2026-08-11T01:25:42Z https://aereview.ru/index.php/ae/oai
oai:ojs2.aereview.ru:article/274 2026-02-17T09:42:07Z ae:AER
aeae Академический исследовательский журналAcademic Research Journal 3034-6665 Индивидуальный предприниматель Подколзин М.М.Индивидуальный предприниматель Подколзин М.М.Индивидуальный предприниматель Подколзин М.М.Индивидуальный предприниматель Подколзин М.М.Индивидуальный предприниматель Подколзин М.М.Индивидуальный предприниматель Подколзин М.М.Индивидуальный предприниматель Подколзин М.М.Индивидуальный предприниматель Подколзин М.М.Индивидуальный предприниматель Подколзин М.М.Индивидуальный предприниматель Подколзин М.М.Индивидуальный предприниматель Подколзин М.М.Индивидуальный предприниматель Подколзин М.М.Индивидуальный предприниматель Подколзин М.М.Индивидуальный предприниматель Подколзин М.М.Индивидуальный предприниматель Подколзин М.М.Индивидуальный предприниматель Подколзин М.М. 10.25726/j0103-0899-0385-b274 APPLIED RESEARCHПРИКЛАДНЫЕ ИССЛЕДОВАНИЯ Экономика проектов улавливания и хранения углекислого газа на базе автоматизированного контроля инжектирования и мониторинга и их вклад в устойчивое природопользование нефтегазовых территорийEconomics of carbon capture and storage projects based on automated injection control and monitoring and their contribution to sustainable use of oil and gas territories Федоров Сергей Сергеевич Fedorov Sergey S. fedorov@misaoinst.ru Лозовская Яна Николаевна Lozovskaya Yana N. lozovskaya@misis.ru Московский институт современного академического образования, 115184, г. Москва, ул. Большая Татарская, д. 42 Moscow Institute of Modern Academic Education, 42, Bolshaya Tatarskaya St., Moscow, 115184, Russia Университет науки и технологий МИСИС, 119049, г. Москва, Ленинский пр-т, д. 4 University of Science and Technology MISIS, 4, Leninsky Pr., Moscow, 119049, Russia 2025 30 11 2025 33 1111 13Академический исследовательский журналAcademic Research Journal172 183 17 02 2026 Copyright (c) 2025 Академический исследовательский журнал 2025 Академический исследовательский журнал Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution-NonCommercial-NoDerivatives» («Атрибуция — Некоммерческое использование — Без производных произведений») 4.0 Всемирная. Метаданные настоящей записи распространяются на условиях Creative Commons CC0 1.0 (передача в общественное достояние). Исследование анализирует экономику проектов улавливания и хранения CO2 (CCS), модернизированных за счет автоматизированного контроля инжектирования и непрерывного мониторинга, и оценивает их вклад в устойчивое природопользование нефтегазовых территорий. Цель — количественно показать, как интеграция волоконно-оптических DTS/DAS, донных сейсмических станций и аналитики ИИ изменяет структуру CAPEX/OPEX, финансовые метрики и профиль рисков по сравнению с традиционными схемами периодического контроля. Материалы и методы: системный обзор более 150 источников, анализ открытых данных мировых проектов (Sleipner, Quest, Gorgon), параметрическая DCF-модель двух сценариев, вероятностный расчет по Монте-Карло, сопоставление LCOA, NPV, IRR, PBP и риск-матриц. Результаты: при росте инвестиций в мониторинг достигается совокупное снижение CAPEX на 8–9% за счет оптимизации бурения и инфраструктуры; годовой OPEX снижается на 35–40%, включая MRV (−68%), ТОиР (−43%) и энергозатраты (−11%). Интегральные показатели улучшаются: NPV растет более чем вдвое, IRR увеличивается на 5–6 п.п., срок окупаемости сокращается на ~3–4 года, LCOA снижается на ~25%. Вероятность критических событий падает кратно: нарушение герметичности покрышки, утечки по стволам и индуцированная сейсмичность уменьшаются на 58–92% в годовом выражении, что снижает страховые премии и регуляторные риски. Обсуждение: автоматизация выступает источником синергетической экономии, переориентируя затраты из трудоемких полевых операций в интеллектуальные активы, повышающие геомеханическую информированность, устойчивость режимов закачки и управляемость хранилищ. Выводы: переход к автоматизированному CCS формирует более предсказуемую и инвестиционно привлекательную модель с меньшей точкой безубыточности и высокой устойчивостью к волатильности цен на углерод, одновременно обеспечивая экологическую безопасность, социальную приемлемость и реальный вклад в цели декарбонизации; предложенная методика применима для технико-экономического обоснования новых проектов и настройки мер государственной поддержки. В модель заложена производительность 1 млн т CO2/год при цене углеродных кредитов 80 долл./т и горизонте 25 лет; для автоматизированного сценария итоговый CAPEX составляет 277,5 млн долл. против 305,0 млн долл. традиционного, а OPEX — 12,21 против 19,49 долл./т. Финансовые итоги: NPV 365,81 млн долл. против 158,27 млн долл.; IRR 16,54% против 11,28%; PBP 9,1 против 12,4 лет; LCOA 51,72 против 68,34 долл./т.The study analyzes the economics of carbon capture and storage (CCS) projects enhanced by automated injection control and continuous monitoring, and assesses their contribution to the sustainable use of oil and gas territories. The goal is to quantitatively demonstrate how the integration of fiber-optic DTS/DAS systems, seabed seismic stations, and AI analytics changes the structure of CAPEX/OPEX, financial metrics, and risk profiles compared to traditional periodic control schemes. Materials and methods: a systematic review of more than 150 sources, analysis of open data from global projects (Sleipner, Quest, Gorgon), a parametric DCF model of two scenarios, probabilistic Monte Carlo calculations, and comparison of LCOA, NPV, IRR, PBP, and risk matrices. Results: with increased investments in monitoring, total CAPEX decreases by 8–9% due to optimization of drilling and infrastructure; annual OPEX decreases by 35–40%, including MRV (−68%), maintenance and repair (−43%), and energy costs (−11%). Integral indicators improve: NPV more than doubles, IRR increases by 5–6 percentage points, payback period shortens by about 3–4 years, and LCOA decreases by about 25%. The probability of critical events drops significantly: caprock integrity breaches, wellbore leakages, and induced seismicity are reduced by 58–92% annually, which lowers insurance premiums and regulatory risks. Discussion: automation serves as a source of synergistic savings, redirecting costs from labor intensive field operations to intelligent assets that enhance geomechanical awareness, stability of injection regimes, and storability management. Conclusions: the transition to automated CCS forms a more predictable and investment-attractive model with a lower break-even point and high resilience to carbon price volatility, while ensuring environmental safety, social acceptability, and a tangible contribution to decarbonization goals; the proposed methodology is applicable for feasibility studies of new projects and setting up government support measures. The model assumes a capacity of 1 million tonnes of CO2 per year at a carbon credit price of USD 80 per tonne and a 25-year horizon; for the automated scenario, total CAPEX amounts to USD 277.5 million versus USD 305.0 million in the traditional case, and OPEX — 12.21 versus 19.49 USD/t. Financial results: NPV USD 365.81 million versus 158.27 million; IRR 16.54% versus 11.28%; PBP 9.1 versus 12.4 years; LCOA 51.72 versus 68.34 USD/t.

The study analyzes the economics of carbon capture and storage (CCS) projects enhanced by automated injection control and continuous monitoring, and assesses their contribution to the sustainable use of oil and gas territories. The goal is to quantitatively demonstrate how the integration of fiber-optic DTS/DAS systems, seabed seismic stations, and AI analytics changes the structure of CAPEX/OPEX, financial metrics, and risk profiles compared to traditional periodic control schemes. Materials and methods: a systematic review of more than 150 sources, analysis of open data from global projects (Sleipner, Quest, Gorgon), a parametric DCF model of two scenarios, probabilistic Monte Carlo calculations, and comparison of LCOA, NPV, IRR, PBP, and risk matrices. Results: with increased investments in monitoring, total CAPEX decreases by 8–9% due to optimization of drilling and infrastructure; annual OPEX decreases by 35–40%, including MRV (−68%), maintenance and repair (−43%), and energy costs (−11%). Integral indicators improve: NPV more than doubles, IRR increases by 5–6 percentage points, payback period shortens by about 3–4 years, and LCOA decreases by about 25%. The probability of critical events drops significantly: caprock integrity breaches, wellbore leakages, and induced seismicity are reduced by 58–92% annually, which lowers insurance premiums and regulatory risks. Discussion: automation serves as a source of synergistic savings, redirecting costs from labor intensive field operations to intelligent assets that enhance geomechanical awareness, stability of injection regimes, and storability management. Conclusions: the transition to automated CCS forms a more predictable and investment-attractive model with a lower break-even point and high resilience to carbon price volatility, while ensuring environmental safety, social acceptability, and a tangible contribution to decarbonization goals; the proposed methodology is applicable for feasibility studies of new projects and setting up government support measures. The model assumes a capacity of 1 million tonnes of CO2 per year at a carbon credit price of USD 80 per tonne and a 25-year horizon; for the automated scenario, total CAPEX amounts to USD 277.5 million versus USD 305.0 million in the traditional case, and OPEX — 12.21 versus 19.49 USD/t. Financial results: NPV USD 365.81 million versus 158.27 million; IRR 16.54% versus 11.28%; PBP 9.1 versus 12.4 years; LCOA 51.72 versus 68.34 USD/t.

