海外油气效益产量“二步决策法”研究及应用

李 婷

中国石油化工股份有限公司勘探开发研究院，北京 100083

国内外对油气效益产量经营决策技术的研究较少，主要集中在投资优化组合方法研究、基于油价与成本分级的简单对比效益配产方案、基于油气创效综合指标的资产配置管理等方面.实际生产中海外油气产量构成变化快，投资风险和复杂程度均较高[1]，因此，对现有的基于海外项目特点的效益产量经营决策综合技术研究较少.经过大量调研及分析，本研究所创建的“效益产量全局满意解集模型”和“油气项目效益产量 ‘二步决策法’优选技术模型”尚未在已有文献中被涉及.前者可以考虑全效益层级，以覆盖油价高低全波段的边际效益、现金流、利润优化目标为目标决策点，在兼顾收益性与风险性的同时，创建客观科学的模型求取全局满意帕累托解集及满意决策区间，以增加决策者的选择范围[2]；在此基础上，形成“油气项目效益产量 ‘二步决策法’优选技术模型”，整体建成基于全局满意解集的“二步决策法”.

关于“效益产量全局满意解集模型”，俞启泰[3]与胡建国[4]总结了油井产量的预测方法，并将其归纳为递减曲线法、回归分析法和神经网络等；刘键烨等[5]构建了基于线性优化的效益产量优化模型，采用0-1规划方法构建效益产量优化组合方法；赵旭[6]结合海外油气投资项目的特点，将灰色评价理论融入到了油气投资筛选的模型之中，并开发设计了对应的决策系统对海外油气项目进行遴选.由于在优化各个投资组合时，排队过滤法、遗传算法、线性优化法均存在一定不足，如排队过滤法不大可能求出最优解，线性优化法和遗传算法不便于决策者理解.因此，王光兰等[7]设计了新型遗传算法求取参数以确定最优估计值，并通过应用实例验证了该方法在油气产量预测中具备较强的操作性；曲德斌和武若霞[8]设计了用于油田开发规划预测的软件系统；刘斌等[9]以单井效益评价数据为基础，在油田内部打破采油单位界限，通过盈亏分析建立配产优化模型，从而实现油田公司的效益配产，该方法为油田配产提供了一种思路，可以实现从能力配产到效益配产的转变，使油田达到最佳生产规模；吕肖东和张涛[10]在企业勘探、开发以及财务部门提供的数据资料基础之上，依据油气投入产出平衡的基本原理，探讨了效益储量及效益产量的计算方法，并建立效益产量模型.Rodriguez等[11]对中石油海外资产进行了优化方法研究，通过对不同合同模式的经济效果分析，提出优化后的建议及经营策略，为低油价环境下的效益经营管理决策提供了基础；Nicoletti和You[12]建立了一个上中下游全产业链的油气线性优化模型，对影响效益产量的内在平衡点做了深入解析，以确定性利润及预期利润之间的潜在空间来预测效益产量规模；Echendu等[13]对几内亚湾(GOG)的安哥拉、赤道几内亚、加蓬和尼日利亚的产量分成合同的结构、实施和绩效进行了评估，发现尼日利亚深水投资风险随着水深的增加而增加，投资回报率也随之上升.

关于“油气项目效益产量‘二步决策法’优选技术模型”，在国内外的文献中少有类似研究.王永兰等[14]将改进的TOPSIS（Technique for order preference by similarity to ideal solution）方法应用于某油田开发方案优选的实例中，在综合考虑油田开发效果指标、经济效益指标的基础上建立方案优选评价模型，将改进的TOPSIS方法优选结果与模糊决策方法优选结果进行对比，说明了改进的TOPSIS方法在油气田开发方案优选中的有效性以及简捷易操作性.崔志骅等[15]通过构建油气资源综合潜力水平指标体系，结合TOPSIS方法与熵权法确定指标权重，从石油地质基本条件、油气储量特征、勘探情况3个方面出发,论证客观选取权重对于决策的重要性，对非洲进行油气选区勘探投资与合作的建议具有一定效果.陈亚强等[16]在中石油海外复杂合同模式及经营环境多变的情况下，针对如何实现产量、投资、效益、风险等多个目标优化配置的问题，开展多目标投资组合优化研究，并验证了该优化组合方法对于海外项目的适用性，为海外项目规划方案设计提供了科学适用的思路和方法.黄山明和蒋丽维[17]将层次分析法和灰色关联分析法相结合，构建了关于油气开发项目投资效果评估的评价指标体系，并用关联系数对投资效果的优劣程度进行区分，较好地规避了采用单一经济指标的弊端.杨宇和何则[18]深入分析了我国海外油气面临的地缘政治风险，分析了中国海外油气的依存现状及多方面风险因素.Abughazaleh[19]以国际石油公司、油服公司作为投资决策主体，兼顾风险及资本配置管理，建立资本决策模型，选取投资分析常用指标来作为资本配置管理的决策指标，该资本决策模型成为确保石油公司盈利能力及偿付能力的必要抓手.

