Космический фон

Тренажер экономики и анализа рисков для геологоразведки

Моделируйте сценарии, оценивайте риски и принимайте обоснованные решения в условиях неопределенности

Попробовать тренажер

О проекте

Концепция анализа рисков

Управление рисками в геологоразведке

Геологоразведочные проекты сопряжены с высокой степенью неопределенности. Недостаточная оценка рисков может привести к значительным финансовым потерям и упущенным возможностям. По статистике, более 70% геологоразведочных проектов не достигают заявленных экономических показателей из-за неправильной оценки рисков на начальном этапе.

Invsvisionkzis предлагает революционный подход к анализу рисков, основанный на современных методах стохастического моделирования и многолетнем опыте успешных геологоразведочных кампаний.

Как работает тренажер

Invsvisionkzis — это интерактивный инструмент, который позволяет моделировать различные сценарии геологоразведочных работ с учетом ключевых факторов неопределенности. Тренажер использует метод Монте-Карло для генерации тысяч возможных исходов проекта на основе заданных параметров и их вероятностных распределений.

Сценарное моделирование

Создавайте и сравнивайте различные сценарии разработки месторождений с учетом всех ключевых параметров

Визуализация распределений

Наглядное представление вероятностных распределений ключевых экономических показателей проекта

Адаптация под Казахстан

Учет специфики геологоразведочных работ в Казахстане, включая нормативную базу и экономические особенности

Демонстрационный модуль

Входные параметры

Настройте основные параметры проекта для оценки рисков

Типичный диапазон: 1500-5000м
3000 м
Геологическая вероятность обнаружения
30%
Затраты на одну скважину
2500 тыс. $
При успешном бурении
500 барр./сутки

Результаты анализа

Вероятностная оценка экономических показателей

Настройте параметры и нажмите "Рассчитать риски" для получения результатов

Вероятность успеха

--

Ожидаемый NPV

--

Краткий вывод:

Для получения вывода необходимо выполнить расчет.

Для кого предназначен тренажер

Геологоразведочные организации

Геологоразведочные организации

Оптимизируйте планирование буровых кампаний и снижайте технологические риски. Наш тренажер позволяет моделировать различные технические сценарии и выбирать оптимальные стратегии разведки с учетом геологических неопределенностей.

Подробнее
Инвесторы и финансисты

Инвесторы и финансисты

Получите объективную оценку инвестиционных рисков геологоразведочных проектов. Тренажер предоставляет вероятностные распределения ключевых финансовых показателей и помогает определить реалистичные экономические границы проекта.

Подробнее
Сервисные компании

Сервисные компании

Оцените потенциал рынка и спрогнозируйте потребности клиентов в различных сценариях развития отрасли. Тренажер помогает понять, как различные факторы влияют на решения заказчиков и планировать свои ресурсы соответственно.

Подробнее

Ключевые методы и методология

Метод Монте-Карло

Стохастическое моделирование Монте-Карло

В основе тренажера лежит метод Монте-Карло, который генерирует тысячи возможных сценариев развития проекта на основе вероятностных распределений ключевых параметров. Это позволяет перейти от детерминированных оценок к вероятностным, что значительно повышает точность прогнозирования в условиях неопределенности.

Для геологоразведки этот метод особенно актуален, так как позволяет учесть множество факторов неопределенности: от геологических характеристик пласта до технических аспектов бурения и экономических параметров проекта.

Сценарный анализ и оценка чувствительности

Тренажер позволяет создавать и сравнивать различные сценарии реализации проекта: оптимистичный, базовый и пессимистичный. Для каждого сценария рассчитываются ключевые экономические показатели и определяется их вероятностное распределение.

Анализ чувствительности помогает определить, какие параметры оказывают наибольшее влияние на результаты проекта. Это позволяет сфокусировать усилия на снижении наиболее значимых рисков и повысить устойчивость проекта к неблагоприятным изменениям.

Сценарный анализ
Вероятностные распределения

Вероятностные распределения и доверительные интервалы

Для каждого ключевого параметра проекта в тренажере можно задать тип вероятностного распределения (нормальное, логнормальное, треугольное и др.) и его параметры. Это позволяет более точно моделировать неопределенность различных факторов.

