Стоимость поиска залежей нефти и газа в Арктике

В последние годы происходит стремительное истощение легко извлекаемых запасов нефтяных и газовых месторождений, усложняются условия добычи углеводородов и одновременно из-за жесткой конкурентной борьбы нефтедобывающих государств учащаются периоды резкого падения цен на нефть и газ. Чтобы преодолевать достаточно динамичные условия безубыточности в сфере углеводородов, необходимо постоянно совершенствовать методы и технологии их поиска и разведки.

Основной прогресс в этом направлении, на наш взгляд, связан с использованием современных компьютерных технологий и математических моделей [1-5]. В совокупности этот инструментарий способен существенно повысить эффективность функционирования нефтегазового комплекса путем снижения расходов на этапах поиска и разведки углеводородов. Особо это касается Арктической зоны, где издержки по добыче нефти и газа особенно высоки.

Сравнение методов и технологий нефтегазоразведки

Спектр методов и технологий поиска залежей углеводородов, к настоящему времени отличаясь разнообразным набором научных подходов, продолжает расширяться. В таблице 1 представлены основные укрупненные направления методов и технологий разведки.

Таблица 1. Основные направления методов и технологий нефтегазоразведки

Сравнивая приведенные в таблице 1 методы и технологии, отметим, что традиционная схема поиска залежей углеводородного сырья обязательно связана с проведением комплексных полевых геологических и геофизических работ, завершающихся буровыми работами.

К геологическим методам относятся традиционная геологическая съемка, составление геологических профилей, гидрогеологический метод.

Геофизические методы включают: сейсмический, гравиметрический, электрометрический, магнитометрический, термометрический, радиометрический, спектрометрический, электромагнитный и др. Традиционная схема самая дорогостоящая [6] – среднемировая стоимость ее реализации составляет 3-5 тыс. долл/км². Выбор же места под бурение сейсмическим “3D” способом составляет не менее 10 тыс. долл/км². При этом выполнение этих работ растягивается на годы. Таким образом, традиционные методы выгодны только при условии разведки крупных и средних нефтегазоносных структур, залегающих на небольших глубинах.

Аналитические методы [7] в целом также традиционны, позволяя выявить углеводороды по прямым признакам их наличия в различных средах или по косвенным, отражающим влияние углеводородов на указанные среды. По стоимости, из-за дороговизны аппаратурной реализации и использования в ряде исследований глубинных проб грунтов – кернов, а также полевых подходов к своей реализации, эти методы, кроме того, достаточно затратны, занимая по стоимости следующее после них место.

Условно будем называть первые два направления “контактными”, учитывая необходимость при реализации присущих им методов непосредственную работу (бурение, взятие проб и т.п.) на месте расположения потенциального месторождения.

Подчеркнем, что в Арктической зоне пока сохраняется возможность разведки достаточно крупных месторождений, включая шельфовую и океаническую часть. Однако указанное сочетание экологических, климатических и геологических факторов, а также огромные территории, где необходимо производить поиск и разведку, не только затрудняют проведение здесь полевых и отчасти - аналитических исследований, но и существенно удорожает их.

Учитывая, что в последние годы наблюдается переход к поиску и освоению маломощных, а также залегающих на больших глубинах залежей углеводородов, традиционные подходы часто неэффективны, приводя к неоправданным затратам. Так, доля продуктивных от общего количества поисковых скважин в нашей стране и в континентальной Европе составляет около четверти, а в США – порядка пятой части [6]. По расчетам специалистов [6], к реальным затратам в 3-7 млн. долл. на бурение одной продуктивной скважины добавляется в четыре раза больше – 10-28 млн. долл., затрачиваемых на бурение “пустышек” – скважин, в которых не обнаруживается углеводородное сырье.

Поэтому и растет число инновационных научных методов, направленных на более дешевые, с одной стороны, и более точные, с другой, способы поиска и разведки углеводородов. Хотя универсальных и одновременно эффективных методов пока никто не предложил, скорее всего, потому, что истина всегда лежит посередине. А именно – решение связано с комплексным применением методов, представленных в таблице (а также новых разработок) с расчетом оптимального участия каждого из них для достижения конечной цели – нахождения залежей с приемлемыми затратами, позволяющими говорить о безубыточности связанных процессов поиска, разведки, добычи и транспортировки нефти и газа потребителям.

