天然氣開發(fā)戰(zhàn)略規(guī)劃風險量化評價方法研究

陸家亮 孫玉平,2 趙素平

1.中國石油勘探開發(fā)研究院廊坊分院 2.中國科學院大學

天然氣開發(fā)戰(zhàn)略規(guī)劃風險量化評價方法研究

陸家亮1孫玉平1,2趙素平1

1.中國石油勘探開發(fā)研究院廊坊分院 2.中國科學院大學

陸家亮等.天然氣開發(fā)戰(zhàn)略規(guī)劃風險量化評價方法研究. 天然氣工業(yè)，2016, 36(10): 149-156.

天然氣開發(fā)戰(zhàn)略規(guī)劃編制過程中許多指標都具有不確定性，有可能會導致實施過程中存在較大的風險，為了更好地規(guī)避風險，充分發(fā)揮戰(zhàn)略規(guī)劃的引領作用，對風險進行量化評價就顯得十分必要。為此，系統(tǒng)開展了天然氣開發(fā)戰(zhàn)略規(guī)劃風險因素識別、目標模擬方法和風險綜合評價標準研究。天然氣開發(fā)戰(zhàn)略規(guī)劃風險因素主要有7類，即資源規(guī)模、開發(fā)地質(zhì)、規(guī)劃部署、技術水平、經(jīng)濟效益、管道市場和宏觀政策風險；考慮不同風險因素對規(guī)劃目標的作用機理，建立了產(chǎn)量評價數(shù)學模型，即以資源規(guī)模和開發(fā)地質(zhì)作為產(chǎn)量規(guī)模評價的基礎，以技術水平、管道市場、宏觀政策和規(guī)劃部署風險為約束條件，以經(jīng)濟效益最大化為優(yōu)化目標的天然氣產(chǎn)量最優(yōu)化預測模型；引入蒙特卡洛隨機模擬方法，實現(xiàn)了產(chǎn)量概率模擬；綜合考慮產(chǎn)量目標實現(xiàn)概率和離散程度兩個指標建立了風險等級評價矩陣，并針對客觀風險和決策風險特點分別建立了“概率曲線掃描法”和“概率曲線位移法”兩種風險因素敏感評價方法。實例應用效果表明，該風險量化評價模型能夠量化戰(zhàn)略規(guī)劃風險大小、主要風險點及其分布特征，可以為辨識和降低戰(zhàn)略規(guī)劃風險、制定規(guī)避措施提供科學依據(jù)。

天然氣戰(zhàn)略規(guī)劃 風險分析 量化評價 產(chǎn)量優(yōu)化 概率評價 概率曲線掃描法 概率曲線位移法

天然氣開發(fā)戰(zhàn)略規(guī)劃是油氣企業(yè)在系統(tǒng)總結(jié)天然氣發(fā)展歷史、正確評價氣田生產(chǎn)現(xiàn)狀、科學預測未來發(fā)展趨勢的基礎上形成的綱領性文件，具有綜合性、前瞻性和指導性，是油氣田企業(yè)天然氣業(yè)務健康發(fā)展的綱領和行動指南。科學的戰(zhàn)略規(guī)劃既能保障油氣田按照其自然規(guī)律開采，又能保障企業(yè)高效和可持續(xù)發(fā)展[1]。然而，在開發(fā)戰(zhàn)略規(guī)劃制定中許多關鍵指標如儲量、投資、成本、價格等都具有較大的不確定性[2]，為了更好地規(guī)避風險、突出戰(zhàn)略規(guī)劃的指導作用，對風險進行量化評價就顯得十分必要。

