Стр.
Скачать статью

Вероятностно-статистическая оценка запасов и ресурсов по международной классификации SPE-PRMS

Р.С. Хисамов, А.Ф. Сафаров, А.М. Калимуллин, А.А. Дрягалкина

Материалы конференции

DOI https://doi.org/10.18599/grs.2018.3.158-164

158-164
rus.
eng.

open access

Under a Creative Commons license

На сегодняшний день в нефтегазовой отрасли существует большое количество различных классификаций запасов и ресурсов углеводородного сырья, каждая из которых имеет свои преимущества и недостатки. Данная работа включает в себя анализ, сравнение, а также возможности сопоставления полученных результатов на первый взгляд, казалось бы, совершенно разных методик подхода к оценке запасов и ресурсов углеводородов. Цель работы заключается в рассмотрении особенностей подсчета запасов углеводородов разными методами и изучение возможности и целесообразности применения вероятностного метода при аудите запасов. Запасы нефти были подсчитаны объемным методом на основе геологической модели залежи, построенной с применением программного комплекса IRAP RMS. Вариативность подсчетных параметров задавалась в модуле «Uncertainty», с помощью которого можно построить геологическую модель с равновероятными реализациями, имея недостаточный объем данных по основным характеристикам месторождения. При расчете неопределенности дисперсия по значениям задавалась для следующих параметров: уровня водонефтяного контакта, пересчетного коэффициента, коэффициентов пористости и водонасыщенности. После вычислений и перебора возможных реализаций в пределах заданных параметров программа сгенерировала результат в виде трех значений запасов: P10 (вероятные), P50 (возможные), P90 (доказанные). Для сравнения результатов подсчета запасов использованы результирующие карты нефтенасыщенных толщин, с помощью которых возможно проследить распределение геологических запасов. На основе проведенного исследования выявлено, что на конечный результат в распределении доли коллектора и основных параметров формулы объемного метода влияют входные данные и различный подход в построении 3D геологической модели. Для корректной цифры запасов (ресурсов) углеводородов необходимо использовать многовариантное распределение подсчетных параметров в геологическом пространстве рассматриваемого объекта.

 

риск, вероятностно-статистическая оценка, метод Монте-Карло, классификация запасов и ресурсов нефти и горючих газов (КЗ РФ-2013 г.), система управления запасами и ресурсами жидких, газообразных и твердых углеводородов (SPE-PRMS), сравнение отечественных и международных классификаций подсчета запасов

 

  • Закревский К.Е. Геологическое 3D моделирование. 131 с.
  • Найт Ф.Х. (2003). Риск, неопределенность и прибыль. Пер. с англ. М.Я. Каждана, науч. ред. В.Г. Гребенников. Москва: Дело, 359 с.
  • Система управления ресурсами и запасами жидких, газообразных и твердых углеводородов. (2007). Пер. с англ. Ю.Е. Агеева; ред. Б.Н. Аронштейн. Москва: Государственная комиссия по запасам РФ, 63 с.
  • Хисамов Р.С., Сафаров А.Ф., Калимуллин А.М. (2017). Применение литолого-фациального анализа при построении геологической модели бобриковского горизонта Сиреневского месторождения. Экспозиция нефть газ, 6(59), с. 11-15. 
  • Kelliher C.F., Mahoney L.S. (2000). Using Monte Carlo simulation to improve long-term investment decision. The Appraisal Journal, 1, pp. 44-56.
  •  
Раис Салихович Хисамов
ПАО «Татнефть»
Россия, 423450, Альметьевск, ул. Ленина, 75
 
Альберт Феликсович Сафаров 
Институт ТатНИПИнефть ПАО «Татнефть»
Россия, 423236, Бугульма, ул. Мусы Джалиля, 40
 
Алмаз Маратович Калимуллин 
Институт ТатНИПИнефть ПАО «Татнефть»
Россия, 423236, Бугульма, ул. Мусы Джалиля, 40
 
Анна Андреевна Дрягалкина 
Институт ТатНИПИнефть ПАО «Татнефть»
Россия, 423236, Бугульма, ул. Мусы Джалиля, 40

 

Для цитирования:

Хисамов Р.С., Сафаров А.Ф., Калимуллин А.М., Дрягалкина А.А. (2018). Вероятностно-статистическая оценка запасов и ресурсов по международной классификации SPE-PRMS. Георесурсы, 20(3), Ч.1, c. 158-164. DOI: https://doi.org/10.18599/grs.2018.3.158-164

For citation:

Khisamov R.S., Safarov A.F., Kalimullin A.M., Dryagalkina A.A. (2018). Probabilistic-statistical estimation of reserves and resources according to the international classification SPE-PRMS. Georesursy = Georesources, 20(3), Part 1, pp. 158-164. DOI: https://doi.org/10.18599/grs.2018.3.158-164