Анализ прибыли и рентабильности разработки месторождений в ОАО «Роснефть- Дагнефть»

     5.    Разработать систему математических моделей технологических объектов, описывающих связь управляющих воздействий со значениями локальных критериев качества (сбор и обработка исходной информации (теоретической, экспериментально-статистической, экспертной, нечеткой); на основе собранных данных выявить типы моделей, которые могут быть построены для исследуемых объектов и процессов РНМ; анализ и выбор типа моделей (на основе критериев сравнения и выбора); построение отдельных моделей объектов и их объединение в систему);

     6.    Корректировка постановок задач ПР по управлению процессами РНМ;

     7.    Выбор, модификация или разработка алгоритмов решения задач ПР по выбору эффективного варианта и схемы разработки месторождений;

     8.    Разработка программного обеспечения системы поддержки принятия решений и управления процессом разработки нефтяных месторождений.

     Рассмотрим  формализацию постановки задачи принятия решений по выбору эффективного решения  по РНМ. Пусть имеются связанные  математические модели процессов разработки, т.е. оператор, приводящий в соответствие векторам управляющих воздействий  x=(x₁,…,x_n) вектор выходных параметров y=(y₁,…,y_m)

     y_j  = f_j(x),  j = .                                                           (1)

     Модели (1), в зависимости от цели моделирования  и от доступной информации, могут  быть построены различными способами, при этом должны быть учтены требования, определяющие простоту объединения  отдельных моделей в систему.

     Критерии  локальной оптимальности или  частные целевые функции: 

     f _i(x,y) ³0,   i =                                                                 (2)

     объединяются  в векторную функцию (если критерий управления единственный, то в скалярную  функцию, i=1) векторных аргументов x,y, которая выражает предпочтения ЛПР. Например, при управлении процессом разработки месторождений нефти может быть поставлена задача увеличения прибыли за счет ухудшения экологических показателей, но не ниже заданного допустимого значения. 

     При заданных х,у функции f_i принимают определенные значения. Одной из задач является выбор таких векторов х,у, которые выделяют область Парето-множества, где улучшение любого из критериев f_lÎf, lÎK возможно только за счет ухудшения других – f_q = f, qÎK, l¹q, K - множество индексов.

     Так как, согласно (1), вектор у сам определяется заданием вектора х, то можно считать, что целевые функции являются функциями только от управляющих воздействий f _i(x). Тогда задача принятия решения по выбору решения ставится в виде многокритериальной задачи оптимизации: необходимо найти вектор управлений x*=(x*₁,…,x*_n), обеспечивающий наилучшее приближение к желаемым значениям локальных критериев качества f*_i(x*), при выполнении ограничений, наложенных на управления и критерии.

     Подходы к выбору решения в многокритериальных задачах на основе предпочтений ЛПР  рассматриваются в теории принятия решений [6,7]. Основная трудность решения  проблем многокритериального принятия решений связана с заданием принципа оптимальности. В задачах векторной  оптимизации существует много различных  принципов (принципы равенства, абсолютной и относительной уступки, лексикографический принцип, принцип выделения главного критерия), каждый из которых приводит к получению различных решений. Это предъявляет серьезные требования к выбору принципа оптимальности, дающего  ответ на главный вопрос – в  каком смысле выбираемое решение  оптимальное, т.е. лучше всех других решений.

     При решении этих и других проблем, возникающих  при решении многокритериальных задач ПР по управлению РНМ, необходимо применение различного рода эвристических процедур, в которых существенная роль принадлежит экспертам, предпочтениям ЛПР.

     Предметом нашего исследования является разработка методов моделирования и принятия оптимальных решений с применением  последних достижений математических методов и компьютерной технологии. Авторами разрабатывается подход, который  позволяет формализовать и решать исходную нечеткую задачу ПР по управлению процессами РНМ без преобразования и используя нечеткость и многокритериальность проблемы на основе модификации различных  компромиссных схем ПР.

     Предлагается  следующая идея к формализации и  решению многокритериальных задач  ПР по выбору эффективного решения  при управлении объектами и процессами РНМ по эколого-экономическим критериям  при наличии рассмотренных выше проблем нечеткости исходной информации.

     Пусть f₁(x),…,f_m(x) – локальные критерии экономико-экологического характера, по которым оценивается и выбирается эффективное решение по управлению процессами РНМ. Каждый из этих критериев зависит от вектора n параметров (входных воздействий) х=(х₁,…,х_n) и может различаться своими коэффициентами относительной важности (весами) g₁,…,g_m. Каждый локальный критерий f_i(x) связан со значением входных воздействий, эту зависимость описывают модели исследуемого объекта и процесса.

     В общем виде задачу ПР по управлению процессами разработки нефтяных месторождений, которая характеризуется многокритериальностью  и нечеткостью исходной информации, можно формализовать в виде многокритериальных задач нечеткого математического  программирования (НМП).

