Экономическая оценка и обоснование условий эффективного освоения слабоизученных газоконденсатных залежей (стр. 2 )

Структура работы. Диссертационная работа состоит из введения, трех глав основного содержания, заключения, списка литературы, приложений.

Во введении обоснована актуальность выбранной темы, сформулированы цель и задачи исследования, отражена научная новизна и практическая ценность работы.

В первой главе обоснована экономико-социальная целесообразность вовлечения в освоение слабоизученных газоконденсатных залежей, а также выявлены геолого-географические и экономико-правовые особенности и проблемы их разработки.

Во второй главе уточнена и расширена, с учетом специфики региона, классификация газоконденсатных залежей по основным геолого-географическим параметрам, влияющим на выгоды и затраты инвесторов, для предпроектной стадии скорректирован методический подход к учету несистематического риска инвесторов, и разработана методика оценки эффективности освоения слабоизученных газоконденсатных залежей.

Третья глава посвящена разработке предложений и рекомендаций, позволяющих формировать экономические условия для вовлечения в освоение и эффективного использования новой ресурсной базы газодобычи, а также апробации разработанных методических подходов к оценке эффективности освоения слабоизученных газоконденсатных залежей.

В заключении приводятся основные выводы и рекомендации по результатам исследования.

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ ИССЛЕДОВАНИЯ

1. Доказана экономическая и социальная целесообразность первоочередного вовлечения в разработку слабоизученных газоконденсатных залежей ЯНАО, выявлены особенности и проблемы их освоения.

На современном этапе наблюдается снижение добычи газа по газодобывающей отрасли ЯНАО, обусловленное вступлением в период падающей добычи сеноманских отложений Уренгойского месторождения и истощенностью запасов месторождения Медвежье. Ямбургское месторождение с текущей газоотдачей 50% скоро также перейдет в период падающих отборов.

Между тем, регион обладает сырьевой базой, достаточной для поддержания необходимого уровня добычи газа. В частности, невовлеченные в освоение запасы и ресурсы составляют 61,8% от начальных суммарных запасов и ресурсов. Из них на долю текущих разведанных запасов газа категорий АВС1 приходится 25,2%, предварительно оцененные запасы категории С2 составляют 0,9%. Наиболее значительный удельный вес (35,7%) занимают ресурсы С3 и Д1л, которые сосредоточены в сравнительно небольших залежах-сателлитах. Ввод в эксплуатацию залежей-сателлитов месторождений Медвежье, Юбилейное и Ямсовейское позволит получить прирост добычи газа около 28 млрд. м3 (рис.1).

Рис.1. Перспективы добычи газа

из слабоизученных газоконденсатных залежей

Как показал проведенный в работе анализ, такое направление развития отрасли обеспечит загрузку высвобождающихся (в связи с падением добычи газа) сеноманских производственных мощностей и занятость трудовых ресурсов, а также компенсирует снижение бюджетных доходов на уровне федерации примерно на 25%, субъекта Федерации почти на 50% (рис.2).

 

Рис.2. Сравнение динамики годовых доходов бюджетов при вовлечении в разработку слабоизученных газоконденсатных залежей

Таким образом, устойчивое развитие экономики округа, являющегося системообразующим для России, во многом будет определяться вовлечением в освоение слабоизученных газоконденсатных запасов и ресурсов.

В работе выполнен детальный анализ новой сырьевой базы газодобычи, позволивший выявить основные геолого-географические особенности и проблемы ее освоения (рис.3).

Рис. 3. Геолого-географические особенности и проблемы освоения

новой ресурсной базы газодобычи

2. Модифицирован метод и предложены количественные параметры определения поправки на риск нормы дисконта на основе уточненной классификации газоконденсатных залежей ЯНАО по основным геолого-географическим параметрам.

Ресурсная база слабоизученных газоконденсатных залежей не только качественно отличается от разрабатываемой в настоящее время, но и характеризуется значительным разбросом геолого-географических факторов, влияющих на эффективность освоения залежей. C учетом систематизированных автором факторов, в работе предложена классификация залежей по геолого-географическим параметрам (табл.1).

Действующие регламентирующие документы не делают различий в ставках дисконтирования при экономической оценке залежей, существенно различающихся по геолого-географическим факторам, что значительно снижает достоверность оценки и ранжирования залежей по уровню доходности.

