盛秀杰，金之鈞，肖 曄

(1.中國石化 石油勘探開發(fā)研究院，北京 100083； 2.清華大學(xué) 理學(xué)院 數(shù)學(xué)科學(xué)系，北京 100084)

區(qū)帶勘探中的油氣資源評(píng)價(jià)方法

盛秀杰1，金之鈞1，肖 曄2

(1.中國石化 石油勘探開發(fā)研究院，北京 100083； 2.清華大學(xué) 理學(xué)院 數(shù)學(xué)科學(xué)系，北京 100084)

國內(nèi)外主流統(tǒng)計(jì)方法的預(yù)測(cè)結(jié)果，作為區(qū)帶高效勘探部署的有效決策依據(jù)還有一段距離，評(píng)價(jià)方法研究與應(yīng)用仍有提升空間。立足于提升區(qū)帶商業(yè)發(fā)現(xiàn)效益以及解決區(qū)帶勘探部署規(guī)劃中的實(shí)際問題，分別提出：①區(qū)分邊際概率、條件概率與空間概率模型的地質(zhì)模型內(nèi)涵與適用條件，揭示特定地質(zhì)條件約束下的地質(zhì)風(fēng)險(xiǎn)，輔助提升低勘探程度區(qū)帶的預(yù)探目標(biāo)或風(fēng)險(xiǎn)井的勘探成功率；②遵循油氣成藏體系理論劃分高勘探程度區(qū)帶范圍，按最早探井發(fā)現(xiàn)時(shí)間整理、歸并儲(chǔ)量計(jì)算單元為經(jīng)歷了相同地質(zhì)作用過程的油氣藏(樣本)數(shù)據(jù)，為求解油氣藏規(guī)?？傮w分布模型提供較為客觀的樣本數(shù)據(jù)；③充分考慮不同勘探投入對(duì)油氣藏發(fā)現(xiàn)的影響，推導(dǎo)期望最大化算法并基于勘探效率圖版求解地質(zhì)帕萊托概率分布參數(shù)，更加客觀地預(yù)測(cè)區(qū)帶油氣資源潛力及油氣藏規(guī)模結(jié)構(gòu)；④分別采用體現(xiàn)地質(zhì)和市場(chǎng)不確定性的情景樹，以及勘探目標(biāo)地質(zhì)相關(guān)性或戰(zhàn)略相關(guān)性的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)，可有效將投資組合技術(shù)與公司戰(zhàn)略規(guī)劃部署有機(jī)結(jié)合起來。

地質(zhì)帕萊托；勘探效率圖版；投資組合；地質(zhì)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)；區(qū)帶定量評(píng)價(jià)；油氣資源評(píng)價(jià)

區(qū)帶油氣資源評(píng)價(jià)在油氣勘探部署規(guī)劃中占據(jù)著重要地位,是油氣勘探一系列投資決策過程中的關(guān)鍵環(huán)節(jié)[1-2]。國外科研機(jī)構(gòu)和學(xué)者一般認(rèn)為，區(qū)帶是介于盆地(或坳陷、凹陷)與圈閉之間，處于盆地同一構(gòu)造帶中，具有相同成因聯(lián)系和油氣生、運(yùn)、聚規(guī)律，并在地域分布上相鄰的一系列圈閉與已發(fā)現(xiàn)油氣藏(田)的統(tǒng)一組合。區(qū)帶中的圈閉或油氣藏類型可以具有不同的地質(zhì)特點(diǎn)，或以一類為主，或幾類相互組合?；诤蜌庀到y(tǒng)理論，它們可以在平面上形成帶狀或塊狀，交錯(cuò)疊加，在剖面上以沉積層系進(jìn)行劃分(圖1)。如何基于區(qū)帶地質(zhì)特點(diǎn)進(jìn)行有效資源評(píng)價(jià)，提升區(qū)帶勘探效率，降低勘探成本，從而提高投資回報(bào)率，是各石油公司或企業(yè)所追求的核心目標(biāo)。

圖1 平面a)和剖面b)上的區(qū)帶展布特點(diǎn)Fig.1 Distribution of plays in map view (a) and section view (b)

