Михаил ГЛАДКОВ
Начальник управления комплексной экспертизы проектов
АО «Зарубежнефть»
E-mail: mgladkov@nestro.ru
Mikhail GLADKOV
Head of Integrated Project Review Department
Zarubezhneft JSC
E-mail: mgladkov@nestro.ru
Метаданные научной публикации
УДК 332.1:005.8
DOI 10.46920/2409-5516_2026_4219_26
EDN OKTRUC
Организация процесса
системного бенчмаркинга при оценке крупных
проектов нефти и газа
Establishing a Systematic Benchmarking Framework
for Major Oil and Gas Project Evaluation
Михаил ГЛАДКОВ
Начальник управления комплексной экспертизы проектов
АО «Зарубежнефть»
E-mail: mgladkov@nestro.ru
Mikhail GLADKOV
Head of Integrated Project Review Department
Zarubezhneft JSC
E-mail: mgladkov@nestro.ru
Аннотация. В условиях ограничения доступа к зарубежным услугам по подбору проектов-аналогов перед российскими нефтегазовыми компаниями возникла задача разработки собственных инструментов бенчмаркинга показателей проектов для повышения качества планирования и поиска лучших практик. В статье представлена методология организации системного бенчмаркинга для крупных проектов освоения месторождений нефти и газа, разработанная и внедренная в практику АО «Зарубежнефть». В отличие от разового сравнения с аналогами, системный подход предполагает выполнение шести последовательных этапов: от определения цели и идентификации аналогов до статистического анализа. Ключевым элементом методологии является нормализация данных с помощью унифицированной формы хранения сведений и расчет интегрального показателя схожести проектов I, что позволяет корректно сопоставлять разнородные объекты для последующего анализа. Эффективность методологии продемонстрирована на двух практических примерах:
- Оценка сроков реализации: система бенчмаркинга применена при анализе сроков реализации проекта строительства морской платформы на шельфе Вьетнама с плановой длительностью в 33 месяца. Подобраны 5 аналогов со степенью сходства 53–62 %, расчет показателя P50 в 33,6 месяца подтвердил реалистичность планируемых сроков.
- Анализ программы геологоразведочных работ (ГРР): бенчмаркинг выявил, что запланированные показатели по количеству скважин и стоимости прироста запасов находятся в оптимистичной зоне относительно аналогов и соответствуют вероятности P8. Это указало на высокий риск недоучета объемов работ и потребовало корректировки планов.
Ключевые слова: шельф, платформа, нефть, газ, бенчмаркинг, аналоги
Abstract. Due to restricted access to foreign peer projects selection services, Russian oil and gas companies face the challenge of developing their own benchmarking tools for project performance indicators to improve planning quality and identifing best practices. The article presents a methodology for organizing systematic benchmarking of large-scale oil and gas field development projects, which was developed and is now implemented practice of JSC Zarubezhneft. Unlike one-off comparisons with similar projects, the systematic approach involves six sequential stages: from defining the objective and identifying reference to statistical analysis.
A key element of the methodology is data normalization using a standardized form for storing information and calculating an integral project similarity index I, which enables accurate comparison of heterogeneous objects for subsequent analysis.
The effectiveness of the methodology is demonstrated through two practical examples:
Analysis of the geological exploration program (G&G / exploration drilling): Benchmarking revealed that the planned indicators for the number of wells and the cost per unit of reserves growth fall in the optimistic zone relative to peers, corresponding to a probability of approximately P8. This indicated a high risk of underestimating the scope of work and required adjustments to the plans.
Keywords: offshore, platform, oil, gas, benchmarking, analogues
Evaluation of project execution timelines: the benchmarking system was used to analyze the timeline for constructing an offshore platform on the Vietnamese shelf with a planned duration of 33 months. Five peer projects were selected with similarity levels of 53–62 %. The calculated P50 value of 33.6 months confirmed the realism of the planned schedule.
Введение
При реализации проектов освоения месторождений нефти и газа работа с аналогами является неотъемлемым этапом разработки проекта в условиях ограниченной информации. В мировой практике при оценке геологии и разработки широко используется система Digital Analogs Knowledge System, в базе которой содержатся геолого-промысловые характеристики 800 месторождений нефти и газа и различных регионов мира. [1] Помимо геологии и разработки, бенчмаркинг активно применяется для показателей обустройства, строительства скважин и экономических условий при реализации крупных проектов, описанных как в отечественной [2], так и в зарубежной литературе [3].
