Қазақстанның мұнай-газ саласының хабаршысыҚазақстанның мұнай-газ саласының хабаршысы2707-42262957-806XKMG Engineering10881910.54859/kjogi108819Обзорная статьяНефть и алгоритмы: как искусственный интеллект превращает данные в энергиюСейтимбетоваАйгерим Байдуллаевнаsab.buketov.2022@gmail.comhttps://orcid.org/0009-0000-8755-7992Шульгина-ТаращукАлевтина Сергеевнаalevtinash79@mail.ruhttps://orcid.org/0009-0000-4759-9389СмаиловаАйжан Сагиндыковнаsmailova.buketov@gmail.comhttps://orcid.org/0000-0003-2936-0336Карагандинский университет имени академика Е.А. Букетова260920257343500802202519062025Copyright © 2025, Сейтимбетова А.Б., Шульгина-Таращук А.С., Смаилова А.С.2025<p><span style="font-weight: 400;">В статье рассматривается применение искусственного интеллекта в нефтяной промышленности, акцентируя внимание на трансформации данных в новые источники энергии. Искусственный интеллект используется для оптимизации процессов добычи и переработки нефти, что способствует повышению производительности, снижению затрат и увеличению безопасности. Внедрение инновационных алгоритмов, таких как машинное обучение и интернет вещей, позволяет значительно улучшить точность прогнозирования, выявление скрытых закономерностей и автоматизацию процессов. Эти технологии помогают эффективно управлять рисками, минимизировать затраты и ускорить операции, а также повышают экологическую устойчивость. Искусственный интеллект способствует рациональному использованию природных ресурсов и снижению воздействия на окружающую среду, улучшая как экономические, так и экологические показатели нефтяных компаний. В целом, использование искусственного интеллекта в нефтяной отрасли открывает новые возможности для более эффективного и экологически безопасного производства, делая процессы более устойчивыми в долгосрочной перспективе.</span></p>artificial intelligenceoil industryforecastingautomationжасанды интеллектмұнай өнеркәсібіболжауавтоматтандыруискусственный интеллектнефтяная промышленностьпрогнозированиеавтоматизация1.Smith J. Modern Technologies in Oil and Gas Industry. New York : Science Publishing, 2021. 350 p.2.Brown T.L. Artificial Intelligence: Challenges and Future Prospects. London : Academic Press, 2021. 220 p.3.Колбикова Е.С. Литофациальный анализ и возможности прогнозирования свойств по данным геофизических исследований и сейсморазведки методами машинного обучения // Вестник нефтегазовой отрасли Казахстана. 2021.Т. 3, №4. C. 34–39. doi: 10.54859/kjogi99690.4.Жетруов Ж.Т., Шаяхмет К.Н., Карсыбаев К.К., и др. Применение прокси-моделей при прогнозировании параметров разработки нефтяных залежей // Вестник нефтегазовой отрасли Кказахстана. 2022. Т. 4, №2. С. 48–57. doi: 10.54859/kjogi108021.5.Williams R.G. Energy and Environment: The New Paradigms. Los Angeles : Energy Books, 2022. 280 p.6.Johnson P.D. The Future of Oil and Gas: Sustainable Solutions. Chicago: Global Energy Publishers, 2022. 310 p.7.Miller A.J. Digitalization in Energy: Technologies and Strategies. San Francisco : Energy Solutions, 2023. 260 p.8.Taylor M.C. Artificial Intelligence in the Energy Sector. Boston : Tech Innovations, 2023. 230 p.9.Davis B.P. Innovative Methods in Oil Exploration and Extraction. Houston : Oil & Gas Press, 2022. 375 p.10.Wilson C.A. Smart Energy Systems: Artificial intelligence and Beyond. Oxford : Future Energy Publications, 2022. 300 p.11.Evans R.J. Energy Markets and Artificial Intelligence: A New Era. Cambridge : Energy Insights, 2021. 320 p.12.Dutta D., Upreti S.R. Artificial intelligence-based process control in chemical, biochemical, and biomedical engineering // Canadian Journal of Chemical Engineering. 2021. Vol. 99, Issue 11. P. 2467–2504. doi: 10.1002/cjce.24246.13.Terkina A. Use of information technology by engineers in the oil and gas industry // Recent Achievements and Prospects of Innovations and Technologies. 2022. Vol. 1. P. 122–128.14.Grimberg H., Tiwari V.S., Tam B., et al. Machine learning approaches to optimize small-molecule inhibitors for RNA targeting // Journal of Cheminformatics. 2022. Vol. 14, N 1. P. 1–15. doi: 10.1186/s13321-022-00583-x.15.Gallegos M., Vassilev-Galindo V., Poltavsky I., et al. Explainable chemical artificial intelligence from accurate machine learning of real-space chemical descriptors // Nature Communications. 2024. Vol. 155. doi: 10.1038/s41467-024-48567-9.16.Parker D.L. Artificial Intelligence and the Future of Energy. Toronto : GlobalTech, 2023. 210 p.17.Abisha J.J., Janaki M. Cyber security for chemical plant using artificial intelligence // International Journal of Computer Science and Mobile Computing. 2024. Vol. 13, Issue 5. P. 116–129. doi: 10.47760/ijcsmc.2024.v13i05.012.