Обеспечение реализации строительных проектов для нефтегазового комплекса на базе технологий искусственного интеллекта

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

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. 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. 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.

1. Красиков 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.

2. Антясова П.И., Суркова Н.Е. Анализ перспектив развития цифровых технологий в строительной сфере // Промышленные АСУ и контроллеры. 2021. № 11. С. 26-30.

3. Ивасюк Г.И., Лебедева К.Е. Новые тренды и инновации в строительной отрасли // Экономические исследования и разработки. 2023. № 3-2. С. 116-121.

4. 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.

5. 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.

6. 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.

7. 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.

8. 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.

9. Лившиц И.И. Верификация данных для процессов цифровой трансформации // Информационно-экономические аспекты стандартизации и технического регулирования. 2024. № 6 (81). С. 240-245.

10. 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.

11. Лившиц И.И. Управление рисками безопасности в цепях поставок // Стандарты и качество. 2025. № 1. С. 76-81.

12. 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.

13. 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.