CC BY
0
""^^И Экономическая,
социальная, политическая и рекреационная география
УДК 332.1 Б01: 10.24412/1728-323Х-2024-1-57-63
ЭКОЛОГО-ОРИЕНТИРОВАННЫЙ ВЫБОР ЭКСПЛУАТАЦИОННЫХ ОБЪЕКТОВ В ДОБЫЧНЫХ РЕГИОНАХ
И. Ю. Новоселова, д. э. н, профессор, Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации, iunov2010@yandex.ru, г. Москва, Россия,
А. Л. Новоселов, д. э. н, профессор, Российский государственный университет нефти и газа (НИУ) им. И. М. Губкина, alnov2004@yandex.ru, г. Москва, Россия
Аннотация. Экономическое развитие России требует освоения новых месторождений минеральных, в т. ч. углеводородных ресурсов. Вектор разведки и добычи полезных ископаемых направлен на новые регионы, большинство которых находятся в Арктической зоне России. При выборе первоочередного месторождения (участка месторождения) для освоения и дальнейшей эксплуатации традиционно основываются на показателях экономическая эффективность, доход государства, коэффициент извлечения сырья. В статье проведен анализ методов выбора эксплуатационных объектов углеводородного сырья, разработанных за последние два десятилетия, среди которых отсутствуют экологические оценки. Предложено ввести дополнительный показатель, характеризующий негативное воздействие на окружающую среду в добычном регионе. Кроме того, разработан метод определения весов критериев, которые определяются исходя из актуальной социально-экономической и экологической ситуацией в регионе. Авторами предложено воспользоваться многокритериальной оценкой приоритета альтернативных эксплуатационных объектов с применением метода парных сравнений. Для практического применения сформирован пошаговый алгоритм и приведен пример расчета.
Abstract. The economic development of Russia requires the development of new mineral deposits, including hydrocarbon resources. The vector of exploration and extraction of minerals is aimed at new regions, most of which are located in the Arctic Zone of Russia. Choosing the primary field (site of the deposit) for development and further operation is traditionally based on the indicators of economic efficiency, state income, and the coefficient of extraction of raw materials. The paper analyzes the methods of selecting operational facilities for hydrocarbon raw materials developed over the past two decades, among which there are no environmental assessments. It is proposed to introduce an additional indicator characterizing the negative impact on the environment in the mining region. In addition, another method has been developed for determining the relevance of criteria that are determined based on the current socioeconomic and environmental situation in the region. The authors propose to use a multi-criteria assessment of the priority of alternative operational facilities using the method of paired comparisons. For practical application, a step-by-step algorithm is formed and a calculation example is given.
Ключевые слова: оценка негативного воздействия, экологический вред в регионе, критерии выбора, альтернативные эксплуатационные объекты, алгоритм выбора.
Keywords: assessment of negative impact, environmental harm in the region, selection criteria, alternative operational facilities, selection algorithm.
Введение
Первая четверть текущего века в России характеризуется вовлечением новых, ранее не освоенных территорий в хозяйственную деятельность. Это, прежде всего, арктические регионы, в которые входят полностью или частично девять субъектов федерации: Мурманская и Архангельская области; республики Карелия, Коми и Саха (Якутия); Чукотский, Ненецкий и Ямало-Ненецкий автономные округа; Красноярский край. Арктические территории России составляют 28 % от общей площади страны, на которых проживает около 2,6 млн человек. В распоряжении Правительства Российской Федерации от 28.11.2023 № 3377-р приводится перечень опорных населенных пунктов в перечисленных выше субъектах федерации с целью развития минерально-
сырьевых центров добычи, реализации других производственных и инфраструктурных проектов. Быстрые темпы развития арктических регионов д олжны сочетаться со взвешенными эколого-экономическими решениями в области добычи минерального сырья. Развитие инновационных технологий добычи и транспортировки позволяет не только обеспечить более полное извлечение полезных ископаемых, но и значительно снизить загрязнение окружающей среды в процессе функционирования добывающих предприятий. Отсюда актуализируется задача выбора эксплуатационных объектов, которые в настоящий момент обеспечат получение наибольшего экономического результата и притока финансовых средств в бюджет, а также позволят минимизировать загрязнение окружающей среды в рамках используемых технологий. Проблемы загрязнения
окружающей среды как на уже освоенных территориях, так и в арктических регионах раскрыты в большом числе научных работ [1—5].
