Romgaz, Marea Neagră și rolul AI în tranziția verde

România caută gaz în Marea Neagră chiar în timp ce își asumă obiective de decarbonare pentru 2030 și 2050. Două realități care par să se bată cap în cap, dar care, dacă sunt gestionate inteligent, pot deveni complementare. Cheia? Date, algoritmi și o strategie de tranziție în care investițiile în fosile sunt strict punți de trecere, nu destinația finală.

Romgaz a anunțat pe 11.12.2025 noi activități de explorare în perimetrul Neptun Deep, inclusiv forajul sondei Anaconda‑1. Pe scurt: încă un pas în securitatea energetică bazată pe gaze. Dar pentru o „tranziție verde” autentică, întrebarea bună nu e doar cât gaz mai avem, ci cum folosim inteligența artificială ca să depindem tot mai puțin de el.

În seria „AI în Industria Energetică din România: Tranziția Verde”, articolul de azi pune în oglindă explorarea din Marea Neagră cu ceea ce se întâmplă (sau ar trebui să se întâmple) pe zona de regenerabile, rețele inteligente și AI.

1. Ce anunță Romgaz în Neptun Deep și de ce contează

Anunțul Romgaz e clar: compania continuă lucrările de dezvoltare pentru zăcămintele Domino și Pelican Sud și extinde activitățile de explorare în perimetrul XIX Neptun, prin forajul unei noi sonde de explorare, Anaconda‑1, în ape de mare adâncime.

Neptun Deep este operat de OMV Petrom, iar Romgaz, prin Romgaz Black Sea Limited, deține 50% din participație. Conducerea companiei vorbește deschis despre:

• rolul strategic al Neptun Deep pentru profilul investițional al grupului
• impactul pe termen lung asupra business-ului Romgaz
• consolidarea poziției pe piața energetică din România și din regiune

Explorarea în Marea Neagră este prezentată ca un pilon de securitate energetică. Și, în contextul actual, nu e o exagerare: gazul din offshore poate înlocui importuri scumpe, mai ales în ierni complicate, cum este și această iarnă 2025–2026.

Problema nu e că Romgaz explorează. Problema e dacă România rămâne blocată prea mult în acest model, în loc să folosească „ferestra de gaz” ca pe un tampon pentru a accelera investițiile în regenerabile și digitalizare.

2. România la răscruce: gaz nou sau investiții în regenerabile?

Realitatea e dură: fără gaz, sistemul energetic românesc ar avea probleme serioase în vârfurile de consum și în perioadele cu producție mică din eolian și solar. Gazul este, de facto, combustibil de tranziție.

Dar dacă ne uităm doar după noi zăcăminte și nu schimbăm arhitectura sistemului, riscăm trei capcane clasice:

1. Blocarea în active fosile – centrale pe gaz construite azi cu o durată de viață de 30 de ani pot intra în conflict cu țintele de emisii pentru 2050.
2. Subinvestiții în rețele și stocare – banii se duc în explorare și producție, nu în modernizarea rețelelor, baterii, hidro flexibil, hidrogen verde sau management digital.
3. Întârzierea adopției AI în energie – fără presiunea tranziției reale, multe companii energetice rămân în zona de „Excel și instinct”, nu în zona de modele predictive, gemeni digitali și optimizare în timp real.

Aici intervine rolul inteligenței artificiale: poți să folosești gazul ca pe o centură de siguranță, dar să proiectezi sistemul pentru o lume dominată de regenerabile, nu pentru una dominată de gaz. Și asta se face doar cu date și algoritmi serioși, nu cu „vedem noi la iarnă”.

3. Cum schimbă AI modul în care gândim mixul energetic

AI nu este un moft tehnologic, ci un instrument care decide, practic, cât gaz mai ai nevoie în sistem și cât de repede poți crește ponderea regenerabilelor fără să sacrifici stabilitatea.

