Содержание к диссертации
Введение
1. Информационные технологии в развитии нефтегазодобычи 11
1.1 Роль информационных технологий в нефтегазовой отрасли 11
1.2 Современное состояние и тенденции развития цифровых месторождений 21
1.3 Совершенствование корпоративной информационной системы нефтяной компании в условиях использования технологий цифровых месторождений 30
Выводы по разделу 1 42
2. Разработка методических подходов к оценке экономической эффективности использования технологий цифровых месторождений при принятии управленческих решений . 43
2.1 Стоимостные модели оценки эффективности информационных заключений 44
2.2 Оценка эффектов от использования цифровых месторождений 59
2.3 Методы принятия решений в условиях ограниченной информации на базе цифровых месторождений 76
2.4 Оценка экономического вклада информационных технологий в секторе разведки и добычи 87
Выводы по разделу 2 98
3. Использование разработанных методических подходов к оценке экономической эффективности технологий цифровых месторождений при поисках и освоении месторождений 100
3.1 Определение ценности сейсмической информации 4 D 100
3.2 Применение метода оценки стоимости информации для нетрадиционных ресурсов газа 111
3.3 Учет неопределенности в оценке запасов и выбор эффективных решений 117
3.4 Нереализованный потенциал цифровых технологий 138
Выводы по разделу 3 145
Заключение: основные выводы и результаты исследований 145
Литература 148
- Совершенствование корпоративной информационной системы нефтяной компании в условиях использования технологий цифровых месторождений
- Оценка эффектов от использования цифровых месторождений
- Оценка экономического вклада информационных технологий в секторе разведки и добычи
- Применение метода оценки стоимости информации для нетрадиционных ресурсов газа
Введение к работе
Актуальность исследования. В условиях истощения традиционных извлекаемых запасов нефтегазовых месторождений и усложнения условий добычи, компании должны решать все более сложные задачи в области совершенствования методов принятия управленческих решений, а также технологий поисков и освоения нефтегазовых месторождений.
Технологическое развитие нефтегазовых компаний сопровождается резким ростом спроса на информацию, расширением масштабов использования информационных технологий (ИТ). Этому благоприятствуют стремительное развитие информационных систем и новых направлений информационного производства, таких как «Big Data», «интернет вещей», «облачные технологии», «цифровые месторождения» (ЦМ) и других прогрессивных технологий. В совокупности, они способны создать серьезный потенциал повышения эффективности функционирования компаний нефтегазового комплекса.
Для завоевания конкурентных позиций на международных рынках, компании нефтяной отрасли должны повышать производительность и эффективность операций, сокращать издержки, рационализировать производство с тем, чтобы успешно выходить в новые регионы добычи и на новые рынки сбыта. Достижение этих целей должно сопровождаться максимальным извлечением выгод от использования ИТ, повышением скорости и качества принятия решений, возможностями обработки и интерпретация огромных потоков информации.
Эксперты прогнозируют, что наибольшие успехи возможны при использовании методов и технологий управления в реальном времени, инструментов сценарного моделирования и поддержки принятия решений в условиях риска и неопределенности. В этом контексте технологии «цифрового месторождения» (ЦМ) становятся мощным средством повышения эффективности, поскольку позволяют дистанционно управлять эксплуатацией производственных объектов в режиме «on-line», а такжеповышать качество принимаемых управленческих решений, что существенно влияет на снижение производственных затрат и повышение степени безопасности операций. Технологии ЦМ являются самым масштабным и продвинутым вариантом использования информационных
технологий в нефтегазовом бизнесе и представляют собой высокотехнологичные
оборудования в комплексе с программным обеспечением, которое позволяет в
режиме реального времени наблюдать и управлять месторождением.
Использование технологий ЦМ связано с крупными инвестициями,поэтому анализ их эффективности и перспектив применения в нефтегазовой отрасли является актуальной задачей современной науки и практики.
