Журнал исследований по управлению, 2018, № 8

ISSN 2500-3291 
 
ЖУРНАЛ ИССЛЕДОВАНИЙ ПО УПРАВЛЕНИЮ 
Сетевой научный журнал 
Том 4 
■ 
Выпуск 8 
■ 
2018 
 
Выходит 12 раз в год   
 
 
 
 
 
 
      Издается с 2015 года 
 
 
Свидетельство о регистрации средства 
массовой информации  
Эл № ФС77-61321 от 07.04.2014 г. 
 
Издатель:  
ООО «Научно-издательский центр ИНФРА-М» 
127282, г. Москва, ул. Полярная, д. 31В, стр. 1 
Тел.: (495) 280-15-96 
Факс: (495) 280-36-29 
E-mail: books@infra-m.ru 
http://www.infra-m.ru 
 
Главный редактор:  
Тебекин А.В. – д-р техн. наук, д-р экон. наук, 
профессор, почетный работник науки и техники 
Российской Федерации, профессор кафедры 
менеджмента Московского государственного 
института международных отношений 
(Университета) МИД России 
 
Ответственный редактор:  
Титова Е.Н. 
E-mail: titova_en@infra-m.ru 
 
© ИНФРА-М, 2018 
 
Присланные рукописи не возвращаются.  
Точка 
зрения 
редакции 
может 
не 
совпадать 
с мнением авторов публикуемых материалов.  
Редакция оставляет за собой право самостоятельно 
подбирать к авторским материалам иллюстрации, 
менять заголовки, сокращать тексты и вносить в 
рукописи необходимую стилистическую правку без 
согласования 
с 
авторами. 
Поступившие 
в редакцию материалы будут свидетельствовать о 
согласии авторов принять требования редакции.  
Перепечатка 
материалов 
допускается 
с письменного разрешения редакции.  
При цитировании ссылка на журнал «Журнал 
экономических исследований» обязательна.  
Редакция не несет ответственности за содержание 
рекламных материалов.  
САЙТ: http://naukaru.ru/ 
E-mail: titova_en@infra-m.ru 
 
 

СОДЕРЖАНИЕ 
 
История менеджмента
 
Тебекин 
А.В. 
История 
развития 
менеджмента как науки в 1940-е годы и ее 
значение 
для 
решения 
современных 
проблем управления 
 
Управление человеческим капиталом 
 
Макарова 
С.Н. 
Кадровый 
потенциал 
органов 
государственной 
власти 
(на 
примере Пензенской области) 
 
Лоскутов 
И.А. 
Определение 
нормированного времени сборки устройств 
для АЭС с учетом временных особенностей 
рабочих смен 
 
Управление инновациями
 
Сысоева О.В. Особенности управления 
малыми инновационными предприятиями в 
итальянской академической среде 
 
Управление конкурентоспособностью 
 
Тюрина 
В.Ю., 
Ипполитова 
А.А. 
Сервисная модель саратовской области — 
конкурентные 
преимущества 
для 
инновационных компаний 
 
 
 
 
 
 
 
 

РЕДАКЦИОННЫЙ СОВЕТ 

Тебекин А.В. — д-р экон. наук, д-р техн. наук, 
профессор, 
профессор 
кафедры 
менеджмента, 

Московский 
государственный 
институт 

международных отношений (Университета) МИД 
России, г. Москва 
Андреев В.Н. — канд. экон. наук, доцент, кафедра 
финансового 
менеджмента, 
ФГБОУ 
ВО 

«Московский 
государственный 
технологический 

университет «СТАНКИН», г. Москва 
Балашов В. В. — д-р экон. наук, профессор кафедры 
теории управления, Государственный университет 
управления, г. Москва 
Бобылева А.З. — д-р экон. наук, профессор, зав. 
кафедрой 
финансового 
менеджмента, 
МГУ, 

г. Москва  
Волков А.Т. — д-р экон. наук, профессор, зав. 
кафедрой, 
Государственный 
университет 