近些年，為了最大程度地規(guī)避風(fēng)險(xiǎn)，獲取最佳經(jīng)濟(jì)效益，通過不斷的實(shí)踐探索，國外各大石油公司都在持續(xù)不斷地建設(shè)和開發(fā)具有本公司特色的區(qū)帶定量資源評(píng)價(jià)軟件系統(tǒng)和方法，并把該項(xiàng)技術(shù)列為公司上游的核心保密技術(shù)，但少見較為詳細(xì)的軟件系統(tǒng)和評(píng)價(jià)方法介紹。國內(nèi)油公司的區(qū)帶勘探中的油氣資源評(píng)價(jià)(包括國土部的新一輪油氣資源評(píng)價(jià))，以預(yù)測(cè)油氣資源潛力為核心，根據(jù)區(qū)帶勘探程度的不同和實(shí)際地質(zhì)特點(diǎn)，從成因、類比及統(tǒng)計(jì)3個(gè)角度匹配適合的評(píng)價(jià)方法進(jìn)行資源評(píng)價(jià)。盡管單一的油氣資源潛力評(píng)價(jià)結(jié)果可以作為新區(qū)勘探部署規(guī)劃的主要依據(jù)，但仍不足以滿足現(xiàn)有區(qū)帶勘探現(xiàn)狀的油氣資源評(píng)價(jià)需求。目前，國內(nèi)區(qū)帶勘探風(fēng)險(xiǎn)在增加，勘探成效在降低，主要表現(xiàn)在：一方面，隨著勘探程度的增加，未發(fā)現(xiàn)的剩余油氣資源量和油氣藏規(guī)模不斷降低；另一方面，隨著勘探轉(zhuǎn)入新區(qū)，勘探成功率也隨之不斷降低。此外，油氣價(jià)格的大范圍波動(dòng)，甚至有可能面臨長(zhǎng)時(shí)期低油價(jià)，使具有工業(yè)經(jīng)濟(jì)價(jià)值區(qū)帶資源潛力的預(yù)測(cè)難度增加。因此，如何客觀預(yù)測(cè)區(qū)帶油氣資源潛力，最大限度地為勘探部署決策提供科學(xué)依據(jù)成為首要任務(wù)[3-10]。定位于突破國外跨國石油公司的技術(shù)壁壘，服務(wù)于中石化近些年“突出資源戰(zhàn)略，注重油氣發(fā)現(xiàn)和商業(yè)發(fā)現(xiàn)，走高效勘探之路”的戰(zhàn)略調(diào)整，本文深入闡述了在研發(fā)PetroV的過程中[11-21]新研究的、可服務(wù)于區(qū)帶高效勘探的油氣資源定量評(píng)價(jià)方法，涵蓋精細(xì)地質(zhì)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)，預(yù)測(cè)體現(xiàn)資源空間分布的新領(lǐng)域與新方向，以及分析具有工業(yè)經(jīng)濟(jì)價(jià)值的區(qū)帶資源潛力等，以期在這一領(lǐng)域與同行們探討、促進(jìn)和完善國內(nèi)主流區(qū)帶定量評(píng)價(jià)方法，找準(zhǔn)區(qū)帶定量評(píng)價(jià)方法在油氣勘探部署規(guī)劃中的應(yīng)用點(diǎn)，以更好地應(yīng)對(duì)全球油氣資源勘探一體化給中石化、甚至中國其他石油公司帶來的機(jī)遇與挑戰(zhàn)。

1 低勘探程度區(qū)帶的地質(zhì)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)

在對(duì)低勘探程度、尚未發(fā)現(xiàn)油氣的區(qū)帶設(shè)計(jì)地震方案，或?qū)σ呀?jīng)具備一定資料的勘探目標(biāo)或含油氣構(gòu)造進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)井或預(yù)探井部署時(shí),面臨的首要問題是地質(zhì)風(fēng)險(xiǎn)(圖2)。評(píng)價(jià)的關(guān)鍵點(diǎn)首先在于結(jié)合不同區(qū)帶的勘探程度和實(shí)際地質(zhì)特點(diǎn)，從資料缺乏到具備一定的地質(zhì)分析和井-震資料，依次匹配邊際、條件及空間概率數(shù)學(xué)模型量化潛在的地質(zhì)風(fēng)險(xiǎn)，分別回答是否進(jìn)入新區(qū)勘探(圖2藍(lán)色框圖部分)、為預(yù)探目標(biāo)或風(fēng)險(xiǎn)井的選擇提供依據(jù)(圖2紅色框圖部分)以及協(xié)助回答可能的油氣資源潛力所在的新領(lǐng)域或新方向(圖2綠色框圖部分)。其次，通過進(jìn)一步預(yù)測(cè)考慮地質(zhì)風(fēng)險(xiǎn)的油氣資源潛力，為低勘探程度區(qū)帶的勘探部署規(guī)劃(如選擇地震部署方案方面)提供客觀的資源戰(zhàn)略價(jià)值分析結(jié)果。

1.1 邊際概率評(píng)價(jià)

邊際概率用于定量表征“區(qū)帶有油氣存在”的可能性。其評(píng)價(jià)場(chǎng)景包括：

1) 給出確定性的區(qū)帶含油氣成功概率。它涵蓋“生、儲(chǔ)、蓋、運(yùn)、聚、保”各個(gè)環(huán)節(jié)，識(shí)別、定義油氣成藏缺一不可的地質(zhì)條件(如烴源巖條件、圈閉條件、儲(chǔ)層條件、蓋層條件等)，推斷每一地質(zhì)條件的主觀成功概率(邊際概率)，利用概率基本原則中的乘法原則(缺一不可)計(jì)算關(guān)鍵地質(zhì)條件的聯(lián)合概率。

圖2 不同勘探程度區(qū)帶地質(zhì)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)模型及流程Fig.2 Models and flow charts for assessing the geological risks in plays with different exploration maturity

2) 分析油氣藏成熟度。在實(shí)際勘探部署規(guī)劃時(shí)，可以將評(píng)價(jià)結(jié)果區(qū)間(0～1)劃分為能夠體現(xiàn)油氣藏發(fā)展階段的區(qū)間，反映油氣成藏的成熟度(Petroleum Accumulation System Mature Index，PASMI)，即當(dāng)前油氣藏是處于“生長(zhǎng)”還是“破壞”階段。