3.1. Prognoze de producție regenerabilă și consum

AI este deja folosit în multe țări pentru:

• prognoza producției eoliene și solare cu eroare redusă (sub 5–7% pe orizont de 24h, în proiecte bine calibrate)
• prognoza consumului pe intervale de 15 minute, oră, zi sau sezon

Cu modele bune de prognoză, poți calcula mult mai precis:

• când ai nevoie de centrale pe gaz pentru echilibrare
• câtă capacitate de stocare (baterii, hidro-pompaj) trebuie să fie în rezervă
• când să limitezi sau să muți anumite consumuri (demand response)

Fără aceste modele, sistemul joacă „la siguranță” și păstrează prea mult gaz în sistem, pur și simplu pentru că nu are încredere în numere.

3.2. Optimizarea funcționării centralelor pe gaz

Dacă tot investim în Neptun Deep, ar fi o greșeală ca gazul extras să fie ars în centrale operate „după ureche”. AI poate:

• optimiza punctele de funcționare pentru randament maxim
• reduce pornirile/opriri inutile, care cresc costurile și emisiile
• ajusta producția în timp real în funcție de variațiile regenerabilelor

Asta înseamnă mai puțin gaz pentru același MWh produs. Deci, același zăcământ din Marea Neagră ține mai mult timp, în timp ce România instalează accelerat fotovoltaic și eolian.

3.3. Planificarea investițiilor: unde pui banii în 2030?

AI poate analiza simultan:

• profilul de consum al României pe ultimii 10–15 ani
• potențialul de vânt și soare pe regiuni
• starea actuală a rețelelor de transport și distribuție
• scenarii de prețuri la gaze, CO₂ și energie electrică

Rezultatul? Scenarii concrete de investiții:

• câți MW de solar și eolian ai nevoie până în 2030
• câți MW de gaz sunt strict necesari și unde
• ce investiții în rețea și stocare sunt obligatorii

Fără astfel de modele, discuția „gaz vs. regenerabile” rămâne ideologică. Cu modele AI serioase, devine o discuție de cifre și riscuri bine cuantificate.

4. De la sonde offshore la rețele inteligente: ce poate face AI concret în România

Dacă privim anunțul Romgaz prin filtrul tranziției verzi, întrebarea devine: cum conectăm explorarea de gaz din Marea Neagră cu o accelerare clară a investițiilor în AI și regenerabile?

4.1. AI în explorare și producție – și pentru gaze, și pentru geotermal

În explorarea offshore, AI este folosit deja la nivel global pentru:

• analiză seismică avansată (identificarea structurilor cu potențial ridicat)
• reducerea numărului de sonde „oarbe”
• monitorizare în timp real a echipamentelor pentru a preveni incidente

Aceleași metode – interpretare de date geologice, modele predicitive – se pot aplica și la geotermal, unde România are un potențial ignorat de ani de zile. Companiile care investesc azi doar în AI pentru gaze, dar nu și pentru regenerabile sau geotermal, își taie singure din viitoarele surse de venit.

4.2. AI în integrarea fotovoltaicului și eolianului

Pe partea de regenerabile, cazurile de utilizare a AI sunt deja clare:

• mentenanță predictivă pentru turbine eoliene și parcuri fotovoltaice (detectarea din timp a defectelor prin analiza vibrațiilor, temperaturilor, curenților)
• optimizarea unghiului panourilor solare și curățarea lor la momentul potrivit, pentru a maximiza producția anuală
• control coordonat al parcurilor pentru a reduce impactul asupra rețelei în orele de vârf de producție

Rezultatul: producție mai mare, costuri mai mici și un profil mai previzibil – ceea ce reduce presiunea pe gaz.

4.3. AI pentru operatorii de rețele: Distribuție și Transport

Tranziția verde se joacă în rețele, nu doar în centrale. Pentru operatorii de rețea din România, AI poate aduce:

• detecție automată a pierderilor și furturilor de energie
• localizarea rapidă a defectelor și estimarea timpilor de remediere
• planificarea investițiilor în întărirea rețelei exact acolo unde crește rapid capacitatea fotovoltaică sau eoliană

Cu modele bune, poți vedea, la propriu, cum arată rețeaua în 2030 sau 2035 și poți evita blocajul clasic: „avem proiecte verzi, dar nu mai putem racorda nimic”.

