Статья рассматривает проблему избыточного факельного сжигания попутного нефтяного газа на промыслах и предлагает интеллектуальную систему управления факельным хозяйством, ориентированную на проактивное снижение сбросов и сопутствующих выбросов парниковых и токсичных веществ на основе предиктивной аналитики и многокритериальной оптимизации. Эмпирической базой послужил обезличенный массив технологических данных за 2018-2022 гг. (более 50 ТБ) с более чем 800 датчиков (расход, давление, температура, состав ПНГ, режимы компрессорных и подготовительных установок); разработана верифицированная динамическая модель системы сбора и утилизации ПНГ в MATLAB/Simulink (среднее отклонение ключевых параметров не более 3,5%), предиктивный модуль на рекуррентной нейросети LSTM для прогнозов на горизонте 15 мин 6 ч (МАЕ по потоку ПНГ 1,27 тыс. куб. м/ч при типичных 80-100 тыс. куб. м/ч RMSE 2,03 тыс. куб. м/ч), а также оптимизационный модуль на основе роя частиц (PSO), минимизирующий взвешенную цель (объем факельного сжигания, электроэнергия на компримирование/транспорт, условные экологические штрафы) посредством управления уставками, производительностью компрессоров и распределением потоков между потребителями. В результате годовой имитации и квазиэкспериментального сравнения со стандартной реактивной стратегией получено сокращение объема факельного сжигания на 87,4% (148,72 18,74 млн куб. м/год) с пропорциональным снижением выбросов CO2-эквивалента, а также уменьшение среднегодовых концентраций SO2 и NOx в приземном слое в 8+ раз; корреляционно-регрессионный анализ подтвердил, что ключевыми факторами роста сжигания при традиционном управлении являются суммарный дебит жидкой фазы (r=0,893), давление в первой ступени сепарации (r=0,761) и ограниченная задействованность компрессорного парка (r=-0,684). Экономическая оценка демонстрирует высокую рентабельность: при САРЕХ 3,25 млн долл. и ОРЕХ 2,15 млн долл./год чистый годовой поток составил 17,35 млн долл./год, срок окупаемости 1,87 года, NPV за 5 лет (10%) — 62,58 млн долл. Сделан вывод о технологической и инвестиционной целесообразности внедрения умных алгоритмов управления и их масштабирования в составе единого цифрового контура промысла.
The article addresses the problem of excessive flaring of associated petroleum gas at production sites and proposes an intelligent flare system management approach aimed at proactively reducing venting and concomitant emissions of greenhouse and toxic substances based on predictive analytics and multicriteria optimization. The empirical base comprised a de-identified corpus of process data for 2018-2022 (>50 TB) from more than 800 sensors (flow, pressure, temperature, APG composition, operating modes of compression and treatment units); a validated dynamic model of the APG gathering and utilization system was developed in MATLAB/Simulink (mean deviation of key parameters ≤3,5%), a predictive module based on an LSTM recurrent neural network for 15-minute to 6-hour horizons (MAE for APG flow 1.27 thousand m3/h at typical 80-100 thousand m3/h RMSE 2,03 thousand m3/h), and an optimization module using particle swarm optimization (PSO) that minimizes a weighted objective (flared volume, electricity for compression/transport, notional environmental penalties) by adjusting setpoints, compressor throughput, and flow distribution among consumers. Annual simulation and quasi-experimental comparison with a standard reactive strategy yielded an 87,4% reduction in flared volume (148,72 18,74 million m³/year) with proportional reductions in CO2-equivalent emissions, as well as an 8+-fold decrease in mean annual ground-level SO2 and NOx concentrations; correlation - regression analysis confirmed that under traditional control the key drivers of increased flaring are total liquid-phase throughput (r=0.893), first-stage separator pressure (r=0.761), and limited utilization of the compressor fleet (r=-0.684). The economic assessment shows high profitability: with CAPEX of $3,25 million and OPEX of $2,15 million/year, net annual cash flow was $17,35 million/year, payback period 1.87 years, and 5-year NPV (10%) $62.58 million. It is concluded that deploying smart control algorithms is both technologically and financially justified, and their scaling within a unified digital field architecture is warranted.