CC BY
11
УДК 622.276
https://doi.org/10.24412/0131-4270-2021-4-24-29
СПОСОБ ОЦЕНКИ ЭФФЕКТИВНОСТИ УПРАВЛЕНИЯ СБАЛАНСИРОВАННЫМ РАЗВИТИЕМ ИНФОРМАЦИОННОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ ИНЖИНИРИНГА ГЕОРЕСУРСОВ ПРЕДПРИЯТИЙ ПО ДОБЫЧЕ И ТРАНСПОРТУ НЕФТИ И ГАЗА
METHOD FOR ASSESSING THE EFFICIENCY OF CONTROL OF BALANCED DEVELOPMENT OF INFORMATION SUPPORT OF ENGINEERING OF GEORESOURCES OF OIL AND GAS PRODUCTION AND TRANSPORTATION ENTERPRISES
Китаев С.В.1, Колотилов Ю.В.2, Гладков И.В.2, Воеводин И.Г.3, Плотников А.Ю.2
1 Уфимский государственный нефтяной технический университет, 450062, г. Уфа, Россия
ORCID: https//orcid.org/0000-0002-8605-0273, E-mail: svkitaev@mail.ru
2 Российский государственный университет нефти и газа (НИУ) им. И.М. Губкина, 119991, Москва, Россия
ORCID: https//orcid.org/0000-0003-4231-7754, E-mail: kolotilov_yury@mail.ru
ORCID: https//orcid.org/0000-0002-6899-8028,
E-mail: gladkovsamboserp@mail.ru
ORCID: https//orcid.org/0000-0002-8875-1911,
E-mail: plotnikovyurii@rambler.ru
3 Астраханский государственный университет, 414056, г. Астрахань, Россия
ORCID: https//orcid.org/0000-0002-7761-0064, E-mail: ilya.voevodin@gmail.com
Резюме: Отсутствие сбалансированности комплекса информационных средств предприятий по добыче и транспорту нефти и газа ведет к ухудшению качественных и количественных показателей деятельности предприятий и снижению эффективности затрат на эксплуатацию месторождений. Актуальность исследования обусловлена необходимостью сбалансированного развития информационного обеспечения инжиниринга георесурсов в условиях неопределенности. Основными методами реализации сбалансированного состояния информационного обеспечения являются построение и анализ иерархических организационных моделей инфраструктуры инжиниринга георесурсов. В статье приведены результаты разработки метода оценки эффективности управления сбалансированным развитием информационного обеспечения инжиниринга георесурсов. Рассмотрены иерархические структуры организационных и технических систем инжиниринга георесурсов с учетом характеристик трудоемкости анализа иерархий, описывающих указанные системы. Базой
Sergey V. Kitaev1, Yuriy V. Kolotilov2, Ilyia V. Gladkov2, Ilyia G. Voevodin3, Anton YU. Plotnikov2
1 Ufa State Petroleum Technological University, 450062, Ufa, Russia ORCID: https://orcid.org/0000-0002-8605-0273, E-mail: svkitaev@mail.ru
2 Gubkin Russian State University of Oil and Gas, 119991, Moscow, Russia ORCID: https//orcid.org/0000-0003-4231-7754, E-mail: kolotilov_yury@mail.ru ORCID: https//orcid.org/0000-0002-6899-8028,
E-mail: gladkovsamboserp@mail.ru ORCID: https//orcid.org/0000-0002-8875-1911, E-mail: plotnikovyurii@rambler.ru
данных для проведения исследований является система показателей зависимостей трудоемкости реализации метода анализа иерархий от размерности матриц парных сравнений экспертных оценок эффективности организационных и технических систем инжиниринга георесурсов. Оценка эффективности информационного обеспечения с целью определения достигнутого уровня характеристик трудоемкости анализа иерархических моделей организационных и технических систем проводится на основе интегральных метрик, получаемых с помощью свертки показателей трудоемкости экспертного анализа. Максимальная адекватность выводов при идентификации выбранной иерархической модели имеет место при описании трудоемкости согласования матриц парных сравнений показателей эффективности метриками, основанными на использовании степенных форм. Построена система метрик интегральной оценки эффективности иерархических моделей информационного обеспечения организационных и технических систем инжиниринга георесурсов, адекватно описывающих трудоемкость анализа моделей в зависимости от характеристик структур, используемых критериальных систем. Показано, что наибольшей эффективностью обладают сбалансированные структуры информационного обеспечения, характеризующиеся примерным равенством числа групп критериев и числа показателей в каждой группе (показатели входят в группы критериев).