Анализ существующего механизма выбора эксплуатационных объектов
С начала XXI века начались попытки создания регламентирующих материалов выбора эксплуатационных объектов (ЭО) добычи нефти и природного газа. В результате за последние двадцать лет разработаны и утверждены три варианта методических рекомендаций для выбора эксплуатационных объектов, которые предлагают критерии выбора ЭО и механизм его осуществления. Отличие предлагаемого механизма выбора состоит в системе критериев, а сама процедура выбора ЭО остается неизменной. Во временных методических рекомендациях 2016 г. предлагается воспользоваться тремя критериями: чистым дисконтированным доходом (ЧДД); дисконтированным доходом государства (ДДГ); коэффициентом извлечения нефти, природного газа или конденсата (КИН, КИГ или КИК). Эти критерии рассчитываются по следующим формулам [6]:
• Чистый дисконтированный доход от эксплуатации 1-го ЭО:
ТЩ
ЧДД/ = I № - я^Ох - ^](1 + г)1 - г; (1)
г = 1
• Дисконтированный доход государства от эксплуатации /-го ЭО:
ТЩ
ДДГ/ = I ДГ/г(1 + г)1 - г;
г = 1
КИН при эксплуатации /-го ЭО:
КИН;- = К™ х К°хВ :
(2)
(3)
нефти, вытесненного при длительной интенсивной (до полного обводнения получаемой жидкости) промывке объема пустотного пространства коллектора, в который проникла вода, к начальному количеству балансовых запасов нефти в этом объеме;
К°хв — коэффициент охвата при эксплуатации /-го ЭО, т. е. отношение объема пустотного пространства, занятого вытесняющим агентом (охваченного процессом вытеснения), к общему объему пространства коллекторов изучаемого объекта, содержащих нефть.
В методических рекомендациях предлагается выбор лучшего варианта ЭО в три этапа. На первом этапе следует провести нормирование рекомендуемых критериев, разделив соответствующее значение по каждому из критериев на максимальное значение этого критерия:
Тчдд = ЧДД . Тддг = ДДГ/ .
1 тах [ ЧДД ] ; ' тах[ДДГ ] ;
.КИН
КИН
тах[ КИН]
(4)
На втором этапе определяется суммарный индекс по трем критериям для каждого их ЭО:
Т. = тЧДД + ТДДГ + т1
КИН
(5)
Третий этап позволяет выделить приоритетный вариант ЭО по максимальному значению суммарного индекса:
Т/ * = тах[Т/].
I
(6)
где Рг — цена на д обываемую нефть в г од г, руб./т;
О/г — объемы извлекаемой нефти на /-ом ЭО в год г, тыс. т/год;
Б/г — текущие затраты на добычу нефти на /-ом ЭО в год г, руб./т;
— объем инвестиций в освоение /-го ЭО и реализацию методов увеличения нефтеотдачи, руб.;
ТЩ — период рентабельной эксплуатации /-го ЭО, лет;
г — ставка дисконтирования, доли;
ДГ/г — доход государства от эксплуатации /-го ЭО в год г, руб.;
Квыт — коэффициент вытеснения при эксплуатации /-го ЭО, т. е. отношение количества
В последнем варианте рекомендаций, приведенных в приложении 5 Правил подготовки технических проектов разработки месторождений углеводородного сырья 2019 г., предлагается воспользоваться двумя критериями (1, 2) и далее провести выбор по формулам (4—6) без учета КИН.
В научных статьях [7—9] был проведен тщательный анализ рекомендаций по выбору ЭО и даны предложения по совершенствованию системы критериев и механизма выбора. В этих работах отмечается, что нельзя отказываться от критерия КИН (КИГ, КИК) при выборе ЭО. Предлагается ввести приоритетность критериев, поскольку заложенные в методических рекомендациях одинаковые приоритеты не соответствуют реальным предпочтениям, которые меняются в зависимости от экономико-политической ситуации, потребности в углеводородном сырье — объемах внутреннего потребления и экспорте, горнопромысловых параметрах ЭО, используемых тех-
нологиях добычи, а также других факторах. В статьях предложено использование иного механизма выбора приоритетного ЭО, который должен базироваться на многокритериальной оценке, т. е. специальных методах попарного сравнения [10, 11].
