Цифровизация предынвестиционного проектирования верхних строений морских нефтегазопромысловых платформ

Ключевые слова: морские нефтегазовые месторождения, верхние строения морских платформ; предынвестиционное проектирование; цифровизация; онтологическое моделирование; технико-экономическая оценка; поддержка принятия решений; многокритериальный анализ; неопределенность.

Континентальный шельф Российской Федерации обладает уникальной ресурсной базой, в то же время большинство шельфовых проектов не введены в эксплуатацию и находятся на предынвестиционной стадии. Связано это не только с высокой капиталоемкостью, но и высоким уровнем рисков, ключевым источником которых являются геологические неопределенности, связанные со значительно меньшей геологической изученностью недр морских месторождений. В этих условиях особую роль приобретают вопросы выбора технических решений по обустройству.

Наиболее распространенным объектом обустройства на российском шельфе является морская стационарная платформа. Функционал платформ напрямую связан с решениями по разработке и обустройству месторождений. Тип и свойства добываемых углеводородов, показатели добычи, фонд скважин и их конструкция, требования по подготовке и транспортировке продукции – эти и другие факторы напрямую определяют состав систем и конфигурацию платформы. Таким образом технологический облик платформ может существенно варьироваться: от технологических платформ полного цикла до платформ с минимальным функционалом.

Ключевым функциональным элементом морской платформы, отражающим принимаемые решения по обустройству, является верхнее строение (ВСП).

Актуальным подходом к проектированию сложных инженерных сооружений на предынвестиционной стадии является применение цифровых технологий. Применение цифровых инструментов создает потенциал для существенного повышения эффективности и обоснованности проектирования за счет автоматизации проектных задач и использования широких вычислительных возможностей современных электронно-вычислительных машин. В Энергетической стратегии Российской Федерации на период до 2050 г. [0] среди приоритетов цифровизации топливно-энергетического комплекса отмечается потребность в разработке интеллектуальных рекомендательных систем и средств поддержки проектирования.

В обозначенных условиях актуальной является разработка методических подходов к цифровизации проектирования ВСП, позволяющих повысить обоснованность принимаемых решений по обустройству морских месторождений углеводородов на предынвестиционной стадии за счет создания возможности гибко учитывать множество факторов влияния и неопределенность в исходных данных.

Цифровизация предынвестиционного проектирования морского обустройства

Приведенные в [2] сведения из Государственного реестра участков недр и лицензий ФГБУ «Росгеолфонд» позволяют однозначно утверждать о том, что подавляющее большинство проектов морской нефтегазодобычи на сегодняшний день находятся на предынвестиционных стадиях жизненного цикла [2].

Процесс проектирования на предынвестиционной стадии включает в себя совокупность процедур определения множества возможных решений, их технико-экономической оценки и выбора приоритетного для дальнейшей реализации варианта.

При этом важно учитывать, что на ранних стадиях технические решения по обустройству принимаются в условиях высокой неопределенности параметров геологии и разработки: рассматриваются альтернативные сценарии разной вероятности, для которых прорабатываются различные варианты обустройства. Таким образом, задача проектирования обустройства заключается не в выборе конкретного варианта, а в определении наиболее устойчивого решения, обеспечивающего приемлемые технико-экономические показатели при различных сценариях добычи. Верхнее строение платформы при этом выступает инструментом реализации, отражающим принятые решения по разработке и обустройству.

РИСУНОК 1. Проблематика проектирования обустройства морских месторождений на предынвестиционных стадиях

Фундаментальные вопросы проектирования морских платформ широко рассматривались научно-практическим сообществом, в том числе подробно исследованы подходы к обоснованию технологических и конструктивных решений, технология строительства, транспортировки и установки морских сооружений и т.д. Рассмотрены вопросы применения параметрических зависимостей и экспертных оценок для решения задач технико-экономической оценки и поддержки выбора рациональных типов сооружений. Активно развиваются направления системного анализа и цифровизации проектирования объектов морского обустройства.

В ходе анализа были определены следующие основные проблемы:

• Высокая структурная сложность ВСП, требующая учета большого количества разнородных факторов: технологических, гидрометеорологических, производственных и т.д.

• Значительные трудозатраты на проведение многовариантных оценок, что негативно сказывается на глубине и точности анализа.

• Наличие неопределенностей, существенно осложняющих объективное сравнение альтернатив.

• Существующие подходы решают проектные задачи разрозненно, не обеспечивая их интеграцию.