Научная разработанность проблемы. В зарубежной литературе вопросам концепции, методам и инструментам оценки эффективности, применяемым при внедрении технологий, использующих современные цифровые системы, посвящены многочисленные работы [Armstrong M., Bratvold R., Demirmen F., Galli A., R., Higgins J., Laughton D., Megill G., Martinsen R., Kjelstadli R., Ross C., Smith M., Walstrom J.]. Российские публикации по этим вопросам весьма ограничены, поскольку в России наблюдается лишь первый этап – реализация «пионерных» проектов, как правило, в рамках совместных предприятий. Анализом использования информационных технологий в нефтяной промышленности занимались Ю. П. Ампилов, А.Ф. Андреев, М.А. Белова, В.В. Бушуев, Г.В. Выгон, Д. Гордон, А.И. Громов, Д. А. Грушевенко, В.Ф. Дунаев, Н.А. Еремин, В.А. Крюков, М.И. Левинбук, А.А. Макаров, К.Н. Миловидов, А.А. Синельников, В.И. Фейгин, В.В. Шмат, Ю.И. Черный, Л.В. Эдер, В.И. Эскин и другие. Однако экономический анализ внедрения технологий ЦМ носит ограниченный характер. В связи с этим возникает необходимость научного осмысления и экономической оценки одного из ведущих направлений технологического развития нефтегазовой отрасли.
Цель и задачи исследования. В связи с вышеизложенным, и, учитывая высокие перспективы использования цифровых технологий в нефтегазовом бизнесе, сформулирована цель исследования - разработать методические подходы к оценке экономической эффективности технологий ЦМ с использованием методов теории принятия решений для различных типов задач нефтегазового бизнеса и обосновать рекомендации по развитию технологий ЦМ в российской нефтегазовой промышленности.
Для реализации поставленной цели, в работе были сформулированы и решены следующие задачи:
-
провести обобщение и выявить основные факторы экономической и технологической, оперативной и стратегической эффективности использования ЦМ в нефтяной промышленности, а также выгоды материального и нематериального характера;
-
разработать концептуальные положения и методические подходы к оценке эффективности применения технологий цифровых месторождений для решения практических задач нефтяной индустрии;
-
исследовать проблему ценности информации цифровых месторождений в контексте общей структуры методов теории принятия решений. Продемонстрировать возможности использования теории принятия решений для прикладных задач внедрения технологий цифровых месторождений в нефтегазовом бизнесе;
-
применить рекомендуемые методические подходы к определению стоимости получаемой информации при решении ряда практических задач нефтяного бизнеса (использования модификаций сейсмики 4D, бурения оценочных скважин, надежности оценки запасов нефти и газа и др.).
Объектом исследования является современная информационная база, методы организации, принципы функционирования и результаты использования технологий цифровых месторождений в нефтяной и газовой промышленности России и зарубежных стран.
Предметом исследования являются принципы и методы оценки экономической эффективности технологий цифровых месторождений с целью поддержки технологических и управленческих решений в нефтегазовой отрасли, а также механизмы принятия экономически обоснованных решений в условиях разной информационной обеспеченности.
Методологическая и теоретическая база исследования. Основой исследования явились публикации отечественных и зарубежных ученых в области информационных технологий и теории принятия решений в условиях риска и неопределенности. Информационную базу исследования составили открытые источники: данные Министерства энергетики Российской Федерации, институтов
ИПНГ РАН, ИНЭИ РАН, Института энергетической стратегии, Института энергетики и финансов, Энергетического центра бизнес-школы Сколково, Vygon Consulting, международных организаций МЭА, ОПЕК, SPE, EIA, DOE, USGS, CERA, OIES, материалы компаний нефтегазового сектора: BP, Shell, Exxon, Statoil, Total, CNPC, Sinopec, ПАО «Газпром нефть», ПАО «Лукойл», АО «РИТЭК», ПАО «НК Роснефть», ПАО «Татнефть», публикации в отечественных и зарубежных СМИ, материалы отраслевых журналов и методические документы.
В ходе проведения исследований был использован широкий арсенал
общенаучных методов, характеризующий проблемы сбора, анализа, интерпретации
и оценки эффективности информации, рассматриваемой в рамках общей теории
принятия решений в условиях ограниченной информации. В частности, применены
методы анализа стоимости информации, дерева решений, имитационного
моделирования, сравнительного анализа, классификаций и ранжирования, метод
экспертных оценок и традиционные методы оценки эффективности
инвестиционных решений в условиях неполной информации.
Информационная и эмпирическая базы исследования.
