Маркетинговое прогнозирование экономической эффективности биополимера

2.3 Маркетинговое прогнозирование экономической эффективности биополимера.

Конечно, доходы нефтяной промышленности, их рост или падение – напрямую зависят от состояния цен на сырье, однако современная техника позволяет нефтедобывающим компаниям получать солидную прибыль даже в условиях постоянного снижения цен. В настоящее время большинство ведущих нефтяных компаний мира добились столь значительного сокращения производственных затрат, что добыча жидкого углеводородного сырья на новых месторождениях будет для них рентабельной даже в том случае, если цены на нефть упадут [12,с.30-35].

Впрочем, сказанное не нужно понимать в том смысле, что в условиях падения цен на нефть все добывающие компании будут по прежнему преуспевать. Но те, что постоянно совершенствуют технику добычи и э0ффективность освоения месторождений, безусловно оставят позади других, которые не в силах идти в ногу с ними.

Специалистами СП “МеКаМинефть” в течении длительного периода времени разрабатывался материал (биополимер), оказывающий эффективное воздействие на пласты разрабатываемых месторождений, т.к. значительные валютные средства предприятий уходят на Запад на закупку не только оборудования, инструмента и насосно- компрессорных труб но и материалов, только по причине отсутствия координации деятельности однопрофильных предприятий и аккумуляции средств для поддержки отечественных производителей .

С учетом больших перспектив применения биополимерных композиций отечественного производства, положительного опыта лабораторных и промысловых работ представляется необходимым дать экономическую оценку технологической эффективности биополимерного воздействия на пласты разрабатываемых месторождений с целью увеличения коэффициента извлечения нефти.

На месторождениях ОАО “Славнефть – Мегионнефтегаз” в течении последних трех лет проводятся опытно-промышленные работы по применению отечественных водорастворимых биополимеров для выравнивания профиля приемистости нагнетательных скважин о ограничения водопритоков. В качестве биополимера использованы микробные полисахариды в виде постферментационной жидкост, полученные по технологии, разработанной специалистами СП “МеКаМинефть”.

Положительные реезультаты этих работ, низкая цена биополимера и отсутствие ресурсных ограничений для его производства значительно расширить масштабы применения биополимера.

В результате этого нами был выполнен цикл исследований по применению отечественного биополимера с целью увеличения коэффициенты извлечения нефти путем организации биополимерного заводнения, результаты которого будут приведены в следующей главе.

3    СТАТИСТИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ СП“МеКаМинефть” И РАЗРАБОТКА ПРАКТИЧЕСКИХ РЕКОМЕНДАЦИЙ

3.1 Регрессионное моделирование эффективности гидроразрыва пласта

Анализ статистических данных проводился на предприятиях ОАО “Славнефть-Мегионнефтегаз”, ОАО”Ноябрьскнефтегаз”, ОАО”Лукойл”, АО“Нижневартовскнефтегаз”, АО”Черногорнефть”, СП”Черногорское”, ОАО « Лукойл-Пермнефть », «Лукойл-Лангепаснефтегаз”» . Территориально экспертные скважины рассредоточены на территории Западной Сибири и Западного Казахстана.

Общее количество обследуемых скважин по Росси составило двадцать шесть. Общее количество обследуемых скважин по Казахстану составило семнадцать.

Статистические данные эффективности ГРП собраны за период его использования на территории СНГ с 1993 года по 1998 год.

 Всё применяемое оборудование произведено американской фирмой “Stewart & Stevenson“. Разработка всех технологических операций производится с использованием программного обеспечения фирмы “ Meyer Design Software”. Использование метода ГРП проводилось в разное время года.

В таблице 3.1 приведены статистические данные по эффективности технологического метода воздействия на нефтеносный пласт ГРП в Западной Сибири.

В результате корреляционной обработки получены следующие данные по тесноте статистической связи между технологическим эффектом, интенсификацией , общим удельным эффектом и числом проведенных ГРП, которые приведены в таблице 3.2.