Упрощение работы со структурно сложным объектом ВСП может быть достигнуто за счет применения онтологического моделирования, повышение эффективности многовариантных оценок возможно за счет усовершенствования расчетных алгоритмов, учет неопределенностей при принятии решений возможен за счет применения нечеткой логики.

Все это обуславливает необходимость перехода от разрозненных расчетно-аналитических процедур к комплексному подходу, обеспечивающему интеграцию структурных моделей объекта, расчетных алгоритмов и методов принятия решений в рамках единого контура, что возможно за счет применения цифровых технологий.

Информационные системы поддержки проектирования за счет автоматизации позволяют существенно ускорять выполнение работ, способствуют снижению влияния человеческого фактора и риска ошибок. Рассмотрим общее состояние вопроса цифровизации проектирования обустройства сухопутных и морских нефтегазовых месторождений.

Проекты обустройства сухопутных месторождений оцениваются с применением достаточно широкого спектра программных продуктов, в том числе отечественного производства, в числе которых можно выделить:

• ЭРА: ИСКРА – информационная система ПАО «Газпром нефть», предназначенная для выбора оптимальных комплексных решений по разработке и обустройству месторождений. Разработчики ПО: «Газпромнефть-Развитие» совместно с «Газпром нефть» НТЦ [3].

• IT CAPEX – информационная система ПАО «Газпром нефть», предназначенная для стоимостного инжиниринга объектов обустройства месторождений.

• Информационная система «РН-КИН» – корпоративная информационная система ПАО «Роснефть» для создания цифровых моделей обустройства месторождений. Разработана и поддерживается специалистами «РН-БашНИПИнефть» [4].

• CLS Planner – программный продукт компании «Strata Solutions», позволяющий выполнять автоматизированную генерацию и оптимизацию раскустовки скважин и трассировку сетей сбора по заданным геологическим целям (Т1–Т3) с учетом топологии и гидравлических расчетов, а также расчет экономических показателей в части капитальных затрат [5].

• Ingenix Cost Manager – программный продукт компании «Ingenix Group», позволяющий проводить оценку затрат на строительство и эксплуатацию наземных площадных объектов с точностью 3–5 классов согласно AACE №17R-97 [6].

Ранние стадии нефтегазовых проектов включают в себя выполнение многовариантных технико-экономических расчетов в условиях высокой геологической, технической и экономической неопределенности, для чего задействуется широкий спектр разнопрофильных специалистов (по геологии, разработке, бурению, добыче, обустройству, стоимостному и экономическому анализу). Обработка и анализ больших объемов неструктурированной информации в процессе концептуального проектирования выходит за рамки человеческих возможностей, в связи с чем в работе [7] коллективом авторов отмечается актуальность разработки и внедрения интеллектуальных систем поддержки нефтегазового инжиниринга (ИС ПНИ), направленных на снижение трудоемкости выполнения проектных работ, что позволяет ускорить ввод активов в эксплуатацию за счет быстрой проработки вариантов разработки и обустройства месторождения. Для разработки ИС ПНИ коллективом авторов предлагается использовать онтологический подход во взаимосвязи со структурированными базами данных, что позволяет согласованно применять разнообразные источники знаний при решении широкого круга задач в нефтегазовом инжиниринге [7].

Предлагаемый коллективом авторов подход серьезно меняет текущий процесс концептуального проектирования, добавляя новые возможности для быстрой генерации новых вариантов конфигурации системы при изменении входных данных, а также для прогнозирования и сокращения издержек, что крайне важно в современных условиях разработки нерентабельных активов [7].

Среди отечественных цифровых инструментов для проектирования морских нефтегазопромысловых объектов стоит отметить программный комплекс Anchored Structures, разработанный сотрудниками Санкт-Петербургского политехнического университета Петра Великого и предназначенный для выполнения расчетов статики и динамики плавучих заякоренных сооружений, в том числе для обустройства морских нефтегазовых месторождений (ППБУ, TLP, стационарные (погружные) платформы, буровые суда, строительно-монтажный флот и т.п.). Программный комплекс позволяет выполнять широкий спектр расчетов: нагрузок от ветра, течения, волнения, льда; балластировки, остойчивости, динамики плавучих сооружений, систем заякорения и позиционирования и др., что позволяет принимать обоснованные проектные решения [8, 9].