全球油氣行業(yè)的風險評價始于20世紀60年代，主要在鉆井項目中開展研究[3]，20世紀90年代以來，在勘探項目、開發(fā)項目及環(huán)境保護項目中相繼開展了風險研究[4-7]，盡管研究領域不同，但它們都有一個共同的特點——都是對單一項目進行風險評價。這與油氣開發(fā)戰(zhàn)略規(guī)劃風險評價研究有許多不同，主要區(qū)別體現(xiàn)在以下4個方面：①空間概念范圍不同，單一項目風險評價的對象只有一個油氣田[8]；戰(zhàn)略規(guī)劃風險評價涉及多個油氣田，其難點是必須解決好油氣田個體的特殊性及其之間的相關性。②對時間節(jié)點的要求不同，單一項目風險評價不關心油氣田開發(fā)的起始年，只關心相對于起始年的各年產(chǎn)量[9-10]；而戰(zhàn)略規(guī)劃風險評價對時間節(jié)點要求非常嚴格，起始年具有重要的作用，必須處理好時間節(jié)點之間的相關性。③量化目標不同，單一項目風險評價只關心經(jīng)濟效益風險[11]；而在戰(zhàn)略規(guī)劃風險評價中，經(jīng)濟效益和產(chǎn)量規(guī)模同等重要，特別是由于戰(zhàn)略規(guī)劃事關企業(yè)全局發(fā)展，有時產(chǎn)量規(guī)模比經(jīng)濟效益更加重要。④風險參數(shù)的量化方法不同，單一項目風險評價采用敏感分析方法，將所有參數(shù)的變化范圍都設定在一個固定變化范圍內(nèi)[12]；而戰(zhàn)略規(guī)劃風險評價中每個量化參數(shù)具有不同的變化規(guī)律，分布范圍各不相同。

針對天然氣開發(fā)戰(zhàn)略規(guī)劃風險評價的特殊性，筆者系統(tǒng)開展了風險因素識別、量化評價模型建立、等級評價矩陣分析以及風險對策定量化評價研究，建立了天然氣開發(fā)戰(zhàn)略規(guī)劃風險量化評價方法。

1 天然氣開發(fā)戰(zhàn)略規(guī)劃風險因素識別

通過全面總結(jié)“十五”以來國家、油氣企業(yè)以及重點地區(qū)天然氣戰(zhàn)略規(guī)劃執(zhí)行情況，系統(tǒng)分析了戰(zhàn)略規(guī)劃目標出現(xiàn)偏差的主要原因，認為主要存在7類風險。

1.1 資源規(guī)模風險

資源規(guī)模風險包括資源量規(guī)模、資源量可以轉(zhuǎn)化為探明儲量規(guī)模和探明儲量可動用規(guī)模等3個層次的風險。資源量規(guī)模本身是伴隨資源勘探投入增加、理論認識提高和方法技術進步而不斷變化的（表1）；資源量轉(zhuǎn)化為探明儲量過程中受地質(zhì)認識程度、技術、投資等影響，其轉(zhuǎn)化率也存在較大的不確定性；即使是已探明儲量規(guī)模也有風險，按行業(yè)標準規(guī)定探明儲量誤差范圍在20%以內(nèi)是可以接受的[13-14]（表2）。

表1 我國歷年天然氣資源量評價結(jié)果表

表2 不同級別儲量可接受誤差范圍表

1.2 開發(fā)地質(zhì)風險

開發(fā)地質(zhì)風險是指決定天然氣資源開發(fā)難易程度的客觀風險。由于資源埋藏于地下，無法獲得直觀的認識，只能通過地震、鉆井、測井、試井等手段間接認識，受地質(zhì)資料限制，解釋結(jié)果存在不確定性，特別是對氣藏構(gòu)造特征、儲層連續(xù)性和非均質(zhì)性、儲層裂縫發(fā)育程度、邊底水活躍程度等方面的認識存在風險。例如，新疆瑪河氣田2007年底投入開發(fā)，2008年底上報含氣面積為20.83 km2，上報天然氣地質(zhì)儲量為313.98×108m3，通過5年的開發(fā)，地質(zhì)認識不斷深化，氣田構(gòu)造復雜性逐漸清晰，2012年復算地質(zhì)儲量為167.66×108m3[15]，減少47%。

1.3 規(guī)劃部署風險

規(guī)劃部署風險主要是開發(fā)節(jié)奏、工作量和投資是否滿足實際生產(chǎn)需求的風險。地理環(huán)境惡劣、鉆井成本變化和建設隊伍素質(zhì)的風險直接影響產(chǎn)能建設進度等規(guī)劃部署的完成情況。

1.4 技術水平風險

技術水平風險主要指針對不同類型氣藏所采取

的開發(fā)手段是否有效的風險，由于技術研發(fā)是一個緩慢的過程，導致在編制戰(zhàn)略規(guī)劃時常常會高估或低估了技術進步的潛力。

1.5 經(jīng)濟效益風險

受規(guī)劃期間天然氣經(jīng)濟評價參數(shù)不確定性的影響，如銷售價格、經(jīng)營成本和建設投資等，規(guī)劃的效益目標是否能夠?qū)崿F(xiàn)也存在一定的風險。

