ОЦЕНКА ПЕРСПЕКТИВ ОСВОЕНИЯ НЕФТЕГАЗОСКОПЛЕНИЙ В ФУНДАМЕНТЕ НА ОСНОВЕ АНАЛИЗОВ РИСКОВ
В.Л.
Шустер (ЦГЭ), М.М. Элланский, В.Ф. Дунаев (РГУ нефти и газа им. И.М. Губкина)В ряде зарубежных стран (Вьетнам, Венесуэла, США, Канада, Ливия, Египет и др.) в породах фундамента выявлены крупные скопления нефти и газа, в то время как на территории России из подобных пород получены лишь промышленные притоки (Шустер В.Л., Такаев Ю.Г., 1997).
Некоторые исследователи, как и авторы данной статьи, рассматривают комплекс фундамента как новый нефтегазоносный этаж литосферы (Шустер В.Л., Такаев Ю.Г., 1997; [1, 2]). Во многих регионах мира этот объект поисково-разведочных работ активно осваивается – добыча нефти на ряде месторождений уже достигла десятков миллионов тонн.
В России для начала работ по широкому опоискованию объекта фундамента требуется установить геологические факторы, контролирующие формирование и размещение нефтегазоскоплений в этих породах, и, основываясь на количественных характеристиках полученных факторов, оценить перспективы нефтегазоносности. Это даст возможность выявить в нефтегазоносных бассейнах (НГБ) региональные зоны нефтегазонакопления и определить в последних очередность ввода в поисково-разведочное бурение наиболее перспективных площадей (локальных структур).
Принципиальная модель образования нефтяной (или газовой) залежи в ловушке фундамента представляется следующей. Растворенное ОВ, в определенных благоприятных геологических условиях преобразованное в УВ нефтяного ряда, из нефтематеринских осадочных толщ перемещается в породы фундамента, накапливаясь там в промышленных количествах. Залежь УВ при благоприятной обстановке может сохраниться до нашего времени, а может разрушиться.
Для оценки перспектив нефтегазоносности образований фундамента в НГБ или его частях (нефтегазоносной области или нефтегазоносном районе, зоне регионального нефтегазонакопления) прежде всего необходимо учитывать такой фактор, как геодинамический режим развития, определяющий соответствующую ему геодинамическую обстановку рассматриваемой территории или акватории [2, 3].
Именно геодинамическая обстановка определяет и источник УВ (нефтегазообразующие толщи и их потенциал), и тип ловушки (характер резервуаров), и формирование коллекторов и покрышек (флюидоупоров), и гидрогеологическую и геохимическую обстановки формирования и сохранения залежей УВ. К наиболее благоприятным геодинамическим обстановкам относятся обдукционно-субдукционная и рифтогенного режима (внутри- и окра-инно
-континентального) [2, 3]. При этих геодинамических обстановках создаются благоприятные условия как для накопления значительных масс осадочных пород, обогащенных растворенным ОВ вблизи магматических или метаморфических пород фундамента, так и для ускоренного преобразования растворенного ОВ в УВ нефтяного ряда благодаря повышенному тепловому потоку в зонах субдукции и обдукции, а также в зонах рифтов, обусловленному близостью астеносферы.Высокие геодинамические нагрузки, связанные с процессами сжатия и растяжения, оказывают благоприятное влияние на формирование блоковой структуры выступов кристаллического фундамента, зон разломов и как следствие зон повышенной трещиноватости. Последние в зависимости от геологических условий могут служить как путями миграции,
