閆青華，陳景陽，李雅坤，馬金蘋，王文政，趙佳奇

( 中國海洋石油國際有限公司）

1 海外勘探項目風險與經(jīng)濟評價方法

近年來中國石油和天然氣對外依存度逐漸增高，為保障國家能源供應，能源企業(yè)“走出去”勢在必行。中國石油企業(yè)海外油氣勘探發(fā)展時間短，普遍面臨海外勘探區(qū)塊少、儲備資源少和有利目標不足等困境[1]。同時，隨著全球油氣勘探發(fā)現(xiàn)難度加大和資源國財稅政策收緊，海外油氣勘探項目的風險增高，獲利空間在收窄[2]。為規(guī)避項目投資風險，加快優(yōu)質(zhì)勘探資產(chǎn)的獲取，投資決策中經(jīng)濟價值的科學評估作用日益突出。目前還沒有完善的針對海外勘探項目高風險特點的綜合經(jīng)濟評價方法[3]。

中國較為常用的油氣項目經(jīng)濟效益評估方法為折現(xiàn)現(xiàn)金流法[4]，常以確定法計算的資源量[3]或者以地質(zhì)風險系數(shù)與資源量相乘所得的風險后資源量（Risked Resource）作為評價基礎。該方法所得到的經(jīng)濟參數(shù)無法有效反映地質(zhì)風險、資源規(guī)模不確定性和商業(yè)化風險，在將之用于不確定性程度較高的勘探目標估值時，存在缺陷[5]。當前，雖然存在以概率為基礎的風險價值評估模型[6,7]，但均以確定值作為最小經(jīng)濟規(guī)模，僅能反映資源數(shù)量，忽略了資源質(zhì)量，方法不夠完善。

本文的思路：1）以風險打分法求取地質(zhì)成功率，量化地質(zhì)風險；2）以蒙特卡洛法計算技術可采資源量的概率分布，量化資源量的不確定性；3）建立以技術可采資源量和與其對應的資源量豐度為雙變量的最小經(jīng)濟規(guī)模函數(shù)，求取商業(yè)化成功率，量化商業(yè)性風險，并截斷技術可采資源量的概率分布，得到經(jīng)濟可采資源量，即截斷后的風險前技術可采資源量（Un-risked Resource）的概率分布；4）選取代表性的經(jīng)濟可采資源量，進行開發(fā)概念方案設計和風險前經(jīng)濟指標估算，并結合斯旺森（Swanson）法則，求取代表性經(jīng)濟可采資源量的實現(xiàn)概率；5）以事件分支為節(jié)點，形成5個經(jīng)濟評價決策樹分支，以量化的事件概率為系數(shù)，將各分支的風險前經(jīng)濟指標（Un-risked Values）整合為風險后經(jīng)濟指標（Risked Values）；6）最終形成基于風險量化的海外勘探項目綜合經(jīng)濟評價方法（見圖1）。

圖1 基于風險量化的海外勘探項目經(jīng)濟評價流程

2 以地質(zhì)要素風險打分法求取地質(zhì)成功率

地質(zhì)成功率是勘探目標獲得油氣發(fā)現(xiàn)的成功概率。以風險打分法獲取控制目標內(nèi)油氣成藏各獨立地質(zhì)要素的成功概率，其乘積即為地質(zhì)成功率[8,9]，計算公式為：

對應的勘探失敗（Dry Hole）的概率為：

式中：PG為地質(zhì)成功率；PT為圈閉有效概率；PRP為儲層存在概率；PRQ為儲層有效概率；PS為有效烴源巖存在概率；Pch為烴類有效充注概率；Pco為保存條件有效概率；PDH為勘探失敗概率。

對每個獨立地質(zhì)要素的風險評估可從研究資料的數(shù)量、質(zhì)量和認識可靠程度三個維度分析，并分別對其成功概率以0～100%進行賦值[8]（見表1）。

