Қазақстанның мұнай-газ саласының хабаршысыҚазақстанның мұнай-газ саласының хабаршысы2707-42262957-806XKMG Engineering10888710.54859/kjogi108887Обзорная статьяИспользование Big Data и аналитики для прогнозирования и повышения производительности в нефтегазовой отраслиСейтимбетоваАйгерим 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 им. академика Е.А. Букетова300620268248583006202507042026Copyright © 2026, Сейтимбетова А.Б., Шульгина-Таращук А.С., Смаилова А.С.2026<p>В условиях цифровой трансформации мировой экономики технологии анализа больших данных (Big Data) и интеллектуальной аналитики становятся ключевыми инструментами для повышения эффективности и устойчивости бизнеса. Особенно актуальным их применение является в капиталоёмкой и высокорисковой нефтегазовой отрасли, где решения, основанные на данных, способны обеспечить значительные конкурентные преимущества.</p> <p>Настоящая статья посвящена исследованию возможностей и преимуществ внедрения Big Data и аналитических решений на различных этапах нефтегазового производственного цикла – от геологоразведки и бурения до переработки и транспортировки. Представлены основные источники и типы данных, характерные для отрасли, а также современные методы аналитики: описательный, прогностический, предписывающий и оперативный. Отдельное внимание уделено алгоритмам машинного обучения и искусственного интеллекта, применяемым для предсказания отказов оборудования, оптимизации параметров бурения и моделирования поведения залежей.</p> <p>На основе анализа кейсов ведущих международных компаний, таких как BP, Equinor, Газпром нефть и др., показано, как цифровые инструменты позволяют повысить точность принятия решений, сократить издержки и минимизировать техногенные риски. Также рассматриваются ключевые вызовы, сдерживающие масштабное внедрение Big Data в отрасли: нехватка квалифицированных кадров, сложности интеграции старых и новых систем, вопросы кибербезопасности и высокая стоимость цифровизации.</p> <p>В результате анализа формируется вывод о стратегической значимости данных и аналитики как об основном ресурсе будущего развития нефтегазовой промышленности. Цифровые технологии открывают новые горизонты в области прогнозирования, управления и устойчивого производства, формируя интеллектуальные нефтегазовые предприятия нового поколения.</p>Big Dataanalyticsoil and gas industryforecastingproductivitydigitalizationBig Dataталдаумұнай-газ өнеркәсібіболжауөнімділікцифрландыруBig Dataаналитиканефтегазовая промышленностьпрогнозированиепроизводительностьцифровизация1.Nguyen T.N., Gosine R.G., Warrian P. A Systematic Review of Big Data Analytics for Oil and Gas Industry 4.0 // IEEE Access. 2020. Vol. 8. P. 61183–61201. doi: 10.1109/ACCESS.2020.2979678.2.Женис Д.К., Касенов А.К., Ибраев А.Е., Шаяхмет КН. Машинное обучение в системах мониторинга забойного давления в эксплуатационных скважинах: обзор // Вестник нефтегазовой отрасли Казахстана. 2025. Т. 7, №2. С. 61–72. doi: 10.54859/kjogi108797.3.Хасанов Б.К., Серниязов Ж.М. Анализ снижения продуктивности скважин месторождения Кашаган // Вестник нефтегазовой отрасли Казахстана. 2020. Т. 2, №2. C. 28–33. doi: 10.54859/kjogi95647.4.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. 32–37. doi: 10.54859/kjogi99690.5.Дукесова Н.К., Кунжарикова К.М., Бисикенова Л.М., Бектас Г.Ж. Оценка данных PVT и геохимический фингерпринтинг: подходы и результаты // Вестник нефтегазовой отрасли Казахстана. 2025. Т. 7, №1. C. 79–89. doi: 10.54859/kjogi108768.6.Alrabeh M., Abuzaid A. New Artificial Intelligence and Big Data Analytics Process to Enhance Non Metallic Pipe Deployments in Digital Oil Fields Using Workflows for Disparate Data Sets // Abu Dhabi International Petroleum Exhibition & Conference; November 9–12, 2020; Abu Dhabi, UAE. Available from: onepetro.org/SPEADIP/proceedings-abstract/20ADIP/20ADIP/D041S114R003/452660.7.Giunta G., Bernasconi G., Giro R.A., Cesari S. Digital Transformation of Historical Data for Advanced Predictive Maintenance // Abu Dhabi International Petroleum Exhibition & Conference; November 9–12, 2020; Abu Dhabi, UAE. Available from: onepetro.org/SPEADIP/proceedings-abstract/20ADIP/20ADIP/D011S019R002/452657.8.Sletcha B., Vivas C., Saleh F.K., et al. Digital Oilfield: Review of Real time Data flow Architecture for Upstream Oil and Gas Rigs // SPE International Conf. and Exhibition on Formation Damage Control; February 19–21, 2020; Lafayette, USA. Available from: onepetro.org/SPEFD/proceedings-abstract/20FD/20FD/D021S013R005/446223.9.Mahzari P., Emambakhsh M., Temizel C., Jones A.P. Oil production forecasting using deep learning for shale oil wells under variable gas oil and water oil ratios // Petroleum Science and Technology. 2021. Vol. 39, Issue 3. P. 445–468. doi: 10.1080/10916466.2021.2001526.10.Gupta I., Samandarli O., Burks A., et al. Autoregressive and Machine Learning Driven Production Forecasting – Midland Basin Case Study // SPE/AAPG/SEG Unconventional Resources Technology Conference; July 2021; Houston, USA. Available from: chooser.crossref.org/?doi=10.15530%2Furtec-2021-5184.