Геолого-экономическая оценка проектов: настоящее и будущее

28.09.2018
Источник: Журнал «PROнефть»
GeoloGical and economic evaluation (Gee): from present to future

УДК 622.276.1/.4:5

М.Г. Дымочкина, к.т.н., П.Ю. Киселев, М.Н. Пислегин, Т.Г. Кузьмин, А.Т. Муллагалиев
Научно-Технический Центр «Газпром нефти» (ООО «Газпромнефть НТЦ»)

Электронный адрес: Dymochkina.MG@gazpromneft-ntc.ru

Ключевые слова: оценка неопределенностей, ожидаемая денежная ценность, Геомейт: ВЕГА, шанс геологического успеха 

M.G. Dymochkina, P.Yu. Kiselev, M.N. Pislegin, T.G. Kuzmin, A.T. Mullagaliev
Gazpromneft NTC LLC, RF, Saint-Petersburg

Geological and economic assessment (GEA) of new exploration projects is based on an integrated analysis of all uncertainties and risks of its implementation. GEA includes several stages: evaluation the volume of geological resources and probability of success of deposit discovery; production potential of the deposit; design and evaluation of infrastructure solutions; the cost of discovery and development of oil field and finally economic effect of the project realization. Usually GEA-process takes a long time of teamwork and utilizes specialized software which incorporate probabilistic analysis methods. Development of the IT-solutions for complex geological and economic assessment will allow the company to significantly optimize this process. The first step on the way to full automation of GEA became the software for probabilistic geological evaluation Geomate:VEGA developed in Gazpromneft NTC LLC and launched into commercial exploitation in the group of companies Gazprom Neft in 2017.

Keywords: uncertainty assessment, Expected Monetary Value, Geomate: VEGA, geological chance of success

DOI: 10.24887/2587-7399-2018-3-18-23

Введение

Специфика современной геологоразведки заключается в том, что с одной стороны, в мире открыто и детально изучено большое число месторождений, разнообразных по масштабам и характеристикам, а с другой – пришло понимание того, что на территориях с развитой инфраструктурой и изученным геологическим строением крупных открытий ожидать больше не приходится. Все интересные для нефтяных компаний месторождения будущего расположены в слабоизученных труднодоступных регионах, содержат трудноизвлекаемые запасы и часто труднопрогнозируемы.

При принятии решения об инвестировании в подобный геолого-разведочный проект необходим комплексный и взвешенныый анализ всех неопределенностей и рисков – от геологических до инфраструктурных и экономических. Детальная количественная оценка неопределенностей и рисков становится возможной с отказом от детерминистического прогноза ключевых параметров проекта и переходу к использованию вероятностных подходов, которые базируются на применении методов Монте-Карло или Латинский гиперкуб [1].

До недавнего времени подобные расчеты проводились путем трудоемкого моделирования с привлечением зарубежного программного обеспечения, дорогостоящего и не в полной мере отвечающего стандартам и методикам, принятым в компании «Газпром нефть». В последние годы запрос на выполнение оценок неопределенностей и рисков проектов, находящихся на поисковой стадии изученности, неуклонно возрастал.

Стала очевидной необходимость создания собственного IT-инструмента, который позволил бы оперативно осуществлять все необходимые расчеты и был доступен широкому кругу пользователей. Разработанный на базе глобальной цифровой платформы ЭРА (электронная разработка актива) модуль вероятностного геологического анализа ЭРА:ГеоМэйт:ВЕГА стал первым шагом на пути автоматизации процесса геолого-экономической оценки (ГЭО) и реализовал потребности компании в программном продукте по оперативной оценке геологических неопределенностей и рисков. Актуальным вопросом ближайшего будущего является оптимизация инструментов, используемых в настоящее время при выполнении ГЭО, и интеграция их в единый процесс. Это позволит автоматизировать ГЭО, существенно улучшив доступность данных для дальнейшего анализа, и создаст фундамент для совершенствования процесса.

Методика геолого-экономической оценки проектов

Алгоритм оценки стоимости и инвестиционной привлекательности геолого-разведочного проекта включает следующие этапы (рис. 1):
1) вероятностную оценку ресурсного потенциала, геологических неопределенностей и рисков, формирование основы дерева решений проекта;
2) определение добычного потенциала проекта с учетом оптимальных технических решений;
3) анализ инфраструктурных решений по проекту;
4) оценку экономической эффективности проекта с учетом всех необходимых затрат, включая программу геолого-разведочных работ (ГРР);
5) подбор и принятие интегрированного устойчивого решения [2].