Информационную базу исследования составили данные финансовой и технологической отчетности российских и зарубежных нефтяных компаний, аналитические обзоры по использованию цифровых месторождений в нефтегазовом секторе, данные аналитических исследовательских центров (таких как CERA, Accenture, Deloitte, Pwc), материалы тематических конференций, законодательные и нормативные акты РФ, материалы монографий, научных статей отечественных и зарубежных авторов по проблемам разработки и использования цифровых технологий при поисках, разведке и разработке нефтяных и газовых месторождений, опубликованные в специальных и периодических изданиях.
Область исследования. Диссертация выполнена в соответствии с пунктами 1.1.4 «Инструменты внутрифирменного и стратегического планирования на промышленных предприятиях, отраслях и комплексах», 1.1.15 «Теоретические и методологические основы эффективности развития предприятий, отраслей, комплексов народного хозяйства», 1.1.19 «Методические и методологические подходы к решению проблем в области экономики, организации управления отраслями и предприятиями топливно-энергетического комплекса», паспорта
специальности 08.00.05 – Экономика и управление народным хозяйством (экономика, организация и управление предприятиями, отраслями, комплексами – промышленность).
Научная новизна исследования заключается в разработке методических инструментов и процедур, позволяющих производить экономический анализ использования технологий цифровых месторождений на разных стадиях реализации проектов, на основе анализа и систематизации отечественной и мировой практики разработки и использования систем цифровых нефтяных месторождений.
Основные результаты исследования, содержащие научную новизну и выносимые на защиту:
-
Впервые систематизированы основные методические подходы, используемые для оценки эффективности цифровых месторождений в условиях риска и неопределенности. Задача оценки эффективности использования цифровых месторождений сформулирована исходя из концепций и инструментов теории принятия решений: методов оценки стоимости информации, дерева решений, байесовского подхода, реальных опционов. Предложенная систематизация окажется полезной при выборе методических инструментов для оценки эффекта от ЦМ на разных стадиях поисков, разведки и разработки месторождений нефти и газа.
-
Предложена классификация основных факторов эффективности, достигаемой при использовании технологий ЦМ в операциях поисков, разведки и разработки нефтяных и газовых месторождений, которая, в отличие от существующих классификаций, охватывает наиболее полный спектр выгод от использования технологий ЦМ и может быть использована в компаниях нефтегазовой отрасли для поэтапной и пошаговой оценки эффективности ЦМ.
-
Предложены методические подходы для идентификации и оценки материального и нематериального выигрыша от использования технологий ЦМ. Показана целесообразность раздельного учета выгод оперативного и стратегического характера в задачах оценки экономической эффективности технологий ЦМ. Данные подходы важны для понимания приоритетных направлений использования технологий ЦМ нефтегазовыми компаниями.
4. Разработаны методические подходы для оценки стоимости информации, получаемой от технологий ЦМ. На примере реальных и гипотетических объектов продемонстрированы процедуры оценки стоимости промыслово-геологической и геофизической информации с использованием алгоритмов принятия решений, включающих «деревья решений», байесовские методы переоценки вероятностей, опционный и портфельный подходы. По сравнению со стандартными методами оценки (NPV и др.), предложенные подходы обеспечивают более широкую и обоснованную оценку применения технологий ЦМ и могут быть использованы для обоснования необходимых для этого инвестиций.
Практическая значимость исследования. Результаты исследования, а
также разработанные рекомендации могут быть использованы при подготовке
отраслевых документов при обосновании целесообразности внедрения и
использования технологий цифровых месторождений, направленных на
повышение производительности нефтегазовых операций, сокращение издержек в
отдельных элементах нефтегазовой цепочки, повышение надежности и
экологической эффективности проведения работ. Работа может быть полезна
менеджерам и специалистам нефтегазовых компаний, принимающим
стратегические решения в области управления базами данных и выбора вариантов информационного обеспечения с позиций текущих и долгосрочных приоритетов операционной деятельности и стратегического развития компаний. Предлагаемые методические разработки окажутся полезными в учебном процессе при преподавании дисциплин, связанных с современными информационными технологиями в нефтегазовом бизнесе и многоплановой оценкой их эффективности. Основные результаты работы могут быть использованы научно-исследовательскими коллективами, отраслевыми аналитиками, студентами, преподавателями и другими специалистами, связанными с вопросами экономики разработки и внедрения новейших технологий в нефтегазовой отрасли.
