<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<?xml-stylesheet type="text/xsl" href="https://emreview.ru/lib/pkp/xml/oai2.xsl" ?>
<OAI-PMH xmlns="http://www.openarchives.org/OAI/2.0/"
	xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
	xsi:schemaLocation="http://www.openarchives.org/OAI/2.0/
		http://www.openarchives.org/OAI/2.0/OAI-PMH.xsd">
	<responseDate>2026-08-07T19:53:59Z</responseDate>
	<request identifier="oai:emreview.ru:article/833" metadataPrefix="jats" verb="GetRecord">https://emreview.ru/index.php/emr/oai</request>
	<GetRecord>
		<record>
			<header>
				<identifier>oai:emreview.ru:article/833</identifier>
				<datestamp>2023-05-30T10:40:58Z</datestamp>
				<setSpec>emr:ART</setSpec>
				<setSpec>driver</setSpec>
			</header>
			<metadata>
<article xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xmlns="https://jats.nlm.nih.gov/publishing/1.1/" xml:lang="ru" dtd-version="1.1" specific-use="eps-0.1">
			<front>
			<journal-meta>
				<journal-id journal-id-type="publisher">emr</journal-id><journal-id journal-id-type="ojs">emr</journal-id>
				<journal-title-group>
			<journal-title xml:lang="ru">Управление образованием: теория и практика</journal-title><trans-title-group xml:lang="en"><trans-title>Education Management Review</trans-title></trans-title-group>
</journal-title-group>			<issn pub-type="epub">2311-2174</issn>			<self-uri xlink:href="https://emreview.ru/index.php/emr"/>
		</journal-meta>
		<article-meta>
			<article-id pub-id-type="doi">10.25726/m2130-6423-0748-c</article-id><article-id pub-id-type="publisher-id">833</article-id>
			<article-categories><subj-group subj-group-type="heading" xml:lang="en"><subject>Articles</subject></subj-group></article-categories>
			<title-group><article-title xml:lang="ru">Использование машинного обучения для оптимизации производственных процессов обучения в нефтегазовой отрасли </article-title><trans-title-group xml:lang="en"><trans-title>Using machine learning to optimize production training processes in the oil and gas industry</trans-title></trans-title-group></title-group>
			<contrib-group content-type="author">
				<contrib>
					<name-alternatives>
						<name name-style="western" specific-use="primary">
							<surname>Ахтямова</surname>
							<given-names>Диана Айратовна </given-names>
						</name>
					</name-alternatives>
					<xref ref-type="aff" rid="aff-1"/>
					<email>moxie39@mail.ru</email>
				</contrib>
				<contrib>
					<name-alternatives>
						<name name-style="western" specific-use="primary">
							<surname>Волкова</surname>
							<given-names>Кристина Юрьевна </given-names>
						</name>
					</name-alternatives>
					<xref ref-type="aff" rid="aff-2"/>
					<email>kvmess@mail.ru</email>
				</contrib>
				<contrib>
					<name-alternatives>
						<name name-style="western" specific-use="primary">
							<surname>Кащеев</surname>
							<given-names>Сергей Андреевич </given-names>
						</name>
					</name-alternatives>
					<xref ref-type="aff" rid="aff-2"/>
					<email>kashcheev.2001@mail.ru</email>
				</contrib>
				<contrib>
					<name-alternatives>
						<name name-style="western" specific-use="primary">
							<surname>Максимов</surname>
							<given-names>Сергей Александрович </given-names>
						</name>
					</name-alternatives>
					<xref ref-type="aff" rid="aff-1"/>
					<email>sergey.maximov2017@gmail.com</email>
				</contrib>
				<contrib>
					<name-alternatives>
						<name name-style="western" specific-use="primary">
							<surname>Шайгатдарова</surname>
							<given-names>Алсу Ринатовна </given-names>
						</name>
					</name-alternatives>
					<xref ref-type="aff" rid="aff-2"/>
					<email>alsushajgatdarova28@mail.ru</email>
				</contrib>
			</contrib-group>
			<aff id="aff-1"><institution content-type="orgname">Уфимский государственный нефтяной технический университет</institution></aff>
			<aff id="aff-2"><institution content-type="orgname">Уфимский государственный нефтяной технический университет </institution></aff>
			<pub-date date-type="collection"><year>2023</year></pub-date><pub-date date-type="pub" publication-format="epub"><day>15</day><month>03</month><year>2023</year></pub-date>