Таблица 3.1 Показатели оценки эффективности ГРП в России

Месторождение	Пласт	Чис- ло ГРП	Общий технологи-ческий эффект,тыс.тонн	Общий удельный эффект, т/скважино-операцию	Интен сификация	Ус- пеш- ность,%	Крат- ность увеличе-ния дебитов
Мамонтовское	АС4	42	173,535	4132	225,844	47,6	1,2
	БС10	60	1068.713	10486	936,632	92,7	1,9
	БС11	4	29.194	2980	39,377	98,7	2,2
Мало-Балыкское	АС4	322	3301.4	10253	3298,5	100	4,6
Средне-Балыкское	БС10	48	143.032	7299	139,087	97,9	11,3
Правдинское	ЮС2	83	870.962	17812	822,189	100	4,9
	БС8	14	63.136	4510	72,222	92	1,4
	БС9	1		763	-6,26	86	0,3
Хокряковское	ЮС1	17	219.51	12912	183,17	100	5,8
	БС110	3	32.828	10943	32,828	97	3,8
	БС210	6	22.285	3714	27,739	98,9	5,9
Приобское	АС12	3	13.320	4440	13,32	91,1	4,5
Омбинское	ЮС2	24	63.377	2641	63,586	100	3,3
Приразломное	БС2	234	2490.367	10641	2497,51	100	2,5
Южно-Асомкинское	ЮС4-5	3	9.587	3196	9,587	71,4	6,7
Восточно-Сургутское	ЮС1	2	2.104	1052	2,104	50	4,5
	ЮС1	1		800	5,136	69	1,2
Усть-балыкское	БС2	1	2.937	2937	2,937	50,2	1,2
Угутское	ЮС31	2	38.893	4321	39,268	50	5,2
	ЮС21	12	26.758	4795	28,824	98	3,6
	ЮС11	10	3.878	-1,256	3,878	96,2	10,2
	ЮС2	1	0	600	0	100	1
Пакомасовское	ЮС2	2	40.381	2174	40	100	7,3
Солкинское	ЮС0	1	1.114	1114	1,114	100	10,3
Сылымское	ЮС1	1	3.141	1150	3,141	100	5
Западно-Угутское	ЮС2	8	7.742	968	10,701	62,5	2

Таблица 3.2 Данные корреляционной обработки

	Х1	У1	У2	У3
Х1	1	0,98	0,93	0,72
У1	0,98	1	0,87	0,78
У2	0,93	0,87	1	0,82
У3	0,72	0,78	0,82	1

где Х₁ – число ГРП на скважинах Западной Сибири;

У₁ – общий технологический эффект;

У₂ – интенсификация;

У₃ – общий удельный эффект.

Как следует из анализа корреляционной таблицы 3.2 , эффективность метода ГРП по показателям общего технологического эффекта_, интенсификации и общего удельного эффекта находится в приделах от 0,72 до 0,98 , что говорит о имеющейся тесной связи  .

Аналогичные статистические исследования проведены на территории Западного Казахстана на скважинах ОАО “Лукойла” , данные приведены в таблице 3.3 .

В результате корреляционной обработки получены следующие данные по статистической тесноте связи между технологическим эффектом, интенсификацией , общим удельным эффектом и числом проведенных ГРП в Западном Казахстане, которые приведены в таблице 3.4.

Таблица 3.3 Показатели оценки эффективности ГРП в Казахстане

Число ГРП	Общий удельный эффект,т/1ГРП	Общий технологический эффект	Успешность, %	Кратность увеличения дебита
36	7780	685	95.5	3,8
23	5490	318.5	76	2
15	6460	297.5	49	2,2
20	7150	102.2	98.6	2,5
Продолжение таблицы 3.3.
Число ГРП	Общий удельный эффект,т/1ГРП	Общий технологический эффект	Успешность, %	Кратность увеличения дебита
4	5240	89.6	98.9	2
4	5380	26.80	88	4,5
14	5340	944	100	5
43	3380	1001	100	2
6	3730	15.67	50	2,4
2	2840	35.8	78	2,8
32	4980	587	100	2,5
9	3460	605	68.9	5
12	4820	795	100	3
1	5290	322	100	2
12	3850	880	84.6	5
31	6330	1125	100	4,5
10	6440	786	100	2,2

Таблица 3.4 Данные корреляционной обработки

	Х2	У4	У5
Х2	1	0,88	0,76
У4	0,88	1	0,82
У5	0,76	0,82	1

где Х₂ - число выполненных ГРП для Казахстана,

У₄ - общий удельный эффект от ГРП,

 У₅ – общий технологический эффект от ГРП.

Как следует из анализа таблицы 3.4. эффективность метода ГРП , произведенного в Казахстане, по показателям общего технологического эффекта (Э_от) и общего удельного эффекта (Э_оу ), находится в приделах от 0,76 до 0,88 , что говорит о наличии тесной связи  .