так и экранами. Коллекторские свойства пород фундамента в значительной степени связаны с зонами трещиноватости, а также с генезисом и минеральным составом пород (Шустер В.Л., 1998; [1]). Важным фактором образования и сохранения нефтегазоскоплений является экранирующая роль флюидоупоров. Следует учитывать определенную специфичность объекта: помимо региональных флюидоупоров глинистого, карбонатного или хемогенного состава, роль зональных или локальных покрышек (например, для отдельных блоков выступа фундамента) могут играть плохо проницаемые эффузивные и (или) кристаллические породы, залегающие в кровле гранитоидных массивов (Шустер В.Л., 1998).Для оценки степени благоприятности локальных объектов (площадей) необходимо учитывать несколько иные, чем для зоны нефтегазонакопления, или уточненные количественно геологические факторы: например, количественно оценить фильтрационно-емкостные свойства (ФЕС) пород-коллекторов или через качественную характеристику состава пород дать экспертную оценку возможных коллекторских свойств, определить экранирующую способность пород-флюидоупоров (через их толщину, состав, расслоенность проницаемыми прослоями), проанализировать механизм улавливания УВ и условия их накопления, дать раздельный прогноз УВ (
табл. 1).Для решения задачи рентабельности освоения локального объекта (площади) потребуются дополнительные геологические и геолого-экономические показатели (
табл. 2). Предлагаемый вариант группы факторов (см. табл. 1, 2) оценки перспектив нефтегазоносности для региональной зоны нефтегазонакопления и локального объекта, а также оценки рентабельности освоения объекта в каждом конкретном районе может быть уточнен и видоизменен в зависимости от геологических и геолого-экономических условий. Для эффективного проведения работ оценку перспектив и выбор очередности объектов необходимо проводить на основе анализа рисков. При осуществлении крупных нефтегазовых проектов возможны риски: политический, социальный, экологический, геологический, экономический, юридический и др. В данной статье мы проанализируем геологический риск. Именно этот вид риска является основополагающим и его оценка имеет важнейшее значение для успешного осуществления проекта, поскольку в нефтегазовой отрасли существует большая зависимость оценки эффективности инвестиционных проектов отприродных условий, особенно для такого малоизученного объекта на территории России как фундамент. Классификация и основные причины рисков проектных решений в нефтегазовой промышленности достаточно полно приведены в работе А.Ф. Андреева (1997). Мы же остановимся на анализе геологических рисков, характерных для стадии поисков и разведки месторождения:
риск неоткрытия месторождения;
риск открытия нерентабельного месторождения.
Соответствующие геологические риски существуют и на стадии разработки месторождения.
Известны различные подходы и методики оценки перспектив нефтегазоносности локальных объектов (разделения оцениваемых объектов на продуктивные и "пустые"). Такой опыт имеется у нас по Туранской плите, Западной Туркмении и Баренцевскому региону (Шустер В.Л., 1970). Необходимыми условиями для такого исследования являются значительная статистика продуктивных и "пустых" (установленных в результате бурения) объектов в регионе, а также полный
набор фактических геологических данных по всем факторам оценки. Однако в силу слабой изученности фундамента таких данных и в мире, и тем более на территории России очень мало.Для решения поставленной задачи предлагаем использовать новый подход, основанный на анализе геологических рисков. Для решения первой из двух задач – риск неоткрытия месторождения – рассмотрим два типа перспективных зон нефтегазонакопления:
первый тип – промышленный приток нефти или газа из образований фундамента в перспективном районе получен на нескольких локальных поднятиях, однако на других структурах этого же района по объекту фундамента получены отрицательные результаты;
второй тип – притоков из фундамента не получено ни на одной локальной структуре, хотя по комплексу критериев оценки выявленная зона (район) оценивается как перспективная (этот тип наиболее характерен для России).
Для первого типа перспективных зон (есть продуктивные и "пустые" структуры) вероятность риска (Рр) можно определить по формуле
Таков средний риск для всего изучаемого района (зоны нефтегазонакопления).
