Оценка потенциала применения беспилотных летательных аппаратов в нефтегазовой отрасли

Аннотация


Актуальность работы обусловлена необходимостью использования беспилотных летательных аппаратов (БПЛА) для решения инженерно-геодезических задач в нефтегазовой промышленности. Аэрофотосъемка беспилотными летательными аппаратами в настоящее время является передовой технологией в области геодезии, вытесняя такие методы, как тахеометрия, спутниковое позиционирование в режимах RTK, пилотируемая аэрофотосъемка, воздушное лазерное сканирование (ВЛС). Потенциал использования БПЛА в нефтегазовой отрасли на сегодняшний момент поистине огромен. Многие вопросы безопасности и надежности, на которые компании нефтегазовой отрасли традиционно тратят существенные средства, могут эффективно решаться с использованием БПЛА. Осуществлены: обработка данных, полученных с беспилотного комплекса в трех современных программных продуктах (Agisoft Photoscan Professional, v 1.2.5.2594 (Россия), ERDAS IMAGINE, v 2015 (США) и Pix4Dmapper Pro (Швейцария)) различной степени автоматизации; оценка точности в ПО ArcMap посредством наложения топографического плана на ортофотоплан масштабного ряда 1:500 на рассматриваемую территорию; подсчет экономических и трудовременных затрат. В рамках выполнения исследования доказано, что использование БПЛА возможно не только для геодезических работ, но также и для решения других, не менее важных задач нефтегазовой отрасли, что приводит к снижению экономических и экологических рисков, автоматизации процессов, связанных с мониторингом нефтеобъектов, предотвращению попыток незаконных врезок в трубопровод, разливов нефти. Также на основании полученных ортофотопланов подтверждена экономическая, точностная и трудовременная целесообразность использования беспилотных комплексов. Установлено, что применение беспилотных летательных аппаратов в различных сферах нефтегазовой деятельности для решения инженерно-геодезических задач является неотъемлемой частью любой компании, занимающейся добычей и транспортировкой углеводородов.


