CC BY
63
Ключевые слова:
углеводороды,
запасы,
экономика,
объекты,
лицензирование,
рентабельность,
оценка
рентабельности.
Keywords:
hydrocarbons,
reserves,
economics,
areas,
licensing,
cost-effectiveness,
cost-effectiveness
assessment.
УДК 553.98:336
О.Г. Кананыхина, Е.Д. Ковалева, Ю.Б. Силантьев, Т.О. Халошина
Геолого-экономическое обоснование выбора первоочередных объектов для лицензирования
Радикальные преобразования экономики, связанные с переходом ее на эффективный рыночный механизм, обусловливают необходимость разработки и внедрения новых методов предынвестиционной оценки проектов освоения газовых и газоконденсатных месторождений для снижения геологических и технологических рисков. Методология формирования и оценки инвестиционного проекта (проектный анализ) направлена на комплексное и многоаспектное исследование, отражающее многостадийную и многофакторную структуру проекта. Важнейшей частью этой структуры являются анализ рисков и комплекс мероприятий (управление или менеджмент) по их снижению, в том числе на основе кластерного (или портфельного) анализа.
Инвестиционное проектирование, как правило, осуществляется в условиях значительной неопределенности, т.е. ограниченного, чем это необходимо, объема информации. Кроме этого, неопределенность обусловлена недостаточной надежностью (достоверностью) информации. Частичное (или полное) снятие неопределенности осуществляется в результате получения дополнительных данных. Это достигается или проведением новых (геологоразведочных, инженерных, экологических и др.) исследований, или получением (в результате комплексного анализа, моделирования и т.п.) невостребованных ранее данных [1].
Проведенный анализ выявления месторождений и, соответственно, перспективных объектов указывает, что динамика распределения вероятности открываемых месторождений в процессе поискового цикла в большинстве случаев характеризуется резким левосторонним (в сторону уменьшения) смещением запасов открываемых месторождений на границе его первой и второй третей периода освоения территорий. Распределение открываемых месторождений во второй и последней третях близки к ожидаемому прогнозу.
В пределах древних нефтегазоносных бассейнов (НГБ) доля пяти крупнейших месторождений в структуре запасов не превышает 30-40 %, в то время как в пределах НГБ молодых платформ и современных пассивных окраин она достигает 80-85 %. Последнее указывает на возможность априорной (допоисковой) оценки доли и значимости данных скоплений в ожидаемой структуре месторождений (по крупности). В настоящее время доля малых месторождений фонда ожидаемых открытий в пределах Западно-Сибирской (постгерцинской) платформы превышает 99 %.
Приведенная информация указывает на возможности априорного обоснования выбора объектов для инвестирования. Отметим, что решения о проведении геологоразведочных работ (ГРР) и реализации технологических мероприятий по утилизации ресурсов открываемых скоплений углеводородов являются ключевыми (с точки зрения экономических последствий) в цепочке управленческих решений при освоении месторождений нефти и газа. Однако методы подготовки и принятия решений очень слабо ориентированы на экономические решения. Для западных добывающих компаний анализ управленческих решений в области оценки экономических результатов уже длительный период является общепринятым.
В настоящее время положение меняется. В значительной мере это связано с тем, что в качестве инвесторов выступает не государство, а сами добывающие компании. Вполне естественно, что они заинтересованы минимизировать геологоинвестиционные риски, связанные с освоением разномасштабных нефтегазовых объектов, характеризующихся различной степенью изученности.
Понятие геологического риска пока не устойчиво («не прижилось»), технологическому риску в этом отношении «повезло» более [2]. При оценке инвестиционной привлекательности нефтегазоносного объекта проводится моделирование по крайней мере трех основных составляющих процесса принятия решений: геологической, технологической, экономической.
