CC BY
21ПРИНЯТИЕ РЕШЕНИЯ О БУРЕНИИ СКВАЖИНЫ В УСЛОВИЯХ НЕОПРЕДЕЛЕННОСТИ: ТРАДИЦИОННЫЙ И 3Р-ПАЛЕОГЕОМЕХАНИЧЕСКИЙ ПОДХОДЫ
УДК 519.876.5+553.98+622.276+622.279
М.В. Пятахин, д.ф .-М.Н., ООО «Газпром ВНИИГАЗ» (Москва, РФ), M_Pyatakhin@vniigaz.gazprom.ru Ю.М. Пятахина, ООО «Газприборавтоматика» (Москва, РФ)
Ю.П. Степин, д.т.н., проф., ФГАОУ ВО «Российский государственный университет нефти и газа (НИУ) имени И.М. Губкина» (Москва, РФ)
Статья посвящена выбору, во-первых, целесообразной стратегии принятия решения о бурении скважины на определенном месторождении или в подземном хранилище газа и, во-вторых, места бурения. Проведено сравнение двух подходов. Первый, традиционный, подход основан на использовании структурной карты пласта-коллектора и может приводить к сомнительному результату, что бурить выгоднее в области вне купольной части структурной ловушки. Во втором подходе используется 3Э-палеогеомеханическое моделирование, в работе показаны его преимущества. Обосновано размещение эксплуатационных скважин в областях улучшенных фильтрационно-емкостных свойств породы пласта-коллектора, определенных с помощью 3Э-палеогеомеханического моделирования. Эти области соответствуют областям трещиноватости породы в результате разрушения растягивающими и сдвиговыми напряжениями. Предложенная методика рассмотрена на примере Невского подземного хранилища газа. Принятие решения о бурении скважины основывается в первую очередь на экономической целесообразности, на возможности получения прибыли от одной скважины. Полученные результаты доказывают высокую экономическую эффективность 3й-палеогеомеханического моделирования, использование этого метода перспективно для других подземных хранилищ газа и месторождений.
КЛЮЧЕВЫЕ СЛОВА: ПОДЗЕМНОЕ ХРАНИЛИЩЕ ГАЗА, ПЛАСТ-КОЛЛЕКТОР, ФИЛЬТРАЦИОННО-ЕМКОСТНЫЕ СВОЙСТВА, ТРЕЩИНОВАТОСТЬ, УПРУГОСТЬ, СКВАЖИНА, БУРЕНИЕ, ЦЕНА, СТРАТЕГИЯ, ВЕРОЯТНОСТЬ, ПРИБЫЛЬ.
Объектом хранения газа на Невском подземном хранилище газа (ПХГ) выступает I гдов-ский пласт, расположенный у подошвы гдовского горизонта. При принятии решения о бурении скважины использована имеющаяся информация о существующих на объекте эксплуатационных скважинах. Перед тем как проанализировать расположение скважин в связке с продуктивными характеристиками, будут определены показатели их экономической эффективности для использования в последующем анализе.
Экономическая эффективность скважины будет определяться ее потенциальным дебитом через прибыль от продажи газа за вычетом затрат на бурение,эксплуатационных затрат, амортизационных отчислений и налогов.
Рассмотрим в качестве примера один из сезонов отбора Невского ПХГ, в котором работали 59 эксплуатационных скважин. По величине суточной производительности эксплуатационные скважины были поделены на три типа: Q1 - скважины с дебитом больше проектного дебита (28 шт., средняя производительность - 300 тыс. м3/сут); 02 - сква -жины с дебитом больше половины проектного дебита (23 шт., 159 тыс. м3/сут); 03 - скважины с производительностью меньше половины проектной производительности (8 шт., 9 тыс. м3/сут).
При известных затратах на стро -ительство скважины, прибыли от продажи газа, ставке дисконтирования, величине амортизационных отчислений и эксплуатационных затрат, налога на имущество можно рассчитать чистый
дисконтированный доход (ЧДД) для каждого типа скважины. Были использованы следующие данные: стоимость бурения скважины - 80 млн руб.; цена газа -4100 руб/тыс. м3; амортизационные отчисления - 5 млн руб. ежегодно; эксплуатационные расходы - 3 млн руб. ежегодно; налог на имущество - 2,2 % от среднегодовой стоимости скважины; ставка дисконтирования - 12 %; продолжительность отбора газа -150 сут.
