Использование вероятностного подхода к оценке затрат на обустройство месторождений при подготовке инвестиционных проектов разработки активов на стадии геолого-разведочных работ

14.11.2016
Источник: Журнал «PROнефть»

При оценке затратной составляющей в рамках новых инвестиционных проектов разработки месторождений основным используемым в настоящее время подходом является детер ми ни рованный расчет затрат по удельным показателям стоимости строительства. Дополнительно к детерминированному расчету затрат для оценки рисков неокупаемости инвестиционного проекта добавляются метод вариации параметров (в том числе капитальных вложений), построение диаграмм и графиков чувствительности. При этом в профильной литературе отсутствуют универсальные подходы, позволяющие получить обоснованную и объективную оценку интервалов возможной вариативности параметров, которые являются критически важными, особенно на ранних стадиях оценки нефтегазового проекта [1–4].

На этапе поиска и оценки по проекту, как правило, отсутствует проектно-сметная документация, не проводились полевые изыскания и имеется очень ограниченный набор информации, особенно для проектов на стадии геолого-разведочных работ (ГРР). Разработка схем обустройства выполняется на основе картографического материала, не всегда детально отражающего особенности местности: наличие, глубину водных преград, категорию болот, лесов, перепады высот, наличие и расстояние до источников насыпных материалов, другие осложняющие факторы. Часто отсутствует информация о составе пластовых флюидов, в том числе о наличии и количестве в них коррозионно-активных компонентов (СО2, H2S и др.).

Все это приводит к тому, что на этапе проектирования и реализации инвестиционного проекта, несмотря на учет доли непредвиденных затрат на этапе оценки, компании нередко сталкиваются с кратным увеличением инвестиций в проект, оцененных детерминистическим методом по удельным показателям на основе имеющихся данных. Например, на этапе оценки глубина водной преграды предполагалась до 2 м, по результатам изысканий она превысила 10 м. В результате стоимость подводного перехода в проекте возросла в несколько раз по отношению к его стоимости на момент покупки актива и др.

Одним из широко применяемых вариантов учета стоимостных неопределенностей является увеличение непредвиденных затрат по проекту на 30–50 % и более. В то же время такой высокий уровень непредвиденных затрат очень часто является трудно обоснуемым. В настоящее время отсутствуют единые подходы к обоснованному определению возможной вариативности оценки затрат. В результате часто остается неизученным один из основных вопросов на ранних стадиях оценки проекта: расчет степени неопределенности затрат по проекту. Отсутствует обоснованный ответ на вопрос о необходимом уровне непредвиденных затрат, возможном интервале их вариативности с заданной вероятностью.

Методика вероятностной оценки затрат на обустройство

Задача определения интервалов вариативности инвестиционных затрат и, как следствие, потенциальной экономической эффективности проекта может быть успешно решена в результате создания и применения методики вероятностной оценки затрат на обустройство месторождения.

Как показывает анализ, степень вариативности (дисперсия, среднее квадратическое отклонение) стоимости по видам объектов обустройства на месторождении может существенно различаться. В связи с этим рассматриваются следующие типовые группы (подгруппы) объектов строительства, используемые при обустройстве месторождений:

— трубопроводы (нефтегазосборные сети, нефтепроводы, водоводы, газопроводы, подводные переходы и др.);

— обустройство скважин (удельная стоимость обустройства одной скважины включает линии до автоматизированных групповых замерных установок (АГЗУ) и блока гребенок (БГ), АГЗУ, площадки с комплектными трансформаторными подстанциями (КТПН), кабели, прожекторные мачты и прочее внутрикустовое обустройство);

— инженерная подготовка (удельная стоимость отсыпки кустовой площадки на одну скважину);

— дороги, в том числе внутрипромысловые;

— объекты энергетики (воздушные линии (ВЛ), кабельные линии (КЛ), подстанции, распределительные пункты (РП), автономные электростанции (АвЭС) и др.);

— площадочные объекты сбора, подготовки и сдачи нефти и газа, закачки рабочего агента в пласт (дожимные насосные станции (ДНС), ДНС с установкой предварительного сброса воды (УПСВ), узлы сепарации (УС), установки подготовки нефти (УПН), пункты сдачи-приема (ПСП), головные (газовые) компрессорные станции (ГКС), кустовые насосные станции (КНС) и др.);

— прочие объекты (полигоны, вертолетные площадки, административно-бытовые комплексы (АБК) и др.).

На основании предварительно проведенного статистического анализа распределений фактических стоимостей об ъек тов строительства по результатам сопоставительного анализа 2015 г. сделано предположение о нормальном характере распределения удельной стоимости строительства нефтепроводов (на примере одного диаметра) (рис. 1).

Рис. 1. Гистограммы распределения удельной стоимости строительства нефтепроводов для группы месторождений

Информация о фактической стоимости строительства нефтепроводов (нефтегазосборных сетей) была структурирована по диаметрам, толщине стенки, по каждому типоразмеру получены уравнения накопленной вероятности (рис. 2). Из анализа исключены объекты протяженностью менее 1 км.


Рис. 2. Удельная стоимость строительства нефтепровода 219×8 мм, определенная с заданной вероятностью для группы месторождений (коэффициенты a, b, c, d рассчитываются индивидуально для каждого объекта обустройства)

Уравнения накопленной вероятности позволяют определить стоимость строительства объектов с заданной вероятностью для каждого сценария (например, для сценария Р10 — оптимистичного, при котором стоимость строительства не будет выше лишь в 10% случаев), а также ее средние значения для заданного типоразмера (сценариев P50 и P90). Например, среднее квадратическое отклонение для нефтепроводов 219×8 мм составило 1149 тыс. руб/км. Для данного объекта стоимости по сценариям P90 и P10, рассчитанные через квантиль от среднего квадратического отклонения, отличаются на 1–1,5 % от значений, полученных по функции распределения. Таким образом, в целом подтверждается гипотеза о близком к нормальному характере распределения для данного типа трубопроводов.

