地质与经济不确定性下油气勘探井组合优化的两阶段随机规划框架
最优化与控制
2026-05-27 v1
摘要
年度油气勘探规划涉及在地质结果已知之前，选择一组有限的钻探和评估相关项目。该决策受到地质成功率、储量规模和经济价值不确定性的影响，同时还受预算、井数、成功率和储量可靠性要求的约束。因此，仅基于期望值的策略是不够的，因为早期的钻探结果可能会改变后续跟进机会的价值。本研究开发了一个后验信息引导的两阶段随机多目标优化框架，用于不确定性下的勘探井选择。第一阶段选择一组“此时此地”的勘探圈闭、评估项目和成熟评估单元组合。在第一阶段结果被观测到后，第二阶段确定依赖于情景的后续项目，包括跟进评估、储量升级、转化为探明储量、滚动扩展和数据重新评估项目。地质学习使用一个对数几率尺度的后验更新机制进行建模，该机制将第一阶段的成功或失败与相关后续项目的成功概率联系起来。该模型最大化期望净现值并最小化条件风险价值，同时对钻井成功率和单个及联合储量目标施加机会约束。为求解该模型，将样本平均近似与用于第一阶段组合搜索的NSGA-II以及用于第二阶段评估的情景约束0-1优化过程相结合。一个数值案例研究表明，所提出的框架提供了一个可解释的风险-收益前沿，并支持在地质学习、下行风险控制和储量可靠性要求下的自适应勘探规划。
引用
@article{arxiv.2605.26493,
title = {A two-stage stochastic programming framework for oil and gas exploration well portfolio optimization under geological and economic uncertainty},
author = {Junyi Cui},
journal= {arXiv preprint arXiv:2605.26493},
year = {2026}
}