Публикации. По теме диссертации автором опубликовано 3 статьи в журналах, входящих в перечень рецензируемых научных журналов и изданий ВАК Министерства образования и науки РФ, авторским объемом 0,9 печатных листа, а также 7 публикаций в других изданиях авторским объемом 1,4 печатных листа.
Апробация результатов. Основные результаты диссертационного
исследования докладывались на IX Всероссийской научно-технической
конференции «Актуальные проблемы развития нефтегазового комплекса России» в феврале 2012 года в Москве, на X Всероссийской научно-технической конференции «Актуальные проблемы развития нефтегазового комплекса России» в феврале 2014 года в Москве, на XXXII Международной научно-практической конференции для студентов, аспирантов и молодых ученых «Проблемы и перспективы развития экономических наук в XXI веке» в ноябре 2014 года в Москве, на XI Всероссийской научно-технической конференции «Актуальные проблемы развития нефтегазового комплекса России» в феврале 2016 года в Москве, на Международном конгрессе ИНТЕРЭКСПО ГЕО-СИБИРЬ-2016 – Новосибирск.
Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, трех глав, заключения, списка литературы из 157 наименований. Работа изложена на 164 страницах, содержит 27 таблиц и 56 рисунков.
Совершенствование корпоративной информационной системы нефтяной компании в условиях использования технологий цифровых месторождений
В ходе эволюции ЦМ появилось немало заблуждений по поводу их роли и места в нефтяном бизнесе. Ниже нами выделены наиболее часто встречаемые «мифы»:
1. Цифровые месторождения в основном имеют дело с технологиями (ЦМ в основном ориентированы на изменения бизнес процессов)
2. Цифровые месторождения - это продукт IT (действительно, каждый проект включает цифровую информацию и программное обеспечение, но ЦМ имеют дело с изменениями в методах управления месторождением, а не с возможностями технологий)
3. Цифровые месторождения в основном имеют дело с процессами автоматизации (автоматизация обычно используется, когда необходима система контроля на сложных установках; но автоматизация – это лишь один из компонентов цифровых решений) 4. Операторы доверяют моделям, которые созданы группой управления активами (частично это идет от синдрома, который можно назвать «изобретено не здесь»; но существует реальный фактор недоверия, когда персонал нефтяного промысла не видит всего, что происходит на месторождении и что в действительности доступно только при использовании достаточно сложных моделей головного предприятия).
5. Крупные капитальные проекты – это набор потенциальных возможностей (со всеми случаями масштабных отклонений в бюджете затрат и времени в отраслевом портфеле мега проектов; как только подготовлена основная проектная документация, менеджер проекта тщательно отслеживает показатели затрат и времени). Наряду с мифами, связанными с ЦМ, можно выделить следующие вполне обоснованные положения, которые восприняты профессиональным сообществом:
Утверждение 1: Ситуация с управлением информацией (данными) на самом деле обстоит хуже, чем это представляется многими. Это утверждение не является попыткой критики менеджмента, а оценкой того высокого уровня ожиданий в росте эффективности, на который рассчитывают при внедрении технологий Цифровых месторождений. Учитывая возрастающий объём, разнообразие и волатильность информации, получаемой от использования цифровых месторождений, проблема представляется на порядок более сложной, чем это было с ранее применяемыми технологиями. Утверждение 2. Возможности новых технологий значительно превышают существующие. Операторы должны принимать наилучшие решения на протяжении всего жизненного цикла месторождения. Многие крупные месторождения эксплуатируются десятилетиями, и многие ранее введенные технологии и оборудование становятся устаревшими. Стоимость технологического «апгрейда» – важный элемент в операционных расходах бюджета. И если не использовать современные бизнес процессы, то операторы будут иметь дело с массой устаревших подходов и самыми разнообразными технологиями. Утверждение 3: Организационные возможности ЦМ - это больше чем просто работа персонала с цифровыми данными и возможности сокращения численности сотрудников. Компаниям необходимы инженеры в сфере цифровых технологий, а также опытные специалисты–нефтяники, при этом важно соблюсти их баланс. Новое поколение работников нефтегазовой промышленности более склонно к новым технологиям. Поколение, имеющее большой производственный опыт, относится скептически к цифровым моделям, тогда как новое поколение чересчур полагается на новации ЦМ. Проблема смены профессионалов разных поколений - это не только вопросы численности персонала, но и проблема передачи знаний и навыков.