Полный текст

Введение Аэрофотосъемка беспилотными летательными аппаратами (БПЛА) в настоящее время является передовой технологией в области геодезии, вытесняя применение таких методов, как тахеометрия, спутниковое позиционирование в режимах RTK, пилотируемая аэрофотосъемка, воздушное лазерное сканирование (ВЛС), ввиду их неконкурентоспособности по двум основополагающим критериям: стоимость и срок выполнения работы [1-7]. Потенциал использования БПЛА в нефтегазовой отрасли на сегодняшний момент поистине огромен. Многие вопросы безопасности и надежности, на которые компании нефтегазовой отрасли традиционно тратят существенные средства, могут эффективно решаться с использованием БПЛА. Стоить отметь, что ценность беспилотных комплексов заключается также в инновационных программах распознавания и обработки данных с БПЛА [8-14]. Использование новых современных решений на базе беспилотных технологий дает значительные преимущества нефтегазовым предприятиям, например в инженерно-геодезической части, начиная от мониторинга линейных объектов (нефте-, водо-, газопроводов, линий электропередач), заканчивая созданием маркшейдерских планов [15-27]. С помощью комплекса БПЛА в режиме реального времени можно получать высококачественные аэрофотоснимки, видеосъемку и другое. Широкий спектр функций БПЛА позволяет вести съемку не только в видимом, но и в инфракрасном диапазоне, проводить съемку мультиспектральной камерой, что повышает возможности в условиях ограниченной видимости. Продолжительное время работы аккумуляторов в сочетании с высокой дальностью видеосвязи дают возможность вести работу на обширной территории [28-32]. В настоящее время на территории Пермского края применение БПЛА находится на этапе развития, предпочтение отдается традиционным способам (тахеометрия для создания маркшейдерских планов, использование человеческого ресурса для мониторинга линейных объектов). Для наглядного представления широкого спектра возможностей применения беспилотных летательных аппаратов на территории Пермского края и обозначения новых границ применения рассмотрим использование летательного аппарата SenseFly eBee на одном из объектов нефтегазовой компании (площадь исследуемой территории составила 13,6 Га). Произведена обработка снимков, полученных с БПЛА, и сравнение результатов обработки в различных современных программных продуктах, а также показана экономическая эффективность использования БПЛА по сравнению со стандартными геодезическими методами, которые применяются на сегодняшний момент. На рис. 1 представлен маршрут полета БПЛА на рассматриваемом в статье объекте нефтегазовой компании. Построение ортофотопланов В результате полета летательного аппарата SenseFly eBee получено 49 снимков в формате .jpg. Обработка данных снимков производилась в трех программных продуктах, которые на настоящий момент времени являются передовыми в своей области: Agisoft Photoscan Professional, v 1.2.5.2594 (Россия), ERDAS IMAGINE, v 2015 (США) и Pix4Dmapper Pro (Швейцария). На рис. 2 представлен промежуточный этап обработки данных - Рис. 1. Схема маршрута полета беспилотного летательного аппарата SenseFly eBee над рассматриваемым объектом Рис. 2. Карта высот рассматриваемого объекта, построенная в Agisoft Photoscan Professional, v 1.2.5.2594 построение карты высот. На рис. 3 отображены конечные результаты обработки данных БПЛА в виде ортофотопланов. В нефтегазовой промышленности ортофотоплан дает возможность максимально детально представить ситуацию на земной поверхности, поэтому их качество должно быть на высоком уровне (не должно наблюдаться пустых зон и линий сшивки). По результатам анализа можно сделать вывод, что ортофотоплан программного продукта ERDAS IMAGINE (рис. 3, б) не может использоваться в дальнейшем исследовании, поскольку на нем имеется немалое количество «слепых» зон, объекты сильно искажены и отчетливо заметны линии сшивки изображений. Также стоить отметить, что создание ортофотоплана в данном программном продукте весьма трудоемкий процесс, поскольку он базируется главным образом на сшивке космоснимков и аэрофотоснимков (полученных с пилотируемых летательных аппаратов), где углы наклона малы или приближены к нулю. В рассматриваемом примере обработке подлежали снимки, полученные с БПЛА, где углы наклона заметно отличались от нуля. Оценка точности построенных ортофотопланов С целью определения оценки точности построенных ортофотопланов и, следовательно, выявление наиболее эффективного программного обеспечения выполнена геодезическая оценка точности с помощью использования ArcMap, v 10.5. Таблица 1 Предельные погрешности местоположения объектов Объект В масштабе карты или плана, мм Опорные пункты геодезической сети, ориентиры 0,2 Объекты с четкими контурами 0,5 Объекты с нечеткими контурами и объекты в горных, высокогорных и пустынных районах 0,75 Опираясь на стандарт СТО «ЛУКОЙЛ» 1.8. - 2008 «Карты и планы цифровые топографические, Требования к составу, структуре, содержанию, форматам представления, правилам обновления в ОАО “ЛУКОЙЛ” и организациях группы “ЛУКОЙЛ”», требования к позиционной точности, устанавливающие предельные погрешности местоположения объектов цифровых топографических карт и планов (ЦТКиП) относительно их истинных значений, приведены в табл. 1 [33-38]. Исходя из данных табл. 1, предельные погрешности положения объектов с четкими контурами составляют 0,5 мм в масштабе карты или плана. Для масштаба 1:500 с учетом данных погрешностей предельная ошибка в плане составит 0,25 м, а по высоте - 0,16 м (1/3 сечения