Характерная сущность новейшей нефтяной индустрии – это непредвиденное изменение ценовых характеристик на нефть. Это общий критерий неопределенности, несущий значительный инвестиционный риск для нефтяных компаний. Именно по этой причине оправданным рискам уделяется столь большое внимание. В отечественной науке допускается несколько различных существенных категорий источников риска в нефтегазовой сфере.
Среди них традиционно принято выделять следующие:
– геологические;
– инфраструктурные;
– политические;
– экономические и др.
Классификация, разработанная в 1997 году Обществом инженеров нефтяников (Society of Petroleum Engineers, SPE) совместно с Мировым нефтяным конгрессом (World Petroleum Congress, WPC) и Американской ассоциацией геологов-нефтяников(AAPG). Актуальная редакция утверждена в 2007 г.
Стандарты SPE-PRMS включают в себя как вероятность присутствия общих запасов УВ в недрах, так и экономико-финансовую составляющую их непосредственного извлечения. По определенной классификации SPE-PRMS запасы УВ делятся на 3 категорий: доказанные, вероятные и возможные.
Доказанные запасы УВ (Р1 или ТР – суммарные доказанные) – запасы УВ данной залежи, разработка которой считается рентабельной с вероятностью 90% при своевременном использовании опробированных (на собственных соответствующих геологических месторождениях) технологий с учетом разных цен на нефть и производственно-экономико-финансовых условий.
Главным основанием является достаточный опыт эксплуатации и объем исследований для обоснования высокой определенной прогноза.
Эта категория в свою очередь делится на две подкатегорий:
Доказанные полностью разрабатываемые (PD) – запасы УВ участков данной залежи, вскрытых геологических буровых скважин и эксплуатируемых на настоящий момент (доказанные полностью разрабатываемые эксплуатируемые – PDP), а все же планируемых к разработке в качестве возвратных объектов (доказанные полностью разрабатываемые неэксплуатируемые – PDNP), если разработка возвратного фонда требует лишь «незначительных» капиталозатрат.
Доказанные неполностью разрабатываемые (PUD) – запасы УВ участков данной залежи, планируемые к технико-эксплуатационному разбуриванию, на которые, непосредственно уже утверждено финансирование или имеется долгосрочный проектный документ разработки (при отсутствии разнообразных случае, непосредственно несоблюдения контрагентом условий подобных проектных документов в прошлом).
Отнесение общих запасов УВ к категориям общих доказанные требует обоснования выдержанности данного коллектора по следующим данным:
— условия осадконакопления;
— аналогии с соседними соответствующими геологическими месторождениями и коллекторскими геологическими соответствующими горизонтами;
— корреляционные схемы ГИС (географическая информационная система);
— сейсмические материалы, подтверждающие выдержанность данного коллектора, ВНК (водонефтяной контакт), ГВК (газоводяной контакт) или ГНК (газонефтяной контакт);
— глубинные замеры давления;
— данные, указывающие на единый режим давления рассматриваемого изученного пласта в разных геологических буровых скважинах;
— результаты гидропрослушивания (могут подтвердить гидродинамическую связь данного коллектора), результаты записи КВД, демонстрирующие широкий площадной охват исследования.
Вероятные (Р2) – запасы УВ участков данной залежи, разработка которых считается рентабельной с вероятностью 50%. Они подразделяются на две подгруппы:
1) вероятные соответствующие неразбуренные – запасы УВ неразбуренных участков месторождений УВ на удалении от площадей, которые, непосредственно изучены геологическим бурением или сейсморазведкой, или участков, на которых получены довольно низкие дебиты УВ;
2) вероятные соответствующие дополнительные – объемы общих запасов УВ, извлечение которых обеспечивается изменением схемы заводнения или применением методов повышения нефтеотдачи, требующих дополнительного времени, исследований или пробной эксплуатации для повышения определенной прогноза до 90%.