Утверждение 4: Большинство работников слишком заняты текущей работой, чтобы вникать в рассуждения технократов от ЦМ (за исключением ситуаций с месторождениями, приближающимися к концу коммерчески оправданного срока жизни).
Это утверждение составляет часть мифа о крупных капитальных проектах. В идеальном варианте, новые проекты и крупные месторождения являются лучшими кандидатами для внедрения новых технологий, основанных на цифровых решениях, но здесь опять же, надо исходить из реальности. Из-за ограничений бюджета проекта и сжатых сроков, и из-за того, что надо поддерживать добычу на месторождении и скважинах, чтобы достичь планируемых показателей, существует сильная оппозиция ЦМ со стороны менеджмента компаний, и идеальные кандидаты для внедрения ЦМ могут игнорировать Цифровые решения. Обычно, благоприятная ниша для ЦМ – это небольшие месторождения или месторождения, близкие к концу жизненного цикла. Поэтому к внедрению ЦМ следует подходить критически и настраиваться на решения, созвучные основной массе специалистов.
Оценка эффектов от использования цифровых месторождений
Суммарная ценность альтернативы (СЦА) Суммарная ценность альтернативы (Total Value of Opportunities, TVO) является стандартным показателем, разработанным компанией Gartner Group в развитие метода ТСО для большей полноты отражения экономических результатов использования IT[39,59, 70, 71]. Его цель состоит в оценке потенциальной эффективности заданных инвестиций в IT во времени. Этот показатель акцентирует внимание на оценке риска и позволяет количественно измерить степень гибкости, которую обеспечивает данная альтернатива для каждого уровня риска. (Гибкость определяется как способность создавать стоимость в условиях данной альтернативы («опции»). Показатель суммарной ценности альтернативы, СЦА, строится с учетом следующих четырех методов [59,70]. «Затраты-выгоды» (cost/benefit analysis) Будущая неопределенность Организационная диагностика Наилучшая практика измерений. Анализ «затраты-выгоды».
Для характеристики совокупной стоимости операций обычно используется показатель «Затраты владения собственностью», ЗВС(Total Cost of Ownership, TCO).В качестве критериев оценки этот показатель использует стоимость приобретения, установки, технической поддержки, сопровождения, модернизации, вынужденных простоев, и других затрат на эксплуатацию системы. Используя широкий спектр показателей организационной эффективности, можно оценить величину прибыли. Рекомендуемый подход для анализа прибыли описан в работе Гартнера Business Performance Framework [39,59.70]. Метод TCO дает хорошие результаты при расчете текущих стоимостных характеристик, на его базе можно достаточно объективно анализировать затраты на эксплуатацию IT. Но при этом не учитываются риски и отсутствует возможность сопоставления IT со стратегическими целями и результатами бизнеса. Анализ «затраты-выгоды» должен носить многоаспектный характер, соответствовать рассматриваемой ситуации и описывать бизнес ситуацию в терминах, понятных для не специалистов IT.
Будущая неопределенность. Поскольку инвестиции в IT редко обеспечивают немедленную прибыль, для оценки показателя суммарной ценности альтернативы, СЦА, необходимо количественно измерить ожидаемые будущие эффекты от рассматриваемых инвестиций. Этот аспект особенно привлекателен для оценки показателя информационной надежности (суммарной ценности альтернативного варианта достижения надежности информации), поскольку многие инвестиции в повышение надежности информации проектируются, чтобы обеспечить будущие выгоды путем предотвращения нежелательных исходов. Эти выгоды должны быть количественно измерены, исходя из надежных предположений [96].
