Бесплатный автореферат и диссертация по наукам о земле на тему

Применение статистических методов для сопоставления запасов нефти по российской и международной (SPE) классификациям

ВАК РФ 25.00.12, Геология, поиски и разведка горючих ископаемых

Автореферат диссертации по теме "Применение статистических методов для сопоставления запасов нефти по российской и международной (SPE) классификациям"

На правах рукописи

Мандрик Илья Эммануилович

ПРИМЕНЕНИЕ СТАТИСТИЧЕСКИХ МЕТОДОВ ДЛЯ СОПОСТАВЛЕНИЯ ЗАПАСОВ НЕФТИ ПО РОССИЙСКОЙ И МЕЖДУНАРОДНОЙ (БРЕ) КЛАССИФИКАЦИЯМ (НА ПРИМЕРЕ ЛАНГЕПАССКОЙ ГРУППЫ МЕСТОРОЖДЕНИЙ)

25.00.12 - Геология, поиски и разведка горючих ископаемых

Автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата геолого-минералогических наук

Пермь 2003

Работа выполнена в Пермском государственном техническом университете

Научный руководитель: Официальные оппоненты:

заслуженный деятель науки РФ доктор геолого-минералогических наук, профессор В.И.Галкин

доктор геолого-минералогических наук, профессор В.Н.Быков кандидат геолого-минералошческих наук М.Э.Мерсон

Ведущее предприятие:

КамНИИКИГС, г.Пермь

Защита состоится «15» октября 2003 г. в 15 часов на заседании Диссертационного совета Д 212.188.03 в Пермском государственном техническом университете по адресу:

614000, г. Пермь, ГСП-45, ул. Комсомольский проспект, 29а, ауд.423.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке ПГТУ. Автореферат разослан «15» сентября 2003г.

Ученый секретарь диссертационного совета, кандидат геолого-минералогических наук

В.П.Наборщиков

1716/

Общая характеристика работы

Актуальность проблемы. Эффективная работа любой нефтяной компании невозможна без постоянного исследования, развития и освоения сырьевой базы. В НК «ЛУКОЙЛ» решению этих проблем уделяется самое серьезное внимание. При этом в последнее время одним из наиболее важных направлений деятельности по укреплению сырьевой базы и повышению степени ее использования являются независимая аудиторная оценка запасов по международным классификациям и сопоставление их с запасами российской классификации.

Отметим, что независимая аудиторская оценка запасов прежде всего способствует созданию благоприятной атмосферы инвестирования и дает возможность размещения ценных бумаг на международных фондовых биржах. _

Одним из важнейших вопросов при аудите запасов является необходимость установления количественных соотношений между российской и американской юхассификацией запасов. Вопросу сопоставления классификаций России и США уделяется достаточно большое внимание в связи с выходом крупнейших российских нефтяных компаний на международный уровень.

Величина запасов и их стоимость определяют, в основном, капитализацию компании, ее международный имидж. От достоверной оценки запасов зависят инвестиционная привлекательность компании, благоприятный климат размещения ценных бумаг и партнерские отношения с финансовыми международными институтами, котировка акций компании и т.д.

В связи с этим российские компании вынуждены обращаться к независимым международным аудиторским фирмам для оценки своей сырьевой базы, которые, естественно, is своей работе используют классификации привычные и понятные западным институтам.

В отличие от России, где действует единая классификация, в США используются несколько классификаций, но наиболее распространенной является классификация Общества инженеров нефтяников (SPE). Эта классификация с незначительными модификациями признается Лондонской, Нью-Йоркской и другими фондовыми биржами и Комиссией США по ценным бумагам и фондовым биржам (SEC).

В связи с этим российским .компаниям приходится оценивать свои запасы как по официальной российской классификации, так и по международным стандартам (SPE). Поэтому сопоставление запасов, оцениваемых по этим двум классификациям, необходимо для решения практических задач.

Целью настоящей работы является научное обоснование установления количественных соотношений между российской и американской классификациями запасов углеводородного сырья на примере разрабатываемых месторождений 11111 «Лангепаснефтегаз»

Основные задачи исследований для достижения поставленной цели заключаются в следующем:

1. Нахождение статистических соотношений между запасами российской и международной (SPE) классификаций.

2. Обоснование по кривой падения добычи нефти граничных значений эталонного участка для определения величины доказанных разрабатываемых запасов.

3. Построение одномерных и многомерных статистических моделей

' для определения доказанных разбуренных неразрабатываемых и

неразбуренных запасов

Научная новизна работы заключается в том, что на основе корреляционного и регрессионного анализа установлено, что SPE и российская классификации характеризуются различным подходом к определению запасов, поэтому соотношение запасов по этим двум классификациям индивидуально для каждого месторождения. По ряду месторождений 11111 «Лангепаснефцегаз» урои?ведено сопоставление запасов по российской и 5Р£-классификациям на основе построенных моделей. Впервые научно обоснована методика определения граничных значений эталонного участка на кривой падения добычи нефти для определения доказанных разрабатываемых запасов. Построены регрессионные модели для определения величины доказанных разбуренных неразрабатываемых и неразбуренных запасов за счет проведения различных мероприятий.

В диссертационной работе защищаются следующие положения:

- регрессионные модели соотношения запасов нефти по российской и SPE классификациям

- методика выделения граничных значений участка для определения доказанных разрабатываемых запасов

- регрессионные модели определения доказанных разбуренных неразрабатываемых и неразбуренных запасов в зависимости от количества проведенных различных мероприятий

Практическая значимость положений и выводов, приводимых в диссертации, заключается в установлении статистических соотношений между запасами российской и международной классификаций.

Реализация работы. Предлагаемые методы оценки запасов использованы при аудите сырьевой базы 11Ш «Лангепаснефтегаз».

Апробация работы и публикации. Основные положения диссертационной работы докладывались на ежегодных научно-технических конференциях 111 "1У (Пермь, 2000, 2001, 2002), на научно-практических конференциях НК «ЛУКОЙЛ» (г.Ханты-Мансийск, 1999, 2000), на международной конференции (г.Москва, 2001).

По теме диссертации опубликовано 17 работ, в том числе одна монография и 8 патентов на изобретение РФ.

Всем, кто способствовал выполнению работы, автор выражает свою искреннюю признательность.

Объем и структура работы. Диссертация состоит из введения, пяти глав и заключения. Текст изложен на 158 страницах машинописи, иллюстрирован 43 рисунками и 73 таблицами. Список литературы включает 123 наименования.

Содержание работы

В первой главе «Особенности геологического строения, нефтегазоносное™ и состояния международного аудита запасов по Лангепасской группе месторождений» рассмотрена общая- геологическая,' литолого-стратиграфическая характеристики разреза, строение и нефтегазононость продуктивных пластов, структура запасов, текущее состояние разработки, а также выполнено сопоставление классификаций запасов углеводородного сырья России и Общества инженеров-нефтяников (SPE) [1, 4, 5, 7-9].

В тектоническом отношении Лангепасская группа месторождений расположена на северо-западе Нижневартовского свода и практически ограничивается структурой 2-го порядка - Урьевским поднятием, которое осложнено многочисленными локальными куполами.

Толщина платформенного чехла в пределах территории исследований составляет 3-3,3 км, закономерно увеличиваясь от Урьевского поднятия в сторону Ярсомовского прогиба. Залежи углеводородов располагаются по разрезу от тюменской до алымской свит, в пределах которых выделяются четыре нефтегазоносных комплекса: позднеюрский, ачимовский, ранне- и поздненеокомский.

В диссертации описаны особенности нефтегазоносности в пределах комплексов, особое внимание уделено изучению фильтрационно-емкостных свойств пород. По пластам построены геолого-статистические разрезы по коэффициентам песчанистости — ^пес и проницаемости ^"¡грон и выполнена математическая апроксимация изменения их по разрезу (Н). Например, для пласта ABi-г поздненеокомского комплекса Урьевского месторождения изменения Кпес от Я наиболее полно описываются следующей зависимостью:

Kœ с = 0,818 - 0,035Я+ 0,001#2 - 0,0002л3

Изменение для данного пласта имеет более сложный вид:

tfnpoH = -15,319 + 24,365Я- 2,391#2 + 0,117it - О.ООЗЯ4 + 0,00025#5

Выполненный анализ по месторождениям показывает, что все нефтяные пласты характеризуются очень сложным строением, что связано с тем, что условия осадконакопления были различны. Например, пласты группы ABi.2 сформировались в условиях континентальной и переходной к морской обстановке осадконакопления, а ачимовские пласты - за счет бо-

нового заполнения бассейна седиментации в условиях некомпенсированного его прогибания.

В настоящее время ТПП «Лангыпаснефтегаз» добывает около 6 млн.т. нефти в год. По величине начальных извлекаемых запасов имеется одно крупное - Урьевское месторождение, запасы которого составляют 32% от общих запасов исследуемой территории. Остальные месторождения по величине запасов относятся к числу средних. Месторождения разрабатываются, начиная с 1976 года. Накопленная добыча нефти в целом по предприятию составляет 56% от начальных извлекаемых запасов. Наиболее выработанным является Поточное месторождение (83%), наименее -Нивагальское. Наиболее крупные остаточные запасы сосредоточены на Урьевском и Навагальском месторождениях.

Все месторождения, за исключением Нивагальского, относятся к вы-сокообводненным.

Для восстановления и увеличения продуктивности скважин применяются различные методы повышения нефтеотдачи [10-17]. Дополнительная добыча от их применения составляет 28 - 29% от общей добычи.