Приведенные в этих работах предложениями целесообразно учесть в практике выборе эксплуатационного объекта. Однако ни в одной работе не было предложено учесть природные особенности добычного региона и степень негативного воздействия на окружающей среды в регионе при выборе приоритетного ЭО.
Система эколого-ориентированного выбора эксплуатационных объектов
Систему критериев, приведенную в рекомендациях, рассмотренных выше, следует расширить за счет включения критерия оценки негативного воздействия на окружающую среду региона, в котором предполагается освоение и функционирования добычи на анализируемом эксплуатационном объекте. В таком критерии необходимо отразить негативное воздействие на все компоненты окружающей природной среды региона, т. е. на атмосферный воздух (Ватм), водные ресурсы (Вводн), почву (Впочв). Для определения суммарного воздействия в процессе обустройства и эксплуатации участка добычи углеводородного сырья возможна оценка причиняемого вреда в стоимостном выражении. Тогда суммарная величина вреда от загрязнения окружающей среды при добыче углеводородного ресурса для ,-го ЭО за период рентабельной добычи будет определена по формуле:
в = ва™ + Вводн
+ ВТ
(7)
У/ = в1
■ тщ t = 1
(8)
ТУ = 1 -
У,- - тт[ У,- ]
1 I_/_
тах[У,] - шт[У,]
Таблица 1
Шкала для количественной оценки весов критериев (критерий у — по строке; критерий к — по столбцу)
Лексическое суждение эксперта Количественная оценка критерия у по сравнению с критерием к
Критерии j и к равноценны 1
Критерий j несколько более ва- 3
жен, чем критерий к
Критерий j более важен, чем кри- 5
терий к
Критерий j значительно важнее, 7
чем критерий к
Критерий j имеет абсолютное 9
предпочтение, перед критерием к
Поскольку анализируемые ЭО отличаются объемом извлекаемого углеводородного ресурса за период рентабельного использования, для обеспечения сопоставимости целесообразно найти удельные величины суммарного вреда для каждого ЭО:
Чем меньше удельная величина вреда окружающей среде — тем лучше, поэтому для определения критерия по показателю экологичности добычи для ,-го ЭО необходимо воспользоваться следующей расчетной формулой:
(9)
Формула (9) обеспечивает получение критерия, направленного на рост. Таким образом, все полученные по формулам (4, 9) критерии направлены на повышение. Расширенная система критериев обеспечит выбор приоритетного ЭО с учетом экологического интереса добычного региона.
При построении алгоритма эколого-ориенти-рованного выбора ЭО следует:
• предусмотреть задание весов используемых критериев;
• заменить упрощенный выбор приоритетного ЭО на основе максимальной суммы интегральной оценки по формулам (5—6) на многокритериальный метод выбора.
Эти этапы целесообразно объединить так, как это реализовано в методе анализа иерархий. Причем определение весов выполняется экспертно с использованием шкалы Т. Саати, которая была адаптирована к решаемой задаче сопоставления критериев (табл. 1), а заполнение матриц парного сравнения, исходя из значений критериев (4, 9), определяется количественно.
Если эксперт сомневается и не м ожет принять определенное лексическое суждение, то количественная оценка принимается как среднее арифметическое между количественными оценками, соответствующими рамочным лексическим суждениям при сомнении эксперта.
Алгоритм выбора эксплуатационных объектов
Исходные численные данные представлены значениями четырех критериев j = 1, 2, 3, 4 (/ =1 — ЧДД; j = 2 — ДДГ; j = 3 — КИН; j = 4 — удельный вред окружающей среде) по эксплуатационным объектам / = 1, 2, ..., п — Т,. Алгоритм эколого-ориентированного выбора приоритетного ЭО состоит из десяти шагов.
Шаг 1. Формируется м атрица парного сравнения критериев по следующему правилу: эксперт
1
Таблица 2
Значения показателей для оценки эксплуатационных объектов
Показатели оценки ЭО
Значения показателей для анализируемых ЭО/
ЭО1 ЭО2 ЭО3 ЭО4 ЭО5
594,68 560,43 574,1 626,17 826,17
765,63 718,48 794,98 676,02 576,02
0,495 0,471 0,544 0,48 0,524
15,3 23,7 28,1 31,6 28,5
Чистый дисконтированный доход, млн руб. Накопленный дисконтированный доход государства, млн руб. Коэффициент извлечения нефти, доли Удельный вред окружающей среде, млн руб./т
определяет л ексическую оценку, сопоставляя критерий ' в строке с критерием к в столбце и ставит соответствующую количественную оценку аук из таблицы 1 в клетку (/', к) матрицы. Симметричной клетке (к, j) присваивается обратное значение, т. е. а^ = (а/к)-1.