управления, г. Москва 
Еленева Ю.Я. — д-р экон. наук, профессор, 
проректор по постдипломному образованию, МГТУ 
«СТАНКИН», г. Москва 
Латфуллин Г.Р. — д-р экон. наук, профессор, 
директор институт государственного управления и 
права, Государственный университет управления, 
г. Москва 
Ломакин О.Е. — д-р экон. наук, Начальник отдела 
контроля эффективности использования бюджетных 
средств, Фонд содействия развитию малых форм 
предприятий в научно-технической сфере, г. Москва 
Ляпина С.Ю. — д-р экон. наук, профессор кафедры 
менеджмента инноваций, НИУ ВШЭ, г. Москва 
Масленников В.В. — д-р экон. наук, профессор, зав. 
кафедрой, РЭУ им. Плеханова, г. Москва  
Молчанова О.П. — д-р экон. наук, профессор, 
профессор кафедры управления организацией, МГУ, 
г. Москва 
Плетнев К.И. — д-р экон. наук, профессор, 
РАНХиГС, г. Москва 
Савеленок Е.А. — канд. экон. наук, доцент кафедра 
менеджмента инноваций, НИУ ВШЭ, г. Москва 
Серебренников С.С. — канд. экон. наук, доцент, 
декан 
факультета 
инженерного 
менеджмента 

Института отраслевого менеджмента, РАНХиГС, 
г. Москва  
Смирнова В.Р. — д-р экон. наук, профессор, 
проректор по научной работе, РГИИС, г. Москва 
Тюрина В.Ю. — д-р экон. наук, профессор, 
профессор 
кафедры 
прикладной 
экономики 
и 

управления инновациями, СГТУ им. Гагарина, 
г. Саратов 
Черкасов М.Н. — канд. экон. наук, доцент, зав. 
кафедрой финансового менеджмента, Московский 
авиационный 
институт 
(национальный 

исследовательский университет), г. Москва 
Харин А.А. — д-р экон. наук, доцент, профессор 
кафедры экономики и управления предприятием, 
ФГБОУ ВО "МГТУ "СТАНКИН", г. Москва 
 

Прикладной менеджмент 
 
Тебекин А.В., Тебекин П.А.,  
Тебекина А.А. Школа количественного 
подхода к управлению и возможности 
использования ее положений для развития 
современного менеджмента 
 
Рецензии, аналитика, обзоры
 
Тогушова О.И. Повышение долгосрочной 
мотивации управленцев в компаниях с 
государственным участием  
 
Труды молодых ученых
 
Голованов В.В., Иванова В.А.,  
Непрокин 
А.В. 
Анализ 
подходов 
по 
оптимизации управленческих решений при 
разработке 
шельфовых 
месторождений 
углеводородов Калининградской области 
 

 

 

 

Анализ подходов по оптимизации управленческих 
решений при разработке шельфовых 
месторождений углеводородов  
Калининградской области 
 
Analysis of approaches to optimizing management 
decisions in the development of the offshore 
hydrocarbon fields of the Kaliningrad Region 
 
 
Голованов В.В. 
магистрант, БФУ им. И. Канта, Институт прикладной математики и 
информационных технологий 
e-mail: vlad260696@gmail.com 
 
Golovanov V.V. 
Master's degree student, Immanuel Kant Baltic Federal University, Institute of applied 
mathematics and information technologies  
e-mail: vlad260696@gmail.com 
 
Иванова В.А. 
магистрант, Санкт-Петербургский Горный Университет, Нефтегазовый факультет 
 
Ivanova V.A. 
Master's degree student, St. Petersburg Mining University, Oil and Gas faculty 
 
Непрокин А.В.  
бакалавр, БФУ им. И. Канта, Инженерно-технический институт 
 
Neprokin A.V. 
Bachelor, Immanuel Kant Baltic Federal University, Engineering and Technical Institute 
 
Аннотация 
В настоящее время ООО «Лукойл-Калининградморнефть» реализует комплексную 
программу по освоению шельфовых месторождений Калининградской области. Во 
многом это связывается с истощением ресурсной базы суши региона, а также 
положительными результатами геологической разведки прилегающей акватории 
Балтийского моря и данными по объемам извлечения углеводородов из 
единственного отрабатываемого шельфового месторождения Калининградской 
области – Д6 «Кравцовское». 
В статье анализируются основные этапы разрабатываемой ООО «ЛукойлКалининградморнефть» программы по освоению углеводородных ресурсов шельфа 
региона и предлагается оптимизационный алгоритм, позволяющий управлять 
многокритериальным процессом разработки шельфовых месторождений. Алгоритм 
формируется на основе задачи последовательного принятия решений, являющейся 