В SPE классификации выделяются три основные группы запасов: доказанные, вероятные и возможные. В свою очередь доказанные запасы подразделяются на разбуренные и неразбуренные, а разбуренные - на разрабатываемые и неразрабатываемые. Основным различием между классификациями РФ и SPE является то, что первая наибольшее внимание уделяет изученности залежи в целом, а классификация SPE тесно увязана с запасами на скважину.

Так, если в результате бурения разведочных скважин достаточно хорошо изучена залежь и запасы по классификации РФ оценены по категории Ci, то бурение дополнительных скважин в основном не вносит изменения в оценку запасов. По классификации SPE запасы увеличиваются с каждой пробуренной скважиной.

Для ТТЛ «Лангепаснефтегаз» независимой инжиниринговой фирмой Miller & Lents (M&L) выполнена оценка запасов по классификации SPE за период 1996-2001 гг. Оценка запасов по российской классификации выполнена НК «ЛУКОЙЛ». Таким образом, имеется достаточно большой фактический материал по десяти месторождениям в разных экономических стуациях для сопоставления запасов эшх кагегорий.

В работе был выполнен анализ влияния степени разбуренности месторождений на запасы, рассчитанные по обеим классификациям по десяти месторождениям нефти, разрабатываемым ТПП «Лангепаснефтегаз» [6], который показал, что только разбуренные запасы по SPE тесно увязаны с количеством эксплуатационных скважин, причем корреляционные связи между этими параметрами за последние годы значительно усилились. По остальным категориям запасов значимых корреляционных связей не наблюдается.

Накопленный опыт работы по аудиту запасов показывает, что каждый объект или регион имеет свою специфику и для оптимальной оценки требует индивидуального подхода. При этом сходимость 'оценок доказанных запасов по классификации SPE с учетом экономики и запасов категории A+B+Ci по российской классификации по конкретным объектам может изменяться от 0 до 100% и выше. Это достаточнб хорошо можно проиллюстрировать 'на примере месторождений, приведенных'в табл.1. Как видно из таблицы, в 1996 г. процент доказанных запасов SPE от запасов категорий A+B+Q изменялся от 6 до 86 йри среднем'значении 49, а по результатам аудита в 2001 г. он варьировал от 37 до 212 при Ьрёднем Значении 79. '

- Таблица 1

Соотношение запасов по международной и российской классификациям

Месторождение % доказанных запасов SPE от запасов категории A+B+Cj

1996 1997 1998 1999 2000 2001

Южно- Покачевское 47 54 87 141 162 212

Нивагальское 75 54 54 138 139 134

Локосовское 6 26 < 18 19 54 66

Урьевское 46 65 63 64 68 63

Покамасовское 39 14 17 57 62 37

Чумпасское 86 74 71 113 122 80

Поточное 25 26 25 '50 60 82

Лас- Еганское 32 30 33 32 42 47

Северо- Поточное 49 44 41 • 62 65 74

Западно- Покамасовское 33 41 41 42 41

Итого по 11111 "Лангепаснеф1егаз" 49 47 47 68 81 79

Для большинства месторождений произошло планомерное сближение запасов по российской и международной классификациям (Локосов-ское, Урьевское, Поточное, Лас-Еганское, Северо-Поточное и Западно-Покамасовское). Для Покамасовского и Чумпасского месторождений до 2000 г. шло сближение запасов, однако в 2001 г. процентное отношение вернулось на уровень 1996 г. Для Нивагальского месторождения в 2001 г. запасы по международной классификации превысили запасы категории А+В+С1 в 1,34 раза, а для Южно-Покачевского - в 2,12 раза.

С помощью регрессионного анализа автором показано, что соотношение запасов по международной и российской классификациям можно формализовать. Установлено, что во временном интервале 1996-2001 гт.

происходит увеличение процента доказанных запасов БРЕ от запасов А+В+С1 как по отдельным месторождениям, так и в целом по 11111 «Лан-гепаснефтегаз». При этом наиболее сильные связи имеются по Южно-Покачевскому, Локосовскому, Поточному, Лас-Еганскому и СевероПоточному месторождениям.

Таким образом, исходя из вышеизложенного, российская и 5'РЕ классификации запасов нефти и газа в своей основе имеют разные подходы в оценке запасов. В связи с этим автором в последующих главах диссертации выполнено сопоставление запасов различных категорий по этим двум классификациям и найдены количественные соотношения между ними по отдельным месторождениям.

Во второй главе «Статистическое сопоставление запасов по российской и 8РЕ классификациям» рассмотрены вопросы взаимосвязи запасов по этим двум классификациям с помощью корреляционного и регрессионного анализов [1-3].

По российской классификации рассматривались категории запасов -А+В+С], С2 и А+В+С1+С2, по БРЕ - доказанные запасы: разрабатываемые, неразрабатываемые, неразбуренные, их сумма, а также вероятные, возможные и сумма всех категорий.

Статистическая обработка запасов по российской и БРЕ классификациям показала, что необходимо исследовать корреляционные связи между изучаемыми величинами, путем вычисления коэффициентов корреляции г.

В диссертационной работе вычислены значения г по каждому изучаемому показателю с другими по рассматриваемым месторождениям. В качестве примера приведем статистические связи для двух категорий запасов: первая - А+В+С] и вторая - доказанных разрабатываемых запасов по БРЕ классификации.

Для запасов А+В+С] рассчитано 147 значений г, из которых 45 (30,6%) являются статистически значимыми. Максимальное количество значимых г наблюдается с запасами С2 и А+В+С ¡+С2. С запасами по классификации БРЕ таких связей только 17. Максимальное количество значимых г наблюдается для Нивагальского (4), Поточного (3), СевероПоточного месторождений. Для Локосовского, Западно-Покамасовского месторождений значимых связей с запасами ЭРЕ не наблюдается. Отметим, что доказанные разрабатываемые запасы имеют только одну значимую связь с А+В+С) для Урьевского месторождения. Доказанные неразрабатываемые запасы характеризуются значимыми г по Нивагальскому, Урьевскому, Покамасовскому, Поточному, Лас-Еганскому и СевероПоточному месторождениям; неразбуренные запасы - по Нивагальскому, Поточному и Северо-Поточному месторождениям.

Для доказанных разрабатываемых запасов с другими показателями изучено 133 корреляционных связи, из которых только 17 значимые. Анализ показывает, что хорошо сопоставляются запасы БРЕ с запасами

А+В+С, и С2 только по Урьевскому месторождению. В пределах классификации БРЕ с разрабатываемыми доказанными запасами максимальное количество значимых г имеется для суммы доказанных запасов по трем месторождениям, по остальным категориям количество значимых связей изменяется от 0 до 2.

Аналогичные расчеты и их анализ выполнен по запасам категорий С2, А+В+С1+С2 , неразрабатываемым, неразбуренным, сумме доказанных, вероятностным, возможным, сумме всех категорий запасов ЗРЕ. Всего было проанализировано более 2300 корреляционных связей, из которых 20,4% статистически значимы.

Число значимых г по отдельным месторождениям следующее: Ни-вагальское - 78, Северо-Поточное - 59, Поточное -56, Западно-Покамасовское - 52, Лас-Еганское - 50, Локосовское - 47, Урьевское - 42, Покамасовское - 35, Южно-Покачевское и Чумпасское - по 25.

Таким образом, выполненные исследования корреляционных связей между запасами по российской и 5'РЕ классификациям по месторождениям ТПП «Лангепаснефтегаз» свидетельствуют, что требуется проведения более детального анализа корреляционных полей во времени. Это обусловлено тем, что во многих случаях наблюдается группирование точек на корреляционных полях как по различным месторождениям, так и для отдельных интервалов времени, что хорошо видно на рис. 1а. Все вышеизложенное свидетельствует о том, что для построения статистических моделей соотношения запасов различных классификаций и категорий необходимо исследовать статистические связи как по отдельным месторождениям, так и по временным интервалам в пределах их. Для выделения этих интервалов, по которым можно построить статистические модели, в диссертации выполнен анализ более 8000 корреляционных полей.

В результате их анализа с учетом значений г для каждого месторождения были выявлены те корреляции, которые могут быть использованы для определения соотношений между запасами по оценкам М&Ь и НК «ЛУКОЙЛ». Установлено, что для временного интервала 1996-2001 гг. практически для всех рассматриваемых месторождений невозможно построить одну прогнозную модель, которая бы описывала соотношение запасов рассматриваемых классификаций на весь временной период. Так, например для Нивагальского, Покамасовского и Поточного месторождений это обусловлено тем, что в 1999 году произошло списание запасов в ГКЗ. Так же имеются значительные изменения запасов и по другим месторождениям. Поэтому из 8000 рассматриваемых корреляционных связей для каждого месторождения по всем категориям запасов по ЯРЕ классификации были выбраны варианты, которые наилучшим образом позволяют установить соответствие между запасами различных классификаций. Регрессионные модели построены для Южно-Покачевского, Нивагаль-

а б

Рис.1. Сопоставление запасов по оценке М&Ь с запасами: а - по российской классификации; б - по статистическим моделям

ского, Локосовского, Урьевского, Чумпасского, Поточного, Лас-Еганского и Северо-Поточного месторождений. По Покамасовскому, Чумпасскому и, особенно, по Западно-Покамасовскому месторождениям удалось реализовать не все варианты.

