Вестник нефтегазовой отрасли КазахстанаВестник нефтегазовой отрасли Казахстана2707-42262957-806XKMG Engineering10888710.54859/kjogi108887Мұнай-газ өнеркәсібінде болжау және өнімділікті арттыру мақсатында Big Data және аналитиканы пайдалануSeitimbetovaAigerimsab.buketov.2022@gmail.comhttps://orcid.org/0009-0000-8755-7992Shulgina-TarachshukAlevtinaalevtinash79@mail.ruhttps://orcid.org/0009-0000-4759-9389SmailovaAizhansmailova.buketov@gmail.comhttps://orcid.org/0000-0003-2936-0336823006202507042026Copyright © , Seitimbetova A., Shulgina-Tarachshuk A., Smailova A.<p>Цифрлық трансформация жағдайында жаһандық экономиканың дамуында үлкен деректерді (Big Data) талдау технологиялары мен интеллектуалды аналитика 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 бәсекелік артықшылықтар бере алады.</p> <p>Осы мақалада Big Data және аналитикалық шешімдерді мұнай-газ өндірісінің әртүрлі кезеңдерінде - геологиялық барлаудан бастап бұрғылау, өңдеу және тасымалдауға дейін - енгізудің мүмкіндіктері мен артықшылықтары зерттеледі. Салаға тән негізгі дереккөздер мен деректер түрлері, сондай-ақ заманауи аналитикалық әдістер: сипаттамалық, болжамдық, ұсынымдық және жедел аналитика қарастырылады. Сонымен қатар, жабдықтың істен шығуын болжау, бұрғылау параметрлерін оңтайландыру және кен орындарының мінез-құлқын модельдеу мақсатында қолданылатын машиналық оқыту мен жасанды интеллект алгоритмдеріне ерекше назар аударылған.</p> <p>BP, Equinor, «Газпром нефть» және басқа да жетекші халықаралық компаниялардың тәжірибелеріне талдау негізінде сандық құралдардың шешім қабылдау дәлдігін арттыруға, шығындарды азайтуға және техногендік қауіптерді төмендетуге қалай ықпал ететіні көрсетілген. Сонымен қатар, Big Data технологияларын салаға кеңінен енгізуге кедергі келтіретін негізгі сын-қатерлер де талданады: білікті мамандардың тапшылығы, ескі және жаңа жүйелерді біріктірудегі қиындықтар, киберқауіпсіздік мәселелері және цифрландырудың жоғары құны.</p> <p>Мақалада деректер мен аналитиканың мұнай-газ өнеркәсібінің болашақ дамуы үшін стратегиялық маңызы бар басты ресурсқа айналып келе жатқаны туралы қорытынды жасалады. Цифрлық технологиялар болжау, басқару және тұрақты өндіріс салаларында жаңа көкжиектерді аша отырып, жаңа буынның интеллектуалды мұнай-газ кәсіпорындарын қалыптастыруға жол ашады.</p>Big Data, analytics, oil and gas industry, forecasting, productivity, digitalization.Big Data, талдау, мұнай-газ өнеркәсібі, болжау, өнімділік, цифрландыру.Big Data, аналитика, нефтегазовая промышленность, прогнозирование, производительность, цифровизация1.1. 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.2020.2979678.2.2. Zhenis D.K., Kassenov A.K., Ibrayev A.E., Shayakhmet K.N. Machine Learning in Bottomhole Pressure Monitoring Systems in Production Wells: A Review // Bulletin of the Oil and Gas Industry of Kazakhstan. 2025. Vol. 7, No. 2. P. 61-72. doi: 10.54859/kjogi1087973.3. Khasanov B.K., Serniyazov Zh.M. Analysis of Production Decline in Wells of the Kashagan Field // Bulletin of the Oil and Gas Industry of Kazakhstan. 2020. Vol. 2, No. 2. P. 28-33. doi: 10.54859/kjogi956474.4. Kolbikova E.S. Lithofacies Analysis and Property Prediction Based on Geophysical and Seismic Survey Data Using Machine Learning Methods // Bulletin of the Oil and Gas Industry of Kazakhstan. 2021. Vol. 3, No. 4. P. 34-39. doi: 10.54859/kjogi996905.5. Dukesova N.K., Kunzharikova K.M., Bisikenova L.M., Bektas G.Zh. Evaluation of PVT Data and Geochemical Fingerprinting: Approaches and Results // Bulletin of the Oil and Gas Industry of Kazakhstan. 2025. Vol. 7, No. 1. P. 79-89. doi: 10.54859/kjogi1087686.6. 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. - Abu Dhabi, UAE, Nov 2020. - Paper SPE 202926 MS. - DOI: 10.2118/202926 MS.7.7. Giunta G., Bernasconi G., Giro R.A., Cesari S. Digital Transformation of Historical Data for Advanced Predictive Maintenance // Abu Dhabi International Petroleum Exhibition & Conference. - Abu Dhabi, UAE, Nov 2020. - Paper SPE 202906 MS. - DOI: 10.2118/202906 MS.8.8. Sletcha B., Vivas C., Saleh F.K., Ghalambor A., Salehi S. Digital Oilfield: Review of Real time Data flow Architecture for Upstream Oil and Gas Rigs // SPE International Conf. and Exhibition on Formation Damage Control. - Lafayette, USA, Feb 2020. - Paper SPE 199298 MS. - DOI: 10.2118/199298 MS.9.9. 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, Iss.3. - DOI: 10.1080/10916466.2021.2001526.10.10. Gupta I. et al. Autoregressive and Machine Learning Driven Production Forecasting - Midland Basin Case Study // SPE/AAPG/SEG Unconventional Resources Technology Conf. - Houston, USA, Jul 2021. - Paper URTEC 2021 5184 MS. - DOI: 10.15530/urtec 2021 5184.