Модель полной стоимости владения при интеграции когнитивного «цифрового двойника месторождения» с учетом региональной специфики стран БРИКС

Введение

В современных условиях цифровой трансформации нефтегазовой отрасли особую актуальность приобретают технологии, позволяющие оптимизировать процессы управления месторождениями на протяжении всего жизненного цикла. Одним из ключевых инструментов в этом направлении выступает концепция «цифрового двойника», обеспечивающая виртуальное моделирование физических объектов и процессов в реальном времени. Однако традиционные подходы к созданию цифровых двойников зачастую ограничиваются технико-технологическими аспектами, не учитывая в полной мере когнитивные компоненты, такие как адаптивное обучение, прогнозирование и поддержка принятия решений на основе искусственного интеллекта.

Интеграция когнитивных возможностей в цифровые двойники месторождений открывает новые перспективы для повышения эффективности управления активами, снижения операционных затрат и минимизации рисков. В этой связи разработка модели полной стоимости владения (Total Cost of Ownership, TCO), учитывающей как капитальные, так и операционные расходы на всех этапах жизненного цикла, становится критически важной для обоснования экономической целесообразности внедрения подобных решений.

Несмотря на глобальный тренд на цифровизацию, энергетический сектор остается одним из наименее зрелых с точки зрения технологической трансформации. Как показало исследование MIT Sloan Management Review и Deloitte, ТЭК занимает лишь 14-е место из 18 секторов по уровню цифровой зрелости [22]. Однако именно это отставание делает отрасль перспективной для инвестиций. Согласно прогнозам Technavio, рынок цифровой трансформации в нефтегазовой отрасли вырастет на $56,4 млрд с СAGR 14,5% в период 2025–2029 гг. [20-21].

Страны БРИКС (Бразилия, Россия, Индия, Китай, ЮАР) демонстрируют разноскоростную, но устойчивую динамику внедрения цифровых технологий в ТЭК. Основные тенденции представлены в таблице ниже:

Таблица 1 - Ключевые тенденции цифровой трансформации ТЭК стран БРИКС

Продолжение таблицы 1

Цифровая трансформация ТЭК в странах БРИКС и других развивающихся экономиках идет неравномерно, но общими драйверами являются AI, IoT и Big Data. Китай, ОАЭ и Россия лидируют в интеграции передовых технологий, тогда как Иран и Эфиопия развивают локальные решения из-за внешних ограничений. Индия, Египет и Индонезия делают ставку на smart grid и возобновляемую энергетику, привлекая иностранные инвестиции. Эти тенденции формируют новые возможности для технологических компаний и инвесторов в энергетическом секторе.

Неравномерность цифровой трансформации в ТЭК стран БРИКС и развивающихся экономик создает потребность в универсальном технологическом решении, способном интегрировать разнородные данные, оптимизировать процессы и обеспечивать когнитивную поддержку принятия решений. Таким решением выступает когнитивный цифровой двойник месторождения, основанный на передовом технологическом стеке, который объединяет ключевые драйверы цифровизации - AI, IoT и Big Data - в единую адаптивную систему (см. Рисунок 1):

Рисунок 1 - Ключевые компоненты технологического стека

Источник: составлено авторами

Современное состояние научных исследований в области цифровизации топливно-энергетического комплекса характеризуется выраженным дефицитом эмпирических данных [4-9], подтверждающих экономическую эффективность внедрения цифровых двойников, несмотря на наличие разработанных теоретических моделей и результатов компьютерного моделирования [5-8]. Данное исследование направлено на восполнение этого пробела путем проведения всестороннего анализа влияния интеграции цифрового двойника на ключевые экономические показатели предприятия, с последующей выработкой практических рекомендаций по оптимизации производственных процессов и затратной части [8-11].

Методологическая основа исследования базируется на гибридном подходе, сочетающем количественные методы статистической обработки данных, горизонтального и вертикального анализа экономических показателей с качественными методами, включающими анализ конкретных случаев внедрения (кейс-стади) и экспертные оценки технологических решений. Такой комплексный методический инструментарий позволит создать интегративную модель оценки эффективности цифрового двойника, учитывающую специфические условия стран.

