В статье рассмотрены результаты анализа состояния ресурсной базы на основе оценки запасов с применением различных методик на примере карбонатных семилукско-мендымских отложений в пределах опытного участка Ромашкинского месторождения. В мировой практике существует порядка десяти различных методик подсчета ресурсов углеводородов. В статье рассмотрены три из них: Российская классификация запасов 2013 г. (Министерство природных ресурсов РФ), вероятностно-статистический метод (метод Монте-Карло) и Рамочная классификация ООО (РК-ООН 2009). Подсчет ресурсов углеводородов в классификации 2013 г. основан на объемном методе. Этот метод является основным для компаний, которые ведут свою геолого-разведочную деятельность в пределах Российской Федерации, так как применим для подсчета ресурсов при любом режиме работы залежи в контуре любой категории запасов. Сущность объемного метода заключается в определении массы нефти или объема свободного газа (приведенных к стандартным условиям), залегающих в пустотном пространстве пород-коллекторов. Метод Монте-Карло основан на вероятностно-статистической оценке ресурсов с учетом геологических рисков. Он позволяет учитывать влияние ряд параметров, отобранных на результирующий показатель, а также выполнять статистическую оценку перспективности проекта. Применение вероятностных моделей позволяет учитывать неопределенность в оценке ресурсов на ранних стадиях изучения отложений, а также проводить обоснования целесообразности освоения перспективных участков и месторождений. РК-ООН 2009 представляет собой систему классификаций ресурсов для определения экологической и социально-экономической жизнеспособности и технической осуществимости проектов по разработке ресурсов, позволяет охарактеризовать степень достоверности оценок будущих объемов производства соответствующего проекта. Показано, что для более корректной оценки проектов и дальнейшего вовлечения в разработку перспективных ресурсов необходимо применение различных методов подсчета ресурсов.
Список литературы
1. Оценка перспектив нефтегазоносности отложений доманикового типа на территории Волго-Уральской нефтегазоносной провинции : геол. отчет / ФГБУ «ВНИГНИ» ; Н.К. Фортунатова, А.Г. Швец-Тэнэто-Гурий, В.И. Петерсилье [и др.]. – М., 2017. – 892 с.
2. Рамочная классификация ресурсов Организации Объединенных Наций : обновленный вариант 2019 г. / ЕЭК ООН. – Женева: ООН, 2020. – 35 с. – https://unece.org/fileadmin/DAM/energy/se/pdfs/UNFC/publ/1922546_R_ECE_ENERGY_125_WEB.pdf
3. Шевченко Е.В. Сравнительный анализ российского и канадского стандартов публичной отчетности о запасах и ресурсах твердых полезных ископаемых // Горный информационно-аналитический бюллетень. – 2013. – №5. – С. 358-368.
4. Геологическая оценка привлекательности внешних активов за пределами Республики Татарстан вероятностным методом с точки зрения обеспеченности запасами / А.А. Лутфуллин, А.П. Бачков, У.В. Ибрагимов [и др.]// Геология и инновации. Проблемы и пути их решения : сб. докл. науч.-практ. конф., посвящ. юбилеям М.М. Ивановой и С.А. Султанова, Бугульма, 21 окт. 2022 г. / ПАО «Татнефть» им. В.Д. Шашина; ТатНИПИнефть. – Бугульма: ТатНИПИнефть, 2022. – С. 52-61.
5. Моделирование подсчетного объекта методом Монте-Карло в программном обеспечении Roxar RMS Uncertainty / Р.С. Хисамов, А.Ф. Сафаров, А.М. Калимуллин, А.А. Дрягалкина // Нефтяная провинция. - 2018. – № 3. – С. 1-17. – https://doi.org/10.25689/NP.2018.3.1-17
6. Шатров С.В., Котенев Ю.А. Дискретизация вероятностных распределений для формирования дерева вариантов при оценке геологоразведочных активов углеводородного сырья // Нефтегазовое дело. – 2015. – Т. 13, №. 3 – С. 22-29.
7. Шпильман А.В. Классификация нефтегазовых ресурсов КНР (GB/T 19492-2020) и Связующий Документ с Рамочной Классификацией ООН (UNFC 2019). – https://gkz-rf.ru/sites/default/files/news_docs/lekciya_knr_shpilman_a.v.pdf?ysclid=lkwiqmtgz6872541.... (дата обращения 28.07.2023)
