Формирование системы планирования производства ГРР на предприятии МСК

Введение

В настоящее время применительно к геологоразведке (разведке) существуют две основные системы планирования: одна используется в основном международными, в том числе вертикально интегрированными, компаниями, другая - государственными (национальными) компаниями. В ряде случаев при обосновании инвестиционных зарубежных проектов национальных компаний используются гибридные варианты. Подобные варианты характерны также для сервисных и юниорских компаний, деятельность которых связана с выявлением и подготовкой новых газовых и нефтяных месторождений с целью их продажи крупным компаниям.
Информация играет стратегическую роль в современном обществе. Проблема достоверности имеющихся данных становится все более актуальной. В то же время верификация - важный этап ее закрепления. Изменения, произошедшие в сфере информационных технологий за последнее десятилетие, с одной стороны, значительно расширили возможности ученых и специалистов в использовании и распространении информации, с другой стороны, они создали новые проблемы, вызванные нерелевантной информацией, мешающей работе пользователей.
Работа нефтяной компании связана с обработкой и накоплением огромного количества разнородной информации о работе скважин и геологических особенностях пластов. Обработка информации - важная задача, которая с каждым днем ​​становится все сложнее из-за увеличения объема данных и усложнения алгоритмов их перемещения. Деятельность направления по работе с данными геологии и разработки ПАО «Газпром нефть» направлена ​​на предоставление специалистам актуальной проверенной информации.
Глава 1. Исходная характеристика и база данных предприятия МСК1.1 Общие сведения«Газпром нефть» - одна из крупнейших и наиболее динамично развивающихся нефтегазовых компаний России.
Основными видами деятельности компании являются разведка, разработка, добыча и продажа нефти и газа, а также производство и продажа нефтепродуктов. «Газпром нефть» работает в крупнейших нефтегазовых регионах России: Ханты-Мансийском и Ямало-Ненецком автономных округах, Томской и Омской областях. Основные перерабатывающие мощности компании расположены в Омской, Московской и Ярославской областях.
В группу «Газпром нефть» входят более 40 нефтедобывающих, нефтеперерабатывающих и сбытовых предприятий из 18 регионов Российской Федерации и ближнего зарубежья, объединенных принципом вертикальной интеграции. Компания перерабатывает более 60% добываемой нефти, демонстрируя лучшее в отрасли соотношение добычи и переработки.
По итогам 2009 года «Газпром нефть» входит в пятерку ведущих российских нефтяных компаний по объемам добычи, переработки и реализации нефтепродуктов.
Сибнефть постоянно расширяет оптовую и розничную сети по реализации нефтепродуктов.
Основными видами деятельности компании являются:
• прием, хранение и продажа нефтепродуктов;
• продажа сопутствующих товаров и услуг;
• оказание услуг по определению качества нефтепродуктов третьим лицам (услуги химической лаборатории).
Высшим органом управления Общества является общее собрание акционеров.
Уставный капитал Общества составляет 1 057 026 рублей и разделен на 1 057 026 акций (920 630 обыкновенных, 136 396 привилегированных) номинальной стоимостью 1 рубль.
1.2 Базы данных
В ПАО «Газпром нефть» активные работы по формированию и сопровождению баз геологических данных ведутся уже на протяжении нескольких лет.
Данные, участвующие в процессе накопления и обработки в компании, приведены на рис. 1.

Рис. 1. Данные, вовлеченные в процесс накопления и обработки (РИГИС – результаты интерпретации геофизических исследований скважин)
В настоящее время базы геолого-геофизические данных компании включают информацию по 40000 скважинам 99 месторождений, разрабатываемых 10 дочерними обществами. Эти базы данных формировались более 5 лет и процесс продолжается (рис. 2).

