Декарбонизация (CO2e)

Климатический, финансовый и операционный эффект телеметрии газового учёта — измеренная база, потенциал сокращения, CO2e-эффект и готовность к верификации.

Отчёт «Декарбонизация» оценивает климатический, финансовый и операционный эффект, который может дать телеметрия газового учёта. Он рассчитан на инвестора, газораспределительную организацию, ESG-службу, службу учёта, службу эксплуатации и внешнего верификатора.

Отчёт связывает четыре уровня данных:

измеренный газовый поток — сколько газа реально находится под мониторингом;
кандидаты на потери газа — где телеметрия видит признаки потенциального недоучёта, утечки или потерь;
метановый и CO2e-эффект — во что эти потенциальные потери превращаются в климатических единицах;
инвестиционный сценарий — сколько может стоить устранение найденных точек и какой возможен срок окупаемости.

Методика следует GHG Protocol Corporate Standard (Scope 1), ISO 14064-1:2018, IPCC AR6 (GWP-факторы) и IPCC 2006 Guidelines for National GHG Inventories.

Шапка отчёта и резюме для инвестора. Первый блок даёт инвестору ключевые показатели для 30-секундного чтения. Первая пара показывает, сколько газа видно и сколько предположительно теряется; вторая переводит эти потери в климатические термины; третья показывает экономику. Числа с пометкой «оценка» — расчётный потенциал по поведенческим признакам, а не подтверждённый факт.

Ключевая идея отчёта

Отчёт показывает не абстрактную «зелёную» оценку, а измеримую цепочку:

text

measured gas volume
→ data quality
→ potential loss hot spots
→ CH₄ calculation
→ CO₂e calculation
→ monetary valuation
→ CAPEX/OPEX scenarios
→ payback
→ verification readiness

Главный принцип:

text

first the measured baseline and data quality,
then the calculated potential,
and only after repair — the confirmed reduction.

Отчёт не должен смешивать эти три состояния:

Состояние	Значение
`Measured baseline`	измеренная исходная база: сколько газа и какие данные реально есть
`Estimated potential`	расчётный потенциал сокращения потерь по признакам телеметрии
`Verified reduction`	подтверждённое сокращение после действия, ремонта и замера после действия

Главное методологическое разделение

Это ключевое правило отчёта.

Не каждый кандидат на потери является физической утечкой метана в атмосферу. Часть горячих точек может означать коммерческий недоучёт, сбой измерительного канала, ошибку архива, неверную базовую линию, простой объекта или обход учёта с последующим фактическим потреблением газа клиентом. Такие случаи важны для экономики и службы учёта, но они не должны автоматически превращаться в сокращение метана и сокращение CO2e.

Поэтому каждая горячая точка должна иметь отдельную классификацию:

Класс	Что означает	Сокращение CH₄ / CO₂e до выезда
`Commercial loss candidate`	возможный недоучёт, недобиллинг, обход учёта	нет, только коммерческий потенциал
`Fugitive methane candidate`	возможная физическая утечка газа в атмосферу	условно, только как расчётный потенциал
`Metering anomaly candidate`	сбой счётчика / корректора / датчика / `P_const` / импульсного входа	нет, пока не подтверждено
`Data-quality candidate`	пробелы архива, недостаточная полнота, сомнительная базовая линия	нет
`Verified reduction`	подтверждённое сокращение после ремонта и замера после действия	да

Правильная логика:

text

gas loss candidate
→ classification
→ abatement eligibility
→ field verification
→ repair / action
→ post-action measurement
→ verified reduction

Неправильная логика:

text

gas loss candidate
→ automatic methane reduction
→ automatic CO₂e abatement

Abatement Eligibility Factor (AEF)

Для защиты методики вводится коэффициент применимости к климатическому сокращению:

AEF_i \in [0, 1]

где AEF_i — доля расчётного кандидата на потери газа по i-й горячей точке, которую допустимо учитывать как потенциальное сокращение метановых выбросов.

Класс горячей точки	Рекомендуемый `AEF` до выезда	Комментарий
подтверждённая физическая утечка	1.0	после полевой проверки
вероятная физическая утечка	0.25–0.75	только как сценарий / расчётно
недоучёт / обход / аномалия учёта	0.0	коммерческое восстановление, не сокращение метана
архивная ошибка / качество данных	0.0	не считать в CO₂e
неизвестная причина	0.0	до классификации не подлежит заявке

Климатически применимый объём:

V_{abatement\_eligible,i} = V_{loss,i} \times AEF_i

Суммарный климатически применимый объём:

V_{abatement\_eligible,total} = \sum_i V_{loss,i} \times AEF_i

Коммерческий потенциал считается отдельно:

V_{commercial\_candidate,total} = \sum_i V_{loss,i}

То есть в отчёте существуют две разные суммы:

Показатель	Что означает
`Commercial recovery potential`	весь расчётный потенциал газовых потерь / недоучёта
`Methane abatement eligible potential`	только часть, пригодная для расчёта CH₄ / CO₂e

Что отчёт показывает и что не делает

Что показывает

Отчёт отвечает на следующие вопросы:

какой объём газа находится под телеметрическим мониторингом;
какой процент парка имеет достаточно качественные данные;
сколько газа потенциально можно вернуть или предотвратить как потери;
какой объём метана соответствует найденному потенциалу;
какой CO2e-эффект получается при горизонте GWP₁₀₀ и/или GWP₂₀;
сколько стоит потенциально сохранённый газ;
какую дополнительную стоимость может дать цена углерода;
какие узлы являются горячими точками;
какой сценарий эффективнее: весь парк или быстрые победы;
какой CAPEX/OPEX нужен и какой срок окупаемости;
какие данные пригодны для ESG, GHG inventory, ISO 14064-1 и климатических программ.

