成熟探区勘探目标群油气期望价值评估方法

李 军，闫相宾

中国石化 石油勘探开发研究院，北京 102206

随着2020年自然资源部《关于推进矿产资源管理改革若干事项的意见(试行)》等政策的实施，我国的油气矿业权出让逐渐由国家行政审批向竞争性出让转变，并执行严格的区块减退机制。在此背景下，国内各大油公司都在积极探索适合本公司特点的区块进退决策方法。在影响决策的各项因素中，合理评价区块的期望价值(EV)无疑是所有油公司都必须解决的核心环节[1-3]。

由于不同勘探阶段区块获取的地质信息、评价的对象、面临的地质风险不同，采用的期望价值评价方法也有差异[4-6]。对于中—高勘探程度区块，其评价对象已经聚焦到勘探目标。但有别于单个目标的评价，区块价值评估通常涉及区块内多个成藏条件、圈闭类型方面相似目标(以下称勘探目标群)的综合评价，其考虑的因素更多，评价面临的复杂性和不确定性更强[7-20]。

传统方法评价成熟探区多目标的期望价值存在两方面的问题：一是简单地将所有目标的期望价值算术相加，其含义是所有目标均上钻情形下期望价值，没有考虑各目标的相对空间位置关系，特别是先上钻目标成败对后续目标成功率的影响，容易导致乐观估值[7-8,21-22]；二是忽略了油公司勘探策略的影响，包括各目标钻探次序、干井承受数量等，偏离了勘探工作实际[23-26]。

为此，建立一套基于概率论的针对多个勘探目标油气期望价值评价方法，有助于为油公司合理评价出让区块价值、制定竞标方案、优化勘探部署提供借鉴。重点需要考虑两点因素：一是各目标的相对空间位置关系、地质相关性等地质因素；二是上钻次序、干井承受数量等勘探策略对期望价值的影响。

1 不同相对空间位置多目标期望价值估算

1.1 单个勘探目标

评价单个勘探目标的期望价值主要分为三个步骤。

一是地质成功率的计算。勘探目标若要取得钻探成功，必须同时具备圈闭形成、储层沉积、油气充注和后期保存四个成藏条件。上述四项条件互相独立、缺一不可，根据概率论的独立事件乘法原理，其成功率计算公式如下：

Pg=P圈闭×P储层×P充注×P保存

式中：Pg为地质成功率，无因次；P圈闭、P储层、P充注、P保存分别为圈闭、储层、充注和保存四个因子的成功率，无因次。

二是经济成功率的计算。勘探目标若要取得经济成功，其发现规模至少要大于最小经济油田规模(MEFS)，即回收项目全部勘探投资的资源量下限。通常，回收的投资包括地质和地球物理项目的花费、探井的钻完井费用和各类管理费用等，再加上所需的利息。经济成功率计算公式如下：

Pe=Pg×PMEFS

式中：Pe为经济成功率，无因次；PMEFS为勘探目标资源规模大于最小经济油田规模的概率，无因次。PMEFS通常可在计算出勘探目标资源量概率分布和最小经济油田规模门限值后，利用概率图版法求解(图1)。

图1 概率图版求解PMEFS

三是期望价值的计算。勘探目标的期望价值既要计算勘探成功条件下的收益，也要考虑失利情况下损失的勘探投资，计算公式如下：

EV=Pe×Q×R-(1-Pe)×Mcost

式中：EV为期望价值，万元；Q为资源量，104t；R为单位资源量价值，万元/104t；Mcost为勘探投资，万元。

1.2 纵向叠置的多目标

当勘探目标群为纵向叠置的多层目标时，部署一口探井可同时钻探多目标，任何一个目标成功都意味着钻探获得成功。与单个目标或横向展布的多目标相比，其期望价值的计算有两点不同：

一是在钻探成功率上，应使用多目的层中至少一层发现油气的概率来表征[27]，计算公式如下：

式中：Pg至少一层成功为至少一层获得油气发现的概率，无因次；Pi为第i层的地质成功率，无因次。

二是在期望发现的资源规模上，不能将各层资源量简单相加，而是应计算至少一层获得发现条件下的资源量，计算公式如下：

式中：Q至少一层成功为至少一层成功条件下的资源量，104t；Qi为第i层的资源量，104t。

1.3 横向展布的多目标

对于横向展布的多目标，理论上需逐一完成全部钻探，才能完全证实勘探目标群的含油气性和资源规模。但在实际勘探中，油公司为避免不必要的勘探投资损失，通常是优选其中一个风险较小、资源价值较大的目标率先钻探评价，然后依据其钻探结果决定是否钻探其余目标，而非同时钻探所有目标。

因此，估算横向展布的多目标期望价值遵循以下三项原则：

一是在钻探成功率上，避免使用至少一个目标发现油气的概率，而应使用优先上钻目标的地质成功率，因为前者是以所有目标均上钻为前提，不符合勘探实际。

二是在期望发现的资源规模上，避免乐观地将所有目标算术加和，也不要使用至少一个目标发现油气条件下的资源量，而应以优先上钻目标获得油气发现为前提条件，将各目标的资源量进行概率加和，原因同上。