Ключевые слова: организационная и техническая система, метод анализа иерархий, группа критериев, показатель эффективности, информационное обеспечение, сбалансированное развитие.
Для цитирования: Китаев С.В., Колотилов Ю.В., Гладков И.В., Воеводин И.Г., Плотников А.Ю. Способ оценки эффективности управления сбалансированным развитием информационного обеспечения инжиниринга георесурсов предприятий по добыче и транспорту нефти и газа // Транспорт и хранение нефтепродуктов и углеводородного сырья. 2021. № 4. С. 24-29
DOI:10.24412/0131-4270-2021-4-24-29
3 Astrakhan State University, 414056, Astrakhan, Russia ORCID: https//orcid.org/0000-0002-7761-0064, E-mail: ilya.voevodin@gmail.com
Abstract: The lack of balance in the complex of information facilities of enterprises for the production and transport of oil and gas leads to a deterioration in the qualitative and quantitative indicators of the activities of enterprises and a decrease in the efficiency of costs for the operation of fields. The relevance of the study is due to the need for a balanced development of information support for georesource engineering in conditions of uncertainty. The main methods for the implementation of a balanced state of information support are the
construction and analysis of hierarchical organizational models of the georesource engineering infrastructure. The article presents the results of the development of a method for assessing the effectiveness of managing the balanced development of information support for engineering georesources. Hierarchical structures of organizational and technical systems of geo-resources engineering are considered, taking into account the characteristics of the complexity of the analysis of hierarchies describing these systems. The database for research is a system of indicators of dependences of the labor intensity of the implementation of the hierarchy analysis method on the dimension of matrices of paired comparisons of expert assessments of the effectiveness of organizational and technical systems of georesource engineering. Evaluation of the efficiency of information support in order to determine the achieved level of characteristics of the labor intensity of the analysis of hierarchical models of organizational and technical systems is carried out on the basis of integral metrics obtained using the convolution of indicators of the labor intensity of expert analysis. The maximum adequacy of conclusions when identifying the selected hierarchical model takes place when describing the complexity of matching matrices of paired comparisons of performance indicators with metrics based on the use of power forms. A system of metrics for
the integral assessment of the effectiveness of hierarchical models of information support of organizational and technical systems for engineering georesources, which adequately describes the complexity of the analysis of models, depending on the characteristics of structures, used criterion systems, has been built. It is shown that the most effective are balanced structures of information support, characterized by the approximate equality of the number of criteria groups and the number of indicators in each group (indicators are included in the criteria groups).
Keywords: organizational and technical system, hierarchy analysis method, criteria group, performance indicator, information support, balanced development.
For citation: Kitaev S.V., Kolotilov YU.V., Gladkov I.V., Voevodin I.G., Plotnikov A.YU. METHOD FOR ASSESSING THE EFFICIENCY OF CONTROL OF BALANCED DEVELOPMENT OF INFORMATION SUPPORT OF ENGINEERING OF GEORESOURCES OF OIL AND GAS PRODUCTION AND TRANSPORTATION ENTERPRISES. Transport and storage of Oil Products and hydrocarbons, 2021. no. 4, pp. 24-29.
DOI:10.24412/0131-4270-2021-4-24-29
Надежность и безопасность эксплуатации месторождений углеводородного сырья определяют устойчивое развитие экономики Российской Федерации. Рациональная разработка месторождений обуславливается наличием развитой системы информационного обеспечения инжиниринга георесурсов на предприятиях добычи и транспорта нефти и газа.
Повышение показателей энергетической эффективности нефтегазовых предприятий, связанное со снижением затрат на эксплуатацию месторождений нефти и газа, обуславливает необходимость сбалансированного развития информационного обеспечения процессов инжиниринга георесурсов. В связи с этим для оценки эффективности управления сбалансированным развитием информационного обеспечения нами предложено использовать в качестве показателя трудоемкость анализа моделей в зависимости от характеристик структур используемых критериальных систем.
В работе рассмотрен выбор метрики интегральной оценки эффективности иерархических моделей информационного обеспечения организационных и технических систем инжиниринга георесурсов и выполнены вариантные расчеты оценки для различных видов иерархических моделей, связанных с одной и той же организационной или технической системой.
Информационное обеспечение инжиниринга георесурсов месторождений нефти и газа представляет собой специализированный информационно-измерительный комплекс, поддерживающий при принятии решений по статистическим данным работы технической системы.