рельефа) [39-42]. Построение маркшейдерских планов выполнялось в программном продукте ArcMap, v 10.5, наложением топографического плана на ортофотоплан с учетом всех требований для масштабного ряда 1:500 (рис. 4) [43-45]. Произведя оценку точности, на основании полученных результатов можно сделать вывод, что наиболее точным программным обеспечением для обработки данных, полученных с БПЛА, является Pix4Dmapper Pro, поскольку ошибка в плане для масштаба 1:500 составила 3 см, а по высоте - 9 см. Оценка точности, стоимости ПО, а также трудовременные затраты представлены в табл. 2. Экономические затраты, связанные с построением ортофотоплана рассматриваемого объекта с использованием БПЛА, в разы меньше, чем таковые при традиционной съемке, поскольку при традиционном методе построения ортофотоплана примерная стоимость одного гектара плотно застроенной территории а б в Рис. 3. Вид готового ортофотоплана, полученного в программном продукте: а - Agisoft Photoscan Professional, v 1.2.5.2594; б - ERDAS IMAGINE, v 2015; в - Pix4Dmapper Pro варьируется в пределах от 75 000-100 000 руб.; с использованием БПЛА - порядка 10 000- 13 000 руб. Таким образом, затраты на съемку территории с использованием БПЛА и дальнейшую сшивку ортофотоплана составили 130 479,09 руб. Использование БПЛА возможно не только для геодезических работ, но также и для решения других, не менее важных задач нефтегазовой отрасли, таких как контроль кустовых площадок и строительства линейных объектов (нефтегазопроводов), а также для решения экологических ситуаций, возникающих в процессе эксплуатации скважин и трубопроводов. Как правило, БПЛА позволяют в режиме реального времени получать качественные изображения, позволяющие обнаруживать нефтяные разливы, выявлять акты несанкционированной деятельности. Геодезический контроль отсыпки кустовых площадок и контроль строительства линейных объектов Строительство и обустройство площадок на нефтедобывающих предприятиях - это работы, связанные с подготовкой определенной территории для последующего размещения на ней технологического оборудования, производственных и бытовых построек, групп скважин (кустов) и др. Обвалованию подлежит вся площадь кустового основания по периметру. Такие меры существенны в целях создания необходимых условий для экологической безопасности ведения работ на нефтяных месторождениях. а б Рис. 4. Маркшейдерский план, полученный в программном продукте: а - Pix4Dmapper Pro; б - Agisoft Photoscan Professional С помощью данных, полученных с БПЛА, можно за короткий промежуток времени и с минимальным количеством трудовых затрат построить модель территории кустовой площадки, произвести подсчет объемов и Таблица 2 Сравнительная характеристика программных продуктов Показатель Pix4Dmapper Pro (Швейцария) Agisoft Photoscan Professional, v 1.2.5.2594 (Россия) Стоимость ПО, руб. 495 900 199 500 Степень автоматизации Полностью автоматизирована Полуавтоматизирована Время обработки 49 снимков, ч 3 6 Количество людей, задействованных в обработке Один Один Оценка точности (план/высота), м/м 0,03/0,09 0,05/0,10 Рис. 5. Контроль отсыпки кустовой площадки Проектное положение нефтепровода Фактическое положение нефтепровода Рис. 6. Расхождение проектного положения нефтепровода от фактического сэкономить денежные средства. Пример контроля кустовой площадки с помощью использования БПЛА представлен на рис. 5. Контроль строительства линейных объектов в нефтегазовой отрасли с использованием БПЛА в современном обществе является обязательным шагом для любой компании, желающей минимизировать риски, сократить расходы и повысить эффективность результатов. Для эффективного поддержания работоспособности линейных объектов в течение всего периода их эксплуатации необходим постоянный мониторинг и техническое обслуживание, однако обеспечить это не так просто. На рис. 6 представлена часть нефтепровода, на котором отчетливо видно расхождение проектного положения от фактического. Как правило, БПЛА позволяют в режиме реального времени получать качественные изображения, позволяющие обнаруживать нефтяные разливы, выявлять акты несанкционированной деятельности. На рис. 7 представлены результаты обработки данных, полученных с БПЛА, по которым возможно подсчитать объем разлитой нефти и оценить экономические и экологические затраты. Таким образом, использование БПЛА повысит качество и безопасность работ, с их помощью можно обследовать такие элементы технологических узлов, которые либо опасны, либо недоступны для человека без остановки всего процесса, например: факельные системы, возможность предотвратить попытки незаконных врезок в трубопровод, а также в разы сократить экономические и экологические риски. Заключение Таким образом, установлено, что применение беспилотных летательных аппаратов в различных сферах нефтегазовой деятельности для решения инженерно-геодезических задач является неотъемлемой частью любой компании, занимающейся добычей и транспортировкой углеводородов. Современные технологии, основанные на использовании БПЛА, в 5-10 раз сокращают Рис. 7. Пример обработки данных с БПЛА о разливе нефти экономические риски, автоматизируют процессы, связанные с мониторингом нефтеобъектов, позволяют предотвратить попытки незаконных врезок в трубопровод, разливов нефти. На основе построения ортофотопланов в трех программным продуктах: Agisoft Photoscan Professional, v 1.2.5.2594 (Россия), ERDAS IMAGINE, v 2015 (США), и Pix4Dmapper Pro (Швейцария) доказана экономическая и трудовременная целесообразность использования беспилотных комплексов.

