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 理學院 數學科學系，北京 100084)

區(qū)帶勘探中的油氣資源評價方法

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 理學院 數學科學系，北京 100084)

國內外主流統(tǒng)計方法的預測結果，作為區(qū)帶高效勘探部署的有效決策依據還有一段距離，評價方法研究與應用仍有提升空間。立足于提升區(qū)帶商業(yè)發(fā)現效益以及解決區(qū)帶勘探部署規(guī)劃中的實際問題，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模型內涵與適用條件，揭示特定地質條件約束下的地質風險，輔助提升低勘探程度區(qū)帶的預探目標或風險井的勘探成功率；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)現時間整理、歸并儲量計算單元為經歷了相同地質作用過程的油氣藏(樣本)數據，為求解油氣藏規(guī)?？傮w分布模型提供較為客觀的樣本數據；③充分考慮不同勘探投入對油氣藏發(fā)現的影響，推導期望最大化算法并基于勘探效率圖版求解地質帕萊托概率分布參數，更加客觀地預測區(qū)帶油氣資源潛力及油氣藏規(guī)模結構；④分別采用體現地質和市場不確定性的情景樹，以及勘探目標地質相關性或戰(zhàn)略相關性的貝葉斯網絡，可有效將投資組合技術與公司戰(zhàn)略規(guī)劃部署有機結合起來。

地質帕萊托；勘探效率圖版；投資組合；地質風險評價；區(qū)帶定量評價；油氣資源評價

區(qū)帶油氣資源評價在油氣勘探部署規(guī)劃中占據著重要地位,是油氣勘探一系列投資決策過程中的關鍵環(huán)節(jié)[1-2]。國外科研機構和學者一般認為，區(qū)帶是介于盆地(或坳陷、凹陷)與圈閉之間，處于盆地同一構造帶中，具有相同成因聯系和油氣生、運、聚規(guī)律，并在地域分布上相鄰的一系列圈閉與已發(fā)現油氣藏(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特點，或以一類為主，或幾類相互組合。基于含油氣系統(tǒng)理論，它們可以在平面上形成帶狀或塊狀，交錯疊加，在剖面上以沉積層系進行劃分(圖1)。如何基于區(qū)帶地質特點進行有效資源評價，提升區(qū)帶勘探效率，降低勘探成本，從而提高投資回報率，是各石油公司或企業(yè)所追求的核心目標。

圖1 平面a)和剖面b)上的區(qū)帶展布特點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)避風險，獲取最佳經濟效益，通過不斷的實踐探索，國外各大石油公司都在持續(xù)不斷地建設和開發(fā)具有本公司特色的區(qū)帶定量資源評價軟件系統(tǒng)和方法，并把該項技術列為公司上游的核心保密技術，但少見較為詳細的軟件系統(tǒng)和評價方法介紹。國內油公司的區(qū)帶勘探中的油氣資源評價(包括國土部的新一輪油氣資源評價)，以預測油氣資源潛力為核心，根據區(qū)帶勘探程度的不同和實際地質特點，從成因、類比及統(tǒng)計3個角度匹配適合的評價方法進行資源評價。盡管單一的油氣資源潛力評價結果可以作為新區(qū)勘探部署規(guī)劃的主要依據，但仍不足以滿足現有區(qū)帶勘探現狀的油氣資源評價需求。目前，國內區(qū)帶勘探風險在增加，勘探成效在降低，主要表現在：一方面，隨著勘探程度的增加，未發(fā)現的剩余油氣資源量和油氣藏規(guī)模不斷降低；另一方面，隨著勘探轉入新區(qū)，勘探成功率也隨之不斷降低。此外，油氣價格的大范圍波動，甚至有可能面臨長時期低油價，使具有工業(yè)經濟價值區(qū)帶資源潛力的預測難度增加。因此，如何客觀預測區(qū)帶油氣資源潛力，最大限度地為勘探部署決策提供科學依據成為首要任務[3-10]。定位于突破國外跨國石油公司的技術壁壘，服務于中石化近些年“突出資源戰(zhàn)略，注重油氣發(fā)現和商業(yè)發(fā)現，走高效勘探之路”的戰(zhàn)略調整，本文深入闡述了在研發(fā)PetroV的過程中[11-21]新研究的、可服務于區(qū)帶高效勘探的油氣資源定量評價方法，涵蓋精細地質風險評價，預測體現資源空間分布的新領域與新方向，以及分析具有工業(yè)經濟價值的區(qū)帶資源潛力等，以期在這一領域與同行們探討、促進和完善國內主流區(qū)帶定量評價方法，找準區(qū)帶定量評價方法在油氣勘探部署規(guī)劃中的應用點，以更好地應對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遇與挑戰(zhàn)。

