Вероятностно-статистическая оценка запасов и ресурсов в модуле «Uncertainty_Analysis» в программном обеспечении Roxar RMS

UDK: 553.98.048
DOI: 10.24887/0028-2448-2018-7-8-11
Ключевые слова: риск, вероятностно-статистическая оценка, метод Монте-Карло, классификация запасов и ресурсов нефти и горючих газов, система управления запасами и ресурсами жидких, газообразных и твердых углеводородов (SPE-PRMS), сравнение отечественных и международных классификаций запасов
Авт.: Р.С. Хисамов (ПАО «Татнефть»), А.Ф. Сафаров (ТатНИПИнефть), А.М. Калимуллин (ТатНИПИнефть), А.А. Дрягалкина (ТатНИПИнефть)

В настоящее время в нефтегазовой отрасли существует большое число различных классификаций запасов и ресурсов углеводородного сырья, каждая из которых имеет свои преимущества и недостатки. В статье выполнены их анализ, сравнение, а также рассмотрены возможности сопоставления результатов, полученных с использованием совершенно разных подходов к оценке запасов и ресурсов углеводородов.

В статье рассмотрены особенности подсчета запасов углеводородов разными методами и изучены возможность и целесообразность применения вероятностного метода при аудите запасов. Запасы нефти подсчитаны объемным методом на основе геологической модели залежи, построенной с применением программного комплекса IRAP RMS. Вариативность подсчетных параметров задавалась в модуле «Uncertainty», с помощью которого можно построить геологическую модель с равновероятными реализациями, имея недостаточный объем данных об основных характеристиках месторождения. При расчете неопределенности дисперсия по значениям задавалась для следующих параметров: уровень водонефтяного контакта, пересчетный коэффициент, коэффициенты пористости и водонасыщенности. После вычислений и перебора возможных реализаций в пределах заданных параметров программа сгенерировала результат в виде трех значений запасов: P10 (вероятные), P50 (возможные), P90 (доказанные). Для сравнения результатов подсчета запасов использованы результирующие карты нефтенасыщенных толщин.

На основе проведенного исследования выявлено, что на конечный результат (распределение доли коллектора) и основные параметры формулы объемного метода влияют входные данные и различия подходов к построению 3D геологической модели. Для корректной оценки запасов (ресурсов) углеводородов необходимо использовать многовариантное распределение подсчетных параметров в геологическом пространстве рассматриваемого объекта.

Список литературы

1. Kelliher C.F., Mahoney L.S. Using Monte Carlo simulation to improve long-term investment decision // The Appraisal Journal. – 2000. – № 1. – P. 44–56.

2. Хисамов Р.С., Сафаров А.Ф., Калимуллин А.М. Применение литолого-фациального анализа при построении геологической модели бобриковского горизонта Сиреневского месторождения // Экспозиция Нефть Газ. – 2017. – № 6. – С. 11–15.

3. Система управления ресурсами и запасами жидких, газообразных и твердых углеводородов / пер. с англ. Ю.Е. Агеева; под ред. Б.Н. Аронштейн. – М.: ФГУ «Государственная комиссия по запасам РФ», 2007. – 63 с.

4. Стоимостная оценка нефтегазовых месторождений и участков недр с учетом неопределенности и рисков / А.А. Герт [и др.]. – Новосибирск: СНИИГГиМС, 2009. – 227 с.



Внимание!
Купить полный текст статьи (формат - PDF) могут только авторизованные посетители сайта.