Эти составляющие формируют последовательность принятия решений, в том числе структуру риск-анализа. Очевидно, что геологический риск и степень информационной обеспеченности, контролирующие неопределенность моделирования, связаны обратной зависимостью, а любая оценка носит вероятностный характер. При этом исходные геологические, в том числе промысловые, параметры могут неоднократно меняться в результате переинтерпретации исходных данных. Это определяет необходимость мониторинга моделей с целью корректировки бизнес-планов компании (если появляется необходимость).
При оценке перспектив освоения лицензируемого участка или локального объекта, в том числе месторождения, ряд исследователей считают целесообразным определение геологического риска как вероятности того, что реальные геологические ресурсы/запасы углеводородов (УВ) (или особенности геологической модели) окажутся ниже ожидаемого уровня (т.е. неадекватными реальной модели). Вероятностные параметры геологического риска непосредственно связаны с параметрами оценки и определяются тремя факторами:
1) адекватностью предполагаемых ловушек реально существующим;
2) адекватностью фильтрационно-емкостных параметров резервуара;
3) наличием УВ и адекватностью качественного и фазового состава УВ.
Экспресс-оценка локализованных ресурсов основана на стохастической генетике параметров подсчета. Авторами учитывались четыре параметра: площадь (км2), толщина (мощность) потенциального продуктивного пласта (м), пористость (%), извлечение УВ (м3 газа / м3 резервуара).
В случае анизотропной модели изменения подсчетных параметров (увеличения с различным градиентом) отмечается большой разброс оценок локализованных ресурсов/запасов УВ. Они меняются от минимальной (при вероятности Р90) до максимальной (при Р10).
Приведенная информация указывает на наличие стохастической генетики трансформации структуры УВ-потенциала: по мере освоения УВ-потенциала разномасштабных регионально-зональных объектов доля малых месторождений газа и нефти увеличивается. Для трансформации фонда выявленных перспективных объектов в фонд месторождений характерны два варианта - пессимистический и оптимистический.
Отметим, что возможны и аномальные случаи, когда в результате проведения ГРР выявленные запасы УВ превышают оцененные ранее ресурсы (чаще в пределах конкретного локального объекта). Примером такого случая являются результаты опоискования территорий Оренбургского и Астраханского месторождений, в пределах которых вначале разбуривались локальные поднятия, рассматриваемые как самостоятельные объекты поиска (Светлошаринское, Аксарайское, Долгожданное, Краснохолмское и др.). И лишь в результате бурения скважин между ними, в том числе в седловинах, были выявлены уникальные месторождения УВ, запасы которых многократно превысили локализованные ресурсы этих локальных поднятий.
Повышение изученности объекта уменьшает разброс стохастических оценок, это происходит за счет уменьшения маловероятных и увеличения более вероятных оценок запасов УВ.
Обычно при экономической оценке инвестиционных проектов (ИП) используются методы [1]:
1) чистой приведенной стоимости (NPV);
2) индекса рентабельности (PI);
3) внутренней процентной ставки (IRR);
4) срока окупаемости (PP).
В основном эти методы основаны на дисконтировании.
Метод чистой приведенной стоимости (NPV) основан на сопоставлении дисконтированных величин инвестиций и генерируемых ими доходов:
NPVj = COj + X
к = 1
(Pkj Ckj)
(I + r)k ’
где Pj - доход (чистая прибыль) в k-ом году; Ckj - инвестиции в j-ом году (величина всех издержек); r - «желаемая» рентабельность (ставка дисконтирования) проекта; I - рентабельность инвестиций с нулевым риском (она обычно близка к уровню инфляции); n - коли-
чество мест, в которых будет осуществляться ИП, начиная с момента начала его финансирования (Coj).
Критерием положительного принятия решения является NPV > 0.
Метод индекса рентабельности (PI), по
сути, является продолжением предыдущего. Индекс рентабельности определяется по формуле
Pk
(I + г )k
IC,
где 1C - дисконтированная величина инвестиций.
Проект привлекателен, если PI > 1.