По полученным регрессионным моделям был осуществлен перевод запасов из категорий российской классификации в международную БРЕ (оценка М&Ь) за период 1996-2001 гг.

Сопоставление запасов по оценке М&Ь и расчетных по уравнениям регрессии произведено по всем категориям запасов БРЕ, а результаты сопоставления приведены на рис.16. Из рис.1б видно, что выполненное обоснование построения регрессионных моделей позволяет установить статистическое соотношение между запасами российской и БРЕ классификаций.

В третьей главе «Построение статистических моделей для определения доказанных разрабатываемых запасов» выполнено научное обоснование величины доказанных разрабатываемых запасов Для решения данной задачи необходимо установить на графике падения добычи нефти наиболее характерный (эталонный) участок, по которому в дальнейшем с помощью экстраполяции и с привлечением экономических показателей можно установить значение 2Г Как правило выделение эталонного участка производится визуально на качественном уровне. Поэтому некорректное выделение границ этого участка может привести к существенному завышению или занижению величины доказанных разрабатываемых запасов. В диссертации данная задача обосновывается на примере Урьевского месторождения нефти [1].

Урьевское месторождение вступило в третью стадию разработки в 1990 г. На графике изменение годовой добычи нефти ()н за период с 1990 по 2001 гг. визуально по углам ее падения выделяется два различных участка: первый - с 1990 по 1993 гг., второй - с 1997 по 2001 гг.

Наиболее четко наличие двух участков падения проявляется при сопоставлении во времени Qя с различными параметрами разработки. Исследовались следующие параметры: количество добывающих пл и нагнетательных п„ скважин, добыча нефти от начальных извлекаемых запасов, темп отбора от начальных извлекаемых запасов, обводненность продукта Ж, закачка воды У3, добыча жидкости, средние дебиты по жидкости и нефти.

Выполненный анализ корреляционных полей показывает, что по ряду связей наблюдается значительное изменение их направленности в период 1994 - 1997 гг. Таким образом выборка характеризуется двумя участками, граница между которыми находится в интервале 1994 - 1997 годов. С помощью математической обработки в диссертации выполнено обоснование граничного значения, что позволило выделить временной интервал для построения прогнозной модели. Отметим, что для его определения последовательно использовались корреляционный и дискриминантный анализы. В диссертации и работе [1] процедура обоснования граничного значения приведена детально. Здесь опишем основные моменты выполненных исследований.

На начальном этапе определялись коэффициенты корреляции г между добычей и всеми показателями разработки за период с 1990 -2001 год, затем последовательно вычислялись значения г с уменьшением выборки на один год: 1991 - 2001 гг., 1992 - 2001 гг. и так далее по 1999 -2001 гг. Далее для каждого временного интервала рассчитывались средние значения г\ между годовой добычей и всеми остальными параметрами разработки. Изменение средних значений ги вычисленных, по данной схеме, приведено на рис.2, из которого видно, что при первых семи расчетах значения г\ достаточно близки и находятся в интервале 0,73 - 9,74. Начиная с восьмого варианта расчетов наблюдается повышение значений

Аналогичные расчеты по определению г выполнялись в обратном порядке: вначале за период 1990 - 2001 гг., затем 1990,- 2000 гг. и так далее до 1990 - 1992 гг. Изменения средних значений гг приведены на рис. 2. Из рисунка видно, что наблюдается тенденция уменьшения значений г2 до 7 варианта, затем величины г2 минимальны и практически постоянны.

Так же были вычислены коэффициенты корреляции, определенные по трехгодичной выборке с шагом смещения в один год. Изменение г? приведено на рис.2, из которого видно, что седьмому варианту 1995 -1997 гг. присуще минимальное значение г3-0,66. Во всех остальных случаях значение гз>0,8. Отметим, что в 1996 году наблюдается пересечение кривых изменения г\ и г2.

В дальнейшем обоснование временной границы эталонного участка для экстраполяции снижения добычи и определения запасов выполнено с помощью линейного дискриминантного анализа. Построение дискрими-нантной функции (ЛДФ) производилось по вычисленным значениям Г\1 г г

Рис.2. Изменение во времени средних значений г

и г3 по шести вариантам. В каждом последующем варианте происходило смещение временной границы на один год (1-й вариант: классу 1 соответствует выборка 1990-1992 г.г., классу 2 - 1993-1999 г.г., 2-й вариант: кл.1 -1990-1993 г.г., кл.2 - 1994-1999 г.г. ... 6-й вариант: кл.1 - 1990-1997 г.г., кл.2 - 1998-1999 г.г.). Коэффициенты ДЦФ, ее характеристики (й, %2 и р) и проценты правильности распознавания выборки приведены в табл.2.

Анализ построенных ЛДФ, а также полученных по ним значений Я, и р показывает, что деление на два класса, выполненное для различных лет, достаточно неодинаковое. Если взять выборку с границей между 1

1992 - 1993 г.г., то видим, что процент распознавания составляет 67%, при I

этом лучше распознается более поздний по времени класс. При смещении '

границы на один год верное распознавание также составляет 75%. При <

граничном годе-1995, вся выборка расклассифицирована верно; аналогичное 100%-ное распознавание наблюдается при границах в 1996 и 1997 гг. В случае, если границу принять за 1998 г., то распознавание уже составляет 80%. При этом хуже распознается более поздняя выборка. Анализ характеристик ДЦФ с границами 1994 - 1997 гг. показывает, что максимальными разделяющим способностями обладает ЛДФ с граничным значением между 1995-1996 г.г. Для данной ЛДФ наблюдаются самые высокие значения Я, у?,р (табл.2).

Таким образом, выполненный статистический анализ разработки Урьевского месторождения показывает, что наиболее целесообразно про-

К обоснованию выбора границ эталона

Пара- Временная граница между эталонами

ДЦФ 1992-1993 1993-1994 1994-1995 1995-1996 1996-1997 1997-1998

Уравнение дискриминантной функции

Г\ 2,1497 3,9395 4,3538 13,7793 19,1295 19,1738

п -35,6690 52,0809 -58,7888 50,2295 -40,8412 -13,9924

Гъ -3,9042 -0,4863 -6,2138 -5,7027 8,9777 1,8791

согкг 28,9010 -42,3036 46,8337 32,7438 9,0869 -5,4127

Характеристики дискриминантной функции

Я 0,63 0,77 0,88 0,92 0,88 0,75

х2 3,24 5,72 9,88 11,60 10,30 5,44

р 0,3556 0,1259 0,0196 0,0187 0,0188 0,1425

Процент правильного распознавания классов

общий 67 75 100 100 100 88

кл.1 67 75 100 100 ' 100 88

кл.2 86 83 100 100 100 50

изводить экстраполяцию снижения добычи на временном интервале 19962001 гг. По построенной математической модели на этом интервале будет обосновываться падение добычи нефти до экономического предела на основании данных по эксплуатационным затратам и цены на нефть.

В диссертации детально исследовано от каких показателей зависит значение <2„. Данная задача была решена с помощью пошагового регрессионного анализа что позволило построить следующую многомерную модель:

в'и = 0,01631 и„-0,00668 ид- 0,83849 РГ+ 0,00022 Г3+ 91,11587,

при /?=0,99; ^77-25,3; /К0,07.

Анализ этой модели показывает, что она не противоречит физическому смыслу и свидетельствует о том, что в пределах выбранного временного диапазона исследуемые показатели разработки изменяются закономерно и соответствуют условиям разработки Урьевского месторождения.

Все вышеизложенное позволило обосновать следующую формулу для определения величины доказанных разрабатываемых запасов:

б„м = 17,9082 ехр (- 0,0608 г), где t — год разработки месторождения.

Данные расчетов по добыче для эталонного участка по вышеприведенной модели £>„", фактическая годовая добыча ()н, а также разница между нимиА<2, приведены в табл.3. Из табл.3 видно, что модельные и фактические значения годовой добычи практически совпадают (Щ изменяется

Таблица 3

Сопоставление фактических и модельных значений добычи нефти

Добыча, млн.барр Год разработай

1996 1997 1998 1999 2000 2001 среднее

0» 22,515 21,611 20,792 18,562 17,561 17,019 19,676

а" 22,489 21,678 20,662 18,726 17,596 16,911 19,678

де -0,027 0,067 -0,131 0,164 0,034 -0,108 0,001

от - 0,108 до 0,164 при среднем значении 0,001 млн.барр.). Отметим, что связь между (Зн и практически функциональная, коэффициент коре-ляции между фактическими и модельными значениями добычи равен 0,999.

Таким образом, построенная статистическая модель достаточно хорошо описывает условия разработки для исслсдусмого временного интервала и может быть использована для определения ()" на планируемый срок эксплуатации месторождения, что позволит определить и величину доказанных разрабатываемых запасов. Необходимо отметить, что со временем, в случае резкого изменения условий разработки месторождения, построенную модель необходимо откорректировать по методике, которая была приведена выше. Аналогичные исследования были проведены и для других месторождений, разрабатываемых 11111 «Лангепаснефтегаз».

В четвертой главе «О статистических связях доказанных разбуренных неразрабатываемых запасов с количеством проведенных мероприятий» построены одномерные и многомерные статистические модели, позволяющие оценить как влияет количество планируемых мероприятий на величину доказанных разбуренных неразрабатываемых запасов (¿и). В диссертации и монографии [1] приведены модели для расчетов для каждого месторождения в зависимости от следующих планируемых мероприятий: восстановления скважин из бездействия, гидроразрывов пласта, перевода скважин на другой горизонт по техсхеме и перевода скважин на другой горизонт в качестве уплотняющих.