Среди весьма перспективных научных методов поиска и разведки углеводородов сегодня выделяется группа геоморфологических методов [8], направленных на выявление и визуализацию различных косвенных признаков (цвет, тон, различного рода структуры, тепловые потоки в разных спектрах диапазона, аномалии в структуре гидросети и т.д.), проявляющиеся на поверхности суши и воды на Земле. Эти методы основаны, как правило, на возможности прогнозирования залежей углеводородов по результатам компьютерного дешифрования аэрокосмических снимков в разных диапазонах спектра.

Геоморфологический метод, если говорить просто, представляет собой следующую цепочку исследований: ландшафтный анализ – морфологический анализ – морфографический анализ. Т. е. алгоритм “разгадывания” аэрокосмических снимков таков:

• первый этап – результаты ландшафтного анализа (выявленные структуры – кольцевые, линейные и дугообразные элементы рельефа, связанные с глубинными разломами, перепады рельефа, аномалии в рисунке гидросети и т.д. систематизируются, классифицируются и готовятся к передаче на второй этап анализа;

• второй этап – производится гипсометрия рельефа местности, т.е. нивелировка высот признаков выявленных тектонических структур (линеаментов, колец, особенностей рельефа, рисунка гидросети и т.д.), возможно имеющих отношение к локализации залежей углеводородов;

• третий этап – морфографические показатели при морфометрическом представлении задаются в цифровом виде как карты изолиний, эквипотенциальные кривые и т. п., по которым опытный специалист (в том числе используя наработанные алгоритмические процедуры) ищет похожесть, повторяемость картины, наблюдаемой на известных участках с залежами углеводородов.

Очевидно, что основным недостатком геоморфологических методов является нечеткость, расплывчатость их результатов, высокая зависимость от навыков, опыта, глубины специальных знаний и научной интуиции интерпретатора аэрокосмических снимков. Кроме того, присутствие в указанной цепочке метода ландшафтного анализа не позволяет качественно прогнозировать структуры глубокого залегания, поскольку он позволяет анализировать только приповерхностные залежи.

Таким образом, достаточно высокая стоимость получения качественных снимков поверхности Земли с помощью спутников, самолетов, дронов в сочетании с огромными территориями Арктической зоны, сложностями организации их полетов в условиях существующей аэродромной инфраструктуры для самолетов и недостаточным покрытием космической зоны Арктики искусственными спутниками, а также критериальная расплывчатость процесса обработки снимков на предмет идентификации залежей углеводородов, делают геоморфологические методы дорогими и мало полезными для большей части российского Севера. Хотя при развитии инфраструктуры производства необходимых аэрокосмических снимков и кардинального улучшения алгоритмов анализа за счет привлечения моделей искусственного интеллекта названные методы могли бы оправдать приписываемую им перспективность.

Несмотря на то, что к настоящему времени геоморфологический метод имеет свои ограничения в применении, дистанционный подход к прогнозированию мест залегания полезных ископаемых продолжает развиваться.

Для расширения возможностей анализа данных дистанционного зондирования Земли, увеличения точности их компьютерной обработки все шире применяют косвенные признаки для дешифрования различных изображений территорий потенциального залегания углеводородов. Для выявления связей между залежами углеводородов и изображением земной поверхности применяют фотограмметрическую и фотометрическую обработку оцифрованных изображений, их масштабирование, коррекцию, контрастирование и фильтрацию и т.д.

Однако до сих пор не создано эффективных алгоритмов и программ обработки материалов аэрокосмической съемки для прогнозирования и оценки углеводородов, что, не в последнюю очередь, связано с отставанием компьютерных методов анализа изображений.

Такое положение привело к разработке алгоритмов структурометрического анализа [9, 10], как одной из разновидностей геоморфологических методов, многоспектральных космических данных высокого пространственного разрешения с целью решения задач поиска и оценки месторождений нефти, газа и других полезных ископаемых.