Среди иностранных программных продуктов можно выделить:

• Questor Offshore (S&P Global) [10];

• ADEPT (Genesis oil and gas consultants) [11];

• OGM (Siemens) [12];

• Ciesta (Citec) [13];

• Deep seed solutions FLOCO [14].

Применение иностранных информационных систем для оценки проектов морских нефтегазовых месторождений имеет ряд ограничений, наиболее существенными из которых являются: риски недоступности в связи с санкционными ограничениями и недостаточная объективность оценки (в базах проектов-аналогов иностранных информационных систем недостаточно проектов, реализованных в схожих климатических, экономических и инфраструктурных условиях).

Важно отметить, что большая часть систем цифрового инжиниринга нефтегазовых проектов не оснащена модулями поддержки принятия решений и сосредоточена в основном на выполнении расчетов технических и экономических параметров.

Таким образом, вопрос развития отечественных систем цифрового проектирования обустройства морских месторождений, интегрирующих в своем составе расчетные модели, базы данных и инструменты поддержки принятия решений является крайне актуальным для нефтегазового комплекса Российской Федерации.

В рамках исследования [15] разработана основная структура и базовые элементы автоматизированной системы оптимального проектирования морских нефтегазовых сооружений (АС Шельф), реализующей модель динамического проектирования освоения МНГМ. Трехмерная модель жизненного цикла МНГМ позволяет связать в единый комплекс все задачи, возникающие в процессе проектирования освоения месторождения, и решать их в комплексной системной взаимосвязи, выполняя оптимизацию как в рамках отдельных задач, так и в целом по проекту МНГМ [15]. В рамках предынвестиционного проектирования автором выделяются задачи общей оценки различных вариантов, в т.ч. определение состава технических средств освоения месторождения, их основных технологических, конструктивных и экономических параметров и т.д. [15]. Основные положения, сформулированные в рамках [15], могут быть использованы при разработке как полноценной системы интегрированного автоматизированного проектирования обустройства морских нефтегазовых месторождений, так и отдельных ее модулей и элементов.

В работе [16] сформулированы предложения по разработке экспертно-аналитической системы для обеспечения полного цикла работ по предынвестиционному проектированию освоения морских месторождений. Представлена масштабная концепция программного продукта, состоящего из взаимосвязанных модулей: геология, разработка залежи, обустройство месторождения, транспортировка углеводородов, капитальные и эксплуатационные затраты, экономика. Основные положения, представленные в данной работе, также легли в основу исследования.

Таким образом, несмотря на наличие ряда отечественных и зарубежных решений в области цифрового проектирования обустройства морских нефтегазовых месторождений, специализированные инструменты пока не обеспечивают выполнение полного комплекса работ по проектированию ВСП на предынвестиционной стадии. Зарубежные системы имеют ограничения с точки зрения доступности и адаптации к российским условиям реализации проектов, отечественные программные продукты широко развиты в области расчетов статики и динамики морских сооружений, а также технико-экономической оценки сухопутных нефтегазовых проектов. Вместе с тем исследования в области цифрового проектирования подтверждают востребованность работ по развитию данного направления.

Методические подходы к цифровизации проектирования ВСП

Концепция архитектуры системы цифрового проектирования ВСП была ранее предложена авторами данного исследования в рамках [17]. Согласно предложенной концепции, система цифрового проектирования ВСП должна состоять из следующих основных компонентов:

• Онтологическая модель: информационное ядро системы, являющееся базой знаний о ВСП (хранит в себе формализованные знания о составе, процессах, интерфейсах, взаимосвязи компонентов и т.п.), а также связывающее между собой базы данных и расчетные модели.

• Модуль исходных данных и ограничений: компонент, отвечающий за получение и обработку с помощью логических механизмов онтологии исходных данных и ограничений по проекту.

• Модуль конфигурирования ВСП: на основе онтологической модели выполняет функции определения состава систем и оборудования в соответствии с задаваемым функционалом и набором ограничений.

• Модуль расчетных моделей: совокупность расчетных моделей, подключаемых к онтологии, и выполняющих технико-технологические и экономические расчеты в рамках проектных работ.

• Модуль поддержки принятия решений: компонент, обеспечивающий многокритериальный анализ и ранжирование альтернатив.

• Модуль визуализации и взаимодействия: интерфейс системы, отвечающий за взаимодействие с пользователем и графическое отображение результатов работы.