Рис. 2. Расширение и развитие баз данных в компании «Газпром нефть»
Есть два типа геологической информации:
• первичный - геодезические координаты точек наблюдения и отбора проб; керны скважин и образцы горных пород; журналы полевых наблюдений; результаты анализов проб и испытаний минерального сырья; записи геофизических наблюдений и др .;
• вторичные - результаты обработки, интерпретации, анализа или обобщения первичных данных (геологические отчеты с графическими приложениями, опубликованные карты и пояснительные записки к ним, цифровые карты геологического содержания и постоянные модели, банки и базы данных по минеральным ресурсам, мониторинг геологическая среда, геофизические исследования скважин (ГИС), недропользование и др.
Хранение данных организовано таким образом, что позволяет в любое время быстро получать как проверенную, так и первичную информацию.
Глава 2. Формирование системы планирования производства ГРР на предприятии МСК2.1 Использование системных продуктов при ГРРВ настоящее время ПАО «Газпром нефть» использует программные продукты как сторонних организаций, так и собственные, интегрированные в единое информационное пространство:
• GeoMate (собственная разработка, рабочее место геолога);
• NGT-Smart (разработка сторонних организаций, рабочее место разработчика);
• GeoBD (собственная разработка, глобальный банк геолого-геофизических данных);
• ГеоПоиск (разработка сторонних организаций, интерпретация ГИС);
• Petrel (инструмент геологического моделирования);
• Eclipse (инструмент моделирования).
При работе с информацией можно выделить основные задачи, требующие первичного решения.
• Увеличение скорости получения информации. Скорость потока данных от скважины к пользовательским интерфейсам геологов и разработчиков является критическим фактором для специалистов по данным.
• Оптимизация алгоритмов формирования баз данных. Процесс перемещения данных постоянно отслеживается с возможностью автоматизации различных этапов. Создан стандарт движения информационных потоков данных SK-01.03.2015, определены специалисты, ответственные за каждый этап (рис. 3).

Рис. 3. Движение геолого-геофизических данных в компании «Газпром нефть» (ГРР – геолого-разведочные работы; ВСР – внутрискважинные работы; СГГБД – сопровождение геолого-геофизических баз данных)

