Бизнес-жоспарлау моделінде мұнай кен орындарын игерудің негізгі өндірістік көрсеткіштерін есептеудің автоматтандырылған әдістемесі

Мұқаба

Дәйексөз келтіру

Толық мәтін

Аннотация

Негіздеу. Кәсіпорынның кірістілігі мен өтелімділігін болжау, сондай-ақ алдағы 5 жылға арналған дамуды реттеу қажеттілігі мұнай өндіруші компаниялардың тұрақты және тиімді жұмыс істеуін қамтамасыз етудің маңыздылығына байланысты. Нақты болжамдар кәсіпорынның экономикалық тұрақтылығы мен бәсекеге қабілеттілігіне тікелей әсер ететін неғұрлым негізделген жоспарлау мен шешім қабылдауға ықпал етеді.

Мақсаты. Бұл зерттеудің мақсаты бизнес-жоспарлау моделіндегі дамудың негізгі көрсеткіштерін есептеу әдістемесін автоматтандыруға инновациялық тәсілді әзірлеу болып табылады.

Материалдар мен әдістер. Жұмыста өндірістік және геологиялық деректерді жинау және талдау әдістері, болжаудың эмпирикалық модельдері және болжамдардың дәлдігі мен сенімділігін арттыру үшін статистикалық талдау әдістері қолданылады. Бұл тәсіл деректердің үлкен көлемін өңдеу үшін заманауи алгоритмдер мен технологияларды қолданады, бұл кен орнын игерудің негізгі өндірістік көрсеткіштерінің дәлірек және негізделген болжамдарын қалыптастыруға мүмкіндік береді.

Нәтижелері. Бұл әдістеме бес жылдық бизнес-жоспар құруда және оның күтілетін орындалуын бағалауда қолданылуы мүмкін. Әдістеме ABAI ақпараттық жүйесінің "Өндіруді жоспарлау және мониторинг" модулінде іске асырылды, ол дерекқордан деректерді тікелей жүктеуге, есептерді құрумен және оларды одан әрі түсірумен өндіру көрсеткіштерінің ай сайынғы мониторингі процесін автоматтандыруға мүмкіндік береді.

Қорытынды. Әзірлеудің негізгі өндірістік көрсеткіштерін автоматтандырылған жоспарлау әдісі болжаудың дәлдігі мен тиімділігін арттырады, бизнес-жоспардың орындалуын жоспарлау мен бағалаудың сапасын жақсартады, бұл мұнай өндіру процестерін неғұрлым негізделген және стратегиялық тұрғыдан тексерілген басқаруға ықпал етеді. Жоспарлау процестерін автоматтандыру дәстүрлі түрде қолмен талдау мен есептеулермен байланысты еңбек шығындарын азайтады, ресурстарды стратегиялық пайдалану үшін босатады. Бұл өндіріс жағдайындағы өзгерістерге тез жауап беруге және жоспарларға жедел түзетулер енгізуге мүмкіндік береді. Нәтижесінде менеджерлер ресурстарды тиімдірек бөлуге, тәуекелдерді азайтуға және мұнай өндіру операцияларының жалпы өнімділігін арттыруға мүмкіндік алады.

Толық мәтін

##article.viewOnOriginalSite##

Авторлар туралы

Асель Талгатовна Жолдыбаева

Қ.И. Сәтбаев атындағы ҚазҰТЗУ

Хат алмасуға жауапты Автор.
Email: assel.zholdybayeva@stud.satbayev.university
ORCID iD: 0000-0002-1015-0593
Қазақстан, Алматы қаласы

Актан Ермекович Ибраев

Қ.И. Сәтбаев атындағы ҚазҰТЗУ

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

Әдебиет тізімі

  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.

Қосымша файлдар

Қосымша файлдар
Әрекет
1. JATS XML
Жүктеу
2. Figure 1. Dependence of the water-oil ratio on accumulated oil production

Жүктеу (272KB)
Метадеректер
3. Figure 2. Implementation of the methodology in the ABAI information system

Жүктеу (1MB)
Метадеректер

© Жолдыбаева А.Т., Ибраев А.Е., 2024

Creative Commons License
Бұл мақала лицензия бойынша қол жетімді 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».