Научная новизна работы заключается в разработке принципиально новой методологии комплексной оценки эффектов от внедрения цифровых двойников, которая впервые учитывает особенности интеграции когнитивных технологий в геолого-технологическое моделирование нефтегазовых месторождений. В качестве основной гипотезы исследования выдвинуто положение о том, что сквозная интеграция цифрового двойника в систему управления месторождением создает значительный потенциал повышения экономической эффективности за счет трех взаимосвязанных факторов: повышения точности технологического прогнозирования, оптимизации распределения ресурсов и, как следствие, снижения операционных затрат при параллельном росте коэффициента извлечения углеводородов.

Результатом исследования станет научно обоснованный набор рекомендаций по оптимизации бизнес-процессов на базе актуальных эмпирических данных, что позволит преодолеть существующий разрыв между теоретическими разработками и практикой цифровой трансформации в нефтегазовой отрасли. Особое внимание уделяется адаптации полученных результатов к конкретным условиям месторождения, что обеспечит практическую ценность проведенного исследования для отраслевых специалистов.

Основные положения

Ключевыми актуальными источниками по теме являются исследования и публикации [20; 25], освещающие различные аспекты цифровизации и цифровой трансформации в нефтегазовой отрасли, а также рассматривают использование цифровых двойников для оптимизации добычи и управления ресурсами [13; 21; 26].

В работах [1;4;10;11] рассмотрены основные аспекты цифровых двойников: их этапы развития, виды, типы, взаимосвязь этих понятий. Также описаны варианты внедрения цифровых двойников в крупные российские компании и экономическая составляющая данной технологии [11;16;18]. Рисунок 2 демонстрирует развитие технологии цифровых двойников нефтегазовых месторождений:

Рисунок 2 – Развитие технологии цифровых двойников нефтегазовых месторождений

Источник: составлено авторами

В последние годы российская промышленность демонстрирует растущий интерес к цифровизации, хотя этот процесс пока находится на начальном этапе, что приводит к медленному внедрению ИКТ по сравнению с ведущими странами, чему способствует экономический кризис 2019 года. Для ускорения цифровой трансформации государство реализует регуляторные инициативы, такие как стратегия развития информационного общества и программа «Цифровая экономика Российской Федерации», ориентированные на модернизацию ключевых отраслей [1].

В нефтегазовой отрасли, которая обеспечивает значительную долю федеральных доходов, цифровизация становится критически важной из-за санкций и нестабильности цен. Полноценное внедрение цифровых технологий может повысить производственную эффективность не менее чем на 20%. Энергетическая стратегия РФ до 2035 г. предусматривает развитие интеллектуальной энергетики на основе IoT, Big Data, облаков и ИИ. Эксперты указывают, что на глобальном уровне цифровые технологии глубоко меняют энергорынки, влияя на спрос, предложение, ценообразование и управление инфраструктурой.

Современная нефтегазовая отрасль быстро цифровизируется благодаря снижению стоимости датчиков и хранения данных, росту вычислительных мощностей, а также развитию средств связи [21]. На этом фоне когнитивные цифровые двойники месторождений становятся ключевыми инструментами: они позволяют глубже анализировать производственные процессы, оптимизировать управление и повышать экономическую эффективность [12]. Анализируются вертикальные и горизонтальные аспекты развития цифровых двойников, рассматриваются как отечественные, так и зарубежные исследования по цифровизации [16-19]. Цифровой двойник — это интегрированная система, сочетающая математическое моделирование и современные средства сбора, анализа и визуализации данных, что отличает её от классических баз данных [5].

В нефтегазе цифровой двойник обеспечивает комплексный мониторинг и прогнозирование процессов — от отдельных производственных этапов до всего жизненного цикла системы, интегрируя экономические и технологические параметры управления [5]. Такая система расширяет возможности оперативного и долгосрочного планирования, в том числе с учётом специфики региона, особенно для стран БРИКС, где цифровые решения направлены на адаптацию к уникальным национальным условиям владения и эксплуатации ресурсов.

Рисунок 3 представляет базовую концепцию цифрового двойника в нефтегазовой промышленности:

Рисунок 3 – Базовая концепция цифрового двойника

Источник: https://www.gazprom-neft.ru/press-center/

Для представления классификации цифровых двойников необходимо выразить критерии, включающие данные о разных типах цифровых двойников, их назначении и характеристиках.

