Планирование развития минерально-сырьевой базы нефтегазового комплекса в долгосрочной перспективе базируется на прогнозах количества и качества ресурсов нефти и газа. Важнейшими элементами анализа качественной структуры ресурсов являются их экономическая оценка, представляющая собой прогноз затрат (совокупных и удельных) на освоение этих ресурсов, и классификация по уровням удельных затрат.

Каждый из указанных подходов имеет свои преимущества и области наиболее эффективного применения. Статический подход позволяет получить достаточно детальную картину экономической структуры ресурсов с дифференциацией по районам, областям и комплексам. Однако сам процесс освоения ресурсов при таком подходе не моделируется. Очевидно, что истинный эффект от освоения будет определяться не предполагаемой стоимостью каждой однотипной группы ресурсов, а реальным сочетанием месторождений различной величины, отличающихся и геолого-физическими параметрами, которые будут открываться и вовлекаться в разработку по мере проведения поисково-разведочных работ. Поэтому статический подход позволяет выяснить лишь характеристику сравнительной экономической значимости различных групп ресурсов и соответственно районов, областей, комплексов, что необходимо учитывать при выборе приоритетных объектов для ввода и освоения.

Допустим, что освоение ресурсов нефти и газа осуществляется во времени частями по DV_i (млн. т), средние удельные затраты на геологоразведку, добычу и транспортировку каждой части равны соответственно С_рi, С_дi, С_тi (руб/т). Тогда экономическая оценка (ожидаемый эффект в виде прибыли) рассчитывается по формуле:

где i= 1, 2, ... m – дискретное время, например, номер пятилетки или другого временного этапа освоения ресурсов; m – число этапов, на которые разделен весь период освоения ресурсов; Z_i – величина замыкающих затрат или иного предельного экономического критерия оценки (руб/т).

Обозначим: С_0i= С_Рi+ С_Дi+ С_Тi – удельные затраты на освоение; r_эi=Z_i–С_0i – удельный экономический эффект от освоения. Тогда формулу (1) можно представить в следующем виде:

Условием рентабельного освоения ресурсов на каждом i-ом этапе является r_эi>0, а рентабельности всех ресурсов R_д>0. При динамическом моделировании возможно и допустимо такое положение, когда на отдельных этапах освоение ресурсов становится нерентабельным (r_эi<0), но в целом (например, при благоприятной динамике цен или замыкающих затрат) они могут ока-заться рентабельными. При статическом подходе такой вариант не может быть рассмотрен, поскольку для всей массы оцениваемых ресурсов предусматривается то или иное фиксированное значение Z_i. В этом еще одна принципиальная особенность динамической оценки, приближающая ее к практически реальным ситуациям развития нефтегазового комплекса.

В зависимости от постановки задачи величина DV_i может быть и постоянной, и переменной. Как частный случай, за DV_i могут быть приняты варианты или контрольные цифры прироста запасов по пятилеткам. Однако структура ресурсов, образующих DV_i, всегда переменна, поскольку на каждом этапе освоения (i = 1, 2, 3...) открываются и вводятся в разработку совокупности объектов, отличающиеся запасами, геолого-физическими и экономическими характеристиками.

Методически наиболее правильным способом прогнозирования структуры открытий является имитационное моделирование. Моделирование начинается с имитации структуры ресурсов, под которой понимается распределение начальных ресурсов по месторождениям разной крупности. Как показала практика, наиболее удачные распределения строятся на основе функции усеченного распределения Парето. Особого рассмотрения заслуживают методы идентификации его параметров. Прежде всего, это касается области задания функции. Очевидно, область задания функции “слева” должна ограничиваться величиной наименьших по запасам месторождений, учтенных при подсчетах прогнозных ресурсов (обычно от 0,1 до 1 млн. т). Область задания функции “справа” и границы классов крупности зависят от запасов наиболее крупного месторождения и подбираются с помощью итерационных процедур. При этом число классов и средние размеры месторождений в них должны быть приведены в соответствие с фактическими открытиями в регионе. Полученное таким образом распределение месторождений в генеральной совокупности используется для имитации открытий вплоть до полного перевода перспективных и прогнозных ресурсов в разведанные запасы.

Имитация открытий представляет собой процедуру выбора месторождений из генеральной совокупности методом Монте-Карло с вероятностью, равной доле ресурсов в выделенных классах крупности [1]. В результате имитационного моделирования открытий получаем прогноз количества открываемых месторождений на каждом i-ом этапе, их распределение по крупности и средневзвешенные запасы одного открытого на данном этапе месторождения (v_i). Сравнение полученных результатов с фактическими открытиями позволяет оценить адекватность имитационной модели реальному геологоразведочному процессу. В случае их несоответствия параметры модели меняются таким образом, чтобы максимально настроить ее на распределение фактических открытий.