 

 

разделом динамического программирования. Применение алгоритма в ходе 
консолидации 
исходных 
данных, 
разработки 
проектной 
документации, 
последующего освоения и разработки месторождений шельфа – позволит 
оптимизировать 
комплекс 
технико-технологических 
решений 
и 
повысить 
экономическую эффективность проектов освоения месторождений, реализуемых 
ООО «Лукойл-Калининградморнефть». 
Ключевые слова: шельфовые месторождения углеводородов Балтийского моря, 
управление 
разработкой 
месторождений, 
оптимизация 
схемы 
разработки 
месторождений, решение многокритериальных задач по управлению в нефтегазовом 
комплексе, управление качеством технических и технологических процессов.  
 
Abstract 
Currently, LLC «Lukoil-Kaliningradmorneft» is implementing a comprehensive program 
for the development of offshore fields of the Kaliningrad region. This is largely associated 
with the depletion of the resource base of land in the region, as well as the positive results 
of geological investigation surrounding the Baltic Sea area and the data on the volume of 
hydrocarbon recovery from a single offshore field are working on the Kaliningrad region – 
D-6 «Kravtsovskoye». 
The article analyzes the main stages of the LLC «Lukoil-Kaliningradmorneft»’s 
development program for the development of the hydrocarbon resources of the region's 
shelf and suggests an optimization algorithm that allows managing a multi-criteria process 
of development of shelf deposits. The algorithm is formed on the basis of the problem of 
sequential decision making, which is a section of dynamic programming. Application of the 
algorithm during the consolidation of the initial data, the elaboration of project 
documentation, the further exploration and development of offshore fields will allow to 
optimize the complex of technical and technological solutions and increase the economic 
efficiency of the field development project implemented by LLC «LukoilKaliningradmorneft». 
Keywords: Hydrocarbons offshore fields of the Baltic sea, management of offshore fields 
development, optimization of oil fields development scheme, the solution of multi-criteria 
tasks in oil and gas complex, quality management of technical and technological processes. 
 
 
Введение. 
Разработка углеводородных ресурсов шельфа Калининградской области перешла в 
активную фазу с 2004 г., когда ООО «Лукойл-Калининградморнефть» приступил к 
освоению месторождения Д-6 Кравцовское. На протяжении 2000 – 2015 гг. был 
проведен 
комплекс 
геофизических 
исследований 
в 
прибрежной 
зоне 
Калининградской области. Было выявлено порядка 15 структур, являющихся 
перспективными по запасам углеводородного сырья [1].  В 2015–2016 гг. из всех 
структур были выделены: Д-2, Д-9, Д-18, Д-19, Д-29, Д-41 и Д-6 (южная) (рис. 1). С 
2015 г. и по настоящее время осуществляются разведочные и проектные работы по 
освоению запасов углеводородов данных месторождений.  
 

 

 

 
Рис. 1. Месторождения углеводородов на шельфе Калининградской области и 
существующая инфраструктура 
 
Так 
ООО 
«Лукойл-Калининградморнефть» 
были 
получены 
комплексные 
государственные лицензии на геологическое изучение, разведку и освоение данных 
месторождений. В результате по структурам Д-33, Д-29 и Д-41 были утверждены и 
поставлены на государственный баланс запасы углеводородного сырья. Параллельно 
с работами по геологической разведке осуществлялись инженерно-геологические и 
инженерно-экологические изыскания, а также предпроектные работы и проводился 
анализ вариантов освоения исследуемых структур [2]. По состоянию на 2018 г. 
производятся доразведочные работы, разрабатываются проекты поэтапного освоения 
месторождений. В период с 2020 по 2025 г. планируется ввести в эксплуатацию 3 
месторождения Д – 2, Д -33 и Д -41. В представленной статье рассмотрим ряд 
подходов, 
позволяющих 
сформировать 
комплексный 
алгоритм 
управления 
процессом проектирования и строительства инфраструктуры по освоению данных 
месторождений 
[3]. 
В 
связи 
с 
многофакторностью 
процессов 
и 
многокритериальностью подбора оптимальных решений по разработке шельфовых 
месторождений рациональным представляется построение алгоритма на основе 
задачи последовательного принятия решений. Для формирования условий задачи, а 
также основных ограничительных значений необходимо декомпозировать ее на 
этапы, поскольку для каждого из них будет характерен свой набор исходных данных, 
действующих факторов, управляющих значений и в итоге искомого оптимума.  
В результате проведем декомпозицию всего процесса освоения месторождений на 
этапы, а также декомпозицию и стратификацию данных поэтапно, что позволит 
сформулировать 
базовые 
требования 
по 
каждому 
из 
этапов 
решаемой 
оптимизационной задачи. 