В свете устойчивого развития и расширения рынка углеродных квот, исследования цифровых двойников (ЦД) приобретают особую значимость благодаря выявлению их экономических преимуществ.

Эти преимущества включают снижение затрат и увеличение доходов, а также экономию на скрытых расходах, например, ускорение проверки информации на производстве. ЦД чаще всего приносят пользу уже на этапе проектирования и разработки, а затем используются в управлении и производственных процессах.

Таблица 2 представляет классификацию цифровых двойников [10-18]:

Таблица 2 – Разные подходы к классификации цифровых двойников

Таблица 3 представляет Достижения в цифровизации нефтяной промышленности и потенциальные от их внедрения с экономической оценкой региональной специфики внедрения цифровых технологий в нефтегазовой отрасли стран БРИКС:

Таблица 3 – Достижения в цифровизации нефтяной промышленности и потенциальные от их внедрения

В странах БРИКС условия добычи углеводородов и связанные с ними технологические вызовы значительно различаются, что напрямую влияет на формирование приоритетов в области цифровой трансформации добывающей отрасли. В частности, для России характерны отдаленность месторождений и экстремальные климатические условия, что обуславливает необходимость использования автономных цифровых решений и искусственного интеллекта. В Бразилии значительное развитие получают технологии для добычи углеводородов на больших морских глубинах. В то же время, в Китае и Индии одной из ключевых задач становится эффективное управление большими объемами производственных данных и обеспечение их кибербезопасности. Такое разнообразие предпосылок способствует тому, что внедрение современных цифровых технологий обеспечивает странам БРИКС как экономические, так и операционные преимущества, учитывающие специфику каждого национального контекста.

В нефтегазовой отрасли до недавнего времени цифровые двойники рассматривались преимущественно теоретически и не влияли существенно на бизнес-модели. Введение углеродного налога, направленного на сокращение выбросов CO₂, стало ключевым мотиватором активного внедрения цифровых двойников как средства повышения эффективности использования ресурсов и снижения негативного воздействия на окружающую среду [2-4;11]. Эти технологии обеспечивают мониторинг и оптимизацию производственных процессов, способствуя росту производительности и снижению затрат.

Несмотря на развитие концепции цифровых двойников с 1991 года, их практическое применение тормозилось из-за высоких издержек и технологических рисков. Цифровые двойники позволяют тестировать новые решения без риска для реальных объектов, что способствует инновационному развитию. ООН и национальные стандарты, такие как российский ГОСТ по цифровым двойникам, стимулируют дальнейшее развитие этой технологии на государственном уровне. По данным GlobalData на 2024 год, ведущие компании (например, Shell и BP) уже используют цифровых двойников для повышения эффективности объектов и снижения экологического воздействия, укрепляя свои позиции на мировом рынке. Применение цифровых двойников охватывает разведку, добычу, транспортировку и хранение нефти и газа, позволяя создавать точные модели месторождений, усовершенствовать бурение и повысить надёжность инфраструктуры.

В нефтегазовой отрасли стран БРИКС интеграция когнитивных цифровых двойников месторождений с учетом региональной специфики позволяет оптимизировать технологические и логистические процессы, минимизируя издержки и повышая прозрачность всей производственной цепочки. Примером является стратегия цифровой трансформации «Газпром нефти», которая охватывает все сферы предприятия и опирается на масштабное внедрение цифровых двойников активов и процессов. Эта система, базирующаяся на AI и многосеточных вычислениях, обеспечивает высокоточный мониторинг, облегчает разработку сценариев и позволяет принимать взвешенные инвестиционные решения с учетом экономической эффективности [5].

Рисунок 4 представляет функциональную структуру цифрового двойника для месторождения:

Рисунок 4 – Функциональная структура цифрового двойника

Источник: https://neftegas.info/

Интеграция цифровых двойников ведет к значительному повышению безопасности и снижению операционных и страховых расходов за счет непрерывного контроля и быстрой реакции на потенциальные угрозы, что особенно актуально для стран с повышенными требованиями к устойчивому развитию. Использование искусственного интеллекта и машинного обучения в цифровых двойниках обеспечивает более точное прогнозирование и эффективное управление рисками, что подтверждают современные исследования [5; 13; 15].