В связи с этим, в диссертации предложена корректировка методики учета несистематического риска инвесторов, обусловленного неопределенностями внешней среды. Поправку на риск для каждой залежи рекомендуется вычислять пофакторно-кумулятивным методом на основе классификации залежей по геолого-географическим параметрам, как сумму поправок на риск по характеризующим данную залежь факторам.

Таблица 1

Классификация залежей по геолого-географическим параметрам

Геолого-географические параметры залежей	Классы параметров	Поправка на риск (Drj), %
Совокупность влияния параметров на риск вложения капитала	5
Геологическая изученность запасов и ресурсов	Степень достоверности, % Dr1 (Достоверность)
установленные запасы (категория С1)	90	0,333
предполагаемые запасы (категория С2)	70	0,667
ресурсы (категория С3Д1л)	50	1
Принадлежность запасов и ресурсов к нефтегазоносному комплексу (НГК)	Глубина, м Dr2 (Глубина)
Апт-альбские залежи	1000-1700	0,200
Валанжинские залежи	1700-2800	0,400
Ачимовские залежи	2800-3200	0,600
Юрские залежи	3200-3700	0,800
Палеозойские залежи	3700-4200	1
Качество запасов и ресурсов	Продуктивность, тыс. м3 /сут. Dr3 (Продуктивность)
высокопродуктивные	св. 500	0,250
продуктивные	250-500	0,500
среднепродуктивные	100-250	0,750
малопродуктивные	до 100	1
Величина запасов и ресурсов	Крупность, млр. м3у. у. Dr4 (Величина)
средние	30-100	0,375
малые	10-30	0,750
мелкие	3-10	1,125
мельчайшие	менее 3	1,5
Территориальная размещенность залежей относительно существующей инфраструктуры	Удаленность, км Dr5 (Удаленность от инфраструктуры)
малоудаленные	до 30	0,250
удаленные	св.30	0,50

Согласно предлагаемой методике, величина поправки по каждому из факторов определяется с использованием экспертных оценок, основанных на сравнении накопленных проектных и фактических данных разработки газоконденсатных залежей округа. Сравнение осуществляется по двум показателям, в наибольшей степени оказывающим влияние на рисковость инвестиций – предсказуемость параметров разработки и чувствительность ЧДД к изменению параметров. Результаты сравнения, выполненного в диссертационном исследовании, иллюстрируются матрицей чувствительности и предсказуемости (табл.2).

Таблица 2

Матрица чувствительности и предсказуемости

Предсказуемость параметров	Чувствительность ЧДД к изменению параметров
Высокая	Средняя	Низкая
Низкая	Крупность (3балла)
Средняя	Степень достоверности (2балла)	Продуктивность (2балла)
Высокая	Глубина (2балла)		Удаленность (1балл)

Первая зона или левый верхний угол матрицы – зона наибольшего риска, так как к изменению попавших в нее факторов наиболее чувствителен ЧДД проектов и они обладают наименьшей прогнозируемостью. Вторая зона совпадает с элементами побочных диагоналей матрицы и требует пристального внимания инвесторов к попавшим в нее факторам. Наконец третья зона, правый нижний угол таблицы – зона наибольшего благополучия, в ней находятся факторы, которые при всех прочих предположениях и расчетах являются наименее рискованными для инвестора.

Согласно проведенному анализу, к зоне повышенного риска для инвестора отнесена крупность залежей, к зоне пристального внимания или менее высокого риска – степень достоверности, глубина и продуктивность. Наименьшее влияние на риск недополучения дохода инвестором оказывает удаленность залежей от инфраструктуры, находящаяся в третьей зоне.

Исходя из сложившегося распределения параметров по степени влияния на риск недополучения дохода инвестором, предложена трехбалльная шкала риска. В соответствии с этим, параметру крупность залежей соответствует по степени риска для инвестора три балла, параметру степень достоверности – два балла и т. д. При этом, общая сумма баллов составляет десять. Далее выполнено распределение между параметрами пятипроцентной поправки на риск (рекомендуемой “Методическими рекомендациями по оценке эффективности инвестиционных проектов”), что и позволило получить для каждого параметра свою “максимальную” поправку на риск (см. табл.1).