В основе метода также лежит исследование следов воздействия слабых акустических волн от залегающих в литосфере полезных ископаемых на земную поверхность. За миллионы лет залежи углеводородов, непрерывно передавая энергию Земли с помощью маломощных акустических волн, привели к заметной перестройке земных ландшафтов, сформировав на поверхности многочисленные образования кольцевого типа. На основе таких физических предпосылок создана компьютеризированная методика анализа и прогнозирования различных характеристик и параметров нефтегазовых залежей, находящихся на достаточно больших глубинах – до 20-25 км.

Решение этой задачи, как и всех задач структурометрического анализа, вызывает множество трудностей, указанных применительно к Арктической зоне по отношению к геоморфологическим методам.

К ним добавляется трудоемкость дешифрирования кольцевых структур, требующего установления практически для каждого пикселя изображения принадлежности к той или иной кольцевой структуре, отражающей трехмерную модель геологического строения территории, в которой имеются залегания пластов с особыми свойствами. Каждый из таких пластов подвергается процедуре распознавания образов, после выполнения которых делается вывод о том, что выявленная структура перспективна для поиска нефти и газа, содержит приемлемый объем углеводородов.

Используемые при структурометрическом анализе методы и приемы обработки аэрокосмических изображений, автоматизированного дешифрования и картографического моделирования составляют суть комплексной компьютерной технологии, включающей оригинальные программные блоки распознавания образов, специализированные геоинформационные системы, модули графического представления данных и т.д. Если говорить упрощенно, то методы геоморфологического и структурометрического анализа представляют “взгляд сверху” при поиске углеводородов с присущими ему трудностями, о которых сказано выше, говоря об Арктической зоне.

Для того, чтобы избежать указанных трудностей, авторы настоящей статьи в рамках дистанционного направления предложили подход – “взгляд изнутри”, базирующийся на комплексе геодинамических моделей, позволяющих вычислять по всей глубине литосферы указанные в п. 4 показатели напряжений, деформаций и смещений, возникающих в результате миграции сейсмодеформационной энергии в Земной тверди. Подход определен как метод компьютерного геодинамического моделирования (КГДМ) [11-16].

Интегрально он состоит из четырех этапов:

• обеспечение компьютерной системы моделирования необходимой информацией о геодинамике исследуемой территории;

• вычисление с помощью комплекса моделей показателей напряжений, деформаций и смещений по всей глубине литосферы, включая шельфовую и морскую части, в регионе прогнозирования залежей углеводородов;

• расчет комплекса дифференциальных операторов, отражающих векторы изменений напряжений, деформаций и смещений в литосфере Земле на территории поиска залежей углеводородов;

• выбор территориальных зон, где дифференциальные операторы приобретают особую векторную ориентацию, проверенную на репрезентативном количестве регионов и указывающую на наличие залежей углеводородов. По изменению ориентации векторов можно определить: границы и площадь залежи; глубину залегания продуктивных пластов; оценочные объемы запасов нефти, газа и газового конденсата в целом по залежи.

Нужно отметить, что КГДМ не требует проведения предварительных полевых работ, а его применение ориентировано как на слабо освоенные территории, каковой является Арктическая зона, так и на недоразведанные части Земли. По своим экономическим показателям метод на несколько порядков эффективнее всех контактных методов, использующих гравитационную, сейсмическую и магнитную разведку, поисковое бурение, а также аналитических методов.

Экспертная оценка метода с привлечением опытных специалистов показывает, что КГДМ по затратам меньше геоморфологических и структурометрических, требующих дорогостоящих аэрокосмических снимков. На рисунке 1 показаны относительные затраты при поиске и разведке на одну продуктивную скважину, полученные экспертным путем.

В то же время первичным информационным обеспечением для КГДМ могут служить данные из уже существующих мировых баз данных в Интернет. Используя только данные из этих баз, предварительно неизученную территорию можно оперативно спрогнозировать на наличие потенциальных ресурсов нефти и газа, затем, дополнительно привлекая детальную информацию, получить представление об основных характеристиках месторождений.

Рис.1 – Относительные затраты на поиск и разведку продуктивных скважин различными методами

Выводы

1. Сравнение существующих методов и технологий нефтегазоразведки показывает, что основной прогресс в поиске и разведке углеводородов связан с использованием современных компьютерных технологий и математических моделей.

