RAQAMLI TEXNOLOGIYALAR ASOSIDA G‘OVAK MUHITLARDA NEFT-GAZ KONLARI KO‘RSATKICHLARINI ANIQLASH HAMDA ULARNI BASHORATLASH BO‘YICHA ILG‘OR ILMIY YONDASHUVLAR TAHLILI
Keywords:
Kalit so‘zlar: g’ovak muhit, neft-gaz konlari, bashoratlash modeli, sun’iy intellekt, mashinali o‘qitish, raqamlashtirish, geofizika, O‘zbekiston, chet el tajribasi.Abstract
Ushbu tezisda g’ovak muhitlarga ega neft-gaz konlarining asosiy ko‘rsatkichlarini aniqlash va ularni bashoratlash bo‘yicha ilg‘or raqamli texnologiyalarga asoslangan ilmiy yondashuvlar tahlil qilinadi. Xususan, sun’iy intellekt (SI), chuqur oʻrganish (deep learning), mashinali oʻqitish (machine learning) algoritmlari yordamida mavjud geofizik va geologik ma’lumotlardan foydalangan holda bashoratlash modellarining samaradorligi o‘rganildi. O‘zbekiston Respublikasida so‘nggi yillarda “Raqamli geologiya” va “Intellektual kon” konsepsiyalari asosida olib borilayotgan modernizatsiya ishlari bu sohada yangi bosqichni boshlab berdi. Jumladan, “O‘zbekneftgaz” AJ va Xitoy, Rossiya hamda Norvegiya kompaniyalari bilan hamkorlikda amalga oshirilayotgan sun’iy intellekt asosidagi razvedka texnologiyalari kon bashoratini sezilarli darajada optimallashtirayotganini ko‘rsatmoqda. Chet el tajribasiga nazar tashlansa, AQSHning Schlumberger va Halliburton, shuningdek, Saudi Aramco, BP va TotalEnergies kabi kompaniyalar sun’iy intellekt asosidagi 3D seysmik tahlil, gorizontal burg‘ulash va ko‘p omilli bashoratlash modellarini ishlab chiqqan bo‘lib, ular neft-gaz konlaridagi g’ovaklik, o‘tkazuvchanlik, bosim va neft-gaz zaxiralarini aniqlashda katta natijalar bermoqda. Tadqiqotda Python va MATLAB platformalarida yaratilingan bashorat modellariga real kon ma’lumotlari yuklanib, neft-gaz konlarining mahsuldorlik ko‘rsatkichlari oldindan hisoblandi. Shu orqali bashoratlashda klassik statistik modellarga nisbatan sun’iy intellekt algoritmlarining aniqligi 15–25% ga yuqori ekanligi aniqlanmoqda. Ushbu ish natijalari neft-gaz sohasida raqamlashtirish va sun’iy intellektni keng joriy etish uchun nazariy asos va amaliy yechimlar taklif qiladi. Ayniqsa, kon-razvedka jarayonlarida sun’iy intellekt vositalarining faol qo‘llanilishi bozor talablari va energiya xavfsizligi sharoitida dolzarb ahamiyat kasb etadi.
References
1. O‘zbekiston Respublikasi Prezidentining 2022-yil 28-yanvardagi PQ-81-sonli qarori “Raqamli texnologiyalarni neft-gaz sohasiga joriy etish chora-tadbirlari to‘g‘risida”.
2. “O‘zbekneftgaz” AJ rasmiy ma’lumotnomalari, 2021–2023 yillar statistik hisobotlari.
3. Schlumberger. (2022). AI in Subsurface Exploration: A New Era of Forecasting. Houston: SPE Publications.
4. Aramco Research Center. (2023). AI-assisted Reservoir Forecasting in Complex Pore Media. Dhahran: ARAMCO Insights.
5. Norvegiya Energiya Agentligi (NEA). (2021). Digital Twin Models in Oil Reservoirs: Practical Cases.
6. BP Global. (2022). Machine Learning in Offshore Oil Prediction Models. London.
7. Karimov R. & Tashpulatova G. (2023). “O‘zbekiston neft sanoatida sun’iy intellekt texnologiyalarining istiqbollari”, Geologiya va Geoinformatika, №4(22).
8. Zikrillayev B.A. (2021). Neft-gaz konlarining geologik modellari va zamonaviy bashorat usullari. Toshkent: Oliy ta’lim nashriyoti.
9. Halliburton Energy Services. (2023). Reservoir AI Suite – Forecasting Performance and Optimization. Dallas.
10. TensorFlow.org (2024). Time-Series Forecasting for Geoscience Data – rasmiy hujjatlar va model kodi.
