Informatization in the Digital Economy Informatization in the Digital Economy Информатизация в цифровой экономике 2712-9306 BIBLIO-GLOBUS Publishing House 123513 10.18334/ide.6.3.123513 NFURCX Articles Статьи Research Article A total cost of ownership model for integrating the cognitive digital twin of the deposit, taking into account the regional specifics of the BRICS countries Модель полной стоимости владения при интеграции когнитивного «цифрового двойника месторождения» с учетом региональной специфики стран БРИКС Shiboldenkov Vladimir Aleksandrovich Шиболденков Владимир Александрович

кандидат экономических наук, доцент кафедры «Бизнес-информатика» (ИБМ6), зам. зав. кафедрой по научно-образовательной работе

 vshiboldenkov@bmstu.ru Chekanskiy Andrey Vyacheslavovich Чеканский Андрей Вячеславович

соискатель

 aspirant-chekanskyav@mail.ru Gurbanova Angelina Sabirovna Гурбанова Ангелина Сабировна

студент

 gurbanovaas@student.bmstu.ru Razumeyko Anna Pavlovna Разумейко Анна Павловна

студент

 razumeykoap@student.bmstu.ru Bauman Moscow State Technical University Московский государственный технический университет им. Н.Э. Баумана 30 09 2025 6 3 VOL 6, NO3 (2025) ТОМ 6, №3 (2025) 491 518 01 06 2025 07 07 2025 Copyright ©; 2025, Shiboldenkov V.A., Chekanskiy A.V., Gurbanova A.S., Razumeyko A.P. Copyright ©; 2025, Шиболденков В.А., Чеканский А.В., Гурбанова А.С., Разумейко А.П. 2025 Shiboldenkov V.A., Chekanskiy A.V., Gurbanova A.S., Razumeyko A.P. Шиболденков В.А., Чеканский А.В., Гурбанова А.С., Разумейко А.П. https://1economic.ru/lib/123513

The article examines the model of the total cost of ownership of a cognitive digital twin of an oil and gas field, taking into account the regional specifics of the BRICS countries. Based on the analysis of recent emergencies in the oil and gas industry, the authors demonstrate the need to introduce digital twins as a tool to minimize technological risks and optimize production processes. Special attention is paid to the development of an economic and mathematical model of the total cost of ownership, which takes into account capital (CAPEX) and operating (OPEX) costs, as well as regional coefficients of technology adaptation. The article identifies key factors influencing the economic efficiency of implementing digital twins in the BRICS countries, including the level of infrastructure digitalization, cybersecurity requirements, and regulatory specifics. On the example of specific deposits, the potential to reduce operating costs by 15-20%, increase data processing speed by 30-50% and reduce emergencies by 40% is demonstrated. The authors propose a methodology for calculating the total cost of ownership, adapted to various operating conditions, and analyze the barriers to implementation associated with personnel and technological constraints. The article contains practical recommendations for optimizing the integration of digital twins, taking into account cognitive technologies and artificial intelligence. The results of the study are valuable for oil and gas companies planning the digital transformation of their assets in an unstable market environment.

в статье исследуется модель полной стоимости владения когнитивного цифрового двойника нефтегазового месторождения с учетом региональных особенностей стран БРИКС. На основе анализа последних аварийных ситуаций в нефтегазовой отрасли авторы демонстрируют необходимость внедрения цифровых двойников как инструмента минимизации технологических рисков и оптимизации производственных процессов. Особое внимание уделяется разработке экономико-математической модели полной стоимости владения, учитывающей капитальные (CAPEX) и операционные (OPEX) затраты, а также региональные коэффициенты адаптации технологий. Исследование выявляет ключевые факторы, влияющие на экономическую эффективность внедрения цифровых двойников в странах БРИКС, включая уровень цифровизации инфраструктуры, требования кибербезопасности и особенности нормативного регулирования. На примере конкретных месторождений демонстрируется потенциал снижения операционных затрат на 15-20%, увеличения скорости обработки данных на 30-50% и сокращения аварийных ситуаций на 40%. Авторы предлагают методику расчета полной стоимости владения, адаптированную под различные условия эксплуатации, и анализируют барьеры внедрения, связанные с кадровыми и технологическими ограничениями. Статья содержит практические рекомендации по оптимизации процессов интеграции цифровых двойников с учетом когнитивных технологий и искусственного интеллекта. Результаты исследования представляют ценность для нефтегазовых компаний, планирующих цифровую трансформацию своих активов в условиях нестабильной рыночной конъюнктуры