2. Выделяются контактные и дистанционные направления в методах и технологиях. Среди контактных направлений – это полевые и аналитические, а среди дистанционных – геоморфологические, структурометрические и компьютерного геодинамического моделирования.

3. Дистанционные методы в 3-10 раз дешевле в своей реализации. При этом геоморфологические и структурометрические дистанционные методы базируются на дорогостоящих аэрокосмических снимках, то есть используют технологию “вид сверху”.

4. Метод компьютерного геодинамического моделирования реализует технологию “вид изнутри” на базе системы геодинамических моделей. Он не требует проведения предварительных полевых работ, а его применение ориентировано на слабо освоенные, сложные территории, каковой является Арктическая зона.

Литература

1. Еремин Н.А., Дмитриевский Н.А. Настоящее и будущее интеллектуальных месторождений // Научно-технический журнал “Нефть. Газ. Новации”. 2015. № 12. – С. 44-48.

2. Березина А.А. Целесообразность перехода к концепции интеллектуального месторождения в условиях современных проблем нефтегазодобывающего комплекса // Проблемы экономики и управления нефтегазовым комплексом. 2015. № 2. – С. 42-44.

3. Гулулян А.Г. К оценке эффективности новых технологий “Интеллектуальные месторождения будущего” // Нефть, газ и бизнес. 2014. № 11. – C. 22-27.

4. Records L. R., Shimbo D. T. Petroleum Enterprise Intelligence in the Digital Oil Field // Society of Petroleum Engineers. 2010. January 1. DOI:10.2118/127355-MS

5. Pickering J.G., Sengupta S. Achieving Digital Oilfield Competency // Society of Petroleum Engineers. 2013. October 28. DOI:10.2118/167432-MS.

6. Руднева Л. Н. Резервы снижения стоимости строительства нефтяных и газовых скважин: учебное пособие. Тюмень: ТюмГНГУ, 2012. – 72 с.

7. Кислухин И. В., Кислухин В. И., Бородкин В. Н. Методы поисков месторождений углеводородного сырья: учебное пособие. Тюмень: ТюмГНГУ, 2011. – 52 с.

8. Симонов Ю.Г. Геоморфология. Методология фундаментальных исследований. СПб.: Питер, 2005. – 427 с.

9. Жуков В.Т., Лазарев Г.Е., Фивенский Ю.И. Комплексный анализ и прогноз месторождений углеводородного сырья и экологических характеристик по данным аэрокосмической съемки. – М., 1997. – 6 с.

10. Эколого-географические проблемы Арктики: Принципы, методы, рекомендации. Новые методы структурометрического зондирования // Экологический вестник. 1998. № 1. – 44 с.

11. Минаев В.А., Фаддеев А. О., Кузьменко Н. А. Моделирование и оценка геодинамических рисков: Монография. М.: Издательство: "РТСофт", "Космоскоп", 2017. – 356 c.

12. Минаев В. А., Топольский Н. Г., Фаддеев А. О. и др. Геодинамические риски и строительство. Математические модели: Монография. М.: Изд-во Академии ГПС МЧС России, 2017. – 208 с.

13. Минаев В. А., Фаддеев А. О., Ахметшин Т. Р. и др. Геодинамические индикаторы для поиска нефтегазоносных полей // Вестник Российского нового университета. Серия “Сложные системы: модели, анализ и управление”. 2018. № 3. – С. 16-36.

14. Минаев В. А., Фаддеев А. О., Кантышева А. В. и др. Геодинамические риски и нефтегазоносные районы Кипра. Модели оценки // Моделирование, оптимизация и информационные технологии. 2018. № 4 (23). Том 6. – С. 313-321.

15. Минаев В. А., Дворянкин С. В., Фаддеев А. О. и др. Кибербезопасность и глобальные геодинамические риски // Вопросы кибербезопасности. 2019. № 3 (31). – С. 11-17.

16. Минаев В. А., Фаддеев А. О., Невдах Т. М., Ахметшин Т. Р. Дифференциальные операторы как индикаторы нефтегазоносных бассейнов / Труды Международной научной конференции – CPT2019. 2019. – C. 114-118.