Для скважин Невского ПХГ с производительностью 01, 02 и 03 задали пятилетний расчетный период и получили значения ЧДД, млн руб.: 550,9 для 01; 238,3 для 02; -94,2 (убыток) для 03.
Полученные результаты показывают, что наиболее экономически эффективными являются скважины типа 01, скважины типа
Pyatakhin M.V., Doctor of Sciences (Physics and Mathematics), Gazprom VNIIGAZ LLC (Moscow, Russian Federation), M_Pyatakhin@vniigaz.gazprom.ru
Pyatakhina Yu.M., Gazpriboravtomatika LLC (Moscow, Russian Federation) Stepin Yu.P., Doctor of Sciences (Engineering), Professor, Federal State Autonomous Educational Institution of Higher Education "Gubkin Russian State University of Oil and Gas (National Research University)" (Moscow, Russian Federation)
The decision on well's drilling under uncertainty: traditional and 3D paleo-geomechanical approaches
The article considers, firstly, the appropriate strategy of decision to drill or not the well in the oil or gas field or underground gas storage, and, secondly, how to choose a drilling location. Two approaches are compared. The first traditional approach is based on a structural map of the reservoir and can lead to the dubious result that drilling is profitable in areas outside the arched part of the structural traps. The second approach uses a 3D paleo-geomechanical modeling, and its advantages are shown in the article. The location of production wells is determined in the areas of improved reservoir properties of rocks of the reservoir, defined using 3D paleo-geomechanical modeling. These zones correspond to areas of fractured rocks resulting from the destruction by the tensile and shear stresses.
The proposed method is considered on the example of the Nevskoe underground gas storage. The decision to drill a well is based primarily on economic feasibility, on the possibility of making a profit from a well. The obtained results prove the high economic efficiency of 3D paleo-geomechanical modeling, the use of this method is promising for other underground gas storages and fields.
KEYWORDS: UNDERGROUND GAS STORAGE, RESERVOIR, RESERVOIR PROPERTIES, FRACTURING, ELASTICITY, WELL, DRILLING, PRICE, STRATEGY, PROBABILITY, PROFIT.
Q2 также окупаются с хорошим доходом, а скважины типа 03 при -носят существенные убытки.
Поскольку в работе проводился анализ нескольких вариантов, интерес представлял вопрос, как изменятся результаты для ЧДД в случае дорогой скважины со стоимостью бурения 160 млн руб. При этом амортизационные отчисления вырастут до 10 млн руб. ежегодно, а эксплуатационные расходы - до 6 млн руб. ежегодно. При остальных неизменных параметрах получаем в случае дорогих скважин с производительностью 01, 02 и 03 для пятилетнего расчетного периода расчетные значения ЧДД, млн руб.: 436,6 для 01; 123,9 для 02; -208,7 (убыток) для 03.
Видно, что относительно более дешевых скважин стоимостью 80 млн руб. с ростом затрат на бурение в 2 раза экономическая эффективность скважины типа 01 уменьшилась примерно на 20 %, скважин 02 - уменьшилась практически в 2 раза, а убыток для скважин 03 вырос более чем в 2 раза.
Рассмотрим, как изменится экономическая эффективность эксплуатации скважин, распределенных по дебиту по типам 01, 02 и 03, в случае существенного снижения
цены на газ с 4100 руб/тыс. м3 до 2000 руб/тыс. м3. Ограничимся случаем дорогой скважины со стоимостью бурения 160 млн руб. При неизменных остальных экономических параметрах получаем в случае дорогих скважин и дешевого газа при пятилетнем периоде эксплуатации расчетные значения ЧДД, млн. руб.: 95,8 для 01; -56,6 (убыток) для 02; -218,8 (убыток) для 03.
Таким образом, для дорогих скважин и дешевого газа только скважины с производительностью 01 будут экономически эффективными. В отличие от предыдущих случаев скважина с производительностью 02 принесет убыток в размере 56,6 млн руб. Убыток для скважины с самой низкой производительностью 03 увеличится на 5 % по сравнению со случаем дорогой скважины с реальной стоимостью газа.