В состав информационного обеспечения, таким образом, входят также критериальные системы, структуры данных и сами данные, наполняющие эти структуры. В настоящей работе рассматриваются иерархические критериальные системы и структуры данных информационного обеспечения инжиниринга георесурсов как наиболее эффективные в отношении существующих алгоритмов анализа.
Основой программного обеспечения инжиниринга георесурсов являются алгоритмы управления базами данных, представляющие собой синтез различных методов принятия управленческих решений. Ввиду иерархического
характера используемых структур данных и критериальных систем целесообразным представляется использование метода анализа иерархий (МАИ), который известен как инструмент анализа, позволяющий принимать комплексные решения [1-3]. Суть метода заключается в представлении последовательности действий, направленной на решение задачи в виде пирамиды: вершина пирамиды - это само решение, в средней части пирамиды располагаются критерии и связи, сюда же входят показатели, служащие для оценки альтернатив. Нижний уровень образуется объектами - месторождениями, они сравниваются между собой показателями уровней, располагающихся выше.
Основой МАИ является построение иерархической структуры, МАИ также включает определение приоритетов показателей и групп критериев [4-6]. Приоритеты показателей в МАИ предполагается определять на основе оценок экспертов, полученные результаты используются для поддержки принятия адекватного решения. На заключительном этапе для достижения поставленной цели определяются ранговые приоритеты анализируемых месторождений.
Рассматриваемая иерархическая структура информационного обеспечения инжиниринга георесурсов для определения относительного риска эксплуатации объектов месторождений нефти и газа использует понятие приоритета объекта в диапазоне от 0 до 1 как величину относительного риска нарушения работоспособности объекта [7-9].
Уровень 0 соответствует определению цели принятия решения - оценки относительного риска эксплуатации объектов месторождений нефти и газа.
Уровень 1 представляет группы критериев для определения относительной величины риска эксплуатации объектов месторождений нефти и газа. На первом уровне сравниваются между собой относительные важности групп критериев и их влияния на принятие правильного решения на уровне 0.
Уровень 2 включает показатели, составляющие соответствующие группы критериев для определения относительной величины риска эксплуатации объектов месторождений нефти и газа [10-12].
Уровень 3 представляет сравниваемые альтернативы -объекты месторождений нефти и газа - для определения
относительной величины риска их эксплуатации. На этом уровне необходимо произвести парное сравнение объектов по отношению к каждому из показателей уровня 2, что даст столько же матриц парных сравнений, сколько показателей имеется на уровне 2. В каждом случае такого сравнения эксперт формулирует вопрос вида: «какой объект имеет большую важность при рассмотрении риска его эксплуатации по данному показателю и в итоге больше влияет на снижение работоспособности системы?».
В настоящей работе рассмотрено влияние вариантов распределения показателей по группам в рамках иерархии на трудоемкость анализа относительного риска эксплуатации объектов месторождений нефти и газа с использованием предлагаемых иерархий различного вида [13-15].
Принимаем число показателей, используемых при анализе, за постоянную величину для обеспечения адекватности сравнения эквивалентных по сложности (мощности) критериальных систем.
Трудоемкость анализа на уровнях 0 и 3 всегда постоянна вне зависимости от выбранного варианта иерархии.
Основной интерес представляет анализ трудоемкости экспертной оценки с помощью уровней 1 и 2, так как именно на этих уровнях происходит изменение распределения показателей по группам и соответственно числа групп и числа показателей в группе.
Будем оценивать трудоемкость экспертной оценки элементов иерархии как сложность согласования матриц парных сравнений. Известно, что точность ранжирования сравниваемых элементов матрицы парных сравнений существенно зависит от согласованности матриц, на что в МАИ всегда обращается особое внимание [16-18]. В то же время согласованность суждений эксперта в общем случае не достигается легко, и достичь согласованности тем сложнее, чем больше размерность матрицы парных сравнений. Легко видеть, что согласованность матрицы размерностью 2 достигается автоматически (и соответствующая оценка трудоемкости согласования должна обращаться в 0 при любом виде функциональной зависимости, описывающей трудоемкость).