				<volume seq="26">13</volume><issue>3</issue><issue-id>61</issue-id><issue-title xml:lang="ru">Управление образованием: теория и практика</issue-title><issue-title xml:lang="en">Education Management Review</issue-title><fpage>215</fpage>
				<lpage>225</lpage>
			<permissions>
				<copyright-statement>Copyright (c) 2023 </copyright-statement>
				<copyright-year>2023</copyright-year>
				<license xlink:href="https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0">
					<license-p>Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution-NonCommercial-NoDerivatives» («Атрибуция — Некоммерческое использование — Без производных произведений») 4.0 Всемирная.</license-p>
				</license>
			</permissions>
			
			<self-uri xlink:href="https://emreview.ru/index.php/emr/article/view/833/652" content-type="application/pdf"/><self-uri xlink:href="https://emreview.ru/index.php/emr/article/view/833"/>
			
			<abstract><p>Нефтегазовая отрасль является важнейшей отраслью экономики России, которая вносит значительный вклад в экономический рост и развитие страны. В данной отрасли производственные процессы обучения являются одним из ключевых элементов, которые влияют на эффективность работы предприятий и на достижение высоких результатов. В настоящее время развитие машинного обучения во всем мире наблюдает стремительный рост, и его применение находит все больше отраслей экономики. Одной из таких отраслей является нефтегазовая промышленность, которая активно использует современные технологии, включая машинное обучение, для оптимизации производственных процессов и повышения эффективности добычи нефти и газа. Россия, являющаяся одним изкрупнейших производителей нефти и газа в мире, также активно развивает применение машинного обучения в нефтегазовой отрасли. Однако, в связи с быстрым развитием технологий и изменением экономической ситуации, компании должны готовиться к изменениям и постоянно совершенствовать свои методы и подходы для достижения успеха. В данной статье мы рассмотрим применение машинного обучения в нефтегазовой отрасли России, а также определим, как выпускники вузов, специализирующихся на машинном обучении, могут работать в этой отрасли. Мы также рассмотрим перспективы развития нефтегазовой отрасли в России в будущем, с учетом быстрого развития технологий и изменения экономической и политической ситуации в мире.</p></abstract><trans-abstract xml:lang="en"><p>The oil and gas industry is the most important sector of the Russian economy, which makes a significant contribution to the economic growth and development of the country. In this industry, production training processes are one of the key elements that affect the efficiency of enterprises and the achievement of high results. Currently, the development of machine learning around the world is seeing rapid growth, and more and more sectors of the economy are using it. One of these industries is the oil and gas industry, which actively uses modern technologies, including machine learning, to optimize production processes and improve the efficiency of oil and gas production. Russia, which is one of the largest oil and gas producers in the world, is also actively developing the use of machine learning in the oil and gas industry. However, due to the rapid development of technology and the changing economic situation, companies must prepare for changes and constantly improve their methods and approaches to achieve success. In this article, we will look at the application of machine learning in the Russian oil and gas industry, and also determine how graduates of universities specializing in machine learning can work in this industry. We will also consider the prospects for the development of the oil and gas industry in Russia in the future, taking into account the rapid development of technology and the changing economic and political situation in the world.</p></trans-abstract><kwd-group xml:lang="ru"><title>Ключевые слова</title><kwd>машинное обучение</kwd><kwd>нефтегазовая отрасль</kwd><kwd>производственные процессы</kwd><kwd>обучение</kwd></kwd-group><kwd-group xml:lang="en"><title>Keywords</title><kwd>machine learning</kwd><kwd>oil and gas industry</kwd><kwd>production processes</kwd><kwd>training</kwd></kwd-group><counts><page-count count="11"/></counts>