3) 給出含油氣性有無的把握度?；谀：?guī)則推理區(qū)帶含油氣性的不確定性分布，可改變油氣藏成熟度單一評(píng)價(jià)值的局限性，為勘探?jīng)Q策給出盡可能全面的地質(zhì)評(píng)價(jià)結(jié)果。

1.2 條件概率評(píng)價(jià)

同一區(qū)帶內(nèi)不同含油氣區(qū)塊的油氣成藏經(jīng)歷了部分相同(全局成藏條件)和部分不同(局部成藏條件)的成藏過程。以全局成藏地質(zhì)條件(邊際概率評(píng)價(jià))為前提評(píng)價(jià)某一區(qū)塊是否含油氣性，遵循的是貝葉斯條件概率數(shù)學(xué)模型。其評(píng)價(jià)場(chǎng)景包括：

1) “至少一個(gè)區(qū)塊含有油氣”的組合概率評(píng)價(jià)。利用概率樹可視化分析技術(shù)，通過區(qū)分不同區(qū)塊間的地質(zhì)依存相關(guān)性，分析不同區(qū)塊同時(shí)含有油氣的可能性；同時(shí)，根據(jù)某一區(qū)塊的鉆后驗(yàn)證，條件概率模型可調(diào)整其他區(qū)塊的含油氣概率評(píng)價(jià)結(jié)果，及時(shí)反饋到最新勘探部署規(guī)劃中。

2) 成藏模式最大可能性推理。利用貝葉斯網(wǎng)絡(luò)可視化分析技術(shù)，將概率推理所需的復(fù)雜聯(lián)合概率密度，分解為一個(gè)油氣成藏所需的系列地質(zhì)要素的組合；對(duì)各地質(zhì)要素按因果、時(shí)空等關(guān)系或成藏過程，依次、分別按先后條件設(shè)置，以可視化方式降低概率推理中的復(fù)雜程度，使概率推理的方法可用于涉及大量地質(zhì)不確定性因素的成藏模式分析(圖3)。

1.3 空間概率評(píng)價(jià)

在同一個(gè)區(qū)帶(或目標(biāo)層系)的不同空間位置(或不同新老區(qū)塊)，控制油氣藏生成和聚集的地質(zhì)變量體現(xiàn)了幾乎相同的地質(zhì)作用和地質(zhì)過程。利用老區(qū)塊較為詳實(shí)的地質(zhì)資料及新區(qū)塊的少量井資料，通過跨學(xué)科技術(shù)融合來研究油氣資源的空間分布特征，預(yù)測(cè)未發(fā)現(xiàn)油氣藏的可能位置及不確定性。其評(píng)價(jià)場(chǎng)景包括：

1) 從統(tǒng)計(jì)成因的角度，推測(cè)在某一特定位置油氣存在的可能性。將不同空間位置上油氣存在的可能性視為具有不確定性的一個(gè)分類問題(區(qū)分有油和無油兩個(gè)總體)，將馬氏距離與貝葉斯方法結(jié)合應(yīng)用，以井為統(tǒng)計(jì)單位預(yù)測(cè)特定空間位置油氣成藏可能性，以有效的關(guān)鍵成藏地質(zhì)變量為空間維度計(jì)算馬氏距離；統(tǒng)計(jì)、繪制含有油氣和不含有油氣井的馬氏距離直方圖，計(jì)算不同井的含油氣成功概率值，通過克里金空間插值計(jì)算區(qū)帶含油氣概率的空間分布(圖4)。

圖3 基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)推理塔河地區(qū)成藏成因的最大可能性[5]Fig.3 The most possible genesis of reservoirs in Tahe area based on Bayesian network[5]

圖4 基于馬氏距離先驗(yàn)概率和傅里葉變換的資源豐度空間分布條件模擬Fig.4 Simulation of spatial distribution condition of resources based on prior probabilities from Mahalanobis distance and Fourier transforma.識(shí)別、區(qū)分油井和干井的系列關(guān)鍵成藏地質(zhì)變量；b.計(jì)算、統(tǒng)計(jì)油井和干井的馬氏距離直方圖；c.基于傅里葉變換條件模擬資源豐度空間分布(概率=50%)

2) 從地理信息系統(tǒng)的空間建模角度，利用地圖代數(shù)回答空間上某一位置油氣存在的可能性有多大。定義與全局成藏地質(zhì)條件對(duì)應(yīng)的GIS專題矢量或柵格圖層，通過圖層空間疊合算法離散每一圖元并統(tǒng)計(jì)每一網(wǎng)格的地質(zhì)變量值，利用邊際或條件概率數(shù)學(xué)模型分別計(jì)算出不同網(wǎng)格的含油氣概率(圖5)。

3) 利用GIS空間分析技術(shù)與貝葉斯數(shù)學(xué)模型結(jié)合的證據(jù)權(quán)法[22-23]，疊加沒有地質(zhì)相關(guān)性的系列GIS成藏因素專題圖層與含油氣信息圖層(如測(cè)網(wǎng)圖層中的干井、油井)，建立基于重疊區(qū)的含油氣條件先驗(yàn)概率。

圖5 基于地圖代數(shù)的空間概率評(píng)價(jià)(Pe=PaPbPcPd)Fig.5 Assessment of space probability based on map algebra(Pe=PaPbPcPd)