Для оценки благоприятности (перспективности) любой локальной структуры этой зоны (района) используется
n признаков (факторов оценки), каждый из которых оценивается вероятностно (см. табл. 1). Отметим различие понятий "вероятность благоприятности продуктивности" и "вероятность продуктивности". Первое понятие означает, что наличие данного признака является необходимым, но недостаточным условием образования залежи (или зоны). Например, если есть коллектор, вероятность благоприятности этого признака для нефтегазоносности ловушки равна единице. Вероятность же продуктивности ловушки в случае наличия коллектора оценивается как отношение числа продуктивных ловушек к общему числу ловушек, имеющих коллектор. Благоприятность признака оценивается по неравенству0<Р
i< 1,где Р
i – вероятность благоприятности i-го признака нефтегазоносности локальной структуры. Чем больше Рi, тем более благоприятен этот признак для наличия залежи. Далее, считая, что факторы оценки независимы, находим вероятность продуктивности рассматриваемой структуры (Рпрод)Рпрод =
P1P2...Pn.где
P1, P2, ...Pn – вероятности всех факторов (признаков) оценки. Решающее правило отнесения оцениваемой структуры к продуктивным или "пустым" следующее:если Рпрод > Рр , то структура продуктивна,
если Рпрод < Рр, то структура "пустая".
Вероятность риска для конкретной структуры (Рр
отдельной структуры) количественно определяется по формулеPр отдельной структуры =1 - Pпрод этой структуры.
При решении этой же задачи (риск неоткрытия месторождения) в районе (зоне нефтегазонакопления), где притоков УВ из фундамента не получено ни на одной площади (возможно, объект фундамента не опоисковывался), вероятность риска неоткрытия месторождения определяется путем экспертной оценки, по аналогии с районами, характеризующимися близкими геологическими условиями и продуктивностью фундамента. Остальные процедуры выполняются по той же схеме, что и для районов с открытыми залежами УВ в фундаменте.
Для решения второй задачи – риск открытия нерентабельного месторождения – необходимо экспертным путем определить порог рентабельности (например, Рпрод > 0,7 ) и затем проверить этот порог на продуктивных структурах, где известны максимальные запасы, дебиты нефти и газа, накопленная добыча, площадь и амплитуда, толщина коллектора и т.д.
В процессе проведения поисково-разведочных работ пороги продуктивности и рентабельности будут уточняться. При оценке благоприятности отдельных геологических факторов также возникают значительные сложности, связанные с ограниченностью фактического материала, что вынуждает специалистов прибегать к экспертной оценке.
На основании полученных оценок вероятностей продуктивности перспективных зон и локальных объектов (ловушек) проектируются поисково-разведочные работы на нефть и газ, в том числе выбираются первоочередные объекты. Основой для этого служат: а) вероятность открытия залежи – Рпрод; б) распределение запасов нефти (газа). Последнее строится на основе данных о подсчетных параметрах, приведенных в
табл.2, с использованием метода Монте-Карло (Элланский М.М., Еникеев Б.Н., 1999). Это распределение содержит информацию о возможном диапазоне изменения запасов УВ и вероятности каждого значения запасов в выделенном интервале.Для дальнейшего анализа данные о распределении запасов "загрубляются" следующим образом. Весь возможный диапазон значений запасов нефти или газа разбивается на несколько интервалов, в каждом из которых оценивается вероятность запасов. Естественно, что сумма вероятностей попадания запасов УВ во все выделенные интервалы должна быть равной единице.
Для определенности будем считать, что выделено три интервала возможных значений запасов нефти и газа. Пусть левый интервал соответствует "мелкой" залежи (по одной из существующих классификаций залежей по величине запасов нефти или газа), средний интервал – "средней" залежи и правый интервал – "крупной" залежи. Пусть на основании полученного распределения запасов исследуемой локальной структуры вероятности этих залежей (равные площадям, заключенным между выделенными интервалами запасов и кривой распределения запасов) соответственно равны: 0,5; 0,3; 0,2.
Таким образом, геологическая модель изучаемой ловушки приобрела следующий вид: вероятность открытия на этой ловушке залежи нефти (газа) Рпрод = 0.32 (см.