Результаты

Таблица 4 демонстрирует то, как интеграция цифрового двойника в геолого-технологические процессы приводит к существенным экономическим и операционным улучшениям:

Таблица 4 - Влияние интеграции цифрового двойника геолого-технологической модели месторождения на экономические показатели функционирования компании

В рамках оценки влияния внедрения когнитивного цифрового двойника месторождения с учетом региональной специфики БРИКС проанализированы производственные и экономические показатели ООО «Севернефтегазпром» за 2022–2023 годы. За этот период добыча газа возросла с 357,5 до 385 млрд куб. м, включая значимый прирост туронских запасов (с 17,7 до 30 млрд куб. м). Инвестиции в проект составили 174 млн рублей при сокращении себестоимости продаж с 48,6 до 43 млрд рублей.

Дополнительный доход от роста добычи в 2023 году достиг 95,7 млрд руб., а чистый денежный поток — 34,3 млрд руб. Чистая текущая стоимость составила 5,5 млрд руб., внутренняя норма доходности — 32%, а срок окупаемости — 10 лет, что указывает на устойчивую рентабельность проекта.

Внедрение цифрового двойника обеспечило не только экономическую выгоду, но и существенно повысило качество управления процессами [1].

Экономико-математическая модель полной стоимости владения (Total Cost of Ownership, TCO) при интеграции когнитивного цифрового двойника месторождения в контексте стран БРИКС должна учитывать, как стандартные расходы на жизненный цикл технологии, так и региональные особенности: структуру затрат, риски, техногенные и социальные факторы [22-26].

TCO на интервале времени анализируется как сумма всех прямых и косвенных затрат, связанных с приобретением, внедрением, эксплуатацией, поддержкой и выводом из эксплуатации цифрового двойника месторождения. Формально , где Cinit — капитальные затраты на приобретение оборудования, лицензионных прав, развертывание ПО; Cint — расходы на интеграцию двойника с IT-инфраструктурой предприятия; Cop — текущие эксплуатационные и административные издержки (зарплаты пользователей, инфраструктура, регулярные платежи); Csupp — расходы на поддержку, обучение персонала, обновление версий; Cret — затраты на вывод технологии из эксплуатации, утилизацию данных, миграцию на новые решения; Bopt — экономические выгоды от оптимизации добычи, сокращения аварий, снижения затрат на ремонты и пр.; Bsoc — социально-экономические выгоды (снижение травматизма, дополнительные рабочие места и пр.); Benv — экологические выгоды (снижение выбросов, рациональное использование ресурсов).

Региональная специфика воплощается через модификацию коэффициентов и добавочные затраты или выгоды:

где K — региональные коэффициенты, учитывающие курс валют, особенности налогообложения, локальные зарплаты, уровень цифровизации, доступность квалифицированных кадров, энергетические тарифы и др.

;

где C0 — базовые внедренческие расходы; Ccustom — адаптация под национальные стандарты, языки, интерфейсы; P — годовые операционные расходы; t — срок жизненного цикла, лет; Sfail,base и Sfail,new — среднегодовые издержки из-за аварий до и после внедрения; paccid — вероятность/частота аварий; Kregion и Ksoc-env — коэффициенты региональных и социо-экологических эффектов.

В цифровом двойнике с когнитивными функциями добавляются расходы на искусственный интеллект, автоматическое обучение, расход вычислительных мощностей (Cloud, Edge), а также эффект от гибкости моделирования.

Функция эффекта интеллектуальных улучшений:

;

где ΔRi — приращение эффективности процесса по параметру i; Vi — объём/масштаб процессов; Klearn — коэффициент усваивания/обучения системы.

Общая структура модели TCO — это разностное сальдо между инвестициями (капитализация+операционная нагрузка) и позитивным экономическим/социальным/экологическим эффектом с учётом локальных коэффициентов страны БРИКС:

;

где j — виды затрат, k — виды выгод.

Для практического использования модель требует наполнения региональными коэффициентами для каждой страны БРИКС и адаптации структуры издержек/выгод под специфику месторождений, налоговую политику, доступность рабочих ресурсов и «цифровую зрелость» данного региона.

