Геологическая основа для экспресс-оценки ценности информации

27.09.2018
Источник: Журнал «PROнефть»
Geological basis for rapid assessment of the value of information

УДК 550.8

А.С. Ситников, Р.Н. Асмандияров, М.Ю. Митяев
Научно-Технический Центр «Газпром нефти» (ООО «Газпромнефть НТЦ»)

Электронные адреса: Asmandiyarov.RN@gazpromneft-ntc.ru, Sitnikov.AN@gazpromneft-ntc.ru

Ключевые слова: ценность информации, васюганская свита, геологическая модель, вероятностная оценка

A.S. Sitnikov, R.N. Asmandiyarov, M.Y. Mityaev
Gazpromneft NTC LLC, RF, Saint-Petersburg

The express estimation method of additional study influence on the individual geological parameters uncertainty is considered. The geological features typification and study is suggested. The section geological features, such as vertical and horizontal anisotropy, are divided into typical 9 classes. In addition to the features parametric characteristics (porosity, saturation, effective thickness, fluid type and several others) are included discretely in the evaluation. For each set of geological parameters, different classes of knowledge are distinguished. Based on this discretization, the study effect on the distribution of reserves and their sensitivity to more or less known parameters was evaluated. The work idea lies in the allocation of typical objects with identical geological features. Further comparison of the study baseline state with the target gives an understanding of both the magnitude of the change in the ranges of stocks and the possibilities of minimizing uncertainties by specific measures based on the calculations already performed. The result of the assessment can be built into existing tools for portfolio analysis, resource flow plans, drilling rating or the development of integrated projects for project development.

Keywords: value of information, vasyuganskaya, geological model, probabilistic estimation

DOI: 10.24887/2587-7399-2018-3-41-45

ВВЕДЕНИЕ

В настоящее время вероятностные оценки в том числе «конечных» геологических результатов (начальных геологических запасов (НГЗ)) получили весьма широкое распространение. По мере стандартизации их выполнения возникает потребность не только в оценке рисков, но и в управлении ими. Термин «Управление рисками» [1] относится не только к обнаружению, оценке и приоритизации, но и к оценке экономической целесообразности применения ресурсов для минимизации вероятности получения негативных результатов [2].
  
Традиционно работа по управлению рисками выстраивается в определенной последовательности и обеспечивает выполнение процедур определения, оценки, минимизации и проверки основных неопределенностей, относящих проект к числу рискованных. Для сложных проектов с наличием большого числа параметров с неопределенностями, минимизируя неопределенность одного, можно получить эффект по ряду других. Например, отбирая керн для установления петрофизических зависимостей для более качественной интерпретации результатов геофизических исследований скважин (ГИС), можно получить данные для минимизации неопределенностей по геомеханике или относительным фазовым проницаемостям (ОФП), или после проведения сейсморазведочных работ 3D можно уточнить не только структурный каркас, но и сузить диапазон неопределенности эффективных толщин. В данном случае возникает задача выбора вида исследования, которое позволило бы охватить максимум неопределенностей и снизить до приемлемого уровня диапазоны распределения параметров.

К основным задачам работы относятся поиск связей между исследованиями и их влиянием на неопределенность каждого параметра.

Целью работы является получение возможности находить изменения диапазонов вероятностной оценки НГЗ и параметров, имея текущее состояние изученности и набор мероприятий по изучению геологического строения (дополнительные мероприятия). 

Теория и определения

Понятие ценности информации неразрывно связано с терминами полной и неполной информации. Полная информация исключает любые неопределенности в принятии решений, неполная связана с вероятностью получения тех или иных результатов. Следует отметить, что проект с полной информацией это проект с идеальными проектными решениями. При формировании портфеля может быть использована различная стратегия принятия решений на основе анализа рисков, которые группируются следующим образом [3]:
1) риски на этапе выбор/оценка;
2) риски на этапе реализации (от начала разработки месторождения).

На этапе выбор/оценка геологические неопределенности могут быть недостаточно детализированы из-за небольшого количества информации, на этапе реализации проекты уже обладают некоторым набором исследований, позволяющим выполнять более детальную оценку.

В данной работе за единицу информации принимаются результаты исследований по различным направлениям. Оценка изменений диапазонов выполнена на основе закрепленных подходов к анализу геологических неопределенностей. Критерием выбора параметров является их «самостоятельность» в оценке неопределенностей начальных геологических запасов и наличие примеров снятия неопределенности конкретными мероприятиями. Так, неопределенности в структурном каркасе влияют на объем запасов и уменьшение погрешности возможно путем количественной оценки запасов при проведении сейсморазведки 3D или бурения. Параметры более низкого порядка, такие как граничное значение пористости или нефтегазонасыщенности, коэффициенты в петрофизических уравнениях и другие, исключены из оценки, так как не могут быть достаточно оценены с точки зрения влияния на начальные геологические запасы.

