Автоматизированная методика расчёта основных производственных показателей разработки нефтяных месторождений в модели бизнес-планирования

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Обоснование. Необходимость прогнозирования прибыльности и окупаемости предприятия, а также регулирования разработки на ближайшие 5 лет обусловлена важностью обеспечения стабильного и эффективного функционирования нефтедобывающих компаний. Точные прогнозы способствуют более обоснованному планированию и принятию решений, что напрямую влияет на экономическую устойчивость и конкурентоспособность предприятия.

Цель. Цель данного исследования заключается в разработке инновационного подхода к автоматизации методики расчёта основных показателей разработки в модели бизнес-планирования.

Материалы и методы. В работе используются методы сбора и анализа производственных и геологических данных, эмпирические модели прогнозирования, а также методы статистического анализа для повышения точности и надежности прогнозов. Данный подход задействует современные алгоритмы и технологии для обработки большого объёма данных, что позволяет формировать более точные и обоснованные прогнозы основных производственных показателей разработки месторождения.

Результаты. Данная методика может быть использована при составлении пятилетнего бизнес-плана и оценке его ожидаемого выполнения. Методика реализована в модуле «Планирование добычи и мониторинг» информационной системы ABAI, который позволяет загружать данные из базы напрямую, автоматизировать процесс ежемесячного мониторинга показателей добычи с построением отчетов и их дальнейшей выгрузки.

Заключение. Предложенный метод автоматизированного планирования основных производственных показателей разработки повышает точность и эффективность прогнозирования, улучшая качество планирования и оценки выполнения бизнес-плана, что способствует более обоснованному и стратегически выверенному управлению нефтедобывающими процессами. Автоматизация процессов планирования сокращает трудозатраты, традиционно связанные с ручным анализом и расчётами, освобождая ресурсы для более стратегического использования. Это позволяет быстро реагировать на изменения в условиях добычи и оперативно вносить корректировки в планы. В результате управленцы получают возможность более эффективно распределять ресурсы, минимизировать риски и повышать общую продуктивность нефтедобывающих операций.

Об авторах

Асель Талгатовна Жолдыбаева

КазНИТУ им. К. И. Сатпаева

Автор, ответственный за переписку.
Email: assel.zholdybayeva@stud.satbayev.university
ORCID iD: 0000-0002-1015-0593
Казахстан, г. Алматы

Актан Ермекович Ибраев

КазНИТУ им. К. И. Сатпаева

Email: ak.ibrayev@kmge.kz
ORCID iD: 0009-0005-1731-7092
Казахстан, г. Алматы

Список литературы

  1. Makinde F.A., Orodu O.D., Ladipo A.O., Anawe P.A.L. Cumulative Production Forecast of An Oil Well Using Simplified “Hyperbolic-Exponential” Decline Models // Global Journal of researches in engineering General engineering. 2012. Vol. 12, Issue 2. P. 24–38.
  2. Mesdour R., Almalki F., Qarni M., et al. Comparison of Analytical Model Versus Numerical Model in Estimating EUR of Well Drilled and Completed in Unconventional Source Rock // Middle East Oil, Gas and Geosciences Show; Feb 19–21, 2023; Manama, Bahrain. Доступ по ссылке: https://onepetro.org/SPEMEOS/proceedings-abstract/23MEOS/1-23MEOS/D011S017R002/517193.
  3. Arps J.J. Analysis of Decline Curves // Trans. 1945. Vol. 160, Issue 1. P. 228–247. doi: 10.2118/945228-G.
  4. Wolcott D. Applied Waterflood Field Development. Energy Tribune Publishing Incorporated, 2009.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
2. Рисунок 1. Зависимость водонефтяного фактора от накопленной добычи нефти

Скачать (272KB)
3. Рисунок 2. Реализация методики в информационной системе ABAI


© Жолдыбаева А.Т., Ибраев А.Е., 2024

Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».