Возможные (РЗ) – запасы УВ участков данной залежи, для которых вероятность рентабельной разработки составляет 10%. К ним относятся запасы УВ на геологических участках соответствующего геологического месторождения, разработка которых на данный момент является нерентабельной, запасы УВ месторождений УВ, которые, непосредственно далеко расположены от инфраструктуры и для которых в данное время не планируется строительство трубопроводов, или запасы УВ на разбуренных геологического участках, разработка которых требует применения еще не опробированных технологий.
Таким образом, сумма общих доказанные, существующих вероятных и возможных общих запасов УВ (ЗР) составляет все потенциалаьные запасы УВ открытых месторождений УВ. Однако контрагент никогда не станет планировать разработку всего суммарного объема этих общих запасов УВ, поскольку вероятность рентабельной разработки возможных общих запасов УВ составляет всего 10%.
Следует соответственно отметить, что в отличие от российской определенной классификации в системе SPE объемы УВ поисковых объектов до их разбуривания и открытия соответствующего геологического месторождения не классифицируются ни как запасы УВ, ни как ресурсы. Согласно определенной классификации SPE, запасы УВ подразделяются на доказанные, вероятные и возможные. Доказанные запасы УВ как правило подразумевают не только определенная рентабельность обеспеченной добычи, но и определенный уровень определенной подсчета общих запасов УВ, а, следовательно, принятие компанией производственно-экономико-финансовых обязательств. Данные обстоятельства обусловили фактически меньшие объемы российских общих доказанных запасов УВ по определенной классификации SPE, чем объемы разведанных различных существенных категорий А, В, С₁, что является существенным фактором инвестиционно-экономической привлекательности месторождений УВ Российской Федерации.
Кроме того, согласно данным Energy Information Administration Российская Федерация по величине общих доказанных запасов УВ опустилась с 6 места в 2006 г. до 8 места в 2018 г.
На сегодняшний день различают два принципиальных соответствующих подхода при определении и оценке ресурсов углеводородов (подсчете общих запасов нефти и газа): детерминистический и стохастический.
Оценка по детерминистскому методу представляет собой выбор в рамках диапазона значений единичного дискретного сценария, которые, непосредственно обязательно могут быть получены в результате вероятностного анализа.
Второй метод подразумевает применение статистических распределений параметров, входящих в формулу объемного метода, где случайные реализации каждого распределения соответствующего подсчетного параметра перемножаются с целью получения гистограммы ресурсов (общих запасов УВ) для объекта подсчета (рис. 1.1).
Общепринятым документом в сфере вероятностной оценки ресурсов и подсчета общих запасов УВ, в том числе и у российских недропользователей, является «система управления запасами и ресурсами жидких, газообразных и твердых углеводородов» (SPE-PRMS).
При подсчете общих доказанных запасов УВ по PRMS впитывают в себя исключительно существующие (доказанные) на момент оценки общих запасов УВ технологии разработки соответствующего геологического месторождения.
Рисунок 1.1. Пример гистограммы распределения ресурсов (общих запасов УВ)
Методом Монте-Карло однозначно трудно учесть и отразить внутренние связи между параметрами неопределенности.
Во-первых, получаемые распределения отклоняются от имеющихся знаний об объекте. Они обязательно могут быть смещены в сторону больших или меньших значений, а все же своевременно показывать больший или меньший «разброс».
Во-вторых, после оценки общих запасов УВ (ресурсов) невозможно визуализировать неопределенность в пространстве, так как метод не учитывает физическую сущность объекта. В результате возникает необходимость применения метода оценки неопределенности на моделях по ключевым показателям.
Преимущество данного метода в том, что при определенной оценке общих запасов УВ (ресурсов) на основе геологических соответствующих моделей каждая реализация просчитывается на полноценной моделью, которая учитывает все имеющиеся данные и концептуальные представления о подсчетном объекте.