Для обоснования построения моделей автором исследовано изменение во времени / запасов 2К по видам планируемых мероприятий для конкретных месторождений путем вычисления коэффициентов корреляции г между и I, когда они были определены. Значения г приведены в табл.4, из которой видно, что по Южно-Покачевскому, Покамасовскому и Поточ-

Вклад различных мероприятий в формирование 2ц

Примечание: для каждого года разработки заштриховано 1, 2 или 3 клеточки из условия, что из процент в формировании 2ц больше 70.

ному месторождениям наблюдается многообразие величины г от отрицательных до положительных знаков. Для остальных месторождений связи положительные, но разной силы.

Вклады в формирование величины 2дг для отдельных месторождений, полученные за счет планирования различных мероприятий приведены в табл.4. Численно величины вкладов определялись в процентах, а затем по этим данным определялись ранги этих вкладов, которые условно изменялись от 1 до 4. Значение, равное 1, соответствует максимальному вкладу, 4 - минимальному. Анализ табл.4 показывает, что вклады различных мероприятий значительно меняются как по месторождениям, так и по годам.

Отметим, что повышенным многообразием связей характеризуются Урьев-ское, Поточное и Лас-Егэнское месторождения.

Все вышеприведеннре свидетельствует о том, что эффективность различных планируемых мероприятий меняется как во времени, так и по вкладу отдельных мероприятий в общую величину 2ц , что значительно усложняет построение статистических зависимостей ZЛr от количества планируемых мероприятий^- ; -г

В качестве примера приведем методику построения моделей в зависимости от суммарнйгЙ кбЛйЧества этих мероприятий, которое обозначим через ис. В работе изучейо распределение Показателей ис и 2ц по годам и по месторождениям. Дйя каждого из изучаемых параметров бьши рассчитаны основные статистические характеристики, построены гистограммы распределения и корреляционные поля. В результате проведенного анализа было установлено, что соотношения между этими параметрами существенно мешйотся во времени и зависят от особенностей изучаемых месторождений. 6 связи с этим построение статистических моделей зависимости 2п от ис произведем в нескольких вариантах:

а) построение линейной модели с использованием всех данных;

б) построение линейных моделей по каждому месторождению отдельно (в данном случае используются значения пс и 2ц по годам);

в) построение линейных моделей по годам (в данном случае используются данные по всем месторождениям в течение одного года);

г) построение многомерной модели (в данном случае используются данные по значениям 2ц по трем вышеприведенным вариантам).

Модель, построенная по всем данным, имеет следующий вид:

2°аг= 0,061 + 0,117 па при г=0,95; гр>и

Модели, построенные по месторождениям (вариантам «б») приведены в табл.5, из которой видно, что наиболее тесные связи получены по Урьевскому и Западно-Покамасовскому месторождениям. Связи несколько слабее, но статистически значимые, наблюдаем по Нивагальскому, СевероПоточному, Южно- Покачевскому, Покамасовскому, Чумпасскому месторождениям, и только по ПоточнЬму месторождению связь между и лс статистически незначима.

Для моделей, построенных по годам (Варианту «в»), при статистической значимости всех связей, наблюдается увеличение силы связи между 2ц и ис во времени (табл.6).

В связи с тем, ч^о наблюдается многообразие соотношений между 2ц и ис, используя пошаговый регрессионный анализ, построена многомерная модель, имеющая следующий вид:

0,038 + 0,857 + 0,596 2?м - 0,452

при К =0,99; Рр/Р, = 290,1;

1 I

Таблица 5

Линейные модели для определения по месторождениям

и

Месторождение Линейная модель

Южно-Покачевское 73,91 + 0,121ис, г = 0,85,

Нивагальское 7,84 + 0,030 ис, г = 0,96,

Локосовское 2*к=-0,03 + 0,085 ис, г = 0,97, (Р>{,

Урьевское ¿V 5,19 + 0,092 ис, г = 0,99,

Покамасовское 2"*= 0,85 + 0,077 ис, г = 0,83,

Чумпасское 9,38 + 0,055 ис, г =0,87,

Поточное 2мЛг=-14,11+ 0,149 «с, г = 0,73, tp<tí

Лас-Еганское 2ГМ~ 4,96 + 0,059 нс, г = 0,97,

Северо-Поточное 5,45 + 0,044 ис, г = 0,94,

Западно- 0,24 + 0,103 ис, г =0,99,

Покамасовское

Линейные модели для определения по годам анализа

Таблица 6

Годы Линейная модель

1996 2,42 + 0,118 ис г = 0,81, гр>и

1997 1,63 + 0,143 ис г = 0,94, гР>и

1998 1,56 + 0,120 ис г = 0,97,

1999 ^др-1,22 +0,107 ис г = 0,98,

2000 -4,61 +0,140 ис г = 0,99,

2001 - 5,28 + 0,120 ис г= 0,97,

По обоснованным в диссертации уравнениям определены значения для каждого месторождения и и для каждого года анализа. Сопоставление значений по данных аудита М&Ь с результатами, полученными с использованием статистических моделей, приведено на рис.3. Таким образом, выполненные исследования показали, что с помощью полученных многомерных моделей можно достаточно надежно оценивать эффективность запланированных мероприятий. Отметим, что эта модели учитывают все многообразие ситуаций, наблюдающихся при определении значений 2Ы

В пятой главе «О статистических связях доказанных неразбурен-пых запасов с количеством проведенных мероприятий» рассмотрено влияние количества планируемых мероприятий на величину доказанных нераз-буренных запасов 2т. В диссертации и работе [1] построены одномерные и многомерные статистические модели для определения для каждого месторождения в зависимости от следующих мероприятий: бурения новых

ж"

Гы

Г-ы

Л>

Рис.3. Сопоставление значений по данных М&Ь с результатами, полученньши с использованием статистических моделей

скважин, бурения новых уплотняющих скважин, перевода на другой горизонт новых скважин и в качестве уплотняющих, суммы всех этих мероприятий. I Как и в предыдущей главе для каждого вида мероприятий проводил- I ся анализ исходной информации и построение статистических моделей в * нескольких вариантах: с использованием всех данных (2ат), по каждому |, месторождению отдельно (2"ащ), по годам (2гт) и по комплексу всех данных г\Б. , Полученные уравнения регрессии имеют следующий вид:

по всем данным

гкт= -0,09 + 0,877 2й+ 0,821 2тт - 0,698 2°ш при Л=0,99; /у^, = 240,9; р< 0,0000;

за счет бурения новых скважин

- 0,101 + 0,975 2Тт + 0,879 2%в - 0,854 2\в, при /?=0,99; = 1315,1; ¡X 0,0000;

за счет бурения новых уплотняющих скважин

- 0,197 + 0,946 2\в + 0,676 2йт - 0,624 2°т

при Л=0,97; Р/Р, = 54,90; /?< 0,0000;

за счет перевода на другой горизонт новых скважин

0,145 + 0,874 + 0,636 2нт - 0,511 2\в при Я~0,99; Рр/Р, = 52,2; р< 0,0000;

за счет перевода на другой горизонт новых скважин в качестве уплотняющих

2\,в= 0,015 + 0,974 77нв + 0,572 2ит -0,513 2йт при Л=0,99; Р/Р, -96,2; р< 0,0000.

Значения 2т , вычисленные по вышеприведенным регрессионным моделям хорошо согласуются с данными аудита М&Ь (г = 0,99). Следовательно обоснованные многомерные модели позволяют с большой долей вероятности оценить эффективность планируемых мероприятий.

Заключение

Наиболее важные результаты диссертационной работы заключаются в следующем.

Установлено, что международная 5'РЕ и российская классификации принципиально отличаются между собой, поэтому количественное соотношение запасов по этим классификациям индивидуально для каждого месторождения, что доказано сопоставлением запасов по Южно-Покачевскому, Нивагальскому, Локосовскому, Урьевскому, Покамасов-скому, Чумпасскому, Поточному, Лас-Еганскому и Западно-Покамасовскому месторождениям.

По этим месторождениям построены регрессионные модели для сопоставления запасов по российской и ЯРЕ классификациям. Например, по Южно-Покачевскому месторождению доказанные разрабатываемые запасы по 8РЕ достаточно точно вычисляются по данным запасов А+В+С] и С-2, остальные категории запасов вычисляются хуже. Для Нивагальского месторождения хорошее соответствие запасов по российской и БРЕ-классификациям наблюдается по разрабашваемым, неразрабачываемым, неразбуренным и возможным запасам. По Локосовскому месторождению статистических моделей соответствия запасов по рассматриваемым классификациям построить не удалось. Для Урьевского месторождения модели построены для расчета разрабатываемых, неразрабатываемых доказанных запасов, а также возможных. Для Покамасовского месторождения расчеты можно выполнить для доказанных неразрабатываемых и неразбурзнных запасов, для Чумпасского месторождения - только для возможных запасов. Для Поточного месторождения статистически значимые модели построены по неразрабатываемым, неразбуренным, вероятным запасам и сумме всех категорий запасов ЯРЕ классификации. По Лас-Еганскому месторождению

построены соотношения для вычисления неразрабатываемых, неразбурен-ных, сумме доказанных и вероятных запасов. Для Северо-Поточного месторождения модели построены по всем категориям.