Что НЕ делает

Отчёт не должен:

утверждать, что весь расчётный потенциал уже является подтверждённой экономией;
считать кандидатов на потери доказанным хищением или утечкой;
суммировать сценарный резерв риска с обнаруженными потерями;
выдавать углеродный доход как гарантированный доход до верификации;
заменять LDAR-программу, выезд или контрольный замер;
строить подтверждённое сокращение без данных после действия;
использовать узлы без данных как нулевые потери;
скрывать качество данных;
делать юридический вывод по горячим точкам без полевого подтверждения;
считать AI-комментарий частью расчётной методики.

Параметры запуска

Период (с / по)

Начальная и конечная даты анализа. Формат yyyy-mm-dd. Правило: period_from ≤ period_to. Период определяет, какие архивы попадают в базовую линию, какой объём газа считается «под мониторингом», какие горячие точки будут найдены и какие сезонные эффекты будут видны.

Быстрые кнопки: Today / Yesterday / Last 7d / 30d / 90d / Year-to-date / Year.

Цель	Рекомендуемый период
быстрый технический тест	7 или 30 дней
поиск текущих горячих точек	30 или 90 дней
инвесторский отчёт	12 месяцев
ESG / климатическая отчётность	календарный год или полный отчётный год

Необязательный фильтр по поставщику энергоресурса ограничивает анализ узлами одного ресурсопоставщика; если оставить его пустым, отчёт охватывает весь парк.

Доля CH₄ в природном газе

Диапазон: 0.80–0.99. Типовое значение: 0.95. Метан — главный компонент природного газа; для расчёта CO2e нужно перевести объём газа в массу метана:

V_{CH4} = V_{gas} \times F_{CH4}

Горизонт GWP

Вариант	Значение
GWP₁₀₀	100-летний горизонт — для большинства корпоративных и регуляторных отчётов
GWP₂₀	20-летний горизонт — для подчёркивания срочности сокращения метана
Both	показать оба варианта (рекомендуется для инвестора)

Цена газа

Контрактная цена газа за 1 м³, в выбранной валюте ввода. Пример: 0.15 USD/m³.

GasValue = V_{saved} \times Price_{gas}

Сценарий цены углерода

Сценарий	Значение
EU ETS	цена регулируемого рынка
UAE voluntary	ориентировочная цена добровольного рынка
World Bank shadow	ориентировочная теневая цена
Custom	пользовательская цена (заполняется отдельным полем)

CarbonValue = CO2e_{saved} \times Price_{carbon}

Сценарий Quick-wins

Узлы сортируются по расчётному потенциалу сокращения, в Quick-wins включаются первые N:

QuickWins = topN(HotSpots_{sorted}, N_{quick})

Рекомендации: 5–10 для пилота, 10–20 для демонстрации инвестору, 20–50 для программы первого этапа.

Узлов на глубокий анализ

Сколько крупнейших узлов по объёму включается в глубокий анализ горячих точек. Пример: 60.

DeepCoverage = \frac{\sum V_{deep\_nodes}}{\sum V_{fleet}} \times 100\%

Интерпретация:

`DeepCoverage`	Значение
≥ 80%	очень хорошее покрытие потенциальной экономии
50–80%	рабочее покрытие для инвесторского отчёта
20–50%	предварительная оценка
< 20%	слишком узкая выборка

CAPEX / OPEX

Поле	Что включает
`CAPEX All Fleet` на узел	телеметрический модуль, датчики, монтаж, шкаф, антенна, SIM, интеграция, ввод в эксплуатацию
`CAPEX Quick-wins` на узел	выезд, диагностика, контрольный замер, замена уплотнений, ремонт, фотофиксация
`OPEX` на узел/год	SIM/связь, техподдержка, обслуживание платформы, обновления, хранение данных, сопровождение верификации

AI-комментарий для инвестора

Чекбокс включает текстовое пояснение для инвестора.

text

AI comment = explanation layer
AI comment ≠ calculation layer
AI comment ≠ verification layer

Валютная модель

Отчёт обслуживает международную аудиторию, поэтому валюта разделена на три явные сущности, чтобы избежать искажений между локальными тарифами и углеродным рынком.

Параметр	Назначение
`input_currency`	валюта, в которой цена газа, CAPEX и OPEX вводятся в форме
`reporting_currency`	валюта, в которой суммы отображаются в KPI и таблицах отчёта
`fx_overrides`	JSON-переопределение курсов, если значения по умолчанию не подходят

Внутри расчёт всегда использует USD как опорную валюту (углеродные рынки, отчётность CBAM и CSRD номинированы в USD/EUR). На вводе значения формы конвертируются input_currency → USD; при рендере вывод конвертируется USD → reporting_currency.