利用GIS 空間分析功能中的求并函數(shù)，將研究區(qū)劃分為不同狀態(tài)的被評(píng)價(jià)區(qū)域，根據(jù)每個(gè)區(qū)域的證據(jù)狀態(tài)計(jì)算其含油氣后驗(yàn)概率并能夠識(shí)別關(guān)鍵成藏因素。

2 高勘探程度區(qū)帶的資源潛力分析

高勘探程度區(qū)帶可粗略分為3個(gè)階段開展評(píng)價(jià)，包括油氣藏滾動(dòng)發(fā)現(xiàn)階段的待發(fā)現(xiàn)資源量預(yù)測(cè)、油氣藏穩(wěn)定發(fā)現(xiàn)階段的油氣藏規(guī)模結(jié)構(gòu)分析及油氣藏增儲(chǔ)發(fā)現(xiàn)階段的資源空間結(jié)構(gòu)分析(圖6)。評(píng)價(jià)的關(guān)鍵點(diǎn)是以經(jīng)濟(jì)效益最大化、回答新領(lǐng)域與新方向及落實(shí)高效勘探為目的，利用地質(zhì)帕累托發(fā)現(xiàn)過程模型，來評(píng)價(jià)油氣資源潛力、分析油氣資源規(guī)模和空間結(jié)構(gòu)并計(jì)算盈利能力，為科學(xué)優(yōu)選和部署高效勘探開發(fā)方案提供扎實(shí)的地質(zhì)評(píng)價(jià)結(jié)果。評(píng)價(jià)的流程包括：①基于成藏體系理論劃分評(píng)價(jià)單元(圖6藍(lán)色、紅色框圖部分)；③匹配油氣藏規(guī)模分布模型(圖6綠色框圖部分)；③基于發(fā)現(xiàn)過程模型計(jì)算關(guān)鍵分布模型參數(shù)(圖6綠色框圖部分)；④預(yù)測(cè)資源潛力、規(guī)模與空間結(jié)構(gòu)(圖6綠色框圖部分)；⑤快速、經(jīng)濟(jì)評(píng)價(jià)與區(qū)塊投資組合分析(圖6棕色框圖部分)。

圖6 高勘探程度區(qū)帶油氣資源潛力、規(guī)模和空間結(jié)構(gòu)以及勘探效益與投資組合評(píng)價(jià)流程Fig.6 Flow chart for assessing oil and gas potential,scale,and spatial distribution as well as exploration economy and investment portfolios in highly-explored plays

2.1 基于成藏體系理論[24]的區(qū)帶劃分

客觀地界定哪些油氣藏(樣本數(shù)據(jù))屬于同一個(gè)區(qū)帶或經(jīng)歷了相同的地質(zhì)作用過程，是求解總體概率分布參數(shù)的必要條件?；诓煌蜌獾刭|(zhì)理論來劃分區(qū)帶，決定了一個(gè)區(qū)帶內(nèi)的系列油氣藏作為樣本數(shù)據(jù)，是否具有隨機(jī)分布特點(diǎn)，是否能夠很好地反映總體分布。與遵循以“源”為核心的含油氣系統(tǒng)理論劃分區(qū)帶有較大區(qū)別，本文采用金之鈞的以“藏”為核心的成藏體系理論來劃分區(qū)帶范圍，整理油氣藏樣本數(shù)據(jù)。油氣成藏體系理論提出了“三元一體”及“源位匹配”等研究思路來分析可能的油氣成藏模式，符合國內(nèi)多期構(gòu)造疊合盆地背景下的油氣成藏特點(diǎn)，強(qiáng)調(diào)了油源、輸導(dǎo)體和圈閉之間相互關(guān)聯(lián)、相互制約且可以跨層系的油氣“隨機(jī)”成藏的特點(diǎn)(表1)。在平面或剖面上通過流體勢(shì)的高勢(shì)面(分隔槽，多為二級(jí)構(gòu)造的軸線和封閉性良好的邊界斷層，部分等同于含油氣系統(tǒng)邊界)來確定成藏體系(區(qū)帶分布范圍)，識(shí)別系列具有統(tǒng)一溫壓場(chǎng)和水動(dòng)力場(chǎng)(每個(gè)油氣藏具有獨(dú)立的油-水統(tǒng)一界面)的油氣藏作為統(tǒng)計(jì)樣本數(shù)據(jù)。