Шаг 2. Рассчитываются средние геометрические значения по строкам сформированной мат-4 Л 0,25
ак
Шаг 10. Выявление наиболее приоритетного
рицы, т. е. ^ = I П
к = 1
Шаг 3. Определяются веса критериев по фор-
^ = х
п
I
/ = 1
1/п
Шаг 8. Приращение критерия: j = j + 1. Если j < 4, то переход к шагу 5; в противном случае — переход к шагу 9.
Шаг 9. Определение приоритета ЭО по фор-4
муле: а/ = I Vjдля всех / = 1, 2, ..., п. } = 1
ЭО по формуле: а/* =
тах {а/}.
/ = 1,2,..., п
муле Vj = ^ X II ' V = 1
Шаг 4. Полагается номер критерия j = 1. Шаг 5. Определяется матрица парного сравнения эксплуатационного объекта / (по строке) с эксплуатационным объектом Я (по столбцу)
по критерию j по следующему правилу: Ь/5 =
= Ту(Т/ + Ту )-1. Значение в симметричной
клетке матрицы равно Ь' = Ту( Т/ + Т')-1. Расчеты проводятся по всем клеткам матрицы, т. е. для всех сочетаний эксплуатационных объектов попарно.
Шаг 6. Определение среднего геометрического по строкам матрицы:
( 4 Л 0,25
с/ = I П Ь/Л .
V к = 1 )
Шаг 7. Расчет оценок ЭО по у'-му критерию:
Пример использования алгоритма
Разработанный алгоритм был апробирован на ряде альтернативных эксплуатационных объектов. Ниже приведен пример оценки приоритетности пяти ЭО, значения показателей для которых приведены в таблице 1.
С целью использования приведенных значений в алгоритме эколого-ориентированного выбора эксплуатационного объекта рассчитываются критерии выбора ЭО (4, 9).
В соответствии с шагами 1—3 алгоритма определяются веса критериев. В таблице 4 (колонки 2—5) приведены оценки приоритетности критериев поставленные экспертами в соответствии с принятой шкалой (табл. 1). Например, при сравнении первого и второго критерия эксперт считает, что эти критерии равноценны. Поэтому на пересечении первой строки и второго столбца следует поставить количественную оценку, равную единице. Эксперт считает, что второй критерий более важен, чем третий критерий, поэтому следует поставить в клетку на пересечении второй строки и третьего столбца количественную оценку, равную пяти. В симметричные клетки ставятся обратные значения, т. е. в клетку (3, 1) ставится значение 1/3 = 0,333; в клетку (3, 2) — значение 1/5 = 0,2. В предпоследнем столбце
Таблица 3 Масштабированные значения критериев
Критерии оценки
Масштабированные значения критериев для ЭО
ЭО (/ = 1, 2, 3, 4) ЭО1 ЭО2 ЭО3 ЭО4 ЭО5
ТЧДД , доли (1 = 1) 0,72 0,68 0,69 0,76 1,00
ТДДГ, доли ( = 2) 0,96 0,90 1,00 0,85 0,72
ТчКИН / . А\ Т , доли (/ = 3) 0,91 0,87 1,00 0,88 0,96
ТУ, доли (/' = 4) 1,00 0,48 0,21 0,00 0,19
Таблица 4
Расчет весов критериев
Критерии оценки ЭО, к Сред-
нее гео-метрическое ч Вес критерия Юу
Критерии оценки ЭО, у к = 1 к = 2 к = 3 к = 4
ТЧДД,доли 1 1 3 3 1,73 0,35
а = 1)
тДДГ Т; , доли 1 1 5 5 2,24 0,45
а = 2)
„,КИН Т1 ,доли 0,33 0,2 1 2 0,60 0,12
а = 3)
тУ Т1 ,доли 0,33 0,2 0,5 1 0,43 0,09
а = 4)
Сумма 5,00 1,00
рассчитывается среднее геометрическое значение числа в соответствующей строке. В последней колонке таблицы 4 приведены веса критериев, найденные как результат деления соответствующего среднего геометрического значения на сумму средних геометрических значений.