1 低勘探程度區(qū)帶的地質風險評價

在對低勘探程度、尚未發(fā)現油氣的區(qū)帶設計地震方案，或對已經具備一定資料的勘探目標或含油氣構造進行風險井或預探井部署時,面臨的首要問題是地質風險(圖2)。評價的關鍵點首先在于結合不同區(qū)帶的勘探程度和實際地質特點，從資料缺乏到具備一定的地質分析和井-震資料，依次匹配邊際、條件及空間概率數學模型量化潛在的地質風險，分別回答是否進入新區(qū)勘探(圖2藍色框圖部分)、為預探目標或風險井的選擇提供依據(圖2紅色框圖部分)以及協助回答可能的油氣資源潛力所在的新領域或新方向(圖2綠色框圖部分)。其次，通過進一步預測考慮地質風險的油氣資源潛力，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)略價值分析結果。

1.1 邊際概率評價

邊際概率用于定量表征“區(qū)帶有油氣存在”的可能性。其評價場景包括：

1) 給出確定性的區(qū)帶含油氣成功概率。它涵蓋“生、儲、蓋、運、聚、?！备鱾€環(huán)節(jié)，識別、定義油氣成藏缺一不可的地質條件(如烴源巖條件、圈閉條件、儲層條件、蓋層條件等)，推斷每一地質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)計算關鍵地質條件的聯合概率。

圖2 不同勘探程度區(qū)帶地質風險評價模型及流程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。在實際勘探部署規(guī)劃時，可以將評價結果區(qū)間(0～1)劃分為能夠體現油氣藏發(fā)展階段的區(qū)間，反映油氣成藏的成熟度(Petroleum Accumulation System Mature Index，PASMI)，即當前油氣藏是處于“生長”還是“破壞”階段。

3) 給出含油氣性有無的把握度。基于模糊規(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價值的局限性，為勘探決策給出盡可能全面的地質評價結果。

1.2 條件概率評價

同一區(qū)帶內不同含油氣區(qū)塊的油氣成藏經歷了部分相同(全局成藏條件)和部分不同(局部成藏條件)的成藏過程。以全局成藏地質條件(邊際概率評價)為前提評價某一區(qū)塊是否含油氣性，遵循的是貝葉斯條件概率數學模型。其評價場景包括：

1) “至少一個區(qū)塊含有油氣”的組合概率評價。利用概率樹可視化分析技術，通過區(qū)分不同區(qū)塊間的地質依存相關性，分析不同區(qū)塊同時含有油氣的可能性；同時，根據某一區(qū)塊的鉆后驗證，條件概率模型可調整其他區(qū)塊的含油氣概率評價結果，及時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。利用貝葉斯網絡可視化分析技術，將概率推理所需的復雜聯合概率密度，分解為一個油氣成藏所需的系列地質要素的組合；對各地質要素按因果、時空等關系或成藏過程，依次、分別按先后條件設置，以可視化方式降低概率推理中的復雜程度，使概率推理的方法可用于涉及大量地質不確定性因素的成藏模式分析(圖3)。