Организационная диагностика Она лежит в основе метода СЦА. Любые изменения на практике обусловливают некоторые виды содержательных изменений, и методы организационной диагностики тестируют способность организации адаптироваться к этим изменениям. С такими изменениями связаны три типа рисков: 1) бизнес риски, 2) риски управления и 3) технологические риски, которые оцениваются по следующим пяти факторам [85]: стратегического соответствия (Strategic Alignment), величины риска (Risk), окупаемости затрат (Direct Payback), Архитектуры системы (Architecture) и ее влияния на бизнес процессы (Business Process Impact). Наилучшая практика измерений. Этот фактор требует использования общепринятой методологии для получения оценки, которая характеризует будущую неопределенность. Цель процесса измерений – обеспечить традиционный бизнес анализ, способный оценить стоимость информационного предложения для заинтересованных участников. Ключевым моментом здесь является выбор небольшого числа согласованных показателей. Использование общепринятых метрик обеспечивает понимание между участниками, поэтому разработка таких метрик является критически важным процессом.
Суммарный экономический вклад (СЭВ)(Total Economic Impact, TEI) По аналогии с суммарной ценностью альтернативы (СЦА), метод расчета совокупного экономического вклада (эффекта) служит для поддержки принятия решений, уменьшения рисков и обеспечения гибкости, то есть ожидаемых выгод, не учитываемых при использовании метода (cost-benefit analysis). Показатель СЭВ предназначен для того, чтобы интегрировать риски и гибкость в единую модель, которая способна обеспечивать разумные решения для инвестиций в IT. Показатель СЭВ является разработкой компании Giga Group; он дает возможность организации выразить аналитически выгоды нематериального характера для различных областей организационного функционирования [137,138]: гибкости, затрат, прибыли.
Гибкость. Эта характеристика является функцией стоимости инвестиционных возможностей и может быть описана в терминах увеличения финансовой ценности или роста коммуникационного потенциала или же потенциального роста стоимости бизнеса. [141,144]. Показатель СЭВ квантифицирует эти факторы, используя другую, более явную методологию, такую, как метод реальных опционов (Real Options Valuation (ROV). Эта методология может описывать фактическую стоимость альтернатив (опционов), имеющихся на момент принятия решений, или стоимость опциона, реализуемого в более поздние периоды (в предположении, что будущая рыночная стоимость акции может возрасти вследствие роста определенности (надежности).
Затраты– При анализе затрат наряду с начальными инвестициями рассматриваются текущие операционные затраты. Метод позволяет определить, как бюджет затрат на IT, так и их распределение на нужды общей структуры организационного контроля при проведении оценки.
Прибыли – Они непосредственно выражаются в приросте стоимости бизнеса. Это выражение включает любую добавленную стоимость, которую можно идентифицировать как функцию IT, а также любую стоимость, генерируемую за рамками IT. Таким образом, оценка прибыли интерпретируется как стоимость проектов бизнеса и их стратегического вклада; она характеризует, насколько эти инвестиции соответствуют целям бизнес единицы.
Оценки риска выражаются в виде неопределенности или оценки шансов, которые учитывают потенциальные экономические последствия основных допущений. В сущности, лицо, принимающее решения (ЛПР) должно количественно выразить как последствия всех допущений, так и вероятности исходов. При этом должен обеспечиваться доверительный интервал рассматриваемых оценок.
Показатель СЭВ наиболее полезен в случае, когда цель организации – привести в соответствие инвестиции, направляемые в технологии, с целями бизнеса. Основная цель СЭВ – обосновать бизнес решения для заданной совокупности альтернатив. Это достигается путем коммуникации полной стоимости каждой альтернативы в терминах бизнеса. Данный метод рассматривается как весьма привлекательный.
Оценка экономического вклада информационных технологий в секторе разведки и добычи
Неопределенная экономическая ситуация требует более системного и прагматичного подхода к управлению рисками, что заставляет инициаторов проекта и его акционеров заранее оценивать возможные потери. Крупнейшие проекты в нефтедобывающей отрасли являются уникальными в том плане, что их длительный срок жизни позволяет менеджменту управлять созданием акционерной стоимости, используя обычную пяти-стадийную схему процесса (Рисунок 31). Первые три стадии фокусируют внимание на идентификации стоимости, а остальные две - на реализации стоимости [77-86]. Каждая стадия разрабатывается таким образом, чтобы обслуживать специфические задачи и заканчивается решением о целесообразности перехода к следующей стадии проекта.
