Механизмы автоматизированного моделирования экономических показателей разработки нефтегазовых месторождений в инвестиционных проектах

UDK: 338.45:622.276
DOI: 10.24887/0028-2448-2021-1-8-11
Ключевые слова: интеллектуальные технологии, инженерия знаний, теория искусственного интеллекта, теория ситуационного управления, процедурные знания
Авт.: Ю.Г. Богаткина (Институт проблем нефти и газа РАН), к.т.н.

Современная оценка технико-экономической эффективности нефтегазового проекта предполагает построение определенной экономико-математической модели расчета, а также анализ критериев проекта, основанных на множестве прогнозных экономических показателей по разрабатываемым пластам и месторождению в целом. В статье рассмотрена автоматизированная система, которая стала основой для теоретических и прикладных исследований в области применения экономического моделирования и современных информационных технологий. Показано, что с помощью современных информационных технологий можно представлять формализованные знания (факты), истинность или ложность которых можно доказать. В частности эти методы можно использовать в сфере цифровой экономики недропользования.  При этом предполагается анализ обрабатываемой информации по вариантам разработки месторождений с целью решения задачи синтеза расчетных алгоритмов. Привлечение к расчетам «инженеров-системотехников» значительно сокращает процесс моделирования. Базы знаний разрабатывались в течение последних 20 лет и основаны на опыте технико-экономической оценки месторождений нефти и газа как в России, так и за рубежом. Система позволяет выполнять прогноз технико-экономических показателей изучения и освоения углеводородных объектов с учетом различных налоговых механизмов, а также проводить оценку стоимости месторождений и эффективности их освоения с применением нечетких методов оценки рисков инвестиционных прогнозов. Система обеспечивает оперативное и качественное проведение технико-экономических расчетов по многочисленным вариантам и подвариантам с выбором оптимального решения, определяющего стратегию и прогноз развития добычи нефти при разных источниках финансирования. Эта разработка может быть хорошим дополнением к уже существующим программным комплексам для технико-экономической оценки эффективности разработки месторождений нефти и газа. Актуальным является то, что двудольные графы, входящие в состав разработанной автоматизированной системы, позволяют в наглядном виде вводить и корректировать технико-экономическую информацию по вариантам разработки месторождений.

Список литературы

1. Пономарева И.А., Богаткина Ю.Г., Еремин Н.А. Комплексная экономическая оценка месторождений углеводородного сырья в инвестиционных проектах. – М.: Наука, 2006. – 134 с.

2. Богаткина Ю.Г., Еремин Н.А. Интеллектуальные технологии моделирования расчета экономических показателей для оценки месторождений нефти и газа // Известия Тульского гос. университета. Экономические науки. – 2019. – Вып. 3. – С. 344–355.

3. Оценка технико-экономической эффективности инвестиционных проектов разработки нефтегазовых месторождений на основе применения методов нечеткой логики / А.Н. Дмитриевский, Н.А. Еремин, Ю.Г. Богаткина, О.Н. Сарданашвили // Известия Тульского гос. университета.  Экономические науки. – 2019. – Вып. 3. – С. 340–348.

4. Богаткина Ю.Г., Степанкина О.А. Структура интеллектуального интерфейса в логической системе «Граф» // Автоматизация, телемеханизация и связь в нефтяной промышленности. – 2015. – № 1. – С. 25–30.

5. Башмаков А.И, Башмаков И.А. Интеллектуальные информационные технологии. – М.: Изд-во МГТУ им. Н.Э.Баумана, 2005. – 304 с.

6. Бережная Е.В., Бережной В.И. Математические методы моделирования экономических систем. – М.: Финансы и статистика, 2006. – 432 с.

7. Вагин В.Н. Дедукция и обобщение в системах принятия решений. – М.: Наука, 1988. – 384 с.

8. Экономика предприятий нефтяной и газовой промышленности / В.Ф. Дунаев, В.Д. Шпаков, Н.П. Епифанова, В.Н. Лындин. – М.: Изд-во Нефть и газ РГУ нефти и газа им. И.М. Губкина, 2006. – 352 с.

9. Конопляник А.А. Основные виды и условия финансирования инвестиционных проектов в нефтегазодобывающей промышленности. – М.: Изд-во Нефть и газ РГУ нефти и газа им. И.М.Губкина, 2009. – 62 с.

10. Поспелов Г.С. Искусственный интеллект – основа новой информационной технологии. – М.: Наука, 1988. – 280 c.

11. Трахтенгерц Э.А, Степин Ю.П., Андреев А.Ф. Компьютерные методы поддержки принятия управленческих решений в нефтегазовой промышленности. – М.: СИНТЕГ, 2005. – 592 с.



Внимание!
Купить полный текст статьи (формат - PDF) могут только авторизованные посетители сайта.