Author Archives: admin - Page 2

Ценность данных в условиях низких цен на нефть

Что ж, для нефтяников наступили не лучшие времена – упала цена на нефть с привычных нам $100 за баррель до $60. И ситуация такова, что скорого роста цен не предвидется. Во многих компаниях вовсю идут сокращения бюджетов, приостановки бурения новых скважин, заморозка проектов, ну и зачастую сокарщения персонала.

Очень часто одной из первых целей при сокращении затрат, или как это часто называется “оптимизации затрат” являются программы усследований. Уверен, что многие уже столкнулись с необходимостью пересмотра программ исследований в сторону сокращения. Но, если посмотреть на вещи с другой стороны, на самом деле не все так просто.

Уверен, что если вы спросите любого инженера или геолога, о том сколько данных лучше всего иметь при составлении программы разработки месторождения, то практически все ответят, что тем больше тем лучше. И это конечно же так с технической/инженерной точки зрения. Чем больше данных тем меньше рисков и неопределенностей. Но перефразировав известный рекламный слоган, что “не все йогурты одинаково полезны”, скажу что к сожалению, далеко не вся информация, получаемая в результате проведения дополнительных исследований, является ценной с точки зрения снижения неопределенностей и рисков и использования ее для улучшения экономических показателей проекта.

Рассмотрим простой пример оценки ценности информации (value of information, VOI) на примере достаточно часто возникающего на практике решения о проведении сейсмики. Пример рассмотрим абсолютно гипотетический, для того, чтобы только понять принцип работы. И выяснить в каких случаях наличие сейсмики является ценной, а в каких случаях полученная информация не может быть использована для улучшения экономики проекта.

Допустим, что у некой нефтяной компании имеется достаточно крупное нефтяное месторождение, часть которого активно разбурена и разрабатывается, а на второй половине пробурено лишь некоторое число разведочных и оценочных скважин. Также допустим, что все месторождение покрыто сейсмикой 2D или также это может быть 3D, но не очень хорошего качества, сути рассуждений это не меняет. При планировании разработки первой части месторождения, предварительно перед фазой активного бурения допустим была проведена сейсмика, которая наряду с другими промысловыми данными была использована для расстановки скважин. И конечно же, по мере разбуривания месторождения информация о строении залежи и его свойствах уточнялось, что-то соответствовало прогнозам, что-то нет. Но тем не менее, в итоге, имея разбуренное месторождение, можно прикинуть статистику по результативности бурения, построить диаграммы распределения дебитов, накопленных запасов и т.д. А также попытаться найти некие корреляции между сейсмическими атрибутами и фактическими показателями продуктивности скважин, чтобы оценить, можно ли использовать сейсмические аттрибуты для предсказания наличия высокопродуктивных зон. И если такие взаимосвязи имеются, то сейсмика проведенная на второй неразбуренной части месторождения поможет заранее подсказать нам зоны благоприятные или неблагоприятны для бурения (разумеется лишь с некой долей уверенности). Таким образом, мы сможем избежать бурения экономически нерентабельных скважин, и сфокусироваться только на тех, которые могут принести доход.

Итак, имея в распоряжении статистику распределения продуктивностей и запасов скважин на первой половине месторождения, можно с достаточно большой степенью достоверности утверждать, что если мы будем следовать такому же принципу по планированию разработки второй части, то итоговое распределение дебитов и запасов будет примерно такое же. Предполагаем, что эти половинки более или менее похожи.

Как правило продуктивности скважин и запасы имеют достаточно явно выраженное лог-нормальное распределение. Хотя варианты могут быть достаточно разными, к примеру на одном из наших проектов наблюдалось явно выраженное бимодальное распределение с ямой в районе P50.

Итак получив оценки P10, P50 и P90, переходим к решению задачи с помощью дерева решений, используя метод дискретизации Свонсона (30-40-30).

Далее проводим экономическую оценку каждой из трех групп скважин с продуктивностью и запасами P10, P50 и P90. Для наглядности введем некоторые цифры, чтобы было понятнее что к чему.

В таблице ниже приведены расчеты NPV для одной скважины при ценах на нефть $100 и $60 долларов за баррель:

SummaryОбращаем внимание, что при низких ценах не нефть скважины с низкой производительностью становятся нерентабельными.