ВЫБОР СТРАТЕГИИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЯ
Основываясь на подготовленных базовых параметрах экономической эффективности эксплуатационных скважин, перейдем к дальнейшей цели - определению вероятностей Р(01), Р(02) и Р(03) того, что пробуренная скважина будет иметь дебит выше проект-
ного, выше половины проектного и ниже половины проектного дебита и относится к типу 01, 02 и 03 соответственно. Ожидаемая выгода (или убыток) от бурения скважины В вычисляется по фор -муле:
В
RQ1.P(Q1) + RQ2.P(Q2) + R01.P(Q1), (1)
где ^^ Д02, - ЧДД скважины с производительностью 01, 02, 03 соответственно.
При выборе стратегии принятия решения о бурении скважины данное решение должно обеспечивать максимальную вероятность получения высокой производительности скважины в условиях неопределенности состояния недр. Таким образом, главная проблема при принятии решения о бурении скважины -недостаточная геологическая изученность объекта хранения или добычи, недостаток знаний о состоянии и характеристиках пласта-коллектора.
Как известно из теории игр, при неизвестном состоянии среды целесообразно провести эксперимент, уточняющий состояние среды и повышающий шансы на принятие правильного (самого выгодного) решения [1, 2]. В качестве подобного эксперимента в
10 15 20 25 30 35 40 Расстояние, км Distance, km
с производительностью Q1 well with the Q1 capacity i-скважина
с производительностью Q2 well with the Q2 capacity 1- скважина
с производительностью Q3 well with the Q3 capacity
Рис. 1. Структурная карта кровли I гдовского пласта Невского ПХГ по абсолютным отметкам (м) на современном этапе
Fig. 1. Structural map of the I Gdovsky horizon top of the Nevskoe underground gas storage on absolute elevations (m) at the present stage
12 14 16 Расстояние, км Distance, km
I- скважина с производительностью Q1 well with the Q1 capacity i- скважина
с производительностью Q2 well with the Q2 capacity 3- скважина
с производительностью Q3 well with the Q3 capacity
Рис. 2. Увеличенный фрагмент структурной карты кровли I гдовского пласта Невского ПХГ, представлены отобранные эксплуатационные скважины Fig. 2. The enlarged fragment of the structural map of the I Gdovsky horizon top of the Nevskoe underground gas storage, the selected production wells are presented
данной работе рассматриваются, во-первых,использование структурной модели I гдовского пласта Невского ПХГ (традиционный подход) и,во-вторых,использование 3D-палеогеомеханической модели ^ ПГМ, новая альтернатива).
Разработанная 3Э ПГМ [3-5] отвечает на вопрос, в каких местах порода объекта хранения газа обладает наилучшими коллектор-скими свойствами. Далее предлагается новый, ранее нигде не применявшийся метод анализа. С точки зрения улучшенных
фильтрационно-емкостных свойств (ФЕС) наиболее благоприятно расположение скважин в зонах разрушения породы растягивающими напряжениями и зонах разрушения сдвигом. Местоположение этих зон определяется разными критериями (критерий разрушения породы растяжением и критерий Кулона - Мора), поэтому зоны не пересекаются. В дальнейшем по результатам эксплуатации скважин оценивается, какая зона лучше отражает свойства пласта.
Для демонстрации преимуществ нового метода проведено сравнение с традиционным структурным подходом. В традиционном подходе место для бурения скважины выбирается на основании структурной модели (карты) объекта хранения газа. Купольные области - ловушки на структурной карте могут пересекаться с областями улучшенных ФЕС, найденными с помощью 3D ПГМ, поэтому рассмотрим оба подхода к принятию решения о бурении скважины по очереди.
В традиционной схеме принятия решения о бурении скважины используются следующие стратегии: SO1 - бурить в купольной части структурной ловушки I гдовского пласта Невского ПХГ; SO2 - бурить вне купола ловушки.