\text{value}_{\text{USD}} = \frac{\text{value}_{\text{input}}}{\text{FX}_{\text{input\_currency}}}

\text{display}_{\text{report}} = \text{value}_{\text{USD}} \times \text{FX}_{\text{reporting\_currency}}

Где FX_X — число единиц валюты X за один USD. Курсы по умолчанию ориентировочные и обновляются примерно раз в квартал; пользователь может задать JSON-переопределение, например {"EUR": 0.92, "AED": 3.67}. Переопределение применяется поверх значений по умолчанию; USD всегда остаётся опорным курсом 1.0. Неверные ключи или значения молча игнорируются. Аудиторский след фиксирует обе валюты, а экспорт содержит gas_price_input, gas_price_usd_m3 и fx_overrides_applied, чтобы аудитор мог воспроизвести расчёт шаг за шагом.

Режим углеродного дохода и базис углерода

Углеродная составляющая не является доходом до тех пор, пока не подписан off-take контракт и не верифицированы сокращения. Поэтому углерод явно ограничивается двумя параметрами.

Режим углеродного дохода

Определяет, как углеродная надбавка входит в финансовую ценность и окупаемость:

Режим	Поведение
`exclude`	углерод никогда не показывается в финансах — даже как сценарий; карточка углеродной надбавки скрыта
`upside-only`	рекомендуется (по умолчанию). Углерод показывается отдельной KPI-карточкой, но НЕ суммируется в финансовую ценность — защищает от завышения заявки
`include-if-basis`	углерод входит в финансовую ценность только если `carbon_basis ≥ contract`; иначе игнорируется

Базис монетизации углерода

Юридическое основание для монетизации CO2e:

Базис	Уровень	Значение
`none`	0	нет основания — углерод не показывается даже как надбавка
`shadow`	1	внутренняя теневая цена (для DCF, сценарного планирования)
`voluntary`	2	кандидат добровольного рынка (требуется верификация)
`contract`	3	заключён off-take контракт
`regulatory`	4	регулируемый кредит (EU ETS и т. п.)
`verified`	5	верифицированные выпущенные кредиты (готовы к продаже)

Углерод входит в ROI только когда режим — include-if-basis, а базис не ниже contract. Формула финансовой ценности в резюме для инвестора:

\text{usd\_total} = \text{usd\_gas} + \begin{cases} \text{usd\_carbon\_claimable} & \text{if carbon enters ROI} \\ 0 & \text{otherwise} \end{cases}

При значениях по умолчанию mode = upside-only, basis = shadow: карточка углерода видна (сценарный потенциал), углерод НЕ включается в финансовую ценность (экономия только по газу), а окупаемость считается только по газу. Это самое консервативное поведение — инвестор видит климатический потенциал, но финансовые обещания делаются только под реальный газ.

Основные параметры методики

Методология и аудиторский след. Полная прозрачность методологии для аудитора и для воспроизводимости. Все коэффициенты имеют источники: IPCC AR6 для GWP, ISO 6976 для P/T-стандартизации. Граница: Scope 1 (прямое сжигание + беглый метан); Scope 2/3 в этой версии нет.

Параметр	Обозначение	Типовое значение
Эмиссия CO₂ от сжигания	`EF_CO2`	1.96 kg CO₂/m³ (IPCC AR6)
Высшая теплота сгорания	`HHV`	37.0 MJ/m³
Доля метана	`F_CH4`	0.95
Плотность метана	`ρ_CH4`	0.668 kg/m³
GWP₁₀₀	`GWP_100`	29.8 (IPCC AR6)
GWP₂₀	`GWP_20`	82.5 (IPCC AR6)
Цена газа	`Price_gas`	задаётся пользователем
Цена углерода	`Price_carbon`	по сценарию или Custom
Стандартизация	—	P + T коррекция per ISO 6976
Границы учёта	`boundaries`	Scope 1 (прямое сжигание + беглый метан)
Качество горячей точки	`confidence`	High / Medium / Low / Not claimable

Резюме для инвестора — восемь KPI

Резюме для инвестора — это верхний блок отчёта для 30-секундного чтения, организованный как два ряда по четыре карточки.

Ряд 1 — Data trust (можно ли доверять цифрам):

Fleet coverage — сколько узлов парка отдают данные
Data quality — доля месячных архивов высокого качества
Gas monitored — объём газа под мониторингом за период
Loss potential — расчётный потенциал сокращения потерь (оценка)

Ряд 2 — Money + climate (явно раздельные потоки):

Gas-only savings — реальная экономия только по газу (gas-only ROI)
CO2e abatement (screened) — климатический потенциал
Carbon upside — потенциальный углеродный доход (только сценарий, gated)
Verified reduction — подтверждённое сокращение (0 до верификации после действия)

Окупаемость представлена в разделе инвестиционных сценариев, с отдельными цифрами для All Fleet и Quick-wins.

Газ под мониторингом

V_{monitored} = \sum_{i=1}^{N} V_i

где V_i — измеренный объём газа по узлу; N — число узлов с валидными данными.

