Оценка эффективности и достаточности программы геолого-разведочных работ на основе экономической ценности информации

14.11.2016
Источник: Журнал «PROнефть»

Чонская группа месторождений включает три месторождения на одноименных лицензионных участках: Вакунайское, Тымпучиканское и Игнялинское. Месторождения располагаются в Восточной Сибири и приурочены к Непскому своду. Их особенностью является большое число геологических неопределенностей, таких как структурная неопределенность, положение и проницаемость разломов, ограничивающих залежи, уровни контактов флюидов, эффективные толщины и др. В рамках работы по проекту проведена масштабная оценка геологических неопределенностей. Для их снятия необходима реализация программы геолого-разведочных работ (ГРР). Однако в условиях большого числа рисков не всегда ясно, куда конкретно необходимо направить мероприятия, в частности, бурение поисково-разведочных скважин. Кроме того, существует проблема достаточности программы ГРР: неизвестно, в какой момент исследования необходимо закончить и начать разработку месторождения. Для ответа на эти вопросы используется комбинированный подход к учету геологических неопределенностей и экономической оценки. Общая схема работ включает:

a) формирование геологической модели и генерацию реализаций;

б) расчет вероятностного распределения запасов;

в) моделирование результатов реализации программы ГРР;

г) многовариантный расчет профилей добычи и чистого дисконтированного дохода (NPV);

д) определение ценности информации.

Оценка геологических неопределенностей

На первом этапе работ необходимо подготовить геологические данные, которые послужат основой всех экономических расчетов. Для этого используется многовариантная 3D геологическая модель, позволяющая не только получить реалистичное трехмерное представление о строении продуктивных пластов, распространении продуктивных зон и свойствах, но и учесть в оценке различные геологические параметры: точность структурных построений по результатам обработки и интерпретации материалов сейсморазведочных работ; неопределенность размеров, формы и ориентации песчаных тел; уровни контактов флюидов; распространение фильтрационно-емкостных свойств в пласте и др. Параметры неопределенности выбираются случайным образом из заданных входных распределений, которые формируются на основании геологических представлений об объекте исследования. При этом результатом расчетов является набор реализаций геологической модели, формирующий распределение геологических запасов нефти.

Прокси-модель разработки и экономики

Располагая набором реализаций геологических моделей, можно для каждой из них рассчитать профиль добычи и соответствующий NPV. Далее необходимо рассмотреть два случая: отсутствие информации и наличие полной информации. При отсутствии информации инвестор выберет вариант разработки, который будет максимимзировать NPV в среднем варианте реализации геологической модели, т.е. примет решение в пользу системы разработки, обеспечивающей максимальную ожидаемую стоимостную оценку проекта EMV (Еxpected Monetary Value). При наличии полной информации для каждого варианта геологии можно выбирать оптимальный вариант разработки, при котором максимизуется NPV при данном варианте геологии. В этом случае EMV будет выше, чем при выборе одного среднего варианта для всех реализаций геологии. Разница в показателе EMV между двумя этими случаями называется «ценность качественной информации» VOPI (Value of Perfect Information).

Аналогично мероприятия программы ГРР обеспечивают определенный уровень информации, пусть и неполный, как для случая, описанного выше. Разница между EMV проекта с учетом информации и EMV проекта без информации будет являться ценностью информации VOI (Value of Information).

На втором этапе для каждой реализации геологической модели рассчитываются профиль добычи нефти по прокси-модели и NPV. Как показано в работе [1], для выбора инвестиционных решений разработки нефтяного месторождения необходимо оптимизировать технологические решения, темпы ввода месторождения и инфраструктурные ограничения. Для каждой возможной реализации геологической модели по построенному суммарному профилю добычи рассчитывается NPV проекта для каждого возможного инвестиционного решения (число скважин, инвестиции в инфраструктуру).

На основе рассчитанных NPV можно выбрать инвестиционное решение, которое даст наилучший экономический результат в среднем по всем реализациям. Этот результат является EMV при отсутствии информации. EMV при наличии полной информации определяется как среднее значение NPV по всем реализациям при выборе оптимального инвестиционного решения для каждой реализации.