Разработана методика определения величины доказанных разрабатываемых запасов с помощью обоснования границ эталонного участка по кривой падения добычи нефти. Эти данные сопоставлены с запасами, определенными фирмой M&L, а также с фактической годовой добычей, и установлено-, что построенная статистическая модель определения годовой добычи является более устойчивой, чем модель по M&L.

Построены регрессионные модели для определения разбуренных неразрабатываемых и неразбуренных запасов за счет проведения различных мероприятий. Сопоставление модельных значений этих запасов с данными M&L показало, что наилучшая сходимость получена при расчетах, выполненных по многомерным уравнениям регрессии.

Основные положения и научные результаты диссертации опубликованы в следующих работах:

Монографии:

1. Мандрик Н.Э. Применение статистических методов для сопоставления запасов нефти по российской и международной классификациям / Перм. гос. техн. ун-т. Пермь, 2003. 142 с.

Статьи:

2. Мандрик Н.Э. Как извлечь трудноизвлекаемую нефть // Нефть России.

- № 7. — 1997. - С.42-44.

3. Мандрик Н.Э. О возможности построения геолого-математических моделей для сопоставления различных классификаций запасов на примере месторождений 11Л1 «Лангепаснефтегаз» // Геология, геофизика и разработка нефтяных и газовых месторождений. - М., 2002. - № 8. -С.9-14.

4. Мандрик И.Э. Прошло время «снимания сливок» (Ресурсный потенциал Лангепаса: производство требует точных решений) // Нефть России.

- № 3-4. - 1996. - С.39-42.

5. Мандрик И.Э., Власенко В.В. Анализ результатов аудита запасов нефти по месторождениям НК «ЛУКОЙЛ» // Пути реализации нефтегазового потенциала ХМАО: Сб. трудов третьей научно-практической конференции. - Ханты-Мансийск, 2000. - С.22-29.

6.. Мандрик И.Э., Галкин В.И., Расстегаев A.B. О влиянии степени разбу-ренности месторождений на запасы и экономические показатели разработки месторождений Hill «Лангепаснефтегаз» // Геология, геофизика и разработка нефтяных и газовых месторождений. - М., 2002. - № 11. -С.6-9.

7. Мандрик Н.Э., Сафин Д.К., Азаматов В.И., Власенко В.В. Лидерство нужно постоянно подтверждать (Основные результаты международно-

го

го аудита запасов нефти и газа ОАО «ЛУКОЙЛ» в 1996-2000 гг.) // Нефть России.-№ 1.-2001.-С.10-13.

8. Мандрик Н.Э., Сафин Д.К., Азаматов В.И., Власенко В.В., Коженков

B.И. Практические аспекты сопоставления классификаций России и США по результатам аудита запасов нефтяной компании «ЛУКОЙЛ» // Современные проблемы геологии нефти и газа: Тезисы меж-дунар. науч. конфер. -М.: 2001. -С.31-32.

9. Щербаков В.П., Мандрик И.Э., Сафин Д.К., Власенко В.В., Ульянова Л.Д. Особенности недропользования ОАО «ЛУКОЙЛ» на территории Ханты-Мансийского автономного округа, актуальные проблемы и возможные пути их решения Н Пути реализации нефтегазового потенциала ХМАО: Сб. тр.2-й науч.-практ. конфер.-Ханты-Мансийск, 1999. -

C.25-34.

Патенты:

10. Пат. 207 7665 РФ. Е 21 В 43/25, 43/27. Способ обработки призабой-ной зоны пласта / Шахвердиев А.Х., Мандрик И.Э., Ибрагимов Р.Г., Мамедов Б.А., Чукчеев O.A., Галеев Ф.Х., Панахов Г.М.

11.Пат. 207 7664 РФ. Е 21 В 43/25, 43/27. Способ обработки призабой-ной зоны пласта / Шахвердиев А.Х., Ибрагимов Р.Г., Мандрик И.Э., Мамедов Б.А., Чукчеев O.A., Галеев Ф.Х., Панахов Г.М.

12. Пат. 207 9648 РФ. Е 21 В 43/32,33/13. Способ селективной изоляции высокопроницаемых зон пласта / Москвин В.Д., Боксерман A.A., Стар-ковский A.B., Горбунов А.Т., Зазирный В.А., Мандрик И.Э.

13. Пат. 208 3809 РФ. Е 21 В 43/22. Способ разработки обводненной залежи / Шахвердиев А.Х., Мандрик И.Э., Чукчеев O.A., Зазирный В.А., Панахов Г.М., Сулейманов Б.А., Аббасов Э.М.

14. Пат. 209 5548 РФ. Е 21 В 43/00. Способ определения технологической эффективности методов увеличения нефтеотдачи пластов / Шахвердиев А.Х., Мандрик Н.Э., Шарифуллин Ф.А.

15. Пат. 205 4118 РФ. Е 21 В 43/12. Способ глушения эксплуатационной скважины /Мамедов Б.А., Матвеев К.Л., Мандрик И.Э., Зазирный Д.В., Гуменюк В.А., Шахвердиев А.Х., Галеев Ф.Х., Чукчеев O.A.

16. Пат. 206 1172 РФ. Е 21 В 33/138, 43/32. Вязкоупругая композиция для разобщения газовой, нефтяной и водоносной части пласта/ Мамедов Б.А., Шахвердиев А.Х., Мандрик И.Э., Бруслов А.Ю., Титова З.П., Чукчеев O.A., Галеев Ф.Х., Зазирный В.А.

17. Пат. 207 5590 РФ. Е 21 В 33/138. Способ селективной изоляции высокопроницаемых интервалов в скважине / Мирзаджанзаде А.Х., Шахвердиев А.Х., Галеев Ф.Х., Мандрик И.Э., Панахов Г.М., Сулейманов Б.А., Аббасов Э.М.

Сдано в печать 09.09.03 г.'Фошаг 60x84/16.

Объем I уч.—изд.л. Тираа 100. Заказ 1721. Ротапринт 11ГТ7.

I2005-A

P17169

Содержание диссертации, кандидата геолого-минералогических наук, Мандрик, Илья Эммануилович

Введение.

1. Особенности геологического строения, нефтегазоносности и состояния международного аудита запасов по Лангепасской группе месторождений.

2. Статистическое сопоставление запасов по российской и SPE классификациям.

3. Построение статистических моделей для определения доказанных разрабатываемых запасов.

4. О статистических связях доказанных разбуренных неразрабатываемых запасов с количеством проведенных мероприятий.

5. О статистических связях доказанных неразбуренных запасов с количеством проведенных мероприятий.

Введение Диссертация по наукам о земле, на тему "Применение статистических методов для сопоставления запасов нефти по российской и международной (SPE) классификациям"

Актуальность проблемы. Эффективная работа любой нефтяной компании невозможна без постоянного исследования, развития и освоения сырьевой базы. В НК «ЛУКОЙЛ» решению этих проблем уделяется самое серьезное внимание. При этом в последнее время одним из наиболее важных направлений деятельности по укреплению сырьевой базы и повышению степени ее использования являются независимая аудиторная оценка запасов по международным классификациям и сопоставление их с запасами российской классификации.

Отметим, что независимая аудиторская оценка запасов прежде всего способствует созданию благоприятной атмосферы инвестирования и дает возможность размещения ценных бумаг на международных фондовых биржах.

Одним из важнейших вопросов при аудите запасов является необходимость установления количественных соотношений между российской и американской классификацией запасов. Вопросу сопоставления классификаций России и США уделяется достаточно большое внимание в связи с выходом крупнейших российских нефтяных компаний на международный уровень.

Величина запасов и их стоимость определяют, в основном, капитализацию компании, ее международный имидж. От достоверной оценки запасов зависят инвестиционная привлекательность компании, благоприятный климат размещения ценных бумаг и партнерские отношения с финансовыми международными институтами, котировка акций компании и т.д.

В связи с этим российские компании вынуждены обращаться к независимым международным аудиторским фирмам для оценки своей сырьевой базы, которые, естественно, в своей работе используют классификации привычные и понятные западным институтам.

В отличие от России, где действует единая классификация, в США используются несколько классификаций, но наиболее распространенной является классификация Общества инженеров нефтяников (SPE). Эта классификация с незначительными модификациями признается Лондонской, Нью-Йоркской и другими фондовыми биржами и Комиссией США по ценным бумагам и фондовым биржам (SEC).

В связи с этим российским компаниям приходится оценивать свои запасы как по официальной российской классификации, так и по международным стандартам (SPE). Поэтому сопоставление запасов, оцениваемых по этим двум классификациям, необходимо для решения практических задач.

Целью настоящей работы является научное обоснование установления количественных соотношений между российской и американской классификациями запасов углеводородного сырья на примере разрабатываемых месторождений ТПП «Лангепаснефтегаз».

Основные задачи исследований для достижения поставленной цели заключаются в следующем:

1. Нахождение статистических соотношений между запасами российской и международной (5РЕ) классификаций.

2. Обоснование по кривой падения добычи нефти граничных значений эталонного участка для определения величины доказанных разрабатываемых запасов.

3. Построение одномерных и многомерных статистических моделей для определения доказанных разбуренных неразрабатываемых и неразбуренных запасов

Научная новизна работы заключается в том, что на основе корреляционного и регрессионного анализа установлено, что БРЕ и российская классификации характеризуются различным подходом к определению запасов, поэтому соотношение запасов по этим двум классификациям индивидуально для каждого месторождения. По ряду месторождений ТПП «Лангепаснефтегаз» произведено сопоставление запасов по российской и ЯРЕ-классификациям на основе построенных моделей. Впервые научно обоснована методика определения граничных значений эталонного участка на кривой падения добычи нефти для определения доказанных разбуренных запасов. Построены регрессионные модели для определения величины доказанных разбуренных неразрабатываемых и неразбуренных запасов за счет проведения различных мероприятий.