В качестве критериев выбора наилучшей стратегии выступают производительности скважин Q1, Q2 и Q3. Проводимое исследование нацелено на получение максимального дебита скважин, бурящихся на ПХГ. Таким образом, области бурения, определяемые каждой из стратегий, должны включать как можно большее количество скважин с производительностью типа Q1; для случая реальной цены газа большее, а для дешевого газа меньшее количество скважин Q2; и наименьшее число скважин с производительностью типа Q3, которые во всех рассмотренных случаях приносят убытки.
Структурная модель I гдовского пласта приведена на рис. 1. В рабо -те в целях оптимизации расчетной сетки использовалась условная система координат, повернутая на 45° против часовой стрелки в горизонтальной плоскости относительно традиционной системы координат. Невское ПХГ вытянуто вдоль оси x в выбранной системе координат, а ось y соответствует направлению на северо-запад. На рис. 1 показаны скважины, участвовавшие в одном из сезонов отбора. Плоскость, отделяющая купольную часть структурной
ловушки от остальной ловушки, проведена по уровню половины амплитуды ловушки. Купольная часть выделена малиновым цветом (см. рис. 1).
Для дальнейшего анализа стратегий принятия решения увеличим масштаб рис. 1 таким образом, чтобы охватить все задействованные в отборе газа эксплуатационные скважины и провести их корректный подсчет. Результат представлен на рис. 2, где на структурной карте I гдов-ского пласта Невского ПХГ показано расположение эксплуатационных скважин в соответствии с их производительностью.
Подсчет скважин, попавших в зоны предполагаемого бурения, при разных стратегиях принятия решения SO1 и SO2 дал следующие результаты (табл. 1):
- в купольную часть структурной ловушки I гдовского пласта Невского ПХГ попало 14 скважин типа 01; 20 - 02; 5 - 03;
- вне купола ловушки осталось 14 скважин типа 01; по 3 - 02 и 03.
Полученные данные стали результатом эксперимента по уточнению состояния среды при принятии решения о бурении скважины в традиционном подходе.
В табл. 1 показано, сколько раз в купольной части ловушки и вне ее встречались скважины типа 01, 02 и 03, т. е. представлена совместная статистика структурного фактора и типа скважин для данного ПХГ.
Разделив значения табл. 1 на число скважин (59), получим вероятности появления разных типов скважин в каждой из стра -тегий (табл. 2). Строка «Сумма» в табл. 2 показывает безусловные, доопытные (до использования структурной модели)вероятности состояний 01, 02 и 03. В столбце «Сумма» табл. 2 представлены ве -роятности нахождения скважин либо в купольной части ловушки, либо в области ловушки вне купольной части независимо от дебита: Р£01) = 0,66; Р£02) = 0,34.
Таблица 1. Число скважин каждого типа при разных стратегиях в традиционном подходе
Table 1. Number of wells of each type in different strategies in the traditional approach
Стратегия Критерии Criteria
Strategies Q1 Q2 Q3 Сумма Total
SO1 14 20 5 39
SO2 14 3 3 20
Сумма Total 28 23 8 59
Таблица 2. Матрица вероятностей появления скважин в традиционном подходе Table 2. Matrix of the probabilities of the appearance of wells in the traditional approach
Стратегия Критерии Criteria
Strategies Q1 Q2 Q3 Сумма Total
SO1 P(Q1 П SO1) = 0,24 P(Q2 П SO1) = 0,34 P(Q3 П SO1) = 0,08 0,66
SO2 P(Q1 П SO2) = 0,24 P(Q2 П SO2) = 0,05 P(Q3 П SO2) = 0,05 0,34
Сумма Total 0,48 0,39 0,13 1,00
С учетом проведения эксперимента - анализа структуры -вероятности появления скважин того или иного типа после бурения становятся условными вероятностями и определяются по теореме Байеса [1, 2]:
P(Q1/S01) = P(Q1 П S01)/P(S01) = 0,36; P(Q1/S02) = P(Q1 (1 S02)/P(S02) = 0,70; P(Q2/S01) = P(Q2 П S01)/P(S01) = 0,52; P(Q2/S02) = P(Q2 П S02)/P(S02) = 0,15;, (2) P(Q3/S01) = P(Q3 П S01)/P(S01) = 0,12; P(Q3/S02) = P(Q3 П S02)/P(S02) = 0,15,
где Р (01/Б01), Р (02/Б01), Р(03/ Б01) - вероятность получить при бурении в купольной части структурной ловушки Невского ПХГ скважину с дебитом 01, 02, 03 соответственно; Р(01^02), Р(02^02), Р(03^02) - вероятность получить при бурении вне купольной части ловушки скважину с дебитом 01, 02, 03 соответственно.