Потенциал сокращения потерь газа

V_{loss,potential} = \sum_{j=1}^{K} V_{loss,j}

где K — число найденных горячих точек; V_loss,j — расчётный потенциал потерь по j-й горячей точке.

Потенциал сокращения CO2e

Для выбранного GWP:

CO2e_{potential} = \frac{ V_{abatement\_eligible} \times F_{CH4} \times \rho_{CH4} \times GWP }{1000}

Результат выражается в tCO₂e.

Финансовая ценность

AnnualScenarioValue = GasValue + CarbonValue

где:

GasValue = V_{commercial\_candidate,total} \times Price_{gas}

CarbonValue = CO2e_{abatement\_eligible} \times Price_{carbon}

Окупаемость

Payback_{months} = \frac{CAPEX}{AnnualValue - OPEX} \times 12

Если AnnualValue ≤ OPEX, окупаемость не рассчитывается или показывается как не окупается при заданных параметрах.

Достоверность данных

Достоверность данных показывает, какая часть парка имеет пригодные для расчёта данные:

DataConfidence = \frac{H_{valid}}{H_{expected}} \times 100\%

или, для парка:

DataConfidence = \frac{N_{highQuality}}{N_{monitored}} \times 100\%

В отчёте используется комбинированная оценка, учитывающая долю валидных часов, число узлов с месячным архивом высокого качества, долю узлов без данных и покрытие глубокого анализа по годовому объёму.

Измеренная база — паспорт качества выборки

Измеренная база. Прежде чем верить выводам, инвестор должен верить данным. Этот раздел — паспорт качества выборки: сколько узлов реально отдают архивы, какая доля часов покрыта измерениями и сколько узлов молчит. Чем выше доля узлов со штатным месячным архивом, тем твёрже все последующие цифры. Узлы без данных не обнуляются, а честно исключаются из расчётов.

Ожидаемые часы

Для каждого узла:

H_{expected,i} = count(hours \; in \; selected\; period)

Для парка:

H_{expected,total} = \sum_{i=1}^{N} H_{expected,i}

Валидные часы и покрытие

H_{valid,total} = \sum_{i=1}^{N} H_{valid,i}

HourCoverage = \frac{H_{valid,total}}{H_{expected,total}} \times 100\%

Узлы с высокой полнотой

Узел считается высокого качества, если:

Completeness_i = \frac{H_{valid,i}}{H_{expected,i}} \times 100\% \ge 95\%

Доля:

HQShare = \frac{N_{HQ}}{N_{monitored}} \times 100\%

Измеренный объём газа

V_{measured,total} = \sum_{i=1}^{N} V_{measured,i}

CO₂ от сжигания

CO2_{combustion,t} = \frac{V_{measured,total} \times EF_{CO2}}{1000}

где EF_CO2 = 1.96 kg CO₂/m³ (IPCC AR6).

Поставленная энергия

Energy_{GJ} = \frac{V_{measured,total} \times HHV}{1000}

Energy_{kWh} = \frac{V_{measured,total} \times HHV}{3.6}

где HHV = 37.0 MJ/m³.

Категории качества данных по парку

Категория	Значение
`Monthly archive / high quality`	основной полноценный архив, высокий уровень доверия
`Daily fallback`	данные получены через дневной запасной архив
`No data`	данные не получены
`Not claimable`	данных недостаточно для включения в расчёт

Методика горячих точек — кандидаты на сокращение потерь газа

Горячие точки — это узлы, где телеметрия обнаружила признаки потенциальных потерь, недоучёта или аномально низкого зарегистрированного потребления.

Типовые обнаруженные признаки:

нули в активные часы;
давление без расхода;
разрывы архива;
завышенная базовая линия;
подозрение на потерю учёта;
устойчивый паттерн, требующий выезда.

Каждая горячая точка должна дополнительно получать два поля:

Поле	Назначение
`loss_class`	классификация: коммерческие потери / беглый метан / аномалия учёта / качество данных
`abatement_eligibility`	можно ли учитывать горячую точку в расчёте CH₄ и CO₂e

Пример:

Обнаруженный признак	`loss_class`	`abatement_eligibility`
нули в активные часы	кандидат на коммерческие потери или аномалия учёта	обычно `No`, пока нет полевого подтверждения
давление без расхода	аномалия учёта или кандидат на беглый метан	`Conditional`
подтверждённая утечка на выезде	подтверждённый беглый метан	`Yes`
разрыв архива	кандидат по качеству данных	`No`

Глубокий анализ крупнейших узлов

DeepNodes = topN(Nodes, by = V_{measured}, N_{deep})

DeepCoverage = \frac{\sum_{i \in DeepNodes} V_i}{\sum_{i \in AllNodes} V_i} \times 100\%

Базовая линия для горячей точки

Возможные варианты базовой линии:

Вариант	Формула
историческая медиана	`Baseline_h = median(Q_h outside anomaly windows)`
профиль по часу суток	`Baseline_hour = median(Q \| hour_of_day = h)`
профиль по часу и дню недели	`Baseline_{h,d} = median(Q \| hour=h, weekday=d)`
когортная базовая линия	`Baseline_cohort = median(Q for similar nodes)`

Потенциальная потеря по часу и по узлу

Loss_h = max(0,\;Baseline_h - Q_h)

V_{loss,i} = \sum_{h \in AnomalyWindow_i} Loss_h

Годовой пересчёт

Если анализ выполнен не за полный год:

V_{loss,annualized} = V_{loss,period} \times \frac{365}{D_{period}}

Шкала достоверности — уровни достоверности горячей точки

Шкала достоверности. Каждая горячая точка оценивается по четырём уровням достоверности. Только уровень High (после ремонта и замера) можно использовать как подтверждённое сокращение. Остальные — только потенциал, только кандидат или вообще не идут в итог. Это защищает от подмены расчётного подтверждённым.

