Радиодетали

А.Е.Старобинец

О вероятностной оценке ресурсов УВ

подготовленных к глубокому бурению

объектов и их учете


В настоящее время в РФ при оценке ресурсов УВ подготовленных к бурению объектов используется детерминированный подход. Применяется объемный метод расчета, а в некоторых регионах даже ограничиваются, нарушая тем самым существующие регламентирующие документы, использованием удельных плотностей ресурсов (аналогом «средней температуры по больнице»).

Вместе с тем, в многочисленных работах, опубликованных как у нас, так и за рубежом, описаны преимущества вероятностного подхода к оценке ресурсов (и запасов на ранних стадиях освоения месторождений - запасов категории С2 по отечественной классификации) по сравнению с детерминированным / 3-16 /.

Оценка ре­сурсов УВ ловушек, подготовленных сейсморазвед­кой, а также запасов месторо­ждений, особенно на ранних стадиях их освоения (т.е. при небольшом количестве скважин на месторождении), всегда про­изводится в условиях ограни­ченности необходимой геолого-геофизической ин­формации. В первую очередь это касается значений подсчетных параметров.

В этих условиях для таких оценок целесообразно использо­вать вероятностный подход. Вероятностный подход при дефиците необходимой геолого-геофизической информации, следствием чего является многовариантность возможных геометрических моделей объекта и значений подсчетных параметров, позволяет устранить недостатки, прису­щие детерминированному подходу. В отличие от детерминированного подхода он дает возможность количественно оценить степень неопределенности оценки запасов и ресурсов и связанные с этим финансовые риски.

В статье / 2 /, опубликованной в 1990 году, были рассмотрены результаты ретроспективного анализа значений перспективных ресурсов категории С3, содержащихся в паспортах на подготовленные к бурению объекты, и значений запасов промышленных категории A+B+C1, установленных на месторождениях, которые были открыты на этих же объектах через много лет. По этим данным с целью установления стохастических связей были построены графики, одна ось координат которых отвечает значениям ресурсов, а другая - запасам. Было установлено полное отсутствие каких либо стохастических связей! Оказалось, что точки располагаются хаотично в пределах всей площади графиков, так что можно наблюдать такую картину: объектам, характеризуемым наименьшими значениями ресурсов, отвечают наибольшие значения запасов и наоборот.

Конечно структурные построения, выполненные по данным сейсморазведки, в те годы, когда оценивались ресурсы, характеризовались меньшей точностью, да и месторождений, из которых выбирались месторождения-аналоги, было меньше, чем сейчас. Поэтому, естественно, с тех пор достоверность оценок ресурсов УВ детерминированным способом повысилась, но это все равно не решает проблему получения достаточно надежных и информативных количественных оценок.

Основные преимущества вероятностного подхода в условиях дефицита информации о подсчетных параметрах и о погрешностях структурных построений, что имеет место на рассматриваемых стадиях изучения нефтегазоперспективных объектов, следующие.

Вместо использования для оценок ресурсов одного варианта геометрии ловушки и значений подсчетных параметров, принимаемых с учетом информации по месторождениям-аналогам, как это делается при детерминированном подходе, при вероятностном походе рассматриваются многочисленные возможные в рамках существующих неопределенностей варианты. Как следствие, в первом случае в результате расчетов по формуле объемного метода получается одно значение ресурсов, достоверность которого неизвестна, а во втором – многочисленные возможные значения ресурсов, при статистической обработке которых получается дополнительная информация в виде гистограмм (распределений) значений различных параметров и ресурсов (рис.1), позволяющая судить о возможном диапазоне указанных значений и вероятности различных возможных исходов.


Рис.1.


При учете возможных пространственных характеристик ловушки, можно получать такую важную информацию, как различные карты вероятностей (рис.2) и карты возможных контуров ловушки и залежи (рис.3).


Рис.2.


Рис.3.


На рис.4 на примере одного из месторождений в Западной Сибири показано, что по мере повышения степени изученности объекта и соответственно уменьшения неопределенности в используемых для оценок ресурсов (запасов) значений подсчетных параметров наблюдается уменьшение ширины (дисперсии значений оцениваемого параметра) и увеличение высоты (вероятности, характеризующей интервалы значений параметра) гистограмм и теоретических кривых нормального распределения.