Используя формулу (1) для ожидаемой выгоды В от бурения скважины, получаем для стратегий бурения в купольной части ловушки и вне купольной части соответственно: В = 308,5 млн
к
руб.; В = 470,5 млн руб.
Таким образом,традиционный структурный подход к принятию решения о бурении скважины приводит к неожиданному и сомнительному, с точки зрения практики разработки,результату, что бурить выгоднее в области вне купольной части структурной ловушки. Причина заключается в том, что, по-видимому, фактор улучшенных ФЕС породы может превалировать над структурным фактором, который не вполне отражает продуктивные свойства пласта-коллектора.
МЕТОД 3D ПГМ
Далее рассмотрим подход к принятию решения о бурении скважины с помощью 3Э ПГМ [3-5]. Сущность нового подхода заключается, во-первых, в использовании палеоструктурных построений для определения смещений точек пласта - целевого объекта на протяжении геологического времени вплоть до современного этапа. Во-вторых, в дальнейшем по найденным смещениям методами физики прочности находятся деформации и напряжения в горной породе, а
Таблица 3. Число скважин каждого типа в разных стратегиях при BD-палеогеомеханическом моделировании
Table 3. Number of wells of each type in different strategies for 3D paleogeomechanical modeling
Стратегия Критерии Criteria
Strategies Q1 Q2 Q3 Сумма Total
SN1 15 11 3 29
SN2 11 9 4 24
SN3 2 3 1 6
Сумма Total 28 23 8 59
= E
12 14 16 Расстояние, км Distance, km
- область упругой деформации пород
zone of elastic deformation of rock I - область разрушения пород сдвигом
zone of shear fracture of rock I - область разрушения пород растягивающими напряжениями zone of rock fracture by tensile
J] - скважина
с производительностью СИ well with the Q1 capacity [2] - скважина
с производительностью Q2 well with the Q2 capacity - скважина с производительностью Q3 well with the Q3 capacity
Рис. 3. Схема областей трещиноватости I гдовского пласта Невского ПХГ на современном этапе
Fig. 3. Diagram of the fracturing of the I Gdovsky reservoir of the Nevskoe underground gas storage at the present stage
также области трещиноватости и улучшенных ФЕС. Учет действия тектонических сил, по величине сравнимых или даже превышающих силы, связанные с весом вышележащих горных пород, выступает главным преимуществом 3D ПГМ по сравнению с традиционными моделями.
В настоящей работе будем использовать полученные с помощью 3D ПГМ результаты о расположении областей разрушения и трещиноватости породы I гдовского пласта Невского ПХГ на современном этапе [3-5]. На рис. 3 приведена соответствующая схема областей I гдовского пласта Невского ПХГ.
В новом подходе к принятию решения о бурении скважины с
помощью 3Э ПГМ использованы следующие стратегии: SN1 -бурить в области разрушения породы растягивающими напряжениями; БМ2 - бурить в области разрушения породы сдвигом; SN3 - бурить в области упругой деформации породы.
Подсчитывая эксплуатационные скважины, попавшие в зоны предполагаемого бурения, при разных стратегиях принятия решения БШ, БМ2 и БМ3 получаем (табл. 3):
- в области разрушения породы растягивающими напряжениями I гдовского пласта Невского ПХГ попало 15 скважин типа Q1; 11 -Q2; 3 - Q3;
- в областях разрушения поро -ды сдвигом расположено 11 сква -жин типа Q1; 9 - Q2; 4 - Q3;
- в области упругой деформации породы находятся 2 скважины типа Q1; 3 - Q2; 1 - Q3.
Таким образом,получены результаты эксперимента по уточнению состояния среды при принятии решения о бурении скважины в новом подходе с использованием 3D ПГМ.
В табл. 3 показана совместная статистика(многокритериальная оценка [1]) фактора ФЕС породы пласта-коллектора и типа скважин для Невского ПХГ.