1.3 空間概率評價

在同一個區(qū)帶(或目標層系)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變量體現了幾乎相同的地質作用和地質過程。利用老區(qū)塊較為詳實的地質資料及新區(qū)塊的少量井資料，通過跨學科技術融合來研究油氣資源的空間分布特征，預測未發(fā)現油氣藏的可能位置及不確定性。其評價場景包括：

1) 從統(tǒng)計成因的角度，推測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分類問題(區(qū)分有油和無油兩個總體)，將馬氏距離與貝葉斯方法結合應用，以井為統(tǒng)計單位預測特定空間位置油氣成藏可能性，以有效的關鍵成藏地質變量為空間維度計算馬氏距離；統(tǒng)計、繪制含有油氣和不含有油氣井的馬氏距離直方圖，計算不同井的含油氣成功概率值，通過克里金空間插值計算區(qū)帶含油氣概率的空間分布(圖4)。

圖3 基于貝葉斯網絡推理塔河地區(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.識別、區(qū)分油井和干井的系列關鍵成藏地質變量；b.計算、統(tǒng)計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條件對應的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)計每一網格的地質變量值，利用邊際或條件概率數學模型分別計算出不同網格的含油氣概率(圖5)。

3) 利用GIS空間分析技術與貝葉斯數學模型結合的證據權法[22-23]，疊加沒有地質相關性的系列GIS成藏因素專題圖層與含油氣信息圖層(如測網圖層中的干井、油井)，建立基于重疊區(qū)的含油氣條件先驗概率。

圖5 基于地圖代數的空間概率評價(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，將研究區(qū)劃分為不同狀態(tài)的被評價區(qū)域，根據每個區(qū)域的證據狀態(tài)計算其含油氣后驗概率并能夠識別關鍵成藏因素。

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個階段開展評價，包括油氣藏滾動發(fā)現階段的待發(fā)現資源量預測、油氣藏穩(wěn)定發(fā)現階段的油氣藏規(guī)模結構分析及油氣藏增儲發(fā)現階段的資源空間結構分析(圖6)。評價的關鍵點是以經濟效益最大化、回答新領域與新方向及落實高效勘探為目的，利用地質帕累托發(fā)現過程模型，來評價油氣資源潛力、分析油氣資源規(guī)模和空間結構并計算盈利能力，為科學優(yōu)選和部署高效勘探開發(fā)方案提供扎實的地質評價結果。評價的流程包括：①基于成藏體系理論劃分評價單元(圖6藍色、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)現過程模型計算關鍵分布模型參數(圖6綠色框圖部分)；④預測資源潛力、規(guī)模與空間結構(圖6綠色框圖部分)；⑤快速、經濟評價與區(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)模和空間結構以及勘探效益與投資組合評價流程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(樣本數據)屬于同一個區(qū)帶或經歷了相同的地質作用過程，是求解總體概率分布參數的必要條件?；诓煌蜌獾刭|理論來劃分區(qū)帶，決定了一個區(qū)帶內的系列油氣藏作為樣本數據，是否具有隨機分布特點，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，整理油氣藏樣本數據。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，符合國內多期構造疊合盆地背景下的油氣成藏特點，強調了油源、輸導體和圈閉之間相互關聯、相互制約且可以跨層系的油氣“隨機”成藏的特點(表1)。在平面或剖面上通過流體勢的高勢面(分隔槽，多為二級構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)，識別系列具有統(tǒng)一溫壓場和水動力場(每個油氣藏具有獨立的油-水統(tǒng)一界面)的油氣藏作為統(tǒng)計樣本數據。