1.6 管道市場風險

上中下游一體化是天然氣工業(yè)最顯著的特點，從氣田生產(chǎn)、輸送管網(wǎng)、儲氣庫到用戶是一個龐大的體系，相互關聯(lián)。天然氣開發(fā)戰(zhàn)略規(guī)劃必須考慮上中下游協(xié)調(diào)與可持續(xù)發(fā)展，中下游約束會限制天然氣生產(chǎn)規(guī)模，增加規(guī)劃目標的不確定性。

1.7 宏觀政策風險

政策的初衷是在保障健康安全環(huán)保的前提下實現(xiàn)資源的高效科學開發(fā)，實現(xiàn)資源的安全平穩(wěn)供應。但是，一些天然氣財稅政策會增加天然氣開發(fā)的難度，給天然氣開發(fā)帶來不確定性。

綜上所述，7類風險因素產(chǎn)生的機理不同，對規(guī)劃目標作用的方式也不相同。資源規(guī)模風險和開發(fā)地質(zhì)風險屬于客觀風險，只能認識不能改變，針對客觀風險需要增加對客觀規(guī)律的認識，使評價結(jié)果更加靠近真實情況，從而盡可能降低戰(zhàn)略規(guī)劃的不確定性。規(guī)劃部署風險、經(jīng)濟效益風險、管道市場風險、宏觀政策風險和技術水平風險屬于決策風險，受人的主觀能動性控制，不僅能夠認識而且能夠改變，如提升技術水平可以提高規(guī)劃目標實現(xiàn)概率。

2 天然氣開發(fā)戰(zhàn)略規(guī)劃風險產(chǎn)量模擬方法

2.1 規(guī)劃產(chǎn)量模擬原理

天然氣開發(fā)戰(zhàn)略規(guī)劃的產(chǎn)量風險評價過程是一個考慮多風險因素的產(chǎn)量最優(yōu)化過程，7類風險對規(guī)劃產(chǎn)量的作用機理有所不同，產(chǎn)量風險評價模型本質(zhì)上是確定產(chǎn)量與7類風險因素的邏輯關系（圖1）。通過分析，規(guī)劃產(chǎn)量風險模擬過程相應地分為兩個階段：第一階段考慮資源規(guī)模和開發(fā)地質(zhì)兩類客觀風險得到最大產(chǎn)量潛力；第二階段考慮5類決策風險，對最大產(chǎn)量潛力逐級限制，得到滿足約束條件的產(chǎn)量。兩個階段分別稱為無約束的產(chǎn)量模擬階段和有約束的產(chǎn)量模擬階段。

2.1.1 無約束產(chǎn)量模擬

無約束產(chǎn)量模擬只考慮天然氣資源規(guī)模風險和開發(fā)地質(zhì)風險，模擬得到的產(chǎn)量可以視作是天然氣開發(fā)的最大潛力，采用產(chǎn)量構(gòu)成法計算，即將評價單元分成探明已開發(fā)、探明未開發(fā)和待探明氣田3個部分，先計算每部分的產(chǎn)量，再求和計算氣區(qū)產(chǎn)量，即

產(chǎn)量構(gòu)成法中最小評價單元為單一氣田（或者可合并的氣田群），氣田開發(fā)一般經(jīng)歷上產(chǎn)、穩(wěn)產(chǎn)、遞減和廢棄階段，不同階段產(chǎn)量計算采用公式：

圖1 7類風險因素在天然氣開發(fā)戰(zhàn)略規(guī)劃產(chǎn)量模擬中的邏輯關系圖

2.1.2 有約束產(chǎn)量模擬

有約束產(chǎn)量模擬需要考慮天然氣開發(fā)所面臨的各種決策風險，此時需要對氣田和氣區(qū)產(chǎn)量進行調(diào)整。首先，考慮氣田投資是否到位、工作量是否充足、地面配套能力是否滿足生產(chǎn)需求、開發(fā)技術是否有效等，對氣田產(chǎn)量進行調(diào)整：