В случае увеличения размерности матрицы парных сравнений трудоемкость достижения согласованности суждений эксперта также увеличивается. Процесс согласования является творческим процессом, связанным с интеллектуальной деятельностью лица, принимающего решения, и не подлежит автоматизации [19-21]. Таким образом, фактически целью настоящей работы является разработка метрики оценки сложности работы эксперта для всей иерархической критериальной системы в целом, а также проведение моделирования на основе многовариантных расчетов для определения иерархии, дающей наименьший объем труда эксперта для достижения главной цели - оценки величины относительного риска эксплуатации объектов месторождений нефти и газа.
Под информационным обеспечением организационной или технической производственной системы добычи нефти и газа будем понимать совокупность средств оценки (критериальных систем, групп критериев, показателей), методов оценки (в том числе рассматриваемого в качестве основного метода в настоящей работе метода анализа иерархий) и алгоритмических, программно-технических и информационных средств реализации процедур оценки в соответствии
с используемыми критериальными системами и методами анализа, применяемыми предприятиями добычи нефти и газа.
Интегральная оценка относительной эффективности некоторой иерархической модели (на примере информационного обеспечения инжиниринга георесурсов) и ее адекватности решаемой задаче может быть выполнена различными методами, среди которых выделяются методы свертки. Основным показателем оценки эффективности иерархической структуры информационного обеспечения инжиниринга георесурсов является трудоемкость работы эксперта с матрицами парных сравнений, описывающих процедуру выбора альтернатив. Известно, что чем выше размерность матрицы парных сравнений, тем сложнее выполнить согласование экспертных суждений в ней, причем сложность может возрастать быстрее, чем растет линейная функция от величины размерности. Кроме того, чем больше альтернатив одновременно участвует в сравнении, тем сложнее вынести экспертное суждение относительно парного сравнения каждой соответствующей пары. В настоящей работе авторы впервые сделали попытку сформулировать и проверить адекватность нескольких возможных моделей оценки сложности формирования матриц парных сравнений показателей относительной эффективности управления сбалансированным развитием информационного обеспечения инжиниринга георесурсов.
Для свертывания показателей эффективности часто используют следующие виды функций: функции аддитивной свертки показателей; функции мультипликативной свертки показателей; более сложные, комбинированные и другие нелинейные формы сверточных функций.
Функция аддитивной свертки показателей является реализацией подхода взвешенной оценки абсолютных нормированных значений показателей. Интегральный показатель F(Aj) формируется в виде взвешенной суммы отдельных показателей:
F(AJ) = Е, = 1, п-а-ЦАр. (1)
где А) - оцениваемая альтернатива (вариант иерархии), J = 1, 2, ..., т; а, - весовые коэффициенты, / = 1, 2, ..., п; f (А) -нормированное значение /-го показателя оценки трудоемкости анализа )-го варианта иерархии при /-м весовом коэффициенте.
Возможны различные подходы к определению весов показателей, но, как правило, они выбираются так, чтобы сумма весов была равна единице.
В настоящей работе наиболее адекватным решаемой задаче оказался метод формирования весов, основанный на оценке относительной сложности (трудоемкости) формирования матриц парных сравнений различной размерности, которая может быть оценена как линейной, так и другими, более быстро возрастающими функциями. За счет нормирования весов нетрудно добиться, чтобы сумма значений, порождаемых этими функциями, стала равной единице.
Значение показателя - это количество матриц парных сравнений различных размерностей; каждый показатель, таким образом, это число матриц определенной размерности, для которого определен вес как оценка относительной сложности анализа матрицы данной размерности. Значения показателей также подвергаются нормированию.
При использовании мультипликативной свертки существует возможность компенсации относительных изменений
отдельных показателей. Интегральный показатель F(A) при
этом имеет вид
F(A¡)
П = 1, „ад]'
(2)
таким образом, это произведение значений показателей 1(А), возведенных в соответствующие степени, равные весовым коэффициентам а^
Требуется, чтобы сумма весовых коэффициентов а была равной единице Е/ = 1 „•а/ = 1, при неотрицательных весовых коэффициентов а/ > 0.
Нормирования отдельных показателей данный вид свертки не требует, что является его основной отличительной особенностью.
В зависимости от характера изменения показателей, который необходимо учитывать (абсолютный или относительный) осуществляется выбор вида свертки, соответственно аддитивной или мультипликативной.
Для решения задачи оценки эффективности управления сбалансированным развитием информационного обеспечения инжиниринга георесурсов представляется целесообразным использовать функцию аддитивной свертки показателей ввиду того, что значения относительной трудоемкости анализа различных матриц парных сравнений между собой не связаны, а сама оцениваемая трудоемкость является абсолютной величиной, производной от трудозатрат эксперта.