2.2 充分考慮發(fā)現過程特點的地質帕累托分布

國內外油氣藏規(guī)模分布采用的主要是對數正態(tài)分布。對數正態(tài)的“輕尾”分布特點(大油氣藏比重偏低)，使得在分析油氣藏規(guī)模結構時難以預測大油氣藏的存在；加之沒有考慮地質截斷，意味著在數學模型上降低了油氣藏規(guī)模的期望值。事實證明，基于對數正態(tài)描述的資源規(guī)模預測結果往往偏于保守。金之鈞(1990,2012)通過深入研究指出，油氣藏規(guī)模分布規(guī)律應該具有明確地質截斷涵義和考慮樣本地質特征。樣本的統(tǒng)計規(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逐漸逼近于理論總體的分布。同時，在實際勘探過程中，由于不同地區(qū)地質條件、勘探理論甚至勘探部署投入上的差異，導致了不同地區(qū)油氣藏發(fā)現的過程具有較大差別。為了使得增加了系列地質條件約束的油氣藏規(guī)模概率分布函數與自然總體中的分布形式具有一致的數學表達，金之鈞以廣義帕累托概率分布數學模型為基礎，全新推導了基于油氣藏規(guī)模限定條件下的地質帕累托(Geological Pareto,GP)累計和密度分布數學模型[式(1)、式(2)]，并建立了體現發(fā)現過程特點的地質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)數值模擬求解式(3)的根，以獲取概率分布參數θ的最大似然解，其中包括分布的位置參數(γ)、形態(tài)參數(λ)以及勘探效率參數(β)。基于發(fā)現過程的地質帕累托分布可完整地應用于：①表征不同盆地類型的區(qū)帶油氣藏規(guī)模分布；②充分考慮地質截斷和發(fā)現過程的待發(fā)現油氣資源量計算及分析油氣藏規(guī)模結構。

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

(3)

其中

(4)

式(3)可以稱為發(fā)現過程模型的特征方程；從概率及數理統(tǒng)計學的角度來看，又是(油氣藏)發(fā)現序列的似然函數(或稱似然方程)。因此，可以通過最優(yōu)化搜索等數學方法，得到方程L(θ)的最大似然解，從而實現對分布參數θ和N的求值過程。根據式(3)來進行分布模型參數θ的估計算法異常復雜，很難實現解析解，PetroV給出了基于數值模擬的最優(yōu)化搜索方法。以渤海灣盆地東營中央背斜構造帶為例，按第一口探井部署時間歸并儲量單元為系列油氣藏樣本數據，利用式(3)求取分布參數后，用卡方值和對數正態(tài)概率紙圖版檢驗地質帕累托和對數正態(tài)分布模型與已發(fā)現油氣藏的匹配效果。圖7表明，地質帕累托(綠色線)和對數正態(tài)(棕色線)分布模型都適合油氣藏規(guī)模分布描述，但地質帕累托分布模型的卡方值更小，對數正態(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)于對數正態(tài)分布模型。

圖7 渤海灣盆地東營中央構造背斜帶已發(fā)現油氣藏(藍色點)、地質帕萊托(綠色線)與對數正態(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用

為了準確理解式(3)中的β值并用于輔助確定地質帕累托分布參數的最優(yōu)解，本文設計了能夠反映區(qū)帶勘探效率的圖版(圖8)，同時模擬不同地質帕累托分布參數情形下的油氣藏發(fā)現過程。圖版的橫軸是發(fā)現油氣藏的時間序列(第幾個被發(fā)現)，縱軸是對應的被發(fā)現油氣藏規(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)求解可能的地質帕累托總體分布(參數)，通過取出不放回算法模擬油氣藏發(fā)現過程，模擬曲線與實際已發(fā)現油氣藏累加曲線最為接近的分布為可能油氣藏規(guī)?？傮w分布。勘探效率圖版可分3種典型情形(圖8)：①β=0(棕色線)，如果每次發(fā)現的油氣藏規(guī)模大小隨機，累計曲線的增量是常數，增量沒有變化，意味著油氣藏發(fā)現過程是個隨機發(fā)現過程，是無偏取樣的過程；②β>0(綠色線),假定油氣藏發(fā)現總是先發(fā)現規(guī)模大的，再發(fā)現規(guī)模小的，增量變化(導數)越來越小，曲線形態(tài)上凸，發(fā)現過程效率最高，因為最少的先期投入發(fā)現最大的油氣藏；③β<0(紅色線)，先發(fā)現規(guī)模小的油氣藏，后續(xù)依次發(fā)現規(guī)模大的油氣藏，意味著增量(導數)越來越大，曲線形態(tài)下凹，勘探效率最低，這在實際情況中是小概率事件。