Рис. 1. Схема комплексной геолого-экономической оценки проекта

Из рис. 1 видно, что процесс оценки является итеративным. На каждой итерации подбирается оптимальное решение исходя из максимизации экономических показателей, максимизации добычи на месторождении с учетом всех возможных капитальных вложений и потенциальной прибыли.

Первым этапом ГЭО является анализ геологических особенностей проекта и опеределение объема потенциальных запасов. Геологические неопределенности и риски (размер запасов, вероятность обнаружения залежи, фазовый состав флюида и др.) характерны для геолого-разведочного проекта на любой стадии изученности месторождения.

Очевидно, что наибольшими неопределенностями обладают проекты поисковой стадии, требующие для подтверждения их потенциала существенных финансовых затрат. Поэтому на старте крупного проекта так важно учесть и оценить вероятность открытия именно того объема запасов, которыйокажется рентабельным в существующих условиях.

Методология вероятностной оценки ресурсной базы и геологических рисков, применяемая в «Газпром нефти», подразумевает отказ от попытки точного прогноза подсчетных параметров и объема углеводородных ресурсов, а также представление каждого из этих параметров в виде статистических распределений, характерных для изучаемого объекта.

При этом неопределенности подсчетных параметров (эффективного объема, фильтрационно-емкостных свойств коллектора, характеристик флюида) могут быть обусловлены как недостатком фактической информации, так и сложностью геологического строения изучаемого объекта.

Важной особенностью оценки малоизученных активов является отсутствие гарантий обнаружения на них залежей углеводородов. Параметром, который позволяет учесть именно вероятность открытия залежи углеводородов, является показатель «шанс геологического успеха» (geological chance of success – gCoS).

Показатель gCoS описывает вероятность наличия следующих ключевых факторов возникновения залежи нефти на изучаемой территории (рис. 2) [2]:
– нефтематеринской породы Р нп;
– путей миграции Р м;
– коллектора Р к;
– ловушки Р л;
– сохранности залежи Р с.

Рис. 2. Факторы геологического успеха

Для оценки вероятности возникновения этих событий создается по сути упрощенная концептуальная модель региона, описывающая процесс образования потенциальной залежи углеводородов. Такая модель становится фундаментом всей последующей оценки. Показатель gCoS не только отражает вероятность открытия месторождения, но и участвует в определении ожидаемого объема запасов углеводородов, а также используется при построении дерева решений проекта (рис. 3).

Рис. 3. Оценка начальных геологических ресурсов нефти без учета (а) и с учетом (б) gCoS (gCoS=0,58)

Дерево решений (Decision Tree) является одним из самых распространенных инструментов при прогнозировании проектов со значительными неопределенностями. На основе построенного дерева решений при итоговой оценке проекта рассчитывается ожидаемая денежная ценность EMV (Expected Monetary Value) – один из ключевых параметров, необходимых для принятия решений о запуске проекта или инвестировании в него [3]. Проработанность и корректность дерева решений напрямую влияет на объективную оценку перспективности рассматриваемых проектов (рис. 4).

Рис. 4. Дерево решений геолого-разведочного инвестиционного проекта

Как было отмечено выше, современные перспективные проекты представляют собой сложные системы, состоящие из десятков подсчетных объектов и имеющих сложные взаимосвязи по ряду различных факторов. Например, вероятность наличия зрелых нефтематеринских пород будет взаимосвязана с различными объектами по латерали в пределах одной углеводородной системы, в то время как вероятность наличия ловушки может иметь исключительно вертикальную взаимосвязь. Поэтому задача расчета возможных сценариев дерева решений, которые корректно учитывают все исходные данные и взаимосвязи в пределах всего рассматриваемого проекта, становится актуальной уже на самой ранней стадии оценки проекта – при анализе ресурсной базы.

Следующим этапом геолого-экономической оценки является определение добычного потенциала актива, технологических показателей разработки. Базируясь на геологических характеристиках перспективных объектов, разработчики рассчитывают минимально рентабельные толщины пластов, определяют оптимальную систему разработки залежи, подбирают плотность сетки скважин, оптимальную длину горизонтальных скважин, число стадий многостадийного гидроразрыва пласта (ГРП), планируют эффективную программу опытно-промышленных работ (рис. 5).

Рис. 5. Схема процесса оценки проекта разработки: а – выбор конструкции скважин; б – определение дизайна ГРП; в – выбор методов интенсификации притока; г – определение оптимального профиля добычи

В зависимости от масштаба и задач проекта, оценка показателей разработки может проводиться как по заранее определенным геологическим сценариям, так и с применением вероятностных подходов и получением множества реализаций профиля добычи. Второй способ позволяет рассмотреть весь возможный спектр вариантов разработки актива, подбирая оптимальное решение исходя из максимизации EMV.