Для программы ГРР можно рассчитать EMV при оптимальном инвестиционном решении, полученном по итогам реализации программы ГРР, и определить стоимость информации VOI как разницу между EMV после выполнения программы ГРР и EMV без учета информации.

Моделирование данных, полученных в результате реализации программы ГРР

Для разработки программы ГРР используются дискретные исходы, показывающие результат бурения и позволяющие разделить все исходные реализации геологической модели на несколько групп. Эту методику легко продемонстрировать на примере бурения скважины для уточнения размера зоны нефтеносности (рис. 1).

Рис. 1. Моделирование результатов бурения разведочной скважины с целью определения зоны насыщения: ЧВЗ, ВНЗ, ЧНЗ — соответственно чисто водяная, водонефтяная и чисто нефтяная зона; QР50 — добыча по сценарию Р50

Залежь вскрыта одной скважиной, из которой получена чистая нефть. Главной неопределенностью является уровень водонефтяного контакта (ВНК). Следующая скважина, планируемая для уточнения ВНК, теоретически может вскрыть одну из зон насыщения: ЧВЗ, ВНЗ, ЧНЗ. От этого зависит размер залежи. С учетом остальных неопределенностей (например, песчанистости или пористости пласта) запасы будут распределяться на меньшей площади по сравнению с начальной, а средние запасы по каждому из исходов будут различаться в большую или меньшую сторону относительно начальных.

В этой ситуации вероятности исходов будут определяться как отношения числа реализаций геологических моделей, в которых наступил данный исход, к общему числу реализаций.

Таким образом, чем больше скважина позволит снизить неопределенность по запасам в каждом из исходов, тем более эффективной будет эта скважина с точки зрения ценности полученной информации. Рассмотренные в работе исходы по скважинам включают эффективные толщины, вскрытые скважиной, зоны насыщения и наличие залежи нефти за разломами, выделенными по данным сейсморазведки.

Построение карт VOI и EVOI

«Сужение» ожидаемого распределения запасов позволяет оптимизировать сетку добывающих скважин, а также решения в области инфраструктуры и таким образом получить экономическую выгоду от бурения разведочной скважины. После определения распределения запасов по смоделированным исходам бурения, расссчитывается VOI.

Для оценки местоположения наиболее эффективной скважины выполняются расчеты на основе регулярной сетки разведочных скважин (рис. 2), показывающей возможное положение в точках расчета ценности информации. Исследуемый объект представляет собой залежь терригенного пласта В13, вскрытую четырьмя скважинами и ограниченную по разломам на севере и западе.

Рис. 2. Территория исследования с точками расчета ценности информации

После проведения расчетов с использованием полученной сетки значений VOI выполняется построение карты, демонстрирующей экономический эффект от бурения скважины в каждой точке территории (рис. 3). Цветовая шкала карты на рис. 3, а показывает прибыль, которая будет получена по результатам бурения разведочной скважины. Значения прибыли ниже капитальных вложений в строительство разведочной скважины отмечены белым цветом.

Полученная карта VOI отражает все геологические предпосылки и особенности, заложенные в 3D модель. Так, из сравнения результатов со структурной картой по кровле пласта видно, что в наивысших точках территории ценность информации минимальна, так как вероятность вскрыть ВНК в них крайне мала, а данные о вскрытых эффективных толщинах малоинформативны и не позволяют уточнить распределение запасов.

Из рис. 3 также видно, что за разломами, разграничивающими залежь и участки, вскрытые скважинами, ценность информации повышается в результате уточнения границы залежи. В некоторых пробуренных скважинах ценность информации не нулевая, но испытания скважин не дают четкой информации о насыщении на глубине (испытание проведено в слишком большом интервале или получен приток фильтрата бурового раствора без установления насыщения). Это свидетельствует о том, что при переиспытании указанных скважин в нужном интервале может быть получена важная информация об уровне контакта флюидов.