利用符合地質模型約束的系列N和β值求解地質帕累托分布參數的最優(yōu)解，設計“最大油氣藏會被最先發(fā)現、已被發(fā)現的油氣藏不會再被發(fā)現”的抽樣算法，通過蒙特卡洛模擬遵循地質帕累托分布模型的油氣藏發(fā)現過程(圖9系列草綠色線)，并與實際的發(fā)現油氣藏過程(圖9藍色線)進行匹配，以確定最佳分布參數，以便應用于后續(xù)待發(fā)現資源潛力分析及油氣藏規(guī)模結構分析。除輔助判斷油氣藏規(guī)模分布參數外，區(qū)帶勘探效率圖版對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)現大油田)。以東營中央背斜帶3種類型的油氣藏發(fā)現過程分析為例，構造類油氣藏的發(fā)現基本處于高成熟階段，勘探理論也相對成熟，是勘探效率最高的油氣藏類型(圖9a)；巖性類油氣藏的發(fā)現中間明顯有些波折，巖性成藏理論趨于穩(wěn)定是個漸進過程，最大的特點就是后期有大巖性油氣藏(牛莊)的發(fā)現(紅色箭頭處)(圖9b)；而遵循隱蔽油氣藏勘探理論的復合油氣藏的發(fā)現，還處于理論需要進一步豐富和實踐的階段，目前的勘探投入并沒有呈現出典型的高效率特點(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造帶3種油氣藏的發(fā)現過程模擬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.構造類油氣藏發(fā)現過程；b.巖性類油氣藏發(fā)現過程；c.復合類油氣藏發(fā)現過程

3 考慮項目相關性的投資組合優(yōu)選

為了提高區(qū)帶鉆探成功率，尋找商業(yè)或經濟的規(guī)模接替儲量、增加公司價值，各上市石油公司加強了經濟評價和投資組合優(yōu)選技術的應用。對由多個潛在含油氣區(qū)帶構成的勘探區(qū)塊進行評價和優(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一是以確定性經濟評價結果為依據，二是更多關注勘探投資相關的直接約束條件，本文積極實踐了基于情景樹不確定性經濟評價和考慮項目地質或戰(zhàn)略相關性的貝葉斯網絡技術，以突出地質和市場不確定性對經濟評價結果的影響，以及勘探項目間相關性對投資效益的影響。

3.1 以情景樹為代表的不確定性凈現金流分析

PetroV基于凈現金流模型，分別配套完善了專有財稅模型(中國石化財稅、海外礦稅、分成及服務合同等類型)及針對每一經濟評價參數的評價細則。凈現金流模型是基于不確定性的地質風險分析和資源量預測結果進行的，另外在經濟評價中還涉及各種成本費用變動，通過識別所有經濟評價參數的不確定性分布規(guī)律(匹配適合的概率分布模型)，進而獲取收益分布。但該方法在實際操作過程中具有一定的局限性，對評價人員要求很高。本文提出基于情景樹的不確定性經濟評價技術，通過識別關鍵評價參數在有限概率場景下的取值(比如高、正常、低)，進而組合這些變量、選擇可能的不同場景計算收益分布(圖10)。

