Что такое ожидаемый запас

В помощь финансовому директору: принцип расчета оптимального размера запасов

Ялышев Ринат, ведущий специалист отдела финансовых решений
компании «1С:Бухучет и Торговля» (БИТ))

В конце 2008 года большинство российских компаний в ожидании дальнейшего роста продаж продолжали увеличивать объемы выпуска или закупок. Однако развитие финансового кризиса привело к значительному снижению спроса. В результате чего продукция оказалась невостребованной, склады переполненными, а финансовое состояние большинства субъектов рынка ухудшилось.

Кроме того, в условиях кризиса многие предприятия столкнулись с проблемами финансирования текущей деятельности и как следствие потеряли возможность иметь избыточный товарный запас. В связи с этим в настоящее время предприятия вынуждены оптимизировать свои расходы, связанные с товарными запасами и управлять ими.

Каким образом расчеты оптимального размера складских запасов могут помочь финансовому директору повысить эффективность управления оборотными активами?

Для удовлетворения текущего спроса на продукт предприятие должно обеспечить определенный уровень запаса, величина которого определяется на основе данных за предыдущие периоды. При этом как бы точно мы ни пытались спрогнозировать спрос, фактическое потребление товара может быть как больше, так и меньше прогнозируемого.

Также для своевременного восполнения запаса предприятие должно прогнозировать планируемое время выполнения заказа поставщиком, величина которого основывается на данных о прошлых поставках. Эту величину также сложно спрогнозировать со 100%-ой точностью. Иногда фактическое время выполнения заказа бывает больше прогнозируемого.

В связи с описанной выше ситуацией неопределенности предприятие вынуждено создавать страховой запас для того чтобы обеспечить возможность выполнения заказов покупателей в случае, когда фактическое потребление превышает прогноз, а также для предотвращения возникновения дефицита в случае незапланированного увеличения времени выполнения заказа.

Создавая страховой запас предприятие может снизить риски невыполнения заказа или неполного выполнения заказа. Однако за снижение рисков приходится платить. Поэтому при определении размера страховых запасов финансовый директор находится между двух огней: с одной стороны создание дополнительных страховых запасов вызывает дополнительные расходы, с другой стороны – их отсутствие может повлечь за собой возможные убытки связанные с невыполнением заказа.

В связи с этим основная задача финансового директора в процессе управления запасами заключается в том, чтобы с одной стороны снизить издержки на хранение и уменьшить величину оборотных средств “замороженных” в товаре, с другой стороны уменьшить риски неисполнения заказа клиента.

Для уменьшения риска неисполнения заказа необходимо контролировать две величины:

размер страхового запаса и точку заказа (момент пополнения запаса при достижении определенного уровня размера запасов).

Рассмотрим, как определяется норматив оптимального размера складских запасов финансовым отделом мясоперерабатывающего предприятия «Мяспроминвест».

В компании «Мяспроминвест» все материальные ресурсы, используемые в производстве, разделены на три группы по степени их влияния на релевантные затраты.

К релевантным затратам связанным с запасами обычно выделяют следующие группы:

Используя метод АВС, в компании была произведена группировка запасов на три группы (А, В, С).

Так к первой группе наиболее важных ресурсов были отнесены мясо, специи, сырье для упаковки. Ко второй группе отнесены ресурсы, отсутствие которых может сказаться на производственном процессе, но не вызовет его остановки: в основном это ГСМ для парка автомашин, а также запчасти для ремонта оборудования. И третья группа — все остальные ресурсы, которые приобретаются по необходимости и практически не оказывают влияния на производственный процесс.

Исходя из степени важности для управления запасами группы А компания применяет наиболее сложные методы, тщательно отслеживая обороты, статистику и повышая точность расчетов. Именно для запасов этой группы в компании рассчитывается размер страхового запаса и точку заказа. Для группы В используются более простые расчеты. Запасы группы С отслеживаются реже, причем страховой запас создается в разумных пределах, чтобы они постоянно были на складе. Функции контроля над запасами данной категории делегированы менеджерам среднего звена.

Для выделенной группы А отдельно рассчитывается текущий и страховой запасы , каждый из которых, в свою очередь, может быть разделен на некоторые элементы.

Определение страхового запаса было сделано выше. Текущий запас – основная часть производственного (сбытового) запаса, предназначенная для обеспечения непрерывности процесса производства (сбыта) между двумя смежными поставками.