Чтобы получить вероятности появления разных типов скважин в каждой из стратегий, представленные в табл.4, делим значения табл. 3 на число скважин (59). Столбец «Сумма» табл. 4 показывает вероятности нахождения скважин независимо от их дебита в зоне разрушения породы растяжением, в зоне разрушения сдвигом или в зоне упругой деформации породы пласта-коллектора: P(SN1) = 0,491; P(SN2) = 0,407; P(SN3) = 0,102.
После проведения эксперимента по уточнению состояния среды, в данном случае 3D ПГМ, вероятности появления скважин того или иного типа после бурения с учетом многокритериальных оценок Q1, Q2, Q3 определяются по теореме Байеса [1]:
P(Q1/SN1) = P(Q1 n SN1)/P(SN1) = 0,517; P(Q1/SN2) = P(Q1 П SN2)/P(SN2) = 0,457; P(Q1/SN3) = P(Q1 П SN3)/P(SN3) = 0,333; P(Q2/SN1) = P(Q2 П SN1)/P(SN1) = 0,379; P(Q2/SN2) = P(Q2 П SN2)/P(SN2) = 0,376;, (3) P(Q2/SN3) = P(Q2 П SN3)/P(SN3) = 0,500; P(Q3/SN1) = P(Q3 П SN1)/P(SN1) = 0,104; P(Q3/SN2) = P(Q3 П SN2)/P(SN2) = 0,167; P(Q3/SN3) = P(Q3 П SN3)/P(SN3) = 0,167
где P(Q1/SN1), P(Q2/SN1), P(Q3/SN1) -вероятность получить при бурении в области разрушения породы растягивающими напряжениями скважину с дебитом Q1, Q2, Q3 соответственно; P(Q1/SN2), P(Q2/SN2), P(Q3/SN2) - вероятность получить при бурении в области разрушения породы сдвигом скважину с дебитом Q1, Q2, Q3 соответственно; P(Q1/ SN3), P(Q2/SN3), P(Q3/SN3) - вероятность получить при бурении в области упругой деформации поро-
ды пласта-коллектора скважину с дебитом Q1, Q2, Q3 соответственно.
Используя формулу (1) для ожи -даемой выгоды В от бурения сква-жины, получаем для стратегий бурения в области разрушения растяжением, в области разрушения сдвигом и в области упругой деформации соответственно: Вр = = 365,3 млн руб.; Вс = 325,6 млн руб.; Ву = 286,9 млн руб.
Самой выгодной оказывается первая стратегия, поэтому получаем решение задачи о бурении скважины: во-первых, скважину бурить и, во-вторых, бурить в об -ласти разрушения породы растягивающими напряжениями.
Аналогичные расчеты для дорогой скважины со стоимостью бурения 160 млн руб. позволяют получить ожидаемую выгоду при разных стратегиях: Вр = 251 млн руб.; Вс = 211,3 млн руб.; Ву = 172,5 млн рубс.
Величина выгоды по сравнению со случаем скважины стоимостью 80 млн руб. уменьшилась в 1,46, 1,54 и 1,66 раз соответственно. Стратегия бурения скважины в области разрушения породы растягивающими напряжениями остается самой выгодной, и сохраняется решение о бурении скважины в этой области.
Для случая дорогой скважины и дешевого газа ценой 2000 руб/тыс м3 при разных стратегиях принятия решения
Таблица 4. Матрица вероятностей появления скважин при 3D-палеогеомеханическом моделировании
Table 4. Matrix of probabilities of occurrence of wells in 3D paleogeomechanical modeling
Стратегия Критерии Criteria
Strategies Q1 Q2 Q3 Сумма Total
SN1 P(Q1 П SN1) = 0,254 P(Q2 П SN1) = 0.186 P(Q3 П SN1) = 0,051 0,491
SN2 P(Q1 П SN2) = 0,186 P(Q2 П SN2) = 0.153 P(Q3 П SN2) = 0,068 0,407
SN3 P(Q1 П SN3) = 0,034 P(Q2 П SN3) = 0.051 P(Q3 П SN3) = 0,017 0,102
Сумма Total 0,474 0,390 0,136 1
получаем ожидаемую выгоду: Вр = 5,3 млн руб.; Вс = -14 млн руб. (убыток); Ву = -33 млн руб. (убыток).