Допустим, что разведанные запасы в регионе на начало прогнозируемого периода равны V₀. После каждого этапа поисково-разведочных работ добавляются разведанные запасы DV_i при средних запасах выявляемых месторождений v_i. Следовательно, каждому значению накопленных разведанных запасов (V_i= V₀+SDV_i) будет соответствовать свое значение v_i, т. е. получаем дискретную зависимость v (V_i). Эта зависимость при экономической оценке ресурсов в динамическом варианте используется для прогноза удельных затрат на подготовку запасов. Аналогичные зависимости получаются при использовании вместо V_i коэффициента разведанности ресурсов.

где C_м – сметная стоимость 1 м поисково-разведочных скважин, руб.; H_р – средняя глубина залегания продуктивных горизонтов, находящихся в разведке, м; a – оптимальное соотношение между глубинами поисковых и разведочных скважин; Р – доля параметрического бурения в затратах на геологоразведочные работы; k_y – прогнозируемый коэффициент успешности открытия месторождения; n_пм, n_пз, n_рс – количество скважин, необходимых соответственно для опоискования объекта, выявления новых залежей в пределах открытых месторождений и разведки месторождений.

Каждый из перечисленных показателей рассматривается как переменная величина, дискретно изменяющаяся при переходе от одного этапа освоения к другому, т. е. в функции от V_i= V₀+SDV_i. Следовательно, в итоге расчетов необходимо получить табличную или графическую зависимость С_р (V_i). Величины С_м, H_p, k_y определяются путем построения экстраполяционных моделей; Р, a, n_пм, n_пз определяются по нормативам исходя из опыта и рациональной методики поисковых работ в каждом регионе. Величина n_рс является функцией запасов w_i, и ожидаемой сложности строения месторождений.

При составлении долгосрочных планов давно используются графические и аналитические зависимости удельного прироста запасов (т/м) от коэффициента разведанности начальных суммарных ресурсов (НСР) или от накопленных разведанных запасов, т. е. Э (V_i). Эта модель легко преобразуется в зависимость типа С_р (V_i) по формуле

С_рi= С_мi/Э (V_i)(1-g_i). (5)

Величина g_i , характеризующая долю затрат на геолого-геофизические работы, финансируемые в настоящее время за счет госбюджетных ассигнований, изменяется несущественно и может быть задана из опыта. Таким образом, прогноз динамики удельных затрат на подготовку запасов решается на основе имитационных и экстраполяционных моделей.

Более сложную задачу представляет собой прогноз удельных затрат на добычу нефти (газа). В данном случае речь идет не о совокупных затратах, включающих эксплуатационные издержки и капитальные вложения, а о себестоимости, из которой исключаются отчисления на геологоразведку, поскольку они определяются отдельно по формуле (3). Однако оба вида затрат (текущие и капитальные), если их рассматривать за весь срок отработки месторождений, находят полное отражение в себестоимости добычи. Поэтому себестоимость принимается в качестве основного экономического показателя, характеризующего затраты на добычу нефти и газа. Рассмотрим один из возможных путей построения зависимости себестоимости добычи нефти от массы освоенных (добытых) запасов – С_Д(V_i). Для этого обратимся к вспомогательным моделям: статистическим связям между средним дебитом скважин (по нефти) и освоенностью начальных суммарных ресурсов h=V_i/HCP, а также к зависимости себестоимости добычи от дебита скважин – C_д(q).

Задача построения динамических моделей себестоимости добычи с приемлемым для экономической оценки ресурсов приближением может быть решена статистическими методами на основе известных закономерностей развития нефтегазодобывающих районов. Историко-статистический анализ развития нефтегазодобывающих районов показывает, что с увеличением степени разведанности ресурсов и вводом в разработку все более мелких, сложнопостроенных и труднодоступных месторождений технико-экономические показатели добычи ухудшаются. Применение современных прогрессивных технологий разработок, бесспорно, способствует повышению продуктивности скважин и конечной нефтеотдачи. Однако вследствие неизбежного увеличения доли истощающихся месторождений и трудноизвлекаемых запасов общая тенденция к ухудшению технико-экономических показателей разработки признается закономерной. Это обстоятельство выражается, прежде всего, в росте себестоимости добычи. Несмотря на то, что этот показатель зависит от многих геологических, технологических и экономических факторов, решающее влияние оказывает такой комплексный показатель, как продуктивность скважин. Влияние этого показателя на удельные затраты особенно рельефно, когда анализируется группа месторождений, отличающихся различными геолого-эксплуатационными параметрами и степенью выработанности запасов. Типичные кривые изменения средних дебитов нефтяных скважин приведены на рис. 1. Чаще всего динамика дебита характеризуется кривой 2. Кривая 3 наблюдается обычно в случае ввода в разработку нового высокопродуктивного объекта либо применения в процессе разработки высокоэффективных методов интенсификации добычи.