Концепция системы ориентирована на сквозную интеграцию знаний, расчетов и процедур поддержки решений на основе онтологической модели, обеспечивая комплексный подход к проектированию ВСП, что повышает обоснованность и оперативность выполнения работ предынвестиционной стадии. В перспективе концепция может быть расширена до уровня цифрового двойника, охватывающего последующие стадии жизненного цикла.

РИСУНОК 2. Концепция системы цифрового проектирования ВСП

Предложенная концепция задает архитектуру системы цифрового проектирования ВСП, ключевыми элементами которой являются онтология, расчетные модули и инструменты поддержки принятия решений. Рассмотрим данные компоненты подробнее.

Онтологическая модель ВСП

Согласно разработанной концепции информационным ядром системы является онтологическая модель. Традиционное математическое моделирование эффективно решает инженерные задачи, но в рамках уже заданной структуры объектов. В условиях высокой инженерной сложности ВСП возникает необходимость в предварительном формировании такой структуры. Онтологическая модель позволяет формализовать описание предметной области объекта за счет формирования иерархии элементов и определения логических связей между ними. Это позволяет комплексно учитывать влияние факторов различной природы (от технико-технологических до нормативных) при проектировании сооружения, а также создает основу для последующих расчетно-аналитических процедур. Более подробно вопрос разработки онтологической модели ВСП был освещен в ранее упомянутой работе [17].

РИСУНОК 3. Фрагмент разработанной онтологической модели ВСП

Важным результатом разработки модели является возможность автоматизации конфигурирования ВСП под заданные функциональные требования. Подход основан на том, что при формализации знаний о структуре верхнего строения в онтологии фиксируются связи между функциями, системами и их элементами. Это позволяет при вводе пользователем набора требований к функционалу ВСП автоматически формировать состав необходимых систем без ручного перечисления. Тем самым обеспечивается системность и полнота выбора, а также снижается вероятность ошибок и трудоемкость проектных процедур на этапе формирования множества альтернатив. Объединение функций автоматизированного конфигурирования с расчетными модулями и алгоритмами в едином цифровом контуре на базе онтологии создает предпосылки для автоматизации технико-экономических расчетов, что является важным аспектом цифрового проектирования.

Следует отметить, что предложенный механизм конфигурирования обладает потенциалом для расширения и масштабирования. При развитии онтологической модели за счет детализации и интеграции с базами данных оборудования открывается потенциал автоматического формирования не только перечня систем, но и спецификации основного оборудования, что расширяет границы применения онтологической модели за рамки предынвестиционной стадии.

Для повышения эффективности конфигурирования ВСП онтологическая модель может применяться в совокупности с традиционными подходами к формированию перечней альтернативных вариантов, такими как морфологический анализ и метод Дельфи. Методика применения морфологического анализа и метода Дельфи применительно к формированию вариантов верхних строений морских платформ более подробно описана авторами данного исследования в работе [18].

РИСУНОК 4. Фрагмент работы по конфигурированию ВСП с использованием онтологической модели

ТАБЛИЦА 1. Морфологическая таблица для генерации вариантов ВСП [18]

Технико-экономическая оценка ВСП

Ключевыми технико-экономическими параметрами ВСП являются масса и стоимость. В практике проектирования на ранних стадиях можно выделить два основных подхода к оценке данных параметров.

Первый основан на применении параметрических зависимостей (стоимости/массы от производительности и др.) и укрупненных удельных показателей (стоимость на тонну всего сооружения и др.). Параметры разработки при этом отражаются только через взаимосвязь с обобщенным показателем производительности, без явной формализации влияния других параметров на массу ВСП. Кроме того, данный подход ограничен в возможностях учета индивидуальных особенностей реализации проекта (макропараметры, инфраструктурные условия и т.п.), что негативно сказывается на объективности оценки.

Второй подход предполагает использование иностранного программного обеспечения, что на сегодняшний день осложнено в связи с ограничениями доступа, а также не в полной мере учитывает текущее состояние отрасли строительства морских нефтегазовых объектов в Российской Федерации.

В целях преодоления указанных ограничений предлагается система алгоритмов оценки массы и стоимости ВСП, основанная на применении аналитических зависимостей, коэффициентов массы, удельных показателей стоимости и коэффициентов прочих затрат.

В целях повышения обоснованности оценки массы ВСП предлагается декомпозиционный подход, при котором масса формируется последовательно: от оборудования и материалов – к модулям, и далее к ВСП в целом. Это позволяет более гибко учитывать влияние параметров разработки и обустройства на массу сооружения: протяженность скважин оказывает влияние на массу бурового комплекса, уровень добычи, схема подготовки и транспортировки продукции влияют на массу технологического комплекса и т.д.

