vdgtuВестник Дагестанского государственного технического университета. Технические наукиHerald of Dagestan State Technical University. Technical Sciences2073-61852542-095XDaghestan State Technical University10.21822/2073-6185-2025-52-4-99-105vdgtu-1910Research ArticleИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ И ТЕЛЕКОММУНИКАЦИИINFORMATION TECHNOLOGY AND TELECOMMUNICATIONSОбеспечение реализации строительных проектов для нефтегазового комплекса на базе технологий искусственного интеллектаSupporting the implementation of construction projects for the oil and gas industry using artificial intelligence technologiesЛившицИ. И.LivshitsI. I.

Лившиц Илья Иосифович - доктор технических наук, профессор практики.

197101, Санкт-Петербург, Кронверкский пр., д. 49

Ilya I. Livshits - Dr. Sci. (Eng.), Prof. of Practice.

49 Kronverksky Ave., St. Petersburg 197101

Livshitz.i@yandex.ruНациональный исследовательский университет ИТМОРоссияNational Research University ITMORussian Federation20250402202652499105Copyright © Лившиц И.И., 20262026Лившиц И.И.Livshits I.I.Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://vestnik.dgtu.ru/jour/article/view/1910Цель

Цель. Целью исследования является изучение практики применения современных технологий искусственного интеллекта для целей обеспечения реализации международных и национальных строительных проектов в нефтегазовом комплексе.

Метод

Метод. Исследование основано на методах структурного и системного анализа; методов сопоставления современных стандартов, применимых для реализации и оценивания строительных проектов нефтегазового комплекса на базе технологий ИИ.

Результат

Результат. Наиболее важными результатами являются практические примеры и комплексный анализ применения современных технологий ИИ для целей обеспечения реализации строительных проектов в нефтегазовом комплексе. Рассмотрены риски применения технологий ИИ при реализации строительных проектов, поскольку существующая нормативная база национальных и международных стандартов не обеспечивает в полной мере достаточные критерии оценивания таких рисков.

Вывод

Вывод. Научная новизна заключается в дополнении существующих методов реализации строительных проектов современными технологиями ИИ, позволяющими добиться измеримых преимуществ (снижения стоимости, повышения точности и скорости технических операций, снижения рисков), которые могут быть численно определены и сопоставлены с известными статьями проектных затрат.

Objective

Objective. The purpose of this study is to examine the application of modern artificial intelligence technologies to support the implementation of international and national construction projects in the oil and gas sector.

Method

Method. The study is based on structural and systemic analysis methods, as well as methods for comparing modern standards applicable to the implementation and evaluation of AI-based oil and gas construction projects.

Result

Result. The most important results are practical examples and a comprehensive analysis of the application of modern AI technologies to support the implementation of construction projects in the oil and gas sector. The risks of using AI technologies in construction projects are considered, as the existing regulatory framework of national and international standards does not provide sufficient risk assessment criteria.

Conclusion

Conclusion. The scientific novelty lies in complementing existing construction project implementation methods with modern AI technologies, which enable benefits (reduced costs, increased accuracy and speed of technical operations, and reduced risks) that can be quantified and compared with known project cost items.