Исследуемые виды функциональной зависимости трудоемкости реализации метода анализа иерархий от размерности матриц парных сравнений и результаты расчетов интегрального показателя оценки сбалансированности иерархической критериальной модели приведены на рис. 1, где АЭ - аддитивная свертка показателей с учетом весов, полученных с помощью экспоненциальной зависимости; АЛ - аддитивная свертка показателей с учетом весов, полученных с помощью линейной зависимости; АС -аддитивная свертка показателей с учетом весов, полученных с помощью степенной зависимости; МЭ - мультипликативная свертка показателей с учетом весов, полученных с помощью экспоненциальной зависимости; МЛ - мультипликативная свертка показателей с учетом весов, полученных с помощью линейной зависимости; МС - мультипликативная свертка показателей с учетом весов, полученных с помощью степенной зависимости.
Были выполнены многовариантные расчеты величины интегрального показателя эффективности использования иерархических критериальных систем различного вида, формируемых из одного и того же множества показателей оценки относительного риска эксплуатации объектов месторождений нефти и газа. Для подтверждения адекватности выбора функциональной зависимости оценки трудоемкости согласования матриц парных сравнений от их размерности, а также корректности выбора вида свертки показателей, было выполнено сравнение результатов расчетов с результатами испытаний применения данных критериальных систем в процессе деятельности эксперта.
Как следует из результатов многовариантных расчетов, все модели оценки определяют максимальную трудоемкость оценки иерархий, в которых все множество показателей разделено между всего двумя группами критериев (вариант В-1). Помимо высокой сложности согласования матриц большой размерности, данные иерархии характеризуются
также неоптимальностью логической структуры процедуры оценки относительного риска, в которой разнородные по своему назначению показатели оказываются объединенными в одну группу критериев и, соответственно, подвергаются парному сравнению в рамках одной матрицы.
Подтверждена неполная адекватность модели оценки эффективности иерархической критериальной системы с использованием мультипликативной свертки показателей в случае другого предельного случая с распределением показателей в большое число групп критериев, состоящих из двух показателей (вариант В-4). Мультипликативная свертка дает монотонное убывание интегрального показателя с уменьшением числа показателей в группе (идентификаторы интегральных показателей МЭ, МЛ, МС).
Наиболее интересные и согласованные с практикой результаты дает использование аддитивной свертки показателей со степенной функцией формирования весов (идентификаторы интегральных показателей АЭ, АЛ, АС). Основание степени может быть различным, причем при увеличении основания степени увеличивается и дисперсия оценок (в нашем случае большую различимость оценок набюдали в случае использования экспоненциальной функции - АЭ). В проведенном вычислительном
Рис. 1. Зависимость трудоемкости анализа иерархии
организационно-технической системы от качественного описания критериальной системы: 1 - аддитивная свертка показателей с учетом весов, полученных с помощью экспоненциальной зависимости (АЭ);
2 - аддитивная свертка показателей с учетом весов, полученных с помощью линейной зависимости (АЛ);
3 - аддитивная свертка показателей с учетом весов, полученных с помощью степенной зависимости (АС);
4 - мультипликативная свертка показателей с учетом весов, полученных с помощью экспоненциальной зависимости (МЭ); 5 - мультипликативная свертка показателей с учетом весов, полученных с помощью линейной зависимости (МЛ); 6 - мультипликативная свертка показателей с учетом весов, полученных с помощью степенной зависимости (МС)
1,2
0,8
0,6
0,4
0,2
2
4 5
4 5
Г
B-1 B-2 B-3
Номер варианта реализации
B-4
а
3
2
3
6
6
2
3
2
3
4
5
4
5
6
6
0
эксперименте наблюдался экстремум критериальной функции, то есть минимальные значения трудоемкости использования иерархической критериальной системы (а, следовательно, максимальная эффективность применения) соответствовали максимально сбалансированному виду иерархии со средними значениями числа групп критериев и показателей в каждой группе (варианты В-2 и В-3).
Практическая ценность разработанного способа оценки эффективности и сбалансированности информационного обеспечения инжиниринга георесурсов на примере оценки трудоемкости использования иерархических критериальных систем заключается в возможности предиктивного анализа информационных структур любой размерности и сложности в процессе их предварительного проектирования перед реализацией.