表1 地質(zhì)要素風險評估和成功概率賦值

3 以蒙特卡洛法計算目標技術可采資源量的概率分布

估算勘探目標技術可采儲量通常采用容積法[10]，計算公式為：

式中：Q為可采資源量，億桶；A為含油面積，平方千米；H為平均有效厚度，米；N為凈毛比，%；SO為含油飽和度，%；BO為原油體積系數(shù)；RF為技術采收率，%；β為單位換算系數(shù)，桶/立方米。

一般情況下，因為勘探目標缺乏鉆井和測試數(shù)據(jù)，通常類比地質(zhì)條件相似的已發(fā)現(xiàn)油氣田，獲取用于計算技術可采資源量的地質(zhì)參數(shù)，其取值具有較大的不確定性。為量化這種不確定性，賦予每個地質(zhì)參數(shù)合理的取值范圍和概率分布模式（例如正態(tài)分布），并將其定義為隨機變量。再運用蒙特卡洛模擬隨機抽取每個變量值進行計算，每次計算均輸出一個確定的技術可采資源量數(shù)值。將多次計算的輸出值按照由大到小排序，并賦以累積概率，得到技術可采資源量的累計概率分布（見圖2）。通常選取累計概率值為10%、50%和90%的技術可采資源量P10、P50和P90進行披露或分析[6]。此時的資源量均未考慮地質(zhì)風險及其實現(xiàn)概率，所以稱之為風險前技術可采資源量。

圖2 勘探目標技術可采資源量累積概率分布示例

4 以雙變量最小經(jīng)濟規(guī)模函數(shù)求取商業(yè)化成功率

4.1 以技術可采資源量和資源量豐度雙變量最小經(jīng)濟規(guī)模函數(shù)判定PMCFS

最小經(jīng)濟規(guī)模（MCFS，minimum commercial field size）是指某一勘探目標獲得油氣發(fā)現(xiàn)后，在可行的開發(fā)方案、合理的費用估算、規(guī)定的財稅合同、合適的油氣價格預期以及明確的收益標準等條件下，自評估之日至項目結束，承包商實現(xiàn)盈虧平衡（凈現(xiàn)值NPV=0）時的最小經(jīng)濟可采資源量[7,11]。蒙特卡洛抽樣計算的技術可采資源量大于最小經(jīng)濟規(guī)模的概率即為PMCFS。

常見的最小經(jīng)濟規(guī)模一般表述為一個確定的技術可采資源量數(shù)值[4-7]，僅關注了資源數(shù)量，忽略了資源質(zhì)量。通過蒙特卡洛模擬得到的同一個技術可采資源量，其豐度可能差異很大，導致開發(fā)井產(chǎn)能差異很大，進而導致開發(fā)方案不同，最終使得經(jīng)濟性差異巨大。因此，需要以技術可采資源量豐度對最小經(jīng)濟規(guī)模進行約束，建立雙變量函數(shù)。

以同一技術可采資源量為固定值，變化資源量豐度，進而給定與資源量豐度相匹配的開發(fā)井產(chǎn)能，制定開發(fā)方案，估算經(jīng)濟性，迭代測試，最終得到這一技術可采資源量下實現(xiàn)盈虧平衡時對應的技術可采資源量豐度。測定多個實現(xiàn)盈虧平衡時的技術可采資源量及其對應的豐度數(shù)據(jù)對，即可建立最小經(jīng)濟可采資源量和可采資源量豐度雙變量函數(shù)，一般表示為：

式中：MCFS為最小經(jīng)濟可采資源量；Ra為可采資源量豐度；A、B為常數(shù)系數(shù)。

計算目標技術可采資源量時，蒙特卡洛抽樣模擬計算N次，得到N個技術可采資源量和豐度數(shù)據(jù)對，使用MCFS-Ra雙變量函數(shù)判定有n個數(shù)據(jù)對位于經(jīng)濟性象限（見圖3），則PMCFS為n/N。