Масса модулей при этом определяется как сумма масс по дисциплинам весового анализа:

• металлоконструкции: палубные конструкции и настилы, все основные элементы каркаса, обшивка, опоры оборудования, трубные эстакады, площадки обслуживания, пешеходные дорожки, лестницы, трапы, пьедесталы кранов, опоры мостов и т.п. [19];

• основное оборудование: технологическое, механическое и электрическое оборудование и приборы [19];

• бестарные материалы: трубопроводы, фитинги, кабели, воздуховоды системы отопления, вентиляции и кондиционирования воздуха (ОВКВ), архитектурные элементы и т.п. [19].

Опорной величиной здесь является масса технологического оборудования. В зависимости от имеющихся исходных данных полная масса оборудования может быть оценена следующими основными способами:

• Масса оборудования может быть принята на основании прямого аналога или информации из каталогов оборудования.

• Масса оборудования может быть оценена с помощью аналитических зависимостей, построенных на основании данных по оборудованию из каталогов и/или проектов-аналогов, в координатах массы от ключевого технологического параметра. Ключевой параметр зависит от типа и принципа работы оборудования. Например, для емкостного оборудования ключевым параметром будет являться расход по жидкости или газу. На рисунке 5 представлена аналитическая зависимость для оценки массы трехфазного сепаратора, определенная в рамках исследования.

РИСУНОК 5. Аналитическая зависимость для оценки массы трехфазного сепаратора

• Альтернативой аналитическим зависимостям являются расчеты методом масштабирования. Линейное масштабирование не рекомендуется к применению, так как подобный подход не удовлетворяет критериям точности оценки. В связи с этим предлагается рассмотреть применение адаптированной формулы Ленца:

где Mобор-я расч. – рассчитываемая масса оборудования; Mобор-я баз. – масса оборудования- аналога; Qрасч. – требуемая производительность (или другой ключевой технический параметр); Qбаз – производительность объекта-аналога; n – коэффициент масштабируемости объекта (как правило, в диапазоне 0,6 – 0,8).

Для повышения точности оценки рекомендуется масштабировать как можно более приближенный по ключевому технологическому параметру аналог, что повысит точность расчета.

В целях увеличения скорости оценки рекомендуется предварительно на основании данных по проектам-аналогам и каталогам производителей собрать базу данных оборудования, содержащую сведения об основных технологических и массогабаритных характеристиках. Каждой позиции из базы данных, в зависимости от типа оборудования и представительности данных, требуется назначить механизм оценки массы, применяемый в расчете (масштабирование по зависимости, масштабирование по формуле Ленца, прямая подстановка и т.п.). Последующая настройка взаимосвязи с модулем исходных данных и модулем конфигурирования через онтологическое ядро позволит автоматизировать процедуру оценки массы оборудования.

В целях повышения скорости многовариантной оценки бестарные материалы и металлоконструкции предлагается рассчитывать с опорой на массу оборудования с помощью коэффициентов массы (отношение массы по дисциплине к массе оборудования, определяемое на базе информации по аналогам):

где i – номер функционального блока; Mобор-я расч.i – расчетная масса оборудования; Kтруб.i – коэффициент массы трубопроводов; Kэл.i – коэффициент массы электротехнических элементов; KОВКВi – коэффициент массы элементов ОВКВ; KКИПиА i – коэффициент массы элементов КИПиА; Kсв.i – коэффициент массы элементов системы связи и телекоммуникаций; Kбез.i – коэффициент массы элементов системы безопасности; Kвспом.i – коэффициент массы вспомогательного механического оборудования; Kарх.i – коэффициент массы архитектурных элементов; Kм/к.i – коэффициент массы металлоконструкций.

В рамках исследования была проведена аналитическая работа, по результатам которой были выведены коэффициенты массы бестарных материалов и металлоконструкций в разбивке по модулям для винтеризованных ВСП (таблица 2). Данный подход позволяет автоматизировать и ускорить процесс оценки по дисциплинам весового анализа на основании результатов расчета массы оборудования.

ТАБЛИЦА 2. Коэффициенты массы для функциональных блоков ВСП

Таким образом, в предлагаемом подходе оценка массы ВСП строится от решений по разработке и обустройству месторождения и гибко отражает их влияние на итоговую массу. Применение зависимостей и коэффициентов создает предпосылки для автоматизации расчета.