Ценностью информации в работе предлагается считать разницу между ожидаемой стоимостью проекта с информацией EMV2, и проекта без информации EMV1. Разница может быть получена за счет изменения EMV и сужения диапазона с исключением заведомо нерентабельных инвестиций. Второй вариант характерен для составных проектов, где решения могут приниматься последовательно на основе предыдущих результатов.

Оценка неопределенностей

Для решения задачи поиска связей исследование – неопределенность предложено использование типовой характеристики геологического строения, состоящей из четырех пунктов, набора исследований, включающего девять наиболее распространенных видов мероприятий, которые характеризуют изученность. Оценка связей проводилась на вероятностных геологических моделях, созданных для вариантов с различной изученностью объекта. За основу выбран разрабатываемый объект, охваченный полным набором исследований.

Последовательно путем исключения видов мероприятий проводилась оценка изменения диапазона неопределенностей как начальных геологических запасов, так и каждого отдельного параметра.

рис. 1. Аппроксимация экспоненциальными уравнениями зависимостей Кп от Кв.о (цветом показаны данные различных объектов-аналогов)

В качестве параметров, имеющих неопределенности, были выбраны следующие.

– Структурный каркас геологической модели (влияющими факторами были приняты ошибка в структурных построениях, ранги вариограмм распределения ошибки и значения коэффициентов a и b в линейном уравнении f = Н ( t ) ( H – глубина; t – время). Были также использованы различные наборы точек пластопересечений для определения влияния наличия разведочных скважин или скважин эксплуатационного фонда.
– Положение водонефтяного контакта (ВНК). Определяющими факторами служили наличие скважин, данных испытаний и эксплуатации. Так, для сценариев, в которых отсутствовали испытания, вариация задавалась от кровли пласта до последней замыкающей изогипсы.
– Эффективная толщина h эф. Вариация задавалась изменениями значений рангов вариограмм и значениями коэффициентов a и b в линейном уравнении f = Н эф A t r ( A t r – сейсмический аттрибут).
– Коэффициент пористости K п. Измененялись значения рангов вариограмм и коэффициентов a и b в линейном уравнении f = К п( A t r ).
– Коэффициент нефтегазонасыщенности. Использовалась зависимость коэффициента водонасыщенности от коэффициента остаточной водонасыщенности K в.о и уровня над ВНК. Остаточная водонасыщенность рассчитывалась, как функция от К п. Таким образом, использованы коэффициенты c и d в уравнении f = К во( К п). Причем вариация этих коэффициентов проводилась по оцененной связи (рис. 1, 2).
– Объемный коэффициент. Вариация задавалась на основе лабораторных данных исследования нефти.

рис. 2. Пример оценки взаимозависимости коэффициентов c и d в уравнении аппроксимации зависимости Кп от Кв.о (каждая точка – значение c и d для объекта-аналога)

Индикаторы изученности и типизация геологического строения

В качестве изученности принято наличие результатов (без оценки качества информации): 
– сейсморазведки 2D; 
– сейсморазведки 3D; 
– изучения эксплуатационного фонда; 
– стандартных и специальных исследований керна; 
– изучения глубинных и поверхностных проб флюида; 
– испытания; 
– исследования разведочных скважин.

В качестве индикаторов геологического строения использованы следующие параметры: 
– наличие разломов; 
– сложность строения коллектора (выделено девять типов коллектора на основе сочетания горизонтальной и вертикальной неоднородности); 
– наличие зон выклинивания и замещения коллектора;
– тип флюида.

Последовательность расчета и выходные данные

Подход был реализован в привязке к объекту с продуктивным интервалом васюганской свиты (пласт Ю1). 

Глубина залегания 3100–3200 м, залежь имеет ряд тектонических нарушений сдвигового типа, является нефтенасыщенной с относительно высокими значениями объемного коэффициента. Расчет выполнялся последовательно согласно выполненному дизайну, который предусматривал проведение 35 расчетов для каждого типа геологического строения с различной степенью изученности. Для каждого сценария определялся диапазон минимальных и максимальных значений НГЗ. Кроме того, выполнена оценка чувствительности величины запасов к изменению параметров. Ценность подобного подхода заключается в учете влияния одного мероприятия на несколько подсчетных параметров. Например, разбуривание эксплуатационного фонда спсособствует минимизации погрешности прогноза как структурных отметок, так и значений толщин, петрофизических параметров и положения ВНК. Стандартные исследования керна позволяют уточнить значения Н эф и К п.