Об авторах

Анастасия Дмитриевна Аникаева

Пермский национальный исследовательский политехнический университет

Автор, ответственный за переписку.
Email: anast.anickaeva@yandex.ru
Россия, 614990, г. Пермь, Комсомольский пр., 29

аспирант кафедры «Маркшейдерское дело, геодезия и геоинформационные системы»

Дмитрий Александрович Мартюшев

Пермский национальный исследовательский политехнический университет

Email: martyushevd@inbox.ru
Россия, 614990, г. Пермь, Комсомольский пр., 29

кандидат технических наук, доцент кафедры «Нефтегазовые технологии»

Список литературы

  1. Dubbini M., Curzio L.I., Campedelli A. Digital elevation models from unmanned aerial vehicle surveys for archaeological interpretation of terrain anomalies: case study of the Roman castrum of Burnum (Croatia) // Journal of Archaeological Science: Reports. - 2016. - Vol. 8. - P. 121-134. doi: 10.1016/j.jasrep.2016.05.054
  2. Using an Unmanned Aerial Vehicle (UAV) to capture micro-topography of Antarctic moss beds / Arko Lucieer, Darren Turner, Diana H. King, Sharon A. Robinson // International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation. - 2014. - Vol. 27. - P. 53-62. doi: 10.1016/j.jag.2013.05.011
  3. Тайманова Г.К., Пак Р.Е. Беспилотные летательные аппараты для мониторинга нефтепроводов // International Scientific and Practical Conference World science. - 2018. - Vol. 1, № 1 (29). - P. 42-43.
  4. Чуенкова А.А., Логачева А.В. Беспилотные летательные аппараты в геоинформационной сфере // Конструкторское бюро. - 2018. - № 3. - С. 34-42.
  5. Ямщиков В.А. Беспилотные летательные аппараты // Интернаука. - 2019. - № 45-1 (127). - С. 75-77.
  6. Смирнова М.С. Особенности разработки и обеспечения качества программных комплексов управления группировками беспилотных летательных аппаратов // Наука и бизнес: пути развития. - 2019. - № 7 (97). - С. 119-123.
  7. Расчет маршрутов для группы беспилотных аппаратов / К.С. Подшивалова, С.Ф. Подшивалов, Н.В. Комолова, Ю.А. Павлова, С.В. Дунаев // Дневник науки. - 2019. - № 10 (34). - С. 13-15.
  8. Gabrlik P. The Use of Direct Georeferencing in Aerial Photogrammetry with Micro UAV // IFAC-PapersOnLine. - 2015. - Vol. 48, issue 4. - P. 380-385. doi: 10.1016/j.ifacol.2015.07.064
  9. Satoshi Ishiguro, Hiroya Yamano, Hiroyuki Oguma Evaluation of DSMs generated from multi-temporal aerial photographs using emerging structure from motion- multi- view stereo technology // Geomorphology. - 2016. - Vol. 268. - P. 64-71. doi: 10.1016/j.geomorph.2016.05.029
  10. Aber J.S., Marzolff I., Ries J.B. Chapter 1: Introduction to Small-Format Aerial Photography // Small-Format Aerial Photography. - 2010. - P. 1-13. doi: 10.1016/B978-0-12-812942-5.00001-X
  11. The Lusi drone: A multidisciplinary tool to access extreme environments / G. Di Stefano, G. Romeo, A. Mazzini, A. Iarocci, S. Pelphrey // Marine and Petroleum Geology. - 2018. - Vol. 90. - P. 26-37. doi: 10.1016/j.marpetgeo.2017.07.006
  12. Colomina I., Molina P. Unmanned aerial systems for photogrammetry and remote sensing: A review // ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing. - 2014. - Vol. 92. - P. 79-97. doi: 10.1016/j.isprsjprs.2014.02.013
  13. Siebert S., Teizer J. Mobile 3D mapping for surveying earthwork projects using an Unmanned Aerial Vehicle (UAV) system // Automation in Construction. - 2014. - Vol. 41. - P. 1-14. doi: 10.1016/j.autcon.2014.01.004
  14. Margaret Arblaster 11: New entrants into airspace - unmanned aircraft (drones) and increased space transportation // Air traffic management. - 2018. - P. 235-255. doi: 10.1016/B978-0-12-811118-5.00011-4
  15. СТО «ЛУКОЙ» 1.8.-2008. Карты и планы цифровые топографические, Требования к составу, структуре, содержанию, форматам представления, правилам обновления в ОАО «Лукойл» и организациях группы «Лукойл». - Пермь, 2008. - 45 с.