Далее совместно со специалистами по наземному обустройству и экономике рассчитывается оптимальная полка добычи, определяются расположение площадных и линейных объектов инфраструктуры, пути транспортировки продукции, синергия с соседними участками, формируется дорожная карта реализации проекта.

Экономисты совместно с геологами и разработчиками рассматривают различные варианты применимости налоговых льгот, операционные издержки, сценарии аукционных торгов или переговоров с партнерами. После существенного ряда итераций постепенно формируется решение, которое в итоге позволит компании максимизировать прибыль от реализации проекта и учесть все возможные риски.

Сложный процесс ГЭО, описанный выше, невозможно реализовать при отсутствии:
– профессиональной кросс-функциональной команды, владеющей целостным видением проекта;
– инструментов и технологий, позволяющих автоматизировать процесс ГЭО и способствующих подбору наиболее устойчивого решения в условиях имеющихся неопределенностей.

Первое условие к настоящему времени выполнено – в Департаменте оценки и анализа проектов (ДОиАП) Научно-Технического Центра «Газпром нефти» собрана профессиональная команда, успешно реализовавшая большое число проектов ГЭО на самых сложных активах.

На пути автоматизации процесса ГЭО также были достигнуты значительные результаты. Модуль ЭРА:ГеоМэйт:ВЕГА, созданный под методическим сопровождением ДОиАП, стал по-настоящему актуальной и своевременной разработкой. Его внедрение позволило существенно оптимизировать трудоемкий процесс вероятностной оценки ресурсной базы с учетом геологических рисков и обеспечить соответствие вероятностных расчетов методике, утвержденной в компании, приводя их к единому стандарту.

It-решение для современной геологии

Модуль ЭРА:ГеоМэйт:ВЕГА, который в 2017 г. прошел стадию опытно-промышленной эксплуатации в Научно-Техническом Центре «Газпром нефти» и в настоящее время тиражируется в дочерние общества компании, является по сути рабочим местом геолога для вероятностной оценки запасов и ресурсов с учетом шанса геологического успеха.

Его функционал позволяет оперативно оценивать сложно структурированные и масштабные геолого-разведочные проекты благодаря следующим техническим решениям:
– обширному предустановленному набору типов распределений подсчетных параметров (в том числе логнормального), позволяющему учитывать большинство видов геологических неопределенностей;
– возможности расчета как нефтяных, так и газовых, газоконденсатных и газонефтяных объектов;
– учету корреляций подсчетных параметров;
– оценке вероятности геологического успеха любого объекта - отдельной ловушки, поисково-разведочной скважины, лицензионного участка и др.;
– учету взаимосвязи геологических рисков по площади и разрезу;
– анализу чувствительности результатов оценки к диапазонам неопределенностей входных параметров и построению диаграмм торнадо;
– возможности построения дерева решений при планировании геолего-разведочных работ (ГРР).

Задача расчета возможных сценариев дерева решений заслуживает отдельного упоминания. В большинстве проектов данная задача является крайне трудозатратной и требует от исполнителя специфической методической подготовки. Внедрение, казалось бы, сугубо экономического инструмента в программное обеспечение геологов было нацелено на автоматизацию данных расчетов. Например, расчет ценности информации VOI (Value of information) для ГРР, при котором сравнивается EMV с учетом и без учета получаемой информации, либо оценка ресурсной базы без учета заведомо нерентабельных ловушек MEFS (Minimal Economical Field Size – минимальный экономический объем месторождения) позволяют оптимизировать время на проработку таких решений и в итоге сократить затраты на ГРР. Реализованное в ВЕГЕ решение дает возможность составить основу для построения дерева решений всего проекта (оценивается последовательность снятия неопределенности и размер ожидаемых запасов при реализации тех или иных сценариев) и обеспечить преемственность логики проекта на последующих этапах – прогнозирования темпов добычи, оценки затрат и доходов.

Следует отметить, что расчетный модуль ГеоМэйт:ВЕГА интегрирован с распространенными в Научно-Техническом Центре «Газпром нефти» программными продуктами по геологическому моделированию и построению карт и способен проводить расчеты на основе выгрузок информации из данного программного обеспечения.

Перечисленные функции ГеоМэйт:ВЕГА, а также наличие цифровой базы данных, где хранятся результаты всех оценок, позволяют комплексно анализировать потенциал геолого-разведочных проектов по региону и компании в целом, способствуя принятию более обоснованных управленческих решений. 