табл. 1); открытая залежь может оказаться мелкой – с вероятностью 0,5, средней – с вероятностью 0,3 и крупной – с вероятностью 0,2. Теперь мы можем, помимо учета геологических рисков (вероятности продуктивности перспективной зоны; вероятности продуктивности локальной структуры; условных вероятностей наличия на данной структуре залежей различной величины, при условии, что данная структура продуктивна), оценить величины экономического риска для проведения: а) поисковых работ, б) разведочных работ и подсчета запасов нефти и газа, в) проектирования разработки и проведения самой разработки и эксплуатации и соответственно на каждом шаге решать вопрос о целесообразности проведения следующего вида работ.Для каждой из возможных залежей рассчитывается чистый дисконтированный доход (ЧДД) с учетом: прибыли от ее эксплуатации, потерь от создания промысла и инфраструктуры, необходимых для разработки и эксплуатации залежи, и процента дисконтирования.
Пусть в нашем примере величина ЧДД для крупной залежи будет равна 500 млн дол. США, для средней – 300 млн дол., для мелкой – 100 млн дол.
Математическое ожидание ЧДД (среднее арифметическое значение) рассчитывается с учетом вероятностей возможной величины залежи нефти или газа:
500*0,2 + 300*0,3 + 100*0,5 = 100+ 90+ 50 = 240 млн дол. (1)
Пусть стоимость поисковых работ на данной ловушке равна 40 млн дол., а разведочных работ и подсчета запасов – 30 млн дол.
На первом шаге решается вопрос о целесообразности проведения поисковых работ.
Для этого оценивается априорная величина ЧДД от проведения этих работе учетом: 1) ЧДД от эксплуатации залежи в случае ее открытия; 2) потерь, равных стоимости поисковых работ; 3) потерь, равных стоимости разведочных работ и подсчета запасов нефти и газа, которые будут проводиться в случае открытия залежи. Как видно, среди выделенных компонент ЧДД вторая (стоимость поисковых работ) – безусловная (если мы решим проводить поисковые работы, то должны полностью оплатить их стоимость). Первая и третья – условные (зависят от того, будет открыта залежь или нет). Поэтому величину ЧДД, рассчитанную по формуле (1), и стоимость разведочных работ и подсчета запасов нефти и газа нужно умножить на вероятность открытия залежи в изучаемой ловушке, равную в нашем примере 0,32. В результате получим
240*0,32 - 40 - 30*0,32 = = 76,8 - 40 - 9,6 = 27,7>0. (2)
Если рассчитанная по формуле (2) величина оказалась бы меньше нуля, проведение поисковых работ было бы признано нецелесообразным. Чем больше величина ЧДД, оцененного по этой формуле, превышает нулевое значение, тем в большей степени изучаемая локальная структура может "претендовать" на первоочередность для поисковых работ.
Пусть в результате поисковых работ на данной структуре была открыта залежь. Поисковые работы позволили получить новую информацию о распределении запасов открытой залежи. После "загрубления" уточненного распределения запасов были получены следующие вероятности размера открытой залежи: 0,9 – мелкая залежь, 0,05 – средняя и 0,05
– крупная. В результате изменится величина ЧДД:500*0,05 + 300*0,05 + 100*0,9 = 25 + 15 + 90 = 130. (3)
На втором шаге решается вопрос о целесообразности проведения разведочных работ и подсчета запасов нефти и газа. Для этого рассчитываемый ЧДД от проведения этих работ должен быть больше нуля. В нашем примере он равен:
130 - 30 = 100 > 0. (4)
Как видно, оцененная величина больше нуля. Следовательно, целесообразно проводить разведочные работы и подсчет запасов открытой залежи. Если бы рассчитанная величина ЧДД по формуле (4) оказалась меньше нуля, работы на данной структуре были бы остановлены.