2.2 充分考慮發(fā)現(xiàn)過程特點(diǎn)的地質(zhì)帕累托分布

國內(nèi)外油氣藏規(guī)模分布采用的主要是對(duì)數(shù)正態(tài)分布。對(duì)數(shù)正態(tài)的“輕尾”分布特點(diǎn)(大油氣藏比重偏低)，使得在分析油氣藏規(guī)模結(jié)構(gòu)時(shí)難以預(yù)測(cè)大油氣藏的存在；加之沒有考慮地質(zhì)截?cái)?，意味著在?shù)學(xué)模型上降低了油氣藏規(guī)模的期望值。事實(shí)證明，基于對(duì)數(shù)正態(tài)描述的資源規(guī)模預(yù)測(cè)結(jié)果往往偏于保守。金之鈞(1990,2012)通過深入研究指出，油氣藏規(guī)模分布規(guī)律應(yīng)該具有明確地質(zhì)截?cái)嗪x和考慮樣本地質(zhì)特征。樣本的統(tǒng)計(jì)規(guī)律是隨著勘探程度的提高而變化的，但隨著勘探程度的不斷增加，油氣藏樣本的分布會(huì)逐漸逼近于理論總體的分布。同時(shí)，在實(shí)際勘探過程中，由于不同地區(qū)地質(zhì)條件、勘探理論甚至勘探部署投入上的差異，導(dǎo)致了不同地區(qū)油氣藏發(fā)現(xiàn)的過程具有較大差別。為了使得增加了系列地質(zhì)條件約束的油氣藏規(guī)模概率分布函數(shù)與自然總體中的分布形式具有一致的數(shù)學(xué)表達(dá)，金之鈞以廣義帕累托概率分布數(shù)學(xué)模型為基礎(chǔ)，全新推導(dǎo)了基于油氣藏規(guī)模限定條件下的地質(zhì)帕累托(Geological Pareto,GP)累計(jì)和密度分布數(shù)學(xué)模型[式(1)、式(2)]，并建立了體現(xiàn)發(fā)現(xiàn)過程特點(diǎn)的地質(zhì)帕累托最大似然方程[式(3)][25]，用期望最大化算法(Expectation Maximization Algorithm,EM方法)數(shù)值模擬求解式(3)的根，以獲取概率分布參數(shù)θ的最大似然解，其中包括分布的位置參數(shù)(γ)、形態(tài)參數(shù)(λ)以及勘探效率參數(shù)(β)?；诎l(fā)現(xiàn)過程的地質(zhì)帕累托分布可完整地應(yīng)用于：①表征不同盆地類型的區(qū)帶油氣藏規(guī)模分布；②充分考慮地質(zhì)截?cái)嗪桶l(fā)現(xiàn)過程的待發(fā)現(xiàn)油氣資源量計(jì)算及分析油氣藏規(guī)模結(jié)構(gòu)。

表1 成藏體系理論的源位匹配類型
Table 1 Accumulation composition types based on petroleum accumulation systems

(1)

(2)

式中：F(q)為油氣藏規(guī)模累計(jì)分布函數(shù)；f(q)為油氣藏規(guī)模密度分布函數(shù)；q為可能的油氣藏規(guī)模；q0為具有經(jīng)濟(jì)可采門限的最小油氣藏規(guī)模；qmax為區(qū)帶內(nèi)最大油氣藏規(guī)模；λ為油氣藏規(guī)模形態(tài)分布參數(shù)；γ為油氣藏位置分布參數(shù)。

(3)

其中

(4)

式(3)可以稱為發(fā)現(xiàn)過程模型的特征方程；從概率及數(shù)理統(tǒng)計(jì)學(xué)的角度來看，又是(油氣藏)發(fā)現(xiàn)序列的似然函數(shù)(或稱似然方程)。因此，可以通過最優(yōu)化搜索等數(shù)學(xué)方法，得到方程L(θ)的最大似然解，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)分布參數(shù)θ和N的求值過程。根據(jù)式(3)來進(jìn)行分布模型參數(shù)θ的估計(jì)算法異常復(fù)雜，很難實(shí)現(xiàn)解析解，PetroV給出了基于數(shù)值模擬的最優(yōu)化搜索方法。以渤海灣盆地東營中央背斜構(gòu)造帶為例，按第一口探井部署時(shí)間歸并儲(chǔ)量單元為系列油氣藏樣本數(shù)據(jù)，利用式(3)求取分布參數(shù)后，用卡方值和對(duì)數(shù)正態(tài)概率紙圖版檢驗(yàn)地質(zhì)帕累托和對(duì)數(shù)正態(tài)分布模型與已發(fā)現(xiàn)油氣藏的匹配效果。圖7表明，地質(zhì)帕累托(綠色線)和對(duì)數(shù)正態(tài)(棕色線)分布模型都適合油氣藏規(guī)模分布描述，但地質(zhì)帕累托分布模型的卡方值更小，對(duì)數(shù)正態(tài)概率紙圖版揭示其在描述大油藏(紅色圈)和小油藏(綠色圈)方面優(yōu)于對(duì)數(shù)正態(tài)分布模型。

圖7 渤海灣盆地東營中央構(gòu)造背斜帶已發(fā)現(xiàn)油氣藏(藍(lán)色點(diǎn))、地質(zhì)帕萊托(綠色線)與對(duì)數(shù)正態(tài)(棕色線)分布擬合曲線Fig.7 Fitted curves between the oil and gas discoveries (blue dots),their geological Pareto(green line)and lognormal distributions(brown line),in the anticline of the central structural zone in Dongying area,Bohai Bay Basin