圖3 MCFS-Ra雙變量函數(shù)曲線與經(jīng)濟性判定示例

4.2 以PMCFS計算商業(yè)化成功率

商業(yè)化成功率是勘探目標地質(zhì)成功且技術可采資源量超過最小經(jīng)濟規(guī)模的概率[7]，計算公式為：

對應的次商業(yè)性發(fā)現(xiàn)（Sub-Commercial）概率的計算公式為：

式中：PC為商業(yè)化成功率；PG為地質(zhì)成功率；PMCFS為技術可采資源量大于最小經(jīng)濟規(guī)模的概率；PSC為次商業(yè)性發(fā)現(xiàn)的概率。

5 以事件概率分支為節(jié)點建立決策樹分支并計算經(jīng)濟指標

針對某一目標的勘探可能發(fā)生的三種概率性事件分別為：勘探失敗，發(fā)生概率為PDH；次商業(yè)性發(fā)現(xiàn)，發(fā)生概率為PSC；商業(yè)化成功，發(fā)生概率為PC。分別計算三種概率事件獨立發(fā)生時承包商的經(jīng)濟性指標作為經(jīng)濟評價決策樹的分支。

5.1 勘探失敗的經(jīng)濟性指標計算

評價時段以項目評估時刻為始點，以預測證實勘探失敗并退出時刻為終點?？碧绞?，沒有收入，項目現(xiàn)金流為這一時段內(nèi)投入的所有成本支出[12]，包括：獲取成本，研究費用，地震勘探、鉆前準備、勘探井的工程成本，以及退出成本等。以預設的折現(xiàn)率計算項目的凈現(xiàn)值，作為勘探失敗事件發(fā)生時的主要經(jīng)濟指標。

5.2 次商業(yè)性發(fā)現(xiàn)的經(jīng)濟指標計算

評價時段以項目評估時刻為始點，以預測證實次商業(yè)性并退出的時刻為終點。未實現(xiàn)商業(yè)開發(fā)，沒有收入，項目現(xiàn)金流為這一時間段內(nèi)所有成本支出，包括：獲取成本，研究費用，地震勘探、鉆前準備、勘探井和評價井的工程成本，以及退出成本等。以預設的折現(xiàn)率計算項目的凈現(xiàn)值，作為次商業(yè)性發(fā)現(xiàn)時的主要經(jīng)濟指標。

5.3 商業(yè)化成功的經(jīng)濟性指標計算

5.3.1 評估資源量選取

首先，將雙變量最小經(jīng)濟規(guī)模函數(shù)判定的n個具有經(jīng)濟性的風險前技術可采資源量數(shù)值點由大到小排序，得到經(jīng)濟可采資源量（截斷后風險前技術可采資源量）的概率分布。選取累計概率為10%、50%和90%的數(shù)值點P10T、P50T和P90T作為商業(yè)化成功時進行經(jīng)濟性測算的高、中、低三種經(jīng)濟可采資源量方案。然后，根據(jù)斯旺森法則[13]賦予三種方案在商業(yè)化成功前提下可能實現(xiàn)的概率（或權重）分別為30%、40%和30%，則各自作為獨立事件發(fā)生的概率分別為Pc×30%、Pc×40%和Pc×30%。

5.3.2 開發(fā)與工程方案規(guī)劃

以P10T、P50T和P90T三種風險前經(jīng)濟可采資源量和對應的資源豐度為基礎，合理選取開發(fā)參數(shù)，以項目規(guī)定的合同期為限定，分別制定三種開發(fā)方案，包括：產(chǎn)量規(guī)劃、開發(fā)井鉆完井計劃、生產(chǎn)設施規(guī)模設計、棄置方案及年度工程量安排等。

5.3.3 費用估算

以當前技術和市場環(huán)境下的費率為標準，分別估算為實現(xiàn)P10T、P50T和P90T三種開發(fā)方案所投入的勘探和開發(fā)費用，以及合同規(guī)定必須承擔或支付的其他費用。

