2026-08-11T01:40:59Z https://etreview.ru/index.php/et/oai
oai:etreview.ru:article/223 2025-12-15T17:25:38Z et:EAT
etet Вопросы природопользованияEnvironmental Management Issues 3034-3461 Индивидуальный предприниматель Подколзин М.М. 10.25726/x9273-9259-6712-l223 ENVIRONMENT AND TECHNOLOGIESОКРУЖАЮЩАЯ СРЕДА И ТЕХНОЛОГИИ Роль SCADA-систем в оптимизации производства на месторождениях в условиях экологических ограниченийThe role of SCADA systems in optimizing field production under environmental constraints Карпец Илья Иванович Karpets Ilya I. Karpetz@misaoinst.ru Московский институт современного академического образования, 109129, г. Москва, ул. 11-я Текстильщиков, д. 7 Moscow Institute of Modern Academic Education, 109129, Moscow, 11-ya Tekstilshchikov st., 7 2025 30 05 2025 44 55 16Вопросы природопользованияEnvironmental management issues20 28 15 12 2025 Copyright (c) 2025 Вопросы природопользования 2025 Вопросы природопользования Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution-NonCommercial-NoDerivatives» («Атрибуция — Некоммерческое использование — Без производных произведений») 4.0 Всемирная. Метаданные настоящей записи распространяются на условиях Creative Commons CC0 1.0 (передача в общественное достояние). Статья исследует роль современных SCADA-систем как ядра цифровой оптимизации производства на нефтегазовых месторождениях в условиях ужесточающихся экологических требований, ставя целью количественно оценить производственные, энергетические и экологические эффекты перехода от локальной диспетчеризации к единой интегрированной платформе с предиктивной аналитикой. Эмпирическая база охватывает 12 месторождений за 7 лет, сравнивая периоды до и после внедрения: обработано 50 ТБ телеметрии с 25 000+ датчиков по скважинам, ДНС, УПН, компрессорным и энергетическим объектам; применены очистка данных, корреляционно-регрессионный анализ, t-критерий Стьюдента, анализ временных рядов и ML-алгоритмы (градиентный бустинг) для предиктивного обслуживания и оптимизации режимов. Результаты демонстрируют рост среднесуточной добычи на 6,4% на фоне повышения коэффициента эксплуатации фонда на 6,74% и сокращения простоев на 37,16%, что снизило удельные операционные затраты на 13,39% за счет ухода от аварийной модели к проактивной, управляемой данными. Экологические эффекты выражены в уменьшении выбросов ПГ на 18,21%, снижении неорганизованных утечек метана на 63,19%, сокращении сжигаемого ПНГ на 68,72% и падении числа разливов на 72,22% благодаря непрерывному мониторингу, балансу газовых потоков и автоматическому локализующему управлению. Энергоэффективность улучшена: удельное энергопотребление на тонну добычи −14,6%, КПД мехдобычи +20%, потери в сетях −29,35% за счет связки SCADA с ЧРП и оптимизации конфигурации сетей. Надежность выросла: MTBF +147,06%, MTTR − 62,35%, критические остановы −72,00%, при сильной корреляции между повышением MTBF и снижением экоинцидентов, а также обратной связью между удельной энергией и ОПЕХ. Выводы подтверждают трансформацию SCADA из пассивной визуализации в интеллектуальную платформу многокритериальной оптимизации, а дальнейшие шаги − интеграция ИИ и цифровых двойников для автономных сценариев управления и углубленной эколого-экономической оптимизации.The article examines the role of modern SCADA systems as the core of digital production optimization at oil and gas fields amid tightening environmental requirements, aiming to quantitatively assess production, energy, and environmental effects from transitioning from local dispatching to a unified integrated platform with predictive analytics. The empirical base covers 12 fields over 7 years, comparing pre- and post-implementation periods: more than 50 TB of telemetry from 25,000+ sensors across wells, booster pump stations, oil treatment units, compressor assets, and power facilities were processed; data cleansing, correlation and regression analysis, Student’s t-test, time-series analysis, and ML algorithms (gradient boosting) were applied for predictive maintenance and operating mode optimization. The results show a 6,4% increase in average daily production alongside a 6,74% rise in well uptime and a 37,16% reduction in downtime, which lowered unit operating costs by 13,39% by shifting from a run-to-failure model to data-driven, proactive operations. Environmental effects include an 18,21% reduction in GHG emissions, a 63,19% decrease in fugitive methane leaks, a 68,72% reduction in flared associated petroleum gas, and a 72,22% drop in spill counts thanks to continuous monitoring, gas-flow balancing, and automatic isolating control. Energy efficiency improved: specific energy consumption per tonne of production -14,6%, artificial lift efficiency +20%, and network losses -29,35% due to SCADA integration with variable speed drives and network configuration optimization. Reliability increased: MTBF +147,06%, MTTR -62,35%, and critical shutdowns -72,00%, with a strong correlation between higher MTBF and fewer environmental incidents, and an inverse relationship between specific energy and OPEX. The conclusions confirm SCADA’s transformation from passive visualization to an intelligent platform for multicriteria optimization, and the next steps are integration with AI and digital twins for autonomous control scenarios and deeper eco-economic optimization.