三是在估算失利情况的勘探投资上，避免悲观地将所有目标的投资全部累加，而应使用优先计划上钻目标失败情况下的各项勘探投资。因为油公司不会在目标接连失利的情况下，仍坚持钻探所有目标。

以勘探目标群S简单情况为例(图2)，阐述地质成功率和期望发现的资源规模估算过程。

图2 勘探目标群S顶面构造

S共含A、B两个勘探目标，各目标的含油气概率和资源量如表1所示。假定油公司计划优先上钻A目标，B目标是否上钻视A钻探结果而定。

表1 勘探目标群S资源量

由于勘探目标群中的各目标通常具有一定地质相关性，S期望发现的资源规模是以A钻探成功为前提条件，根据A、B的地质相关性，分为两种情况：

一是部分地质相关性，指各目标的油气成藏条件存在部分依赖。以目标群S为例，假定A、B在充注和储层上具有相关性，而在圈闭和保存上相互独立。以A获得发现为前提条件，则A、B的共享因子(充注和储层)一定成功(概率为1)。此时，B的钻探成功率提升至0.6(0.75×0.8=0.6)，相当于有1个A目标和0.6个B目标期望获得发现，资源量合计636×104t。推广至一般情况，其资源量计算公式为：

式中：Q为勘探目标群发现资源量，104t；Qdrill为优先上钻目标的资源量，104t；Qi为第i个目标的资源量，104t；P(indep)i为第i个目标的独立成藏因子乘积，无因次。

为验证上述公式，列出勘探目标群S在A目标获得发现下的全部情景，与公式计算结果一致(表2)。

表2 勘探目标A获得发现条件下的全部情景

二是完全地质相关，指各勘探目标的油气成藏条件完全依赖，即各勘探目标具有相同的圈闭、储层、充注和保存等成藏要素。由此可以推出，若先上钻目标获得成功，则其余目标均会成功。在此条件下，勘探目标群的钻探成功率等于任意一个目标的地质成功率，发现资源规模等于各目标资源量算数加和，即：

式中：Q为勘探目标群发现资源量，104t；Qi为第i个目标的资源量，104t。

对于勘探目标群S，计算各目标完全地质相关条件下期望发现的资源规模为700×104t。

通过对比可以发现，在先上钻一个目标的前提下，勘探目标群各目标地质相关性越高，概率上发现资源量的期望值越大。因此，在部署探井时，应优先选择地质相关性高的目标上钻，以提高期望价值。

1.4 相对空间位置关系对期望价值的影响

以勘探目标群S存在部分地质相关为例，假设A、B有纵向叠置、横向展布两种情况，分别采用“A、B至少一个成功”和“优先钻探A并成功”两种方法计算S期望价值(表3)，其中，资源量按15万元/104t测算，失败情况下探井投资按1 000万元/口测算。

表3 不同相对空间位置关系下S的期望价值对比

如表3所示，在A、B纵向叠置的情况下，由于任意一个目标成功即意味着钻探成功，目标群成功率相对较高，期望价值较大。而在A、B横向展布的情况下，优先钻探A并成功的条件相对更加严格，成功概率降低；虽然A资源量较大，使成功条件下资源量略有增加，但目标群总体期望价值明显降低。

由此可见，在勘探目标的地质成功率、资源规模同等的情况下，应优先钻探纵向叠置的多目标，通过立体勘探获得更高的期望价值。

2 不同勘探策略对多目标期望价值的影响

当区块包含多个目标时，油公司通常会根据地质认识、相似区块勘探经验以及公司经营状况，制定一个相适应的风险勘探策略，包括可承受的连续干井数量、各目标的上钻次序等。以可承受的连续干井数量为例，该指标是指油公司放弃项目前所能承受的最大干井数，经常以油公司对区块承诺的钻井数量体现。在该井数范围内，即使钻探失败，仍会完成钻井计划。可承受的干井数量越多，意味着油公司愿意承担更大的风险，发现更多资源及价值的可能性也随之增加。

但由于涉及到勘探目标的成功概率、目标上钻次序、失败情况下的钻井投资等影响，在某些情况下，提高承诺钻井数量，并不一定能提升区块的期望价值。为避免无效投资，勘探人员需要设计不同的干井承受数量和目标上钻次序，估算多种方案下的区块期望价值，供优选决策。

2.1 多方案期望值的蒙特卡洛模拟

对于多方案情景下的区块期望价值计算，采用1.2节和1.3节的概率解析法相对繁琐，推荐采用蒙特卡洛法模拟实现。当随机抽样次数达到3 000次以上时，其模拟结果与解析法误差很小。近年来，蒙特卡洛模拟方法已在勘探风险决策、资源储量计算和经济评价等领域得到了深入应用，其使用关键在于如何构建合理的模拟流程和相关参数概率分布[28-30]。

