USD 80.5268

-0.16

EUR 93.3684

-1.09

Brent 66.42

-0.27

Природный газ 2.801

-0.01

Цифровизация - статьи журнала Neftegaz.RU

Июнь 2025
Многоцелевая оптимизация верхних строений морских нефтегазопромысловых платформ с применением нечеткой логики
Применение морских стационарных платформ является наиболее распространенным способом обустройства шельфовых месторождений. Большинство проектов морских нефтегазовых месторождений Российской Федерации на сегодняшний день находятся на предынвестиционной стадии жизненного цикла. Исходя из этого, актуальной задачей является разработка алгоритмов и инструментов, позволяющих с учетом неопределенностей, характерных для предынвестиционной стадии, определять рациональный вариант верхнего строения морской платформы (ВСП). В рамках данной работы была разработана методика выбора рационального варианта ВСП на основании методов многокритериального ранжирования с применением нечеткой логики. Разработанная методика была оформлена в виде кода на языке Python, на основе которого было разработано web-приложение на фреймворке Streamlit. Работа приложения была апробирована на примере решения задачи выбора рационального варианта ВСП для обустройства нефтегазового месторождения, расположенного на шельфе о. Сахалин.
Апрель 2025
Развитие систем генерации инженерной документации: цифровое будущее инжиниринга
Мы находимся на пороге новой эры цифрового инжиниринга. Искусственный интеллект  и автоматизация трансформируют способы проектирования и разработки инженерных систем. В Группе компаний «Специальные системы и технологии» создан цифровой продукт, который автоматизирует процесс разработки шкафов управления, силовых шкафов и других подобных изделий. Этот инструмент демонстрирует потенциал цифрового будущего, в котором процессы проектирования становятся полностью автоматическими, а инженер лишь верифицирует результат.

Март 2025
ИИ в системах раннего предупреждения чрезвычайных ситуаций в арктических перевозках судами смешанного типа плавания
Авторы рассматривают подходы и методы машинного обучения для прогнозирования вероятности различных типов чрезвычайных ситуаций, возникающих при арктических перевозках судами смешанного типа «река-море» на основе входного набора данных, и предлагают модели решения задач прогнозирования чрезвычайных ситуаций в условиях Северного морского пути. В статье приведена классификация входных данных для алгоритмов машинного обучения, выявлены проблемы в данных и их характеристиках и предложены варианты решения этих проблем.