The article examines the role of modern SCADA systems as the core of digital production optimization at oil and gas fields amid tightening environmental requirements, aiming to quantitatively assess production, energy, and environmental effects from transitioning from local dispatching to a unified integrated platform with predictive analytics. The empirical base covers 12 fields over 7 years, comparing pre- and post-implementation periods: more than 50 TB of telemetry from 25,000+ sensors across wells, booster pump stations, oil treatment units, compressor assets, and power facilities were processed; data cleansing, correlation and regression analysis, Student’s t-test, time-series analysis, and ML algorithms (gradient boosting) were applied for predictive maintenance and operating mode optimization. The results show a 6,4% increase in average daily production alongside a 6,74% rise in well uptime and a 37,16% reduction in downtime, which lowered unit operating costs by 13,39% by shifting from a run-to-failure model to data-driven, proactive operations. Environmental effects include an 18,21% reduction in GHG emissions, a 63,19% decrease in fugitive methane leaks, a 68,72% reduction in flared associated petroleum gas, and a 72,22% drop in spill counts thanks to continuous monitoring, gas-flow balancing, and automatic isolating control. Energy efficiency improved: specific energy consumption per tonne of production -14,6%, artificial lift efficiency +20%, and network losses -29,35% due to SCADA integration with variable speed drives and network configuration optimization. Reliability increased: MTBF +147,06%, MTTR -62,35%, and critical shutdowns -72,00%, with a strong correlation between higher MTBF and fewer environmental incidents, and an inverse relationship between specific energy and OPEX. The conclusions confirm SCADA’s transformation from passive visualization to an intelligent platform for multicriteria optimization, and the next steps are integration with AI and digital twins for autonomous control scenarios and deeper eco-economic optimization.

 KeywordsSCADAoil and gas fieldpredictive analyticsemissions reductionenergy efficiencyКлючевые словаSCADAнефтегазовое месторождениепредиктивная аналитикасокращение выбросовэнергоэффективность Исследование выполнено без внешнего финансирования. The study was conducted without external funding. issue-cover metadata-license CC0 1.0 Список литературы Аксенова О.В., Гузенкова А.С. Экономические стимулы экологического управления в промышленности // Экономика промышленности. 2013. № 2. С. 97-100. Афонина О.А., Красноштанов В.А., Сорокин А.Е. Внедрение системы экологического менеджмента как средство повышения экологических характеристик продукции авиационных предприятий // Мат. 14-й Межд. конф. «Авиация и космонавтика 2015». М: Московский авиационный институт (национальный исследовательский университет), 2015. С. 350-352. Бобошко В.И. Развитие системы экологического менеджмента в непромышленном секторе экономики // XII Межд. Плехановские чтения: тез. док. асп., докторант. и науч. раб. 1999. С. 127-128. Бузмаков С.А. Основные направления оптимизации экологической политики при эксплуатации нефтяных месторождений // Географический вестник. 2007. № 1-2(5-6). С. 162-167. Гайнутдинова Ю.А. Система показателей эффективности организации промышленного производства с учетом экологических мероприятий // Экономические науки. 2010. № 66. С. 103-107. Гайрабеков У.Т. Загрязнение природной среды при строительстве нефтяных скважин и мероприятия по оптимизации природопользования // Вестник Чеченского государственного университета им. А.А. Кадырова. 2012. № 1. С. 167-175. Гарифуллина А.Х. Разработка и внедрение системы инвестирования промышленных предприятий с учетом экологического фактора // Сегодня и завтра Российской экономики. 2009. № 30. С. 157-160. Голубев А. Оптимизация производства с учетом экологических факторов // Вестник Российской академии сельскохозяйственных наук. 1993. № 4. С. 9-11. Гусев В.А. Оптимизация процесса экологического регулирования хозяйственной деятельности // Гуманитарные, экономические и правовые проблемы современного общества: сб. науч. тр. сотр. М., 2015. С. 59-65. Дебелая И.Д. Направления оптимизации природопользования на территории отрабатываемых россыпных месторождений золота // География Азиатской России на рубеже веков: мат. XI науч. совещ. географов Сибири и Дальнего Востока. 2001. С. 139-140. Егорова Т.А., Лобанова И.А., Новиков А.В. Моделирование производственных систем с позиции экологической парадигмы // МАК: Математики Алтайскому краю: мат. Всерос. конф. по математике. 2017. С. 173-176. Злоказов В.Ф. Системный характер управления процессами природопользования предприятий // Вестник Челябинского государственного университета. 2006. № 5. С. 59-61. Иванова О.В., Гареева Р.И. Система экологического менеджмента на предприятиях России // Безопасность жизнедеятельности человека в среде обитания: проблемы, пути решения: мат. Всерос. науч.-прак. конференции с межд. участ. 2011. С. 78-80. Мазлова Е.А., Гречищева Н.Ю. Анализ и использование опыта промышленных предприятий в организации системы экологического менеджмента // Защита окружающей среды в нефтегазовом комплексе. 2005. № 3. С. 61-64. Мельников Н.Н., Месяц С.П. Концепция оптимизации экологического состояния горно-промышленных регионов // Освоение недр и экологические проблемы взгляд в XXI век: мат. Межд. конф.: доклады. 2001. С. 196-204. Топольский Н.Г., Самарин И.В., Строгонов А.Ю. Модель оценки обеспечения комплексной безопасности в АСУТП с применением диагностики пожарных извещателей для построения автоматизированной системы поддержки управления // Пожаровзрывобезопасность. 2018. Т. 27, № 11. С. 15-22. Самарин И.В. Стратегическое планирование: модифицированный метод парных сравнений для задач высокой размерности // Труды Российского государственного университета нефти и газа имени И.М. Губкина. 2016. № 1(282). С. 121-134.