5. Ce ar trebui să facă acum companiile energetice din România

Anunțul Romgaz despre Neptun Deep și Anaconda‑1 e un semnal clar: capitalul încă se duce masiv spre gaze. Asta nu se va schimba peste noapte. Dar poate fi contrabalansat de un val serios de investiții în AI și regenerabile, dacă actorii mari din piață aleg să joace inteligent.

Pentru companiile energetice – de la producători la distribuitori și furnizori – pașii concreți arată cam așa:

1. Audit de date și digitalizare
   Să vezi ce date ai, ce calitate au, unde lipsesc și cum le poți standardiza. Fără date curate, nu există AI util.

2. Proiecte pilot de AI cu impact rapid
   De exemplu:

   • prognoză de producție pentru un parc fotovoltaic
   • mentenanță predictivă pentru o turbină eoliană sau o stație de transformare
   • optimizarea dispatch-ului într-o centrală pe gaz

3. Integrarea AI în planificarea strategică
   Modelele de scenarii trebuie să devină rutină: cât gaz, câte regenerabile, ce investiții în rețea – toate modelate anual cu suport AI.

4. Parteneriate cu specialiști în AI și energie
   Nu e realist ca fiecare companie să construiască singură know‑how de la zero. Colaborările cu echipe specializate în AI pentru energie scurtează drumul cu ani de zile.

5. Reskilling pentru oameni
   Inginerii, operatorii și planificatorii de sistem au nevoie de formare pe date, algoritmi, interpretarea rezultatelor AI. Fără asta, modelele rămân „jucării” de prezentare.

Romgaz, OMV Petrom, producătorii de regenerabile, operatorii de rețea – toți au acum șansa să treacă de la „proiecte izolate de digitalizare” la o strategie de AI la nivel de portofoliu.

6. De ce decizia de azi privind gazul afectează tranziția verde din 2035

Explorarea din Marea Neagră nu este un gest izolat, ci o decizie cu impact pe 20–30 de ani. Fără un control fin al modului în care folosim gazul, riscăm să ne irosim „marja de manevră” climatică tocmai în perioada în care tehnologiile verzi devin mature și ieftine.

Aici inteligența artificială joacă rolul de „arbiter rece” între opțiuni:

• îți arată cât gaz ai nevoie în scenariul în care dublezi fotovoltaicul până în 2030
• îți arată cât gaz salvezi dacă instalezi baterii sau modernizezi hidro pentru flexibilitate
• îți arată cât te costă să amâni investițiile în rețele inteligente

Fără astfel de analize, e prea ușor să spui „mai deschidem un zăcământ, mai construim o centrală pe gaz și vedem noi după 2040”. Cu AI bine aplicat, decidenții nu mai pot spune că „nu au avut cifrele pe masă”.

Romgaz și Neptun Deep pot fi fie simbolul unei dependențe prelungite de gaze, fie piesa de siguranță care ne permite să accelerăm tranziția către regenerabile. Diferența o face exact felul în care România adoptă inteligența artificială în tot lanțul energetic – de la sondele din largul Mării Negre până la prosumatorul cu panouri pe bloc.

Pentru orice actor din energie care se uită la 2030–2035 și vrea să fie încă relevant, mesajul e destul de simplu:

Gazul îți cumpără timp. AI-ul îți arată cum să nu-l irosești.

---

Seria „AI în Industria Energetică din România: Tranziția Verde” merge mai departe cu exemple concrete de proiecte, arhitecturi de date și modele AI pentru energie. Dacă ești într-o companie energetică și vrei să vezi ce înseamnă practic un roadmap de AI pentru tranziția verde, acum e cel mai bun moment să începi discuția intern – înainte ca noile investiții în gaze să îți blocheze flexibilitatea pentru următoarele decenii.