Нормирование текущего запаса заключается в нахождении максимальной величины потребности производства в материальных ценностях между двумя очередными поставками. Данная потребность определяется как произведение среднесуточного расхода на интервал поставки (временной интервал между размещением заказа и его получением):

Zтек = Rсут * Т,

где Zтек – текущий запас;

Rсут – среднесуточный расход материалов;

Т – интервал поставок, дни

В свою очередь среднесуточный расход находится путем деления общей потребности в материале на округленное количество календарных дней в плановом периоде:

Rсут = Rгод: 360

где Rсут – среднесуточный расход материалов;

Rгод – соответственно годовой расход материалов.

Нормирование страхового запаса основывается на основании следующего расчета: произведение среднесуточного расхода материала на разрыв в интервале поставок деленное на два:

Zстр= Rсут (Тфакт – Тплан) / 2

где Zстр – страховой запас;

При расчете страхового запаса для товарных запасов группы В и С в компании «Мяспроминвест» используется укрупненная оценка (страховой запас принимается в размере 50% текущего запаса).

Далее по следующей формуле определяется точка заказа:

Тз = Zтек + Zтек

Рассмотрим пример расчета страхового запаса и точки заказа. Предприятие «Мяспроминвест» закупает у поставщика мясосырье, причем годовой объем потребности за 2008 год составил 3 600 т., средний период поставки составил 14 дней, максимальное отклонение срока поставки от среднего составило 5 дней На предприятии сырье расходуется равномерно, и требуется резервный запас, равный 6 т.

Средний расход сырья составит:

Rсут = 3 600 т / 360 = 10 т

Zтек = 10 * 14 = 140 т

Zстр = 10 * 5 / 2 = 25 т

Точка возобновления заказа будет равна:

Тз = 140 т + 25 т = 165 т

Это означает, что только тогда, когда уровень запаса сырья на складе достигает 165 тонн, служба закупок должна сделать очередной заказ поставщику.

Таким образом, финансовая служба предприятия контролирует финансовые риски, связанные с возможными убытками от образования дефицита, а также предотвращает злоупотребление со стороны службы закупок, связанное с необоснованными закупками сырья и материалов.

В системе контроля за состоянием запасов с фиксированным размером заказа постоянная величина – это размер заказа на пополнение запаса. Интервалы времени, через которые производится размещение заказа, в этом случае могут быть разными.

Нормируемыми величинами в этой системе являются величина заказа, размер запаса в момент размещения заказа (так называемая точка заказа) и величина страхового запаса. Заказ на поставку размещается при уменьшении наличного запаса до точки заказа. После размещения заказа запас продолжает уменьшаться, так как заказанный товар привозят не сразу, а через какой-то промежуток времени t. Величина запаса в точке заказа выбирается такой, чтобы в нормальной, рабочей ситуации за время t запас не опустился ниже страхового. Если же спрос непредвиденно увеличится, или же будет нарушен срок поставки, то начнет работать страховой запас.

На практике система контроля состояния запаса с фиксированным количеством заказа применяется преимущественно в следующих случаях:

После того как сделан выбор системы пополнения запасов, необходимо количественно определить величину заказываемой партии, а также интервал времени, через который повторяется заказ.

Также для оптимизации расходов связанных со складскими запасами финансовая служба может осуществлять расчет оптимального размера партии поставляемых сырья и материалов. Оптимальный размер партии и оптимальная частота завоза зависят от следующих факторов:

В качестве критерия оптимальности выбирают минимум совокупных расходов по доставке и хранению. И расходы по доставке, и расходы по хранению зависят от размера заказа, однако, характер зависимости каждой из этих статей расходов от объема заказа разный. Расходы по доставке товаров при увеличении размера заказа уменьшаются, так как перевозки осуществляются более крупными партиями и, следовательно, реже. Расходы по хранению растут прямо пропорционально размеру заказа. Сложив оба графика, получим кривую, отражающую характер зависимости совокупных издержек по транспортировке и хранению от размера заказываемой партии.

Оптимальный размер заказа определяется по формуле Уилсона:

Sопт = √2х0хCt/Cx, (18)

где Sопт – оптимальный размер заказываемой партии в штуках;

О – необходимый объем закупки товаров (запаса) в год в штуках;

Ст – затраты, связанные с размещением, доставкой, приемкой партии заказанного товара;

Сх – затраты, связанные с хранением единицы запаса в год.