Результаты оценки массы в разбивке по дисциплинам весового анализа затем используются для оценки стоимости. Для повышения точности и достоверности результатов предлагается использовать подход последовательного постатейного расчета стоимости «снизу вверх» по каждому объекту и элементу затрат (4-й класс точности согласно ГОСТ Р 58535–2019[20] и AACE №18R-97[21]). Стоимость ВСП складывается из следующих основных статей затрат:

• затраты на материально-технические ресурсы (МТР);

• затраты на строительно-монтажные работы (СМР);

• прочие затраты.

Стоимость МТР определяется исходя из удельных стоимостей по каждой дисциплине весового анализа, что позволяет учесть разницу в структуре затрат верхних строений различного технологического насыщения:

где m_i – масса i-й дисциплины нагрузки масс [т]; c_i – удельная стоимость i-й дисциплины нагрузки масс [руб./т].

Стоимость СМР рассчитывается на основе информации о ставках человеко-часа верфи и величины трудоемкости постройки, которая также через структуру нагрузки масс зависит от технологического облика:

где Т_i – трудоемкость изготовления по виду работ [чел-ч]; C – ставка человеко-часа работы верфи [руб./чел-ч]; t_i – удельная трудоемкость изготовления по виду работ [чел-ч/т].

Прочие затраты предлагается оценивать % от МТР и СМР.

Таким образом, предлагаемый подход позволяет опосредованно через оценку массы учитывать влияние параметров разработки и обустройства на стоимость верхнего строения, а также позволяет гибко учитывать при оценке условия реализации проекта.

РИСУНОК 6. Схема оценки стоимости ВСП

Для автоматизации процесса оценки стоимости ВСП рекомендуется предварительно провести аналитическую работу и сформировать базу данных стоимостной информации, включающую в себя удельные стоимости материалов и оборудования, ставки человеко-часа, коэффициенты прочих затрат, а также индексы цен на товары и услуги для перевода затрат к расчетной дате.

Рекомендации по оценке массы и стоимости ВСП были объединены в единую систему алгоритмов, для которых была проработана схема интеграции в систему цифрового проектирования (рисунок 7). Расчет массы выполняется на основе конфигурации ВСП и информации по аналогам, поступающих из базы данных и модуля конфигурирования. В модуле рассчитывается нагрузка масс в разбивке по функциональным блокам и дисциплинам весового анализа. Полученные результаты вместе с исходными данными по философии реализации проекта передаются в модуль оценки стоимости, где выполняется постатейный расчет затрат. Все модули объединяются через онтологическое информационное ядро, обеспечивающее сквозную интеграцию данных.

РИСУНОК 7. Схема интеграции модулей расчета массы и стоимости ВСП в состав системы цифрового проектирования

Апробирование предлагаемых подходов к оценке массы и стоимости было осуществлено при оценке вариантов ВСП для нефтегазового месторождения Х, расположенного на шельфе Охотского моря (см. [2]).

В целях верификации было выполнено сравнение результатов оценки массы и стоимости с информацией по реализованным проектам-аналогам морских платформ. Как видно из диаграмм ниже (рисунок 8, рисунок 9), полученные результаты в высокой степени коррелируют с информацией по проектам-аналогам, что подтверждает работоспособность и достоверность предлагаемых подходов.

РИСУНОК 8. Бенчмарк массы верхних строений морских платформ

РИСУНОК 9. Бенчмарк стоимости верхних строений морских платформ

Поддержка принятия решений при выборе рационального варианта ВСП

Одной из ключевых проектных процедур, задающих направление дальнейшей реализации проекта, является принятие решений о выборе приоритетного варианта.

В условиях неопределенностей параметров геологии и разработки в процессе проектирования морского обустройства приходится работать с вероятностными диапазонами исходных данных. В связи с этим задача выбора сводится к определению варианта ВСП, обеспечивающего наилучшие интегральные показатели эффективности при различных сценариях разработки, то есть обладающего наибольшей устойчивостью к изменению исходных параметров. Таким образом, выбор варианта ВСП осуществляется в логике сценарного анализа разработки и обустройства месторождения.

В рамках исследования была разработана методика выбора рационального варианта ВСП, основанная на нечетком методе порядка предпочтений по близости с идеальным решением (Fuzzy TOPSIS) ввиду его способности обрабатывать нечеткие данные и высокой адаптивности к инженерной специфике.