В диссертационной работе защищаются следующие положения:

- регрессионные модели соотношения запасов нефти по российской и БРЕ классификациям

- методика выделения граничных значений участка для определения доказанных разбуренных запасов

- регрессионные модели определения доказанных разбуренных неразрабатываемых и неразбуренных запасов в зависимости от количества проведенных различных мероприятий

Практическая значимость положений и выводов, приводимых в диссертации, заключается в установлении статистических соотношений между запасами российской и международной классификаций.

Реализация работы. Предлагаемые методы оценки запасов использованы при аудите сырьевой базы ТПП «Лангепаснефтегаз».

Апробация работы и публикации. Основные положения диссертационной работы докладывались на ежегодных научно-технических конференциях ПГТУ (Пермь, 2000, 2001, 2002), на научно-практических конференциях НК «ЛУКОЙЛ» (г.Ханты-Мансийск, 1999, 2000), на международной конференции (г.Москва, 2001).

По теме диссертации опубликовано 17 работ, в том числе одна монография и 8 патентов на изобретение РФ.

Всем, кто способствовал выполнению работы, автор выражает свою искреннюю признательность.

Объем и структура работы. Диссертация состоит из введения, пяти глав и заключения. Текст изложен на 158 страницах машинописи, иллюстрирован 43 рисунками и 73 таблицами. Список литературы включает 123 наименования.

Заключение Диссертация по теме "Геология, поиски и разведка горючих ископаемых", Мандрик, Илья Эммануилович

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Наиболее важные результаты диссертационной работы заключаются в следующем:

Установлено, что международная БРЕ и российская классификации принципиально отличаются между собой, поэтому количественное соотношение запасов по этим классификациям индивидуально для каждого месторождения, что доказано сопоставлением запасов по Южно-Покачевскому, Нивагальскому, Локосовскому, Урьевскому, Покамасовскому, Чумпасскому, Поточному, Лас-Еганскому и Западно-Покамасовскому месторождениям;

По этим месторождениям построены регрессионные модели для сопоставления запасов по российской и ЯРЕ-классификациям. Например, по Южно-Покачевскому месторождению доказанные разрабатываемые запасы по БРЕ достаточно точно вычисляются по данным запасов А+В+С] и С2, остальные категории запасов вычисляются хуже. Для Нивагальского месторождения хорошее соответствие запасов по российской и БРЕ-классификациям наблюдается по разрабатываемым, неразрабатываемым, неразбуренным и возможным запасам. По Локосовскому месторождению статистических моделей соответствия запасов по рассматриваемым классификациям построить не удалось. Для Урьевского месторождения модели построены для расчета разрабатываемых, неразрабатываемых

* доказанных запасов, а также возможных. Для Покамасовского месторождения расчеты можно выполнить для доказанных

* неразрабатываемых и неразбуренных запасов, для Чумпасского месторождения - только для возможных запасов. Для Поточного месторождения статистически значимые модели построены по неразрабатываемым, неразбуренным, вероятным запасам и сумме всех категорий БРЕ. По Лас-Еганскому месторождению построены соотношения для вычисления неразрабатываемых, неразбуренных, сумме доказанных и вероятных запасов. Для Северо-Поточного месторождения модели построены по всем категориям;

Разработана методика определения величины доказанных разрабатываемых запасов с помощью обоснования границ эталонного участка по кривой падения добычи нефти. Эти данные сопоставлены с запасами, определенными фирмой М&Ь, а также с фактической годовой добычей, и установлено, что построенная статистическая модель определения годовой добычи является более устойчивой, чем модель по М&Ц

Построены регрессионные модели для определения разбуренных неразрабатываемых и неразбуренных запасов за счет проведения « различных мероприятий. Сопоставление модельных значений этих

запасов с данными М&Ь показало, что наилучшая сходимость получена при расчетах, выполненных по многомерным уравнениям регрессии.

1. Азаматов В.И., Рыжик В.М., Халимов Э.М. Проблемы прогнозирования качества неразведанных запасов и ресурсов нефти // Экс-пресс-информ. / ВНИИОЭНГ. Разработка нефтяных месторождений и методы повышения нефтеотдачи: Отчет, опыт. — 1991. — Вып. 5. - С.1—7.

2. Азаматов В.И., Сафин Д.К. Состояние и структура сырьевой базы нефтедобычи НК «ЛУКОЙЛ» // Геология, разработка, бурение и эксплуатация нефтяных месторождений Пермского Прикамья. Пермь, 1999.-С. 107-110.

3. Азаматов В.И., Свихну шин Н.М. Методы изучения неоднородных коллекторов в связи с оценкой запасов нефти и газа. — М.: Недра, 1976.-216 с.

4. Айвазян С.А., Бешаева З.И., Староваров О.В. Классификация многомерных наблюдений. - М.: Статистика, 1974. - 237 с.

5. Аминов Л.З., Белонин М.Д., Богацкий В.И. и др. Методология и практика геолого-экономической оценки краевых систем древних платформ (на примере Тимано-Печерской нефтегазоносной провинции).

• С.-П.: ВНИГРИ, 2000. - 311 с.

6. Андерсен Т. Введение в многомерный статистический анализ.

• М.: Физматгиз, 1963. - 500 с.

7. Аронов В.И. Математические методы обработки геологических данных на ЭВМ. - М.: Недра, 1977. - С. 168.

8. Афифи A.A., Эйзен С.П. Статистический анализ. Подход с использованием ЭВМ. - М.: Мир, 1982. - С.322-328.

9. Бахитов P.P., Коробейников Н.Ю. Принятие решения о выборе инвестиционного проекта // Нефтяное хозяйство. - 2001. — №1. - С.34— 35.

10. Белоусов А.Ф. Системный подход и некоторые методологические проблемы исследования геолого-географических формаций // Методологические и философские проблемы геологии. - Новосибирск,

1979. - С.276—294.

11. Боярко Г.Ю. Экономика минерального сырья. — Томск: Аудит-Информ, 2000. - 360 с.

12. Бренер М.М. Экономика нефтяной промышленности. — М.: Недра, 1968.

13. Бусыгин Б.С., Мирошниченко Л.В. Выбор информативных признаков в распознавании образов применительно к задачам геологии. -М.:ВИЭМС, 1986.-72 с.

14. Вистелиус A.B. Основы математической геологии. - Л.: Недра,

1980.-389 с.

15. Волков A.M. Конструктивный подход к построению системы, моделирующей деятельность геолога // Применение математических методов и ЭВМ в геологии. - Тюмень, 1988. - С. 10-19.

16. Волков A.M. Структура системы решений геологических задач // Математическое моделирование в геологии нефти и газа: Тр. Зап-СибНИГНИ. Вып.211. — Тюмень, 1986. - С.3-8.

17. Воронин Ю.А. Геология и математика. - М.: Наука, 1967. — С.251.

18. Воронин Ю.А. Распознавание образов в вычислительной геологоразведке / Методы автоматизированной оценки пористости и водо-насыщенности в терригенных коллекторах. — Тюмень, 1987. - С. 12-22.

19. Воронин Ю.А. Теория классифицирования и ее приложение.

• Новосибирск: Наука, 1985.- 270 с.

20. Воронин Ю.А., Гольдин H.A. О математико-логическом анализе геологических классификаций в геологии нефти и газа // Геология нефтегазоносных районов Сибири: Тр. ВНИИГТиМС. Вып.32. — Новосибирск, 1984. - С.94-109.

21. Воронин Ю.А., Еганов Е.А. Методологические вопросы применения математических методов в геологии. - Новосибирск: Наука, 1984.- 75 с.

22. Воронин Ю.А., Марасулов А.К., Зверинский К.И. О сопоставлении алгоритмов распознавания // Теоретическое и алгоритмическое обеспечение задачи вычислительной геологоразведки. — Новосибирск: ВЦ СО АН СССР, 1987. - С.148-159.

23. Галеев Р.Г. Повышение выработки трудно извлекаемых запасов углеводородного сырья. - М.: КУБКа, 1997. - С.81-82.

24. Галкин В.И., Растегаев A.B., Галкин C.B., Бояршинов Д.В. Оценка геологического риска при нефтепоисковых работах // Тезисы докл. XXX научн.-техн. конфер. горно-нефтяного факультета ПГТУ. — Пермь, 2001.- С.7.

25. Галкин В.И., Растегаев A.B., Галкин C.B., Бояршинов Д.В. Разработка геолого-математических моделей вероятностной оценки ресурсов категории Сз и анализ результатов прогноза // Тезисы докл. XXX науч.-техн. конфер. горно-нефтяного факультета ПГТУ. - Пермь, 2001.

26. Галкин C.B., Иванов A.A. Вероятностно-статистическая методика учета рисков поисковых работ при оценках альтернативных инвестиционных проектов // Геология, геофизика и разработка нефтяных месторождений. - М., 2002. - №4. - С.29-34.

27. Геология нефти и газа Западной Сибири. - М.: Недра, 1975. — 509 с.

28. Глазунов В.Н. Финансовый анализ и оценка риска реальных инвестиций. — М.: Финстатинформ, 1997. — 135 с.

