Программисты РАН научат «Газпром» прогнозировать спрос на углеводороды
Институт прикладной математики им. М.В. Келдыша разработал для «Газпрома» программный продукт, позволяющий осуществлять долгосрочный прогноз спроса на его продукцию.
Специалисты Института прикладной математики им. М.В. Келдыша РАН (ИПМ) разработали для «Газпрома» программный продукт, позволяющий осуществлять долгосрочный прогноз спроса на углеводороды. Об этом рассказал CNews заведующий отделом кинетических уравнений и вычислительной физики института Владимир Новиков.
Руководит этим проектом в институте заведующий сектором кинетических уравнений Юрий Орлов. Средний период окупаемости нефтегазового месторождения составляет 15-20 лет, и прогноз спроса на углеводороды среди потенциальных покупателей важен для того, чтобы определить, какими темпами это месторождение необходимо развивать, пояснил Орлов CNews.
«Если освоение месторождения будет опережать потребности рынка, в проигрыше окажется продавец, поскольку будет вынужден снижать цены на свое сырье и увеличивать потери продукта, - объясняют представители института. - Если слишком медленными темпами – это приведет к удорожанию углеводородов, что будет невыгодно для покупателя, сокращающего потребление, а затем - в последующие годы - и для производителя, поскольку емкость рынка уменьшится».
Для формирования прогноза требуется обработать огромные данные статистической информации, говорит Юрий Орлов. Представленное сегодня на рынке аналогичное ПО, по его словам, позволяет делать прогнозы лишь с использованием фиксированных входных параметров (среди которых, например, цены), в то время как ПО, разработанное ИПМ, позволяет проводить анализ на основе одновременно множества вариаций одних и тех же параметров, чтобы в итоге определить наиболее оптимальный сценарий.
ПО формирования долгосрочных прогнозов спроса на углеводороды для «Газпрома» уже готово
Для реализации программного продукта потребовалось с нуля создать интегрированную базу данных, которая содержит статистику по всем мировым рынкам углеводородов, по конкретным проектам, добавляет Орлов.
С «Газпромом» по поводу закупки этого ПО сейчас ведутся переговоры, говорят в ИМП. При этом, по словам Орлова, их софт может быть полезен не только для крупных нефтегазовых компаний, но и для относительно небольших структур. По его данным, консультации западных профессиональных экспертов в этой области оцениваются в $200-300 тыс., причем оценки их даются при фиксированных входных параметрах, в частности, ценах на нефть.
«Такие прогнозы-консультации практически бесполезны, поскольку устаревают в момент своего издания. C нашим софтом компании-производители смогут самостоятельно осуществлять статистический анализ и оценивать доходность своих проектов в зависимости от ориентации на тот или иной целевой рынок сразу в рамках нескольких сценариев», - отмечает Орлов.
Ядро группы разработчиков программного продукта состоит из четырех сотрудников отдела кинетических уравнений, говорит руководитель проекта. По его словам, вычислительная система, которая будет использоваться для расчетов с помощью этого ПО, должна отвечать ряду требований. Например, объем ОЗУ должен составлять не менее 100 ГБ, RAM – 2-3 ТБ, а проведение анализа в течение оперативного промежутка времени может быть осуществлено при частоте системной шины на уровне 2,16 ГГц.
Специалисты Института прикладной математики им. М.В. Келдыша РАН (ИПМ) разработали для «Газпрома» программный продукт, позволяющий осуществлять долгосрочный прогноз спроса на углеводороды. Об этом рассказал CNews заведующий отделом кинетических уравнений и вычислительной физики института Владимир Новиков.
Руководит этим проектом в институте заведующий сектором кинетических уравнений Юрий Орлов. Средний период окупаемости нефтегазового месторождения составляет 15-20 лет, и прогноз спроса на углеводороды среди потенциальных покупателей важен для того, чтобы определить, какими темпами это месторождение необходимо развивать, пояснил Орлов CNews.
«Если освоение месторождения будет опережать потребности рынка, в проигрыше окажется продавец, поскольку будет вынужден снижать цены на свое сырье и увеличивать потери продукта, - объясняют представители института. - Если слишком медленными темпами – это приведет к удорожанию углеводородов, что будет невыгодно для покупателя, сокращающего потребление, а затем - в последующие годы - и для производителя, поскольку емкость рынка уменьшится».
Для формирования прогноза требуется обработать огромные данные статистической информации, говорит Юрий Орлов. Представленное сегодня на рынке аналогичное ПО, по его словам, позволяет делать прогнозы лишь с использованием фиксированных входных параметров (среди которых, например, цены), в то время как ПО, разработанное ИПМ, позволяет проводить анализ на основе одновременно множества вариаций одних и тех же параметров, чтобы в итоге определить наиболее оптимальный сценарий.
ПО формирования долгосрочных прогнозов спроса на углеводороды для «Газпрома» уже готово
Для реализации программного продукта потребовалось с нуля создать интегрированную базу данных, которая содержит статистику по всем мировым рынкам углеводородов, по конкретным проектам, добавляет Орлов.
С «Газпромом» по поводу закупки этого ПО сейчас ведутся переговоры, говорят в ИМП. При этом, по словам Орлова, их софт может быть полезен не только для крупных нефтегазовых компаний, но и для относительно небольших структур. По его данным, консультации западных профессиональных экспертов в этой области оцениваются в $200-300 тыс., причем оценки их даются при фиксированных входных параметрах, в частности, ценах на нефть.
«Такие прогнозы-консультации практически бесполезны, поскольку устаревают в момент своего издания. C нашим софтом компании-производители смогут самостоятельно осуществлять статистический анализ и оценивать доходность своих проектов в зависимости от ориентации на тот или иной целевой рынок сразу в рамках нескольких сценариев», - отмечает Орлов.
Ядро группы разработчиков программного продукта состоит из четырех сотрудников отдела кинетических уравнений, говорит руководитель проекта. По его словам, вычислительная система, которая будет использоваться для расчетов с помощью этого ПО, должна отвечать ряду требований. Например, объем ОЗУ должен составлять не менее 100 ГБ, RAM – 2-3 ТБ, а проведение анализа в течение оперативного промежутка времени может быть осуществлено при частоте системной шины на уровне 2,16 ГГц.
Ещё новости по теме:
18:20