Стоит отметить, что предложенные выше математические модели могут стать полезными инструментами, помогающими финансовому директору контролировать ситуацию, но эти модели не могут быть полным отражением действительности. Кроме того, руководителям, принимающим решения, нужно не только знать указанные выше формулы, но и системно понимать процессы, которыми они управляют. Поэтому при осуществлении контроля за оборотными активами нужно учитывать и специфику компании, и ограничения, обусловленные реалиями российской экономики.

Работу финансового директора по контролю запасов могут усложнить следующие проблемы, о которых финансовому директору необходимо помнить и по возможности устранять.

Одна из проблем часто встречающихся на предприятиях – не качественно составленные справочники продукции: один и тот же вид запасов может храниться под разными наименованиями на разных складах. В результате возможны ситуации, когда отдел закупок приобретает материалы, которые уже имеются в наличии, тем самым завышая затраты на хранение и увеличивая отвлечение денежных ресурсов на финансирование оборотных средств. Необходимо отслеживать дубли и устранять их.

Также имеют место быть проблемы, связанные с ошибками сотрудников. К примеру, поставка может быть задержана из-за того, что менеджер забыл отправить заявку и отправил ее несвоевременно, увеличив таким образом время исполнения заказа. Устранить эту проблему может система контроля.

Исходя из того, что рассмотренная выше система с фиксированным размером заказа предполагает непрерывный учет остатков для определения точки заказа, а также возможное большое количество контролируемых номенклатурных позиций усложняет математические расчеты, понятно, что отсутствие информационной системы, обеспечивающей автоматический расчет показателей, значительно усложнит качественное выполнение задачи по управлению запасами и не позволит финансовому директору осуществлять оперативный контроль за величиной оборотных средств отвлеченных в запасах.

Рассмотренный пример одного их российских предприятий и описание общих методов решения проблемы расчета размеров запасов призваны помочь большому числу финансовых директоров выработать свои подходы к данной тематике.

Источник

Популярные вопросы управления запасами в торговых организациях

В статье собрана информация о разных проблемах управления складскими запасами товаров, используемых в основной деятельности (продаваемых, или используемых для производства). Часть методов реализована в типовом функционале конфигураций «1С:Управление торговлей» и «1С:ERP», другая часть разрабатывалась для разных предприятий. Критерием отбора вопросов, описанных в статье, является возможность использования предложенных решений в качестве шаблона для внедрения на других предприятиях.

Рассмотренные в статье методы базируются на пополнении складских запасов по статистике спроса. Специфика организаций, в которых пополнение запасов производится на базе прогнозов – за пределами этой статьи. Также в статье не рассматриваются вопросы сроков годности.

Цели управления запасами:

Заказ товара при достижении точки перезаказа

На базовом уровне, управление запасами в большинстве организаций работает по точке перезаказа: пополнения запасов инициируются или при снижении остатка до определенного уровня, или пополнения происходят периодически, в заранее определенные даты. Заказ товаров при достижении точки перезаказа можно наглядно представить в виде следующего графика:

Для управления запасами по точке перезаказа нужно определить срок доставки товаров от поставщика и рассчитать среднедневное потребление. Точка перезаказа, определяется как запас, необходимый на срок поставки. Если поставки после перезаказа производятся быстро – минимальный запас будет небольшим. Если поставка товара происходит медленно (доставка из другого региона) – минимальный запас будет значительным. С помощью определения величины поставки («максимального запаса») – можно регулировать частоту пополнения запасов на складе и средний уровень складских остатков.

Альтернативный способ определения точки перезаказа – дата, в которую стандартно делаются заказы на пополнение складских запасов. Как правило, это означает наличие фиксированного календаря поставок (раз в неделю, раз в месяц). Соответственно, при наступлении даты перезаказа необходимо определять количество, которого хватит от дня поставки до даты следующей планируемой поставки. В типовом функционале продуктов 1С – поддерживаются оба способа задания точек перезаказа: и по минимальному количеству, и по датам поставок.

Дополнительно во многих случаях обеспечивается постоянное наличие страхового запаса товаров, который поддерживается на складе на случай всплеска спроса или срыва поставки от поставщика. Порядок его расчета будет рассмотрен позже.