Метод внутренней процентной ставки (IRR). Внутренняя процентная ставка является той нормой дисконта, при которой величины дисконтированного дохода и дисконтированных инвестиций равны, т.е. являются решением уравнения
у Pk = у IC
ha+г) у(i+i)
где m - количество лет, в течение которых будут осуществляться капиталовложения.
IRR = г, при котором NPV = 0.
Метод определения срока окупаемости (PP) в период времени, за который дисконтированные величины дохода от проекта и инвестиций в проекте сравняются, т.е. PP = п, при котором
n
Е
к=1
Pk
(I + Г)
= IC.
Данные методы являются основой для разработки методик геолого-экономической кластеризации новых объектов с целью освоения их УВ-потенциала в ряде нефтегазовых компаний и предприятий. В этих методиках используются однозначные параметры: чистый дисконтированный доход (ЧДД), индекс доходности (ИД) и др.
Многие критерии и показатели являются специфическими для местных условий [3]. Они составляют два типовых ряда - экономический и геолого-технологический. Структура каждого из них характеризуется своей генетикой.
Геолого-технологический ряд формируется последовательностью трех блоков: запасы ^ резервуар ^ УВ-продуктивная система.
Экономический ряд состоит их двух частей: стоимость добытых УВ ^ затраты на
их освоение (в том числе с учетом отчислений и инфляции), т.е. определяется ЧДД (NPV или 8npv).
В качестве основного критерия эффективности каждого отдельно взятого элементарного ИП, рассматриваемого как конкретная реализация из генеральной совокупности, удобнее всего взять чистую приведенную (дисконтированную) стоимость проекта NPVjj (i - номер варианта, допустим, геологической модели (УВ-объекта) с соответствующей оценкой запасов, а j - номер варианта стоимостных оценок издержек и доходов). Если обозначить вероятность j-го варианта стоимостных оценок затрат и доходов через g, то среднюю ожидаемую величину NPV для i-го варианта модели можно рассчитать по формуле
NPVi = J q NPV,
j=i
m
при естественных ограничениях ^ qt = 1,
i=1
где m - число вероятных исходов по стоимостным оценкам.
Принимая решения об эффективности ИП в условиях неопределенности, инвестор решает как минимум двухкритериальную задачу -оптимального сочетания «риск - доход» ИП. Очевидно, что найти идеальный вариант «максимальный доход - минимальный риск» удается в редких случаях.
Результаты геолого-экономической оценки позволяют провести ранжирование перспективных объектов. Модели ранжирования перспективных объектов и месторождений указывают на наличие различных кластерных ситуаций: схожие по размерам малые месторождения (или объекты) могут характеризоваться различным риском освоения и, наоборот, расположенные в одном кластере предпочтительности УВ-объекты могут существенно различаться по геолого-технологическим показателям.
В таблице представлены результаты экспертного ранжирования 60 объектов Гыданской нефтегазоносной области (НГО) [4]. Наглядно показано, что наиболее предпочтительными для освоения являются 10 наиболее крупных объектов (выделены зеленым цветом). Остальные относятся к категории малых (с запасами или ресурсами менее 40 млрд м3). Очевидно, что для бизнес-планирования данной НГО необходима комплексная кластеризация объектов,
Гыданская НГО.
