Kazakhstan journal for oil & gas industryKazakhstan journal for oil & gas industry2707-42262957-806XKMG Engineering10894710.54859/kjogi108947Ғылыми мақалаМұнай-газ объектілерінің құрылысын жоспарлау барысында күтпеген шығындарға арналған басқарушылық резервті бағалау бойынша автоматтандырылған модульді құруЧижиковС. В.s.chizhikov@ingenix-group.ruhttps://orcid.org/0009-0004-3662-7216ДубовицкаяЕ. А.<p>PhD</p>e.dubovitskaya@ingenix-group.ruhttps://orcid.org/0009-0000-7303-7750АхметовР. Н.r.akhmetov@ingenix-group.ruhttps://orcid.org/0009-0003-1981-2375КадыроваС. Д.s.kadyrova@ingenix-group.ruhttps://orcid.org/0009-0008-0628-0206Ingenix Group01042026811131220202202617032026Copyright © 2026, Чижиков С.В., Дубовицкая Е.А., Ахметов Р.Н., Кадырова С.Д.2026<p><strong>Негіздеу. </strong>Мұнай – газ саласындағы күрделі құрылысты жоспарлау кезінде күтпеген шығындарға арналған басқарушылық резервті (бұдан әрі-КШР) қалыптастырудың қолданыстағы ресейлік және халықаралық қағидаттарында айтарлықтай айырмашылықтар бар. Авторлар КШР бағалаудың өзіндік әдістемесін ұсынады және осы әдістеменің негізінде «Индженикс Груп» ЖШҚ әзірлеген тәуекелдерді басқарудың автоматтандырылған модулінің негізінде есептеу алгоритмін сипаттайды.</p> <p><strong>Мақсаты. </strong>Жұмыстың мақсаты мұнай газ жобаларын іске асыру сатысына және күрделі құрылыс объектілерінің күрделілігіне байланысты мұнай газ жобаларын бағалау кезінде тәуекелдерді неғұрлым дұрыс есепке алу болып табылады.</p> <p><strong>Материалдар мен әдістер.</strong> Әдістеме AACE International халықаралық құндық инжинирингті дамыту қауымдастығының (бұдан әрі – AACEI) жіктелуін және АҚШ энергетика департаментінің (бұдан әрі – DoE) ұсыныстарын, сондай-ақ ресейлік нормативтерді қоса алғанда, халықаралық тәжірибелердің синтезіне негізделген. Авторлар DoE-ден КШР диапазондарын AACEI дәлдік кластарына бейімдеуді және оларды ресейлік дизайн кезеңдерімен байланыстыра отырып, объектілік деңгейде қолдануды ұсынады. КШР бағалаудың автоматтандырылған модулі Ingenix Cost Manager® мұнай-газ жобаларының шығындарын бағалау жөніндегі авторлық бағдарламалық кешен құрамында іске асырылды.</p> <p><strong>Нәтижелері.</strong> Мақалада жобаның сатысына (ТЭН, жобалық құжаттама және т.б.) және объектінің күрделілік класына байланысты КШР шамасы бойынша ұсыныстары бар егжей-тегжейлі ақпарат берілген. Әдістеме жоба бойынша негізделген жиынтық резервті есептеу мүмкіндігін көрсете отырып, нақты жобада сыналды.</p> <p><strong>Қорытынды. </strong>Ұсынылған әдіс әр объектінің ерекшелігі мен күрделілігін ескере отырып, әр түрлі кезеңдерде КШР сандық бағалауға мүмкіндік береді, бұл жеткіліксіз қаржыландыру тәуекелдерін азайтуға және бюджеттің сақталу ықтималдығын және жобаның рентабельділігінің мақсатты көрсеткіштерін арттыруға көмектеседі. Автоматтандырылған бағалау модулі экспресс-бағалау режимінде жоба бойынша қол жетімді барлық ақпаратты ескере отырып, есептеулер жүргізуге және объектілер құрылысының құнын бағалау кезінде РНР мөлшерін дұрыс ескеруге мүмкіндік береді.</p>сontingencyreservedevelopment of an oil and gas fieldpre-project cost estimatecapital investmentscost modelcost databasesrisk managementmanagement reserveкүтпеген шығыстаррезервмұнай-газ кен орнын жайластырушығындарды жобалау алдындағы бағалаукүрделі салымдарқұн моделішығындар бойынша деректер базасытәуекелдерді басқарубасқару резервінепредвиденные расходырезервобустройство нефтегазового месторожденияпредпроектная оценка затраткапитальные вложениястоимостная модельбазы данных по затратамуправление рискамиуправленческий резерв1.Chizhikov SV, Dubovitskaya EA, Akhmetov RN, Pushkina RO. Assessment of contingency CAPEX for construction of oil and gas facilities depending on their stage and complexity: theory and practice. Oil Industry. 2022;6:82–86. doi: 10.24887/0028-2448-2020-6-82-86.2.Chizhikov SV, Dubovitskaya EA, Pashchenko AD. Problems and proposed solutions for oil and gas projects cost estimation in Russia. Oil Industry. 2013;9:92–95.3.Chizhikov SV, Dubovitskaya EA. Pre-FEED CAPEX evaluation in oil&gas upstream: analyzing effectiveness of integrated technical and economic modelling approach. Oil Industry. 2021;4:10–16. doi: 10.24887/0028-2448-2021-4-10-16.4.Kokhanovskyi VA, Sergeyeva MK, Komakhidze MG. System Complexity Index. Advanced Engineering Research (Rostov-on-Don). 2012;4(65):22–26.