Рис. 3. Карта VOI (а) и структурная карта по кровле пласта (б): условные обозначения те же, что на рис. 2

Область карты с наибольшими величинами VOI приурочена к минимальным уровням ВНК в области 3D сейсморазведки (остальная часть территории покрыта 2D сейсмическими профилями). Это связано с тем, что в области 3D сейсморазведки точность определения структуры значительно выше, следовательно, вероятность вскрытия ВНК и снижения неопределенности по запасам также выше. Таким образом, построение карты VOI позволяет выбрать наиболее эффективную для бурения скважину. С целью оценки экономической эффективности бурения следующих скважин программу ГРР можно представить в виде дерева решений (рис. 4): бурение первой скважины дает некоторое число исходов, которые разделяют исходное распределение запасов, например, на две группы. Для каждой группы можно построить карту VOI и таким образом выбрать наиболее эффективную скважину. Если ценность информации по скважине превышает капитальные вложения в ее строительство и временные издержки, связанные с ее бурением и обработкой результатов, то скважина является экономически эффективной и рекомендуется к бурению. Если таких скважин нет, то дальнейшее бурение экономически не оправдано и необходимо принимать решение о разработке месторождения или отказываться от нее.

Рис. 4. Сценарий разработки программы ГРР (цвета скважин соответствуют вариантам при разных исходах реализации программы)

Для анализируемой залежи были построены карты VOI, соответствующие исходам бурения первой скважины, положение которой определено на предыдущем шаге. Согласно выделенным критериям после бурения первой скважины возможны шесть исходов, соответствующих трем зонам насыщения (ЧНЗ, ВНЗ, ЧВЗ) и высоким/низким эффективным толщинам. Для каждого исхода была построена карта VOI, на которой приведено положение наиболее эффективной скважины после получения информации по первой скважине (рис. 5).

Рис. 5. Карты VOI после бурения первой скважины

Большинство карт демонстрирует наибольшую ценность информации в западной части территории, за разломом. Это связано с тем, что после получения информации об уровне ВНК основными неопределенностями становятся проницаемость разлома и границы залежи.

В том случае, когда необходимо определить положение второй скважины до получения результатов бурения первой, шесть карт VOI можно объединить в одну, перемножая каждую из карт на среднюю вероятность исхода, соответствующего карте, и суммируя результат произведения по шести картам. В итоге получается карта ожидаемой стоимости информации (expected value of information — EVOI), по которой можно определить оптимальное положение второй скважины (рис. 6). В данном случае на карте EVOI отмечаются повышенные значения в юго-восточной и западной частях территории. Наиболее высокие значения определяют положение второй разведочной скважины. Этот расчет целесообразно проводить, пока стоимость информации не станет ниже стоимости получения информации, т.е. пока чистая стоимость информации не станет отрицательной.

Рис. 6. Карта EVOI: условные обозначения те же, что на рис. 2

Выводы

1. На основе многовариантной геологической модели можно оценить экономический эффект от бурения разведочных скважин, определить оптимальное положение скважины, а также оценить достаточность исследований.

2. Применение методики имеет большие перспективы: рассчитать ценность информации можно практически для любых исследований, включая 3D сейсморазведку, переиспытание скважин, проведение опытно-промышленных работ и др. В то время как само понятие ценности информации известно довольно давно [2], использование этого параметра для составления рейтинга разведочных скважин с учетом всех геологических неопределенностей и 3D модели представлено впервые.

Список литературы

1. Howard, R.A. Information value theory//IEEE Transactions on Systems Science and Cybernetics (SSC-2).
— 1966.  — V.  2.  — Issue 1. — Р. 22–26.

2. Bratvold R.B., Bickel E.J., Lohne H.P. Value of information: the past, present, and future//SPE 110378—PA. — 2009.


Авторы статьи:  А.В. Сизых, А.М. Вашевник, к.ф.-м.н., А.С. Гончаров, Б.В. Белозеров, С.А. Нехаев, к.э.н., О.Т. Осмоналиева, М.Н. Пислегин (Научно-Технический Центр «Газпром нефти» (ООО «Газпромнефть НТЦ»)), Л.Н. Шакирзянов (ООО «Газпромнефть-Ангара»)
Источник:  Журнал «PROнефть»

Возврат к списку