效益产量经营决策方法技术是油气行业的重要研究方面，油气行业的盈利能力、创效能力以及增值保值能力与该项研究息息相关、密不可分.油气行业的创效能力诉求牵引着优化决策技术的创新与进步，技术进步又反过来推动着油气行业的创效能力发展，创效能力诉求与决策技术创新进步相辅相成、共同促进.

1 “二步决策法”创新方法体系与技术路线

决策者在多目标约束下确定最终的决策方案通常考虑两种思路.其一，将多目标求解转化为单目标求解；其二，求解得到帕累托解集，并根据特定的排序方式确定最终的最优解.当前存在的问题是：前者无法将决策者对项目的要求考虑在内，使决策结果有较大的片面性；后者帕累托求解虽能规避此问题，但对于决策者而言“优中选优”是未知的.因此，本文首先求取油气效益产量全局满意解集，再应用改进的TOPSIS模型直观展示帕累托解集即全局满意解集的排序优选过程，并且依据决策者对于项目的要求对排序的过程进行调整，对于海外油气项目的经营决策管理有着重要意义.

海外油气效益产量“二步决策法”技术路线图如图1所示.第一步，利用多目标规划模型求解得到帕累托解集，帕累托解集是指的是在多目标优化中，无法在不损失一个目标的情况下优化另一个目标所对应的解的集合，这里应用帕累托解集是为了满足第一步找到效益产量全局满意解集；第二步，实现在全局满意解集中“优中选优”，选取出符合石油公司战略需求及决策者偏好的唯一最优效益产量解.综上所述，经过第一步和第二步，最终实现石油公司海外油气项目的“可全局可聚焦” 的效益产量决策满意解集或唯一最优效益产量解.

图1 海外油气效益产量“二步决策法”技术路线图Fig.1 Roadmap of the two-step decision optimization technology for overseas oil and gas efficiency management

2 “二步决策法”技术模型构建及应用

2.1 创建全局满意解集模型

侯春华等[20]在对油田效益开发优化模型中已考虑了效益最大、投资与成本最小等目标，本文在前人研究的基础上，设计了全效益多维度产量决策模型可同时考虑产量最大化（目标产量偏差最小化）、利润最大化、现金流最大化、单位操作成本最小化、单位付现成本和风险最小化等多个目标.在第一步中，全局满意解集技术能够在多目标条件下找到一个可选满意解集，在这个解集中，反向要求设置目标函数和约束条件时，可以同时考虑产量、利润、现金流等指标最大化，也可以要求设置操作成本、付现成本、完全成本、风险等指标最小化.

研究全局满意解集模型旨在改善多目标规划应用在优化求解方面的局限性，传统的多目标规划求解，往往先将多目标转化为单目标形式，再对单目标规划进行求解.而多目标向单目标转化的方式不能很好地解决多个目标函数值的量级和量纲存在差异的问题，且转换量纲后的多目标规划常用线性加权方法得到一个最优解，难以满足石油公司在现实中的多维条件综合决策需求，一定程度上制约了石油公司在海外油气资产效益经营决策方面的可供选择区间及实操性.

本文用遗传算法求解得到效益产量全局满意解集，对应不同模型中的指标，提供多组解决方案.石油公司进行海外项目决策时可根据战略考量进行目标函数和约束条件的选择，应用非支配排序遗传算法进行求解，是一种进步和优化.该算法适合求解涵盖多个目标函数的模型，在各领域的实际应用中取得了很好的效果，尤其是在油气行业得到了一定的有效应用，求解流程如图2所示[2].

图2 遗传算法流程图[2]Fig.2 Flowchart of the genetic algorithm[2]

2.2 建立“二步决策法”优选技术模型

参考前人已总结的有关熵权-TOPSIS法的流程与方法[21-25]，本文构建“二步决策法”优选技术模型的基本流程是：通过熵权法确定不同评价指标的权重，然后基于TOPSIS法对全局满意解集中的各方案与理想方案间的接近程度进行排序，最终完成唯一最优效益产量解的推荐.