Уровень	Условие	Как использовать
`High`	измерено и подтверждено после ремонта	можно использовать как подтверждённое сокращение
`Medium`	стабильный паттерн в телеметрии ≥ 30 дней	потенциал, нужен выезд
`Low`	эвристика без полевой проверки	только как кандидат
`Not claimable`	данных недостаточно	не суммируется в итог

Горячие точки — таблица кандидатов

Горячие точки метана и потерь газа. Главный инвесторский раздел: топ-узлов с расчётным потенциалом сокращения. Каждая строка — кандидат на полевую проверку с оценкой объёма, климатического эффекта и денежной ценности. Уровень достоверности отражает устойчивость признака во времени. Когда ведущая горячая точка является commercial_loss_candidate с AEF_clm=0.00 и AEF_scr=0.00, её строковый tCO2e равен 0 как claimable, так и screened — методология разделяет три слоя: commercial recovery, methane-screened scenario и claimable verified reduction.

Колонки таблицы

Колонка	Значение
`#`	ранг горячей точки
Node	id и название узла
Customer	организация
`Detected issue`	тип найденного признака + классификация + AEF
`m³/year (estimate)`	расчётный объём + применимая часть
`tCO₂e/year (GWP₁₀₀)` / `(GWP₂₀)`	климатический эффект только от климатически применимой части
`USD/year`	газовая стоимость + углеродная стоимость
`Payback months`	если задан `CAPEX_per_node`
`Confidence`	High / Medium / Low

Углеродная надбавка (Carbon upside)

CO2e ≠ 0 появляется только для горячих точек с классификацией fugitive methane candidate или verified fugitive methane. Для commercial_loss_candidate оно остаётся 0 — это правильно: коммерческие потери нельзя автоматически переводить в методологическое сокращение.

AI Risk Matrix — приоритет и тип риска

Горячие точки можно ранжировать не только по финансовому эффекту, добавив две колонки: Priority (P1/P2/P3) и Risk Type (категория обнаружения), с бейджем распределения над таблицей.

Risk Type — категоризация по детектору

Risk Type	Подскор детектора	Значение
`zero_flow`	`quiet_min`	нули в активные часы — подозрение на потерю учёта
`persistent_leak`	`persistence`	устойчивый низкий расход ≥ 30 дней — сигнал, похожий на утечку
`suspicious_baseline`	`baseline_p5`	завышенная базовая линия P5 — возможное вмешательство / неверная калибровка
`corrector_error`	`drift`	дневной/недельный дрейф базовой линии — корректор неисправен
`data_quality`	unknown	детектор не смог классифицировать

Priority — P1/P2/P3

Приоритет	Условие
P1 — немедленно (выезд + ремонт)	`loss_class = fugitive_methane_candidate` (любой) ИЛИ `usd_value ≥ $20K AND confidence ∈ {medium, high}`
P2 — плановая инспекция	`usd_value ≥ $5K` ИЛИ `confidence = medium`
P3 — мониторинг	всё остальное

Над таблицей горячих точек распределение показано как P1·N | P2·N | P3·N на красно-жёлто-серой цветовой шкале, чтобы инвестор за секунды видел, сколько узлов требуют немедленного действия.

Использование

Полевая бригада берёт список узлов P1 как первый приоритет для выездов.
Финансовый аналитик оценивает совокупную экспозицию по P1+P2 (нижняя граница) или P1+P2+P3 (верхняя граница).
ESG-отчётность включает в раскрытие только узлы с risk_type = persistent_leak (это похоже на утечку; остальное — риск учёта / качества данных).

Куда уходит газ — распределение объёма

Куда уходит газ. Этот раздел объясняет, какая часть измеренного газа является нормальным потреблением, а какая — кандидат на потери. В здоровом парке подавляющее большинство объёма под мониторингом потребляется клиентами и лишь малая доля попадает в кандидаты на потери. Methane-abatement claimable равен 0, когда все hot-spot кандидаты классифицированы как commercial_loss_candidate (AEF_clm = 0, AEF_scr = 0). Methane-screened (сценарий, до выезда) объём — это fleet-wide industry-benchmark сценарий 0.5% от пропускной способности, применяемый для климатического нарратива до полевой проверки, и он не является claimable.

