Статья посвящена разработке ГИС-приложений для поиска аналогов нефтегазовых объектов. В зависимости от решаемых задач и используемых источников данных в нефтегазовой отрасли применяют разные методики поиска аналогов. Разрабатываемые на основе частных методик программные продукты могут применяться ограниченно, что вызывает вопрос о целесообразности выделения ресурсов на их разработку. Для экономичного создания программ для поиска аналогов предлагается двухэтапная схема, включающая этап разработки формализованной модели поиска на базе аналитической no-code-платформы и этап традиционной разработки итогового продукта по формализованной модели. Показано, что аналитические no-code-платформы являются эффективным и доступным для непрограммирующих специалистов средством создания формализованных моделей как основы разработки программных продуктов. Обоснована целесообразность разработки приложений для поиска аналогов на базе геоинформационных систем. Представлен пример реализации двухэтапной схемы при разработке модуля для поиска аналогов на базе свободной геоинформационной системы QGIS с использованием российской аналитической no-code-платформы Loginom.

Прозорова Галина Владимировна
Kандидат педагогических наук, доцент,
доцент кафедры Интеллектуальных систем и технологий
ФГБОУ ВО «Тюменский индустриальный университет»
625003 Тюмень, ул. Володарского, д. 38
e-mail: prozorovagv@tyuiu.ru
ORCID: 0000-0002-1080-8826
Scopus Author ID: 57192106444
AuthorID: 720104

Клинг Елизавета Евгеньевна
Студент
ФГБОУ ВО «Тюменский индустриальный университет»
625003 Тюмень, ул. Володарского, д. 38
е-mail: kling2002@mail.ru

1. Арчегов В.Б. Геология нефти и газа : учебное пособие. – СПб.: Национальный минерально-сырьевой университет «Горный», 2014. – 115 с.
2. Никонов Н.И. Рациональный комплекс поисково-разведочных работ на нефть и газ : курс лекций. – Ухта: УГТУ, 2006. – 311 с.
3. Прозорова Г.В., Туренко С.К., Шпильман А.В. Использование геоинформационных технологий для поддержки принятия решений на различных этапах геолого-разведочных работ // Информационные и математические технологии в науке и управлении : тезисы XXIV Байкальской Всероссийской конференции (Иркутск, 29 июня – 8 июля 2019 г.). – Иркутск: ИСЭМ СО РАН, 2019. – С. 65.
4. Поднебесных А.В., Хафизов А.Р. Методика экспресс-оценки выбора объекта-аналога для залежей углеводородного сырья на основе их геологических признаков // Проблемы сбора, подготовки и транспорта нефти и нефтепродуктов. – 2019. – № 3(119). – С. 9–18. DOI: 10.17122/ntj-oil-2019-3-9-18.
5. Глухих И.Н., Никифоров Д.В. Принятие решений на основе вывода по прецедентам в моделировании месторождений нефти и газа // Вестник ТюмГУ. Физико-математическое моделирование. Нефть, газ, энергетика. – 2019. – Т. 5. – № 3. – С. 147–163.
6. Абдрахманова Э.К., Исламов Р.Р., Кузнецов А.М., Нигматуллин Ф.Н., Антаков И.С., Кузин И.Г., Гилаев Г.Г. Повышение эффективности разработки новых нефтегазоконденсатных залежей за счет применения методики выбора объекта-аналога (часть 2) // Экспозиция Нефть Газ. – 2023. – № 1. – С. 66–69. DOI: 10.24412/2076-6785-2023-1-66-69.
7. Карсаков А.В. Методика подбора месторождений-аналогов // Сборник тезисов XIV, XV конференций молодых специалистов АО «ТомскНИПИнефть». – Томск : ТомскНИПИнефть, 2022. – С. 11–15.
8. Мигманов Р.Р., Зиазев Р.Р., Галиуллин М.М. Автоматизированный алгоритм подбора объекта-аналога на основе теории нечетких множеств // Экспозиция Нефть Газ. – 2022. – № 7. – С. 15–19. DOI: 10.24412/2076-6785-2022-7-15-19.
9. Закиров А.Р., Кирьянов Е.Л., Буханов Н.В., Белозеров Б.В., Кульневич А.Д., Чугунов Р.А., Сливкин С.С. Когнитивные технологии исследования информационных массивов для восстановления неявных знаний и данных // Нефтяное хозяйство. – 2018. – № 12. – С. 76–78.
10. Грищенко М.А., Николайчук О.А., Павлов А.И., Юрин А.Ю. Инструментальное средство создания продукционных экспертных систем на основе MDA // Образовательные ресурсы и технологии. – 2016. – № 2 (14). – С. 144–151.
11. 5 преимуществ low-code подхода к аналитике [Электронный ресурс] / Loginom Company. – 13.09.2021. – Режим доступа: https://loginom.ru/blog/benefits-low-code-platforms (дата обращения: 13.08.2024).
12. Прозорова Г.В., Скочина П.С., Саранчин С.Н., Чингалаев М.А. Разработка адаптируемых программных инструментов для задач поиска объектов-аналогов в концепции NO-CODE // Геоинформатика. — 2024. — № 1. — С. 35–41. DOI: 10.47148/1609-364X-2024-1-35-41.
13. Густов С. В., Воробьев Н. Ю., Пахомов С. Н., Царьков Г.Ю., Панарин М.В. Технологии искусственного интеллекта для повышения эффективности эксплуатации сетей газораспределения и газопотребления // Газовая промышленность. – 2019. – Спецвыпуск № 3 (789). – С. 12–17.
14. Никулин И.И. Нейросетевые технологии обработки больших геологических данных [электронный ресурс] / Loginom Company. – 15.02.2021. – Режим доступа: https://loginom.ru/blog/ld2020-nikulin (дата обращения: 13.08.2024).
15. Российский федеральный геологический фонд [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://rfgf.ru/ (дата обращения: 20.04.2024).