Поэтапный процесс, в котором за каждой стадией следует решение о переходе к следующей стадии проекта. (ППР - пункт принятия решений) Источник: составлено автором Несмотря на относительно небольшую продолжительность первых трех стадий, здесь создается наибольшая стоимость по сравнению с двумя последними стадиями проекта.
В большинстве случаев поиски и оконтуривание залежей означают начало стадии 1, а принятие окончательного инвестиционного решения приурочено к стадии 3. Таким образом, потенциальная стоимость концентрируется на стадии инициации проекта, и любая поддержка принятия решений (включая информационные технологии) должна учитывать этот факт.
Разрыв между финансовым и стратегическим планированием
Нередко соображениями стратегического характера доминируют над финансовыми критериями, а это означает, что к реализации могут быть приняты маржинальные инвестиции только потому, что они имеют стратегические преимущества. В таких ситуациях менеджеры сознают наличие разрыва между их потребностями и возможностями используемых аналитических инструментов. Существование неопределенности препятствует наилучшему распределению инвестиционных ресурсов. В детерминированных условиях все решения базировались бы на прямых финансовых оценках и не было бы необходимости учитывать факторы стратегического характера.
Конфликт между финансовым и стратегическим планированием возникает в условиях, когда имеются нематериальные активы или при рассмотрении возможностей будущего роста компании. Показатель NPV представляет простое суммирование будущих значений, дисконтированных кэшфлоу. Такой показатель не в состоянии отражать более сложные реалии типа: «если строится более мощная морская платформа, то становится возможным больше добывать в том случае, когда запасы УВ оказываются выше ожидаемых». В таких случаях разумно отказаться от финансового анализа с краткосрочным горизонтом или просто использовать его для верификации.
Эти две дисциплины по-разному рассматривают неопределенность. При стратегическом анализе неопределенность рассматривается не только как источник потерь, но и как источник возможностей. Максимальный возможный выигрыш, связанный с неопределенностью, является источником стоимости и может быть продуктивно использован в будущих эффективных решениях. Например, неопределенность в размерах запасов месторождения - не следует рассматривать только как «плохую новость» в отношении потенциального будущего сокращения добычи; такая неопределенность может означать, что существуют шансы достижения в будущем уровня добычи выше среднего, и такую возможность нельзя игнорировать. Эти соображения особенно важны для очень крупных проектов. Если стратегический анализ рекомендует инвестирование, то аналитики должны рассматривать стоимость, связанную с увеличением возможностей и нематериальными активами. В противном случае компания просто несла бы потери. Неявная оценка «стоимости» в аспекте стратегического планирования является ключевым моментом в разработке эффективного «приближенного значения стоимости», которая лучше отражает реальные сложности проекта. Поэтому при формировании корпоративной стратегии необходим пересмотр финансовых методов. Но в итоге финансовый и стратегический анализ должны приводить к одним и тем же результатам.
Обзор методов учета неопределённости и рисков в разведке и добыче Поскольку один из основных результатов внедрения ЦМ является получение более полной и достоверной информации, важно дать краткий обзор факторов неопределённости и анализа рисков в разведке и добыче нефтегазовых месторождений. В связи с этим рассмотрим следующие вопросы: (1) Риски и анализ принятия решений при проведении ГРР; (2) Неопределенности при оценке и разработке месторождения и прогнозах объёмов добычи; (3) Процесс принятия решения и влияние на него имеющейся информации (4) Управление инвестиционным портфелем, методы оценки и выбора.
Применение метода оценки стоимости информации для нетрадиционных ресурсов газа
Несмотря на наличие неопределенности достижение высокого показателя ожидаемой стоимости состоит в переходе к немедленной разработке рассматриваемых залежей. Следует отметить следующие два важных момента:
1. В большинстве случаев анализ ценности информации не включает напрямую стоимость сбора данных. Вместо этого, рассчитывается стоимость информации (0 долл. в нашем случае), и эту величину необходимо сравнивать с затратами на приобретение информации и ее интерпретацию (5млн. долл. в нашем случае).
2. Если сбор данных изменяет ожидаемую ценность финансового решения (например, путем отсрочки даты ввода м-р в разработку), это должно быть включено в ожидаемую стоимость. С целью упрощения мы не принимали во внимание отсрочку добычи. Если же принять во внимание фактор времени, то в этом случае существует вероятность того, что ценность информации будет отрицательной. Причина, по которой сбор сейсморазведочных данных не добавляет ценности, состоит в низкой надежности данных сейсмики 3D.