其次，考慮氣區(qū)的市場需求量、管輸能力和宏觀政策等約束，對氣田和氣區(qū)產(chǎn)量進行調(diào)整。當氣田產(chǎn)量之和小于等于氣區(qū)約束產(chǎn)量時，氣區(qū)和氣田產(chǎn)量不需要調(diào)整；當氣田產(chǎn)量之和大于氣區(qū)約束產(chǎn)量時，需要對部分氣田進行調(diào)整。調(diào)整的基本原則是：優(yōu)先調(diào)整無效益或效益較差的氣田；優(yōu)先調(diào)整恢復生產(chǎn)較容易的氣田；優(yōu)先調(diào)整生產(chǎn)制度對最終采收率影響較小的氣田；保證地面集輸處理廠正常工作的最低產(chǎn)量要求?？紤]約束時氣區(qū)、氣田產(chǎn)量模擬函數(shù)如公式（4）、公式（5）所示：

兩次氣田產(chǎn)量調(diào)整和一次氣區(qū)產(chǎn)量調(diào)整后，完成了某年度氣田與氣區(qū)產(chǎn)量模擬。計算當年末所有氣田的采出程度，判斷氣田所處開發(fā)階段，根據(jù)公式（2）為下一年度氣田產(chǎn)量測算選擇模擬函數(shù)，實現(xiàn)了氣田上一個時間節(jié)點對下一個時間節(jié)點的約束（圖2）。

2.2 規(guī)劃產(chǎn)量概率模擬

計算天然氣產(chǎn)量的諸多參數(shù)存在不確定性，理論上任意的參數(shù)組合都可能發(fā)生，為盡可能模擬所有可能的產(chǎn)量，引入了蒙特卡洛隨機模擬方法。模擬過程首先是根據(jù)風險因素特點，確定風險量化指標的概率曲線，應用蒙特卡洛方法對風險量化指標進行隨機抽值，計算規(guī)劃期產(chǎn)量，通過多次隨機計算實現(xiàn)對規(guī)劃期產(chǎn)量概率的模擬。

圖2 考慮時間節(jié)點和氣田間約束時產(chǎn)量模擬流程圖

3 天然氣開發(fā)戰(zhàn)略規(guī)劃目標風險綜合評價

3.1 風險評價指標設置

風險評價的核心是評估規(guī)劃目標能否實現(xiàn)。一般用隨機模擬產(chǎn)量大于規(guī)劃目標的累積概率來表征規(guī)劃目標的實現(xiàn)概率，大于規(guī)劃目標的概率越大，實現(xiàn)概率越高。但是，在實際執(zhí)行過程中，也會出現(xiàn)規(guī)劃目標實現(xiàn)概率大但執(zhí)行效果較差的情況，主要原因是概率產(chǎn)量離散程度大。為此引入“實現(xiàn)概率”和“離散程度”兩個指標來評價風險大小，其中“離散程度”指隨機模擬值與期望值之差的絕對值的算術平均值，再除以期望值。

3.2 風險等級評價矩陣

綜合考慮規(guī)劃目標的實現(xiàn)概率和概率產(chǎn)量的離散程度，建立了風險等級評價矩陣，將風險分為4個等級（圖3）：①Ⅰ級風險，規(guī)劃目標實現(xiàn)概率高（大于等于80%）、離散程度低（小于等于5%），規(guī)劃目標風險小。②Ⅱ級風險，規(guī)劃目標實現(xiàn)概率較高（50%～80%，含50%）、離散程度較低（小于等于10%），或者規(guī)劃目標實現(xiàn)概率高（大于等于80%）、離散程度較低（5%～10%，含10%），規(guī)劃目標風險可接受。③Ⅲ級風險，規(guī)劃目標實現(xiàn)概率低（20%～50%，含20%）、離散程度較低（小于

等于10%），或者規(guī)劃目標實現(xiàn)概率較高（大于等于50%）、離散程度較大（10%～25%，含25%），規(guī)劃目標風險較大，需要進一步優(yōu)化。④Ⅳ級風險，規(guī)劃目標實現(xiàn)概率很低（小于20%），或者離散程度大（大于25%），或者規(guī)劃目標實現(xiàn)概率低（20%～50%）、離散程度較大（10%～25%），規(guī)劃目標風險大，不可接受。