Рис.4.


   Таким образом, гистограммы (теоретические кривые нормального распределения) наглядно отражают динамику изменения степени изученности объекта и неопределенности имеющейся информации.

Разговоры о необходимости перехода на вероятностную оценку ресурсов и запасов на ранних стадиях освоения месторождений ведутся в нашей стране уже более 20 лет, но ничего не меняется. И это, при том, что такой подход широко и с успехом используется за рубежом для оценок ресурсов и запасов, а также возможных рисков.

На мой взгляд, основные причины такого положения:

- отсутствие, в течение определенного периода времени, отечественных программных средств, предназначенных для выполнения вероятностных оценок;

- консерватизм специалистов, привыкших выполнять оценки детерминированным способом;

- необходимость освоения новых технологий;

- необходимость проведения более глубокого, чем в случае использования детерминированного подхода, анализа геолого-геофизической информации;

- нацеленность существующей системы классификации запасов и ресурсов и регламентирующих документов на использование детерминированного подхода к оценке ресурсов УВ.

Какова в настоящее время ситуация с отечественными программными средствами для выполнения вероятностных оценок ресурсов (запасов)?

Широкое развитие за рубежом получила упрощенная методика вероятностной оценки запасов (ресурсов), базирующаяся на моделировании случай­ных значений подсчетных параметров, для каждого из которых заданы статистический закон и значения параметров распределения [1, 10—16]. Методом Мон­те-Карло моделируется результирующее распределение случайных величин-сомножителей, входящих в уравне­ние объемного метода подсчета запасов (ресурсов), — распределение запасов (ресурсов). Получаемая функция распре­деления отражает вероятность существования запасов (ресур­сов) заданной величины.

У нас подобная методика была реализована в 1999 году [3 ].

В 2000 году по заданию Минтопэнерго России была разработана более сложная система вероятностной оценки запасов и ресурсов - ВОЗИР [ 7 ], позволяющая оценивать и учитывать возможные случайные и систематиче­ские погрешности определения значений подсчет­ных параметров и глубины структурных поверхно­стей, контролирующих залежь. Познакомиться с системой ВОЗИР можно здесь.

Из-за отсутствия публикаций (по крайней мере в интернете я их не нашел) по основанной на вероятностном подходе «Методике оценки неопределенности подсчета запасов по данным сейсморазведки», разработанной в ЦГЭ, ограничимся здесь только упоминанием доступной на сайте ЦГЭ информации о разделе системы INPRES «Стохастическая оценка геологических рисков».

А теперь несколько слов о состоянии учета подготовленных объектов и их ресурсов УВ в РФ.

"Положение о порядке приема и учета нефтегазоперспективных структур и объектов аномалий типа залежи АТЗ) и подготовки их характеристик для ввода в ЭВМ" 1979 г. до сих пор никто не отменял, хотя оно серьезно устарело.

В настоящее время постановка на учет ресурсов подготовленных объектов в Государственном балансе осуществляется Росгеолфондом при предоставлении недропользователем паспорта. При этом никакая экспертиза материалов, представленных в паспорте не проводится.

В Росгеофонде наряду с бумажными паспортами принимаются электронные паспорта, составленные по программе "Электронный паспорт объета" ВНИГНИ. Программа позволяет распечатать паспорт и в бумажном виде.

Положение дел таково, что ресурсы многих подготовленных к бурению объектов оказываются неучтенными в Государственном балансе; ресурсы многих объектов, оказавшихся некондиционными по результатам ревизии в ведущих территориальных организациях РФ, продолжают пребывать в Государственном балансе; не вносятся коррективы в величины ресурсов, которые претерпели изменения в результате переоценки с учетом новой информации. Сказанное выше относится примерно к половине всех объектов, входящих в фонд подготовленных.

В настоящее время в Роснедра находятся на рассмотрении проекты регламентирующих документов ВНИГНИ по мониторингу подготовленных к бурению объектов, включающие и предложения по их экспертизе, а также использованию в отрасли программы «Электронный паспорт объекта». Программа прошла апробацию в ведущих территориальных геолого-геофизических организациях РФ и уже широко используется.

