Обоснование достаточности исследовательских данных на начальной стадии разработки

Последнее сообщение
Tomgan 13 13
Апр 16

Всем привет!

Коллеги, кто занимался обоснованием достаточности исследовательских данных (керн, PVT, ГИС ....) на начальной стадии разработки, поделитесь опытом. Интересует обоснование достаточности с точки зрения точности дальнейшего прогнозирования. Например, при полученных вначале больших разбегах в определениях ФЭС, точность подсчёта запасов считается не приемлемой для прогнозирования. Вопрос: - Как, при минимальном количестве исследований, обосновать их достаточность?

VIT 1124 16
Апр 16 #1

Tomgan пишет:

Всем привет!

Коллеги, кто занимался обоснованием достаточности исследовательских данных (керн, PVT, ГИС ....) на начальной стадии разработки, поделитесь опытом. Интересует обоснование достаточности с точки зрения точности дальнейшего прогнозирования. Например, при полученных вначале больших разбегах в определениях ФЭС, точность подсчёта запасов считается не приемлемой для прогнозирования. Вопрос: - Как, при минимальном количестве исследований, обосновать их достаточность?

Считается несколько (много) возможных вариантов и если разбег слишком большой или есть ключевые неопределенности создающие риски для проекта то собираются дополнительные данные. Какой-то простой формулы тут нет, все сводится к экономике как универсальному индикатору. Достаточность данных определяется менеджментом исходя из множества факторов где техническая неопределенность только один из них.

Jmg 35 8
Апр 16 #2

Я бы порекомендовал воспользоваться теоремой преподобного Байеса использую в качестве априорной информации данные по близлежащим месторождениям.

YanP 196 14
Апр 16 #3

Согласен с VIT - единой формулы не существует. 

Добавлю несколько тезисов от себя:

Достаточность исследований определяется поставленной задачей и сложностью объекта исследований. 

Комплекс исследований закладывается достаточным для возможности охарактеризовать критичные для данного геологического объекта свойства, определить связи с приемлимым коэффициентом корреляции, и построить цифровые модели заданной сложности.

Объём исследований подбирается так, чтобы все критичные для расчетов и/или моделирования свойства были равномерно охарактеризованы во всем своём диапазоне изменений.

По мере развития проекта и понимания строения объекта требования к достаточности и приоритетности исследований могут изменяться, как правило, по причине усложнения модели геологического объекта. 

DeimoS 21 6
Апр 16 #4

Достаточность можно формализовать следующим образом. После построения  геолого-гидродинамических моделей и проигрываний метода Монте-Карло по существующим неопределенностям на выходе имеем функцию распределения для NPV проекта, по которой можно расчитать ключевые статистические параметры, необходимые для принятия решения (оценки мат. ожидания, СКО, моды, медианы и пр.), а также имеем вероятность геологического успеха (погугли, если не в курсе данного понятия), т.е. выходные данные, например: Среднее значение NPV (AvNPV) и вероятность геологического успеха (РGS). 

Подобную процедуру необходимо выполнить для различных вариантов, определяемых различными уровнями информации о месторождении, скажем 1 вариант - только сейсмика; 2 вариант - сейсмика, гидрогеология, аэрофотосъемка; 3 вариант - сейсмика, поисковая скважина, ГИС; 4 вариант - ...... и т.д.

По каждому варианту будешь иметь пары AvNPV и PGS. Вводим параметр комплексной оценки проекта: PV = AvNPV*PGS - AvCst*(1-PGS).  AvCst - суммарные средние финансовые потери в случае геологической неудачи.

Подытоживаем...Достаточность исследовательских данных - это когда PV максимален, т.е. достоточный объем исследований - это такой объем исследований, который обеспечивает максимальную ценность проекта.

 

Tomgan 13 13
Апр 16 #5

[quote=DeimoS]

Достаточность можно формализовать следующим образом. После построения  геолого-гидродинамических моделей и проигрываний метода Монте-Карло по существующим неопределенностям на выходе имеем функцию распределения для NPV проекта, по которой можно расчитать ключевые статистические параметры, необходимые для принятия решения (оценки мат. ожидания, СКО, моды, медианы и пр.), а также имеем вероятность геологического успеха (погугли, если не в курсе данного понятия), т.е. выходные данные, например: Среднее значение NPV (AvNPV) и вероятность геологического успеха (РGS). 