Выводы
1. Разработан способ оценки трудоемкости анализа иерархических критериальных систем, используемых в составе информационного обеспечения инжиниринга георесурсов. На примере критериальной системы оценки
относительного риска эксплуатации объектов месторождений нефти и газа проведен вычислительный эксперимент с применением различных подходов к формированию интегрального показателя эффективности критериальной системы иерархии.
2. Показано, что наиболее адекватным способом оценки эффективности управления сбалансированным развитием информационного обеспечения инжиниринга георесурсов является использование аддитивной свертки показателей.
3. Получено хорошее согласование с практикой работы лица, принимающего решения, при использовании степенной функцией формирования весов показателей. Так, наилучшая эффективность использования информационного обеспечения наблюдалась при проведении инжиниринга георесурсов в рамках наиболее сбалансированной критериальной иерархической структуры В-3 со средними значениями числа групп критериев и показателей в каждой группе, при этом трудоемкость снижена на 28% по сравнению с неразвитой структурой иерархии В-1, характеризующейся слабой дифференциацией показателей на группы критериев.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
1. Абдрахманов Н.Х., Абдрахманова К.Н., Ворохобко В.В., Абдрахманов Р.Н. Требования к информационному, организационному и техническому обеспечению построения информационно- управляющей системы безопасности для предприятий нефтегазоперерабатывающей промышленности/Экспертиза промышленной безопасности и диагностика опасных производственных объектов, 2016. № 2(8). С. 14-17.
2. Гавдан Г.П., Иваненко В.Г., Салкуцан А.А. Обеспечение безопасности значимых объектов критической информационной инфраструктуры// Безопасность информационных технологий, 2019. Т. 26. № 4. С. 69-82.
3. Vinothkanna R., Sivakannan S., Prabakaran N. A novel GAAC optimisation algorithm for multimodal fusion score decision making in secured biometric systems // International Journal of Information and Computer Security, 2020, vol. 13, no. 1, pp. 3-17.
4. Поварова Л.В., Кусов Г.В. Нормативно-техническое регулирование экологической безопасности в нефтегазовой отрасли // Наука. Техника. Технологии (политехнический вестник), 2018. № 4. С. 195-216.
5. Мельников Н.Н., Калашник А.И. Шельфовые нефтегазовые разработки: геомеханические аспекты. Апатиты: КНЦ РАН, 2009. 140 с.
6. Khan F., Haddara M. Risk-based maintenance (RBM): a quantitative approach for maintenance / inspection scheduling and planning // Journal of Loss Prevention in the Process Industries, 2003, vol. 16, no. 6, pp. 561-573.
7. Ходковская Ю.В., Газизов А.И. Необходимость внедрения современной комплексной системы киберзащиты на предприятия нефтяной и газовой промышленности. / В сборнике: Результаты современных научных исследований и разработок. Уфа: Изд-во УГНТУ, 2018. C. 42-45.
8. Полякова Н.И., Максимова Ю.А., Зятиков П.Н. Комплексный подход к применению методов анализа эффективности системы заводнения нефтяных пластов // Известия Томского политехнического университета. Инжиниринг георесурсов, 2020. Т. 331. № 10. С. 91-98.
9. Haddad M., Sanders D., Tewkesbury G. Selecting a discrete multiple criteria decision making method for boeing to rank four global market regions. Transportation Research Part A: Policy and Practice, 2020, vol.134, pp.1-15.
10. Ходковская Ю.В., Остапчук Д.А., Хасанов Р.Р. Инновации в эпоху цифровых преобразований // Евразийский юридический журнал, 2020. № 3(142). С. 400-402.
11. Малых О.Е., Ходковская Ю.В. Влияние цифровых технологий на капитализацию нефтегазового бизнеса // Вестник УГНТУ. Наука, образование, экономика. Серия: Экономика, 2020. № 4(34). С.66-71.
12. Coria J., Bonilla J., Grundstrom M., Pleijel H. Air pollution dynamics and the need for temporally differentiated road pricing // Transportation Research Part A: Policy and Practice, 2015, vol. 75, pp. 178-195.
13. Петрова Г.В. Развитие антитеррористических мер по защите безопасности объектов топливно-энергетической промышленности и трубопроводного транспорта союзного государства России и Беларуси // Международное сотрудничество евразийских государств: политика, экономика, право, 2019. № 4. С. 23-32.
14. ООО «Газтехэксперт»: инжиниринговые и экспертные услуги для нефтегазовой отрасли // Газовая промышленность, 2019. № 9(790). С.182-185.