По районам, находящимся на третьем и четвертом этапах освоения ресурсов, прогноз средних дебитов может быть выполнен путем экстраполяции фактической кривой изменения дебитов до точки с координатами h= 1 и q=q_max. Для районов на первой и второй стадиях (увеличение и стабилизация добычи) простая экстраполяция вряд ли возможна. В этом случае прогноз дебитов может быть выполнен с помощью эталонных кривых, построенных по районам с высокой выработанностью ресурсов. Эталонные зависимости целесообразно выражать посредством безразмерных переменных: относительного дебита q*=q_i/q_max и коэффициента освоенности ресурсов (h). Экстраполяция зависимости q* (h) производится до точки с координатами: h = 1; q*=0. По каждому конкретному району, по которому производится прогноз дебитов, эталонная зависимость преобразуется в выражение q (V_i), т. е. представляется как функция дебита от величины освоенных (добытых) ресурсов. Для этого по анализируемому району должны быть известны (или предсказаны) его начальные извлекаемые ресурсы и наибольший дебит.

Аналогичным образом можно получить зависимость себестоимости добычи от среднесуточного дебита скважин. По районам, находящимся на третьем и четвертом этапах освоения, прогноз выполняется путем экстраполяции фактической кривой С_д (q) до предельно допустимого по экономическим критериям значения удельных затрат, которое в настоящее время принимается равным 150 руб/т [4].

При прогнозировании динамики себестоимости добычи по районам на первом и втором этапах освоения обращаемся, как и ранее, к принципу аналогии (подобия). В качестве эталонных принимаются нефтегазодобывающие районы третьего и четвертого этапов, по которым доля амортизации в себестоимости добычи, исходя из средней стоимости строительства скважин, соответствует геолого-эксплуатационным условиям анализируемых районов. Модели по эталонным районам строятся в безразмерных переменных С_д* (q*), где С_д* – отношение текущего значения себестоимости добычи (С_дi) к ее наименьшему значению (С_д.min) в районе. Зная (или прогнозируя) q_mах и С_д.min по анализируемому району, легко получить зависимость С_д (q) в абсолютном выражении.

Отметим, что существуют и другие способы построения прогнозирующих моделей q (V_i) и С_д (q). Так или иначе, располагая этими двумя зависимостями, выраженными в графической или аналитической форме, можно получить искомую зависимость С_д (V_i).

Удельные затраты на освоение (С₀) определяются посредством суммирования себестоимости добычи и соответствующих удельных затрат на подготовку запасов и транспорт при одних и тех же значениях освоенных (добытых) ресурсов – V_i. Удельными затратами на транспорт нефти во многих случаях можно пренебречь.

Одной из основных целей анализа экономической структуры ресурсов является их дифференциация по удельным затратам на геологоразведку и освоение. Процедура дифференциации суммарных ресурсов по удельным затратам на геологоразведку проста. На графике С_р (V_i) проводятся горизонтальные линии, соответствующие принятым градациям удельных затрат. Проекции точек пересечения этих линий с кривой С_р (V_i) на ось ресурсов отсекают ту их часть, которая может быть разведана при данном значении удельных затрат. Такая же процедура применяется и при дифференциации ресурсов по удельным затратам на освоение. Но в этом случае используется модель С₀(К_i), а в роли граничных выступают те или иные значения замыкающих затрат, а иногда и цены на минеральное сырье. Поясним сказанное на примере по условному району. На рис. 2 изображены модели динамики удельных затрат на геологоразведку и добычу нефти в функции освоенных ресурсов (затратами на транспорт нефти по данному району можно пренебречь). Допустим, что требуется определить ту часть НСР, которая может быть разведана при удельных затратах до 8 и до 20 руб/т. Проводим соответствующие горизонтальные линии до пересечения с кривой С_p (V_i) и на оси ресурсов получаем: до 8 руб/т может быть разведано 1400 млн. т, до 20 – 2050 млн. т. Следовательно, в условиях рассматриваемого района для приращения 650 млн. т запасов нефти необходимо предусматривать увеличение удельных затрат на геологоразведку до 20 руб/т. На том же рисунке видно, что для перевода всех НСР в количестве 2600 млн. т в разведанные запасы потребуется увеличить удельные затраты до 35 руб/т.