 KeywordsCO2 capture and storageautomated monitoringDTS/DASeconomic efficiencyrisk managementКлючевые словаулавливание и хранение CO2автоматизированный мониторингDTS/DASэкономическая эффективностьуправление рисками Исследование выполнено без внешнего финансирования. The study was conducted without external funding. issue-cover metadata-license CC0 1.0 Список литературы Антониади Д.Г. О консолидации компаний, ученых и специалистов нефтегазовой отрасли для создания Российского национального института нефти и газа // Нефтяное хозяйство. 2019. № 10. С. 46–47. Беднаржевский С.С., Захариков Е.С., Макеев В.Н., Назин А.Г. Разработка высокоинформативных систем мониторинга экологической безопасности окружающей среды в районах нефтедобычи // Современные информационные технологии. 2005. № 1. С. 8–9. Белова Н.В. Современные технологии предотвращения негативного воздействия нефтегазового сектора экономики на окружающую среду // Структурные преобразования как условие устойчивого развития экономики. Материалы IV научно-практического межрегионального круглого стола. Барнаул, 2021. С. 9–12. Бондур В.Г. Аэрокосмический мониторинг нефтегазоносных территорий и объектов нефтегазового комплекса. Реальности и перспективы // Аэрокосмический мониторинг объектов нефтегазового комплекса. Москва, 2012. С. 15–37. Гендрин А.Г., Надоховская Г.А., Смирнова Н.К., Середина В.П., Непотребный А.И., Киселев А.Г., Русинова Е.С., Худобец А.М., Серых АА., Чемерис А. Н. Экологическое сопровождение разработки нефтегазовых месторождений // Экология. Серия аналитических обзоров мировой литературы. 2006. № 81. С. 1–123. Глушко В.С. Интегрированная система мониторинга окружающей среды объектов нефтегазового комплекса для превентивного предотвращения пожара: автореф. дис. … канд. техн. наук. Санкт-Петербург: С.-Петерб. ун-т ГПС МЧС России, 2014. 24 с. Добрынина Л.Ф., Корнева О.Ю., Подковырова О.Н., Полищук В.С. Мероприятия по экологической безопасности в проектах обустройства нефтегазовых месторождений // Нефтепромысловое дело. 2007. № 12. С. 74–76. Загвоздкин В.К. Информационная поддержка технологий восстановления нефтезагрязненных почв и вод при добыче и транспортировке углеводородов: автореф. дис. … канд. техн. наук. Москва: Московская государственная академия тонкой химической технологии им. М. В. Ломоносова, 2007. 24 с. Квасов И.Н., Круглов В.Ю. Мониторинг экологического состояния объектов хранения, транспортировки и переработки углеводородов // Транспорт и хранение углеводородов. Тезисы докладов V Всероссийской научно-технической конференции молодых учёных. Омск, 2024. С. 69–71. Климов В.В., Савенок О.В., Усов С.В. Снижение техногенного воздействия на окружающую среду при эксплуатации нефтегазовых месторождений и подземных хранилищ газа // Проектирование и разработка нефтегазовых месторождений. 2019. № 1. С. 48–52. Лукьянов И.А. Разработка и применение информационных систем обеспечения производственного контроля на примере объектов нефтегазового комплекса: автореф. дис. … канд. техн. наук. Москва: Науч.-техн. центр исслед. проблем промышл. безопасности, 2013. 24 с. Петрулевич А.А. Разработка систем производственного экологического мониторинга объектов сбора и магистрального транспорта газа: дис. … канд. техн. наук. Москва, 2002. 165 с. Петрушкин С.И. Проектирование экосистем нефтегазовых компаний перспективное направление развития нефтегазового комплекса России // Нефть и газ: технологии и инновации. Материалы Национальной научно-практической конференции. В 3-х томах / отв. редактор Н. В. Гумерова. 2020. С. 229–231. Попов А.В. Разработка экологического мониторинга станций хранения и транспортировки газа по динамическим характеристикам оборудования: дис. … канд. техн. наук. Саратов, 2000. 160 с. Тужиков М.Е. Локальный аэромониторинг и геоинформационные технологии в автоматизированном проектировании нефтегазопроводных систем: автореф. дис. … канд. техн. наук. Москва: Российский государственный университет нефти и газа им. И. М. Губкина, 2008. 24 с.