15. Ma X., Karimpour A., Wu Y.-J. Statistical evaluation of data requirement for ramp metering performance assessment. Transportation Research Part A: Policy and Practice, 2020, vol. 141, pp. 248-261.
16. Sahoo A.J., Tiwari R.K. A novel approach for hiding secret data in program files. International Journal of Information and Computer Security, 2016, vol. 8, no.1, pp. 1-10.
17. Van De Vanter M.L., Graham S.L., Ballance R.A. Coherent user interfaces for language-based editing systems. International Journal of Man-Machine Studies, 1992, vol. 37, no 4, pp. 431-466.
18. Ng A.K.Y., Lau Y.-Y., Panahi R., Afenyo M. Reflecting on forty years contextual evolution of arctic port research: the past and now. Transportation Research Part A: Policy and Practice, 2021, vol. 144, pp. 189-203.
19. Gayathri J., Subashini S. A survey on security and efficiency issues in chaotic image encryption. International Journal of Information and Computer Security, 2016, vol. 8, no. 4, pp. 347-381.
20. Ma Z.S. Frailty modelling for risk analysis in network security and survivability. International Journal of Information and Computer Security, 2011, vol. 4, no. 3, pp. 276-294.
21. Mavridis I., Kotini I., Mattas A., Pagkalos I., Ilioudis C. Supporting dynamic administration of rbac in web-based collaborative applications during run-time// International Journal of Information and Computer Security, 2008, vol. 2, no. 4, pp. 328-352.
REFERENCES
1. Abdrakhmanov N.KH., Abdrakhmanova K.N., Vorokhobko V.V., Abdrakhmanov R.N. Requirements for information, organizational and technical support for building an information and control security system for enterprises of the oil and gas processing industry. Ekspertiza promyshlennoj bezopasnosti i diagnostika opasnyh proizvodstvennyh ob"ektov, 2016, no.2 (8), pp.14-17 (In Russian).
2. Gavdan G.P., Ivanenko V.G., Salkutsan A.A. Ensuring the security of significant objects of critical information infrastructure. Bezopasnost informacionnyh tekhnologij, 2019, vol. 26, no. 4, pp.69-82. In Russian.
3. Vinothkanna R., Sivakannan S., Prabakaran N. A novel GAAC optimisation algorithm for multimodal fusion score decision making in secured biometric systems// International Journal of Information and Computer Security, 2020, vol. 13, no. 1, pp. 3-17.
4. Povarova L.V., Kusov G.V. Normative and technical regulation of environmental safety in the oil and gas industry. Nauka. Tekhnika. Tekhnologii (politekhnicheskij vestnik), 2018, no. 4, pp. 195-216 (In Russian).
5. Mel'nikov N.N., Kalashnik A.I. Shel'fovyye neftegazovyye razrabotki: geomekhanicheskiye aspekty [Offshore oil and gas development: geomechanical aspects], Apatity: Kol'skiy nauchnyy tsentr Rossiyskoy akademii nauk Publ., 2009, 140 p. Книга
6. Khan F., Haddara M. Risk-based maintenance (RBM): a quantitative approach for maintenance / inspection scheduling and planning // Journal of Loss Prevention in the Process Industries, 2003, vol. 16, no. 6, pp. 561-573.
7. Khodkovskaya YU.V., Gazizov A.I. Neobkhodimost' vnedreniya sovremennoy kompleksnoy sistemy kiberzashchity na predpriyatiya neftyanoy i gazovoy promyshlennosti [The need to implement a modern integrated cyber defense system at oil and gas industry enterprises]. Rezul'taty sovremennykh nauchnykh issledovaniy i razrabotok. [In the collection: Results of modern research and development]. Ufa: Ufa State Oil Technical University Publ., 2018, pp. 42-45 (In Russian).
8. Polyakova N.I., Maksimova YU.A., Zyatikov P.N. An integrated approach to the application of methods for analyzing the efficiency of waterflooding systems for oil reservoirs. Izvestiya Tomskogo politekhnicheskogo universiteta. Inzhiniring georesursov, 2020, vol. 331, no. 10, pp. 91-98 (In Russian).
9. Haddad M., Sanders D., Tewkesbury G. Selecting a discrete multiple criteria decision making method for boeing to rank four global market regions // Transportation Research Part A: Policy and Practice, 2020, vol. 134, pp. 1-15.
10. Khodkovskaya YU.V., Ostapchuk D.A., Khasanov R.R. Innovation in the era of digital transformation. Evrazijskij yuridicheskijzhurnal, 2020, no. 3 (142), pp. 400-402 (In Russian).