  16. Руководство пользователя Agisoft PhotoScan Professional Edition, версия 1.2. 2004. - М., 2004. - 90 с.
  17. Краснопевцев Б.В. Фотограмметрия. - М.: УПП «Репрография» МИИГАиК, 2008. - 160 с.
  18. Токтошов Г.Ы. О создании геоинформационных система на основе гиперсетей для организации инженерной инфраструктуры современных городов // Известия Томского политехнического университета. Инжиниринг георесурсов. - 2016. - Т. 327, № 1. - C. 48-55.
  19. Ковязин В.Ф., Романчиков А.Ю. Метод кадастровой оценки лесных земель с представлением результатов в виде геоинформации // Известия Томского политехнического университета. Инжиниринг георесурсов. - 2017. - Т. 328, № 2. - C. 104-112.
  20. Об экологических характеристиках огнетушащих веществ, используемых при тушении нефти и нефтепродуктов / И.Ф. Дадашов, В.М. Лобойченко, В.М. Стрелец, М.А. Гурбанова, Ф.М. Гаджизаде, А.И. Морозов // SOCAR Proceedings. - 2020. - № 2. - С. 79-84. doi: 10.5510/OGP20200100425
  21. Алигулиев Р.М., Фаталиев Т.Х., Мехтиев Ш.А. Промышленный интернет вещей: эволюция автоматизации в нефтегазовом комплексе // SOCAR Proceedings. - 2019. - № 2. - С. 66-71. doi: 10.5510/OGP20190200391
  22. Оптимизация энергетической стратегии нефтегазового предприятия / А.М. Шаммазов, И.А. Шаммазов, О.В. Смородова, С.В. Китаев, И.Р. Байков // SOCAR Proceedings. - 2018. - № 4. - С. 65-69. doi: 10.5510/OGP20180400373
  23. Кремчеев Э.А., Данилов А.С., Смирнов Ю.Д. Состояние метрологического обеспечения систем мониторинга на базе беспилотных воздушных судов // Записки горного института. - 2019. - Т. 235. - С. 96-105. doi: 10.31897/PMI.2019.1.96
  24. Catur Aries Rokhmana The Potential of UAV-based Remote Sensing for Supporting Precision Agriculture in Indonesia // Procedia Environmental Sciences. - 2015. - Vol. 24. - P. 245-253. doi: 10.1016/j.proenv.2015.03.032
  25. Construction and Accuracy Test of 3D Model of Non-Metric Camera Images Using Agisoft PhotoScan / Xiu quan Li, Zhu and Chen, Li ting Zhang, Dan Jia // Procedia Environmental Sciences. - 2016. - Vol. 36. - P. 184-190. doi: 10.1016/j.proenv.2016.09.031
  26. Pajares G., Overview and Current Status of Remote Sensing Applications Based on Unmanned Aerial Vehicles (UAVs) // Photogrammetric Engineering & Remote Sensing. - 2015. - Vol. 81, issue 4. - P. 281-329. doi: 10.14358/PERS.81.4.281
  27. UAVs as remote sensing platform in glaciology: Present applications and prospects / Anshuman Bhardwaj, Lydia Sam, F. Akanksha, Javier Martín-Torres, Rajesh Kumar // Remote Sensing of Environment. - 2016. - Vol. 175. - P. 196-204. doi: 10.1016/j.rse.2015.12.029
  28. Пространственные модели, разрабатываемые с применением лазерного сканирования на газоконденсатных месторождениях Северной строительно-климатической зоны / С.Н. Меньшиков, А.А. Джалябов, Г.Г. Васильев, И.А. Леонович, О.М. Ермилов // Записки горного института. - 2019. - Т. 238. - С. 430-437. doi: 10.31897/pmi.2019.4.430
  29. Визуализация программного обеспечения на базе средств виртуальной реальности геопростраственных данных. Обзор и перспективы разработки / В.Л. Авербух, Н.В. Авербух, П.А. Васев, И.Л. Гвоздарев, Г.И. Левчук, Л.О. Мелкозеров // Известия Томского политехнического университета. Инжиниринг георесурсов. - 2020. - Т. 331, № 1. - C. 195-210. doi: 10.18799/24131830/2020/1/2461
  30. Зоев И.В., Марков Н.Г., Рыжова С.Е. Интеллектуальная система компьютерного зрения беспилотных летательных аппаратов для мониторинга технологических объектов предприятий нефтегазовой отрасли // Известия Томского политехнического университета. Инжиниринг георесурсов. - 2019. - Т. 330, № 11. - C. 34-49. doi: 10.18799/24131830/2019/11/2346