Итак, применяя дискретизацию 30-40-30, мы можем оценить ожидаемое значение NPV (EV или P-Mean): при цене $100 это $7.2 MM, а при $60 – $3.0 MM.

noSeismic_60

Допустим, что для разработки второй половины месторождения запланировано пробурить 100 новых скважин. Тогда без дополнительной информации примерно 30% из них попадут в категорию RL, 40% в BTE, и 30% окажутся в RH. В случае низких цен на нефть, cуммарный NPV проекта $300 ММ (что в принципе весьма неплохо). Но несмотря на то что проект в целом рентабельный, экономику проекта можно было бы улучшить, если бы каким-либо образом удалось исключить из бурения заведомо нерентабельные скважины. Суммарный NPV 30 скважин, имеющих плохую продуктивность, составляет $(120) MM (очень существенная часть – 40% от общей экономики проекта).

Допустим, что решили потратить $15 MM на проведение сейсмики.

В идеальном мире, где сейсмика со 100% уверенностью предсказывает свойства пород, дерево принятия решения о бурении скважин на основе полученных данных

VOIP_Seismic_60

Тем самым му смогли бы со 100% достоверностью отказаться от бурения низкопродуктивных скважин и улучшили бы экономику всего проекта на $120 ММ, что однозначило стоило того, чтобы потратить дополнительные $15 MM.

Но реальность такова, что дополнительные данные, и в частности сейсмика не предскажут со 100% уверенностью, куда надо бурить, а куда нет. Для учета факта несовершенства информации, проводят следующие рассуждения (в нашем случае эти рассуждения подкреплены статистикой с первой половинки месторождения). Сначала добавляем к первоначальному дереву еще один уровень, в котором пытаемся оценить вероятность, того что сейсмика предскажет правильно фактическое положение вещей (другими словами, к примеру, какова вероятность того, что при наличии высокопродуктивной зоны, сейсмика будет проинтерпретирована, как высокопродуктивная):

Bayesian_Revision

 

Однако в жизни, мы заранее не будем знаем состояние природы, в наличили у нас будут результаты сейсмики и рассуждения мы будем проводить в другом порядке. Для этого меняем местами первый и второй уровни дерева, сохраняя вероятности в итоге получаем дерево такого вида:

Bayesian_Revision_2

Дополняем еще одним уровнем, на которым мы принимаем решение о проведении сейсмики, и вводим значения NPV:

VOII_Seismic_60

Получаем, что для наших допущениях о несовершенности ценность информации около $30, что в целом выше чем стоимость проведения сейсмики. Другими словами сейсмику следует провести. Избежать бурения всех нерентбельных нам конечно же не удастся, но по крайней мере ситуация будет несколько лучше.

Теперь допустим, что после того, как мы простреляли сейсмику, обработали и проинтерпретировали результаты цены на нефть снова выросли до $100 долларов, таким образом, наше итоговое дерево решений стало выглядеть таким образом:

VOII_Seismic_100

В ситуации высоких цен нефть, все скважины становятся рентабельными и независимо от показаний сейсмики мы принимаем решение бурить. Т.е. сейсмика не дает нам никакой дополнительной информации.

Обобщая все выше сказанное, можно утверждать, что при низких ценах не нефть, дополнительная информация, позволяющая значительно снизить неопределенность и риски является гораздо более ценной, чем в случае высоких цен на нефть, когда деньги на проведение дополнительных исследований есть, но они могут оказаться избыточными.

Само собой разумеется, что данный пример был очень упрощенным. В реальной жизни все несколько сложнее. В нашем примере, проведенная сейсмика могла бы также послужить неплохой основой для ранжирования скважин и составления графика бурения, а также могла бы быть использованая для оптимизации расположения скважин (сетки скважин) и пр.