Формулы распределения

V_{detected\_loss} = \sum V_{loss,i}

V_{consumed} = V_{measured,total} - V_{detected\_loss}

LossShare = \frac{V_{detected\_loss}}{V_{measured,total}} \times 100\%

Сценарный резерв риска

Дополнительная сценарная оценка риска по узлам, где нет явного сигнала утечки. Например, отраслевой бенчмарк:

BenchmarkLeakRate = 0.5\%

V_{reserve} = V_{throughput,noSignal} \times 0.005

Расчёт метана

В расчёт метана не должен автоматически попадать весь V_loss. Сначала определяется климатически применимый объём:

V_{abatement\_eligible} = \sum_i V_{loss,i} \times AEF_i

Если горячая точка является только коммерческим недоучётом или аномалией учёта:

AEF_i = 0

и этот объём не попадает в расчёт сокращения метана.

Объём метана

V_{CH4} = V_{abatement\_eligible} \times F_{CH4}

Масса метана

M_{CH4,kg} = V_{abatement\_eligible} \times F_{CH4} \times \rho_{CH4}

M_{CH4,t} = \frac{M_{CH4,kg}}{1000}

где ρ_CH4 = 0.668 kg/m³.

Расчёт CO2e от предотвращённых потерь метана

Основная формула

CO2e_t = \frac{ V_{abatement\_eligible} \times F_{CH4} \times \rho_{CH4} \times GWP }{1000}

GWP₁₀₀ vs GWP₂₀

CO2e_{100} = \frac{V_{abatement\_eligible} \times F_{CH4} \times \rho_{CH4} \times 29.8}{1000}

CO2e_{20} = \frac{V_{abatement\_eligible} \times F_{CH4} \times \rho_{CH4} \times 82.5}{1000}

Почему GWP₂₀ больше

Метан имеет сильный краткосрочный климатический эффект:

GWP20Ratio = \frac{GWP_{20}}{GWP_{100}} = \frac{82.5}{29.8} \approx 2.77

GWP₂₀-оценка примерно в 2.8 раза выше GWP₁₀₀ — это нужно для подчёркивания срочности сокращения метана.

Финансовая оценка

Коммерческая стоимость потенциально возвращаемого газа

Считается по всему Commercial recovery potential, даже если этот объём ещё не является сокращением метана:

GasRecoveryValue = V_{commercial\_candidate,total} \times Price_{gas}

Стоимость углеродной надбавки

Считается только по климатически применимому и затем верифицируемому объёму:

CarbonValue = CO2e_{abatement\_eligible} \times Price_{carbon}

До верификации это теневая / сценарная стоимость, а не подтверждённый доход.

Годовая сценарная ценность

AnnualScenarioValue = GasRecoveryValue + CarbonValue

Для консервативного финансового сценария можно использовать только газовую часть:

AnnualConservativeValue = GasRecoveryValue

Инвестиционные сценарии

Бизнес-кейс по сокращению и инвестиционные сценарии. Два способа инвестировать в найденный потенциал: «All Fleet» — полное покрытие телеметрией с максимальным охватом будущих утечек; «Quick-wins» — точечный ремонт уже найденных горячих точек с минимальным чеком и быстрой окупаемостью. Третий сценарий, «GWP₂₀ urgency», применяется, когда нужно подчеркнуть срочность сокращения метана (×2.8 к GWP₁₀₀).

All Fleet

CAPEX_{all} = N_{fleet} \times CAPEX_{all,node}

OPEX_{all} = N_{fleet} \times OPEX_{node}

V_{saved,all} = V_{loss,detected}

Это консервативный подход — полное покрытие парка может выявить дополнительные будущие горячие точки, но в расчёт берётся только уже найденное.

Quick-wins

N_{quick} = min(N_{form}, N_{hotspots})

CAPEX_{quick} = N_{quick} \times CAPEX_{quick,node}

V_{saved,quick} = \sum_{i \in topN(HotSpots, N_{quick})} V_{loss,i}

Сценарий GWP₂₀ (срочность)

Тот же физический объём газа, но CO2e через 20-летний горизонт:

CO2e_{urgency} = CO2e_{20}

Нужен для подчёркивания срочности сокращения метана.

Окупаемость и ROI

NetAnnualScenarioValue = AnnualValue - OPEX

Payback_{months} = \frac{CAPEX}{NetAnnualValue} \times 12

ROI_{annual} = \frac{NetAnnualValue}{CAPEX} \times 100\%

Если NetAnnualValue ≤ 0 — окупаемость не рассчитывается / не окупается.

На что идут инвестиции и отслеживание результата

На что идут инвестиции + отслеживание результата. «На что идут инвестиции» показывает инвестору, на что направляются деньги; «Отслеживание результата» — шаблон, в каком виде отчёт будет показывать результат после первого закрытого ремонта. Это превращает «обещание потенциала» в «доказательную колею».

На что идут инвестиции — типовые направления

расширение телеметрии (оборудование + интеграция);
полевая инспекция / LDAR-программа;
ремонт и замена (уплотнители, клапаны);
аналитическая платформа;
готовая к аудиту отчётность (верифицируемый слой отчётности).