1）勘探費用包括：項目獲取費用，研究費用，地震勘探、鉆前準備、勘探井和評價井的工程費用，以及為證實項目可實現(xiàn)商業(yè)化的其他支出。

2）開發(fā)費用包括：資本投資（Capex），主要涉及鉆井、生產(chǎn)設施建設等工程費用；操作費用（Opex），主要涉及生產(chǎn)井及設施維護、辦公場地租賃及人員費等；棄置費，主要為項目結束時生產(chǎn)井及生產(chǎn)設施的棄置費用。

3）其他費用包括：管理費，商業(yè)發(fā)現(xiàn)費，以及培訓費等為實現(xiàn)商業(yè)開發(fā)所投入的其他費用。

5.3.4 經(jīng)濟參數(shù)假定

使用折現(xiàn)現(xiàn)金流法對勘探項目進行經(jīng)濟評價，即對項目未來預期的經(jīng)濟性進行評估。因此，需要預測性假定一些未來可能或必然變化的經(jīng)濟參數(shù)，包括：

1）折現(xiàn)率：評估機構在評估時刻所要求的預設值。

2）評估時段：評估時刻至合同規(guī)定的項目終止時刻。

3）原油價格：以評估機構預測的年度原油單位價格為準。

4）費率變化：未來費用的變化幅度參考評估機構設定的標準。

5）股權比例：以財稅合同規(guī)定或評估機構預設的承包商股權比例為準。

5.3.5 經(jīng)濟性指標計算

在規(guī)定的財稅合同下，分別計算P10T、P50T和P90T三種開發(fā)方案下承包商的風險前經(jīng)濟性指標，主要包括凈現(xiàn)值（NPV）、現(xiàn)值盈利指數(shù)（PVPI）、內(nèi)部收益率（IRR）、盈虧平衡時原油單位價格（BE）和風險后資源量等[14]。

6 以量化的事件概率為系數(shù)建立風險后經(jīng)濟評價決策樹模型

以勘探失敗、次商業(yè)性發(fā)現(xiàn)和商業(yè)成功P10T、P50T、P90T開發(fā)方案共5種情景作為決策樹模型的5個分支，以每個分支獨立發(fā)生的概率為系數(shù)，建立風險后經(jīng)濟評價決策樹模型（見圖4），并計算出常用的風險后經(jīng)濟性指標，主要包括：

圖4 海外某勘探項目風險后經(jīng)濟評價決策樹模型實例

風險后期望價值EMV（Expected Monetary Value）的計算公式為[15,16]：

式中：P(i)為第i種情景獨立發(fā)生的概率；NPV(i)為第i種情景的凈現(xiàn)值。

風險后現(xiàn)值盈利指數(shù)（Risked PVPI）的計算公式為：

式中：EMV為風險后期望價值；t為折現(xiàn)率；P(i)為第i種情景獨立發(fā)生的概率；PV Exp(i)為第i種情景下勘探費用的現(xiàn)值；PV Capex(i)為第i種情景下開發(fā)費用中資本投資的現(xiàn)值。

風險后內(nèi)部收益率（Risked IRR）為使EMV等于0的折現(xiàn)率。

風險后盈虧平衡油價（Risked BE）為使EMV等于0時的原油單位價格。

風險后資源量為商業(yè)化成功的三種經(jīng)濟可采資源量分別與其實現(xiàn)概率乘積后的加和，即考慮了地質(zhì)風險和商業(yè)化風險的資源量。

7 方法檢驗與應用實例

應用上述方法，在100%股權比例前提下，對海外同一合同模式下A、B兩個勘探目標進行經(jīng)濟評價，優(yōu)選獲取方案。A目標為二維地震資料落實的未鉆碎屑巖構造圈閉，位于淺水中等勘探程度盆地內(nèi)，資源規(guī)模大，但地質(zhì)風險較高；B目標為三維地震資料落實的未鉆碳酸鹽巖構造圈閉，位于陸上高勘探程度盆地內(nèi)并臨近已開發(fā)油田，資源規(guī)模小，地質(zhì)風險也較小。從定性的角度無法比較優(yōu)劣，需要將風險進行量化求取事件概率，將其代入風險后經(jīng)濟評價模型，以風險后經(jīng)濟性指標進行優(yōu)選比較。

