Résumé

Le but de ce site internet est de rendre disponible mon expérience et connaissance quant à l'estimation de ressources de pétrole et aussi indiquer une sélection de littérature et des sites lesquels traitent, entre autres, le sujet d'estimation des ressources o réserves de brut et de gaz naturel.
Le développement des méthodes d'estimation a été très grand durant les derniers décades. Les avances dans le domaine de géologie, géophysique, géochimie ont contribué beaucoup dans la transitions dès méthodes subjectives et qualitatives vers méthodes de plus en plus statistiques et quantitatives. L'importance des méthodes statistiques appliqués à l'estimation est une des sujet de ce site. Quelques pages donnent explications des méthodes, entre autres la méthode de Bayes et régression linéaire multiple.

Malgré les avances, les estimations souffrent d'une grande incertitude. C'est la raison pour l'industrie pétrolière d'adopter la courbe expectative. C'est le complément de la distribution cumulative des volumes de pétrole possibles. Ici un exemple dans le cas d'un forage d'exploration.

La probabilité sur l'axe vertical indique la chance d'encontrer plus que volume x sur l'axe horizontal. Il'y a une certaine probabilité de pas encontrer de pétrole. Mais la probabilité d'encontrer au moins un peu est POS, la probabilité géologique. C'est intéressant, mais possiblement pas sufficient pour justifier les frais de forage. Plus indicatif est la probabilité de succes economique, POSc, la probabilité d'exceder un certain volume minimum dicté par des calculs économique de rentabilité ("cutoff"). Enfin "MSV" (Mean Success Volume) est la moyenne de tous volumes possible lesquels sont plus grand que "cutoff". Cette dernière entité est utilisé dans les décisions, par example pour calculer la valeur monétaire attendue (VMA).

GAEA a développé un logiciel pour faire des estimations, "GAEAPAS", inspiré sur les publications de Nederlof, 1979 et Sluyk et Nederlof, 1984. A base d'un cinquantaine de variables géologiques, les processus de formation et accumulation de pétrole est modelé, utilisant les méthodes de Bayes et Monte Carlo, pour arriver à la courbe expectative et les paramètres important pour l'évaluation économique. Les paramètres concernant l'économie décrirent les conditions fiscales diverses et la logique d'evaluation, comme "valeur d'information" et gérence d'un portfolio.

Une révision grande était entamé en 2014. La version nouvelle de Gaeapas est "Gaea50". Le model sépare l'estimation de risques de la description des varables de volume. Ainsi la logique du model est plus claire.

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