Отслеживание результата — переход от потенциала к подтверждённому

Состояние	Формула
До ремонта	`V_before` (измеренная база)
После ремонта	`V_after` (замер после действия)
Подтверждённое сокращение газа	`V_saved,verified = V_baseline,expected − V_after,normalized`
Подтверждённый CO₂e	`CO2e_verified = V_saved,verified × F_CH4 × ρ_CH4 × GWP / 1000`

Статусы верификации

Статус	Значение
`Potential`	найден расчётный потенциал
`Field checked`	выполнен выезд
`Repair completed`	выполнено действие
`Post-action measured`	получен период после ремонта
`Verified`	сокращение подтверждено
`Rejected`	сокращение не подтверждено
`Not claimable`	данных недостаточно

UAE Net Zero — соответствие нормативам

UAE Net Zero — соответствие нормативам. Компактная матрица регуляторного соответствия. Формулировка «данные поддерживают» означает: телеметрия даёт измеримую основу (данные деятельности), но юридическое соответствие требует процедур верификации на стороне организации. Это карта готовности, а не сертификат.

UAE Net Zero 2050

Отчёт поддерживает цель через измерение газа под мониторингом, выявление потенциального сокращения метана, оценку CO2e и приоритизацию действий.

GHG inventory

Для инвентаризации выбросов нужны: данные деятельности, коэффициент выбросов, границы учёта, методология, аудиторский след, статус верификации.

ActivityData = V_{gas}

Emissions = ActivityData \times EF

GHG Protocol Corporate Standard

Отчёт поддерживает подготовку Scope 1 inventory, потому что содержит измеренный объём газа, коэффициент выбросов, границы Scope 1, методологические параметры и прозрачность источников.

ISO 14064-1:2018

Для ISO 14064-1 важны: границы организации, источники выбросов, коэффициенты, метод расчёта, неопределённость, данные деятельности, возможность проверки, история изменений, статус верификации.

Отчёт даёт основу:

text

inventory + methodology + verification placeholders

Приложение A — Поддержка нормативов ЕС

Приложение A — Поддержка нормативов ЕС. Дополнительная матрица для клиентов в ЕС, отделённая от основного блока соответствия UAE. Для клиента в ЕС это приложение показывает, как данные сопоставляются с CSRD ESRS E1, EU Methane Regulation 2024/1787, CBAM и EU ETS.

Норматив	Как связан
`CSRD / ESRS E1`	Scope 1 inventory и раскрытие (обязательно с 2024)
`EU Methane Regulation 2024/1787`	список кандидатов LDAR (полный LDAR обязателен с 2026/2027)
`CBAM`	встроенные выбросы на поставку (полный CBAM с 2026)
`EU ETS`	применимо только для крупных эмитентов (> 25k tCO₂/year)

AI-комментарий для инвестора

AI-комментарий для инвестора. Текстовое пояснение отчёта на человеческом языке: главный вывод, сильные и слабые стороны, вопросы для due diligence. AI-комментарий не влияет на расчёт — это explanation layer, а не calculation layer.

Что AI может делать

кратко сформулировать главный вывод;
объяснить окупаемость;
указать слабые места;
задать вопросы для due diligence;
пояснить качество данных.

Что AI не может делать

AI не может:

изменить KPI;
изменить горячие точки;
изменить CO2e;
изменить окупаемость;
заменить методологию;
заменить аудиторский след;
подтвердить подтверждённое сокращение.

Как читать отчёт

Шаг 1 — Резюме для инвестора

Начните с KPI: газ под мониторингом, потенциал сокращения потерь газа, сокращение CO2e, финансовая ценность, окупаемость, достоверность данных.

Шаг 2 — Измеренная база

Проверьте, насколько надёжна база: сколько узлов в мониторинге, сколько часов валидно, сколько узлов высокого качества, сколько без данных.

Шаг 3 — Горячие точки

Откройте список горячих точек и проверьте тип обнаруженного признака, расчётные m³/year, достоверность, входит ли узел в Quick-wins, нужен ли выезд.

Шаг 4 — Бизнес-кейс

Проверьте: CAPEX, OPEX, цену газа, цену углерода, годовую ценность, окупаемость, отличие между All Fleet и Quick-wins.

Шаг 5 — Соответствие нормативам

Убедитесь, что отчёт говорит не «сертифицировано», а «данные готовы к верификации», «данные поддерживают цель», «данные деятельности доступны».

Шаг 6 — Аудиторский след

Проверьте коэффициенты, методику, границы учёта, статус подтверждённого/потенциального, экспорт.

Типовые ошибки интерпретации

Ошибка: расчётный потенциал = подтверждённое сокращение

Неверно. Расчётный потенциал требует полевой проверки. Подтверждённое сокращение появляется только после действия.

Ошибка: обнаруженная потеря = доказанная утечка

Неверно. Это кандидат на проверку. Раз горячая точка классифицирована как commercial_loss_candidate, у неё AEF_clm=0 и AEF_scr=0, поэтому ни claimable, ни screened CO2e на уровне строки не считается. Климатический нарратив обеспечивает только fleet-wide industry-benchmark сценарий (0.5% от throughput).

Ошибка: углеродная стоимость = гарантированный доход

Неверно. Углеродная стоимость возможна только при продаже подтверждённых сокращений.

Ошибка: узлы без данных = ноль потерь

Неверно. Они исключаются или помечаются как «not claimable».

Ошибка: сценарный резерв можно добавить к обнаруженным потерям

Неверно. Сценарный резерв — отдельный сценарный слой.

Ошибка: GWP₂₀ можно использовать вместо GWP₁₀₀ без пояснения

Неверно. GWP₂₀ нужен для подчёркивания срочности по метану, а GWP₁₀₀ — для стандартной сопоставимой отчётности.

