Статья оценивает экономическую эффективность внедрения цифровых двойников в нефтегазовом производстве и отвечает на вопрос, создают ли интегрированные цифровые модели устойчивую добавленную стоимость на всем жизненном цикле активов в условиях волатильности рынков и ужесточения экологических требований; цель – разработать и апробировать методический подход к расчету совокупного эффекта (CAPEX, OPEX, выручка) и интегральных финансовых метрик инвестиционных проектов. Материалы и методы включают анализ неидентифицируемых производственных и финансовых данных пяти вертикально-интегрированных компаний за 2018-2023 годы, бенчмаркинг по открытым отчетам и обзорам, а также эконометрическое и DCF-моделирование с расчетом NPV, IRR, DPP и PI; использованы регрессионные модели для выявления зависимостей между глубиной интеграции цифрового двойника и изменением ключевых KPI, а также анализ чувствительности к ценам на нефть, стоимости лицензий и инфляции. Результаты показывают, что применение цифровых двойников на стадиях FEED и детального проектирования снижает CAPEX на 6,7-9,5% (максимально на морских платформах), за счет коллизий-контроля, оптимизации компоновок и сокращения переделок; в эксплуатации наблюдается кумулятивное уменьшение OPEX до 16,42% к пятому году, главным образом за счет перехода к предиктивному ТОиР (-23,9% от базового уровня) и снижения энергопотребления (-11,3%). Производственные эффекты выражаются в сокращении незапланированных простоев на 54,7%, росте OEE на 7,6 п.п. и увеличении годовой добычи на 5,0% без дополнительных мощностей. Интегральные финансовые показатели для типового месторождения (горизонт 15 лет, ставка дисконтирования 12%) составили: NPV 82,45 млн долл., IRR 24,6%, дисконтированный срок окупаемости 4,8 года, PI 1,78; стресс-тестирование подтвердило сохранение NPV > 0 при -20% к цене нефти или +30% к затратам внедрения. Обсуждение акцентирует синергетическую природу эффекта (CAPEX+OPEX+производительность) и стратегическую ценность цифровых двойников как инструмента повышения конкурентоспособности, рекомендуя масштабирование к комплексным моделям активов и интеграцию с ИИ для автономного управления.
The article evaluates the economic efficiency of implementing digital twins in oil and gas production and addresses whether integrated digital models create sustained added value across the entire asset lifecycle amid market volatility and tightening environmental requirements; the aim is to develop and validate a methodological approach for calculating the total effect (CAPEX, OPEX, revenue) and the integral financial metrics of investment projects. Materials and methods include analysis of de-identified operational and financial data from five vertically integrated companies for 2018-2023, benchmarking against public reports and reviews, as well as econometric and DCF modeling with calculation of NPV, IRR, DPP, and PI; regression models were used to identify relationships between digital twin integration depth and changes in key KPIs, alongside sensitivity analysis to oil prices, license costs, and inflation. The results show that applying digital twins at the FEED and detailed design stages reduces CAPEX by 6,7-9,5% (maximally on offshore platforms) through clash detection, layout optimization, and fewer reworks; in operations, cumulative OPEX decreases by up to 16,42% by year five, driven primarily by the shift to predictive maintenance and repair (-23,9% from baseline) and lower energy consumption (-11,3%). Production effects are expressed in a 54,7% reduction in unplanned downtime, a 7.6 pp increase in OEE, and a 5,0% rise in annual production without additional capacity. Integrated financial metrics for a typical field (15-year horizon, 12% discount rate) were: NPV $82,45 million, IRR 24,6%, discounted payback period 4,8 years, PI 1,78; stress testing confirmed NPV > 0 at -20% oil price or +30% implementation costs. The discussion emphasizes the synergistic nature of the effect (CAPEX+OPEX+productivity) and the strategic value of digital twins as a tool for enhancing competitiveness, recommending scaling to comprehensive asset models and integration with AI for autonomous control.