Геолого-экономическая оценка – взгляд в будущее 

Модуль вероятностной геологической оценки стал лишь первым шагом на пути автоматизации процесса геолого-экономической оценки. Современная конкурентная среда в нефтегазовой сфере требует принятия оперативных, но при этом взвешенных и обоснованных инвестиционных решений в условиях большого числа неопределенностей. Ответом на этот вызов может стать инструмент, не только обладающий всем необходимым функционалом для геолого-экономической оценки актива с различной степенью детализации, но и способный анализировать качество принятых решений, подбирая наиболее устойчивое, обучаться и уточнять свой прогноз на основе накопленной статистики.

С развитием когнитивных технологий появляется возможность существенно оптимизировать процесс ГЭО как за счет автоматизации рутинных операций, так и за счет использования алгоритмов подбора устойчивого решения по проекту в условиях большого числа неопределенностей. Методология проектного управления Agile, которая сейчас с успехом применяется в сфере информационных технологий, способна сделать процесс разработки любого инструмента прозрачным и понятным, поэтому даже создание столь масштабного на первый взгляд программного продукта представляется реальным. Развитие ждет и ЭРА:ГеоМэйт:ВЕГА.

Несмотря на то, что первоначальные задачи, которые ставили перед собой идеологи и разработчики данного модуля реализованы, потенциал его достаточно широк. Одним из перспективных направлений развития является создание системы «Умный помощник», которая на основе масштабной базы данных и накопленной статистики, а также алгоритмов машинного обучения будет помогать пользователю как в подборе распределения подсчетных параметров, так и в обосновании диапазонов их изменения с учетом геологических особенностей оцениваемого объекта. Еще одной актуальной задачей является разработка методов анализа эффективности и подтверждаемости прогноза ресурсной базы и вероятности геологического успеха. Анализ результатов бурения по итогам выполненного прогноза будет способствовать усовершенствованию применяемой в компании методологии оценки рисков.

Разработка алгоритмов построения карт рисков, в которых пространственно воплотится региональный прогноз вероятности геологического успеха с количественной оценкой данного параметра и выделением наиболее перспективных областей, позволит на самом раннем этапе ранжировать участки по их потенциальной геологической успешности и избегать лишних трудозатрат на оценку заведомо низкоперспективных участков. 

Заключение

Методики и инструменты, которые использует компания «Газпром нефть» в своей деятельности, постоянно совершенствуются и развиваются. Модуль ЭРА:ГеоМэйт:ВЕГА является достойным тому подтверждением, число его пользователей постоянно растет, в том числе за счет дочерних обществ компании. Сегодня оценки в ВЕГЕ проводятся не только по потенциальным активам, но и по всем поисковым активам компании. Постепенно формируется обширная база данных методически корректно выполненных вероятностных оценок ресурсной базы, которая станет основой для последующего системного анализа эффективности выполняемого прогноза и оценки рисков. 

Список литературы 

1. Роуз П.Р. Анализ рисков и управление нефтегазопоисковыми проектами. – М.-Ижевск: Ин-т копьютерных исследований. – 2011. – 304 с.
2. Методика геолого-экономической оценки новых активов разведки и добычи углеводородов. – М.: ПАО «Газпром нефть», 2017.
3. Методические рекомендации по применению инструмента анализа «дерево решений», расчету EMV и анализу ценности информации. – ПАО «Газ- пром нефть». – 2016.

Reference

1. Rose P.R., Risk analysis and management of petroleum exploration ventures, Tulsa, Oklahoma: The American Association of Petroleum Geologists, 2001, 164 p.
2. Metodika geologo-ekonomicheskoy otsenki novykh aktivov razvedki i dobychi uglevodorodov (Methodology of geological and economic evaluation of new exploration and production assets of hydrocarbons), Moscow: Publ. of Gazprom neft', 2017.
3. Metodicheskie rekomendatsii po primeneniyu instrumenta analiza “derevo resheniy”, raschetu EMV i analizu tsennosti informatsii (Methodical recommen- dations on the application of the analysis tool "decision tree", the calculation of EMV and the analysis of the value of information), Moscow: Publ. of Gazprom neft', 2016.

Авторы статьи:  М.Г. Дымочкина, к.т.н., П.Ю. Киселев, М.Н. Пислегин, Т.Г. Кузьмин, А.Т. Муллагалиев
Научно-Технический Центр «Газпром нефти» (ООО «Газпромнефть НТЦ»)

Источник:  Журнал «PROнефть»

Возврат к списку