Подобную процедуру необходимо выполнить для различных вариантов, определяемых различными уровнями информации о месторождении, скажем 1 вариант - только сейсмика; 2 вариант - сейсмика, гидрогеология, аэрофотосъемка; 3 вариант - сейсмика, поисковая скважина, ГИС; 4 вариант - ...... и т.д.

По каждому варианту будешь иметь пары AvNPV и PGS. Вводим параметр комплексной оценки проекта: PV = AvNPV*PGS - AvCst*(1-PGS).  AvCst - суммарные средние финансовые потери в случае геологической неудачи.

Подытоживаем...Достаточность исследовательских данных - это когда PV максимален, т.е. достоточный объем исследований - это такой объем исследований, который обеспечивает максимальную ценность проекта.

 

Спасибо! Но это совершенно не то, о чём я просил. Уточняю! Проекта нет. Есть инвест решение. Самое начало. Соответственно, об оценке проектных решений речи не идёт. Разбег по параметрам (например ФЕС или PVT), полученным из первых исследований, в настоящее время не приемлем для подсчёта запасов. То есть даёт неприемлемую погрешность. Вопрос: Какое количество исследований необходимо дополнительно провести, чтобы разбег по параметрам стал приемлемым для прогноза? В гугле такого не найдёшь.

Tomgan 13 13
Апр 16 #6

VIT пишет:

Tomgan пишет:

Всем привет!

Коллеги, кто занимался обоснованием достаточности исследовательских данных (керн, PVT, ГИС ....) на начальной стадии разработки, поделитесь опытом. Интересует обоснование достаточности с точки зрения точности дальнейшего прогнозирования. Например, при полученных вначале больших разбегах в определениях ФЭС, точность подсчёта запасов считается не приемлемой для прогнозирования. Вопрос: - Как, при минимальном количестве исследований, обосновать их достаточность?

Считается несколько (много) возможных вариантов и если разбег слишком большой или есть ключевые неопределенности создающие риски для проекта то собираются дополнительные данные. Какой-то простой формулы тут нет, все сводится к экономике как универсальному индикатору. Достаточность данных определяется менеджментом исходя из множества факторов где техническая неопределенность только один из них.

Согласен с Вами, что подходов на сегодня нет.

VIT 1124 16
Апр 16 #7

To DeimoS,

С теоретической точки зрения формализовать не так сложно и ваш подход этому пример, но на практике все характеризуется одной фразой которую говорит президент/директор/менеджер компании на очередное techical review: "вы говорили еще одну в прошлый раз, сколько (дальше нецензурное слово) еще вам нужно пробурить скважин чтобы вы сказали да или нет проекту". Проблема в нашей отрасли с точки зрения статистики это то что мы имеем дело с очень ненадежными данными. К тому же мы даже не можем формализовать надежность, в лучшем случае можно услышать вариации на тему 50% - можно встретить динозавра, а можно и не встретить. А как известно из статистики даже небольшое падение надежности быстро обесценивает пользу от этих данных. Я всегда очень скептически отношусь к грандиозным рекомендациям подсчитанным до последней запятой, по новейшим методам статистики, но которые не затрагивают этот аспект.

YanP 196 14
Апр 16 #8

Tomgan пишет:

Спасибо! Но это совершенно не то, о чём я просил. Уточняю! Проекта нет. Есть инвест решение. Самое начало. Соответственно, об оценке проектных решений речи не идёт. Разбег по параметрам (например ФЕС или PVT), полученным из первых исследований, в настоящее время не приемлем для подсчёта запасов. То есть даёт неприемлемую погрешность. Вопрос: Какое количество исследований необходимо дополнительно провести, чтобы разбег по параметрам стал приемлемым для прогноза? В гугле такого не найдёшь.