 technology assessment technology integration digital transformation digital twin digital economy оценка технологий интеграция технологий цифровая трансформация цифровые двойники цифровая экономика 1. Горлачева Е.Н., Шиболденков В.А., Герцик Ю.Г. Когнитивная экономика. - Москва: Первое экономическое издательство, 2021. – 149-165 c. 2. Гуртгелдиева М., Аннатаганова М. Геология, геофизика и разработка нефтяных и газовых месторождений. Инновационный потенциал умных нефтегазовых технологий // Наука и Мировоззрение. – 2025. – № 39. – c. 119-123. 3. Дроговоз П.А., Шиболденков В.А., Харин Н.И. Учет факторов зрелости и экологичности технологий при оценке инвестиционных проектов в нефтегазовой отрасли промышленности // Аудит и финансовый анализ. – 2021. – № 2. – c. 78-84. 4. Дроговоз П.А., Шиболденков В.А., Вакунов С.С. Перспективы применения гибридных нейросетевых систем для создания цифровых двойников производственных процессов // X Чарновские чтения (Москва, 4amp;ndash;5 дек. 2020 г.): Cб. трудов всеросс. науч. конференции по организации производства / ФГБОУ ВО «Московский государственный университет имени Н.Э. Баумана (национальный исследовательский университет)» [и др.]. М: НОЦ «Контроллинг и управленческие инновации». Москва, 2021. – c. 54-60. 5. Калинина О.А., Шиболденков В.А. Анализ специфики применения инструментальных пакетов цифровых технологий для системного моделирования наукоемкого производства // Будущее машиностроения России (Москва, 22-25 сен. 2020 г.): Cб. докладов XXIII всеросс. науч. конференции молодых ученых и специалистов (с междунар. участием): в 2 т. Т. 2 / Союз машиностроителей России, Московский государственный университет имени Н.Э. Баумана (национальный исследовательский университет). М.: Изд-во МГТУ им. Н.Э. Баумана. Москва, 2020. – c. 331-334. 6. Кашеварова Н.А., Куликова М.Е., Ряскина А.Д. Анализ роли интеллектуальной собственности в рамках концепции устойчивого развития // Конкурентоспособность в глобальном мире: экономика, наука, технологии. – 2022. – № 6. – c. 209-214. 7. Кашеварова Н.А., Шиболденков В.А. Развитие производственных экосистем и платформ в условиях цифровой трансформации промышленности // IX Чарновские чтения (Москва, 6amp;ndash;7 дек. 2019 г.): сб. трудов всеросс. науч. конференции по организации производства / ФГБОУ ВО «Московский государственный технический университет имени Н.Э. Баумана (национальный исследовательский университет)» [и др.]. М: НОЦ «Контроллинг и управленческие инновации». Москва, 2019. – c. 71-79. 8. Кашеварова Н.А., Шиболденков В.А. Цифровые инструменты гибкого проектного управления при организации инкрементальных инноваций в космической отрасли // XLIV Академические чтения по космонавтике, посвященные памяти академика С.П. Королева и других отечественных ученых amp;ndash; пионеров освоения космического пространства (Москва, 28-31 янв. 2020 г.): сб. тез. всеросс. науч. конференции / РАН [и др.]; ФГБОУ ВО «Московский государственный технический университет имени Н.Э. Баумана (национальный исследовательский университет)» М: Изд-во МГТУ им. Н.Э. Баумана. Москва, 2020. – c. 364-366. 9. Семенов П. В., Семишкур Р. П., Дяченко И. А. Концептуальная модель реализации технологии цифровых двойников для предприятий нефтегазового комплекса // Газовая промышленность. – 2019. – № 7. – c. 24-30. 10. Абрамов В.И., Гордеев В.В., Столяров А.Д. Цифровые двойники: характеристики, типология, практики развития // Вопросы инновационной экономики. – 2024. – № 3. – c. 691-716. – doi: 10.18334/vinec. 11. Травушкина А. А., Шиболденков В. А. Обзор взаимодействия технологий PLM и цифрового двойника // Системы управления полным жизненным циклом высокотехнологичной продукции в машиностроении: новые источники роста: Материалы VII Всероссийской научно-практической конференции, Москва, 17 апреля 2024 года. – Москва: ООО Первое экономическое издательство. Москва, 2024. – c. 266-268. 