информационная технологияискусственный интеллектстандартстроительный проектоценивание рисковриск искусственного интеллектавалидацияверификацияцифровая трансформацияinformation technologyartificial intelligencestandardconstruction projectrisk assessmentartificial intelligence riskvalidationverificationdigital transformationReferencesКрасиков А.А. Перспективы искусственного интеллекта по повышению надежности строительного процесса // В сборнике: Современная наука: актуальные вопросы, достижения и инновации. сборник статей XXXII Международной научно-практической конференции. Пенза, 2023. С. 103-105.Krasikov A.A. Prospects of Artificial Intelligence for Improving the Reliability of the Construction Process // In the collection: Modern Science: Current Issues, Achievements, and Innovations. Collection of Articles from the XXXIIInternational Scientific and Practical Conference. Penza, 2023:103-105. (In Russ)Антясова П.И., Суркова Н.Е. Анализ перспектив развития цифровых технологий в строительной сфере // Промышленные АСУ и контроллеры. 2021. № 11. С. 26-30.Antyasova P.I., Surkova N.E. Analysis of the Prospects for the Development of Digital Technologies in the Construction Sector. Industrial ACS and Controllers. 2021;11:26-30. (In Russ)Ивасюк Г.И., Лебедева К.Е. Новые тренды и инновации в строительной отрасли // Экономические исследования и разработки. 2023. № 3-2. С. 116-121.Ivasyuk G.I., Lebedeva K.E. New Trends and Innovations in the Construction Industry. Economic Research and Development. 2023;3-2:116-121. (In Russ)Россихина Л.В., Орлова Д.Е., Чертов В.А. Информационная поддержка принятия решений при управлении региональными инвестиционно-строительными проектами: системный подход // Научно-техническая информация. Серия 2: Информационные процессы и системы. 2024. № 6. С. 1-12.Rossikhina L.V., Orlova D.E., Chertov V.A. Information support for decision-making in managing regional investment and construction projects: a systems approach // Scientific and technical information. Series 2: Information processes and systems. 2024;6:1-12. (In Russ)Грищенко В.С. Применение искусственного интеллекта в архитектурно-градостроительном проектировании // В сборнике: Развитие науки и практики в глобально меняющемся мире в условиях рисков (шифр -МКРНП). Сборник материалов XXX Международной научно-практической конференции. Москва, 2024. С. 237-240.Grishchenko V.S. Application of artificial intelligence in architectural and urban planning // In the collection: Development of science and practice in a globally changing world under risk conditions (code -MKRNP). Collection of materials of the XXX International scientific and practical conference. Moscow, 2024:237-240. (In Russ)Alawi O.A., Kamar H.M., Yaseen Z.M. Optimizing building energy performance predictions: A comparative study of artificial intelligence models. Journal Of Building Engineering. 2024. Т. 88. С. 109247.Alawi O.A., Kamar H.M., Yaseen Z.M. Optimizing building energy performance predictions: A comparative study of artificial intelligence models. Journal Of Building Engineering. 2024; 88:109-247.Du X., Zhang X., Wang H., Zhi X., Huang J. Assessing green space potential accessibility through urban artificial building data in Nanjing, China. Sustainability. 2020. Т. 12. № 23. С. 9935.Du X., Zhang X., Wang H., Zhi X., Huang J. Assessing green space potential accessibility through urban artificial building data in Nanjing, China. Sustainability. 2020; 12(23): 99-35.Gao D. Application of computer artificial intelligence control technology in the comprehensive utilization of green building energy. Journal of Physics: Conference Series. 2020. Т. 1578. № 1. С. 012027.Gao D. Application of computer artificial intelligence control technology in the comprehensive utilization of green building energy. Journal of Physics: Conference Series. 2020. Vol. 1578. No. 1. P. 012-027.Лившиц И.И. Верификация данных для процессов цифровой трансформации // Информационно-экономические аспекты стандартизации и технического регулирования. 2024. № 6 (81). С. 240-245.Livshits I.I. Data verification for digital transformation processes. Information and economic aspects of standardization and technical regulation. 2024; 6 (81):240-245. (In Russ)Лившиц И.И. Формирование достоверных данных для процессов цифровой трансформации строительных компаний, участвующих в реализации нефтегазовых проектов // Газовая промышленность. 2025. № 1 (876). С. 64-77.Livshits I.I. Formation of reliable data for digital transformation processes of construction companies involved in oil and gas projects. Gas Industry. 2025;1 (876):64-77. (In Russ)Лившиц И.И. Управление рисками безопасности в цепях поставок // Стандарты и качество. 2025. № 1. С. 76-81.Livshits I.I. Security risk management in supply chains. Standards and quality. 2025;1: 76-81. (In Russ)Лившиц И.И., Степин Ю.П., Соколов Е.О., Шеховцова И.Р. Математическая модель для оценки безопасности систем электронного документооборота //Газовая промышленность. 2024. № 6(867). С. 76-87.Livshits I.I., Stepin Yu.P., Sokolov E.O., Shekhovtsova I.R. Mathematical model for assessing the security of electronic document management systems. Gas Industry. 2024;6 (867):76-87. (In Russ)Лившиц И.И., Сунцова Д.И. Методика расчета уровня полноты безопасности для сложных промышленных объектов топливно-энергетического комплекса // Энергобезопасность и энергосбережение. 2024. № 1. С. 5-12.Livshits I.I., Suntsova D.I. Methodology for calculating the safety integrity level for complex industrial facilities of the fuel and energy complex.Energy safety and energy saving. 2024;1: 5-12. (In Russ)

The authors declare that there are no conflicts of interest present.