Результаты моделирования представляются в виде вероятностных распределений с указанием доверительных интервалов. Это дает более полное представление о возможных исходах проекта и помогает принимать более взвешенные решения.

Кейсы использования

Кейс №1

Оценка риска буровой кампании

Компания планирует бурение 5 разведочных скважин на новой территории. Тренажер позволяет оценить вероятность успеха всей кампании и рассчитать оптимальное количество скважин с учетом геологических рисков и финансовых ограничений.

Результат: определение оптимального количества скважин и последовательности их бурения для максимизации информационной ценности при минимизации затрат.

Кейс №2

Принятие решения о глубине бурения

Необходимо определить оптимальную глубину бурения с учетом геологических данных и экономических факторов. Тренажер моделирует различные сценарии и оценивает экономическую эффективность каждого варианта.

Результат: выбор глубины бурения, обеспечивающей наилучшее соотношение между вероятностью успеха и затратами на бурение.

Кейс №3

Анализ окупаемости проекта

Инвестор рассматривает возможность финансирования геологоразведочного проекта. Тренажер позволяет оценить вероятностное распределение NPV и IRR проекта с учетом всех ключевых факторов неопределенности.

Результат: определение вероятности достижения целевых финансовых показателей и оценка инвестиционных рисков проекта.

Часто задаваемые вопросы

  • Какие входные данные нужны для работы с тренажером?

    Для базового анализа рисков необходимы следующие данные:

    • Геологические параметры (глубина бурения, вероятность успеха, ожидаемые запасы)
    • Технические параметры (ожидаемый дебит, длительность разработки)
    • Экономические параметры (стоимость бурения, CAPEX, OPEX, цена продукции)

    Чем точнее исходные данные, тем достовернее результаты моделирования. Однако тренажер разработан таким образом, чтобы работать даже с приблизительными оценками, учитывая их неопределенность через вероятностные распределения.

  • Как интерпретировать результаты моделирования?

    Результаты моделирования представляются в виде вероятностных распределений ключевых показателей проекта. Наиболее важными являются:

    • P10/P50/P90 - значения показателя, которые будут превышены с вероятностью 10%, 50% и 90% соответственно
    • Математическое ожидание (среднее значение) показателя
    • Вероятность превышения целевого значения показателя

    Тренажер также предоставляет визуализацию результатов в виде гистограмм, кумулятивных кривых и диаграмм "торнадо" для анализа чувствительности.

  • Учитывает ли тренажер специфику казахстанского законодательства?

    Да, тренажер адаптирован под специфику геологоразведочных работ в Казахстане и учитывает следующие особенности:

    • Налоговый режим для недропользователей (НДПИ, экспортная таможенная пошлина и др.)
    • Требования по казахстанскому содержанию
    • Регуляторные аспекты недропользования

    При необходимости параметры можно настроить под конкретный контрактный режим недропользования.

  • Можно ли сохранять и экспортировать результаты моделирования?

    В текущей версии тренажера реализована функция копирования результатов в буфер обмена в текстовом формате или CSV. Это позволяет легко перенести данные в Excel или другие программы для дальнейшего анализа.

    Также можно сохранять до трех сценариев (оптимистичный, базовый, пессимистичный) в рамках одной сессии и сравнивать их между собой.

  • Какие методы используются для моделирования неопределенностей?

    Тренажер использует следующие методы моделирования неопределенностей:

    • Метод Монте-Карло для генерации случайных реализаций параметров
    • Различные типы вероятностных распределений (нормальное, логнормальное, треугольное и др.)
    • Корреляционные матрицы для учета взаимосвязей между параметрами
    • Байесовский подход для обновления вероятностей при получении новой информации

    Эти методы позволяют получить наиболее полное представление о возможных исходах проекта и связанных с ними рисках.

Свяжитесь с нами

Контактная информация

Если у вас возникли вопросы или вы хотите узнать больше о тренажере, заполните форму или свяжитесь с нами напрямую:

  • Адрес

    ул. Нурсултана Назарбаева 122а, Петропавловск 150000

  • Телефон

    +7 777 221 8328

  • Часы работы

    Пн-Пт: 9:00 - 18:00
    Сб-Вс: Выходной

Сообщение отправлено!

Спасибо за обращение. Мы свяжемся с вами в ближайшее время.