11. Malykh O.Ye., Khodkovskaya YU.V. Influence of digital technologies on the capitalization of oil and gas business. Vestnik UGNTU. Nauka, obrazovanie, ekonomika. Seriya: Ekonomika, 2020, no. 4 (34), pp. 66-71 (In Russian).
12. Coria J., Bonilla J., Grundstrom M., Pleijel H. Air pollution dynamics and the need for temporally differentiated road pricing. Transportation Research Part A: Policy and Practice, 2015, vol. 75, pp. 178-195.
13. Petrova G.V. Development of anti-terrorist measures to protect the safety of fuel and energy industry facilities and pipeline transport of the union state of Russia and Belarus. Mezhdunarodnoe sotrudnichestvo evrazijskih gosudarstv: politika, ekonomika, pravo, 2019, no. 4, pp. 23-32 (In Russian).
14. LLC «Gaztechexpert»: engineering and expert services for the oil and gas industry. Gazovaya promyshlennost', 2019, no. 9 (790), pp. 182-185 (In Russian).
15. Ma X., Karimpour A., Wu Y.-J. Statistical evaluation of data requirement for ramp metering performance assessment. Transportation Research Part A: Policy and Practice, 2020, vol. 141, pp. 248-261.
16. Sahoo A.J., Tiwari R.K. A novel approach for hiding secret data in program files. International Journal of Information and Computer Security, 2016, vol. 8, no.1, pp.1-10.
17. Van De Vanter M.L., Graham S.L., Ballance R.A. Coherent user interfaces for language-based editing systems. International Journal of Man-Machine Studies, 1992, vol. 37, no. 4, pp.431-466.
18. Ng A.K.Y., Lau Y.-Y., Panahi R., Afenyo M. Reflecting on forty years contextual evolution of arctic port research: the past and now. Transportation Research Part A: Policy and Practice, 2021, vol. 144, pp. 189-203.
19. Gayathri J., Subashini S. A survey on security and efficiency issues in chaotic image encryption. International Journal of Information and Computer Security, 2016, vol. 8, no. 4, pp. 347-381.
20. Ma Z.S. Frailty modelling for risk analysis in network security and survivability. International Journal of Information and Computer Security, 2011, vol. 4, no. 3, pp. 276-294.
21. Mavridis I., Kotini I., Mattas A., Pagkalos I., Ilioudis C. Supporting dynamic administration of rbac in web-based collaborative applications during run-time. International Journal of Information and Computer Security, 2008, vol. 2, no. 4, pp. 328-352.
ИНФОРМАЦИЯ ОБ АВТОРАХ / INFORMATION ABOUT THE AUTHORS
Китаев Сергей Владимирович, д.т.н., проф. кафедры транспорта и хранения нефти и газа, Уфимский государственный нефтяной технический университет.
Колотилов Юрий Васильевич, д.т.н., проф. кафедры нефтепродуктообеспечения и газоснабжения, Российский государственный университет нефти и газа (национальный исследовательский университет) имени И.М. Губкина. Гладков Илья Вячеславович, к.т.н., ассистент кафедры нефтепродуктообеспечения и газоснабжения, Российский государственный университет нефти и газа (национальный исследовательский университет) имени И.М. Губкина. Воеводин Илья Геннадьевич, к.т.н., ассистент кафедры информационной безопасности и цифровых технологий, Астраханский государственный университет. Плотников Антон Юрьевич, аспирант кафедры нефтепродуктообеспечения и газоснабжения, Российский государственный университет нефти и газа (национальный исследовательский университет) имени И.М. Губкина.
Sergey V. Kitaev, Dr. Sci. (Tech.), Prof. of the Department of Transport and Storage of Oil and Gas, Ufa State Petroleum Technological University. Yuriy V. Kolotilov, Dr. Sci (Tech.)., Prof. of the Department of Oil Products and Gas Supply, Gubkin Russian State University of Oil and Gas. Ilyia V. Gladkov, Cand. Sci. (Tech.), Assistant of the Department of Oil Products and Gas Supply, Gubkin Russian State University of Oil and Gas. Ilyia G. Voevodin, Cand. Sci. (Tech.), Assistant of the Department of Information Security and Digital Technologies, Astrakhan State University. Anton YU. Plotnikov, Postgraduate Student of the Department of Oil Products and Gas Supply, Gubkin Russian State University of Oil and Gas.
4 • 2021
29