После проведения разведочных работ и подсчета запасов нефти и газа модель залежи
еще раз уточняется. В результате подсчета запасов нефти и газа мы получаем, по сути дела, однозначную величину запасов изучаемой залежи (на самом деле, эта величина имеет некоторую погрешность, но в настоящее время в нашей стране не существует общепризнанной методики оценки погрешности подсчета промышленных запасов нефти и газа). Пусть это будет мелкая залежь с конкретной величиной запасов, например 5 млн т нефти. Для этой залежи с учетом перечисленных выше факторов рассчитывается ЧДД, после чего решается вопрос о целесообразности проведения работ по проектированию разработки и самой разработке и эксплуатации залежи. Для положительного решения вопроса величина ЧДД должна быть больше нуля.Таким образом, предложенная методика оценки перспектив нефтегазоносности на основе анализа геологических и экономических рисков позволяет поэтапно, на каждом "шаге" геолого-разведочных работ, давать оценку продуктивности для зоны нефтегазонакопления и локального объекта (ловушки), в том числе оценивать степень рентабельности осваиваемого объекта, рассчитывая величину возможного ЧДД для конкретной разведочной площади на любом этапе работ.
Нами проведены такие расчеты по ряду перспективных районов России и зарубежья. Полученные результаты показывают экономическую эффективность освоения возможных залежей нефти и газа в фундаменте этих районов. Высокая эффективность разработки таких хорошо известных залежей нефти в фундаменте, как Белый Тигр, Дракон (Вьетнам), Ла-Пас и Мара (Венесуэла), Ауджила-Нафура (Ливия) и др., специалистам хорошо известна.
Литература
Таблица 1 Оценка перспектив нефтегазоносности фундамента
Фактор |
Вероятность благоприятности |
|
Региональная зона нефтегазонакопления |
||
Геодинамический режим |
Г |
1,0 |
Источник УВ |
И |
1,0 |
Время образования и миграции УВ |
В |
1,0 |
Породы, образующие коллектор |
К |
0,9 |
Флюидоупоры региональные |
Ф |
0,8 |
Условия миграции |
м |
1,0 |
Вероятность нефтегазоносности |
Г-И-В-К-Ф-М |
0,72 |
Локальный объект (ловушка) |
||
Геодинамическая обстановка |
ГА |
1,0 |
Генерационный потенциал нефтегазообразующих толщ |
ГП |
1,0 |
Механизм улавливания УВ |
МУ |
1,0 |
Наличие разлома |
HP |
1,0 |
Наличие коллектора |
нк |
0,8 |
Литология коллектора |
лк |
0,8 |
Экранирующая способность флюидоупора (покрышки) |
ЭФ |
0,5 |
Накопление УВ |
НУВ |
1,0 |
Сохранение УВ |
СУВ |
1,0 |
Вероятность наличия залежи |
ГА-ГП-МУ-НР-НК-ЛК-ЭФ-НУВ-СУВ |
0,32 |
Раздельный прогноз УВ |
||
Нефть |
0,8 |
|
Газ |
0,2 |
Таблица 2 Рентабельность освоения локального объекта
Фактор (параметр подсчета) |
Вероятность, что параметр больше или равен |
||||
100 % |
75% |
50% |
25 % |
0% |
|
Площадь ловушки, км |
50 |
100 |
150 |
200 |
500 |
Амплитуда ловушки, м |
50 |
100 |
200 |
1500 |
2000 |
Суммарная толщина коллектора, м |
25 |
50 |
100 |
200 |
400 |
Эффективная пористость, % |
3 |
4 |
6 |
7 |
10 |
Заполнение ловушки, % |
1 |
10 |
20 |
40 |
90 |
Глубина залегания продуктивного пласта, м |
500 |
700 |
1000 |
3000 |
5000 |
Глубина моря, м |
20 |
30 |
60 |
100 |
300 |
Запасы УВ, млн т |
50 |
100 |
300 |
500 |
1000 |