В соответствии с шагами 4—8 алгоритма на основе данных из таблицы 3 были сформированы матрицы парного сравнения по каждому из четы-
рех критериев. В таблице 5 приведена матрица парных сравнений по первому критерию. В клетке (1, 2) матрицы проводится сравнение ЭО1 и ЭО2 по первому критерию. Из таблицы 3 видно, что значение первого критерия для ЭО1 равно 0,72, а для ЭО2 — 0,68. Отсюда искомое значение в клетке (1, 2) матрицы парных сравнений определяется по формуле, приведенной на шаге 5 алгоритма:
^,2 = т/( Т/ + Т])-1 = = 0,72 х (0,72 + 0,68)-1 = 0,5148.
Значение в симметричной клетке (2, 1) матрицы попарных сравнений будет равно:
4,1 = Тг( Т11 + Т21)-1 = = 0,68 х (0,72 + 0,68)-1 = 0,4852.
По остальным критериям формируются аналогичные таблицы. На основе результатов расчетов таблицы 4, а также парного сравнения ЭО по всем критериям (в табл. 5 приведен расчет по первому критерию) проводится окончательный расчет приоритетности эксплуатационных объектов (шаг 9 разработанного алгоритма). Для этого рекомендуется заполнить таблицу 6, в которой в столбцах 2—5 приведены оценки приоритетности по каждому из критериев в отдельности.
Таблица 5
Расчет приоритетности ЭО по критерию тЧДД (у = 1)
ЭО/ ЭОк Среднее геомет- Вес
ЭО1 ЭО2 ЭО3 ЭО4 ЭО5 1 рическое С/ 1 критерия т/
ЭО1 0,5000 0,5148 0,5088 0,4871 0,4185 0,4845 0,1943
ЭО2 0,4852 0,5000 0,4940 0,4723 0,4042 0,4698 0,1884
ЭО3 0,4912 0,5060 0,5000 0,4783 0,4100 0,4757 0,1908
ЭО4 0,5129 0,5277 0,5217 0,5000 0,4311 0,4974 0,1995
ЭО5 0,5815 0,5958 0,5900 0,5689 0,5000 0,5661 0,2270
Сумма 2,4935 1,0000
Значения приоритетности ЭО по критериям Приоритет а1
ТЧДД т/ уДДГ т КИН тУ
ЭО1 0,1943 0,2087 0,1986 0,1529 0,1977
ЭО2 0,1884 0,2023 0,1936 0,1957 0,1959
ЭО3 0,1908 0,2124 0,2080 0,2128 0,2044
ЭО4 0,1995 0,1962 0,1955 0,2244 0,1997
ЭО5 0,2270 0,1803 0,2043 0,2142 0,2023
Веса критериев 0,3464 0,4472 0,1209 0,0855 —
Таблица 6
Расчет приоритетности ЭО во всем критериям с учетом их весов
Например, в столбце 2 приведены результаты оценки приоритетности ЭО по критерию ТЧДД. В последней строке приведены веса критериев из таблицы 4. Расчет проводится по формуле, приведенной на шаге 9 алгоритма. Например, для первого эксплуатационного объекта получаем:
4
а1 = I V'= 0,3464 х 0,1943 + У = 1
+ 0,4472 х 0,2087 + 0,1209 х 0,1986 +
+ 0,0855 х 0,1529 = 0,1977.
На шаге 10 алгоритма, исходя из полученных в таблице 6 приоритетов пяти ЭО, следует осуществить эколого-ориентированный выбор третьего эксплуатационного объекта, приоритет которого максимален и равен 0,2044.
Заключение
Расширение системы критериев выбора эксплуатационных объектов на счет комплексной оценки воздействия добычного предприятия на
окружающую среду позволяет осуществить эколого-ориентированный выбор ЭО. Однако это не означает полного отказа от других ЭО, поскольку стремительное развитие технологий добычи углеводородного сырья в течение достаточно короткого периода дает возможность сократить негативное воздействие на водные ресурсы, атмосферный воздух и почвы в период обустройства и рентабельной функционирования ЭО. Следует отметить, что предложенный алгоритм может быть использован не только при выборе участка добычи нефти. При выборе участка добычи природного газа или конденсата этот же алгоритм может быть применен при условии замены третьего показателя (КИН), характеризующего ЭО, на соответствующие показатели (КИГ или КИК). Предложенный подход отличает адаптивность к меняющейся социально-экономической и экологической ситуации в добычном регионе за счет расчета весов критериев, что повышает его практическую востребованность.