2.3 勘探效率圖版的提出與應(yīng)用

為了準(zhǔn)確理解式(3)中的β值并用于輔助確定地質(zhì)帕累托分布參數(shù)的最優(yōu)解，本文設(shè)計(jì)了能夠反映區(qū)帶勘探效率的圖版(圖8)，同時(shí)模擬不同地質(zhì)帕累托分布參數(shù)情形下的油氣藏發(fā)現(xiàn)過程。圖版的橫軸是發(fā)現(xiàn)油氣藏的時(shí)間序列(第幾個(gè)被發(fā)現(xiàn))，縱軸是對(duì)應(yīng)的被發(fā)現(xiàn)油氣藏規(guī)模的累加值。圖版的目的是在假定不同勘探效率的情況下，基于式(3)求解可能的地質(zhì)帕累托總體分布(參數(shù))，通過取出不放回算法模擬油氣藏發(fā)現(xiàn)過程，模擬曲線與實(shí)際已發(fā)現(xiàn)油氣藏累加曲線最為接近的分布為可能油氣藏規(guī)模總體分布?？碧叫蕡D版可分3種典型情形(圖8)：①β=0(棕色線)，如果每次發(fā)現(xiàn)的油氣藏規(guī)模大小隨機(jī)，累計(jì)曲線的增量是常數(shù)，增量沒有變化，意味著油氣藏發(fā)現(xiàn)過程是個(gè)隨機(jī)發(fā)現(xiàn)過程，是無偏取樣的過程；②β>0(綠色線),假定油氣藏發(fā)現(xiàn)總是先發(fā)現(xiàn)規(guī)模大的，再發(fā)現(xiàn)規(guī)模小的，增量變化(導(dǎo)數(shù))越來越小，曲線形態(tài)上凸，發(fā)現(xiàn)過程效率最高，因?yàn)樽钌俚南绕谕度氚l(fā)現(xiàn)最大的油氣藏；③β<0(紅色線)，先發(fā)現(xiàn)規(guī)模小的油氣藏，后續(xù)依次發(fā)現(xiàn)規(guī)模大的油氣藏，意味著增量(導(dǎo)數(shù))越來越大，曲線形態(tài)下凹，勘探效率最低，這在實(shí)際情況中是小概率事件。

利用符合地質(zhì)模型約束的系列N和β值求解地質(zhì)帕累托分布參數(shù)的最優(yōu)解，設(shè)計(jì)“最大油氣藏會(huì)被最先發(fā)現(xiàn)、已被發(fā)現(xiàn)的油氣藏不會(huì)再被發(fā)現(xiàn)”的抽樣算法，通過蒙特卡洛模擬遵循地質(zhì)帕累托分布模型的油氣藏發(fā)現(xiàn)過程(圖9系列草綠色線)，并與實(shí)際的發(fā)現(xiàn)油氣藏過程(圖9藍(lán)色線)進(jìn)行匹配，以確定最佳分布參數(shù)，以便應(yīng)用于后續(xù)待發(fā)現(xiàn)資源潛力分析及油氣藏規(guī)模結(jié)構(gòu)分析。除輔助判斷油氣藏規(guī)模分布參數(shù)外，區(qū)帶勘探效率圖版對(duì)已有的勘探過程有較為充分的定量描述，并可揭示勘探過程中的一些“波折”(又發(fā)現(xiàn)大油田)。以東營中央背斜帶3種類型的油氣藏發(fā)現(xiàn)過程分析為例，構(gòu)造類油氣藏的發(fā)現(xiàn)基本處于高成熟階段，勘探理論也相對(duì)成熟，是勘探效率最高的油氣藏類型(圖9a)；巖性類油氣藏的發(fā)現(xiàn)中間明顯有些波折，巖性成藏理論趨于穩(wěn)定是個(gè)漸進(jìn)過程，最大的特點(diǎn)就是后期有大巖性油氣藏(牛莊)的發(fā)現(xiàn)(紅色箭頭處)(圖9b)；而遵循隱蔽油氣藏勘探理論的復(fù)合油氣藏的發(fā)現(xiàn)，還處于理論需要進(jìn)一步豐富和實(shí)踐的階段，目前的勘探投入并沒有呈現(xiàn)出典型的高效率特點(diǎn)(與勘探效率等于零的紅色虛線相比)，是下一步勘探努力的方向(圖9c)。

圖8 勘探效率圖版的3種典型情形Fig.8 Three typical scenarios shown with exploration efficiency plates

圖9 渤海灣盆地東營凹陷中央構(gòu)造帶3種油氣藏的發(fā)現(xiàn)過程模擬Fig.9 Simulation of discovery process of three types of oil and gas reservoirs in the central structural zone in Dongying area,Bohai Bay Basina.構(gòu)造類油氣藏發(fā)現(xiàn)過程；b.巖性類油氣藏發(fā)現(xiàn)過程；c.復(fù)合類油氣藏發(fā)現(xiàn)過程

3 考慮項(xiàng)目相關(guān)性的投資組合優(yōu)選

為了提高區(qū)帶鉆探成功率，尋找商業(yè)或經(jīng)濟(jì)的規(guī)模接替儲(chǔ)量、增加公司價(jià)值，各上市石油公司加強(qiáng)了經(jīng)濟(jì)評(píng)價(jià)和投資組合優(yōu)選技術(shù)的應(yīng)用。對(duì)由多個(gè)潛在含油氣區(qū)帶構(gòu)成的勘探區(qū)塊進(jìn)行評(píng)價(jià)和優(yōu)選，以便最終作出最佳投資決策——十分重視如何在有限的勘探投資條件下，獲取最佳投資效果。區(qū)別于主流投資組合技術(shù)一是以確定性經(jīng)濟(jì)評(píng)價(jià)結(jié)果為依據(jù)，二是更多關(guān)注勘探投資相關(guān)的直接約束條件，本文積極實(shí)踐了基于情景樹不確定性經(jīng)濟(jì)評(píng)價(jià)和考慮項(xiàng)目地質(zhì)或戰(zhàn)略相關(guān)性的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，以突出地質(zhì)和市場(chǎng)不確定性對(duì)經(jīng)濟(jì)評(píng)價(jià)結(jié)果的影響，以及勘探項(xiàng)目間相關(guān)性對(duì)投資效益的影響。