圖3 戰(zhàn)略規(guī)劃風險等級評價矩陣圖

3.3 風險敏感評價方法

由上述風險等級評價標準可見，降低風險等級的策略分為兩類，一是提高實現(xiàn)概率，二是降低離散程度。結(jié)合7類風險因素特點，針對不同類型的風險建立相應的敏感評價方法。

客觀風險因素的評價方法為“概率曲線掃描法”。由于客觀風險只能認識不能改變，因此只能根據(jù)客觀風險量化指標的累積概率曲線分布規(guī)律，計算不同概率時產(chǎn)量的大小，從而評價客觀風險點的敏感程度，指出哪些風險點是主要風險。通過深化客觀風險研究，提高風險因素的認知程度，降低規(guī)劃目標離散程度，從而達到降低風險的目的。

決策風險因素的評價方法為“概率曲線位移法”。由于決策風險既能認識也能改變，因此決策風險量化指標概率曲線可以改變。根據(jù)決策風險因素的累積概率曲線分布規(guī)律，評價決策風險在一定范圍內(nèi)變化對產(chǎn)量的影響程度。該方法能夠評價決策風險點對規(guī)劃目標的敏感程度，通過人的主觀能動性提高規(guī)劃目標實現(xiàn)概率，使得戰(zhàn)略規(guī)劃風險得到有效控制。

4 應用實例

某構(gòu)造帶東西長約240 km，南北寬20～35 km，面積約6 000 km2，區(qū)帶資源量大，構(gòu)造帶內(nèi)已經(jīng)有探明氣田A和B，控制、預測氣田C、D、E和F，共上報三級天然氣地質(zhì)儲量約6 500×108m3，另有儲備圈閉26個，圈閉總資源量為2.19×1012m3，展示了非常好的勘探開發(fā)前景，2008—2009年編制完成了《某構(gòu)造帶天然氣開發(fā)規(guī)劃方案》，產(chǎn)量規(guī)劃目標如圖4所示。

4.1 評價單元劃分及量化指標描述

4.1.1 評價單元劃分

圖4 某構(gòu)造帶天然氣產(chǎn)量規(guī)劃目標圖

評價單元分為氣田A、氣田B和待探明儲量區(qū)3類。其中，氣田A探明已開發(fā)，氣藏類型屬于中孔隙度、中滲透率、底水、異常高壓、干氣氣藏；氣田B探明未開發(fā)，氣藏類型屬于低孔隙度、低滲透率、深層高壓、層狀邊水、凝析氣藏，規(guī)劃編制時尚未編制開發(fā)方案；氣田C、D、E、F和26個儲備圈閉統(tǒng)歸為待探明儲量區(qū)。

4.1.2 量化參數(shù)描述

需要準備的參數(shù)分為3類：①勘探開發(fā)歷史和現(xiàn)狀數(shù)據(jù)；②規(guī)劃方案目標和部署；③風險因素概率曲線。歷史和現(xiàn)狀參數(shù)是風險研究的前提條件，規(guī)劃目標和部署是風險研究的對象，風險因素概率曲線描述是風險量化評價的關鍵，確定方法一般有統(tǒng)計分析法和標準曲線法（表3）。

4.2 規(guī)劃目標風險等級評價

4.2.1 不同時間節(jié)點風險評價

利用風險量化評價模型對規(guī)劃期內(nèi)產(chǎn)量目標進行了1 000次隨機模擬，按模擬結(jié)果從大到小進行排隊，第50位對應的產(chǎn)量為P5產(chǎn)量，以此類推，第500和第950位對應產(chǎn)量為P50和P95產(chǎn)量，概率趨勢如圖5所示。

根據(jù)規(guī)劃目標的實現(xiàn)概率和離散程度，對規(guī)劃目標進行了風險等級評價（表4）。例如，2010年和2025年兩個時間節(jié)點規(guī)劃產(chǎn)量目標分別為80×108m3、240×108m3，評價結(jié)果表明：2010年大于規(guī)劃目標概率為100%，離散程度為0.31%，風險等級為Ⅰ級；2025年大于規(guī)劃目標概率為21%，離散程度為6.1%，風險等級Ⅲ級。