3.2 考慮勘探目標相關性的投資組合優(yōu)選

基于排隊優(yōu)選的區(qū)帶勘探部署規(guī)劃，不能夠體現不同勘探目標組合之后的經濟效益，且缺乏關于企業(yè)自身與社會效益的綜合評價——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不同地域的區(qū)帶進行分配，以保持各級儲量序列的合理性，為油田企業(yè)長期穩(wěn)定發(fā)展提供基礎等[26-27]。以中石化預探井部署為例，每年參與投資分配的勘探目標往往數量較多，而實際要投入勘探開發(fā)的資金有限，這就需要從所有參與評價的勘探目標中篩選出經濟效益回報最高的進行投資，以期通過有限的投資取得最大收益，尋求效益最大化和風險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，投資效益可以用項目群的凈現金流表示(圖11c縱軸)，投資風險可以用方差、半方差、VaR及CVaR等描述(圖11c橫軸)。區(qū)別于以確定性經濟評價結果為基礎的主流遺傳算法[28]投資組合分析技術，在同樣考慮勘探、開發(fā)投資及獲取的儲量等約束條件之外,本文以每個勘探目標的不確定性經濟評價結果為基礎(基于情景樹)，通過貝葉斯網絡設置不同項目間的地質或戰(zhàn)略相關性[11]，利用吉布斯采樣遍歷該網絡發(fā)現所有滿足限制條件的項目組合。如，圖11a中A和B兩個目標的含油氣性有無直接決定了C目標，C含油氣性有無決定了D目標。利用圖11b的地質相關性進行描述(烴源巖條件是全局成藏條件，儲層和蓋層是局部成藏條件),計算結果設置圖11a中A,B,C三個目標的概率。

圖10 基于情景樹計算的不確定性經濟評價Fig.10 Economic assessment based on uncertainties calculated from scenario treesa.基于多分支概率樹體現價格、地質風險及開發(fā)產量的各種可能性；b.基于情景樹計算的凈現金流分布

圖11 體現勘探目標間相關性的投資組合分析Fig.11 Investment portfolio analyses showing the correlation among exploration targetsa.基于貝葉斯網絡設置勘探目標間的相關性；b.識別共性(烴源巖)、局部(蓋層、儲層)成藏因素，設置條件概率；c.投資效益前緣曲線

4 結論

緊貼區(qū)帶勘探中定量評價的實際需求，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)帶定量評價方法及流程，有助于促進當前區(qū)帶評價從定性評價向定量評價轉變：

1) 注重利用多種概率數學模型實現不同勘探階段下，多層次、多階段、可回溯的區(qū)帶地質風險評價；強調系列跨學科最新技術的應用，使得油氣資源規(guī)模結構和空間結構互為條件、交叉模擬驗證，提高待發(fā)現資源量預測的合理性，最大限度地減小勘探風險。

2) 除了以地質帕累托分布模型為代表的概率推理和統(tǒng)計歸納回答油氣藏規(guī)模結構外，全新設計的區(qū)帶勘探效率圖版，可視化地定量表征不同勘探投入下對油氣藏發(fā)現的影響，以及勘探過程中可能存在的勘探理論或方向性問題，可有效揭示當前區(qū)帶勘探投入的程度和待突破的方向，從而從地質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)帶勘探決策及提升區(qū)帶商業(yè)發(fā)現效益，實現基于不同投資策略的目標決策分析與投資組合分級管理，建立適合國內外油氣勘探情況的目標綜合評價優(yōu)選及投資優(yōu)化組合等方面的技術方法體系，實現中石化年度勘探部署的綜合排隊篩選與優(yōu)化，獲取油氣勘探投資效益的最大化效果。

最后，實現上述區(qū)帶定量評價方法的PetroV 1.0和2.0已經分別于2013年和2014年正式發(fā)布，并被中國石化作為唯一軟件平臺用于股份公司預探井、勘探評價項目及地震部署方案的年度勘探部署及優(yōu)選決策。

[1] 羅斯 P R.油氣勘探項目的風險分析與管理[M].竇立榮,譯.北京:石油工業(yè)出版社，2002:6-50.