以某区块勘探目标群T为例，该勘探目标群由一系列断块、断鼻勘探目标组成(图3)。经勘探风险分析，各目标在充注因子和储层因子上存在地质相关性，其地质成功率和资源量如表4所示。

表4 勘探目标群T各目标含油气概率及资源量

图3 勘探目标群T顶面构造

2.1.1 参数概率分布的建立

各目标的成藏因子概率分布均采用由0—1分布模型构建(0代表失败，1代表成功)。对于有地质相关性的成藏因子(充注、储层)，建立共享的概率分布；对于无地质相关性的成藏因子(圈闭、保存)，构建各自独立的概率分布。各目标资源量概率分布均采用不确定性方法，基于对数正态分布模型构建。以5号目标为例，其保存因子和资源量概率分布如图4所示。

图4 5号目标保存因子(a)和资源量(b)概率分布模型

2.1.2 模拟流程的设计

按照优先钻探资源量大、低风险目标的原则，确定7个目标的钻探顺序为5—6—4—7—3—2—1号。设计模拟流程如图5所示，首先判断共享成藏因子是否成功，再依次判断各目标的独立成藏因子是否成功。对于共享、独立因子均成功目标的资源量概率分布进行抽样，累加得到目标群的资源量。

图5 勘探目标群T期望价值的蒙特卡洛模拟流程

2.2 不同干井承受数量对期望值的影响

分三种方案，采用上述蒙特卡洛法模拟流程，计算不同干井承受数量下期望发现的资源规模和期望价值。其中，资源量按15万元/104t测算，失败情况下探井投资按1 000万元/口测算。

一是承诺至少钻1口井。若第一口井钻探成功，则继续后续钻探；若失败，则放弃后续钻探，对应图5中的第1～8种情形，如灰色部分所示，期望发现的资源量为791×104t，价值为11 215万元。

二是承诺至少钻2口井。无论第一口井是否成功，都会钻第二口井；若两口井均失败，则放弃后续钻探，对应图5中的1～12种情况，如灰色和蓝色部分所示，期望发现的资源量为946×104t，价值为13 861万元。

三是承诺至少钻3口井。无论前两口井是否成功，都会钻第三口井；若三口井均失败，则放弃后续钻探，对应图5中的1～14种情况，如灰色、蓝色、绿色部分所示，期望发现的资源量为986×104t，价值为14 016万元。

对比表5中三种方案结果，承诺2口井比1口井的储量价值明显提高，但承诺3口井与2口井的期望价值增量不大。原因是相对先钻的5号、6号目标，第三个钻探的4号目标资源规模小、成功率不高，而一旦钻探失败，损失的1 000万元钻井费用相对较大。

由此可见，通常情况下，若提高承诺井数量，目标群的期望价值也随之增加。但如果增加的上钻目标资源规模、成功率较低，而钻井费用相对较高，则对提升整个勘探目标群的期望价值贡献不大，甚至可能出现拉低的情况。

2.3 不同钻探次序对期望价值的影响

若改变钻探次序，按1—2—3—4—5—6—7号顺序钻探，同样采用蒙特卡洛方法，分别模拟承诺至少钻1口、2口、3口井的三种方案，勘探目标群T期望发现的资源量和价值如表6所示。

对比表5和表6可以发现，改变钻探次序后，三种方案期望发现的资源规模和价值均有下降，主要原因是优先钻探的1、2、3号目标资源量相对小，成功率也没有优势。

表5 勘探目标群T在不同干井承受数量下的期望价值

表6 勘探目标群T在改变钻探次序后，不同干井承受数量下的期望价值

由此可见，在制定钻探次序时，应优先选取资源量相对大、成功率相对高的目标，有利于在承诺的钻井数量内，获得更大的期望价值。

3 结论

(1)评价成熟探区勘探目标群的期望价值不宜简单地将各目标价值算术相加。对于纵向叠置的多目的层目标，应计算至少一层成功条件下的期望价值；对于横向展布多目标，应计算先上钻目标成功条件下的期望价值。

(2)勘探目标群的期望价值不仅取决于各目标的地质成功率、资源量、相对空间位置关系和地质相关性，还与油公司制定的干井承受数量、目标上钻次序有关。油公司可以通过以下三种方式，优化勘探方案，充分挖掘价值潜力：

一是理清各目标之间的地质相关性，优先对地质相关性高的目标开展评价。特别是对于横向展布的多目标，地质相关性越高，概率上的期望价值越大。

二是优化上钻顺序，优先钻探纵向叠置的多目标，或资源量大、风险低的目标，可提升期望价值。

三是确定合理的干井承受能力或承诺钻井数量。通常增加承诺的钻井数量，有助于发现更多的期望价值。但如果增加上钻目标的资源量和成功率偏低、钻井费用较高，则可能拉低期望价值。采用蒙特卡洛模拟方法，可定量化得到最优方案。