Актуальность работы обусловлена необходимостью повышения информативности методов идентификации и прогнозирования эволюционных процессов жизненного цикла систем на основе феноменологических моделей в условиях неопределенности при ограниченных объемах исходных данных. Цель исследования: разработка моделей и алгоритмов адаптивной идентификации жизненного цикла систем на основе феноменологических моделей с переменными параметрами, с учетом дополнительной априорной информации. Методы исследования. Использованы теоретические и практические разработки в области системного анализа, моделирования и идентификации систем с учетом дополнительной априорной информации, методов оптимизации функций и линейной алгебры. Решение задач проводилось теоретически и на основе промысловых данных и экспертных оценок показателей объектов разработки газовых месторождений России. Результаты. Разработаны модели и алгоритмы адаптивной идентификации эволюционных процессов жизненного цикла на основе нелинейных интегрированных систем феноменологических моделей с переменными параметрами с учетом дополнительной априорной информации и экспертных оценок. Для решения задачи идентификации использован метод локальной аппроксимации функций. Процесс адаптации феноменологических моделей жизненного цикла систем представлен в виде решения двух оптимизационных задач по определению параметров феноменологических моделей и управляющих параметров. Предложенный метод адаптации с учетом априорной информации позволяет синтезировать достаточно широкий спектр известных и новых алгоритмов адаптивной идентификации линейных и нелинейных феноменологических моделей жизненного цикла систем в условиях априорной неопределенности при малом объеме исходных данных. Показано, что в условиях неопределенности при ограниченном объеме промысловых данных разработанные феноменологические модели с переменными параметрами, алгоритмы идентификации, оценки прогноза годовой добычи газа и извлекаемых запасов газовых месторождений более точны и устойчивы по сравнению с феноменологическими моделями с постоянными параметрами и полученными на их основе алгоритмами идентификации и прогноза.