Применение бенчмаркинга позволяет снизить отклонение от плановых затрат и сроков реализации проектов. К примеру, в Норвегии были проведены исследования успешности реализации проектов в 2013 [4] и в 2020 [5] годах. Согласно анализу, наблюдается значительное улучшение ключевых показателей проектов: среднее превышение бюджета сократилось с 24 % до 8 %, а отставание от графика — с 7 до 3,5 месяцев. Данный прогресс связывается с совершенствованием системы управления знаниями, бенчмаркингом и усилением взаимодействия между регулятором и операторами, где ключевую роль сыграли систематическое использование исторического опыта и регулярная оценка качества предпроектной проработки.
Российские нефтегазовые компании активно использовали результаты сравнения с внешними аналогами за счет привлечения иностранных компаний, специализирующихся на анализе крупных капитальных проектов [6]. В текущих реалиях требуется разработка собственных подходов для проведения подбора и анализа внешних проектов, не зависящих от иностранных компаний. Для получения стабильного результата разработан системный подход к осуществлению данного процесса.
Процесс системной работы с проектами-аналогами
Процесс поиска и анализа аналогов крупного проекта можно назвать системным, если выполняются следующие шаги:
1. Определение цели.
Выбор ключевых показателей для сравнительного анализа определяется текущей стадией жизненного цикла проекта. На стадии поисковых работ релевантными целями являются оптимизация состава и продолжительности программы геологоразведочных работ с учетом административных сроков согласования, а также минимизация удельных затрат на прирост запасов и освоение месторождения. Для проектов на стадии выбора альтернативных вариантов приоритетными задачами выступают сравнительная оценка концепций разработки и анализ удельных вложений на добычу углеводородного сырья.
2. Идентификация аналогов.
На данном этапе производится выделение ключевых параметров, определяющих специфику оцениваемого проекта. Для объектов на стадии геологоразведочных работ критериями подбора аналогов служат сходные геологические характеристики: площадь перспективной структуры или месторождения, мощность продуктивных пластов и их коллекторские свойства. Для стадии выбора альтернативных вариантов значимыми критериями являются глубина моря, состав углеводородов и удаленность от существующей инфраструктуры. Поиск объектов для сравнения осуществляется с использованием специализированных баз геологических данных, а также отраслевых информационных систем, таких как Offshore technology, аккумулирующих сведения о технологических решениях для морских проектов.
3. Сбор детальных данных.
После формирования перечня объектов-аналогов осуществляется сбор детальной информации. Источниками данных служат научные публикации, посвященные конкретным проектам, открытые отчеты государственных регуляторов и недропользователей, а также проведение рабочих встреч по обмену опытом.
4. Структурирование и нормализация данных.
Собранный массив данных требует структурирования для проведения системного анализа и обеспечения их долгосрочного использования в рамках корпоративной базы знаний без значительных дополнительных затрат. В рамках настоящего исследования была разработана унифицированная форма для хранения сведений, включающая 240 показателей, сгруппированных в следующие категории: общие сведения о проекте, календарно-сетевой график, запасы, добыча, бурение, инфраструктура, шельфовые особенности, затраты и экономические показатели. Данные по затратам приводятся к текущей дате, с использованием индекса затрат UCCI [8] (Upstream Capital Cost Index). На основе систематизированных данных рассчитывается интегральный показатель схожести аналога I с целевым проектом, а также определяются нормализованные (удельные) характеристики:
где:
- I — интегральный показатель схожести аналога (от 0 до 1);
- Xi — значение i-го параметра целевого проекта;
- Yi — значение i-го параметра проекта-аналога;
- Wi — весовой коэффициент значимости i-го параметра ( > 0);
- n — количество сравниваемых параметров.
5. Анализ данных и принятие решения.
Полученные данные по группе аналогов подвергаются комплексному анализу для формирования выводов применительно к оцениваемому проекту. На основе распределения удельных показателей формируются доверительные интервалы и процентили, что позволяет определить позиционирование целевого проекта среди аналогов. Особое внимание следует уделять показателям, выходящим за границы установленных доверительных интервалов. В случае отсутствия объективных факторов, объясняющих данное отклонение, высока вероятность ошибки в выполненных расчетах. При наличии достаточной выборки возможно использовать методы статистической обработки [7].
Применение системного подхода к работе с аналогами
Предложенный подход был применен при реализации крупных капитальных проектов в АО «Зарубежнефть», реализующем разнообразный портфель энергетических проектов в России и мире. Во Вьетнаме АО «Зарубежнефть» обладает большим опытом реализации проектов освоения месторождений стационарными платформами с массой от 2000 до 12 000 тонн на глубине моря до 120 метров. При реализации аналогичных проектов возможно проведение внутреннего сравнения, однако для новых и уникальных задач требуется привлечение внешних данных и систематизация этого процесса. В данной статье представлено практическое применение сравнения с аналогами для двух сценариев: анализ сроков реализации проектов и анализ программы геологоразведочных работ (ГРР).
Практический пример 1. Ключевыми метриками при анализе сроков реализации проектов выступают продолжительность периода от момента принятия окончательного инвестиционного решения (FID) до получения первой продукции. В целях корректной идентификации проектов-аналогов был произведен расчет показателей сходства на основе следующих параметров: масса платформы, производительность сооружений, объем ресурсной базы и глубина моря.
Отбор проектов-аналогов осуществлялся из открытых баз данных и отраслевых обзоров консалтинговых компаний. Детализированная информация была получена из внутренних проектов АО «Зарубежнефть», научных публикаций, в результате обмена данными с компаниями-операторами, а также в ходе анализа отчетной документации. Для обеспечения сопоставимости данных все собранные сведения были структурированы и унифицированы в единой базе данных, предназначенной для сравнения проектов. На основе сформированной базы были рассчитаны ключевые метрики и проведен статистический анализ достижимости целевых параметров.
В представленном примере для проекта строительства новой платформы во Вьетнаме массой 9400 тонн, производительностью 1,5 млн тонн н.э. в год и длиной трубопроводного транспорта 39 км были оценены сроки реализации от принятия финального инвестиционного решения до получения первой продукции в 33 месяца. Для данного проекта были подобраны аналоги со степенью сходимости от 53 до 62 %. Сроки реализации проектов-аналогов варьируются от 29 до 36 месяцев. Статистическая обработка дает оценку P50=33,6 месяцев. Из этих данных можно сделать вывод, что сроки проекта оценены корректно и соответствуют данным фактически реализованных проектов-аналогов. Стоит обратить внимание на два проекта с минимальными сроками в 29 месяцев для поиска опции ускорения графика проекта.
Практический пример 2. Партнером была предложена совместная реализация проекта на этапе ГРР. Данный проект был последовательно проанализирован в соответствии с шестиэтапной процедурой подбора аналогов для системного анализа. Целевой задачей являлась оценка оптимальности запланированной программы ГРР для ранжирования проекта в портфеле компании.
Подбор аналогов осуществлялся по следующим параметрам: размер структуры, глубина залегания пласта, глубина моря и геолого-физические характеристики. В результате сравнительного анализа по проектам с наиболее высокой степенью сходства были выявлены значимые отклонения по ряду удельных показателей: количество поисково-разведочных скважин (вероятность P21), удельная стоимость прироста запасов (P8) и удельные CAPEX на ГРР (P8) находятся в оптимистичной зоне относительно проектов со схожей площадью и геологическими характеристиками, что указывает на высокую вероятность необходимости бурения дополнительных скважин в ходе оценки запасов и, как следствие, рост увеличения стоимости прироста запасов и затрат на ГРР. Срок реализации проекта также находится в оптимистичной зоне (P22), что свидетельствует о недоучете временных затрат на бурение дополнительных скважин, анализ полученных данных, а также на проведение тендерных процедур и согласований с государственными органами.
Данный подход позволил улучшить качество планирования и обеспечить единые условия для ранжирования проектов в портфеле компании.
Выводы
Системный подход к бенчмаркингу позволяет на ранних этапах реализации проекта выявлять потенциал для оптимизации и своевременно обнаруживать возможные ошибки, что способствует повышению точности прогнозов, качества принимаемых решений и эффективности реализации проектов в целом. Данная методология подбора аналогов внедрена в АО «Зарубежнефть» при прохождении инвестиционных комитетов и проведении комплексной экспертизы проектов.
Использованные источники
1. Карсаков А. В., Зятиков П. Н., Синебрюхов К. В., Шарф И. В. Совершенствование подбора объектов-аналогов месторождений нефти и газа в проектировании систем разработки углеводородного сырья // Известия Томского политехнического университета. Инжиниринг георесурсов. 2025. Т. 336, № 1. С. 80–97. DOI: 10.18799/24131830/2025/1/4399.
2. Логинова И. В. Бенчмаркинг: учебное пособие. Ульяновск: УлГТУ, 2021. 156 с.
3. Camp R. C. Benchmarking: The Search for Industry Best Practices that lead to Superior Performance. Milwaukee, Wisconsin: ASQC Industry Press, 1989. 320 p.
4. Evaluation of projects implementation on the Norwegian Shelf / Oljedirektoratet. Oktober, 2013.
5. Project execution on the Norwegian continental Shelf / Norwegian Petroleum Directorate. January, 2020.
6. Lukoil Expanding Global Reach with Major Investments in Iraq and Beyond // Energy, oil & gas magazine. 2017. May, 16.
7. Гладков М. А., Афанасьев И. С. Разработка модели прогнозирования сроков реализации проектов освоения морских месторождений нефти и газа // Энергетическая политика. 2024. № 11(202). С. 6–15. DOI: 10.46920/2409‐5516_2024_11202_6.