В базе данных ВНИГНИ "Фонд подготовленных к бурению объектов Российской Федерации" содержится информация по уже около 4000 электронных паспортов, при этом ни по одному из подготовленных объектов, для которых они составлены, не произведена оценка ресурсов вероятностным способом.

ЛИТЕРАТУРА

1. Гришин Ф.А. Подсчет запасов нефти и газа в США. М.: Недра. 1993.

2. Красильникова Т.Б., Сардонников Н.М. Подтверждаемость перспективных ресурсов УВ запасами промышленных категорий в Западно -Сибирской и   Амударьинской нефтегазоносных провинциях. //ЭИ ВИЭМС. М. 1990, №5, с. 6 – 11

3. Пороскун В. И., Стернин М.Ю., Шепелев Г И. Вероятно­стная оценка запасов на начальных стадиях изучения за­лежей нефти и газа //Геология нефти и газа. — 1999.— № 5, 6.— С. 59—63.

4. Старобинец А.Е., Беленький В.Я, Гагаев А.В. и др. Принципы и методика автоматизированной оценки перспективных ресурсов УВ и их надежности //Геология нефти и газа. —1991. —№ 7. — С. 31—34.

5. Старобинец А.Е., Беленький В.Я, Гагаев А.В. и др. Компьютерная технология оценки надежности подго­товленного сейсморазведкой объекта и величины его пер­спективных ресурсов углеводородов //Научно-технические достижения и передовой опыт в области геологии и разведки недр. — М.: МГП "Геоинформмарк", 1992. — Вып. 9, 10.

6. Старобинец А.Е. Автоматизированная оценка качества закартированных сейсморазведкой нефтегазоперспективных объектов и их ресурсов углеводородов // Геология, гео­физика и разработка нефтяных месторождений. — 1993.— №1. — С. 23—25.

7. Старобинец А.Е, Беленький В.Я., Хитров А.М. Компьютерная система вероятностной оценки запасов и перспективных ресурсов нефти и газа – АС ВОЗИР. // Геология, гео­физика и разработка нефтяных месторождений. – 2000 - №2 – М.:ВНИИОЭНГ - С.4-8.

8. Старобинец А.Е. Методика вероятностной оценки достоверности запасов и ресурсов нефти и газа. // Геология, гео­физика и разработка нефтяных месторождений. – 2000 - №4 – М.:ВНИИОЭНГ - С.14-16.

9. Старобинец А.Е. Методика оценки неопределенностей в значениях подсчетных параметров при подсчете ресурсов и запасов углеводородов на основе вероятностного подхода.//Сб. «Процесс принятия управленческих решений на основе экономического анализа работ по поискам и разведке нефти и газа». – М.: ВНИИОЭНГ, - 2001.

10. Elliott D.C. Reserve Estimates: Uncertainty and it's Implica­tions//J. of Canadian Petroleum Technology. —April 1995. — Vol. 34, № 4. — P. 58—62.

11. Patricelli J.A., McMichael C.L. An Integrated Determinis­tic/Probabilistic Approach to Reserve Estimations //J. of Pe­troleum Technology. —Jan. 1995. —P. 49—53.

12. Santos Rene, Ehri Erwin. Combined methods improve reserve estimates // Oil and Gas J. — May 1 1995. — P. 112—118.

13. Capen EC. A Consistent Probabilistic Definition of Reserves //SPE Reservoir Engineering. —Febr. 1996. —№ 1. —P. 23—28.

14. Hefner J. M., Thompson RS. A Comparison of Probabilistic and Deterministic Reserve Estimates: A Case Study // SPE Res­ervoir Engineering. — Febr. 1996. —№ 1. —P.43—47.

15. Society of Petroleum Engineers and Word Petroleum Con­gress //Petroleum Reserves Definitions. — March 1997.


16. Schuyler J. Probabilistic reserves definitions, practices need further refinement // Oil and Gas J. — May 31 1999. —P. 64—67.



 





© 2018 Сайт Альфреда Старобинца. Все права защищены.
Joomla! - бесплатное программное обеспечение, распространяемое по лицензии GNU General Public License.
Copyright 2013.
Яндекс.Метрика