В следующем разделе представлена методика определения целесообразности проведения оценочных работ и получения дополнительной информации при реализации проектов разработки месторождений.
Компании ежегодно несут большие затраты на оценку и переоценку параметров нефтяных месторождений. Часто результаты таких усилий имеют невысокую точность вследствие неправильных представлений об оценке площади, и это приводит к заниженным результатам. Проблема оценки особенно остро сказывается на удаленных, труднодоступных и глубоководных месторождениях, где бурение скважин очень дорогостоящее, а также в случае небольших месторождений, где капитальные вложения в бурение находятся на грани рентабельности. В таких случаях экономические последствия, связанные как с завышенной, так и с заниженной оценкой запасов, могут быть крайне неблагоприятными.
Следует различать два типа оценок: 1) оценки, относящиеся к этапу поисков и оценки месторождения, и имеющие невысокую точность; 2) более точные оценки, относящиеся к стадии разработки. Далее в основном рассматривается оценка неопределенности для второго этапа.
Источники неопределенности в оценке запасов можно разбить на 3 большие категории (таблица 17): 1)связанные с объемом геологических запасов,т.е., со структурой залежи; 2) связанные с коэффициентом нефтеотдачи или продуктивностью пластов – энергией вытеснения флюидов 3) связанные со свойствами жидкости–вязкостью и т.д. Таблица 17: Источники неопределенности в оценке запасов Величина КИН Свойства флюидов геологических запасов Продуктивность, остаточная Состав газа, Структура залежи, нефтенасыщенность, пластовое вязкость нефти, определение ВНК и.т.д. давление и.т.д. и.т.д. Источник: составлено автором Неопределенность в оценке запасов ведет к увеличению рисков разработки, которые можно разбить на три типа (рисунок 49): 1) потери из-за признания проекта экономически не выгодным, в случае, когда он является рентабельным 2)некоммерческая разработка в случае, когда экономически не рентабельное месторождение разрабатывают, исходя из ошибочного заключения об экономической выгодности эксплуатации месторождения. 3)неоптимальная («субоптимальная») разработка, т.е. разработка месторождения, которая приводит к меньшим экономическим выгодам, чем можно было бы получить при использовании корректной модели залежи.
Субоптимальная разработка – это разработка, при которой наблюдаются расхождения между потенциальной созданной мощностью добычи (промыслового оборудования и инфраструктуры, ПОИ) и потенциалом залежи, определяемым величиной возможной добычи. Объем ПОИ, который превышает добывные возможности залежи, является примером субоптимального производства. Нередки случаи, когда происходит занижение добывных возможностей (объема извлекаемых запасов) в сравнении с мощностями ПОИ, что также представляет субоптимальную ситуацию.
Перечисленные риски при разработке требуют умения управлять ими или снижать соответствующие неопределенности. Обычный способ снижения «рисков залежи» – проведение оценочных работ до начала разработки. Снижение неопределенности лучше всего характеризовать крутизной кривой ожидания (кривой распределения накопленных вероятностей) неопределенного параметра (например, запасов).
В зависимости от наблюдаемого риска, оценка может быть дискретной (вводить или не вводить м-р в разработку), либо «оптимизационной» (выбор оптимальной плотности сетки скважин). Дискретная оценка используется применительно к риску упущенных возможностей и некоммерческой разработке, в то время как «оптимизационная» оценка используется по отношению к рискам субоптимальной разработки (рисунок 49). Ниже речь пойдет в основном об оптимизационных оценках. Что касается первых видов рисков, то они более подробно анализируются в работах [6,20, 141,149].
Общая идея в случае оптимизационной оценки иллюстрируется на рисунке 50. Как следует из рисунка, если даже при оптимизационной оценке добыча на некоторое время откладывается, величина NPV тем не менее растет, поскольку проект разработки, в особенности промысловая инфраструктура месторождения, наилучшим образом адаптирована к потенциалу его запасов. Оценка в таком случае соответствует инвестициям для получения информации, необходимой для достижения этой цели.