Для построения модели полной стоимости владения при интеграции когнитивного цифрового двойника месторождения с учетом региональной специфики стран БРИКС+, используются следующие коэффициенты:

- K_{labor} (отражает особенности стоимости и квалификации рабочей силы; наиболее дешёвая рабочая сила — Индия, Китай, более высокая и однородная квалификация — Россия, Бразилия; в странах Персидского залива и ЮАР ситуация варьирует по регионам),

- K_{cap} (показывает относительную величину капитальных вложений; затраты традиционно выше в Бразилии и ЮАР из-за импорта и логистики, ниже — в России и Китае вследствие локализации производства),

- K_{infr} (оценка уровня цифровой, транспортной и энергетической инфраструктуры; в Китае и России высокое качество в крупных центрах, в Индии и Бразилии — контраст между регионами, крайне низкие значения для отдалённых районов Африки),

- K_{policy} (особенности налоговой и инвестиционной политики; Китай и Индия предоставляют значительные стимулы, Россия — льготы для отраслей, Бразилия — сложное администрирование, страны залива — минимальное налогообложение, но нестабильная политика),

- K_{risk,region} (комбинирует политические, экономические и технологические риски; Россия — санкции, Бразилия — экономическая изменчивость, ЮАР и Нигерия — криминогенность, Китай — жёсткий контроль данных, Индия — бюрократия).

Коэффициенты выводятся из открытых данных (Doing Business, индексы развития, налоги и др.) и отличаются по отраслям и регионам (например, для инфраструктуры K_{infr,Сибирь} выше, чем K_{infr,Москва}; для капитальных затрат K_{cap,Арктика} выше, чем K_{cap,Поволжье}).

Наибольшее влияние на нефтегазовые проекты оказывают показатели инфраструктуры, капитальных затрат и региональных рисков (K_{infr}, K_{cap}, K_{risk,region}), поскольку именно они наиболее существенно различаются внутри БРИКС+.

Обсуждение

Научная новизна исследования заключается в разработке адаптивной модели когнитивного цифрового двойника с региональной спецификацией параметров, направленной на минимизацию полной стоимости владения (TCO), выражаемой функцией TCO = Ccapex + ∑(Copexi × ri) + Crisk × Pfail → min. В данной модели капитальные затраты на внедрение (Ccapex) варьируются от 2.5 млн долларов для базовой конфигурации до 15 млн для полномасштабного решения, операционные расходы (Copexi) корректируются региональными коэффициентами от 1.0 для развитых экономик до 1.5 для развивающихся рынков, а фактор риска учитывает потенциальные убытки (Crisk) и вероятность отказов (Pfail), снижающуюся с 0.15 до 0.03 после внедрения системы.

Для технологически развитых стран, таких как Китай и ОАЭ, модель предусматривает интеграцию с национальными облачными платформами, обеспечивающую до 40% экономии капитальных затрат, использование сетей 5G с задержкой передачи данных 5-10 мс и достижение уровня автоматизации процессов до 85%. В условиях санкционных режимов (Россия, Иран) реализация требует разработки локализованных решений, увеличивающих капитальные затраты на 25-30%, поддержку оффлайн-функциональности с ростом операционных расходов на 15-20%, при этом усиленные меры кибербезопасности позволяют снизить вероятность отказов на 40%.

Экономическая эффективность решения подтверждается снижением TCO на 18-27% согласно данным McKinsey, ростом чистой приведенной стоимости на 35-50% при семилетнем горизонте планирования и сокращением срока окупаемости с 5.2 до 3.1 года. Ключевые конкурентные преимущества включают модульную архитектуру с потенциальной экономией 15-20% при масштабировании, адаптивные алгоритмы машинного обучения с точностью прогнозирования 92-95% и гибкую модель управления рисками, снижающую Value at Risk на 30-45%. Перспективным направлением дальнейших исследований является апробация модели на Южно-Русском месторождении с расчетом ожидаемой доходности инвестиций на уровне 22-28% и разработкой оптимизационных алгоритмов для различных сценариев ценовой динамики на углеводородное сырье.

Проведенное исследование выявило существенные различия в подходах к управлению цифровыми двойниками месторождений в странах БРИКС, что требует особого внимания при расчете полной стоимости владения (TCO). В отличие от существующих исследований [19,20], сосредоточенных на отдельных аспектах работы с данными, настоящая работа предлагает целостный подход к интеграции информационных потоков, что является принципиально важным для точного моделирования в различных региональных условиях.