Процедура выбора включает: формирование матрицы нечетких значений оценок критериев с учетом нормализации и взвешивания, определение наилучшего и наихудшего решений, вычисление расстояний до них, расчет коэффициента близости и итоговое ранжирование альтернатив.

Для удобства использования методики был разработан программный прототип в формате web-приложения с интуитивно понятным интерфейсом, что позволяет использовать его широкому кругу специалистов. Пользователь задает количество альтернатив, выбирает лингвистические оценки важности критериев, загружает треугольные оценки альтернатив по критериям, после чего системой автоматически выполняется ранжирование.

Более подробное описание методики и ее апробирование представлено в отдельной работе [2].

Заключение

В целях повышения обоснованности принимаемых решений при проектировании ВСП для обустройства морских месторождений углеводородов на предынвестиционной стадии требуется создание возможности учета множества факторов влияния и неопределенностей в исходных данных. Повышение оперативности решения проектных задач и обеспечение интегрированного подхода возможно за счет применения цифровых технологий.

Применение онтологической модели ВСП за счет формализации и систематизации сведений о структуре, функциях, интерфейсах, требованиях и объектах деятельности ВСП позволяет комплексно учитывать влияние разнородных факторов, увеличивает уровень автоматизации проектных задач, что повышает обоснованность принимаемых решений и делает процедуру проектирования объектов обустройства более эффективной и прозрачной.

Усовершенствованные методические подходы к оценке массы и стоимости ВСП, основанные на декомпозиции с использованием аналитических зависимостей и коэффициентов, позволяют повысить обоснованность результатов за счет гибкого учета технико-технологических, производственных и экономических условий и неопределенностей. Применение моделей и алгоритмов создает возможности для автоматизации многовариантных расчетов, что повышает оперативность выполнения технико-экономических оценок обустройства месторождений.

Для решения задач выбора рационального варианта ВСП предложен усовершенствованный методический подход, основанный на применении многокритериального анализа и нечеткой логики, обеспечивающий возможность комплексного сравнения альтернатив по экономическим, техническим и экологическим показателям с учетом неопределенности исходных данных и предпочтений лица, принимающего решения. На базе предложенного метода разработан программный прототип инструмента поддержки принятия решений, позволяющий быстро и эффективно выполнять многокритериальный анализ и ранжирование вариантов ВСП для обустройства морских месторождений углеводородов.

Результаты исследования формируют комплексный цифровой подход к предынвестиционному проектированию ВСП, ориентированы на практическое применение и соответствуют приоритетным направлениям цифровизации топливно-энергетического комплекса Российской Федерации.

Литература

1. Энергетическая стратегия Российской Федерации на период до 2050 года: утверждена распоряжением правительства Российской Федерации от 12 апреля 2025 г. № 908-р. [Электронный ресурс] // Министерство энергетики РФ: [сайт]. URL: https://minenergo.gov.ru/upload/iblock/d6a/Energostrategiya-RF-do-2050-goda.pdf (дата обращения: 01.06.2025).

2. Каменский, Г.А. Многоцелевая оптимизация верхних строений морских нефтегазопромысловых платформ с применением нечеткой логики / Г.А. Каменский, Е.В. Богатырева // Деловой журнал Neftegaz.RU. – 2025. – № 6 (162). – С. 56–64. – EDN BBHGAS.

3. Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2017610926 Российская Федерация. Эра: Искра: № 2016662818: заявл. 24.11.2016: опубл. 19.01.2017 / А.В. Жагрин, M.М. Хасанов, Р.Р. Исмагилов [и др.]; заявитель Публичное акционерное общество «Газпром нефть». – EDN EYHCBI.

4. RN-КИН Управление разработкой нефтегазовых месторождений [Электронный ресурс] // RN. DIGITAL Программное обеспечение для моделирования процессов нефтегазодобычи [Сайт]. URL: https://rn.digital/rnkin/ (дата обращения: 10.11.2023).

5. CLS Planner [Электронный ресурс] // Научно-технологическая IT компания Strata solutions [сайт]. URL: https://www.stratasolutions.ru/cls-planner (дата обращения: 10.11.2023).

6. Программное обеспечение для оценки затрат [Электронный ресурс] // Ingenix Group [сайт]. URL: https://ingenix-group.ru/services/programmnoe-obespechenie-dlya-otsenki-zatrat/ (дата обращения: 10.11.2023).