  31. Латыпов А.И., Яббарова Е.Н. Об интерпретации данных статического зондирования грунтов // Известия Томского политехнического университета. Инжиниринг георесурсов. - 2019. - Т. 330, № 10. - C. 82-90. doi: 10.18799/24131830/2019/10/2300
  32. Организация системы геоинформационного мониторинга состояния земельных ресурсов прибрежной зоны Новосибирского водохранилища / А.П. Карпик, Е.И. Аврунев, Н.И. Добротворская, А.В. Дубровский, О.И. Малыгина, В.К. Попов // Известия Томского политехнического университета. Инжиниринг георесурсов. - 2019. - Т. 330, № 8. - C. 133-145. doi: 10.18799/24131830/2019/8/2219
  33. Епифанова Е.А., Строкова Л.А. Анализ деформаций прожекторной мачты при помощи наземного лазерного сканирования и метода конечных элементов // Известия Томского политехнического университета. Инжиниринг георесурсов. - 2019. - Т. 330, № 5. - C. 7-17. doi: 10.18799/24131830/2019/5/267
  34. Bharat Rao, Ashwin Goutham Gopi, Romana Maione The societal impact of commercial drones // Technology in society. - 2016. - Vol. 45. - P. 83-90. doi: 10.1016/j.techsoc.2016.02.009
  35. Duarte Use of unmanned aerial vehicles for efficient beach litter monitoring / Cecilia Martin, Stephen Parkes, Qiannan Zhang, Xiangliang Zhang, M. Carlos // Marine pollution bulletin. - 2018. - Vol. 131. - P. 662-673. doi: 10.1016/j.marpolbul.2018.04.045
  36. Konar B., Iken K. The use of unmanned aerial vehicle imagery in intertidal monitoring // Deep-sea research part II: topical studies in oceanography. - 2018. - Vol. 147. - P.79-86. doi: 10.1016/j.dsr2.2017.04.010
  37. Safety and security management with unmanned aerial vehicle (UAV) in oil and gas industry / Jaeyoung Cho, Gino Lim, Taofeek Biobaku, Seonjin Kim, Hamid Parsaei // Procedia manufacturing. - 2015. - Vol. 3. - P. 1342-1349. doi: 10.1016/j.promfg.2015.07.290
  38. Волкова И.И., Белов Н.С., Шаплыгина Т.В. Геопространственный анализ природноантропогенной трансформации эоловых прибрежно-морских природных комплексов с использованием наземного лазерного сканирования // Маркшейдерский вестник. - 2020. - № 1 (134). - С. 41-45.
  39. Прокоп А.Д. Обоснование точности определяемых величин при производстве маркшейдерских съемок с применением программно-аппаратных комплексов // Маркшейдерский вестник. - 2020. - № 1 (134). - С. 46-49.
  40. Павлов В.И. Аэрофотосъемка водного пространства // Маркшейдерский вестник. - 2019. - № 6 (133). - С. 40-44.
  41. Волков В.И., Волков Н.В., Волков О.В. Новый подход к применению маркшейдерско-геодезических наблюдений для контроля техногенных последствий разработки нефтегазовых месторождений // Маркшейдерский вестник. - 2018. - № 3 (124). - С. 45-50.
  42. Чан Т.Ш., Кузин А.А. Анализ влияния кривизны Земли на результаты спутниковых и традиционных измерений в топоцентрической системе координат // Маркшейдерский вестник. - 2018. - № 6 (127). - С. 38-43.
  43. Вердиев С.Б. Анализ погрешности геодезических средств измерения дистанций, вызванных атмосферными осадками // Маркшейдерский вестник. - 2018. - № 6 (127). - С. 44-48.
  44. Клочков В.В., Никитова А.К. Метод прогнозирования спроса на беспилотные летательные аппараты и работы по воздушному патрулированию // Проблемы прогнозирования. - 2007. - № 6 (105). - С. 144-152.
  45. Никишев В.К., Сергеев Е.С. Беспилотные летательные аппараты - моделирование динамики и перспективы развития // Теоретические и прикладные аспекты современной науки. - 2014. - № 6-3. - С. 85-87.

Статистика

Просмотры

Аннотация - 432

PDF (Russian) - 119

PDF (English) - 155

Ссылки

  • Ссылки не определены.

© Аникаева А.Д., Мартюшев Д.А., 2020

Данный сайт использует cookie-файлы

Продолжая использовать наш сайт, вы даете согласие на обработку файлов cookie, которые обеспечивают правильную работу сайта.

О куки-файлах