29. Годер A.A., Храмов В.Т., Долицкая T.B. Проблемы принятия оптимальных решений при поисках залежей на основе имитационного моделирования на ЭВМ // Методика поисков и разведки нефтегазоносных объектов нетрадиционного типа. -М.: Наука, 1990.

30. Гостевских А., Шумилин М.В. Об оценке рисков горного проекта // Минеральные ресурсы России. Экономика и управление. - М., 2001. -№3. — С.46-51.

31. Гришин Ф.А. Подсчет запасов нефти и газа в США. - М.: Недра, 1993.

32. Дахнов В.Н. Интерпретация результатов геофизических исследований разрезов скважин. — М.: Недра, 1985. - 365 с.

33. Двуречинский В.А., Лисовский И.Н., Ульянов B.C. и др. Классификация ресурсов и запасов нефти, газа, конденсата и попутных компонентов // Геология, геофизика и разработка нефтяных месторождений. - М., 1994. - № 1. - С.2-6.

34. Дементьев Л.Ф. Математические методы и ЭВМ в нефтегазовой геологии. - М.: Недра, 1983. - 187 с.

35. Дементьев Л.Ф. Системные исследования в нефтегазопромысловой геологии. - М.: Недра, 1988. - С. 16-37.

36. Дементьев Л.Ф., Туренков Л.А., Заворыкин А.Г., Свечников A.M. Геолого-технические комплексы в нефтедобыче. — М.: Недра, 1992. -С.48-51.

37. Дементьев Л.Ф., Шурубор Ю.В., Азаматов В.И. и др. Оценка промышленных запасов нефти, газа и газоконденсата. — М.: Недра, 1981.

38.Дергачев А.Л., Хилл Дж., Казаченко Л.Д. Финансово-экономическая оценка минеральных месторождений. - М.: Изд-во МГУ, 2000.-176 с.

39. Джавадян A.A., Гавура В.Е. Современные методы повышения нефтеотдачи и новые технологии на месторождениях Российской Федерации // Нефтяное хоз-во. - 1993. — № 10. — С.6.

40. Дифференциация запасов нефти и газа в неоднородных коллекторах / М.А.Жданов, В.И. Азаматов, Е.П.Гудков, В.М.Гусев. - М.: Недра, 1982.-176 с.

41. Добрынин В.Н., Черемисина E.H. Математические методы и средства вычислительной техники в геолого-прогнозных исследованиях. - М.: Недра, 1988. - 201 с.

42. Дунаев В.Ф., Гутман И.С., Цебро И.В., Рыженко А.Л. Аудит запасов углеводородного сырья: оценка возможностей его проведения российскими консалтинговыми фирмами // Нефть, газ и бизнес. — 2002. -№2.-С.19-22.

43. Дэвис Дж. Статистика и анализ геологических данных. — М.: Мир, 1977.-572 с.

44. Зайцев Г.С., Сутормин С.Е., Толстолыткин И.П. Тенденции развития процессов разработки нефтяных месторождений Ханты-Мансийского автономного округа на современном этапе // Пути реализации нефтегазового потенциала ХМАО. Ханты-Мансийск, 1999. — С.41—48.

45. Иванова М.М., Тимофеев В.А., Брагин Ю.И., Дегтярева JI.A. Обводнение продукции, добываемой из залежей при вытеснении нефти водой // Геология нефти и газа. - 1980. — № 1. - С.44—48.

46. Интерпретация результатов геофизических исследований нефтяных и газовых скважин: Справочник / Под ред. В.М.Добрынина. — М.: Недра, 1988.-476 с.

47. Итенберг С.С. Интерпретация результатов геофизических исследований разрезов скважин - М.: Недра, 1972. — 312 с.

48. Каждан А.Б., Гуськов О.И., Шиманский A.A. Математическое моделирование в геологии и разведке полезных ископаемых. — М.: Недра, 1979.-168 с.

49. Классификация запасов месторождений, перспективных и прогнозных ресурсов нефти и горючих газов ГКЗ СССР. — М.: Недра, 1984.

50. Клещев К.А., Крылов H.A., Мирончев Ю.П. Новый подход к классификации ресурсов углеводородов // Геология нефти и газа. — 1999. -№ 3-4. - С.45—48.

51. Ковалев В.В. Методы оценки инвестиционных проектов. — М.: Финансы и статистика, 1998. - 144 с.

52. Конторович А.Э., Нестеров И.И., Салманов Ф.К. и др. Геология нефти и газа Западной Сибири. - М.: Недра, 1975. - 680 с.

53. Крамер Г. Математические методы статистики. — М.: Мир, 1975.-647 с.

54. Красильникова Т.Б., Сардонников Н.М. Подтверждаемость перспективных ресурсов УВ запасами промышленных категорий в Западно-Сибирской и Амударьинской нефтегазоносных провинциях // ЭИ ВИЭМС. - М, 1990. - №5. - С.6-11.

55. Кувыкин Ю.С., Власенко В.В., Азаматов В.И. Можно и нужно разговаривать на одном языке // Нефть России. - 1996. -№7. - С.20-23.

56. Кугай В.В., Чугадаев Д.Н. Вероятностный геологический прогноз по косвенным отображениям. - М.: Недра, 1986. - 206 с.

57. Кузнецов В.П. Интервальные статистические модели. - М.: Радио и связь, 1991.-348 с.

58. Лаудак Т. ЭВМ и машинные методы в геологии. - М.: Мир, 1981.-318с.

59. Леворсен А.И. Геология нефти и газа. - М.: Мир, 1970. — 638 с.

60. Мандрик И.Э. Как извлечь трудноизвлекаемую нефть // Нефть России. - № 7. - 1997. - С.42-44.

61.Мандрик И.Э. О возможности построения геолого-математических моделей для сопоставления различных классификаций запасов на примере месторождений ТПП «Лангепаснефтегаз» // Геология, геофизика и разработка нефтяных и газовых месторождений. - М., 2002. - № 8. - С.9-14.

62. Мандрик И.Э. Прошло время «снимания сливок» (Ресурсный потенциал Лангепаса: производство требует точных решений) // Нефть России. - № 3-4. 1996. - С.39^2.

63. Мандрик И.Э., Власенко В.В. Анализ результатов аудита запасов нефти по месторождениям НК «ЛУКОЙЛ» // Пути реализации нефтегазового потенциала ХМАО: Сб. трудов третьей научно-практической конференции. - Ханты-Мансийск, 2000. - С.22-29.

64. Мандрик И.Э., Галкин В.И., Расстегаев A.B. О влиянии степени разбуренности месторождений на запасы и экономические показатели разработки месторождений ТПП «Лангепаснефтегаз» // Геология, геофизика и разработка нефтяных и газовых месторождений. — М., 2002.-№ 11.-С.6-9.

65. Мандрик И.Э., Сафин Д.К., Азаматов В.И., Власенко В.В. Лидерство нужно постоянно подтверждать (Основные результаты международного аудита запасов нефти и газа ОАО «ЛУКОЙЛ» в 19962000 гг.) // Нефть России. -№ 1. - 2001. - С. 10-13.

66. Мандрик И.Э., Сафин Д.К., Азаматов В.И., Власенко В.В., Ко-женков В.И. Практические аспекты сопоставления классификаций России и США по результатам аудита запасов нефтяной компании «ЛУКОЙЛ» // Современные проблемы геологии нефти и газа: Тезисы междунар. науч. конфер. - М.: 2001. - С.31-32.

67. Мандрик И.Э. Применение статистических методов для сопоставления запасов нефти по российской и международной классификациям / Перм. гос. техн. ун-т. Пермь, 2003. 142 с.

68. Мовшович Э.Б., Кнепель М.Н., Черкашин М.С. Формализация геологических данных для математической обработки. - М.: Недра, 1987.-215 с.

69. Моделевский М.С. Пути совершенствования классификации ресурсов нефти и газа: Тр. ИР и Г СО АНСССР. - Новосибирск: Наука, 1981 (вып. 512).-С.132-139.

70. Назаров В.И. Экономические проблемы освоения ресурсов нефти и газа. -М.: Наука, 1982. - С. 166.

71.Немченко H.H., Зыкин М.Я., Гутман И.С., Пороскун В.И. Сопоставление классификаций ресурсов и запасов нефти и газа России и США // Геология нефти и газа. - 1986. - №8. - С.20-24.

72. Нестеров И.И. Проект классификации ресурсов углеводородного сырья по флюидодинамическим и экономическим параметрам // Геология и геофизика. - 1998. - Т.39. -№ 7. - С. 1008-1012.

73. Онищук Т.М., Наумов А.Л., Векслер Л.А. Корреляция продуктивных пластов нижнего мела в Среднеобской нефтегазоносной области // Геология нефти и газа. - 1977. — № 8. - С.32-37.

74. Оценка промышленных запасов нефти, газа и газоконденсата / Л.Ф.Дементьев, Ю.В.Шурубор, В.И.Азаматов и др. - М.: Недра, 1981. -379 с.

75. Пермяков А.П., Пермякова Т.Н. Выделение подсчетных объектов с помощью геолого-статистических разрезов // Экстремальные задачи в геологии нефти и газа. - Тюмень, 1978. - С.130-133.

76. Пирсон Д. Западные оценки запасов нефти и газа // Нефть, газ и бизнес. - 2002. - №4. - С.38-42.

77. Плавник Г.И., Шпильман В.И., Судат Л.Г. и др. Геологическое строение и перспективы нефтегазоносности основных резервуаров Западной Сибири // Тр. ЗапСибНИГНИ. - Тюмень, 1979. - Вып. 145. -С.56-67.