3.1 以情景樹為代表的不確定性凈現(xiàn)金流分析

PetroV基于凈現(xiàn)金流模型，分別配套完善了專有財(cái)稅模型(中國石化財(cái)稅、海外礦稅、分成及服務(wù)合同等類型)及針對(duì)每一經(jīng)濟(jì)評(píng)價(jià)參數(shù)的評(píng)價(jià)細(xì)則。凈現(xiàn)金流模型是基于不確定性的地質(zhì)風(fēng)險(xiǎn)分析和資源量預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)行的，另外在經(jīng)濟(jì)評(píng)價(jià)中還涉及各種成本費(fèi)用變動(dòng)，通過識(shí)別所有經(jīng)濟(jì)評(píng)價(jià)參數(shù)的不確定性分布規(guī)律(匹配適合的概率分布模型)，進(jìn)而獲取收益分布。但該方法在實(shí)際操作過程中具有一定的局限性，對(duì)評(píng)價(jià)人員要求很高。本文提出基于情景樹的不確定性經(jīng)濟(jì)評(píng)價(jià)技術(shù)，通過識(shí)別關(guān)鍵評(píng)價(jià)參數(shù)在有限概率場(chǎng)景下的取值(比如高、正常、低)，進(jìn)而組合這些變量、選擇可能的不同場(chǎng)景計(jì)算收益分布(圖10)。

3.2 考慮勘探目標(biāo)相關(guān)性的投資組合優(yōu)選

基于排隊(duì)優(yōu)選的區(qū)帶勘探部署規(guī)劃，不能夠體現(xiàn)不同勘探目標(biāo)組合之后的經(jīng)濟(jì)效益，且缺乏關(guān)于企業(yè)自身與社會(huì)效益的綜合評(píng)價(jià)——尤其很難直接量化、傳遞公司的勘探部署戰(zhàn)略意圖。如，將有限勘探資金在不同勘探階段對(duì)不同地域的區(qū)帶進(jìn)行分配，以保持各級(jí)儲(chǔ)量序列的合理性，為油田企業(yè)長(zhǎng)期穩(wěn)定發(fā)展提供基礎(chǔ)等[26-27]。以中石化預(yù)探井部署為例，每年參與投資分配的勘探目標(biāo)往往數(shù)量較多，而實(shí)際要投入勘探開發(fā)的資金有限，這就需要從所有參與評(píng)價(jià)的勘探目標(biāo)中篩選出經(jīng)濟(jì)效益回報(bào)最高的進(jìn)行投資，以期通過有限的投資取得最大收益，尋求效益最大化和風(fēng)險(xiǎn)最小化之間的最佳平衡(也稱效益邊緣曲線，圖11c紅色線)。其中，投資效益可以用項(xiàng)目群的凈現(xiàn)金流表示(圖11c縱軸)，投資風(fēng)險(xiǎn)可以用方差、半方差、VaR及CVaR等描述(圖11c橫軸)。區(qū)別于以確定性經(jīng)濟(jì)評(píng)價(jià)結(jié)果為基礎(chǔ)的主流遺傳算法[28]投資組合分析技術(shù)，在同樣考慮勘探、開發(fā)投資及獲取的儲(chǔ)量等約束條件之外,本文以每個(gè)勘探目標(biāo)的不確定性經(jīng)濟(jì)評(píng)價(jià)結(jié)果為基礎(chǔ)(基于情景樹)，通過貝葉斯網(wǎng)絡(luò)設(shè)置不同項(xiàng)目間的地質(zhì)或戰(zhàn)略相關(guān)性[11]，利用吉布斯采樣遍歷該網(wǎng)絡(luò)發(fā)現(xiàn)所有滿足限制條件的項(xiàng)目組合。如，圖11a中A和B兩個(gè)目標(biāo)的含油氣性有無直接決定了C目標(biāo)，C含油氣性有無決定了D目標(biāo)。利用圖11b的地質(zhì)相關(guān)性進(jìn)行描述(烴源巖條件是全局成藏條件，儲(chǔ)層和蓋層是局部成藏條件),計(jì)算結(jié)果設(shè)置圖11a中A,B,C三個(gè)目標(biāo)的概率。

圖10 基于情景樹計(jì)算的不確定性經(jīng)濟(jì)評(píng)價(jià)Fig.10 Economic assessment based on uncertainties calculated from scenario treesa.基于多分支概率樹體現(xiàn)價(jià)格、地質(zhì)風(fēng)險(xiǎn)及開發(fā)產(chǎn)量的各種可能性；b.基于情景樹計(jì)算的凈現(xiàn)金流分布