 

 

Анализ основных этапов освоения шельфовых месторождений углеводородов 
Калининградской области 
  
Разбиение процесса освоения шельфовых запасов углеводородов Калининградской 
области возможно условно провести по следующим основным этапам: 
A. Этап геологической разведки и утверждения запасов месторождений. 
B. Разработка проекта отработки и освоения месторождений. 
C. Сбор исходных данных по осваиваемой акватории. 
D. Разработка проектной документации по инфраструктуре месторождений. 
E. Разработка оценки воздействия на окружающую среду. 
F. Проведение тендеров на производство и поставку оборудования. 
G. Доставка оборудования. 
H. Монтаж оборудования на шельфе и испытания. 
I. Проведение бурения, переход к добыче полезного ископаемого. 
J.  Приемка месторождения в эксплуатацию. 
На каждом из этапов на проект воздействует значительный объем внешних 
факторов. Во многом рациональное управление данными факторами и корректировка 
исходных значений и целей позволяет реализовывать проект освоения данных 
месторождений. Стоит также отметить, что в большинстве случаев проектные и 
изыскательские работы для сокращения временных затрат – запараллеливаются. Не 
является исключением и проект по освоению месторождений углеводородов на 
шельфе Калининградской области. 
 В результате во временном плане происходит как бы наложение одного этапа на 
другой. Сокращение временных затрат в данном случае частично нивелируется 
неточностью данных, необходимостью внесения корректировок по мере их 
поступления в проектную документацию, повышенной вероятностью возникновения 
ошибок [4].  
Несмотря на это, существующие формы государственной отчетности в Российской 
Федерации (постановка месторождения на государственный баланс по запасам, 
получение положительных заключений экспертиз и в том числе санитарноэпидемиологического 
заключения, 
прохождение 
общественных 
слушаний 
и 
главгосэкспертизы проекта) говорят о наличии так называемых «реперных точек» 
или «точек оптимума по этапу». Т.е. в данном случае можно говорить о конкретных 
показателях оптимальности результата по тому или иному этапу. В табл. 1 
представим группы оптимальных решений по каждому из этапов, а также результат 
реализации данных решений. Следует отметить, что на каждом из этапов реализации 
проектов по освоению нефтегазовых месторождений шельфа в зависимости от всего 
комплекса 
исходных 
данных 
и 
преследуемой 
цели 
могут 
формироваться 
альтернативные (взаимоисключающие) варианты решений. Данные варианты 
оцениваются через интегральную оценку качества принимаемых решений [5].  
 
 
 
 
 
 
 
 
 

 

 

Таблица 1 
Оптимальные решения и результаты по этапам освоения месторождений 
углеводородов на шельфе Калининградской области 

Этап 
Оптимальное решение по этапу 
Результат 

A 

Максимально 
точное 
определение 
общегеологических и извлекаемых запасов 
углеводородов в месторождениях шельфа 
Калининградской области с установлением 
всего комплекса свойств как флюида, так и 
вмещающих пород с наименьшим объемом 
временных и финансовых затрат 

Утверждение 
запасов 
месторождения, постановка 
на государственный баланс 

B 
Максимизация извлечения углеводородов из 
месторождений при рациональном уровне 
затрат 

Утверждение 
проекта 
отработки 

C 
Получение точного комплекса данных по 
каждому из параметров 
Утверждение отчетов по ИД 