В графике расхода запасов могут учитываться не только отгрузки по статистике, но и уже запланированные в будущем отгрузки по заказам клиентов, см рисунок 2.

На втором рисунке видно, что из-за запланированной отгрузки клиента, в случае заказа стандартной партии товаров, товаров не хватит до даты следующей поставки. Функционал управления запасами позволяет по желаемому календарю поставок автоматически рассчитать размер заказа, скорректированный на величину всех отгрузок, запланированных до даты следующей поставки.

Также бывает необходимо решать обратную задачу: заказывать удобную партию товаров и по данным о планируемых отгрузках определять к какой дате эта партия будет израсходовано и когда потребуется в следующий раз сформировать заказ.

Статистические расчеты для пополнения запасов

Принципы расчета страхового запаса

Тут xi- величина спроса товаров в отдельный день. Х с чертой – среднее значение дневного спроса за рассматриваемый период. Стандартная отклонение по приведенной формуле имеет значимую разницу с среднеквадратичным отклонением (см.википедию), при условии что расчет производится за период не более месяца (n

Источник

Повышение точности оценки запасов углеводородов по поисковым и разведочным скважинам по классификации PRMS

О.О. Макухо, В.М. Хомик
Научно-Технический Центр «Газпром нефти» (ООО «Газпромнефть НТЦ»)

Ключевые слова: нефть, запасы, классификация запасов SEC/PRMS, детерминистский метод, вероятностный метод.

Оценка потенциальных запасов при планировании геолого-разведочных работ (ГРР) проводится в условиях большой неопределенности и высоких рисков. В системе SPE-PRMS (Petroleum Resourses Management Sistem) хорошо показана разница между неопределенностью и риском. Данная система предъявляет достаточно строгие требования к учету неопределенности. Система PRMS включает два метода оценки запасов:
– детерминистский – основной при экспертизе запасов;
– вероятностный – наиболее подходящий для оценки запасов на ранних стадиях реализации проектов. Использование нескольких видов оценки в совокупности способствует повышению точности оценки и снижению геологических рисков. С целью повышения точности оценки запасов при планировании ГРР предлагается совместить детерминистский и вероятностный методы. Сочетание этих методов позволяет обеспечить взаимную проверку надежности результатов и наиболее корректно оценить запасы.

Improving the accuracy of estimating hydrocarbon reserves of appraisal well and exploratory wells according to the prms classification

PRONEFT». Professional’no o nefti, 2019, no. 4(14), pp. 26-31

O.O. Makuho, V.M. Khomik
Gazpromneft NTC LLC, RF, Saint-Petersburg

Keywords: oil, reserves, SEC / PRMS reserves classification, deterministic method, probabilistic method

Assessment of potential reserves when planning exploration wells is carried out under conditions of great uncertainty and high risks. In the SPE-PRMS system, the difference between uncertainties and risks is very well shown. This system requests rather strict requirements for accounting for uncertainty. The PRMS system contains various approaches to reserves assessment: The deterministic method – is the main one in the examination of reserves. The probabilistic method is the most suitable when evaluating HC in the early stages of project implementation. The use of several types of assessment in the aggregate helps to increase the accuracy of the assessment and reduce geological risks. In order to improve the accuracy of reserves estimation in the planning of exploration, it is proposed to combine the deterministic and probabilistic methods. The combination of these two methods will provide an opportunity to ensure mutual verification of the reliability of the estimates and get a better estimate of the trap reserves.

Введение

При поведении геолого-разведочных работ (ГРР) неизбежно возникают неопределенности и риски. Прогнозные оценки запасов углеводородов также выполняются в условиях неопределенности. В настоящее время нефтяные компании перед началом выполнения ГРР стремятся минимизировать риски и снять некоторые неопределенности. В целях повышения эффективности проведения ГРР предлагается использовать несколько методов оценки прогнозных запасов по разведочным скважинам. В современном нефтегазовом мире наиболее распространенной является классификация Общества инженеров-нефтяников (SPE) – PRMS (Petroleum Resources Management System) – система управления за- пасами и ресурсами жидких, газообразных и твердых углеводородов.

