Современная оценка экономической эффективности нефтегазового проекта предполагает построение определенной экономико-математической модели расчета, а также анализ критериев проекта, основанных на множестве прогнозных технологических показателей по разрабатываемым пластам и месторождению в целом. Сложность такого моделирования заключается в начальном сборе информации и постоянном ее обновлении, так как каждое месторождение индивидуально и имеет свои геолого-технологические особенности, различные варианты и нормативы капитальных и эксплуатационных затрат, а также налоговые модели. С учетом последнего положения разработана интеллектуально-логическая система (ИЛС) «ГРАФ». Система основана на использовании сетевой (графовой) формы представления расчетных моделей, а на управлении базами данных исходных технико-экономических показателей по различным вариантам разработки месторождений нефти и газа. Структура вычислений является иерархической и может меняться в зависимости от степени изученности и разведанности месторождений, а также от возможного изменения объемов и содержания исходной геолого-технологической и экономической информации. В результате экономической оценки на основе применения баз знаний и данных выявляется наиболее рациональный вариант разработки месторождения, отвечающий критерию достижения максимального экономического эффекта при возможно полном извлечении запасов нефти и соблюдении требований охраны недр и окружающей среды. При этом создание моделей информационных баз знаний и баз данных для экономической оценки освоения месторождений нефти и газа позволяет хранить информацию о месторождениях в систематизированном виде и воспроизводить историю экономических показателей разработки в динамике для функционирования прикладной ИЛС с целью выбора наиболее эффективных вариантов разработки различных месторождений.
Список литературы
1. Поспелов Г.С. Искусственный интеллект - основа новой информационной технологии. – М: Наука, 1988. – 280 c.
2. Вагин В.Н. Дедукция и обобщение в системах принятия решений. – М.: Наука, 1988. – 384 с.
3. Поспелов Д.А. Прикладные системы искусственного интеллекта. – Кишинев: Штиинца, 1993. – 300 c.
4. Гаврилова Т.А., Хорошевский В.Ф. Базы знаний интеллектуальных систем. – С.-Пб.: Питер, 2000. – 200 с.
5. Богаткина Ю.Г. Оценка эффективности инвестиционных проектов в нефтегазовой отрасли с использованием механизмов автоматизированного моделирования. – М.: Макс-Пресс, 2020. – 248 с.
6. Желтов Ю.П., Золотухин А.Б., Пономарева И.А. Методы прогнози-рования развития нефтегазового комплекса. – М.: Наука, 1991. – 230 с.
7. Родионова Л.Н., Карамутдионова Д.М. Особенности оценки инвестиционных проектов в нефтяной отрасли // Экономика и управление народным хозяйством. – 2015. – № 9 (130). – С. 50–54.
8. Абакумов Г.В. Оценка экономической эффективности проектов нефтегазодобычи в условиях Западной Сибири // Neftegaz.ru. – 2009. – № 8.
9. Пономарева. И.А, Богаткина Ю.Г. Совершенствование нормативно-налоговой системы для повышения эффективности разработки нефтяных месторождений // Проблемы экономики и управления нефтегазовым комплексом. – 2014. – № 1. – С. 6–9.
10. Об инвестиционной деятельности в Российской Федерации, осуществляемой в форме капитальных вложений. – Федеральный закон № 39-ФЗ от 25.02.99 г. (ред. от 03.07.16 г.). – http://www.consultant.ru
12. Исаченко В.М. Оценка проектной капиталоемкости разработки нефтяных месторождений: автореф. дисс. на соиск. уч. степ. канд. эконом. наук. – Тюмень, 2004. – 26 с.
13. Расчет капитальных затрат (вложений) в разработку месторождения. – https://kazedu.com/referat/197598/1