采用風險打分法對地質(zhì)要素成功概率賦值，使用公式1計算A、B兩個目標的地質(zhì)成功率分別為36.74%和81.00%。采用蒙特卡洛法對A、B目標原油的技術可采資源量各模擬計算5000次，P50值分別為5.07億桶和2.74億桶（見表2）。結果顯示，A目標地質(zhì)風險高，資源潛力大；B目標地質(zhì)風險低，但資源潛力小。

表2 A、B勘探目標地質(zhì)評價參數(shù)

求取A、B兩個目標雙變量最小經(jīng)濟規(guī)模函數(shù)（公式4），判定資源量的經(jīng)濟性（見圖5、圖6），計算PMCFS分別為43.30%和82.80%。依據(jù)公式5計算商業(yè)化成功率分別為15.91%和67.07%。

圖5 A目標技術可采資源量經(jīng)濟性判定

圖6 B目標技術可采資源量經(jīng)濟性判定

在經(jīng)濟可采資源量（截斷后風險前技術可采資源量）概率分布中分別選取A、B目標P10T、P50T和P90T三種經(jīng)濟可采資源量和對應的資源量豐度（見表3）作為商業(yè)化成功事件下三種經(jīng)濟評價情景的資源量基礎，結合斯旺森法則和商業(yè)化成功率求取三種情景發(fā)生的概率。以公式2和公式6計算勘探失敗和次商業(yè)性情景的概率，形成決策樹模型的5個分支情景。分別測算A、B目標各分支情景的經(jīng)濟性指標，并以概率為系數(shù)整合為風險后指標。

表3 A、B目標決策樹分支情景發(fā)生概率與經(jīng)濟可采資源量

以風險后經(jīng)濟指標（見表4）作為對比參數(shù)進行投資方案優(yōu)選。雖然A目標資源潛力大，但由于地質(zhì)風險高，商業(yè)成功率低，風險后資源量小，風險后期望價值（EMV）為負值（-358.39萬美元），風險后現(xiàn)值盈利指數(shù)（PVPI）小于1，投資風險高，價值低。B目標資源潛力雖小，但地質(zhì)風險小，商業(yè)成功率高，風險后資源量大，期望價值為正值（1456.82萬美元），風險后現(xiàn)值盈利指數(shù)大于1，投資風險低，價值較高。總體對比，應優(yōu)先獲取B目標。

表4 A、B目標主要的風險后經(jīng)濟指標

8 結論

本文建立了基于風險量化的海外油氣勘探項目經(jīng)濟評價方法，從資源規(guī)模和資源豐度兩個維度對勘探目標的經(jīng)濟價值進行考量，將地質(zhì)風險、資源量不確定性和商業(yè)性風險予以量化，并融入風險后經(jīng)濟評價的決策樹模型中，以風險后經(jīng)濟指標對比和評估勘探項目的經(jīng)濟性，極大提高了勘探項目經(jīng)濟評價的全面性。

1）地質(zhì)成功率、資源量概率分布和商業(yè)化成功率是地質(zhì)和商業(yè)風險的直接量化呈現(xiàn)，可以為勘探項目決策提供數(shù)據(jù)化的風險分析，更便于多個項目之間風險分析的定量對比。

2）考慮資源的數(shù)量和質(zhì)量兩個維度，以技術可采資源量和其豐度為雙變量建立最小經(jīng)濟規(guī)模函數(shù)，可以更為合理性地判定勘探目標技術可采資源量的經(jīng)濟性。

3）以量化的事件概率為系數(shù)，綜合分析勘探失敗、次商業(yè)性發(fā)現(xiàn)和商業(yè)成功P10T、P50T、P90T開發(fā)方案5種情景所建立的風險后經(jīng)濟評價模型，將定量化的風險分析融入經(jīng)濟性指標，為項目間經(jīng)濟性的對比以及投資決策提供了更為全面、科學的數(shù)據(jù)支撐。