Основные принципы классификации PRMS

Международные стандарты PRMS принимают во внимание не только вероятность того, что углеводороды имеются в наличии в данной геологической формации, но и экономическую целесообразность извлечения запасов (включая такие факторы, как затраты на геологоразведку и бурение, постоянные эксплуатационные расходы, затраты на транспортировку продукции, налоги, преобладающие цены на продукцию, а также другие факторы, влияющие на конкурентоспособность отдельно взятой залежи).

Итоговый показатель gCoS прогнозной залежи оценивается как произведение пяти не зависящих друг от друга факторов. При этом у некоторых факторов существуют отдельные независимые субфакторы, которые перемножаются для получения общего значения, описывающего генеральный фактор. Это в первую очередь касается показателя Pc, обеспечиваемого несколькими независимыми критериями – механической сохранностью залежи Рс1, которая описывает вероятность события, способного нарушить ее герметичность; биохимической сохранностью Рс2, характеризующей сохранность определенных качеств нефти; наличием по- крышки, способной удерживать углеводороды Рс3. Среди этого комплекса факторов сохранности залежи один не зависит от другого. Например, залежь может обладать мощной покрышкой, но быть разрушенной вследствие активных тектонических движений уже после своего формирования. Так же как в механически сохранной залежи, нефть может быть подвержена воздействию бактерий и изменить свои первоначальные характеристики до состояния, непригодного для добычи и дальнейшего использования. Поэтому при оценке фактора Рс субфакторы перемножаются для оценки их общей вероятности.

В данной системе очень хорошо показана разница между неопределенностями и рисками (рис. 1). Риски связаны с тем, что рентабельная добыча не начнется в ближайшее время (начало разработки в течение 5 лет), а неопределенность обусловлена неизвестным количеством углеводородов в недрах, которое будет добыто при условии рентабельной добычи [1]. В основе классификации PRMS лежит экономическая целесообразность добычи углеводородов. Запасы делятся на категории с учетом рисков начала рентабельной добычи. Категории основаны на технической неопределенности товарных качеств, связанных с проектом, и в свою очередь делятся на классы, которые отражают диапазон неопределенности оценки и основаны на вероятности промышленной рентабельности (рисках) проекта.

Категории запасов по классификации PRMS

Запасы по классификации PRMS, которая наиболее сопоставима с российской классификацией, делятся на:
– доказанные 1Р (Proved reserves – PDP (Proved developed) + PDNP (Nonproducing) + PUD (Undeveloped);
– вероятные 2Р (Probable reserves – PRB);
– возможные 3Р (Possible reserves – PSB).
Доказанные запасы могут быть как разбуренными так и неразбуренными. К вероятным и возможным запасам относятся только неразбуренные. Схема категоризации запасов приведена на рис. 2.

Доказанные запасы (Proved reserves) – количество углеводородов, которое исходя из инженерно-геологических данных с достаточной достоверностью может быть извлечено промышленным способом из известных залежей при существующих экономических условиях принятыми способами эксплуатации. Промышленная продуктивность запасов должна быть доказана фактической добычей, успешными данными опробования, изучения керна и результатами интерпретации каротажа. Месторождения с доказанными запасами должны быть обустроены объектами переработки и транспортировки добытых объемов на рынки сбыта.

Доказанные запасы (1P) в соответствии с классификацией делятся на следующие группы.
• Доказанные разрабатываемые запасы (Proved Developed – PDP), которые могут быть добыты из существующих скважин с помощью общепринятых методов. Доказанные разрабатываемые запасы включают следующие запасы:

1. Добываемые (Producing) запасы, добыча которых ожидается из вскрытых и работающих интервалов действующих на дату оценки скважин при помощи общепринятого оборудования. При оценке ожидаемых приростов согласно программе ГРР эти запасы не участвуют в расчете.
2. Недобываемые (Nonproducing – PDNP), которые ожидается извлечь из простаивающих на момент оценки скважин, горизонтов за неперфорированными обсадными колоннами в существующих скважинах и горизонтов, расположенных чуть ниже добывающих зон. При оценке ожидаемых приростов согласно программе ГРР эти запасы прогнозируются при условии получения промышленного притока нефти не менее 5 т/сут или выделения нефтенасыщенных толщин не менее 3–5 м, а также при высокой степени изученности пласта или наличии результатов испытаний по соседним скважинам.
3. Доказанные неразрабатываемые запасы (Undeveloped – PUD), которые ожидается извлечь из существующих скважин за счет значительного их углубления до другого горизонта и из скважин, которые будут пробурены на неразбуренных участках залежи, непосредственно прилегающих к участкам скважин, дающим продукцию или давшим промышленные притоки из оцениваемого пласта.

