Application of optimization and network algorithms for effective portfolio of geological and technological activities formation of an oil company
Authors: Денисов О.В. 
Published: July 2024

В статье представлены результаты исследований применимости статистических, нейросетевых, оптимизационных алгоритмов в решении задач обоснованного подбора геолого-технических мероприятий и формирования портфеля мероприятий нефтяной компании в условиях ограничений на объемы добычи и по направлениям инвестирования. Рассмотрена возможность использования самоорганизующихся карт Кохонена для кластеризации мероприятий по условиям применения и технологиям. На основе накопленной статистики о результативности проведенных мероприятий, их характеристик предложено построение вероятностной модели оценки эффективности планируемого мероприятия на основе байесовских сетей, которая в наглядном виде может быть представлена в виде ациклического направленного графа, отражающего последовательную взаимосвязь входящих в модель параметров. Построенная модель для любого сочетания параметров позволяет получить номограмму вероятностного распределения заданного события, например, вероятности достижения заданной точечной или интервальной оценки удельного показателя эффективности мероприятия. После оценки эффективности планируемого мероприятия может быть поставлена задача формирования оптимального портфеля геолого-технических мероприятий в условиях ограничений на объемы добываемой продукции и капитальные вложения. На основе использования реализованного пакета оптимизационных алгоритмов (метод ветвей и границ, генетические алгоритмы, метод перекрестной энтропии) исследована и решена задача формирования портфеля геолого-технических мероприятий крупной нефтяной компании в условиях ограничений на объемы добываемой продукции и капитальные затраты по направлениям инвестирования. Реализован программный инструмент формирования эффективного инвестиционного портфеля по блоку разработка и добыча ПАО «Татнефть», позволивший существенно увеличить плановый чистый дисконтированный доход и количество принимаемых в портфель мероприятий при заданных ограничениях на объемы добычи и капитальные затраты

The article presents the result of the research of reasonable selection of geological and technological activities for an activities portfolio formation of an oil company in the context of restrictions on production volume and investment area. The number of statistical, neural network, optimization algorithms has been applied while solving this issue. The possibility of using Kohonen self-organizing maps for clustering activities under the terms of use and technologies is considered. It was proposed to build a probabilistic model for evaluating the effectiveness of the planned activities based on Bayesian networks, which can be visualized as an acyclic directed graph reflecting the consistent interrelation of the parameters included in the model. This model is based on the accumulated statistics of the activities effectiveness and other characteristics. The constructed model allows us to obtain a nomogram of the probability distribution of a given activity for any combination of parameters, for example, the probability of achieving exact or approximate value of the activity effectiveness specific measure. After evaluating the effectiveness of the planned activity, the task of forming an optimal portfolio of geological and technological activities under the restrictions on the production volume and capital expenditures can be set. The issue of forming a portfolio of geological and technological activities for a large oil company has been studied and solved using the implemented package of optimization algorithms (branch and bound method, genetic algorithms, cross-entropy method). The software tool for the effective investment portfolio formation in the "Development and production of oil" block of PJSC TATNEFT has been implemented. The tool has significantly increased the planned net present value and the number of activities taken in the portfolio under restrictions on production volume and capital expenditures.