D 

Рациональное 
использование 
имеющейся 
инфраструктуры, 
технологически 
и 
логистически 
взвешенное 
размещение 
объектов, 
соответствие 
технических 
параметров нормативным требованиям 

Формирование 
ТЭО, 
банковского FS. 
Утверждение 
проекта 
главной 
государственной 
экспертизой 

E 

Минимизация 
возможного 
негативного 
воздействия, 
снижение 
риска 
аварийных 
ситуаций 

Проведение 
общественных 
слушаний. 
Получение 
положительных заключений 
служб 

F 
Наличие 
ответственных 
поставщиков. 
Оптимальное соотношение цены и качества 
материалов и оборудования 

Получение 
качественных 
материалов и оборудования 
в срок 

G 

Короткое транспортное плечо. Отсутствие или 
минимизация 
таможенных 
барьеров. 
Минимальный срок пребывания оборудования 
на складе 

Получение 
качественных 
материалов и оборудования 
в срок 

H 

Сокращение негативного влияния внешней 
среды. Соблюдение технологии монтажных 
работ. 
Минимизация 
вероятности 
возникновения 
аварийных 
ситуаций. 
Проведение комплекса испытаний 

Соответствие 
инфраструктуры и установок 
разработанной 
проектной 
документации 

I 

Проведение буровых работ в соответствии с 
требованиями 
нормативно-технической 
документации и регламентов. Применение 
промоделированной системы отработки. При 
наличии 
отклонений 
по 
процессам 
оперативное внесение корректировок 

Получение углеводородного 
флюида 
с 
ожидаемым 
качеством 
и 
дебетом. 
Поддержание 
показателей 
добычи в рамках проекта во 
времени 

J 

Подготовка и контроль качества итоговой 
технической 
документации. 
Финализация 
документации. Капитализация объектов. 

Акт ввода в эксплуатацию. 
Регистрация 
в 
реестре 
опасных производственных 
объектов. 

 

 

Существует два варианта принятия решения в рамках каждого из этапов: через 
лицо принимающее решение ЛПР – вариант, или через коллегиальное решение – 
КПР – вариант. Как правило, на разных уровнях внутри каждого из этапов 
применяются обе схемы принятия решения. Решение является допустимым – если 
оно удовлетворяет всем ограничениям, налагаемым на рассматриваемую функцию по 
этапу. Решение является оптимальным (наилучшим) – в случае если оно находится в 
экстремуме искомой функции.  
Обобщенной характеристикой каждого из решений по этапу является – 
эффективность, которая определяется через эффект решения и стоимость реализации 
решения. Говоря о реализации проектов по освоению шельфовых месторождений 
углеводородов Калининградской области важно отметить, что ООО «ЛукойлКалининградморнефть» был в целом завершен этап геологической разведки и 
утверждения запасов на ряде месторождений [6]. В настоящее время параллельно 
производится расчет и моделирование оптимальных схем отработки месторождений, 
сбор исходных данных по акватории и компоновка инфраструктуры. В случае со 
сбором исходных данных или разработкой проекта отработки месторождений не 
возникает особых сложностей в виду наличия базового примера, ранее вскрытого и 
отрабатываемого месторождения Д-6, однако в плане размещения инфраструктуры 
возможно большое число вариантов.  
 
Примеры определения исходных граничных значений и параметров для 
построения алгоритма оптимизации последующих этапов освоения 
месторождений 
 
 Проблема оптимизации технологических и технических решений на каждом из 
этапов во многом зависит от определяемых граничных значений параметров системы 
по этапу. Данные граничные значения оконтуривают так называемую «зону 
оптимального состояния» процесса. В пределах данной зоны – осуществление работ 
возможно и не приводит к негативным последствиям для проекта в целом, вне 
данной зоны влияние факторов / параметров складывается таким образом, что 
система либо сразу дает сбой, либо запускается механизм накапливания ошибок и 
отказов, ведущих впоследствии к отказу системы в целом. В данном случае под 
системой понимается весь комплекс инженерных сооружений по освоению 
месторождений углеводородов Балтийского шельфа, а также технологические 
процессы, обеспечивающие его функционирование [2]. 
Рассмотрим обе ситуации выхода параметров за пределы «зоны оптимального 
состояния» при освоении месторождений нефти на шельфе. Ярким примером резкого 
сбоя может служить неправильный подбор параметров бурового раствора и режимов 
бурения, в результате чего при ведении буровых работ резко возрастает риск нефте-, 
газо-, водопроявлений и открытого фонтанирования, как следствие загрязнения 
окружающей среды и риска возникновения пожара. Примером постепенного сбоя 
может 
служить 
неправильный 
подбор 
параметров 
установки 
и 
монтажа 
трубопроводной системы. В результате чего в подводном трубопроводе могут 
постепенно возникать напряжения, участки с повышенной скоростью коррозионного 
износа, трещины и в итоге разрывы. Как 
видно 
из 
представленных 
примеров 
нарушение граничных значений системы в ходе любого из этапов ее развития и 
функционирования может иметь в целом фатальные последствия. С математической 
точки 
зрения 
процесс 
функционирования 
и 
развития 
системы 
(освоения 
углеводородных ресурсов шельфа региона) можно представить, как сложное 

 

 

движение точки в многомерном пространстве с целым комплексом ограничивающих 
значений и зон допуска. Для повышения точности и скорости решений на каждом из 
выделенных этапов (см. табл. 1) необходимо выделять наиболее критические 
процессы, устанавливать зоны допуска и проводить комплексный контроль их 
реализации во времени.  
  Так, например, представим график, отражающий процесс прокладки подводного 
нефтепровода к новым месторождениям. Одним из ведущих параметров в ходе 
прокладки трубопровода – является точность попадания в створ трассы. Граничным 
значением соответственно будет граница зоны допуска отклонения от створа трассы. 
В результате в динамике можно получить следующую картину (рис. 2) [7].  
Обобщая вышеизложенные положения, можно сказать, что в рамках каждого из 
выделенных этапов освоения проекта (см. табл. 1.) должен быть создан комплекс 
дифференциальных уравнений, описывающих основные критические процессы по 
этапу и их граничные значения.  
 Чем более детальным будет представляться подобный комплекс, тем ниже будет 
степень риска возникновения сбоев и отказов. В рамках статьи невозможно 
отобразить комплексы уравнений по каждому из этапов, однако в качестве примера 
построения системы дифференциальных уравнений возьмем упомянутый ранее 
процесс прокладки подводного нефтепровода. 
 

 
 
Рис. 2. Моделирование положения плети подводного нефтепровода относительно 
граничных значений створа трассы 
  
Так, данный процесс (графически представленный на рис. 4) в формализованном 
виде можно представить, как: 
  

1 ;
;

;

 

Где: 

(1) 

 

 

, , … . – горизонтальные координаты (абсциссы) места нахождения судов 
трубоукладчиков в начальный момент времени t=0; 

–  дельта-функция. Причем:  0, ∞, 
 Раскрывая представленную систему, можно получить уравнение колебаний 
укладываемого морского нефтепровода в координатной системе XOY: 

1 ⁄ ∗∗ 

∗ ∗∗∗∗ 

Где:  
– жесткость сечения труб на изгиб; с∗ – коэффициент сцепления трубопровода с 
дном; m – погонная масса трубопровода; p – погонный вес трубопровода; , , … . – вертикальные отметки (прогибы) плети трубопровода фиксирующие положение 
крюков судов трубоукладчиков; – полные прогибы; - прогибы, 
обусловленные деформациями от волнения моря, течений и отклонения судов 
трубоукладчиков от маршрута; ∗– первоначальные прогибы трубопровода, 
обусловленные только вертикальными отметками воздействий; – скорость i-го 
судна трубоукладчика ∗; U – среднее значение скорости, одинаковое 
для всех судов; ∗– отклонения, обусловленные случайными процессами; h – 
глубина укладки трубопровода; - жесткость погружных тросов судна; прих прих – единичная функция Хевисайда. 
 Посредством решения приведенного уравнения возможно осуществлять расчет 
положения 
в 
пространстве 
укладываемого 
подводного 
нефтепровода 
и 
соответственно контролировать сам процесс. Аналогичные расчеты и подходы с 
построением 
граничных 
условий 
и 
систем 
дифференциальных 
уравнений 
необходимы и на иных этапах реализации проекта. Однако, важно отметить, что 
принцип оптимизации заключается не только в контроле соответствия тех или иных 
процессов и параметров допустимым значениям, но и в выборе наиболее 
рациональных решений из имеющихся допустимых альтернатив. В данном случае 
можно говорить о своего рода «тактических» решениях в контроле процессов и 
«стратегических» решениях в рамках этапов или всего проекта в целом [8]. Принятие 
стратегических решений и поиск в их среде оптимальных требует создания 
определенного механизма – оптимизационного алгоритма принятия решений по 
каждому из этапов при реализации проекта по освоению шельфовых месторождений 
углеводородов Калининградской области. 
 