Необходимым условием выделения на данных участках запасов категории PUD является наличие утвержденного плана разбуривания этих участков. При оценке ожидаемых приростов согласно программе ГРР эти запасы прогнозируются при условии получения промышленного притока нефти не менее 5 т/сут или при выделении нефтенасыщенных толщин примерно 2–4 м.
• Вероятные запасы (2Р) могли бы быть включены в группу доказанных вследствие достаточно обоснованного наличия углеводородов в пределах структуры, однако они менее четко определены из-за ограниченных данных по скважинам и отсутствия убедительных результатов опробований.
• Возможные запасы (3Р) – запасы, извлечение которых исходя из анализа геолого-промысловых данных менее достоверно, чем вероятных запасов. Оценка геологических параметров осуществляется детерминистическим способом.

В соответствии с инструкциями по выделению категорий запасов PRMS и принимая шаг сетки бурения за х, расчет площади для каждой категории можно представить следующим образом. Для PDP и PDNP – S1 = x2; для PUD – S2 = 8×2; для 2P – S3 = 16×2; для 3P – S = S1 + S2 + S3. Полученные результаты использованы для подсчета запасов объемным методом (табл. 1).

Методы подсчета запасов

Методы подсчета запасов по международным стандартам полностью совпадают с российскими. Детерминистский метод является основным при экспертизе запасов, вероятностный – больше всего подходит для оценки запасов углеводородов на ранних стадиях реализации проектов. Детерминистский метод базируется на известных геологических, инженерных и экономических данных. Для расчета используются одиночные значения подсчетных параметров (площадь, пористость, толщи- на и др.). Результатом также является единственное значение запасов.

Эксперт по своему усмотрению принимает дискретные значения или массивы значений по каждому подсчетному параметру, соответствующие той или иной категории запасов и ресурсов. В результате анализа определяется единичное значение объема извлекаемых запасов или ресурсов по каждому случаю детерминистского приращения запасов. Вероятностный способ подсчета запасов углеводородов применяется при недостаточном количестве данных о залежи и ее параметрах. В основном с помощью метода Монте-Карло определяется вероятность получения того или иного значения запа- сов [2]. В «Газпром нефти» рассчитывают три варианта запасов, вероятность подтверждения которых составляет 90, 50 и 10 %. Объем запасов увеличивается по мере снижения вероятности их подтверждения.

Вероятностный метод – статистический анализ известных геологических, инженерных и экономических данных, при котором запасы подсчитываются по непрерывным кривым распределения. На входе и выходе – кривые распределения значений с вероятностями появления значений. Рассмотрим неопределенность извлекаемых объемов с разных позиций (табл. 2). Поскольку сильные стороны одного подхода являются слабыми для другого, предла- гается использовать оба.

Объект исследований

Объектом исследований выбран лицензионный участок, который находится на территории Новосергиевского и частично Сорочинского районов Оренбургской области. В региональном тектоническом плане по поверхности фундамента площадь находится на юго-восточном склоне Жигулевско-Пугачевского свода, по осадочному чехлу на юго-восточном склоне Волго-Уральской антеклизы. В более локальном структурно-тектоническом плане площадь локализуется на границе между Восточно-Оренбургским сводовым поднятием и Бузулукской впадиной. Представление о строении осадочного комплекса базируется на материалах сейсморазведочных работ 2005–2014 гг. и результатах бурения поисково-разведочных скважин. По данным опробования и геофизических исследований скважин установлены 11 продуктивных пластов: пласт Рv в артинском ярусе, пласты Зл1а, Зл1б и Зл2 в заволжском надгоризонте фаменского яруса, пласт Дфм в нижне-среднефаменском подъярусе, пласты ДIII-1 и ДIII-2 в ардатовском горизонте живетского яруса, пласт ДIV в воробьевском горизонте живетского яруса, пласты ДVа, ДVб и ДVв в афонинском горизонте эйфельского яруса. В соответствии с планом ГРР было предусмотрено бурение нескольких скважин. Прогнозные оценки, проведенные детерминистским методом, показали, что исходя из величины запасов сначала должна быть пробурена скв. х, затем скв. у и в последнюю очередь скв. z.