78. Плотников А.А., Медведев Н.Ф., Плотников Д.А. К методике оценки результатов планирования геолого-поисковых работ // Геология нефти и газа. - 1997. - №7. - С.39-42.

79. Поляков В.А., Сахаров Ю.П., Суровиков Е.А. Математическая модель процесса выбора направлений геологоразведочных работ // Геолого-геофизическое моделирование при поисках нефти и газа: Сборник научн. тр. - М.: ИГиРГИ, 1991. - С.63-71.

80. Родионов Д.А. Статистические решения в геологии. - М.: Недра, 1981. — С.158-165.

81. Рудкевич М.Я. и др. Нефтегазоносные комплексы ЗападноСибирского бассейна. - М.: Недра, 1988. - 303 с.

82. Рудкевич М.Я. и др. Тектоническое развитие и нефтегеологи-ческое районирование Западно-Сибирской провинции. — Свердловск: Средне-Уральское кн. изд-во, 1976.

83. Сафин Д.К. Некоторые результаты аудита запасов нефти и газа ОАО «Западная Сибирь» по состоянию на 01.01.98 г. // Геология, разработка, бурение и эксплуатация нефтяных месторождений Пермского Прикамья. Выпуск 1. - Пермь, 1999. - С.115-116.

84. Сафин Д.К. Сырьевая база ОАО «ЛУКОЙЛ-Западная Сибирь»: состояние и перспективы // Геология, разработка, бурение и эксплуатация нефтяных месторождений Пермского Прикамья. Выпуск 1. — Пермь, 1999.-С.111-114.

85. Сафин Д.К., Азаматов В.И., В.Власенко. Оценки идентичны, продукция летучая // Нефть России. - № 4. - 1999. - С.42-45.

86. Сверчков Г.П., Назаров В.И. Классификация запасов и ресурсов нефти и газа (анализ состояния спроса и предложения) // Геология и геофизика. - Новосибирск: СО РАН, НИЦ ОИГГМ СО РАН, 2000 (т.41).

87. Свихнушин Н.М., Азаматов В.И. Методика изучения неоднородных коллекторов при оценке кондиций и подсчете запасов. - М.; 1970.- 140 с.

88. Себер Дж. Линейный регрессионный анализ. — М.: Мир, 1980. -455 с.

89. Старобинец А. Е., Беленький В. Я., Гагаев А. В., Красильнико-ва Т.Б., Сардонников Н.М. Принципы и методика автоматизированной оценки перспективности ресурсов УВ и их надежности // Геология нефти и газа.-М., 1991. — №7. — С.31—34.

90. Стратиграфический словарь мезозойских и кайнозойских отложений Западно-Сибирской низменности / Под ред. Н.Н.Ростовцева. -М.: Недра, 1968.-215 с.

91. Толковый словарь английских геологических терминов. — М.: Мир. 1977.-Т.1.-586 с.

92. Уилкс. Математическая статистика. - М.: Наука, 1967. - 600 с.

93. Фейгин М.В., Петров В.И. Особенности классификации запасов и ресурсов нефти за рубежом. - М.: ВНИИОНГ, 1985. - 59 с.

94. Халимов К.Э. Новое в отечественной классификации запасов нефти // Нефть, газ и бизнес. - М., № 4. - 2002. - С.34-38.

95. Халимов К.Э. Переход на международную классификацию нефти - требование времени // Нефть, газ и бизнес. — М., № 5. — 2002. — С.11-13.

96. Халимов Э.М. Пока мы разговариваем на разных языках // Нефть России. - 1995. - №7-8. - С.27-28.

97. Халимов Э.М., Азаматов В.И. и др. Методические вопросы геолого-экономической оценки запасов нефти категории Сг- Ресурсы нефти и газа и эффективное их освоение. - М.: ИГиРГИ, 1990. - С. 168175.

98. Халимов Э.М., Гомзиков В.К., Фурсов А.Я. Управление запасами нефти. - М.: Недра, 1991. - 283 с.

99. Халимов Э.М., Фейгин М.В. Сопоставление категорий запасов и ресурсов, применяемых в СССР и США // Геология нефти и газа. -1985. -№8. — С.39-44.

ЮО.Хант Дж. Геохимия и геология нефти и газа. - М.: Мир, 1982. - 703 с.

101.Харбух Дж. У., Давтон Дж.Х. Применение вероятностных методов в поисково-разведочных работах на нефть. - М.: Недра, 1981. -243 с.

102.Харбух Дж., Бонем-Картер Г. Моделирование на ЭВМ в геологии. - М.: Мир, 1974. - 318 с.

103. Четверикова О.П., Калинко М.К. О некоторых параметрах подсчета прогнозных запасов углеводородов по геохимическим дан-

105.Чоловский И.П., Тимофеев В.А. Методы геолого-промыслового контроля разработки нефтяных и газовых месторождений.-М.: Недра, 1992.

106. Шарапов Н.П. Применение математической статистики в геологии. - М.: Недра, 1971. - 246 с.

107. Шелепов В.В., Азаматов В.И. Классификация запасов нефти и газа для их дифференцированной оценки в связи с рациональным освоением // ИГиРГИ. Динамика ресурсов и запасов нефти: Сб. науч. тр. -М., 1994. — С.48-57.

108. Шелепов В.В., Гриценко А.Н., Лещенко В.Е. Совершенствование классификации запасов и ресурсов нефти и газа // Нефтегазовое обозрение. — 1998. - № 3.

109. Шелепов В.В., Двуреченский В.А., Лисовский H.H., Ульянов B.C. Классификация ресурсов и запасов нефти, газа, конденсата и попутных компонентов // Нефтяное хоз-во. - 1994. - № 4.

110. Шпильман A.B., Шутько С.Ю. Геологическое моделирование. Создание и мониторинг геологических моделей // Геология нефти и газа. - 1999. - № 3-4. - С.49-53.

Ш.Шумилин М.В. Геолого-экономические основы горного бизнеса // Вып. «Минеральное сырье». - №3. - 1998. - 164 с.

112. Щербаков В.П., Мандрик Н.Э., Сафин Д.К., Власенко В.В., Ульянова Л.Д. Особенности недропользования ОАО «ЛУКОЙЛ» на территории Ханты-Мансийского автономного округа, актуальные проблемы и возможные пути их решения // Пути реализации нефтегазового потенциала ХМАО: Сб. тр. 2-й науч.-практ. конфер. — Ханты-Мансийск, 1999. -С.25-34.

ПЗ.Эдцоус М., Стенсфилд Р. Методы принятия решений (пер. с англ.). -М., Аудит, 1997.

114. Элланский М.М., Ованесов М.Г. Вероятностные многомерные модели в нефтепромысловой геологии. - М.: Изд-во МИНГ им. И.М.Губкина, 1986. - 62 с.

115. Grace J.D., Caldwell R.H., Heater D.I. Comparative reserves definition: USA, Europe and Former Soviet Union // J.P.T. - 1993, September.

Патенты:

116. Пат. 207 7665 РФ. E 21 В 43/25, 43/27. Способ обработки призабойной зоны пласта / Шахвердиев А.Х., Мандрик И.Э., Ибрагимов Р.Г., Мамедов Б. А., Чукчеев O.A., Галеев Ф.Х., Пан ахов Г.М.

117. Пат. 207 7664 РФ. Е 21 В 43/25, 43/27. Способ обработки призабойной зоны пласта / Шахвердиев А.Х., Ибрагимов Р.Г., Мандрик И.Э., Мамедов Б.А., Чукчеев O.A., Галеев Ф.Х., Панахов Г.М.

118. Пат. 207 9648 РФ. Е 21 В 43/32, 33/13. Способ селективной изоляции высокопроницаемых зон пласта / Москвин В.Д., Боксерман A.A., Старковский A.B., Горбунов А.Т., Зазирный В.А., Мандрик И.Э.

119. Пат. 208 3809 РФ. Е 21 В 43/22. Способ разработки обводненной залежи / Шахвердиев А.Х., Мандрик И.Э., Чукчеев O.A., Зазирный В.А., Панахов Г.М., Сулейманов Б.А., Аббасов Э.М.

120. Пат. 209 5548 РФ. Е 21 В 43/00. Способ определения технологической эффективности методов увеличения нефтеотдачи пластов / Шахвердиев А.Х., Мандрик И.Э., Шарифуллин Ф.А.

121. Пат. 205 4118 РФ. Е 21 В 43/12. Способ глушения эксплуатационной скважины /Мамедов Б.А., Матвеев К.Л., Мандрик И.Э., Зазирный Д.В., Гуменюк В.А., Шахвердиев А.Х., Галеев Ф.Х., Чукчеев O.A.

122. Пат. 206 1172 РФ. Е 21 В 33/138, 43/32. Вязкоупругая композиция для разобщения газовой, нефтяной и водоносной части пласта/ Мамедов Б.А., Шахвердиев А.Х., Мандрик И.Э., Бруслов А.Ю., Титова З.П., Чукчеев O.A., Галеев Ф.Х., Зазирный В.А.

123. Пат. 207 5590 РФ. Е 21 В 33/138. Способ селективной изоляции высокопроницаемых интервалов в скважине / Мирзаджанзаде А.Х., Шахвердиев А.Х., Галеев Ф.Х., Мандрик И.Э., Панахов Г.М., Сулейманов Б.А., Аббасов Э.М.