2.2.1 构建初始决策矩阵

根据第一步得到的全局满意解集和评价指标，形成由m个方案和n个评价指标组成的初始决策矩阵X=(χij)m×n，χij=(i=1,2,3,···,m,j=1,2,3,···,n)表示第i个方案关于第j个指标的取值.其中：

2.2.2 矩阵标准化

由于纽特随身携带的皮箱不慎打开，那些藏在箱子里的神奇动物们将美国纽约搅得翻天覆地。纽特在寻回神奇动物的过程中，发现了大魔王格林德沃寻求强大魔法力量，意图发动战争的阴谋。

考虑到海外油气效益产量决策指标涉及多经济评价、油田开发、风险评估、战略规划等多个专业，而各评价指标的单位和量纲不同，为统一量纲进行客观科学地比选方案，需要对初始决策矩阵进行标准化处理，得到标准化矩阵Y=(yij)m×n.其中，min(χi)和max(χi)为第i个指标的最小值和最大值.

2.2.3 确定熵值及权重

首先，第j个指标的熵值Ej的计算如式（3）和式（4）所示.其中，yij为标准化后的值，且0≤Ej≤1.

其次，由熵值可以得到第j项的权重ωj构成的权重矩阵W，具体如式（5）所示.其中，ωj≥0，

2.2.4 构建加权决策矩阵

已知各标准化矩阵Y和权重矩阵W，将二者相乘则得到加权决策矩阵R=(γij)m×n，其中：

2.2.5 确定正负理想方案

通过加权决策矩阵，来确定正负理想方案，其中，正理想方案的表达式为：

负理想方案的表达式为：

2.2.6 确定加权欧式距离

加权欧氏距离即各方案与正理想方案的距离D+i=和各方案与负理想方案的距离

3 “二步决策法”技术模型应用案例分析

建立 “二步决策法”技术模型后，对其进行应用效果实证分析，以某石油公司海外项目效益产量决策方案为例，验证“二步决策法”技术模型的应用效果.

3.1 一步实证应用效果

首先不设置约束条件，针对某石油公司下一年度关键开发生产效益指标进行单目标优化，形成各项经营及风险指标极值，如表1所示.

表1 某石油公司海外资产单目标优化极值结果Table 1 An oil company’s overseas asset single-objective optimization extreme value results

通过单目标优化各指标极限值，再设置各种约束条件.为契合国际石油公司的低成本、抗油价波动风险经营战略目标，选取以下两项指标设置组合目标，即单位边际贡献最大，单位完全成本最低.应用全局满意解集模型及遗传算法，求解运算生成47套优化方案，此47套方案均成为在满足设定目标、设定约束条件下，能够兼顾所有目标及约束条件的解集，即效益产量全局满意解集，如表2所示.其生产经营含义为，在某石油公司在当年战略经营目标条件下，能够安排效益生产经营的所有产量方案组合，即这47套方案各有优劣，但总体均满足条件，选择其一，都可相比优化前显著提高某石油公司效益产量比例.

表2 某石油公司海外资产效益产量全局满意解集Table 2 Overall satisfactory solution set of an oil company’s overseas asset efficiency management

3.2 二步实证应用效果

求解得出全局满意解集后，应用“二步决策法”优选技术模型来求取唯一最优效益产量解.用“二步决策法”优选技术模型对47个方案解进行优选排序，得出各方案贴进度与排序，如表3所示，其中解41、解19、解29、解16、解43贴进度相比其他解明显更优，位于47个方案中前5名，说明这5个解的可选性均优于其他全局满意解集中的解.经过综合比选，兼顾石油公司经营战略偏好，从全局满意解集47个解中最终选择方案解41，其贴近度为0.776，比其他解贴近度更高，更能体现石油公司当年降本增效的经营战略.

表3 某石油公司海外资产效益产量全局满意解集各单解贴近度Table 3 Closeness degree of each single solution to the global solution set of overseas assets of an oil company

总之，将效益产量“二步决策法”应用到某石油公司海外项目决策实证研究中，其应用结果实现了推荐效益产量决策方案的“可全局可聚焦”的双维度可选空间；推荐后的效益产量最优方案 ，经石油公司海外项目生产经营及降本增效工作的实践验证，证明了效益产量“二步决策法”的较好应用性，既能增加石油公司海外项目效益经营决策的科学客观性，又能够综合多元地体现石油公司的海外经营战略.

4 结论与建议

本文针对国内石油公司提升海外效益及资产价值的经营目标，建立了一套全面系统的效益产量“二步决策法”技术模型，第一步创建效益产量全局满意解集模型，第二步建立基于全局满意解集的“二步决策法”优选技术模型.这套方法技术的创建，为石油公司海外资产实现资产保值增值及提效增效提供了科学可靠的技术支持.该方法近4年应用于某石油公司海外项目效益配产、海外项目经营策略制定、降本增效工作等方面，均取得了较好的应用效果，使公司的效益产量比例提高5%以上.建议将“二步决策法”在海外项目应用的基础上继续加深方法研究、拓宽应用实践领域，最终形成能够兼容国内油气项目特点的整套效益产量决策研究方法体系，总体上未来创效前景可观.