Результаты предварительного ранжирования перспективных объектов
Объект Нефтегазовый комплекс Ресурсы категории С3, млн т н.э. Рейтинг
газ нефть прибыль убыток предпочтительность
Волновая юра 0,8 0,3 + — —
Вост. Корпачевская юра 13,4 - + + - - + + - - + + - -
Вост. Садарская н. мел 7 - + — —
Вост. Хасырейская в. мел 4,86 2,2 + + +
Вост. Ялятинская н. мел - 3,6 + + +
Яртояхинская мел 56 - + + + - + + - - + + + -
Галияхинская н. мел 31 1,3 + + + - + + - - + + + -
Глубинная мел - 2,4 + + + - + + - - + + + -
Дровяная н. мел, юра 34,8 4,7 + — —
Зап. Антипаютинская н. мел - 1,1 + + + + - - + + + + + +
Зап. Геофизическая мел, юра 204,8 6,5 + + +
Зап. Парусная в. мел 6 - + + - - + +
Зап. Солпатинская н. мел 14 - + + +
Зап. Сопочная мел 5 - + — —
Заречная мел, юра 1,05 0,9 + + + - - - + + + + + +
Каркасная мел 98 15,4 + + - - + + + - -
Кустарниковая н. мел 5 5,6 + + + - + + - - + + + -
Лунная мел, юра 50 6 + + - - + + - - + + -
Малогыданская н. мел 5 1 + + + + + + - - + + + +
Меркуяхинская мел 190 14 + + - - + + - - + + - -
Михайлинская н. мел 22,1 10,1 + + + - - +
Мозаичная в. мел 4,1 - + + - - + + - - + + - -
Мраморная мел ОО 00 2 + + +
Нижне-Ялятинская в. мел 4,8 - + + - - + + - - + + - -
Новоялятинская мел 13,6 - + + + + + +
Приречная н. мел 68,7 14,3 + + - - + + - - +
Садарская н. мел 8 - + + + - + + - - + + - -
Сахаровская н. мел, юра 8,1 1 + + —
Сев. Антипаютинская н. мел - 0,9 + + - - + + - - + + -
Сев. Гыданская н. мел 41 12 + + - - + + - - +
Сев. Кустарниковская н. мел, юра 3,1 1,4 — + +
Сев. Мессояхская н. мел, юра 9,2 - + + + - + + - - +
Сев. Минховская мел 5,9 - + + + - - + + + +
Сев. Русская н. мел, юра 58 21,3 + + - - + + - - + + + +
Сев. Танамская н. мел 70 7 + + + + - -
Сев. Таловейская мел, юра 25,3 - + + + - + +
Сев. Угловая в. мел 8 - + + + - + + + - -
Сев. Ядаяхская н. мел 37 - + + + - + + - - + + - -
Сопочная мел 18 2 + + - - + + - - + + - -
Тасейско-Заполярная мел 20,48 - + + - - + + - - + + - -
Толавейская н. мел 14 - + + + - + + + - -
Торамюйская мел 37 - + + + + + + - - +
Угловая мел 70 11 + + + - + + - + + - -
Юж. Гыданская 1 н. мел 70 1 + + + - + + - - + + + -
Юж. Гыданская 2 н. мел 70 1 + + - - + + + + +
Юж. Кустарниковская мел, юра 9 - + + + - + + - - + + + +
Юж. Солетская н. мел, юра 48 2 + + - - + + + - +
Юж. Угловая в. мел 16 16 + + - - + + - - + + + -
Юж. Ялатинская н. мел 20 6 + + - - + + - - + + - -
Юрская н. мел, юра 13,9 - + + - - + + - - + + -
Ягельная мел 9 - + + + + + + - - + + -
Ялятинская н. мел 29,6 - + + + + + + - - + + - -
Яртояхинская н. мел 60 3 + + - - + + - - + + + -
Антипаютинско е н. мел 56,5 19,5 + + - - + + + - + + + +
Вост. Минховское н. мел 5 4 + + - - + + - - + + - -
Геофизическое в. мел 17,9 - + + - - + + - - + + - -
Зап. Юрхаровское н. мел - 13,8 + + - - + + - - + + - -
Минховское н. мел, юра 12 - + + - - + + - - +
Тота -Яхинское н. мел 35 - + + + - + + - - + + - -
Штормовое н. мел 114 60 + + + + + + - + + + +
инструментом которой являются портфельный анализ (ПА) и ранжирование объектов. Последнее является упрощенным вариантом ПА [5].
Данные исследования должны быть обязательной составляющей снижения риска освоения малых месторождений УВ. Упрощенный алгоритм этого «инструментария» заключается в сопоставлении геолого- и технологоэкономических параметров освоения и выборе наиболее перспективных объектов.