Результаты

В приведенном примере рассмотрены как мероприятия с очевидной необходимостью выполнения, так и без нее. Так, в районах, сильно дислоцированных тектоническими нарушениями, решение о проведении сейсморазведки 3D не вызвает сомнений. Однако корректность прогнозирования эффективных толщин может вызывать сомнения. В качестве меры неопределенности принята оценка отношения вариантов Р10/Р90. Максимальное значение свойственно залежам с неподтвержденной нефтеносностью. Проведение испытаний скважин значительно сужает диапазон неопределенности за счет увеличения пессимистичной оценки (рис. 3).

рис. 3. Пример изменения величины НГЗ Р10, Р50, Р90 в зависимости от наличия информации (R – разведочная скважина)

Дальнейшие исследования в последовательности, представленной на рис. 3 показало менее значительное уменьшение отношения P10/P90 (от 3,83 до 2,88) в случае дополнительного отбора поверхностных проб нефти. Изучение глубинных проб обеспечивает сокращение P10/P90 еще на 0,18, стандартные исследования керна уменьшают диапазон неопределенности до 2,62, специальные – до 2,42, разбуривание эксплуатационного фонда – до 2,07. 

Следует отметить, что результаты получены для единой концепции строения. Переход к новой геологической концепции может сопровождаться значительным изменением значений Р10, Р50 и Р90 (рис. 4). В данном варианте изменение концепции было вызвано получением поверхностных проб нефти, что привело к увеличению диапазона объемного фактора от 1,533–1,580 до 1,233–3,164. Изменения возможны также в сторону уменьшения диапазона. 


рис. 4. Пример влияния изменения геологической концепции на оценку НГЗ (выполнено в предположении перехода от концепции нефтяной залежи (сценарий 1) к газоконденсатной (остальные сценарии))

Заранее выполненная оценка величины НГЗ в случае обычных геологического строения и изученности объектов позволяет использовать результаты для районов с аналогичными строением и изученностью.

Например, отбор глубинных проб на газоконденсатных объектах может приводить к сокращению отношения Р10/Р90 на 11 %. Результаты изучения глубинных и поверхностных проб при изменении геологической концепции могут значительно провлиять на оценку величины запасов базового сценария (рис. 5). 


рис. 5. Пример изменения диапазонов значений влияющих параметров с учетом результатов исследования отбора поверхностных проб для проектов с альтернативной концепцией насыщения (ГНК – газонефтяной контакт, Кнг – коэффициент)

Выводы

1. Рассмотренный подход позволяет оперативно оценивать необходимость проведения мероприятий и приоритизировать геологотехнические мероприятия с точки зрения их эффективности по заранее подготовленным расчетам.
2. Подход включает статистику как по синтетическим, так и по реально существующим месторождениям. Это позволяет не только подбирать мероприятия, но и выполнять поиск лучших практических методик.
3. Результаты могут быть использованы для решения задач подбора геолого-технических мероприятий с целью снятия неопределенности. Для проектов с иными геологическими условиями возможно использование общей концепции работы по выявлению связи исходных данных и изменения диапазонов значений влияющих параметров.

Список литературы

1. International Organization for Standardization. (2015). ISO 31000 Risk Management. В ISBN 978-92-67-10645-8. Geneva, Switzerland: ISO copyright office.
2. Genebelin V. Decision making process - a value-risk trade-off practical applications in the oil & gas industry // Management. – 2013. – V. 3 (3). – P. 142-151.
3. https://en.wikipedia.org/wiki/Risk_management.
4. Оптимизация программ доизучения месторождений на основе ценности информации (VOI)/Асмандияров Р.Н., Онегов А.В., Нигаматов Ш.А. [и др.]//SPE 187850-RU. – 2017.

 Reference

1. ISO 31000. Risk Management, ISBN 978-92-67-10645-8, Geneva: ISO copyright office, 2015.
2. Genebelin V., Decision making process - a value-risk trade-off practical applications in the oil & gas industry, Management, 2013, V. 3 (3), pp. 142-151.
3. Risk management, URL: https://en.wikipedia.org/wiki/Risk_management.
4. Asmandiyarov R.N. et al., Additional appraisal program optimisation with the value of information approach (In Russ.), SPE 187850-RU, 2017.


Авторы статьи:  А.С. Ситников, Р.Н. Асмандияров, М.Ю. Митяев
Научно-Технический Центр «Газпром нефти» (ООО «Газпромнефть НТЦ»)

Источник:  Журнал «PROнефть»

Возврат к списку