Для прогнозной оценки эффективности данного метода с целью его стратегического маркетингового продвижения, как по территории России и СНГ ,так и Дальнего Зарубежья , были разработаны и построены регрессионные модели . Для разработки регрессионной модели по оценки формы связи между производством ГРП и общим технологическим эффектом, была осуществлена выборка статистического материала из таблицы 3.1 , которая представлена таблицей 3.5. По результатам этой выборки построена регрессионная модель, которая представлена следующим выражением:

Э_от = -34,553 + 10,517х, (3.1)

где Э_от - общий технологический эффект.

Таблица 3.5 Статистические данные ГРП и общего технологического

эффекта

Х1	42	60	4	322	46	83	14	1	17	3	6	3	24
У2	173,5	1069	29,2	3301	143	871	63	-8	220	32,8	22,3	13	63,4
Продолжение таблицы 3.5.
X1	3	2	1	1	2	12	3	1	2	1	1	234
Y2	9,6	2,1	-1	2,9	39	26,8	3,9	0	40	1,1	3	2490

Графическая модель данного уравнения регрессии иллюстрируется рисунком 3.1.

 Оценка адекватности данной модели по критерию Фишера позволила сделать вывод, что данная форма регрессионной связи при уровне доверительной вероятности 0,95 не отвергается так как

 F_р  = 2.4 > F_к  = 2.0 ,

где F_р - расчетное значение критерия Фишера ,

F_к - при k = n – d – 1 = 23 – 2 – 1 =20 .

Рисунок 3.1 Регрессионная модель связи ГРП и общего технологического

эффекта

По результатам выборки таблицы 3.6 построена регрессионная модель связи между ГРП и коэффициентом интенсификации, которая представлена следующим выражением:

К_и = – 31,835 + 10,46х, (3.2.)

где К_и  - интенсификация разработки.

Таблица 3.6 Статистические данные ГРП и интенсификации

Х1	42	60	4	322	46	83	14	1	17	3	6	3	24
У2	226	936,6	39,4	3299	139	822	72,2	-6,3	183	33	27,7	13,3	63,6
Продолжение таблицы 3.6.
X1	234	3	2	1	1	2	12	3	1	2	1	1	8
Y2	2497	9,6	2,1	5,1	2,9	-1	29	4	0	40	1	3	11

Графическая модель уравнения 3.2 , представлена рисунком3.2.

Рисунок 3.2 Регрессионная модель связи ГРП и интенсификации

Для оценки адекватности был рассчитан критерий Фишер, численное значение которого для данной модели следующие:

 F_p = 3,2 >  F_к  = 2,0

Следовательно, гипотеза о форме связи представляемая выражением3.2. не отвергается с уровнем доверительной вероятности 0,95.

 Регрессионная модель связи между ГРП и общим удельным эффектом представлена статистическими данными таблицы3.7 и следующим выражением:

Э_оу = 2699,3 + 42,2х + 2,8х² – 0,2х³  - 0,5х⁴, (3.3)

где Э_оу  - общий удельный эффект.

Таблица 3.7 Статистические данные ГРП и общего удельного эффекта.

Х1	42	60	4	322	46	83	14	1	17	3	6	3	24
У3	4132	10486	2980	10253	7299	17812	4510	763	12912	10943	3714	4440	2641
Продолжение таблицы 3.7.
Х1	234	3	2	1	1	2	12	3	1	2	1	1	8
У3	10641	3196	1052	800	2937	4321	4795	-1,3	600	2174	1114	1150	968

Результаты регрессионного моделирования представлены в графическом виде на рисунке 3.3.

Рисунок 3.3 Регрессионная модель связи между ГРП и общим удельным

эффектом

В следствии оценки адекватности данной модели по критерию Фишера , был сделан вывод, что данная форма регрессионной связи при уровне доверительной вероятности 0,95 не отвергается т.к.

F_p = 2,4 >  F_к  = 2,1

Аналогичные модели прогнозной оценки эффективности метода ГРП были разработаны и построены для Казахстана. Для разработки регрессионной модели по оценки формы связи между ГРП и общим удельным эффектом, была осуществлена выборка статистического материала из таблицы3.3, которая представлена таблицей 3.8. По результатам этой выборки построена следующая регрессионная модель:

 Э_оу = -31,8+10,46х,  (3.4)

где Э_оу – общий удельный эффект.