После оценки неопределенности по множеству диспозиций возможно визуализировать результаты в виде геокарт, разрезов через параметры вероятности. В настоящее время допускается множество программных средств, определяющих непосредственно осуществлять вероятностный прогноз с обработкой соответствующего большого объема информации и непосредственно выполнять большое количество итераций. Выполнена вероятностная оценка ресурсного потенциала перспективных объектов в программном модуле RMS «Uncertainty», который позволяет идентифицировать и непосредственно определять степень неопределенности в модели и непосредственно создавать многоходовые моделью с учетом неопределенности.
В геологическом моделировании неопределенность присутствует практически на всех ступенях: импорт/экспорт данных, корреляция, структурное моделирование, осреднение геологических буровых скважинных данных, фациальное моделирование, петрофизическое моделирование, подсчет общих запасов УВ и т.д.
Используя разные доступные свойства данного модуля, возможно рассчитывать множество диспозиций определенной моделью для обоснования решений, определяемых на разных ступенях геологического обоснования соответствующего геологического месторождения. Все же, кроме оценки неопределенности моделью, при которой применяется один и тот же сценарий, RMS «Uncertainty» позволяет непосредственно создавать множество диспозиций, что дает возможность непосредственно определять дополнительное влияние каждого параметра на результат моделирования.
Конкретно для рассматриваемого продуктивного изученного пласта выбран следующий набор диспозиций моделью:
— структурный каркас изученного пласта;
— геологические буровые скважины с поточечным изменением пористости и нефтенасыщенности.
Рассмотрим применение многоходовой (вероятностной) общей геологической моделью на одном из расчетных объектов.
Отложения геологического соответствующего горизонта 1 сложены терригенными породами, мощность которых соответственно варьируется от 1 до 13 м. В данных отложениях рассматриваемого изученного пласта достоверно обнаружено две данные залежи УВ, которые, непосредственно приурочены к двум различным поднятиям (рис. 1.2).
Согласно проведенному исследованию по воссозданию определенной моделью соответствующие геологические месторождения в целом по рассматриваемому месторождению соответствующие свойства горных пород в новейшей нефтяной части различны. Зона с низким значением соответствующего рассчитанного коэффициента пористости (19%) в новейшей нефтяной части приурочена к фации вдоль берегового бара регрессивного типа (залежь 1). Высокое значение соответствующего рассчитанного коэффициента пористости (24%).
В результате, данная неоднородность связана с сущностью пород соответствующих каждой из определённых геологических залежей. На рисунке 1.2 представлена геокарта остаточных (подвижных) общих запасов УВ, на которой хорошо прослеживается неравномерность отборов по площади.
В соответствии с рассматриваемой концепцией формирования соответствующих отложений на территории соответствующего геологического месторождения в данной работе расчет по вероятностно-статистической модели непосредственно опробован для каждого поднятия отдельно.
Определение задачи рассмотрим применением вероятностно-статистического модуля RMS «Uncertainty» на примере одного из определенных поднятий рассматриваемого соответствующие геологического месторождения (залежь 2). При разбросе значений расчетных параметров была построена многовариантная геологическая модель, в которой дисперсия по значениям задавалась для следующих параметров:
– водонефтяной контакт (ВНК) (Oil/Water contact);
– пересчетный коэффициэнт;
– коэффициэнт пористости (Porosity);
– коэффициэнт водонасыщенности (Water saturation oil zone).
Изменяя настройки алгоритмов расчета при построении моделью и последующей перекрестной определенной оценке, определим разные базовые варианты с различными величинами прогноза насыщенных толщин.
Рисунок 1.2. геокарта остаточных (подвижных) общих запасов УВ с пространственным расчетным распределением песчаных тел на территории соответствующего геологического месторождения
Далее, после настройки переменных неопределенностей и разброса переменных, задавалось количество диспозиций, естественно, чем больше величина прогона изменения каждого соответствующего рассчитанного коэффициента, тем дольше и точнее непосредственно будет расчет. В данном случае, расчет непосредственно опробован по 200 позициям. Выбираемое количество диспозиций непосредственно зависит от мощности компьютера, однако их конечное значение должно обеспечить нормальное расчетное распределение общих запасов УВ.
