Details

В данной работе рассматриваются методы расчета экономического эффекта при интегрированном моделировании актива. В ходе работы была выполнена программная реализация экономического модуля на языке Python, оценка разработанного экономического модуля с использованием реальных данных по скважинам, а также сравнение его с другими существующими программными решениями в этой области.  Для анализа свободного денежного потока (FCF) и расчета чистой приведенной стоимости (NPV) были использованы прямой и косвенный методы. Прямой метод, основанный на данных отчета о движении денежных средств, позволил провести оценку оперативного контроля за эффективным использованием средств. Косвенный метод, использующий данные из отчетов о прибылях и убытках и балансовых отчетов, выявил источники формирования прибыли и проблемные места заморозки средств. Расчет NPV включал суммирование дисконтированных потоков. В рамках работы была успешно разработана программная реализация экономического модуля для интегрированных моделей актива на языке программирования Python. Данная реализация обеспечивает эффективный расчет чистой приведенной стоимости (NPV) и свободного денежного потока (FCF) в контексте экономического анализа. Программный модуль способен по входным данным проводить расчеты и визуализировать результаты, что значительно упрощает процесс анализа финансовых показателей.

This paper considers the methods of calculating the economic effect in integrated modeling of an asset. In the course of the work, the program implementation of the economic module in Python language was performed, the developed economic module was evaluated using real well data, and it was compared with other existing software solutions in this field.  Direct and indirect methods were used to analyze free cash flow (FCF) and calculate net present value (NPV). The direct method, based on cash flow statement data, allowed an assessment of operational control over the efficient use of funds. The indirect method, using data from profit and loss statements and balance sheets, identified sources of profit generation and problematic areas of frozen funds. NPV calculation included summation of discounted flows. The work has successfully developed a software implementation of the economic module for integrated asset models in the Python programming language. This implementation provides efficient calculation of net present value (NPV) and free cash flow (FCF) in the context of economic analysis. The software module is able to perform calculations on input data and visualize the results, which greatly simplifies the process of financial performance analysis.