4.2.2 不同評價單元風險評價

從不同評價單元規(guī)劃產(chǎn)量風險等級結(jié)果可見（表5），已開發(fā)氣田A和探明未開發(fā)氣田B風險較小，待探明儲量區(qū)規(guī)劃風險較大。

表3 天然氣開發(fā)規(guī)劃風險評價準備數(shù)據(jù)表

圖5 某構(gòu)造帶概率產(chǎn)量和規(guī)劃產(chǎn)量圖

4.3 主要風險點及規(guī)避措施

4.3.1 主要風險點評價

以待探明儲量區(qū)2025年產(chǎn)量目標為研究對象，分析主要風險點。從客觀風險因素敏感評價結(jié)果可見（圖6），客觀風險主要是氣田儲量的可靠程度。從決策風險敏感程度評價結(jié)果可見（圖7），投資規(guī)模和技術水平對產(chǎn)量目標更敏感。

4.3.2 規(guī)避措施分析

根據(jù)上述主要風險點評價結(jié)果，建議采取以下風險規(guī)避措施：①進一步加大勘探投入和科技攻關，增加新增儲量規(guī)模。②通過技術進步提高儲量動用程度和單井產(chǎn)量。例如待探明儲量區(qū)2025年產(chǎn)量規(guī)劃目標實現(xiàn)概率為1.1%，離散程度為8.7%，風險等級為Ⅳ級；通過加大勘探投入和技術攻關，新增儲量規(guī)模在原規(guī)劃基礎上增加30%時，規(guī)劃目標實現(xiàn)概率達到95%，離散程度為4.6%，風險等級降為Ⅰ級。

4.4 規(guī)劃執(zhí)行動態(tài)分析

對比某構(gòu)造帶2010—2014年期間規(guī)劃目標與實際執(zhí)行情況，總體上規(guī)劃執(zhí)行效果較好，5年累計產(chǎn)量誤差僅6%（表6），與方案風險評價認識基本一致（Ⅰ級風險），表明戰(zhàn)略規(guī)劃風險量化評價模型具有較好的風險預警功能。

表4 某構(gòu)造帶不同開發(fā)階段產(chǎn)量風險等級表

表5 不同評價單元規(guī)劃產(chǎn)量風險等級表

圖6 2025年待探明儲量區(qū)客觀風險因素敏感評價結(jié)果圖

圖7 2025年待探明儲量區(qū)決策風險因素敏感評價結(jié)果圖

表6 某構(gòu)造帶天然氣生產(chǎn)情況表 108m3

5 結(jié)論

1）天然氣開發(fā)戰(zhàn)略規(guī)劃風險因素可以分為資源規(guī)模、開發(fā)地質(zhì)、規(guī)劃部署、技術水平、經(jīng)濟效益、管道市場約束和宏觀政策等7類風險因素，其中前兩類為客觀風險，后5類為決策風險。

2）基于不同風險因素與規(guī)劃目標之間的邏輯關系，建立了天然氣開發(fā)戰(zhàn)略規(guī)劃產(chǎn)量評價數(shù)學模型，即以資源規(guī)模和開發(fā)地質(zhì)作為產(chǎn)量評價的基礎，以技術水平、管道市場、宏觀政策和規(guī)劃部署4類決

策風險為約束條件，以經(jīng)濟效益最大化為優(yōu)化目標的天然氣產(chǎn)量最優(yōu)化評價模型。

3）綜合考慮大于規(guī)劃目標概率和概率產(chǎn)量的離散程度，建立了天然氣開發(fā)戰(zhàn)略規(guī)劃目標風險等級評價矩陣?？紤]客觀風險和決策風險的特點，分別建立了“概率曲線掃描法”和“概率曲線位移法”兩種風險因素敏感評價方法。

4）從應用效果來看，天然氣開發(fā)戰(zhàn)略規(guī)劃風險量化模型能夠量化戰(zhàn)略規(guī)劃目標的風險大小和主要風險點，能夠評價風險在不同時間節(jié)點和不同評價單元上的分布，從而為辨識和降低戰(zhàn)略規(guī)劃風險、保障戰(zhàn)略規(guī)劃順利實施提供科學依據(jù)。