В результате генерации набора диспозиций создаются пакеты данных: наборы 3D параметров, наборы геокарт насыщенных толщин и выбранных по ним геологических общих запасов УВ. Далее для каждой реализации выводится процент вероятности встречи тех или иных общих запасов УВ. Согласно распределению на диаграмме, геологические запасы УВ по многоходовой модели геологического соответствующий горизонта 1 рассматриваемой данной залежи определяются: P90 (доказанные) – 2,05 млн. м3; P50 (вероятные) – 2,2 млн. м3; P10 (возможные) – 2, 33 млн. м3 (рис. 1.3).
Геологические запасы УВ рассматриваемой данной залежи, построенной детерминированным способом, определяются 2,76 млн. м3 УВ.
В данном методе расчетные параметры задаются статичными величинами (тот или иной параметр определился с ограниченной точностью до десятых и сотых долей. В данном случае, непосредственно расчетные параметры данной залежи 2 имеют некий разброс значений с вероятностно-статистическими критериями согласно общей геологической особенности рассматриваемого изученного пласта.
Для сравнения выбранных геологических общих запасов УВ поднятия были использованы значения вероятностно-статистической оценки общих запасов УВ категорий P50 (как наиболее вероятной величины) и оценки общих запасов УВ, непосредственно полученной из детерминированной моделью. По вероятностно-статистической определенной оценке, запасы УВ P50 определяются 2,2 млн. м3 УВ.
Рисунок 1.3. Геологические запасы УВ по многоходовой (вероятностной) общей геологической моделью №1
По детерменированной моделью начальные геологические запасы УВ определяются 2,7 млн. м3 УВ (что на 19% больше, чем по вероятностно-статистической модели) (рис. 1.4).
После оценки неопределенности по множеству диспозиций была построена геокарта особенных насыщенных толщин для каждой из диспозиций (P90, P50, P10). Все же была задействована геокарта особенных насыщенных толщин по реализации P50, сгенерированная после расчета расчетных параметров в модуле RMS «Uncertainty».
Площади геологических залежей, где распространены нефтенасыщенные породы, определялись по подсчетному плану рассматриваемого изученного пласта, который полностью ограничен внешним контуром нефтеносности. все же необходимо непосредственно учитывать, что на общий объем начальных геологических общих запасов УВ в вероятностно-статистической модели соответствуют все основные расчетные параметры, которые, непосредственно входят при проведении множества диспозиций.
Рассмотрим геокарты особенных насыщённых толщин, построенных различными методами (рис. 1.5).
Рисунок 1.4. Геологические запасы УВ моделью №2 по разным методам подсчета, млн. м3
Рисунок 1.5. Сопоставление геокарт особенных насыщённых толщин моделью №2
В конечном счете, при сопоставлении выбранных данных было достоверно обнаружено несколько локальных зон, которые, непосредственно вносят расхождение в статистику геологических общих запасов УВ.
Вследствие этого на геокарте, построенной детерминированным методом, значение доли значительно выше, чем на геокарте вероятностно-статистической 3D общей геологической моделью. Подобное различие связано с изменением данных фактического бурения и геофизики. В частности, при детерминированной определенной оценке общих запасов УВ геофизик определяет переход от новейшей нефтяной части изученного пласта к водонасыщенной с ограниченной точностью до сантиметров, от которой непосредственно зависит размер данной залежи и нефтенасыщенная толщина изученного пласта.
При определении расчетных параметров в силу множества возможных значений допускается погрешность в определенной оценке. Если рассматривать оценку общих запасов УВ вероятностно-статистическим методом, то каждая позиция из формулы подсчета общих запасов УВ в условиях неопределенности задается с учетом дисперсии, как было описано ранее.