7. Онтологический подход к построению систем интеллектуальной поддержки нефтегазового инжиниринга / М.М. Хасанов, И.Н. Глухих, Т.Г. Шевелев [и др.] // Нефтяное хозяйство. – 2022. – № 12. – С. 7–13. – DOI 10.24887/0028-2448-2022-12-7-13. – EDN JYLDCY.

8. Большев, А.С. Перспективы применения российского программного комплекса Anchored Structures для моделирования морских операций с арктическими сооружениями / А.С. Большев, С.А. Фролов // Деловой журнал Neftegaz.RU. – 2022. – № 11 (131). – С. 38–46. – EDN NZAMZR.

9. ANCHORED STRUCTURES Программный комплекс для анализа статики и динамики плавучих заякоренных объектов, расчета внешних нагрузок на плавучие и стационарные морские сооружения [Электронный ресурс] // Общество с ограниченной ответственностью «Центр компьютерного моделирования динамики морских сооружений» (ООО «ЦКМ ДМС») [Сайт]. URL: http://ckmdms.ru/production (дата обращения: 08.06.2025).

10. QUE$TOR: Oil & Gas Cost Estimation Software [Электронный ресурс] // S&P Global [сайт]. URL: https://www.spglobal.com/commodity-insights/en/products-solutions/upstream-midstream-oil-gas/questor-oil-gas-cost-estimation-software (дата обращения: 10.11.2023).

11. Asset Development Evaluation and Planning Tool (ADEPT) [Электронный ресурс] // Genesis [Сайт]. URL: https://www.genesisenergies.com/capabilities/asset-development-evaluation-and-planning-tool-adept (дата обращения: 10.11.2023).

12. OGM Oil & Gas Manager. A collaborative platform for screening, optimizing and evaluating designs of Onshore and Offshore Oil and Gas developments with consistency and control [Электронный ресурс] // Siemens Energy [Сайт]. URL: https://p3.aprimocdn.net/siemensenergy/e2bad028-f994-46d4-a53b-b171010ea1be/2024-OGM-Process-Modeling-pdf_Original%20file.pdf (дата обращения: 10.11.2023).

13. Дряхлов, В.С. Инструменты автоматизации концептуального проектирования обустройства морских месторождений нефти и газа / В.С. Дряхлов, Е.С. Юшин // Деловой журнал Neftegaz.RU. – 2023. – № 6 (138). – С. 14–22. – EDN LBGKBP.

14. FLOCO | Deep Seed Solutions – Conceptual engineering [Электронный ресурс] // Deep Seed Solutions | Conceptual Engineering in Oil and Gas [сайт]. URL: https://www.deepseedsolutions.com/floco/ (дата обращения: 10.11.2023).

15. Ермаков А.И. Оптимальное проектирование морских нефтегазовых сооружений: Дисс. … доктора техн. наук: 05.15.12 – Москва, 2000. – 363 с.

16. Глаговский, В.Б. Система оценки технико-экономических показателей освоения морских нефтегазовых месторождений / В.Б. Глаговский, О.М. Финагенов // Гидротехника. – 2023. – № 4 (73). – С. 2–8. – DOI 10.55326/22278400_2023_4_2. – EDN HLGWKT.

17. Каменский, Г.А. Предынвестиционное проектирование верхних строений морских нефтегазопромысловых платформ с применением онтологического моделирования / Г.А. Каменский, Е.В. Богатырева // Деловой журнал Neftegaz.RU. – 2025. – № 10 (167). – С. 48–57. – EDN LMAHHP.

18. Каменский, Г.А. Решение задачи разработки матрицы вариантов верхних строений морских платформ на ранних стадиях проектирования / Г.А. Каменский, Е.В. Богатырева // Газовая промышленность. – 2024. – № 12 (875). – С. 42–49. – EDN YGVRZA.

19. El Reedy Mohamed A. Offshore Structures: design, construction and maintenance – 1^st Edition. – Gulf professional publishing, 2012. – 649 p.

20. ГОСТ Р 58535-2019. Национальный стандарт Российской Федерации. Стоимостной инжиниринг. Термины и определения. – Утвержден и введен в действие Приказом Федерального агентства по техническому регулированию и метрологии от 12.09.2019 г. № 677-ст. – М.: Стандартинформ, 2019. – 20 с.

21. AACE International Recommended Practice No. 18R-97 cost estimate classification system – as applied in engineering, procurement, and construction for the process industries. – AACE Inc., 2005. – 10 p.