Share

Планирование эксперимента (продолжение)

Тема планирования эксперимента (Design of Experiment) вызвала некоторый интерес. После вопроса о том, как выполняется нелинейная регрессия и используется ли для этого специализированный софт, я решил написать что-то вроде мини инструкции, как это может быть реализовано в Excel без необходимости приобритения коммерческих add-in или наличия специализированного софта. В принципе все, что было описано ранее в первом топике о планировании эксперимента, можно реализовать, используя лишь стандартные возможности Excel, не прибегая ни к каким стронним продуктам. Единственный add-in, которым нужно будет воспользоваться это Solver (или в русской версии офиса – Поиск Решений). Он входит в стандартный набор и уже предустановлен. Для его использования нужно лишь в Параметрах Excel в разделе Надстройки, после нажатия на кнопку Перейти… (Go…) в нижней части окна, в появившемся диалоговом окне выбрать его в списке адд-инов (вот блин тяжела работа тех, кто составляет мануалы к программам). Это верно для 2013 офиса, в более ранних последовательность действий чуть отличается, но суть одна. После того, как вы это сделаете, на панели Данные в правой ее части появится дополнительная секция – Анализ с кнопкой “Поиск решения” (на скриншоте ниже видна эта кнопка):

Excel

Для демонстрации того как это может быть реализовано в Excel, я решил попробовать аппроксимировать простенькую функцию, представлющую собой логарифм произведений парабол, заданных на отрезке [-1,1]:

    \[Y=ln(1+\prod_{i=1}^{m}(a_{i}x^2+b_{i}x+c_i))\]

Для некоторого подобия нефтяным задачам, параболы в интервале [-1;1] были выбраны возрастающими (кроме одной, для проверки точности аппроксимирующей функции). Таким образом значения параболы при x=-1 представляет собой пессимистичную оценку, при +1 оптимистичную, 0 – базовый (средний) вариант

Таблицу с планом Плакетта-Бермана, для 7 параметров гуглим в интернете, находим где должны быть +1, а где -1 и воспроизводим в Excel. Стандарный план Plackett-Burman представляет собой лишь верхнюю часть таблицы (до строчки с нулями), мы его немного расширили, сделав так называемый зеркальный план. Симметрично скопировав верхнюю часть (для малоопытных в Экселе, делаем Копировать-Вставить, затем копируем -1 из любой ячейки, делаем Скопировать-Специальная вставка – Значения / Умножить), получаем зеркальный план, который лучше подходит для нелинейных задач.

В таблице ниже вводим значения коэффициентов прокси-функции. В данном случае это будет нижне-диагональная матрица, элементы которой являются коэффициентами следующего уравнения:

    \[y=a_0+\sum_{i=1}^{m}a_{i}x_{i}+\sum_{j>i}^{m}a_{ij}x_{i}x_{j}+\sum_{j=1}^{m}a_{jj}x_{j}^{2}\]

Для начала присваиваем 0 всем значения этой матрицы. Затем записываем формулу, рассчитывающую значения прокси-функции по значениям параметров (+1 и -1) с использованием коэффициентов матрицы (столбец S примера).

Для того, чтобы начать регрессию коэффициентов, нам нужно будет также задать целевую функцию, которую нужно минимизировать. В этом случае это будет сумма квадратов ошибок (y_{obs}-y_{proxy})^2

После того, как все функции заданы, осталось лишь запустить линейную регрессию. На панели Данные, запускаем поиск решения. В появившемся окне, в поле “Минимизировать целевую функцию” выбираем ячейку с суммой квадратов ошибок (ячейка Т29 в примере). Выбираем цель – Минимум. В поле “Изменяя ячейки переменных” выбираем столбцы нижне-диагональной матрицы. В качестве метода решения выбираем “метод ОПГ”. И нажимаем кнопку “Найти решение”. Спустя несколько секунд коэффициенты будут найдены. Как видно из графика справа, значения прокси-функции и точные значения исходной функции имеют очень хорошую корреляцию.

Excel_2

 

Следующий шаг, запуск моделирования Монте-Карло я описывать не буду.

Файл с описанным примером, вышлю по запросу каждому желающему.

 

Share

Shale gas: 2011 update

Попробую отразить основные изменения произошедшие в секторе добычи сланцевого газа за год. В апреле я сделал первый обзор, основываясь на результатах 2009-2010 гг.

Ситуация за это время изменилась, попробуем оценить в какую сторону. За основу были взяты оценки Energy Information Administration (www.eia.gov)

В настоящий момент инвестиционная активность в области разработки нетрадиционных залежей углеводородов крайне высока. Крупные и не очень компании стараются занять свою нишу в данной сфере, скупая перспективные участки со сланцевым газом (shale gas) и нетрадиционными залежами нефти, в миру также упрощенно называемые shale oil, что на самом деле не совсем так, но этому надо посвящать отдельную тему. Сейчас пока только про газ.