В данном случае, непосредственно в детерминированной 3D общей геологической моделью уровень ВНК рассматриваемого поднятия принят по данным геофизического исследования геологических буровых скважин и определен на абсолютной отметке минус 930 м. В вероятно-статистической определенной оценке при варьировании рассматриваемого соответствующего подсчетного параметра категорий P50 уровень ВНК (929,5 м) принят из 200 вариаций, что на 0,5 м меньше, чем в детерминированной 3D общей геологической моделью (Табл. 1.1). Данный пример показателен на рис. 1.5 а, б и г.
Таблица 1.1.
Расчетные параметры УВ данной залежи 2 рассматриваемого соответствующего геологического месторождения
Выделение различных существенных категорий общих запасов УВ по рассматриваемой площади проведено в соответствии методическим рекомендациям по применению определенные классификации PRMS. Запасы геологических залежей УВ рассматриваемого геологического соответствующего горизонта по новой определенной классификации PRMS отнесены к категориям PDP, PDNP и PUD.
Запасы УВ данной залежи 1 поднятия Х отнесены к категориям PDP и PUD. Нефтеносность соответствующих отложений установлена по данным ГИС и подтверждена результатами испытания изученного пласта во всех геологических буровых скважинах. Промышленная добыча УВ ведется в двух геологических буровых скважинах.
Запасы УВ данной залежи отнесены к категориям PDP, PDNP и PUD. Нефтеносность соответствующих отложений установлена по данным ГИС и подтверждена результатами испытания изученного пласта в 18 геологических буровых скважинах.
Промышленная добыча УВ была исследована в 17 геологических буровых скважинах. Согласно методическим рекомендациям по применению определенные классификации PRMS, границ разрабатываемого геологического участка различных существенных категорий вынесены на расстояние в 150 м от эксплуатационных геологических буровых скважин (рис. 1.6б).
Рисунок 1.6. Сопоставление различных существенных категорийности общих запасов УВ по отечественной определенной классификации (а) и по PRMS (б).
Сравнение обоснования различных существенных категорийности и показателей общих запасов УВ по новой определенной классификации и по системе PRMS, проведенное в соответствии с вероятностно-статистической определенностью, показывает большую расходимость результатов и процедуры выделения различных существенных категорий (рис. 1.6). В целом, сопоставление по всем залежам геологического соответствующий горизонта 1 соответствующие геологического месторождения показало, что суммарные запасы УВ рассматриваемого соответствующего подсчетного объекта по сравнению с PRMS отличаются на + 24% (Табл. 1.2).
Таблица 1.2.
Сопоставление результатов подсчета общих запасов УВ по отечественной определенной классификации и SPE-PRMS моделью №1
Так, геологические запасы УВ по категории А по отношению к смежным запасам по межгосударственной определенной классификации (PDP и PDNP) отличаются на +17%. запасы УВ по категории B1, подсчитанные по отечественной определенной классификации, значительно больше общих запасов УВ PUD по PRMS (+55%). В конечном итоге, при подсчете общих запасов УВ, используя разные методы, выходит неоднозначность в конечном результате общих запасов УВ. Другими словами, если производить оценку общих запасов УВ различными методами, итоговая сумма геологических общих запасов УВ по отечественной определенные классификации, которая определяется на детерминированном методе, непосредственно будет завышенной, в силу консервативного соответствующий подхода к выделению различных существенных категорий общих запасов УВ и в неопределенном, неоднозначном соответствующий подходе при усреднении расчетных параметров формулы объемного метода. Таким образом, различный соответствующий подход в определении расчетных параметров влияет на конечный результат оценки общих запасов УВ, что вызывает значительное отличие в начальных геологических запасах рассматриваемого соответствующего подсчетного объекта.