Странные вещи Вы говорите. Что значит "разбег по параметрам (... ФЕС ...) ... не приемлем для подсчёта запасов"? Если есть пласт, в котором пористость меняется в диапазоне 10-30% - это нормально. В подсчете запасов участвуют средневзвешенные значения по толщине и площади.

DeimoS 21 6
Апр 16 #9

Tomgan пишет:

Спасибо! Но это совершенно не то, о чём я просил. Уточняю! Проекта нет. Есть инвест решение. Самое начало. Соответственно, об оценке проектных решений речи не идёт. Разбег по параметрам (например ФЕС или PVT), полученным из первых исследований, в настоящее время не приемлем для подсчёта запасов. То есть даёт неприемлемую погрешность. Вопрос: Какое количество исследований необходимо дополнительно провести, чтобы разбег по параметрам стал приемлемым для прогноза? В гугле такого не найдёшь.

Это чисто статистическая задача, почитайте об ошибке репрезентативности, там обратным счетом ищется необходимый объем выборки (читай - измерений),  обеспечивающий заданную ошику репрезентативность с определенной заранее заданной вероятностью, скажем 95%, 99%, 99,9% и т.п. Это думаю уже точно натолкнет на верный путь

DeimoS 21 6
Апр 16 #10

To VIT,

Конечно, статистические оценки не есть панацея от любой неопределенности. Они тупо инструмент, используемый в процессе принятия решения. Они ничего не гарантируют, просто подсказывают что в среднем (или с заданной вероятностью) можно ожидать, при этом всегда допуская любой исход, и в этом их особенность, которая порой очень не по душе менеджерам, предпочитающим сухую конкретику. 

В случае с определением ценности дополнительной информации, которую можно использовать для сравнения с затратами на ее получение и принятие более обоснованного решения, без статистических оценок не обойтись, это ее стихия

RomanK. 2183 14
Апр 16 #11

Если дело касается не запасов, то мне приятно будет сделать исторический экскурс.
Давным давно при расчёте дебитов использовали коэффициент запаса продуктивности. Формулу приведу для демонстрации того, что в неё входило.

здесь "no" общее количество проектируемых скважин и "ni" количество исследуемых скважин.

Резервирование продуктивности делалось с целью гарантировать 90% вероятности получить продуктивность равную или больше средней (положительный исход) и 10% получить среднюю продуктивность ниже средней (отрицательный исход). Штука работает чрезвычайно просто и доходчиво.

Если собираешься бурить 400 скважин, а исследовал всего 5, то и коэффициент резервирования равен 0.594. То есть, в расчёте добычи нефти следует брать только 60% от средней продуктивности. Если количество исследований довести до 20, то коэффициент резервирования 0.801. Продуктивность растет до 80% от средней. Следовательно проектная добыча выше на 20%.

Таким образом можно обосновать достаточность исследований на начальной стадии разработки.
На этом конец исторической справки. Простите, что не по теме.

DeimoS 21 6
Апр 16 #12

RomanK. пишет:
Следовательно проектная добыча выше на 20%.

Ошибочный вывод, не добыча растет, а кэф резервирования. Добыча может и падать, если средняя продуктивность после проведения доп исследований существенно упала. 

Роман, а источник не укажешь для полноты картины? А то интересно как была получена эта формула и как она изменится в случае если положительный исход будет определяться не 90%, а 95% или 99%

 

RomanK. 2183 14
Апр 16 #13

Действительно может расти и может и падать. В любом случае, такой подход выглядит более здравым. Книга "Проектирование разработки нефтяных месторождений", Недра 1985 или 86 год. Я вроде встречал и вывод, сам не повторял, помню что ссылаются на теорию надежности и три сигмы.

DeimoS 21 6
Апр 16 #14

RomanK. пишет:
Действительно может расти и может и падать. В любом случае, такой подход выглядит более здравым. Книга "Проектирование разработки нефтяных месторождений", Недра 1985 или 86 год. Я вроде встречал и вывод, сам не повторял, помню что ссылаются на теорию надежности и три сигмы.

 

Благодарю

Go to top