Таким образом, в этом случае стратегия бурения скважины в области разрушения породы растягивающими напряжениями не только самая выгодная, но и единственная, которая позволяет рассчитывать на прибыль, а не на убытки, как в других стратегиях. Этот результат подтверждает воз -растание роли исследовательской работы, 3D ПГМ, при возможном ухудшении экономической ситуации - росте стоимости бурения с одновременным снижением цены на газ.
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
Во всех рассмотренных случаях при определении ожидаемой выгоды следует вычесть расходы на проведение эксперимента по уточнению состояния сре-
ды - 30 ПГМ. Стоимость выполне -ния 3D ПГМ как научно-исследо -вательской работы не превышает, по экспертной оценке, нескольких миллионов рублей даже для сложных объектов. Таким образом, затраты на 3D ПГМ весьма малы по сравнению с ожидаемой выгодой от использования этого подхода при принятии решения о бурении скважины, составляющей сотни миллионов рублей.
Полученные результаты доказывают высокую экономическую эффективность 30 ПГМ, заключающуюся в существенном превышении выгоды над затратами при решении проблем бурения скважин. Развитая методика на основе 30 ПГМ перспективна для других ПХГ и месторождений и не ограничивается принятием решения о бурении скважины на Невском ПХГ, выбранном в качестве примера в данной работе. ■
ЛИТЕРАТУРА
1. Степин Ю.П. Компьютерная поддержка формирования, многокритериального ранжирования и оптимизации управленческих решений в нефтегазовой отрасли. М.: Недра, 2016. 760 с.
2. Розен В.В., Бессонов Л.В. Математические модели принятия решений в экономике. Саратов: УЦ «Новые технологии в образовании», 2008. 401 с.
3. Пятахин М.В., Пятахина Ю.М. Новый подход к геомеханическому моделированию для оптимизации разработки, бурения скважин, проведения гидроразрыва пласта // Вести газовой науки: науч.-техн. сб. 2017. № 1. С. 259-266.
4. Пятахин М.В., Пятахина Ю.М. 3Р-палеогеомеханическое моделирование - новый подход к разработке, бурению скважин, проведению гидроразрыва пласта // Территория «НЕФТЕГАЗ». 2017. № 7-8. С. 38-49.
5. Пятахин М.В., Пятахина Ю.М. 3Р-палеогеомеханическое моделирование для разведки и освоения нефтегазовых залежей // Тезисы докладов IV Междунар. науч.-практ. конф. «Мировые ресурсы и запасы газа и перспективные технологии их освоения». М.: Газпром ВНИИГАЗ, 2017.
С. 50.
REFERENCES
1. Stepin Yu.P. Computer Support for the Formation, Multi-Criteria Ranking and Optimization of Management Decisions in the Oil and Gas Industry. Moscow, Nedra, 2016, 421 p. (In Russian)
2. Rozen V.V., Bessonov L.V. Mathematical Models of Decision-Making in the Economy. Saratov, Educational Center "New Technologies in Education", 2008, 401 p. (In Russian)
3. Pyatakhin M.V., Pyatakhina Yu.M. A New Approach in Geomechanical Modelling to Optimize Reservoir Production, Drilling and Hydraulic Fracturing. Nauchno-tekhnicheskiy sbornik "Vesti gazovoy nauki" = Scientific and Technical Collection "News of Gas Science", 2017, No. 1, P. 259-266. (In Russian)
4. Pyatakhin M.V., Pyatakhina Yu.M. 3D Paleo-Geomechanical Modeling - a New Approach for the Production, Drilling, Hydraulic Fracturing. Territorija "NEFTEGAS" = Oil and Gas Territory, 2017, No. 7-8, P. 38-49. (In Russian)
5. Pyatakhin M.V., Pyatakhina Yu.M. 3D Paleo-Geomechanical Modeling for Exploration and Development of Oil and Gas Deposits. Abstracts of Reports of the IV International Scientific and Practical Conference "World Resources and Gas Reserves and Promising Technologies for Their Development". Moscow, Gazprom VNIIGAZ, 2017, P. 50. (In Russian)