     Пусть m₀(х)=(m₀¹(х),…,m₀^m(х)) – нормализованный вектор критериев: m₀(х)= j(f_i (x)), оценивающий эффектность принимаемого решения с учетом экономических показателей и природоохранных мероприятий. Предположим, что функции принадлежности выполнения ограничений m_q(x) для каждого ограничения f_q(x)>b_q, q= построены в результате диалога с ЛПР, специалистами-экспертами. Тогда общую многокритериальную задачу ПР в нечеткой среде можно записать в следующем виде:

       i=                                                                       (3)

     X= {x: arg  q= }.                                                          (4)

     Данная  постановка задачи ПР является общей  и описывает стремление максимизировать  вектора  критериев (m) в условиях многих ограничений (L), т.е. в математическом плане является некорректной. Корректные постановки задач ПР и алгоритмы их решения получаются на основе использования различных компромиссных схем принятия решений и принципов оптимальности. На основе модификации компромиссных схем ПР и принципов оптимальности для работы в нечеткой среде можно получить конкретные математические  постановки многокритериальных задач ПР в условиях нечеткости исходной информации и разработать  алгоритмы их решения.

     Таким образом, так как системы разработки нефтяных месторождений является сложным  процессом, для эффективного решения задач РНМ: необходимо научно-обоснованные методы на основе моделей и методов ПР. Исследованы процедуры и методы принятия решений при разработке нефтяных месторождений, формализована и получена общая постановка задачи исследования - многокритериальной задачи принятия решений по эффективному управлению объектами и процессами РНМ в нечеткой среде. Дано описание процедур взаимодействия и принятия решений синергетической командой специалистов различного профиля, участвующих при РНМ, на локальном и глобальном уровнях. Предложена методология принятия решений по эффективному управлению процессом РНМ на базе теории нечетких множеств, позволяющая расширить классической теории принятия решений за счет формализации и использования нечеткой информации.

     Глава 2. Анализ прибыли  и рентабильности разработки месторождений  в ОАО «Роснефть- Дагнефть» 

     2.3. Метод оценки предельно рентабельных технологических параметров и экономической эффективности разработки нефтяных месторождении.

     В нефтедобывающей промышленности региона  часто возникают вопросы по оперативной  приблизительной оценке нижних предельно  рентабельных дебитов нефти скважин на вновь вводимых месторождениях, накопленной добычи нефти на одну буримую скважину, а также потенциальной эффективности инвестирования денежных средств в освоение месторождения.

     Эти параметры интересны для крупных  и мелких нефтяных компаний, инвесторов, различных консалтинговых фирм, для  чиновников федерального и регионального  уровней, занимающихся вопросами контроля за недропользованием, проведением  аукционов и конкурсов по продаже  участков недр нефтяным компаниям.

     Если  раньше подобные расчеты для каждого  нефтяного месторождения периодически проводили различные НИИ, то в  настоящее время такие усредненные  оценки рассматриваемых показателей  отсутствуют. Они “ рассеяны”  в многочисленных проектных работах  различных организаций, какие-либо обобщенные опубликованные данные отсутствуют.

     Основные  цели статьи:

• представить ориентировочные данные по оценке qн.нач. и Qн.рентаб. для месторождений с разными геолого-техническими условиями разработки и территориальной расположенностью;
• определить на основе полученных предельно рентабельных технологических показателей потенциальную экономическую эффективность разработки месторождений;
• выявить тенденции изменения технолого-экономических параметров в зависимости от условий разработки месторождений.

     Под указанными параметрами qн.нач. и Qн.рентаб мы понимаем показатели, обеспечивающие получение минимально приемлемой экономической  рентабельности, т.е. внутренняя норма  прибыли “ IRR” принята равной 10%.

     Рассчитывались  предельные параметры qн.нач. и Qн.рентаб как для «новых» (неразрабатываемых) месторождений с различной степенью удаленности от районов с освоенной  инфраструктурой, так и для «старых», эксплуатируемых месторождений (бурение  уплотняющих скважин или разбуривание краевых зон залежей).

     Для новых месторождений в качестве основных переменных факторов, влияющих на финансовые результаты проекта, в  расчетах учитывались следующие условия:

     различная удаленность месторождения от освоенного района – на 0, 50, 100, 150, 200, 250 и 300 км. От этого зависят затраты на строительство  объектов внешнего обустройства;

     различный общий проектный фонд буримых  скважин на месторождении – 50, 100, 150, 200, 250, 300, 400 и 500 скважин;

     применение  разных систем разработки – с соотношением добывающих и нагнетательных скважин 1:1, 2:1, 3:1. Это характерно для 5, 7, 9-точечных (трехрядных) систем воздействия, наиболее часто применяемых на практике.

     Определены  предельно рентабельные параметры  и для «старых» месторождений, также  с различными системами разработки. Эти месторождения, как правило, не требуют капитальных вложений на создание основных нефтепромысловых объектов и повторного внешнего обустройства.

     Кроме указанных, необходимо отметить, что:  
повариантные расчеты проведены в динамике за 30-летний период.  
Средняя глубина буримых скважин принята одинаковой для всех вариантов – 2800 м.

     Дебит новых скважин по нефти для  удобства расчета принят постоянным для всех вновь вводимых скважин  рассматриваемого варианта. 
Ежегодный процент падения дебита нефти в зависимости от величины начального дебита составлял 7–11%.

     В зависимости от начального дебита накопленный  водонефтяной фактор варьировал от 1.3 (для низкопроницаемых пластов) до 2.3 (для высокопродуктивных залежей).

     В расчетах технологических показателей  разработки было принято условие  постоянства дебита жидкости во времени, т.е. qж=const. 
Динамика среднего дебита нефти описывалась экспоненциальной зависимостью: