Ключевые слова
технологическая эффективность
институциональные факторы
подгонка колоколообразной кривой
производительность буровых установок
Как цитировать
Аннотация
Развитие технологий извлечения сланцевой нефти в США привело к стремительному росту ее добычи и снижению себестоимости до приемлемого уровня. «Сланцевая революция» радикально преобразовала мировой рынок нефти, став ключевым фактором снижения нефтяных цен в 2014–2016 гг. В статье исследуется проблематика долгосрочного прогнозирования добычи сланцевой нефти в США и производительности буровых установок. Автор применяет метод несимметричной колоколообразной функции, описывающий добычу нефти с учетом ее физических и геологических параметров.
Расчеты показывают, что пиковое значение средней по месторождению производительности буровых установок может быть достигнуто к 2026 г. и составит 1200 барр./сут., что вдвое выше текущего уровня. На этот же период придется максимальный уровень добычи нефти — 11.3 млн барр./сут. и технически извлекаемых ресурсов — 96 млрд барр. В результате уже с 2023 г. объемы извлечения сланцевой нефти в США могут оказаться недостаточными для удовлетворения растущего мирового спроса, и потребуется разработка новых месторождений с еще более высокой себестоимостью.
Теоретически обоснованная и эмпирически протестированная несимметричная колоколообразная кривая может служить эффективным инструментом технологического Форсайта для нефтегазового комплекса.
Литература
Arps J.J. (1944) Analysis of decline curves//AIME. № 160. P. 228-247.
Baffes J., Kose, M.A., Ohnsorge F., Stocker M. (2015) The Great Plunge in Oil Prices: Causes, Consequences, and Policy Responses (PRN 15/01). Washington, D.C.: World Bank Group.
Benes J., Chauvet M., Kamenik O., Kumhof M., Laxton D., Mursula S., Selody J. (2012) The Future of Oil: Geology versus Technology (WP/12/109). Washington, D.C.: International Monetary Fund.
Bierman S., Biryukov A. (2017) Russia's Largest Oilfield May Be About to Gush Cash Once Again. Режим доступа: https://www.bloomberg.com/news/articles/2017-02-15/siberian-oil-giant-that-bankrolled-soviets-may-gush-cash-again, дата обращения 05.09.2018.
Brandt A.R. (2010) Review of mathematical models of future oil supply: Historical overview and synthesizing critique//Energy. Vol. 35. № 9. P. 3958-3974.
Clark A.J. (2011) Decline Curve Analysis in Unconventional Resource Plays Using Logistic Growth Models. Austin, TX: The University of Texas in Austin.
Coyne D. (2017) Future US Light Tight Oil (LTO) Update. Режим доступа: http://peakoilbarrel.com/future-us-light-tight-oil-lto-update/, дата обращения 05.09.2018.
Davidsen P.I., Sterman J.D., Richardson G.P. (1990) A petroleum life cycle model for the United States with endogenous technology, exploration, recovery, and demand//System Dynamics Review. Vol. 6. № 1. P. 66-93.
Denning L. (2017) Will Oil Producers Do as They Say or Do as They Sell in 2018? Режим доступа: https://www.bloomberg.com/gadfly/articles/2017-12-13/oil-producer-hedging-data-a-worry-for-opec), дата обращения 05.09.2018.
EIA (2015) World Shale Resource Assessments. Washington, D.C.: U.S. Energy Information Administration (EIA).
EIA (2016) Expected decrease in Lower 48 oil production is partially offset by rising GOM output. Режим доступа: https://www.eia.gov/todayinenergy/detail.php?id=25892#, дата обращения 05.09.2018.
EIA (2017) U.S. crude oil production forecast expected to reach record high in 2018. Режим доступа: https://www.eia.gov/todayinenergy/detail.php?id=32192, дата обращения 05.09.2018.
EIA (2018) Drilling Productivity Report (March). Washington, D.C.: U.S. Energy Information Administration (EIA).
Foster R. (1986) Innovation. The Attacker's Advantage. New York: Summit Books.
Fustier K., Gray G., Gundersen C., Hilboldt T. (2016) Global oil supply. London: HSBC Global Research.
Hotelling H. (1931) The economics of exhaustible resources//Journal of Political Economy. Vol. 39. № 2. P. 137-175.
Hoza M. (2015) The limits of high grading. Режим доступа: https://btuanalytics.com/the-limits-of-high-grading/, дата обращения 05.09.2018.
Hubbert M.K. (1956) Nuclear Energy and the Fossil Fuels Drilling and Production Practice//Proceedings of the Spring Meeting of the Southern District, Division of Production, American Petroleum Institute. San Antonio, TХ: Shell Development Company. P. 22-27.
Hughes J.D. (2016) Drilling Deeper. A Reality Check on U.S. Government Forecast for a Lasting Tight Oil & Shale Gas Boom. Santa Rosa, CA: Post Carbon Institute.
IHS (2015) Still an Adolescent, Permian's Wolfcamp Delaware Offers Promising Adulthood as E&P Operators Expand Development, IHS Says. Режим доступа: https://news.ihsmarkit.com/press-release/energy-power-media/still-adolescent-permians-wolfcamp-delaware-offers-promising-adulth, дата обращения 05.09.2018.
Kaufmann R.K., Cleveland C.J. (2001) Oil production in the lower 48 states: Economic, geological, and institutional determinants//Energy. Vol. 22. № 1. P. 27-49.
Little A.D. (1981) The Strategic Management of Technology. Cambridge, MA: Massachusetts Institute of Technology.
Mansfield E. (1968) The Economics of Technological Change. New York: W.W. Norton & Company Inc.
Montgomery J.B., O'Sullivan F.M. (2017) Spatial variability of tight oil well productivity and the impact of technology//Applied Energy. № 195. P. 344-355.
Mănescu C.B., Nuño G. (2015) Quantitative effects of the shale oil revolution//Energy Policy. № 86. P. 855-866.
Okullo S.J., Reynes F., Hofkes M.W. (2014) Modeling Peak Oil and the Geological Constraints on Oil Production. CentER Discussion Paper 2014-036. Tilburg: Tilburg University.
Richards F.J. (1959) A Flexible Growth Function for Empirical Use//Journal of Experimental Botany. № 10 (29). P. 290-300.
Rogers E. (2002) Diffusion of Innovations (5th ed.). New York: Free Press.
Rystad Energy (2016) North American Shale Report. Oslo: Rystad Energy.
Saussay A. (2018) Can the US shale revolution be duplicated in continental Europe? An economic analysis of European shale gas resources//Energy Economics. № 69. P. 295-306.
Schilling M.A., Esmundo M. (2009) Technology S-curves in renewable energy alternatives: Analysis and implications for industry and government//Energy Policy. Vol. 37. № 5. Р. 1767-1781.
Semenychev V.K., Kurkin E.I., Semenychev E.V. (2014) Modelling and forecasting the trends of life cycle curves in the production of non-renewable resources//Energy. Vol. 75. Issue C. P. 244-251.
Sorrel S., Speirs J., Bentley R., Brandt A., Miler R. (2009) Global oil depletion. An assessment of the evidence for a near-term peak in global oil production. London: UK Energy Research Centre.
Verhulst P.F. (1838) Notice sur la loi que la population suit dans son accroissement//Correspondance mathématique et physique. Vol. 10. P. 113-121.
Афанасьев А.А. (2017) Прогнозирование добычи нефти и газового конденсата в вычислимой модели денежного обращения российской экономики//Экономика и математические методы. Т. 53. № 2. С. 50-65.
Глушенкова Е.И. (2015) Экологические последствия сланцевой революции//Запад -Восток -Россия. С. 184-189. Режим доступа: https://www.imemo.ru/files/File/magazines/Zapad_Vostok/2015/Acologosheskie%20posledstvia_Glushenkova.pdf, дата обращения 05.09.2018.
Ермолина А. (2017) Моделирование предложения традиционной нефти на основе физических и экономических факторов (магистерская диссертация). М.: РЭШ.
Жуков С.В., Золина С.А. (2017) Финансовый рынок -драйвер роста нефтедобычи в США//Экономика и организация промышленного производства. № 10 (520). С. 85-96.
Золина С.А. (2014) Прогнозирование добычи трудноизвлекаемой нефти в США. М.: ИМЭМО РАН.
Иванов Н. (2017a) Сланцы 3.0//Нефтегазовая вертикаль. № 17. С. 12-20.
Иванов Н. (2017b) Сланцевая нефть на мировом рынке: новые тенденции. Доклад для Пятой международной конференции «Глобальная энергетическая трансформация: экономика и политика», Москва, 15 декабря. Режим доступа: https://www.imemo.ru/files/File/ru/conf/2017/15122017/01_Ivanov.pdf, дата обращения 05.09.2018.
Козлов А. (2018) Моделирование добычи сланцевой нефти на основе несимметричной колоколообразной кривой (магистерская диссертация). М.: РЭШ.
Макаров A.A., Веселов Ф.В., Елисеева O.A., Кулагин В.A., Малахов В.А., Митрова T.A., Филиппов С.П., Плакиткина Л.С. (2011) Модельно-информационный комплекс SCANER. М.: ИНЭИ РАН.
Маланичев А.Г. (2017a) Дифференциальное уравнение добычи сланцевой нефти//Нефть, газ и бизнес. № 2. С. 44-49.
Маланичев А.Г. (2017b) Модели добычи сланцевой нефти в США для различных горизонтов прогнозирования//Нефть, газ и бизнес. № 3. С. 13-17.
Маланичев А.Г. (2017c) Прогноз добычи нефти на залежи Permian на основе разностного уравнения//Проблемы экономики и управления нефтегазовым комплексом. № 12. С. 40-45.
Маланичев А.Г. (2018) Прогноз добычи нефти на сланцевых месторождениях США на основе аналитических решений дифференциального уравнения с запаздывающим аргументом//Журнал Новой экономической ассоциации. № 2 (38).
Шафранник Ю.К., Крюков В.А. (2016) Нефтегазовый сектор России: трудный путь к многообразию. М.; Новосибирск; Тюмень: «Перо».
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution» («Атрибуция») 4.0 Всемирная.