Рассматриваются вопросы налогообложения недропользования в Китае и России с применением договоров на условиях соглашений о разделе продукции (СРП). Показано, что в Китае такой вид договоров является одним из наиболее рациональных подходов к налогообложению добычи углеводородов. Показано, что СРП в Китае применяются только для морских месторождений. В качестве эксперимента проведена экономическая оценка эффективности разработки Приразломного месторождения, находящегося на шельфе Арктики.

В статье представлен анализ нормативно-правового регулирования для обеспечения широкого внедрения инновационных отечественных разработок. Проводимая государством инновационная политика является частью социально-экономической политики государства и должна гарантировать устойчивое развитие и безопасность бизнеса, определять цели и направления развития различных форм стимулирования, обеспечивать прямую и косвенную поддержку научной деятельности.

Представлены основные решения по построению и реализации алгоритмов интеллектуального моделирования при организации высокопроизводительной автоматизированной системы предотвращения осложнений и аварийных ситуаций в процессе строительства нефтегазовых скважин. Приведены описание и возможности программного обеспечения, разработанного на основе нейросетевого моделирования и машинного обучения, предназначенного для повышения точности геолого-разведочных работ и исключения нештатных ситуаций при бурении.

В статье представлен анализ развития научных исследований при нормативно-правовом регулировании. Проводимая государством инновационная политика является частью социально-экономической политики государства и должна гарантировать устойчивое развитие и безопасность бизнеса, определять цели и направления развития различных форм стимулирования, форматов поддержки научной деятельности. Предложен вариант и представлены преимущества ресурсно-инновационного развития нефтегазовой отрасли.

This paper poses and solves the problem of using artificial intelligence methods for processing large volumes of geodata from geological and technological measurement stations in order to identify and predict complications during well drilling. Digital modernization of the life cycle of wells using artificial intelligence methods, in particular, helps to improve the efficiency of drilling oil and gas wells.

The article is devoted to the development of a hybrid method for predicting and preventing the development of troubles in the process of drilling wells based on machine learning methods and modern neural network models. Troubles during the drilling process, such as filtrate leakoff; gas, oil and water shows and sticking, lead to an increase in unproductive time, i.e. time that is not technically necessary for well construction and is caused by various violations of the production process.

Статья посвящена разработке гибридного метода прогнозирования и предупреждения развития осложнений в процессе бурения скважин на базе методов машинного обучения и современных нейросетевых моделей. Осложнения в процессе бурения, такие как поглощения, газонефтеводопроявления и прихваты, приводят к росту непроизводительного времени, т.е. времени которое не является технически необходимым для строительства скважины и вызывается различными нарушениями производственного процесса. Рассмотрено несколько различных подходов, в т.ч.

Программа предназначена для обеспечения вариантной связи автоматизированной системы предупреждения осложнений и аварийных ситуаций (АС ПОАС) с буровой платформой формирования предупреждений и рекомендаций по предотвращению осложнений и аварийных ситуаций при строительстве нефтяных и газовых скважин.

Программа предназначена для решения задачи автоматизированного построения алгоритмов расчета технико-экономических показателей по вариантам разработки месторождений нефти и газа. Программа может применяться в сфере недропользования для проведения технико-экономической оценки нефтегазовых инвестиционных проектов. Программа позволяет вести интерактивный пользовательский диалог с целью построения семантической базы знаний расчетных алгоритмов.

Полезная модель относится к установкам для добычи жидкости из скважин погружными насосами и может быть применена для добычи нефти одновременно из нескольких продуктивных пластов, включая варианты согласованной работы нескольких нефтяных скважин в рамках «интеллектуального» месторождения. Технической задачей, решаемой полезной моделью, является повышение эффективности работы погружной насосной установки в осложненных условиях при интенсивном поступлении газа в зону работы насосного оборудования с обеспечением согласованной работы нескольких нефтяных скважин.