Библиографический список
1. Елинский В. И., Ахмедов Р. М., Иванова Ю. А. Проблема загрязнения окружающей среды при нефтедобыче: актуальные вопросы // Вестник Московского университета МВД России. — 2020. — № 7. — С. 118—122. DOI: 10.24411/2073-0454-2020-10397
2. Сулейманов Р. А., Бактыбаева З. Б., Валеев Т. К., Рахматуллин Н. Р., Иванов Д. Е., Спирин В. Ф. Эколого-гигиени-ческая характеристика окружающей среды и состояние здоровья населения на территориях добычи и транспорта нефти // Ульяновский медико-биологический журнал. — 2018. — № 4. — С. 124—142. DOI: 10.23648/UMBJ.2018.32.22703
3. Сулейманов Р. А., Гимранова Г. Г., Давлетнуров Н. Х., Валеев Т. К., Бактыбаева З. Б., Рахматуллин Н. Р., Егорова Н. Н., Даукаев Р. А. Опыт оценки качества среды обитания и здоровья населения на нефтедобывающих территориях // Уральский экологический вестник. — 2017. — № 1. — С. 32—36.
4. Бактыбаева З. Б., Сулейманов Р. А., Валеев Т. К., Рахматуллин Н. Р. Оценка воздействия нефтеперерабатывающей и нефтехимической промышленности на эколого-гигиеническое состояние объектов окружающей среды и здоровье населения // Медицина труда и экология человека. — 2018. — № 4. — С. 12—26.
5. Валеев Т. К., Сулейманов Р. А., Бакиров А. Б. Научное обоснование гигиенической безопасности питьевого водоснабжения на нефтедобывающих территориях // Медицина труда и экология человека. — 2018. — № 4. — С. 6—11.
6. Новоселов А. Л., Новоселова И. Ю. Совершенствование механизма выбора эксплуатационного объекта углеводородного сырья // Минеральные ресурсы России. Экономика и управление. — 2022. — № 1 (176). — С. 30—34.
7. Благова Л. А., Десяцкова А. И., Дорохова К. В., Чернышова Е. С. Экономические критерии выбора рекомендуемого варианта разработки месторождений углеводородного сырья // Интерэкспо Гео-Сибирь. — 2017. — № 2 (1). — С. 295—299.
8. Зубарева В. Д., Саркисова А. С., Хатьков В. Ю., Субрий А. А., Оздоева А. Х. Экономические критерии выбора вариантов разработки нефтяных месторождений // Нефтяное хозяйство. — 2019. — № 8. — С. 76—79.
9. Новоселов А. Л., Новоселова И. Ю. Выбор эксплуатационного объекта нефтедобычи на основе прогнозных параметров // Минеральные ресурсы России. Экономика и управление. — 2023. — № 5 (184). — С. 21—27.
10. Rohan K. Gavade Multi-Criteria Decision Making: An overview of different selection problems and methods // IJCSIT. International Journal of Computer Science and Information Technologies. — 2014. — № 5 (4). — С. 5643—5646.
11. Смирнов Д. Б. Методика многокритериальной оценки уровня инновационной активности нефтедобывающих предприятий // Стратегические решения и риск-менеджмент. — 2016. — № 1. — С. 96—102.
ECO-ORIENTED SELECTION OF OPERATIONAL FACILITIES IN MINING REGIONS
I. Yu. Novoselova, Ph. D. (Economics), Dr. Habil, Professor, Financial University under the Government of the Russian Federation, iunov2010@yandex.ru, Moscow, Russia,
A. L. Novoselov, Ph. D. (Economics), Dr. Habil, Professor, National University of Oil and Gas "Gubkin University"; alnov2004@yandex.ru, Moscow, Russia
References
1. Elinsky V. I., Akhmedov R. M., Ivanova Yu. A. Problema zagrjaznenija okruzhajushhej sredy pri neftedobyche: aktu-al'nye voprosy [The problem of environmental pollution during oil production: current issues]. VestnikMoskovskogo universiteta MVD Rossii. 2020. No. 7. P. 118-122. DOI: 10.24411/2073-0454-2020-10397 [in Russian].