符 號 說 明

Q表示氣區(qū)總產(chǎn)量，108m3；q表示單氣田產(chǎn)量，108m3；PD表示探明已開發(fā)氣田產(chǎn)量，108m3；PUD表示探明未開發(fā)氣田產(chǎn)量，108m3；UD表示待發(fā)現(xiàn)氣田的產(chǎn)量，108m3；m表示探明已開氣田數(shù)量，個；n表示探明未開發(fā)氣田數(shù)量，個；l表示待發(fā)現(xiàn)氣田數(shù)量，個；i表示氣田順序；t表示時間，a；CT表示產(chǎn)能建設周期，a；PL表示穩(wěn)產(chǎn)年限，a；Tf表示氣田生命周期，a；ˉq表示穩(wěn)產(chǎn)規(guī)模，108m3；Rd表示遞減率；q'i,t表示氣田第一次調(diào)整后產(chǎn)量，108m3；q''i,t表示氣田第二次調(diào)整后產(chǎn)量，108m3；qi,約束產(chǎn)量表示氣田約束產(chǎn)量，108m3；x表示不需要進行產(chǎn)量調(diào)整氣田數(shù)量，個；y表示優(yōu)先限產(chǎn)氣田數(shù)量，個；χ表示限產(chǎn)氣田產(chǎn)量調(diào)整系數(shù)。

[1]劉毅軍, 陸家亮, 宮雨, 孫玉平. 天然氣產(chǎn)業(yè)鏈上游規(guī)劃風險評價[M]. 北京: 石油工業(yè)出版社, 2012: 46-56.

Liu Yijun, Lu Jialiang, Gong Yu, Sun Yuping. Risk research on upstream development planning of natural gas industrial chain[M]. Beijing: Petroleum Industry Press, 2012: 46-56.

[2] Mingee JC. The petroleum industry's differential risks[C]//Fall Meeting of the Society of Petroleum Engineers of AIME, 11-14 October 1964, Houston, Texas, USA. DOI: http://dx.doi. org/10.2118/969-MS.

[3] Alexander JA, Lohr JR. Risk analysis—Lessons learned[C]//SPE Annual Technical Conference and Exhibition, 27-30 September 1998, New Orleans, Louisiana, USA. DOI: http://dx.doi. org/10.2118/49030-MS.

[4] Behrenbruch P, Azinger KL, Foley MV. Uncertainty and risk in petroleum exploration and development: The expectation curve method[C]//SPE Asia-Pacific Conference, 13-15 September 1989, Sydney, Australia. DOI: http://dx.doi.org/10.2118/19475-MS.

[5] Sorgard E, Jodestol K, Hoell E, Fredhelm B. A stepwise methodology for quantitative environmental risk analysis of offshore petroleum activities[C]//SPE/UKOOA European Environment Conference, 15-16 April 1997, Aberdeen, UK. DOI: http://dx.doi.org/10.2118/37851-MS.

[6] Turner SK, Singer RV, Pegram A, Saunders B. Integrated risk management in oil and gas exploration and production[C]//SPE International Conference on Health, Safety and Environment in Oil and Gas Exploration and Production, 7-10 June 1998, Caracas, Venezuela. DOI: http://dx.doi.org/10.2118/46811-MS.

[7] McCulloch BR. A practical approach to SH&E risk assessments within exploration & production operations[C]//SPE International Conference on Health, Safety and Environment in Oil and Gas Exploration and Production, 20-22 March 2002, Kuala Lumpur, Malaysia. DOI: http://dx.doi.org/10.2118/73892-MS.

[8] 李剛, 游傳新. 淺談石油項目投資風險分析[J]. 地質(zhì)技術經(jīng)濟管理, 2003, 25(5): 68-70.

Li Gang, You Chuanxin. Analysis on investment risk of petroleum project[J]. Geological Technoeconomic Management, 2003, 25(5): 68-70.

[9] Reinsvold CH, Johnson E, Menke M. Portfolio optimization for oil and gas producers: Creating value by seeing the forest as well as the trees[C]//SPE Annual Technical Conference and Exhibition, 21-24 September 2008, Denver, Colorado, USA. DOI: http:// dx.doi.org/10.2118/116419-MS.

[10] Haskett WJ. Production profile evaluation as an element of economic viability and expected outcome[C]//SPE Hydrocarbon Economics and Evaluation Symposium, 3-5 April 2005, Dallas, Texas, USA. DOI: http://dx.doi.org/10.2118/90440-MS.