圖11 體現(xiàn)勘探目標(biāo)間相關(guān)性的投資組合分析Fig.11 Investment portfolio analyses showing the correlation among exploration targetsa.基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)設(shè)置勘探目標(biāo)間的相關(guān)性；b.識(shí)別共性(烴源巖)、局部(蓋層、儲(chǔ)層)成藏因素，設(shè)置條件概率；c.投資效益前緣曲線

4 結(jié)論

緊貼區(qū)帶勘探中定量評(píng)價(jià)的實(shí)際需求，本文研究成果充分支持了PetroV的研發(fā)，拓寬了以“含油氣有無、多少及是否值得可采”為代表的傳統(tǒng)區(qū)帶定量評(píng)價(jià)方法及流程，有助于促進(jìn)當(dāng)前區(qū)帶評(píng)價(jià)從定性評(píng)價(jià)向定量評(píng)價(jià)轉(zhuǎn)變：

1) 注重利用多種概率數(shù)學(xué)模型實(shí)現(xiàn)不同勘探階段下，多層次、多階段、可回溯的區(qū)帶地質(zhì)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)；強(qiáng)調(diào)系列跨學(xué)科最新技術(shù)的應(yīng)用，使得油氣資源規(guī)模結(jié)構(gòu)和空間結(jié)構(gòu)互為條件、交叉模擬驗(yàn)證，提高待發(fā)現(xiàn)資源量預(yù)測(cè)的合理性，最大限度地減小勘探風(fēng)險(xiǎn)。

2) 除了以地質(zhì)帕累托分布模型為代表的概率推理和統(tǒng)計(jì)歸納回答油氣藏規(guī)模結(jié)構(gòu)外，全新設(shè)計(jì)的區(qū)帶勘探效率圖版，可視化地定量表征不同勘探投入下對(duì)油氣藏發(fā)現(xiàn)的影響，以及勘探過程中可能存在的勘探理論或方向性問題，可有效揭示當(dāng)前區(qū)帶勘探投入的程度和待突破的方向，從而從地質(zhì)成因的角度為高效勘探部署規(guī)劃提供了新的思路與方法。

3) 立足于優(yōu)化區(qū)帶勘探?jīng)Q策及提升區(qū)帶商業(yè)發(fā)現(xiàn)效益，實(shí)現(xiàn)基于不同投資策略的目標(biāo)決策分析與投資組合分級(jí)管理，建立適合國內(nèi)外油氣勘探情況的目標(biāo)綜合評(píng)價(jià)優(yōu)選及投資優(yōu)化組合等方面的技術(shù)方法體系，實(shí)現(xiàn)中石化年度勘探部署的綜合排隊(duì)篩選與優(yōu)化，獲取油氣勘探投資效益的最大化效果。

最后，實(shí)現(xiàn)上述區(qū)帶定量評(píng)價(jià)方法的PetroV 1.0和2.0已經(jīng)分別于2013年和2014年正式發(fā)布，并被中國石化作為唯一軟件平臺(tái)用于股份公司預(yù)探井、勘探評(píng)價(jià)項(xiàng)目及地震部署方案的年度勘探部署及優(yōu)選決策。

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Petroleum resources assessment methodology in play exploration stages

Sheng Xiujie1,Jin Zhijun1,Xiao Ye2

(1.PetroleumExplorationandProductionResearchInstitute,SINOPEC,Beijing100083,China;2.DepartmentofMathematicalSciences,TsinghuaUniversity,Beijing100084,China)

The assessment results of prevailing statistical methods used in the petroleum industry are,to some extent,ina-dequate in helping the formulation of effective exploration strategies.There are still plenty of rooms of improvement in terms of assessment methods.Aiming at enhancing the economy of commercial discoveries and dealing with challenges faced during exploration deployment planning,we proposed that: (1) Differentiating the applicable scope and conditions of marginal,conditional and spatial probability mathematical assessment models and providing information concerning geological-constraint risk so as to improve success rate of exploratory drilling in less-explored areas;(2) Providing more objective data samples for solving general reservoir scale distribution models by delineating highly-explored areas with the guidance of petroleum accumulation theories and sorting and merging reserve assessment units into oil and gas reservoirs (samples) that went through the same geologic processes according to the time order of first discovery well;(3) Taking into consideration the effect of different exploratory investments upon oil and gas discoveries and eliciting expectation maximization algorithm to work out the Pareto distribution parameters based on exploration efficiency plates,so as to predict more objectively the resource potential of oil and gas and the structure of reservoir scales;(4) Using scenario trees representing respectively geological and market uncertainties and geology-or strategy-related Bayesian networks to combine effectively and organically investment portfolios and exploration strategies.

geological Pareto,exploration efficiency plate,investment portfolio,geological risk assessment,quantitative assessment of play,assessment of oil and gas resources

2016-03-03;

2011-03-21。

盛秀杰:(1973—)，男，博士,石油工程。E-mail: shengxj.syky@sinopec.com。

中國科學(xué)院戰(zhàn)略性先導(dǎo)科技專項(xiàng)(A類)(XDA14010101)的軟件成果。

0253-9985(2017)05-0983-10

10.11743/ogg20170517

TE155

A

(編輯 李 軍)