2.2 Особенности построения модели данныхСпециалисты, участвующие в процессе управления геологическими данными, должны обладать обширными знаниями в области геологии и разработки месторождений, чтобы должным образом оценить правильность данных.
Кроме того, опыт показал, что наиболее успешной является модель перемещения данных, в которой поток информации контролируется как можно меньшим количеством людей на протяжении всего процесса загрузки. Большие цепочки специалистов приводят к большему количеству ошибок.
• Обнаружение и оперативное исправление ошибок. Описание алгоритма, исключающего их появление в будущем. Контроль качества данных. Получение геологических данных всегда осложняется различного рода помехами: систематическими, случайными, грубыми. Независимо от происхождения и типа помех, их обнаружение и устранение является важнейшей задачей. Наиболее полную информацию о геологическом строении месторождения дают скважинные данные, поэтому особое внимание следует уделять контролю качества и правильности этих данных [2].
После входа в систему хранения данные проверяются. На данный момент в системе несколько десятков проверок. Их количество постоянно растет, чтобы в системе не появлялись ошибочные данные.
• Кросс-платформенная верификация информационных систем между собой. При наличии большого количества взаимодействующих баз данных и пользовательских интерфейсов возникает вопрос о проверке данных между разными системами для исключения противоречивой информации в источниках, к которым имеют доступ специалисты компании.
Использование проверенной базы данных обеспечивает одновременную работу всех прикладных программ без ремастеринга и переформатирования данных, предоставляет широкий набор инструментов для управления геологическими данными и их интеграции при анализе и интерпретации геологической и геофизической информации, обеспечивая при этом единую технологическую цепочку большинства технологические процессы [3].
Современные базы данных предоставляют пользователям возможность сотрудничать в глобальной информационной системе. В настоящее время компания запустила проект по проверке данных между информационными системами OIS, GeoBD, GeoMate, NGT-Smart, Chess и Techmode. Верификация устранит несоответствия и обеспечит качество геологических и технологических данных в системах учетных информационных технологий Блока разведки и добычи.
В рамках первого корпоративного проекта по верификации геолого-геофизической базы данных был разработан и внедрен программный продукт GeoMate. В 2014–2015 годах в программном комплексе GeoMate было создано два региональных проекта: первый охватывает большую часть месторождений компании, второй - все скважины баженовской свиты, данные по которым были доступны на момент формирования. Однако для полноценной работы с проектами необходимы автоматические обновления и наполнение их новыми данными. Дело в том, что названия скважин некоторых месторождений совпадают, а сами поля находятся в разных системах координат. В результате реализации проекта проверки данных эти проблемы будут устранены, а данные в информационных системах, включая GeoMate, будут обновляться автоматически.
В начале 2016 года совместно с отделом информационных технологий были разработаны конвертеры, оптимизирующие загрузку данных из GeoBD в GeoMate. По сути, эта работа не была связана с проектом верификации, но фактически была началом процесса верификации этих систем в связи с необходимостью создания единых справочников.
• Максимальное вовлечение информации в процесс. Большой объем информации открывает большие возможности для ее владельцев, но, по мнению экспертов в их управлении, это еще и большая проблема, связанная со структурированием и обработкой данных. Информация, с которой сталкиваются менеджеры данных, часто не может быть немедленно использована по разным причинам: содержание разнородных ошибок; отсутствие информации в цифровом формате и т. д. Следовательно, большие объемы информации, заваленные непригодными для использования данными, не полностью участвуют в процессе принятия решений и остаются только в виде библиотеки, архивов.
Глава 3. Оценка эффективности системы планирования производства ГРР на предприятии МСК3.1 Факторы влияющие на эффективностьКлючевое влияние на стоимость минерально-сырьевого потенциала компании оказывают объемы геологоразведочных работ (геологоразведочных работ) и размер затрат на их выполнение. Однако статистика последних лет показывает, что на фоне кризиса мировой экономики горнодобывающие компании склонны сокращать вложения в геологоразведочные работы. Причина этого в том, что отличительной чертой геологоразведочных работ является высокая степень неопределенности их результата на протяжении практически всего процесса разведки. Более того, исходя из закона убывающей предельной полезности, увеличение затрат на разведку не гарантирует соразмерного увеличения стоимости запасов. В связи с этим возникает необходимость определения оптимального значения стоимости геологоразведочных работ, позволяющего получить максимально возможное увеличение запасов.
Несмотря на разностороннюю проработку проблем планирования и оптимизации затрат на геологоразведочные работы, многие вопросы эффективного использования результатов этих исследований в реальной производственной практике до сих пор не решены. Критерии выбора эффективных геологоразведочных работ требуют усовершенствования; проблема сравнения исследовательских и инвестиционных мотивов при инвестировании в геологоразведку трудно поддается анализу; требует разработки исследования геологических рисков в рамках оптимизации затрат на геологоразведочные работы, а также с учетом влияния множества других факторов (рыночных, технологических и др.) на эффективность геологоразведочных работ.
Комитет по международным стандартам оценки (IVSC) определяет следующие подходы к оценке любого актива: подход прямого рыночного сравнения, доходный подход и затратный подход. Каждый подход определяет методы оценки: доходный подход основан на методе капитализации и методе дисконтированных денежных потоков; сравнительный - с использованием метода рынка капитала, метода сделки и метода отраслевых коэффициентов; дорогостоящие - по методу чистых активов и по методу ликвидационной стоимости.
Дорогостоящий подход к оценке горных проектов редко используется как самостоятельный, так как он малоинформативен, не позволяет оценить эффективность проекта и проанализировать перспективы его развития. Чаще всего он используется при определении стоимости поля на этапе Greenfield, когда предыдущий владелец хочет продать проект и возместить свои расходы с учетом желаемой отдачи от инвестиций.
3.2 Способы совершенствованияУпрощенный алгоритм принятия решения об оптимальном объеме инвестиций в геологоразведку показан на рис. 4. Из рисунка видно, что решение о продолжении дополнительных геологоразведочных работ носит цикличный характер. Тогда основная логическая задача сводится к поиску функции, позволяющей оценить эффективность геологоразведочных работ (определить и обосновать момент, когда следует прекратить вложения в дополнительные исследования) для дальнейшей оптимизации их затрат. Критериями эффективности разведки были «минимальное увеличение затрат на геологоразведочные работы» и «минимальный остаточный риск». Под остаточным риском понимается риск события, наступившего после реализации мероприятий по контролю рисков [2].
Поскольку цель проведения единицы геологоразведочных работ заключается именно в уменьшении неопределенности геологической информации, разведку можно рассматривать как прямую меру контроля геологического риска. Таким образом, изменение остаточного риска напрямую связано с уменьшением неопределенности геологической информации. Тогда, для обеспечения эффективности разведки, снижение неопределенности геологической информации должно опережать рост затрат на разведку.

