keselamatan semasa
  • Ramalan risiko 24–72 jam
• Mempunyai prosedur jelas: bila skor risiko melepasi ambang tertentu, tindakan apa mesti diambil, oleh siapa

Ini ialah cara komersial untuk mendapat sebahagian kelebihan yang Heglig cuba capai dengan penempatan tentera – perlindungan bersepadu terhadap infrastruktur kritikal, tapi dipacu data dan automasi, bukan kekuatan senjata.

4. Bina keupayaan manusia, bukan hanya beli sistem

AI yang paling hebat pun tak guna kalau:

• Jurutera tak percaya ramalan model
• Pasukan keselamatan tak tahu guna sistem analitik video
• Pengurusan tak terbiasa membuat keputusan berdasarkan data masa nyata

Pelaburan dalam latihan, program “citizen data scientist”, dan latihan bersama (drill) antara pasukan operasi, keselamatan dan IT/OT jauh lebih penting daripada satu lagi panel skrin besar di control room.

---

Kesimpulan: Dari Krisis Heglig ke Strategi AI Yang Lebih Matang

Heglig menunjukkan satu perkara yang sukar ditolak: apabila infrastruktur tenaga tergugat, semua pihak akhirnya terpaksa fokus kepada satu persoalan – bagaimana memastikan minyak terus mengalir? Sama ada melalui perjanjian politik, penempatan tentera, atau kombinasi keduanya.

Bagi Malaysia dan pemain serantau, kita ada peluang untuk berada satu langkah di hadapan dengan menggunakan AI dalam oil & gas / energy sebagai tulang belakang pengurusan risiko, bukan sekadar projek inovasi yang terasing.

Jika anda terlibat dalam operasi ladang minyak, terminal, paip atau loji jana kuasa, soalan praktikalnya hari ini ialah:

• Aset mana yang anda paling bimbang kalau tergendala selama seminggu?
• Data apa yang anda sudah ada tentang aset itu, dan adakah ia digunakan oleh sebarang model AI?
• Kalau konflik, bencana atau insiden keselamatan berlaku esok, sistem mana yang membantu anda menyusun keutamaan dalam jam pertama yang kritikal itu?

Ada cara yang lebih bijak daripada menunggu krisis seterusnya. Ia bermula dengan satu kes guna AI yang jelas, satu tapak yang bersedia, dan satu pasukan yang komited untuk belajar dan menambah baik.

---