etet Вопросы природопользованияEnvironmental Management Issues 3034-3461 Индивидуальный предприниматель Подколзин М.М. 10.25726/x5819-0667-7111-o183 INFORMATION AND MANAGEMENTИНФОРМАЦИЯ И УПРАВЛЕНИЕ Разработка интегрированных систем автоматизации для мониторинга и контроля технологического оборудования в нефтегазовом комплексе на основе больших данныхDevelopment of integrated automation systems for monitoring and control of technological equipment in the oil and gas complex based on big data Терентьев Евгений Олегович E_Terentyev@misaoinst.ru Московский институт современного академического образования 202528022025 4213Вопросы природопользованияEnvironmental management issues94 106 Copyright (c) 2025 2025 Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution-NonCommercial-NoDerivatives» («Атрибуция — Некоммерческое использование — Без производных произведений») 4.0 Всемирная.

Современная нефтегазовая отрасль сталкивается с необходимостью повышения эффективности и надежности работы технологического оборудования. Интеграция автоматизации с анализом больших данных (Big Data) становится важным инструментом для мониторинга, диагностики и оптимизации производственных процессов. Цель исследования заключается в разработке интегрированной системы автоматизации, способной на основе обработки больших данных собирать, анализировать и интерпретировать информацию о состоянии оборудования, предоставляя возможность своевременного контроля и принятия управленческих решений. Разработка системы базируется на использовании современных технологий больших данных, включая алгоритмы машинного обучения и аналитики в реальном времени. Исследование включает проектирование архитектуры системы, создание программного обеспечения для сбора данных с сенсоров и IoT-устройств, а также внедрение средств визуализации. Для тестирования разработанной системы применен экспериментальный стенд, симулирующий работу оборудования в нефтегазовом комплексе. Эффективность и точность предложенных методов оценивались по таким параметрам, как скорость обработки данных, точность прогнозирования отказов и адаптивность системы к изменениям. Полученная система интегрированной автоматизации позволяет в автоматическом режиме собирать данные со множества источников, анализировать их в реальном времени, выявлять отклонения в работе оборудования и прогнозировать потенциальные неисправности. Тестирование продемонстрировало до 20% снижение времени простоя оборудования и повышение точности диагностики на 35% в сравнении с традиционными подходами. Разработанная система автоматизации предлагает промышленным предприятиям инструмент для повышения эффективности технологических процессов и минимизации рисков, связанных с отказом оборудования. Будущее развитие системы предполагает интеграцию с облачными платформами и расширение функционала, включая управление процессами в режиме реального времени.

The modern oil and gas industry is faced with the need to improve the efficiency and reliability of technological equipment. The integration of automation with Big Data analysis is becoming an important tool for monitoring, diagnosing, and optimizing production processes. The purpose of the research is to develop an integrated automation system capable of collecting, analyzing and interpreting information about the condition of equipment based on big data processing, enabling timely monitoring and management decision-making. The development of the system is based on the use of modern big data technologies, including machine learning algorithms and real-time analytics. The research includes designing the system architecture, creating software for collecting data from sensors and IoT devices, as well as implementing visualization tools. To test the developed system, an experimental stand was used that simulates the operation of equipment in the oil and gas complex. The effectiveness and accuracy of the proposed methods were assessed by parameters such as data processing speed, accuracy of failure prediction, and adaptability of the system to changes. The resulting integrated automation system allows you to automatically collect data from a variety of sources, analyze them in real time, identify deviations in the operation of equipment and predict potential malfunctions. Testing demonstrated up to a 20% reduction in equipment downtime and a 35% increase in diagnostic accuracy compared to traditional approaches. The developed automation system offers industrial enterprises a tool to increase the efficiency of technological processes and minimize the risks associated with equipment failure. Future development of the system involves integration with cloud platforms and expansion of functionality, including real-time process management.

Ключевые словаинтегрированные системыавтоматизациямониторингконтрольбольшие данныеKeywordsintegrated systemsautomationmonitoringcontrolbig data issue-cover Галеева Н.Н., Нураев Б.А. Интеграция информационно-производственных технологий в компаниях нефтегазовой промышленности // Вестник экономики и менеджмента. 2022. № 2. С. 61-65. 5 с. Гуляев И.В., Степанов С.Е., Васенин А.Б., Косоротов А.А., Крюков О.В. Разработка прикладного программного обеспечения для системы геотехнического мониторинга газопроводов // Контроль. Диагностика. 2022. Т. 25. № 6(288). С. 48-59. 12 с. Дяченко И.А., Семишкур Р.П., Кувшинов В.В. Реализация концепции цифровых двойников в управлении производственно-технологическими процессами предприятий нефтегазового комплекса Российской Федерации // Газовая промышленность. 2023. № 10(855). С. 134-144. 11 с. Козлов В.В., Харитонов А.Н., Стрекалов А.В. Методика проверки достоверности данных телеметрии газовых и газоконденсатных промыслов // Естественные и технические науки. 2023. № 12(187). С. 282-288. 7 с. Лайщук А.М., Барашкин Р.Л. Разработка программы сбора и обработки данных для выявления стабильного режима работы установки с использованием контрольных карт Шухарта // Международная научная конференция по проблемам управления в технических системах. 2023. Т. 1. С. 221-224. 4 с. Логин Э.В. Прогноз данных в системе мониторинга // Автоматика, связь, информатика. 2025. № 1. С. 13-16. 4 с. Мухаметдинова С.Г., Коршунов А.И., Вахрушева Н.О. Выбор датчиков на нефтегазодобывающих скважинах с учетом импортозамещения // Интеллектуальные системы в производстве. 2022. Т. 20. № 4. С. 80-89. 10 с. Мухина А.Г., Шеляго Н.Д., Саломатин С.С. Разработка интерактивного решения для контроля и анализа технологических процессов подготовки газа // Автоматизация и информатизация ТЭК. 2022. № 9(590). С. 5-12. 8 с. Реунов В.Н., Куделин А.Г., Гресюк А.Н. Автоматизация мониторинга показателей скважин // Информационные технологии в управлении и экономике. 2024. № 3(36). С. 47-63. 17 с. Черникова М.А., Гладков Л.Г. Анализ баз данных для обработки и хранения информации в стендах для нефтегазовой отрасли // Информационные технологии. Проблемы и решения. 2022. № 4(21). С. 23-28. 6 с.