油气化工产业综合体组织系统中的资源规划与管理

油气化工产业综合体是一个由不同主体和多种资源流构成的复杂系统，各主体之间具有高度关联性。对这些资源流实施有效管理，是保障该行业稳定运行的基础。本文简要介绍了油气化工产业综合体中行业经营主体间组织协同系统资源规划问题的研究成果。研究旨在系统分析相关问题，并对行业经营主体协同系统中的高效资源规划进行建模。研究采用了观察法、系统分析法、假设演绎推理法、概括法、经济数学建模法和优化方法。结合油气化工生产的技术原则及其现代运行条件，研究概括了行业经营主体协同系统中资源流的特征，并据此分析了资源规划与管理工具。研究确定了俄罗斯油气化工产业综合体组织协同系统中高效资源规划所面临的障碍，构建了行业经营主体协同系统资源规划效率的概念性经济数学模型。该模型可用于规划组织系统内资源流的最优流量及其流转路径。本文还提出了一种确定行业经营主体协同系统中资源流熵的方法。所构建的模型可作为资源流自适应管理机制的组成部分，用于油气化工产业综合体中集群式及其他组织协同形式的构建。本文所揭示的因果关系，应在行业经营主体制定战略和开展日常经营管理，以及国家制定并实施油气化工产业综合体发展与运行调控措施时予以考虑。

1. Братских Д.С., Ромашева Н.В., Конопелько А.Ю. (2024). Модель управления цепями поставок в нефтегазовой отрасли с использованием цифровых технологий. Нефтяное хозяйство, 7: 120–125.

2. Буньковский Д.В. (2024). Цифровизация управления в организационных системах взаимодействия субъектов предпринимательства в нефтегазохимическом комплексе. Вестник Тверского государственного университета. Серия: Экономика и управление, 2: 84–92.

3. Губанова Е.В., Самошенкова К.А. (2024). Резервы автоматизации и цифровой трансформации бизнес-процессов организации в контексте бережливого производства. Вестник Алтайской академии экономики и права, 3–3: 367–373.

4. Гэри Д.Х., Хэндверк Г.Е., Кайзер. М.Д. (2013). Технологии и экономика нефтепереработки. Санкт-Петербург, Профессия.

5. Егоров В.И., Злотникова Л.Г. (1989). Нефтеперерабатывающие и нефтехимические предприятия: организация, планирование, управление. Москва, Химия.

6. Конь М.Я. (1986). Нефтеперерабатывающая и нефтехимическая промышленность за рубежом. Москва, Химия.

7. Малышева Т.В. (2019). Использование информационных систем в управлении экологической устойчивостью нефтехимических производств. Управление устойчивым развитием, 6(25): 27–31.

8. Adebayo Y., Ikevuje A.H., Kwakye J., Esiri A. (2024). Circular Economy Practices in the Oil and Gas Industry: A Business Perspective on Sustainable Resource Management. GSC Advanced Research and Reviews, 20: 267–285.

9. Chamani Foomani Dana A., Tamannaei M. (2021) A Game-Theoretic Approach for Transportation of Oil Products in a Duopolistic Supply Chain. AUT Journal of Civil Engineerin, 5(1): 115–128.

10. Dey P.K., Clegg B., Cheffi W. (2011). Risk Management in Enterprise Resource Planning Implementation: A New Risk Assessment Framework. Production Planning & Control, 24: 1–14.

11. Florescu M., Ceptureanu E., Cruceru A., Ceptureanu S. (2019). Sustainable Supply Chain Management Strategy Influence on Supply Chain Management Functions in the Oil and Gas Distribution Industry. Energies, 12: 1632.

12. Jiang X. (2024). Optimization of Logistics Inventory Management in Enterprises from the Supply Chain Perspective. International Journal of Global Economics and Management, 3: 309–314.

13. Jusoh A., Mahmood R., Ahmad Z., Mohd Z.A. (2024). Digital Supply Chain and Business Performance: The Case of the Oil and Gas Industry. Information Management and Business Review, 3: 1133–1145.

14. Koyeda V. (2025). Single Point of Integration to Enterprise Resource Planning Systems. Global Journal of Computer Science and Technology, 25: 1–7.

15. Min H. (2010) Artificial Intelligence in Supply Chain Management: Theory and Applications. International Journal of Logistics-Research and Applications, 13: 13–39.

16. Musa A. (2023). Review Paper Revolutionizing Oil and Gas Industries with Artificial Intelligence Technology. International Journal of Computer Sciences and Engineering, 5: 20–30.

17. Okeke A. (2024). An Exploration of Sustainability and Supply Chain Management Practises in the Oil and Gas Industry: A Systematic Review of Practises and Implications. Environmental and Sustainability Indicators, 23: 100462.

18. Ukato P., Esiri A., Sofoluwe O. (2024). Digital Twin Technology in Oil and Gas Infrastructure: Policy Requirements and Implementation Strategies. Engineering Science & Technology Journal, 6: 2039–2049.

19. Ullah I., Ilyas M., Jin Z., Almujibah H. (2024). A Fuzzy Logic-Based Risk Assessment Framework for the Crude Oil Transportation Supply Chain. Ocean Engineering, 311: 118997.

20. Wang S., Wang Y., Lai C. (2024). Connectivity Reliability Evaluation and Most Reliable Shipping Route Choice in a Seaborne Crude Oil Network. Heliyon, 10: 36295.