Удельная стоимость обустройства скважин находится в прямой зависимости от среднего числа скважин на кустовых площадках, а следовательно, и от числа кустовых площадок. На этапе оценки число кустовых площадок и скважин на кустах, а также стоимость их обустройства могут быть рассчитаны со значительной степенью неопределенности из-за отсутствия точной привязки размещения кустов скважин к местности. По данным фактической стоимости обустройства скважин с учетом результатов сравнительного анализа 2015 г. (по новым кустовым площадкам) получено уравнение накопленной вероятности (рис. 3), по которому определены стоимости обустройства скважин для всех сценариев (P10/P50/P90)

Рис. 3. Удельная стоимость обустройства скважин, определенная с заданной вероятностью для группы месторождений

Аналогичные уравнения получены по следующим типам объектов обустройства месторождения.

1. Строительство кустовых оснований. Одними из основных неопределенностей при строительстве кустов на этапе оценки являются дальность перевозки грунта (при наличии неопределенности по карьерам), а также необходимые объемы отсыпки при наличии болот (в зависимости от категории) пойменных участков различной глубины (местность, характерная для большинства месторождений Западной Сибири).

2. Строительство промысловых и межпромысловых автодорог. Основные неопределенности те же, что и при строительстве кустовых оснований.

3. Строительство воздушных линий электропередач (имеющаяся информация была структурирована по напряжению и протяженности — до 1 км и более).

Если факторы неопределенности по проекту оказывают ограниченное влияние на конкретный объект строительства (например, если объект строится по известным аналогам, которых в подобных условиях построено значительное число без значимых колебаний стоимости), то его стоимость может быть принята детерминированной и не варьироваться. При определенных условиях к таким объектам могут быть отнесены некоторые виды типовых площадочных объектов, скважины, оборудование, не входящее в смету строек (ОНСС) и др. Детерминированный подход также может использоваться при недостаточном для полноценного анализа объеме информации о крупных площадочных объектах (УПН, ДНС, ПСП, ГКС), либо диапазон вариативности для них может быть задан экспертно или по аналогии с интервалами вариативности для других типов объектов обустройства.

Таблица 1

Практическое применение вероятностной методики для подготовки инвестиционных проектов

По результатам проведенного анализа построенных объектов компании определен интервал вариативности оптимистичного (Р10) и пессимистичного (Р90) сценариев стоимости строительства с оценкой среднего квадратического отклонения в зависимости от вида объекта строительства и региона. При оценке одного из лицензионных участков рассчитаны затраты на обустройство, а также стоимости по сценариям Р10 и Р90 (табл. 1).

Суммарное распределение затрат на обустройство, полученное путем сложения распределений по видам объектов в программном продукте Crystal Ball для проекта представлено на рис. 4. В табл. 2 приведены общие затраты на обустройство по каждому сценарию с учетом объектов, по которым стоимость принята постоянной.

Рис. 4. Суммарное распределение затрат на обустройство по проекту

Таблица 2

Таблица 3

В итоге оценка отклонений сценариев Р10 и Р90 от сценария Р50 составляет около 15 %. Таким образом, эта оценка может быть принята в качестве обоснованного рискового интервала вариативности затрат на обустройство при построении графиков чувствительности, а также для определения непредвиденных затрат для базового варианта.

В табл. 3 приведены показатели эффективности проекта в зависимости от реализации сценариев по стоимости обустройства при ставке дисконтирования 15 %. Из табл. 3 следует, что реализация пессимистичного (Р90) или близкого к нему сценария затрат на обустройство может существенно снизить эффективность проекта. В то же время при благоприятных условиях эффективность проекта потенциально может быть увеличена примерно на 70 %.

Выводы

1. На ранних этапах оценки проекта, когда отсутствуют полевые изыскания, проектно-сметная документация, и имеется очень ограниченная информация о проекте, предложенная методика позволяет с заданной вероятностью оценить и обосновать интервал возможной вариативности объема инвестиций по проекту.

2. Использование этой методики дает возможность более полно оценить риски по рассматриваемым активам, а также увеличить гибкость при принятии управленческих инвестиционных решений.

3. Разработанная методика является важной составляющей в методологии проведения полноценной вероятностной оценки инвестиционных проектов на ранних стадиях их реализации.

Список литературы

1. Андреев А.Ф., Зубарева В.Д., Саркисов А.С. Оценка эффективности и рисков инновационных проектов нефтегазовой отрасли. — М.: Макс Пресс, 2008. — 236 с.

2. Макаров А.В. Экономические вопросы проектирования и разработки нефтяных месторождений. — М.: Недра, 2009. — 195 с.

3. Методические подходы расчета капитальных вложений при проектировании разработки нефтяных месторождений/ А.В. Макаров, К.Б. Смертин, М.М. Аскаров, А.В. Викторова. — Уфа: БашНИПИнефть, 2003. — 160 с.

4. Экономика предприятий нефтяной и газовой промышленности. — 3-е изд., испр. и доп. / В.Ф. Дунаев, В.А. Шпаков, Н.П. Епифанова [и др.]/ под ред. В.Ф. Дунаева. — М.: ЦентрЛитНефтеГаз, 2008. — 305 с.


Авторы статьи:  Н.Ф. Тепляков, Е.В. Шульгин, М.Н. Пислегин (Научно-Технический Центр «Газпром нефти» (ООО «Газпромнефть НТЦ»))
Источник:  Журнал «PROнефть»

Возврат к списку