Рис. 4. Упрощенный алгоритм принятия решения об оптимальных объемах инвестирования в ГРР
Значение коэффициента вариации значений ожидаемой денежной стоимости проекта позволяет оценить т.н. коридор возможных значений эффекта проекта. На решение об уровне допустимого отклонения влияют многие факторы:
• Бизнес-стратегия (либеральная / консервативная);
• Стадия жизненного цикла компании;
• Количество проектов в портфеле компании (возможность диверсификации рисков);
• Мнения основных заинтересованных сторон (акционеров);
• Уровень финансовой устойчивости компании;
• Государственные ограничения;
• Внешние факторы (изменение экономических условий, изменения в отрасли, технологиях и т. д.).
Таким образом, можно сделать вывод, что значение коэффициента вариации должно находиться в установленных пределах и комфортных для менеджмента компании.
ЗаключениеВ результате проделанной работы можно сделать вывод, что:
1. Использование традиционных инструментов дисконтирования денежных потоков для инвестиционной оценки долгосрочных геологоразведочных проектов без дополнительных корректировок не позволяет объективно оценить экономическую целесообразность инвестиций в геологоразведочные работы. из-за невозможности учета широкого спектра геологических, экономических, инфраструктурных и др. рисков.
2. Анализ зарубежных показателей оценки эффективности вложений показал, что их использование также не лишено недостатков, в частности, из-за субъективности экспертных оценок отдельных параметров, используемых в расчетах, и дискретности получаемых значений.
3. Для разработки методов оценки инвестиций высокорисковых проектов целесообразно использовать, помимо метода DCF, математический аппарат, включающий инструменты ограничивающего анализа, в частности, модель, в которой переменная стоимость геологоразведочных работ, а функция - коэффициент эффективности инвестиций с учетом риска.
4. В предлагаемой модели оптимизации затрат на геологоразведочные работы значение коэффициента инвестиционной эффективности этапа проекта должно быть максимальным, а значение коэффициента вариации ожидаемой денежной стоимости проекта должно находиться в установленных и комфортных пределах. для менеджмента компании.
5. Результаты исследования могут быть использованы горнодобывающими компаниями в качестве методологической поддержки для планирования и оптимизации геологоразведочных работ в процессе оценки и переоценки минеральных активов, в качестве руководства для принятия решения о необходимости дополнительных геологоразведочных работ на участке.

