Қазақстанның мұнай-газ саласының хабаршысыҚазақстанның мұнай-газ саласының хабаршысы2707-42262957-806XKMG Engineering10888710.54859/kjogi108887Шолу мақаласыМұнай-газ саласындағы өнімділікті болжау және жақсарту үшін Big Data пен аналитиканы пайдалануСейтімбетоваА. Б.sab.buketov.2022@gmail.comhttps://orcid.org/0009-0000-8755-7992Шульгина-ТаращукА. С.alevtinash79@mail.ruhttps://orcid.org/0009-0000-4759-9389СмайыловаА. С.smailova.buketov@gmail.comhttps://orcid.org/0000-0003-2936-0336Академик Е.А. Бөкетов атындағы Қарағанды университеті300620268248583006202507042026Copyright © 2026, Сейтімбетова А.Б., Шульгина-Таращук А.С., Смайылова А.С.2026<p>Әлемдік экономиканың цифрлық трансформациясы жағдайында үлкен деректерді талдау (Big Data) және интеллектуалды аналитика технологиялары бизнестің тиімділігі мен тұрақтылығын арттырудың негізгі құралдарына айналуда. Бұл әсіресе капиталды көп қажет ететін және тәуекелі жоғары мұнай-газ саласында өзекті, өйткені деректерге негізделген шешімдер айтарлықтай бәсекелестік артықшылықтарды қамтамасыз ете алады.</p> <p>Бұл мақала геологиялық барлау мен бұрғылаудан бастап өңдеу мен тасымалдауға дейінгі мұнай – газ өндірістік циклінің әртүрлі кезеңдерінде Big Data және аналитикалық шешімдерді енгізудің мүмкіндіктері мен артықшылықтарын зерттеуге арналған. Салаға тән деректердің негізгі көздері мен түрлері, сондай-ақ аналитиканың заманауи әдістері ұсынылған: сипаттамалық, болжамдық, нұсқамалық және жедел. Жабдықтың істен шығуын болжау, бұрғылау параметрлерін оңтайландыру және кен орындарының мінез-құлқын модельдеу үшін қолданылатын машиналық оқыту және жасанды интеллект алгоритмдеріне ерекше назар аударылады.</p> <p>BP, Equinor, «Газпром нефть» және т. б. сияқты жетекші халықаралық компаниялардың жағдайларын талдау негізінде цифрлық құралдардың шешім қабылдау дәлдігін жақсартуға, шығындарды азайтуға және техногендік тәуекелдерді азайтуға қалай мүмкіндік беретіні көрсетілген. Сондай-ақ, салада Big Data-ның ауқымды енгізілуін тежейтін негізгі сын-қатерлер қарастырылуда: білікті кадрлардың жетіспеушілігі, ескі және жаңа жүйелерді интеграциялаудың күрделілігі, киберқауіпсіздік мәселелері және цифрландырудың қымбаттылығы.</p> <p>Талдау нәтижесінде мұнай газ өнеркәсібінің болашақ дамуының негізгі ресурсы ретінде деректер мен талдаудың стратегиялық маңыздылығы туралы қорытынды жасалады. Цифрлық технологиялар болжау, басқару және тұрақты өндіріс саласында жаңа горизонттарды аша отырып, жаңа буынның интеллектуалды мұнай-газ кәсіпорындарын қалыптастыруға жол ашады.</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.