Ошибка: быстрая окупаемость означает уже подтверждённую экономию

Неверно. Быстрая окупаемость показывает инвестиционную привлекательность при подтверждении и реализации действий.

Минимальные критерии полноценного отчёта

Отчёт считается методически полным, если содержит:

период анализа и компанию / парк;
число узлов в мониторинге, покрытие парка, качество данных;
измеренный объём газа, CO₂ от сжигания, поставленную энергию;
список горячих точек с классификацией loss_class и abatement_eligibility;
коэффициент AEF для каждой горячей точки;
шкалу достоверности;
разделение обнаруженных потерь и сценарного резерва;
расчёт CH₄, расчёт CO2e (GWP₁₀₀ и/или GWP₂₀);
цену газа, цену углерода, финансовую оценку;
CAPEX, OPEX, окупаемость;
сценарии All Fleet и Quick-wins;
процесс подтверждения сокращения;
соответствие нормативам;
методологию и аудиторский след, экспорт сырых данных;
дисклеймер по расчётным значениям, углеродной надбавке и AI-комментарию.

Аудиторский след и экспорт сырых данных

Что должен содержать аудиторский след

Блок	Содержание
период	даты начала и конца
компания	организация / парк
параметры формы	доля CH₄, GWP, цены, CAPEX/OPEX
коэффициенты	`EF_CO2`, `HHV`, `GWP`, `density`
источники данных	архивы объёма, часовые данные, настройки
качество данных	покрытие, нет данных, запасной архив
метод горячих точек	правила поиска кандидатов
шкала достоверности	High / Medium / Low / Not claimable
экспорт	CSV/JSON для проверки
версия методики	версия расчёта
дата генерации	временная метка отчёта

Экспорт сырых данных — по каждой горячей точке

Поле	Назначение
`station_id`	идентификатор узла
`customer`	клиент
`detected_issue`	тип найденного признака
`estimated_m3`	расчётный потенциал газа
`confidence`	уровень достоверности
`loss_class`	классификация
`AEF`	коэффициент применимости
`CO2e_100`	tCO₂e по GWP₁₀₀
`CO2e_20`	tCO₂e по GWP₂₀
`gas_value`	денежная оценка газа
`carbon_value`	потенциальная углеродная стоимость
`verification_status`	статус верификации
`methodology_params`	параметры расчёта

Прослеживаемость расчёта

Для каждого заголовочного KPI раздел методики указывает источник данных и точную формулу, чтобы аудитор мог воспроизвести любое число шаг за шагом.

KPI	Формула
Gas monitored (m³)	`Σ V_standard` (по узлам, PT-коррекция per ISO 6976)
Data quality (%)	`valid_hours / expected_hours · 100%`
Detected loss candidates (m³)	`Σ (node_composite_score / 100 × annual_volume × 0.05)` для composite ≥ 60
Screened methane (m³)	`Σ (leak_m3 × aef_screened) + (total_measured × 0.5%)`
Claimable methane (m³)	`Σ (leak_m3 × aef_claimable)` = 0 до полевой верификации
CH₄ mass (t)	`V_methane × CH₄_density (0.668 kg/m³) ÷ 1000`
CO2e (tCO₂e)	`CH₄_mass × GWP_horizon` (GWP₁₀₀=29.8, GWP₂₀=82.5)
Gas savings (USD/y)	`loss_m3 × gas_price_usd_per_m3`
Carbon upside (USD/y)	`tCO₂e_screened × carbon_price_usd_per_t` (только сценарий)
Payback (months)	`CAPEX_total / (annual_value − OPEX_total) × 12` (углерод включается только если входит в ROI)

Прослеживаемость расчёта удовлетворяет требованию раскрытия методологии ESRS E1 (CSRD) и ISO 14064-1:2018. Углеродный трейдер или ESG-консультант сразу видит, какие числа подкреплены измерениями, какие являются только сценарными, а какие — нулевые плейсхолдеры до полевой верификации.

Сводная формула отчёта

V_{measured,total} = \sum_i V_i

CO2_{combustion,t} = \frac{V_{measured,total} \times EF_{CO2}}{1000}

Energy_{GJ} = \frac{V_{measured,total} \times HHV}{1000}

Energy_{kWh} = \frac{V_{measured,total} \times HHV}{3.6}

V_{commercial\_candidate,total} = \sum_j V_{loss,j}

V_{abatement\_eligible,total} = \sum_j V_{loss,j} \times AEF_j

M_{CH4,kg} = V_{abatement\_eligible,total} \times F_{CH4} \times \rho_{CH4}

CO2e_t = \frac{ V_{abatement\_eligible,total} \times F_{CH4} \times \rho_{CH4} \times GWP }{1000}

GasRecoveryValue = V_{commercial\_candidate,total} \times Price_{gas}

CarbonValue = CO2e_t \times Price_{carbon}

AnnualScenarioValue = GasRecoveryValue + CarbonValue

CAPEX = N_{nodes} \times CAPEX_{node}

OPEX = N_{nodes} \times OPEX_{node}

Payback_{months} = \frac{CAPEX}{AnnualValue - OPEX} \times 12