12. Халлыев М., Геоков Б., Атаев К., Атаджаева О. Использование глубокого обучения для создания цифровых двойников водоносных горизонтов // Символ науки. – 2024. – № 10-2-1. – c. 32-34. 13. Харин Н. И., Шиболденков В. А. Модель изменения стоимости владения при освоении новых технологий на основе функций производительности и кривой обучения // Экономика и управление: проблемы, решения. – 2024. – № 6. – c. 15-29. – doi: 10.36871/ek.up.p.r.2024.06.02.002. 14. Цифровые двойники: как они предотвращают аварии и снижают издержки. [Электронный ресурс]. URL: https://companies.rbc.ru/news/XeiwGxNYnr/tsifrovyie-dvojniki-kak-oni-predotvraschayut-avarii-i-snizhayut-izderzhki/ (дата обращения: 23.04.2025). 15. Чжан Янь, Шиболденков В. А. Стоимость экономики климата и инструменты климатического регулирования // Экономика и управление: проблемы, решения. – 2024. – № 6. – c. 38–51. – doi: 10.36871/ek.up.p.r.2024.06.02.004\\. 16. Шиболденков В. А., Анисимова М. И., Чубакова В. Д. Цифровой двойник жизненного цикла устойчивого энергообъекта с учетом задачи импортозамещения // Инновации в менеджменте. – 2024. – № 4. – c. 16-23. 17. Шиболденков В., Калинина О. А. Анализ применения концепций цифровых двойников в наукоемком производстве // Десятые Чарновские чтения: Сборник трудов X Всероссийской научной конференции по организации производства, Москва, 04–05 декабря 2020 года. – Москва: Некоммерческое партнерство Объединение контроллеров. Москва, 2021. – c. 216-222. 18. Шиболденков В., Кашеварова Н., Бадюк А. А. Анализ состояния и разработка направлений перспективного развития PLM-систем в условиях Индустрии 4.0 // Десятые Чарновские чтения: Сборник трудов X Всероссийской научной конференции по организации производства, Москва, 04–05 декабря 2020 года. Москва: Некоммерческое партнерство Объединение контроллеров. Москва, 2021. – c. 223-231. 19. Шиболденков В.А., Нестерова Е.С. Применение смарт-технологий в управлении жизненным циклом продукции в современных производственных системах // IX Чарновские чтения (Москва, 6amp;ndash;7 дек. 2019 г.): сб. трудов всеросс. науч. конференции по организации производства / ФГБОУ ВО «Московский государственный технический университет имени Н.Э. Баумана (национальный исследовательский университет)» [и др.]. М: НОЦ «Контроллинг и управленческие инновации». Москва, 2019. – c. 173-180. 20. Юрак В.В., Полянская И.Г., Малышев А.Н. Оценка уровня цифровизации и цифровой трансформации нефтегазовой отрасли РФ // Горные науки и технологии. – 2023. – № 8. – c. 87-110. 21. Cui M., Xing X., Ma L. Digital transformation and total factor productivity in oil and gas enterprise Mediating effects based on innovation performance // SHS Web of Conferences. EDP Sciences. – 2024. – p. 02008. 22. Fernandez-Vidal J., Gonzalez R., Gasco J., Llopis J. Digitalization and corporate transformation: The case of European oil gas firms // Technological Forecasting and Social Change. – 2022. – p. 121293. 23. Ghosh S. Estimation of failure probability of wave energy farms by group method of data handling: An indian scenario // Frontiers in Energy Research. – 2022. – p. 1009987. 24. Haouel C., Nemeslaki A. Digital transformation in oil and gas industry: Opportunities and challenges // Periodica Polytechnica Social and Management Sciences. – 2024. – № 1. – p. 1-16. 25. Knebel, Francisco Trevisan, Rafael Abel, Mara Wickboldt, Juliano. (2023). A study on cloud and edge computing for the implementation of digital twins in the Oil Gas industries. Computers Industrial Engineering. DOI: 182. 109363. 10.1016/j.cie.2023.109363 26. Zeynalli A., Butdayev R., Salmanov V. Digital transformation in oil and gas industry //SPE Annual Caspian Technical Conference. SPE, 2019. С. D013S002R002