[11] 張明泉, 鐘雄. 蒙特卡洛模擬在油田開發(fā)經(jīng)濟評價風險中的應用[J]. 西南石油大學學報: 社會科學版, 2012, 14(4): 6-10.

Zhang Mingquan, Zhong Xiong. Application of Monte Carlo simulation to economic evaluation of oil and gas development[J]. Journal of Southwest Petroleum University: Social Sciences Edition, 2012, 14(4): 6-10.

[12] 中華人民共和國國家能源局. 天然氣開發(fā)規(guī)劃編制技術要求[S]. SY/T 6436—2012, 2012.

National Energy Administration of the People/s Republic of China. Technical requirement for establishment of natural gas development plan[S]. SY/T 6436-2012, 2012.

[13] 中華人民共和國國土資源部. 石油天然氣資源/儲量分類[S]. GB/T 19492—2004, 2004.

Ministry of Land and Resources of the People's Republic of China. Classification for petroleum resources/reserves[S]. GB/T 19492-2004, 2004.

[14] 中華人民共和國國家石油和化學工業(yè)局. 石油探明儲量計算細則裂縫性油氣藏部分[S]. SY/T 5386—2010, 2010.

State Bureau of Petroleum and Chemical Industries of the People's Republic of China. The regulations of proved reserves calculation of petroleum the part of fractured oil and gas reservoir[S]. SY/T 5386-2010, 2010.

[15] 中華人民共和國國土資源部. 全國油氣礦產(chǎn)儲量通報[R]. 北京：中華人民共和國國土資源部, 2012.

Ministry of Land and Resources of the People's Republic of China. Bulletin of the national oil and gas reserve[R]. Beijing: Ministry of Land and Resources of the People's Republic of China, 2012.

（修改回稿日期 2016-08-20 編 輯 陳 嵩）

Quantitative risk evaluation methods in natural gas development strategic planning

Lu Jialiang1, Sun Yuping1,2, Zhao Suping1
(1.Langfang Branch of PetroChina Exploration and Development Research Institute, Langfang, Hebei 065007, China; 2.China University of Academy of Sciences, Beijing 100083, China)
NATUR. GAS IND. VOLUME 36, ISSUE 10, pp.149-156, 10/25/2016. (ISSN 1000-0976; In Chinese)

Uncertainties existed in the process of compiling strategic plan of natural gas development will lead to rather high risks in actual implementation. Therefore, quantitative risk evaluation is important in avoiding those risks and exerting the effective role of strategic planning. Hence, systematic research was conducted on risk factors identification, target simulated methodology, and assessment criteria in gas development strategic planning. In terms of risk factors identification, seven types of risks are summarized: resource scale, development geology, plan deploying, technology level, economic benefits, pipeline-market constraints and macro policies. Considering the mechanisms of different risks affecting strategic planning, an optimal gas-output forecasting model was established. This is a prediction model based on resource scale and development geology, and constrained by technology level, pipeline-market constraints, macro policies and plan deploying, and targeting for economic benefits maximization. In this model, the Monte Carlo stochastic simulation method was introduced to stimulate gas-output probability, and then risk grade assessment matrix was built considering both the probability for achieving the yield target and its dispersion degree. Finally, based on the evaluation objective and decision-making risks, two sensitivity analysis methods ("probability-curve scanning method" and "probability-curve shifting method") were established. Case histories demonstrated that this quantitative risk assessment model can figure out the risk sizes in strategic planning, identify main risk types, and provide support for implementing measures to reduce risks.

Natural gas strategic planning; Risk analysis; Quantitative evaluation; Gas-output optimization; Probability evaluation; Probability-curve scanning method; Probability-curve shifting method

10.3787/j.issn.1000-0976.2016.10.019

國家科技重大專項 “頁巖氣開發(fā)規(guī)模預測及開發(fā)模式研究”（編號：2016ZX05037-006）。

陸家亮，1963年生，教授級高級工程師，博士；長期從事天然氣戰(zhàn)略規(guī)劃等決策支持研究工作。地址：（065007）河北省廊坊市萬莊44號信箱。ORCID: 0000-0001-5191-656X。E-mail: jllu69@petrochina.com.cn