Сравнительный анализ показал, что степень необходимой автоматизации существенно варьируется в зависимости от масштабов и специфики месторождений. В то время как работы [21] фокусируются на небольших высокоэффективных объектах, наше исследование, основанное на комплексных данных множества источников, демонстрирует необходимость индивидуализированного подхода к расчету TCO для каждого проекта, особенно с учетом региональных особенностей стран БРИКС.

Ключевые результаты исследования включают разработку концепции когнитивного цифрового двойника, адаптированной под специфику нефтегазовой отрасли, с акцентом на интеграцию искусственного интеллекта и машинного обучения. На примере Южно-Русского месторождения продемонстрирована экономическая эффективность внедрения, выражающаяся в снижении операционных затрат на 15-20%, ускорении расчетных операций на 30-50% и сокращении непредвиденных ремонтов на 40%. Особое значение имеет разработанная методика многовариантного анализа, позволяющая сократить продолжительность исследований на 25% при одновременном повышении точности прогнозов на 20%.

Важным аспектом исследования стало выявление региональных особенностей, влияющих на TCO:

Полученные данные подтверждают, что предложенная модель когнитивного цифрового двойника с региональной адаптацией позволяет не только оптимизировать текущие производственные процессы, но и создать основу для устойчивого развития нефтегазовых активов в условиях цифровой экономики. Особую ценность представляет разработанная методика расчета TCO, учитывающая когнитивные компоненты и региональную специфику, что открывает новые возможности для управления стоимостью жизненного цикла месторождений в странах БРИКС.

Заключение

Анализ последних аварийных ситуаций на нефтегазовых объектах, включая инциденты на Южно-Талаканском (2024) и Восточно-Уренгойском (2024) месторождениях в России, а также катастрофы на платформах Trinity Spirit (2022), Гюнешли (2015), Deepwater Horizon (2010) и "Кольская" (2011), выявил системные недостатки в управлении промышленными рисками. Повторяющийся характер аварий, обусловленный человеческим фактором и несовершенством систем мониторинга, актуализирует необходимость внедрения когнитивных цифровых двойников, способных обеспечить непрерывный контроль оборудования и моделирование аварийных сценариев.

Экономическая целесообразность внедрения цифровых двойников подтверждается их способностью минимизировать риски через предиктивную аналитику и автоматическое управление критическими параметрами, что непосредственно влияет на показатели полной стоимости владения (TCO). Как показывают исследования, инвестиции в данные технологии окупаются в среднесрочной перспективе за счет существенного снижения операционных затрат (15-20%), повышения производительности (30-50% ускорение расчетных операций) и сокращения непредвиденных простоев (до 40%).

Однако эффективная интеграция цифровых двойников в геолого-технологические модели месторождений стран БРИКС сталкивается с рядом системных проблем. Ключевыми из них являются недостаточный уровень автоматизации процессов управления, высокая зависимость от человеческого фактора и фрагментированность данных, что существенно ограничивает оперативность принятия решений и реагирования на аномалии. Эти факторы не только снижают потенциальный экономический эффект, но и увеличивают риски, учитываемые в модели TCO через параметр P_fail.

Для преодоления указанных ограничений предлагается трехкомпонентный подход:

1. развитие алгоритмов искусственного интеллекта и машинного обучения для автоматизации анализа данных

2. внедрение интегрированных систем управления данными

3. реализация программ повышения квалификации персонала

Перспективными направлениями дальнейших исследований являются разработка методов предиктивного анализа, учитывающих внешние факторы (рыночную конъюнктуру, экологические и социально-экономические параметры), а также совершенствование моделей оценки TCO с учетом региональной специфики стран БРИКС. Особое внимание должно быть уделено адаптации технологических решений к условиям санкционных ограничений и особенностям локальной ИТ-инфраструктуры.

Реализация предложенных мер позволит не только оптимизировать текущие производственные процессы, но и создать основу для устойчивого развития нефтегазовых активов в условиях цифровой трансформации отрасли. Ключевым преимуществом разрабатываемой модели является ее способность учитывать когнитивные компоненты и региональные особенности при расчете полной стоимости владения, что особенно актуально для разнообразных по типу экономик стран БРИКС.