 

Таблица 3.8 Статистические данные ГРП и общим удельным эффектом

Х2	36	23	15	20	4	4	14	43	6
У4	7780	5490	6460	7150	5240	5380	5340	3380	3730
Продолжение таблицы 3.8.
Х2	2	32	9	12	1	12	31	10
У4	2840	4980	3460	4820	5290	3850	6330	6440

Рисунок 3.4 Регрессионная модель связи ГРП и общего удельного

эффекта

Оценка адекватности данной модели по критерию Фишера позволила сделать вывод, что данная форма связи при уровне доверительной вероятности 0,95 не отвергается, т.к,

F_p = 3,1 >  F_к  = 2,5

Регрессионная модель связи между ГРП и общим технологическим эффектом графически представлена рисунком 3.5 и следующим выражением:

Э_от = 221,8 + 68,7х – 1,55х² , (3.5)

где Э_от  - общий технологический эффект.

Для уравнения 3.5 была осуществлена выборка из таблицы3.3, которая представлена таблицей 3.10.

Таблица 3.10 Статистические данные ГРП и общего технологического

эффекта

Х2	36	23		15		20		4		4		14		43		6
У5	685	318.5		297.5		102.2		89.6		26.80		944		1001		15.67
Продолжение таблицы 3.10.
Х2	2		32		9		12		1		12		31		10
У5	35.8		587		605		795		322		880		1125		786

Рисунок 3.5 Регрессионная модель связи между ГРП и общим

технологическим эффектом

Для оценки адекватности, также как и для всех предыдущих моделей был рассчитан критерий Фишера. Это позволило сделать вывод , что данная форма регрессионной связи при уровне доверительной вероятности 0,95 не отвергается, т.к.

F_p > F_к  , F_p = 3,6 >  F_к  = 2,9

 Анализ технологического эффекта ГРП , выраженный в тысячах тонн , оцениваемый общим технологическим эффектом, интенсификацией и общим удельным эффектом, позволяет сделать вывод , что без массового применения ГРП рентабельная разработка малопродуктивных пластов невозможна. Общий объем ГРП при проведенном анализе составил около 1200 скважино-операций, при уровне дополнительной добычи нефти около 8,6 млн. тонн , или 9640 тонн на один ГРП. В таблице 3.1 представлены результаты ГРП по 26 объектам разработки в Западной Сибири. В Казахстане были исследованы 17 объектов разработки, которые представлены в таблице 3.3.

Успешность ГРП в среднем достигла 94% , а кратность увеличения дебита в среднем достигла 5,6. Эффект от ГРП длится достаточно долго – до 6 лет, при среднем уровне 3 года. Дебит скважин увеличивается в среднем в 3,9 раза. При этом в зависимости от геометрии расположения скважин и ориентации трещин ГРП, рост длины трещины может не только увеличить, но и снизить нефтеотдачу пласта. В определенных условиях существует оптимальный размер трещин ГРП, при котором достигается наибольшая нефтеотдача пласта. Особое преимущество перехода на проектирование применения ГРП в системе скважин можно обеспечить на начальной стадии разработки нефтяного месторождения , когда еще можно внести определенные коррективы в очередность бурения скважин и их размещения. Высококвалифицированные специалисты СП”МеКаМинефть” для получения эффективных результатов проводят дизайн ГРП, который является ответственным м оментом , требующий знаний геологии, компьютера, свойств технологических жидкостей и других аспектов технологии ГРП. Не смотря на указанные и другие проблемы ГРП является эффективным методом повышения продуктивности малопродуктивных скважин, о чем свидетельствуют полученные данные проведенного исследования , в следствии которого выявлено улучшение технико-экономических показателей . ГРП позволит достичь рентабельных уровней дебитов скважин в среднем 20 тонн/сут. вместо 6 тонн/сут. без ГРП. Но ГРП на месторождениях должно проводиться с учетом системы разработки и обустройства, а для крупных залежей проектирование разработки и обустройства необходимо осуществлять с учетом массового выполнения технологии. Полученные результаты позволяют сделать заключение о целесообразности дальнейшего развития технологии ГРП, но не только на территории России , но и Казахстана.

 При выходе на новые рынки специалисты СП”МеКаМинефть” должны будут провести для заказчиков расчеты ГРП по предложенным скважинам, а также определить эффективность планируемых работ, с расчетом добычи нефти по скважинам – кандидатам к ГРП. Но самое главное это то, что фирма должна гарантировать высокое качество планируемых работ заказчикам.