Влияние на реализацию инвестиционного проекта характеризует структуру формирования доходной и затратной статей проекта и в конечном итоге оценки NPV.
В процессе разработки бизнес-плана нередко оценивается до десяти возможных стратегий, каждой из которых свойственна своя совокупность рисков [1]. Детальное описание этих совокупностей затруднено, что лимитирует возможности мероприятий по их снижению. С целью преодоления этого, а также определения риск-менеджмента используются карты риска.
Результаты геолого-экономического ранжирования и исследования позволили провести кластеризацию перспективных территорий по степени экономической значимости. Большая часть этих объектов и «приближенных» к ним располагаются в центральной субширотной зоне Гыданской НГО.
Список литературы
1. Ампилов Ю.П. Методы геологоэкономического моделирования ресурсов и запасов нефти и газа с учетом неопределенности и риска / Ю.П. Ампилов. -М.: Геоинформарк, 2002. - 182 с.
2. Гудымова Т.В. Геолого-экономический мониторинг сырьевой базы углеводородов /
Т.В. Гудымова, Л.Е. Николаева, Ю.Б. Силантьев и др. // Газовая геология России (вчера, сегодня, завтра). - М.: ВНИИГАЗ, 2000. - С. 92-101.
3. Батурин Ю.Н. Прогнозирование освоения ресурсов нефти и газа в рыночных условиях / Ю.Н. Батурин // Геология нефти и газа. -1994. - № 6. - С. 39-43. 4 5
4. Атлас распределенного фонда Российской Федерации. - М.: МИР, Аэрогеология, 2002. -181 с.
5. Назаров В.И. Экономическая оценка ресурсов нефти и газа России / В.И. Назаров,
В. Д. Наливкин // Геология нефти и газа. -1997. - № 10. - С. 15-25.
Оговоримся сразу, что приведенные количественные показатели ранжирования имеют в большей степени относительный характер, который в незначительной мере (пространственно) совпадает с вариантом экономической эффективности. Показатель ценности недр (тыс. у.е./км2) варьируется от 450 в районе «треугольника» месторождений Геофизическое -Солетское - Гыданское до 50-55 в приграничных с Красноярским краем районах. Уменьшение ценности недр прогнозируется от Утреннего месторождения в северном направлении к окончанию полуострова. В южном и восточном направлениях от центральной (субширотной) зоны Гыданской НГО отмечаются локальные участки повышенной ценности недр: в районах Танамской группы объектов и Антипаютинского (совместно с Тотояхинским и Минховским) месторождения, которые являются характеристиками стоимостного блока их освоения [5].
Очевидно, что перспективные объекты (проспекты), расположенные в зоне повышенной УВ-ценности недр, являются первоочередными для формирования портфеля перспективных для лицензирования структур (перспективных участков и зон развития структурнолитологических ловушек и др.).
References
1. Ampilov Yu.P. Methods of geological-economic simulation of oil and gas resources and reserves taking into account uncertainty and risk /
Yu.P. Ampilov. - M.: Geoinformark, 2002. -
182 p.
2. Gudymova T.V. Geological-economic monitoring of the hydrocarbon raw materials base /
T.V. Gudymova, L.E. Nikolaeva, Yu.B. Silantiev et al. // Gas geology of Russia (yeasterday, today and tomorrow). - M.: VNIIGAZ, 2000. -P. 92-101.
3. Baturin Yu.N. Forecasting of oil and gas resource development in market conditions /
Yu.N. Baturin // Oil and gas geology. - 1994. -№ 6. - P. 39-43.
4. Atlas of distributed reserves of the Russian Federation. - M.: MNP, Aerogeology, 2002. -
181 p.
5. Nazarov VI. Economic assessment of oil and gas resources of Russia / V.I. Nazarov, V.D. Nalivkin // Oil and gas geology. - 1997. - № 10. - P. 15-25.