Список литературы

Силантьев Ю.Б., Пятницкая Г.Р., Кананыхина О.Г., Ковалёва Е.Д., Хабибуллин Д.Я. Особенности планирования геологоразведочных работ зарубежными компаниями // Вести газовой науки. 2017. №3 (31). URL: https://cyberleninka.ru/article/n/osobennosti-planirovaniya-geologorazvedochnyh-rabot-zarubezhnymi-kompaniyami (дата обращения: 03.11.2020).
Скоробогатов В.А., Хабибуллин Д.Я. Основы теории формирования минерально-сырьевой базы газодобычи крупных регионов и компаний // Вести газовой науки. 2018. №3 (35). URL: https://cyberleninka.ru/article/n/osnovy-teorii-formirovaniya-mineralno-syrievoy-bazy-gazodobychi-krupnyh-regionov-i-kompaniy (дата обращения: 03.11.2020).
Рыбальченко В.В., Рыжов А.Е., Скоробогатов В.А., Хабибуллин Д.Я. Поиски и разведка месторождений и залежей углеводородов предприятиями ПАО "Газпром" в России // Вести газовой науки. 2018. №3 (35). URL: https://cyberleninka.ru/article/n/poiski-i-razvedka-mestorozhdeniy-i-zalezhey-uglevodorodov-predpriyatiyami-pao-gazprom-v-rossii (дата обращения: 04.11.2020).
Люгай Д.В., Рыбальченко В.В., Рыжов А.Е., Скоробогатов В.А., Хабибуллин Д.Я. Развитие минерально-сырьевой базы газовой отрасли промышленности России и пао "Газпром": итоги, проблемы, перспективы // Вести газовой науки. 2018. №3 (35). URL: https://cyberleninka.ru/article/n/razvitie-mineralno-syrievoy-bazy-gazovoy-otrasli-promyshlennosti-rossii-i-pao-gazprom-itogi-problemy-perspektivy (дата обращения: 04.11.2020).
Коротков С.Б., Поляков Е.Е., Коротков Б.С. Региональные трехмерные геологические модели нефтегазоносных провинций как основа поисково-разведочных работ // Вести газовой науки. 2017. №3 (31). URL: https://cyberleninka.ru/article/n/regionalnye-trehmernye-geologicheskie-modeli-neftegazonosnyh-provintsiy-kak-osnova-poiskovo-razvedochnyh-rabot (дата обращения: 05.11.2020).
Силантьев Ю.Б., Халошина Т.О., Пятницкая Г.Р., Кананыхина О.Г. Особенности формирования имитационных моделей освоения ресурсно-добычного потенциала газа // Вести газовой науки. 2017. №3 (31). URL: https://cyberleninka.ru/article/n/osobennosti-formirovaniya-imitatsionnyh-modeley-osvoeniya-resursno-dobychnogo-potentsiala-gaza (дата обращения: 05.11.2020).
Рыбальченко В.В., Рыжов А.Е., Скоробогатов В.А., Хабибуллин Д.Я. Поиски и разведка месторождений и залежей углеводородов предприятиями ПАО "Газпром" в России // Вести газовой науки. 2018. №3 (35). URL: https://cyberleninka.ru/article/n/poiski-i-razvedka-mestorozhdeniy-i-zalezhey-uglevodorodov-predpriyatiyami-pao-gazprom-v-rossii (дата обращения: 06.11.2020).
Зыкин М.Я., Истомин В.А., Паршикова Н.Г., Рыжов А.Е., Салина Л.С., Силантьев Ю.Б., Скоробогатов В.А., Соловьёв Н.Н., Чичмарёва А.В. Научные школы ВНИИГАЗа в области нефтегазовой геологии // Вести газовой науки. 2018. №3 (35). URL: https://cyberleninka.ru/article/n/nauchnye-shkoly-vniigaza-v-oblasti-neftegazovoy-geologii (дата обращения: 06.11.2020).
Астафьев Д.А., Толстиков А.В., Наумова Л.А., Кабалин М.Ю. Перспективные направления газонефтепоисковых работ на морском шельфе России в ХХI веке // Вести газовой науки. 2018. №4 (36). URL: https://cyberleninka.ru/article/n/perspektivnye-napravleniya-gazoneftepoiskovyh-rabot-na-morskom-shelfe-rossii-v-hhi-veke (дата обращения: 06.11.2020).
Толстиков А.В., Астафьев Д.А., Штейн Я.И., Кабалин М.Ю., Наумова Л.А. Запасы и ресурсы углеводородов, перспективы изучения и промышленного освоения недр морей России в ХХI в // Геология нефти и газа. 2018. №4s. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/zapasy-i-resursy-uglevodorodov-perspektivy-izucheniya-i-promyshlennogo-osvoeniya-nedr-morey-rossii-v-hhi-v (дата обращения: 06.11.2020).