		<custom-meta-group><custom-meta><meta-name>issue-cover</meta-name><meta-value><inline-graphic xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xlink:href="https://emreview.ru/public/journals/1/cover_issue_61_ru_RU.png"/></meta-value></custom-meta></custom-meta-group></article-meta>
	</front>
	<body><p/></body>
	<back>
		<ref-list>
			<ref id="R1"><mixed-citation>Байбакова И.Р., Майский Р.А. Организационно-методические аспекты управления предприятиями нефтегазового комплекса // Актуальные проблемы науки и техники. Материалы VIII Международной научно-практической конференции молодых ученых. УГНТУ. Уфа, 2015. С. 173-175.</mixed-citation></ref>
			<ref id="R2"><mixed-citation>Белоногов Г.Е., Бондаренко А.В., Лукиянов М.Ю. Экология как философия выживания в XXI веке// Евразийский юридический журнал. 2015. №8(87). С.340-343.</mixed-citation></ref>
			<ref id="R3"><mixed-citation>Вологин И.С., Исламов Р.Р., Нигматуллин Ф.Н., Харисова А.В., Лознюк О.А. Методика выбора объекта-аналога для нефтегазовой залежи по геолого-физическим характеристикам // Нефтяное хозяйство. 2019. № 12. С. 124-127.</mixed-citation></ref>
			<ref id="R4"><mixed-citation>Еремин Н.А. и др. Цифровые технологии строительства скважин. Создание высокопроизводительной автоматизированной системы предотвращения осложнений и аварийных ситуаций в процессе строительства нефтяных и газовых скважин // Деловой журнал Neftegaz.Ru. 2020. № 4 (100). С. 38-50.</mixed-citation></ref>
			<ref id="R5"><mixed-citation>Еремин Н.А., Дмитриевский А.Н., Столяров В.Е. Роль информации в применении технологий искусственного интеллекта при строительстве скважин для нефтегазовых месторождений // Научный журнал Российского газового общества. 2020. № 3 (26). С. 06-21.</mixed-citation></ref>
			<ref id="R6"><mixed-citation>Жуковская И.Ф., Яресь О Б., Ермилова А.О. Трансформация ритейла в условиях COVID19 // Проблемы теории и практики управления. 2021. № 4. С. 210-225. DOI: 10.46486/0234-4505-2021-4- 210-225.</mixed-citation></ref>
			<ref id="R7"><mixed-citation>Киреева Н.С. Продвижение в социальных сетях: оттестирования гипотезы до стабильных продаж (кейс онлайн-школы «конструктор научной карьеры») // Маркетинг MBA. Маркетинговое управление предприятием. 2019. Т. 10, № 4. С. 161-173.</mixed-citation></ref>
			<ref id="R8"><mixed-citation>Кловач Е.В., Шалаев В.К., Сидорова Н.С., Старцев М.В. Иллюзии, реалии и проблемы технического регулирования // Безопасность труда в промышленности. 2016. №6. С.4-10.</mixed-citation></ref>
			<ref id="R9"><mixed-citation>Магомедов А.М. Проблемы развития дистанционной торговли при пандемии COVID-19 // Экономика и управление: проблемы, решения. 2020. Т. 3, № 8 (104). С. 59-68. DOI: 10.34684/ek.up.p.r.2020.08.03.008.</mixed-citation></ref>
			<ref id="R10"><mixed-citation>Маркова Е.С., Загеева Л.А. Маркетинг в условиях перехода экономики на цифровые рельсы // Современная экономика: проблемы и решения. 2017. № 11 (95). С. 57-65. DOI: 10.17308/meps.2017.11/1804.</mixed-citation></ref>
			<ref id="R11"><mixed-citation>Мухтаруллин И.Ш. Роль инноваций в развитии предприятий нефтегазовой сферы в условиях цифровой экономики // Сибак студенческий научный журнал. 2020. N°12(98). C. 12-14.</mixed-citation></ref>
			<ref id="R12"><mixed-citation>Поднебесных A.В., Хафизов А.Р. Методика экспресс-оценки выбора объекта-аналога для залежей углеводородного сырья на основе их геологических признаков // Проблемы сбора, подготовки и транспорта нефти и нефтепродуктов. 2019. № 3. С. 9—18.</mixed-citation></ref>
			<ref id="R13"><mixed-citation>Роганова А.А., Хачатуров-Тавризян А.Е. Инновационная деятельность в нефтегазовом комплексе для реализации принципов устойчивого развития: проблемы и перспективы // Успехи в химии и химической технологии. 2020. №2 (225).</mixed-citation></ref>
			<ref id="R14"><mixed-citation>Чернухина Г.Н., Храмова А.В. Перспективы развития иммерсивных технологий как современных инструментов электронной коммерции // Проблемы теории и практики управления. -2020. № 11. С. 226-241. DOI: 10.46486/0234-4505-2020-11-226-241.</mixed-citation></ref>
		</ref-list>
	</back>
</article>			</metadata>
		</record>
	</GetRecord>
</OAI-PMH>