Rose P R.Risk analysis and management of petroleum exploration ventures[M].Dou Lirong,translated.Beijing:Petroleum Industry Press,2002:6-50.

[2] 國土資源部油氣戰(zhàn)略研究中心.新一輪全國油氣資源評價[M].北京：中國地大出版社，2009：66-71.

Strategic Research Center of Oil & Gas Resources ,Ministry of Land & Resources.The latest national petroleum resources assessment[M].Beijing:China University of Geosciences Press,2009：66-71.

[3] 張湘寧，任宏斌，張學文.對外合作油氣資源評價方法探討[J].石油學報,2003,24(1):9-14.

Zhang Xiangning,Ren Hongbin,Zhang Xuewen.Discussion on resources assessment of PetroChina methodology in cooperation projects with foreign oil company[J].Acta Petrolei Sinica,2003,24(1):9-14.

[4] 胡素云,郭秋麟,諶卓恒,等.油氣空間分布預測方法[J].石油勘探與開發(fā),2007,34(1):113-117.

Hu Suyun,Guo Qiulin,Chen Zhuoheng,et al.A method of predicting petroleum resource spatial distribution and its application[J].Petroleum Exploration and Development,2007,34(1):113-117.

[5] 陳善勇,金之鈞,劉小平.黃驊坳陷第三系油氣成藏體系定量評價[J].石油與天然氣地質,2004,25(5):544-547,602.

Chen Shanyong,Jin Zhijun,Liu Xiaoping.Quantitative evaluation of Tertiary petroleum accumulation systems in Huanghua depression[J].Oil & Gas Geology,2004,25(5):544-547,602.

[6] 呂鳴崗,朱向東.圈閉/區(qū)帶的地質風險分析[J].石油學報,1997,18(2):49-53.

Lv Minggang,Zhu Xiangdong.Geological risk analysis of trap and play[J].Acta Petrolei Sinica,1997,18(2):49-53.

[7] Loeliger H A,Lustenberger F.Probability propagation and decoding in analog VLSI[J].IEEE Transactions on Information Theory,2001,47(2):837-843.

[8] Casella G,Robert C P.Monte carlo statistical methods(second edition)[M].New York:Springer，2004.

[9] Chen Zhuoheng.Undiscovered petroleum accumulation mapping using model-based stochastic simulation[J].Mathematical Geology,2006,38(1):1-16.

[10] US Geological Survey World Energy Assessment Team.US Geological Survey world petroleum assessment 2000—Description and results[DB/CD].US Geological Survey Data Series DDS-60,2000.

[11] 盛秀杰,金之鈞,肖曄,等.圈閉評價中含油氣性風險依賴性概念、方法及應用[J].石油與天然氣地質,2015,36(1):154-161.

Sheng Xiujie,Jin Zhijun,Xiao Ye,et al.Concept,method and application of geological risk dependency indicating petroleum discovery[J].Oil & Gas Geology,2015,36(1):154-161.

[12] 金之鈞.五種油氣藏規(guī)模概率分布模型比較研究[J].石油學報,1995,74(3):12-15.

Jin Zhijun.A comparison study on five basic oil and gas pool size probability distribution models and its significance[J].Acta Petrolei Sinica,1995,74(3):12-15.

[13] Kaufman G M.Statistical decision and related techniques in oil and gas exploration[M].Englewood Cliffs,USA:Prentice-Hall,1963.

[14] 張中華，周繼濤.油氣藏最小商業(yè)儲量規(guī)模計算方法[J].石油與天然氣地質，2015，36(1):148-153.

Zhang Zhonghua,Zhou Jitao.Calculation of the minimum commercial reserves of petroleum reservoirs[J].Oil & Gas Geology，2015，36(1)：148-153.