Дифференциация ресурсов по удельным затратам на освоение (т. е. включая добычу) производится по кривой C₀(V_i) аналогичным образом. Допустим, требуется определить, какая часть НСР может быть освоена (добыта) при замыкающих затратах до 60 и до 80 руб/т. Согласно построениям (см. рис. 2) получаем, что при замыкающих затратах на нефть, равных 60 руб/т, рентабельными могут считаться 1840 млн. т (71 % НСР), а при 80 руб/т – 2140 (82,3 %). Иначе говоря, повышение уровня допустимых (замыкающих) удельных затрат на нефть с 60 до 80 руб/т увеличивает рентабельную для освоения часть ресурсов на 300 млн. т.

На рис. 3 изображены кривая C₀(V_i) и серия кривых удельного экономического эффекта r_э (V_i) для различных значений замыкающих затрат: 60, 80, 120, 150 руб/т. Полная денежная оценка ресурсов (R_д), определяемая на основе этих моделей, эквивалентна площади, заключенной между кривой r_э (V_i), осью ресурсов и ординатами, ограничивающими оцениваемую величину ресурсов DV=V₂–V₁. Например, в некотором районе разведанная часть НСР составляет 1250 млн. т, замыкающие затраты принимаются равными 60 руб/т. При этих данных зависимость r_э (V_i) изображается кривой 1 (см. рис. 3), а полная денежная оценка численно равна заштрихованной площади: R_д=40(2000–1250)/2= = 15000 млн. руб.

Предположим теперь, что утвержденное значение замыкающих затрат увеличено до 80 руб/т. Тогда, согласно построениям, динамика удельного экономического эффекта будет описываться кривой 2, а суммарный экономический эффект от освоения рентабельной части НСР будет численно равен площади фигуры авс (см. рис. 3), т. е. порядка 30 875 млн. руб. Как видим, увеличение замыкающих затрат на 20 руб. привело к удвоению дохода от освоения ресурсов нефти. Следует, однако, иметь в виду, что такой путь увеличения дохода достигается за счет отвлечения его из других отраслей народного хозяйства. Интенсивный путь развития нефтегазового комплекса должен предусматривать увеличение доходов за счет сокращения собственных удельных затрат, т. е. С_р и С_д.

1. Белонин М.Д., Подольский Ю.В. Методологические основы создания автоматизированной системы геолого-экономического прогнозирования нефтегазоносности // Обзор ВИЭМС.– Сер. Мат. методы и автоматизир. системы в геологии.– М.– 1984.
2. Временная методика экономической оценки прогнозных и перспективных ресурсов нефти.– М.: ВНИИОЭНГ.– 1986.
3. Геолого-экономическая оценка прогнозных ресурсов нефти и газа / Э.А. Енгалычев, М.Г. Лейбсон, В.И. Назаров и др. // Советская геология.– 1985.– № П.–С.З–11.
4. Уманский М.М., Рохлин С.М., Рыженков И.И. Положение по определению предела разработки нефтяного месторождения (залежи) и эксплуатации скважин.– М.: ВНИИОЭНГ.– 1985.

A correlation is made between two approaches for economic evaluation of oil and gas resources (EER). One of them is based on the statistical analysis of resources structure while the other – on constructing and exploring models of their development. Theoretical considerations and the description of the EER procedures are given by imitation and extrapolation modeling for the process of oil and gas resources development. The areas of the efficient use of this method and the list of problems which can be solved with its aid are defined. The possibilities are indicated, on a digital example, for differentiating ultimate and prognostic resources with respect to specific costs and specific economic effect from development.

Рис. 1. Типовые модели динамики среднего дебита нефти скважин (q) в зависимости от коэффициента освоенности ресурсов района (h).

Дебит: 1 – максимальный на начало добычи в районе; 2 – нарастающий и достигающий максимума (q_m) при некотором значении h<>0; 3 – временно увеличенный за счет ввода в разработку новых высокопродуктивных объектов или интенсификации добычи на старых объектах

Рис. 2. Изменение удельных затрат на подготовку запасов (С_р), добычу (С_д) и освоение ресурсов нефти (С₀=С_р+С_д) в зависимости от увеличения массы освоенных ресурсов (V_i) по условному району

Рис. 3. Модели удельного экономического эффекта (r_э) при различных уровнях замыкающих затрат (Z):

1 – 60 руб/т, 2 – 80, 3 – 120, 4 – 150. С₀ – кривая динамики удельных затрат на освоение ресурсов