Проблема технико-экономической оценки нефтегазовых объектов, под которыми подразумеваются разведанные месторождения либо перспективные на нефть участки, приобретает в наши дни всё большую значимость. Для нефтегазодобывающей отрасли обоснование прогноза развития добычи нефти и эффективное использование ресурсов и запасов месторождения — это основная цель многостадийного проектирования. Актуальным является то, что в современных условиях создание интегрированных информационных технологий для решения указанной задачи является одним из важнейших направлений в сфере цифровой экономики недропользования. В связи с этим рассмотрен подход моделирования экономических показателей в нефтегазовых инвестиционных проектах с использованием интеллектуально-логической системы Граф, разработанной в ИПНГ РАН. Система использует научный потенциал специалистов, как в прикладной проблемной области, так и специалистов в области инженерии знаний. В системе применяются интеллектуальные технологии, которые предполагают выделение из экспертной информации важнейших компонент в виде взаимосвязанных баз знаний. Базы знаний оперативно используются экспертами, не знающими программирования. Инструментарий интеллектуальной системы обеспечивает пользователя хорошими возможностями ведения диалога. При этом недостатки процедурного программирования заменяются программированием интеллектуальным. В результате - упрощается, ускоряется и существенно удешевляется сам процесс создания программ, а использование опыта прикладной области при интеллектуальном программировании зависит только от наличия соответствующей базы знаний. Совокупность рассматриваемых выше характеристик определяют особенности прикладной системы. Решаемые системой задачи можно характеризовать следующими аспектами: числом и сложностью прикладных алгоритмов [правил], их связностью, пространством поиска и количеством активных пользователей, формирующих предметную область. Большой интерес для данной предметной области представляет применение функциональных семантических сетей. С их помощью представляется возможным моделировать расчетные алгоритмы в виде двудольных графов, содержащих функциональные зависимости между параметрами расчетных моделей. Итерационный процесс принятия решений приводит пользователей системы к оптимальным и взаимосогласованным решениям на основании заложенных в систему экономических моделей. В заключение отметим, что система применялась для проведения технико-экономической оценки нефтяных месторождений Сирии, Ирака, Алжира, месторождений Тимано-Печорского округа, месторождений Ханты-Мансийского национального округа, месторождений Азова, месторождений Оренбурга и Нижневартовска и месторождений Ненецкого автономного округа.
(XII Научно-практическая конференция "Актуальные задачи нефтегазохимического комплекса", 21-22 ноября 2019 г.)
Abstract
The problem of technical and economic evaluation of oil and gas facilities, which are understood as explored fields or prospective oil fields, is becoming increasingly important today. For the oil and gas industry, the rationale for predicting the development of oil production and the efficient use of resources and reserves of the field is the main goal of multi-stage design. It is relevant that in modern conditions the creation of integrated information technologies to solve this problem is one of the most important areas in the field of the digital economy of subsoil use. In this regard, the approach of modeling economic indicators in oil and gas investment projects using the intellectual-logical system "Graf", developed at OGRI RAS. The system uses the scientific potential of specialists, both in the applied problem area, and specialists in the field of knowledge engineering. The system uses intelligent technologies that involve the selection of the most important components from expert information in the form of interconnected knowledge bases. Knowledge bases are quickly used by experts who do not know programming. The instrumentation of the intelligent system provides the user with good opportunities for dialogue. In this case, the shortcomings of procedural programming are replaced by intelligent programming. As a result, the process of creating programs is simplified, accelerated, and significantly cheaper, and the use of application experience in intelligent programming depends only on the availability of an appropriate knowledge base. The totality of the characteristics considered above determines the features of the applied system. The problems solved by the system can be characterized by the following aspects: the number and complexity of the applied algorithms [rules], their connectivity, the search space and the number of active users forming the subject area. Of great interest for this subject area is the use of functional semantic networks. With their help, it seems possible to simulate computational algorithms in the form of bipartite graphs containing functional relationships between the parameters of the computational models. The iterative decision-making process leads users of the system to optimal and mutually agreed decisions based on the economic models embedded in the system. In conclusion, we note that the system was used to conduct a feasibility study of the oil fields of Syria, Iraq, Algeria, the fields of the Timan-Pechora petroleum area, the fields of the Khanty-Mansi National Area, the fields of Azov, the fields of Orenburg and Nizhnevartovsk and the fields of the Nenets Autonomous Area.
(XII Scientific-practical conference "Actual problems of the petrochemical complex. Mining and processing", 21-22 November 2019)