2. Suleymanov R. A., Baktybaeva Z. B., Valeev T. K., Rakhmatullin N. R., Ivanov D. E., Spirin V. F. Jekologo-gigienicheskaja harakteristika okruzhajushhej sredy i sostojanie zdorov'ja naselenija na territorijah dobychi i transporta nefti [Ecological and hygienic characteristics of the environment and the state of health of the population in the territories of oil production and transport]. Ul'yanovskiy mediko-biologicheskiy zhurnal. 2018. No. 4. P. 124—142. DOI: 10.23648/UMBJ.2018.32.22703 [in Russian].
3. Suleymanov R. A., Gimranova G. G., Davletnurov N. Kh., Valeev T. K., Baktybaeva Z. B., Rakhmatullin N. R., Ego-rova N. N., Daukaev R. A. Opyt ocenki kachestva sredy obitanija i zdorov'ja naselenija na neftedobyvajushhih territorijah [Assessment of environmental quality and public health in oil producing areas]. Ural'skiy ekologicheskiy vestnik. 2017. No. 1. P. 32—36 [in Russian].
4. Baktybaeva Z. B., Suleymanov R. A., Valeev T. K., Rakhmatullin N. R. Ocenka vozdejstvija neftepererabatyvajushhej i nefte-himicheskoj promyshlennosti na jekologo-gigienicheskoe sostojanie ob'ektov okruzhajushhej sredy i zdorov'e naselenij [Assessment of the impact of the oil refining and petrochemical industry on the environmental and hygienic state of environmental objects and public health]. Meditsina truda i ekologiya cheloveka. 2018. No. 4. P. 12—26 [in Russian].
5. Valeev T. K., Suleymanov R. A., Bakirov A. B. Nauchnoe obosnovanie gigienicheskoj bezopasnosti pit'evogo vodosnabzhenija na neftedo-byvajushhih territorijah [Scientific justification of hygienic safety of drinking water supply in oil-fielding territories]. Meditsina truda i ekologiya cheloveka. 2018. No. 4. P. 6—11 [in Russian].
6. Novoselov A. L., Novoselova I. Yu. Sovershenstvovanie mehanizma vybora jekspluatacionnogo ob#ekta uglevodorodnogo syr'ja [Improving the mechanism for selecting a hydrocarbon production facility]. Mineral'nyye resursy Rossii. Ekonomika i up-ravleniye. 2022. No. 1 (176). P. 30—34 [in Russian].
7. Blagova L. A., Desyatskova A. I., Dorokhova K. V., Chernyshova E. S. Chernyshova E. S. Jeko-nomicheskie kriterii vybora rekomenduemogo varianta razrabotki mestorozhdenij uglevodorodnogo syr'ja [Economic criteria for choosing the recommended option for developing hydrocarbon deposits]. Interexpo Geo-Siberia. 2017. No. 2 (1). P. 295—299 [in Russian].
8. Zubareva V. D., Sarkisova A. S., Khatkov V. Yu., Subriy A. A., Ozdoeva A. Kh. Jekonomicheskie kriterii vybora variantov razrabotki neftjanyh mestorozhdenij [Economic criteria for choosing options for developing oil fields]. Neftyaтaya promysh-lennost'. 2019. No. 8. P. 76—79 [in Russian].
9. Novoselov A. L., Novoselova I. Yu. Vybor jekspluatacionnogo ob#ek-ta neftedobychi na osnove prognoznyh parametrov [Selection of an oil production facility based on forecast parameters]. Mineral Resources of Russia. Economics and Management. 2023. No. 5 (184). P. 21—27 [in Russian].
10. Rohan K. Gavade Multi-Criteria Decision Making: An overview of different selection problems and methods. International Journal of Computer Science and Information Technologies. 2014. No. 5 (4). P. 5643—5646.
11. Smirnov D. B. Metodika mnogokriterial'noj ocenki urovnja innovacionnoj aktivnosti neftedobyvajushhih predprijatij [Methodology for multi-criteria assessment of the level of innovation activity of oil producing enterprises]. Strategicheskiye resheniya i risk-menedzhment. 2016. No. 1. P. 96—102 [in Russian].