[15] 劉超英，閆相賓，高山林,等.油氣預探區(qū)帶評價優(yōu)選方法及其應用[J].石油與天然氣地質，2015，36(2):314-318.

Liu Chaoying,Yan Xiangbin,Gao Shanlin,et al.Play evaluation methods and their application in preliminary exploration[J].Oil & Gas Geology，2015，36(2)：314-318.

[16] 李娜,閆相賓,蔡利學.圈閉含油氣概率賦值標準及其在塔里木盆地的應用[J].石油與天然氣地質，2015，36(2):330-338.

Li Na,Yan Xiangbin,Cai Lixue.Assignment standard for hydrocarbon-bearing probability of traps and its application in Tarim Basin[J].Oil & Gas Geology，2015，36(2)：330-338.

[17] 徐旭輝，蔡利學，劉超英,等.油氣勘探目標評價與優(yōu)選系統(tǒng)[J].石油與天然氣地質，2015,36(3):517-524.

Xu Xuhui，Cai Lixue，Liu Chaoying,et al.Evaluation and selection system for petroleum exploration targets[J].Oil & Gas Geology,2015,36(3)：517-524.

[18] 蔡慶龍.油氣勘探風險評價方法與評價模型[J].石油化工技術經濟，2003，19(2):58-62.

Cai Qinglong.Evaluation method and model of risks in oil-gas exploration[J].Techno-economics in Petrochemicals，2003，19(2):58-62.

[19] 蔡利學，閆相賓，李娜，等.鉆探目標評價優(yōu)選決策系統(tǒng)[J].石油與天然氣地質，2014，35(5):720-727.

Cai Lixue，Yan Xiangbin，Li Na，et al.Evaluation，optimization and decision system for prospects to drill[J].Oil & Gas Geology，2014，35(5):720-728.

[20] 方小東，郭元嶺，胡興中.油氣勘探狀態(tài)評價新方法[J].河南石油，2005，106(6):6-8.

Fang Xiaodong，Guo Yuanling，Hu Xingzhong.New evaluation method of petroleum exploration[J].Hennan Petroleum，2005，106(6):6-8.

[21] 金之鈞,張金川.油氣資源評價技術[M].北京:石油工業(yè)出版社,1999:66-71.

Jin Zhijun,Zhang Jinchuan.Petroleumresource assessment techniques[M].Beijing:Petroleum Industry Press,1999:66-71.

[22] 金之鈞.中國海相碳酸鹽巖層系油氣形成與富集規(guī)律[J].中國科學(D輯:地球科學),2011,41(7):910-926.

Jin Zhijun.Formation and accumulation of oil and gas in marine carbonate strata in Chinese sedimentary basins[J].Sciencein China(Series D:Earth Science),2011,41(7):910-926.

[23] David O,David J.Geographic information analysis (2nd Edition).[M].New York:Wiely & Sons,2010:315-337.

[24] 金之鈞,張一偉.油氣成藏機理與分布規(guī)律[M].北京：石油工業(yè)出版社， 2003：87-90.

Jin Zhijun,Zhang Yiwei.Hydrocarbonaccumulation mechanisms and oil/gas distribution[M].Beijing:Petroleum Industry Press,2003:87-90.

[25] Lee P J.Statisticalmethods for estimating petroleum resources[M].Oxford,UK:Oxford University Press,2008:56-71.

[26] White D A.Geologic risking guide for prospects and plays[J].AAPG Bulletin，1993，77(12):2048-2061.

[27] Rose P R.Chance of success and its use in petroleum exploration[C]∥Norman H F，Edward A B.The business of petroleum exploration.AAPG Treatise of Petroleum Geology:Handbook of Petroleum Geology，1992:71-86.

[28] Melanie M.An introduction to genetic algorithms[M].Cambridge,UK:MIT Press,1996:158-161.

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。

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

0253-9985(2017)05-0983-10

10.11743/ogg20170517

TE155

A

(編輯 李 軍)