Построение оптимизационного алгоритма освоения шельфовых месторождений 
углеводородов Калининградской области 
 
Каждый из реализуемых этапов может быть представлен в качестве задачи по 
поиску точки оптимума при заданных исходных данных. Так в качестве примера 
точкой оптимума первого этапа – геологической разведки запасов месторождений 
является: максимально точное определение общегеологических и извлекаемых 
запасов углеводородов в месторождениях с установлением всего комплекса свойств 
как флюида, так и вмещающих пород и с наименьшим объемом временных и 

(2) 

 

 

финансовых затрат (см. табл. 1). То есть на каждом из этапов реализации процесса 
освоения месторождений происходит решение проблемной ситуации L0. Решение 
данной проблемной ситуации невозможно без полного описания и сбора исходных 
данных (в случае с этапом геологической разведки данных о структуре залежи), 
также на решение ситуации накладываются временные ограничения   T и 
ограничения по имеющимся ресурсам M (например, количеству буровых судов / 
установок). Данные параметры являются базой – постановкой задачи по этапу. После 
чего в рамках оптимизационного алгоритма происходит переход к формированию 
решения задачи, а именно в данном блоке, как правило, можно сформировать 
комплекс дифференциальных уравнений, включающих: α – множество целей, β – 
множество ограничений, γ – множество альтернативных вариантов решения, ή – 
предпочитаемые решения. Решение системы уравнений позволяет установить 
комплекс допустимых решений – Δ. По установлению комплекса допустимых 
решений происходит переход на следующий этап алгоритма – выбор решения.  
Производится формирование критериев выбора – F (в случае с этапом 
геологической разведки очередность вскрытия месторождений или подбор 
параметров бурения). Устанавливаются «эффективные решения» – ω (например, 
рациональная 
схема 
перемещения 
буровых 
судов). 
Производится 
выбор 
окончательного решения. Окончательное решение по этапу – это альтернатива с 
наиболее благоприятными общими последствиями [9, 10].  
 
 
 
 
 

 

 

 
Рис. 3. Оптимизационный алгоритм принятия решений по этапам реализации 
проекта по освоению шельфовых месторождений углеводородов Калининградской 
области 
 На представленном рис. 3 видно, что практически на каждой из стадий реализации 
алгоритма существует возможность возврата к предыдущему из этапов для 
корректировки либо исходных вводимых данных, либо преследуемых целей. Данный 
алгоритм позволяет на каждом из этапов реализации проекта по освоению 

Формирование критериев выбора

Определение эффективных решений

Выбор единственного решения

Анализ проблемной ситуации 

Формирование гипотетических 
ситуаций 

Формирование целей по этапу 

Определение ограничений 

Генерация решений 

Изменение предпочтений решений

Формирование 
решения этапа 

 

Постановка задачи 
по этапу 

Информация с предыдущего этапа 

Определение имеющихся ресурсов 

Определение располагаемого времени 

Описание решаемой задачи по 
этапу и сбор исходных данных 

Определение допустимых решений

Выбор решения  
по этапу 

L0
(L0)

T
(L0,T)

M
(L0,T,M)

L
(L0,T,M,L)

α
(L0,T,M,L,α)

(L0,T,M,L,α,β)

(L0,T,M,L,α,β,γ)

(L0,T,M,L,α,β,γ,σ)

(L0,T,M,L,α,β,γ,σ,η)

(L0,T,M,L,α,β,γ,,η) 

(L0,T,M,L,α,β,γ,,η,F) 

(L0,T,M,L,α,β, ,η)