Сравнивая фактические результаты с прогнозными показателями, сделан вывод, что лучший эффект достигнут при бурении скв. у. При наложении вероятностной оценки на детерминисткую видно, что запасы в скв. х переоценены (рис. 3). При сопоставлении полученных результатов с прогнозной оценкой, полученной вероятностным методом, виден так называемый «коридор неопределенностей». Применив вероятностную оценку, можно составить представление о вариации (разбросе) и смещении прогноза (рис. 4) и таким образом снизить геологические риски. Следовательно, используя на практике оба метода, можно обеспечить взаимную проверку надежности результатов и получить лучшую оценку запасов ловушки.

При прогнозировании геолого-технических параметров смещение оценок представляет собой более серьезную проблему, чем их значительная неопределенность [3]. Источник смещения обычно приводит к занижению оценки. На практике любая ошибка может вызвать потери для инвестора. Результатом завышения оценки является увеличение инвестиций в проекты, а занижение оценок может заставить компанию инвестировать слишком мало или вообще отказаться от инвестирования [3]. Анализируя результаты прогнозных и фактических оценок запасов углеводородов при поведении ГРР в компании «Газпром нефть» на протяжении нескольких лет, можно отметить, что результаты вероятностной оценки ресурсов углеводородов по величине Р50 как наиболее вероятной во многих случаях могут существенно отличаться в большую сторону от величины ресурсов, оцененных детерминистским методом (рис. 5). Это обусловлено в основном тем, что при детерминистком подходе прогнозные подсчетные параметры, а также площадь предполагаемой залежи принимаются весьма консервативно.

Заключение

Повышение эффективности ГРР может быть достигнуто за счет прогнозирования запасов углеводородов на наиболее перспективных участках. Для выбора таких участков должна быть достаточно высокая степень уверенности в оценке запасов, которую можно достичь путем прогнозирования оценки запасов различными методами. Оценив эффективность проведения ГРР путем сравнения результатов оценки, полученных по прогнозным разведочным скважинам, с фактическими, можно отметить следующие основные аспекты снижения рисков и неопределенностей при оценке запасов углеводородов на прогнозных ловушках:
– использование детерминистской оценки в сочетании с вероятностной способствует повышению точности оценки и снижению геологических рисков;
– применение на практике несколько методов оценки прогнозных запасов дает возможность обеспечить взаимную проверку надежности результатов и получить лучшую оценку запасов ловушки;
– анализ результатов проведения ГРР и сравнение прогнозных данных с фактически- ми позволяет выявить основные причины недостижения или перевыполнения прогноза, что в свою очередь дает возможность в будущем усовершенствовать прогнозные оценки и выйти компании на более высокий качественный уровень при восполнении минерально-сырьевой базы.

Список литературы

1. Guidelines for Application of the petroleum Resource Management System, 2011. – URL: https://www.spe.org/industry/docs/PRMS_Guidelines_Nov2011.pdf.
2. Петерсилье В.И., Пороскун В.И., Яценко Г.Г. Методические рекомендации по подсчету геологических запасов нефти газа объемным методом. – М.- Тверь: ВНИГНИ, 2003. – 261 с.
3. Роуз П.Р. Анализ рисков и управление нефтегазопоисковыми проектами. – М. – Ижевск: Институт компьютерных исследований, 2011. – 304 с.

1. Guidelines for application of the petroleum resource management system, 2011, URL: https://www.spe.org/industry/docs/PRMS_Guidelines_Nov2011.pdf
2. Metodicheskie rekomendatsii po podschetu zapasov nefti i gaza ob’emnym metodom. Otsenka kharaktera nasyshchennosti po dannym GIS (Guidelines for the calculation of reserves of oil and gas by volumetric method. Assessment of the nature of saturation according to well logging): edited by Petersil’e V.I., Poroskun V.I., Yatsenko G.G., Moscow – Tver: Publ. of VNIGNI, 2003. 261 p.
3. Rose P.R., Risk analysis and management of petroleum exploration ventures, AAPG, 2012.

Научно-Технический Центр «Газпром нефти» (ООО «Газпромнефть НТЦ»)

Источник