Итак, что изменилось за это время.

Посмотрим, сначала на прогнозы добычи, видно, что прогнозы превзошли ожидания, уровень добычи в 2010 около 13.3 Bscf/d.

Такой стремительный рост обусловлен сохранением высоких объемов бурения. В целом объемы бурения выросли, хотя в некоторых провинциях наблюдается достаточно сильное снижение активности, например Barnett, который долго удерживал первенство по добыче газа. Количество буровых возросло на Heynesville, но затем тоже пошло на спад в начале 2011 года. Сейчас обороты набирают Marcellus и Eagle Ford, но темпы роста количества буровых там более медленные. Особенно следует обратить внимание на Eagle Ford, где темпы роста максимальные, интерес к нему вызван переключением интереса компаний на участки с высоким содержанием нефти, что позволяет увеличить рентабельность проектов. Цены на нефть сейчас гораздо более выгодны по сравнению с ценами на газ, которые на фоне снижения спроса и увеличения предложения, продолжают держаться на достаточно низких уровнях. Инвестировать только в газ, компании не спешат.

Также были пересмотрены долгосрочные прогнозы роста цен на газ в сторону снижения. Но сейчас уже видно, что текущие цены ниже самого пессимистического прогноза.

Но даже если взять эти прогнозы, то можно сказать, что в будущем следует ожидать сохранения преимущества цен на нефть над ценами над газ. Ниже для сравнения показаны цены на нефть и газ в пересчете на BTU, т.е. приведенные к единой единице измерения, использующейся для оценки энергетической ценнсоит топлива. Цены на нефть в этих единицах в настоящий момент в 2-3 раза выше цен на газ.

И это кстати, сразу же отразилось на отношении количества буровых станков, бурящих скважины на нефть и на газ. Видно, что компании переключаются на нефть, что естественно, никто не хочет хоронить деньги.

В то же время, не желая сдавать позиции в этом сегменте и уступать конкурентам потенциально привлекательные в будущем активы, компании продолжают скупать все новые и новые участки. При этом очень многие из них расположены за пределами США, где цены на газ выгоднее, чем в самих штатах, да и стоимость лицензионных участков заметно ниже, за счет меньшей изученности новых провинций. Многие из них покупаются для разработки в долгосрочной перспективе.

Учитывая такой интерес, оценки ресурсов сланцевого газа проводятся по всему миру. Раскрыты достаточно высокие потенциалы в Канаде, в Южной Америке (Аргентина, Бразилия, Уругвай), в Европе (Франция, Германия, Польша, Нидерланды, Дания, Прибалтика, …), в Австралии, в Африке, Китае. Но кое-где есть свои нюансы, в некоторых регионах, особенно в Европе, у государств есть определенные опасения по поводу экологичности проведения операций ГРП в добывающих скважинах из-за возможного загрязнения грунтовых вод (непонятно, кто эти слухи распространяет и зачем). Во Франции, например, ГРП вообще решили запретить законодательно, а без гидроразрыва скважины работать не будут. И удастся ли в таком случае убедить правительство отменить этот закон или нет неизвестно.

Share

Молчать вредно

Попалась мне на глаза, через третьих лиц, заметка о вреде молчания внутри компаний. Нефтяные компании конечно же сильно отличаются от компаний, занимающихся разработкой и продажей  продуктов/услуг, ориентированных на клиента и зависящих напрямую от успехов продаж. В нефтяных компаниях конкуренция не главное, и прибыль в основном зависит от цен на нефть, уровня добычи нефти, а также от эффективности сделанных решений и применяемых технологий.

Так вот, можно сказать, что компании в которых строго выстроена “вертикаль власти” (что очень характерно для многих российских компаний, особенно гос. компаний), при этом существует строгая субординация, и начальство верит в свою безусловную правоту, а подчиненные не имеют права их в этом разубеждать – в общем работающих по принципу: “я начальник – ты дурак” – обречены на неэффективное управление, принятие шаблонных решений и устаревших технологий. Т.к. рядовой сотрудник зачастую боится высказываться открыто на всевозможных совещаниях, особенно если это идет вразрез с устоявшимися идеями “партии”. Или другая ситуация, что вольные высказывания пресекаются (встречается такое довольно часто), т.к. руководство боится, что может быть сказано что-то лишнее…

Share