Økonomisk vurdering av uoppdagede petroleumsressurser i havområdene utenfor Lofoten, Vesterålen og Senja

Transkript

1 Økonomisk vurdering av uoppdagede petroleumsressurser i havområdene utenfor Lofoten, Vesterålen og Senja

2 Økonomisk vurdering av uoppdagede petroleumsressurser i havområdene utenfor Lofoten, Vesterålen og Senja

3 Rapport Rapporttittel Økonomisk vurdering av uoppdagede petroleumsressurser i havområdene utenfor Lofoten, Vesterålen og Senja Rapportnummer Gradering Offentlig Unntatt offentlighet Begrenset Fortrolig Strengt fortrolig Involverte Organisasjonsenhet Deltakere i revisjonslaget Forfatter/saksbehandler Tore Bjordal, Per Blystad, Lara Ann Dyring, Åse Boberg Haugland, Benvenutta Henriksen, Bente Jarandsen, Mari Kvaløy, Eldbjørg Vaage Melberg, Kari Ofstad, Camilla Petterson, Terje Sørenes, Arezo Takamoli og Anders Toft Dato Rapport og prosjektinformasjon Sammendrag Norske emneord Prosjekttittel Økonomisk vurdering av uoppdagede petroleumsressurser i havområdene utenfor Lofoten, Vesterålen og Senja Prosjektnr Antall sider Opplag

4 1. Sammendrag Med basis i mandat i helhetlig forvaltningsplan for Barentshavet og havområdene utenfor Lofoten i 2006 (St. meld. nr. 8 ( )) har OD kartlagt områdene og beregnet ressurspotensialet (Oljedirektoratet (2010)). Med bakgrunn i det oppdaterte ressursbildet er det foretatt en økonomisk verdisetting av de mulige petroleumsressursene. Det er bare boret to undersøkelsesbrønner i havområdene utenfor Lofoten, Vesterålen og Senja, og den geologiske utviklingshistorien er komplisert. ODs anslag over uoppdagede ressurser har derfor et stort usikkerhetsspenn. For å ta hensyn til det store usikkerhetsspennet i ressursanslaget har OD benyttet to metoder for verdisetting som utfyller hverandre. En stokastisk modell gir forventet lønnsomhet og usikkerhetsspennet på tradisjonelt vis. I tillegg er lønnsomheten vurdert med utgangspunkt i scenariometodikk. Alle økonomiske beregninger må ta utgangspunkt i en rekke tekniske og økonomiske forutsetninger og antagelser. Disse omfatter blant annet tidspunkt for åpning av områdene for petroleumsvirksomhet, leteaktivitet, utbyggingsløsninger, framtidige kostnader, teknologiutvikling og priser på olje og gass. Den stokastiske metoden gir en forventet nåverdi på 105 milliarder kroner (med fire prosent diskonteringsrente). Det er fem prosent sannsynlighet for at nåverdien er om lag 180 milliarder kroner eller mer. Tilsvarende er forventet kontantstrøm om lag 500 milliarder kroner, og det er fem prosent sannsynlighet for en kontantstrøm på 1000 milliarder kroner eller mer. Den stokastiske modellen klarer bare i begrenset grad å fange opp at usikkerheten kan reduseres over tid, både gjennom ytterligere bearbeiding og tolkning av innsamlet seismikk og ved boring av letebrønner. Boring av letebrønner vil kunne bekrefte eller avkrefte letemodellene. Reduksjon av usikkerhet gjennom læring skaper muligheter, eller opsjoner, ved at beslutninger kan tas stegvis (sekvensielt) og basert på ny informasjon. Stegvise beslutninger gjør det mulig å styre nedsiderisiko og gjennom det gi prosjektene betydelig verdiøkning. Ny informasjon og mulighetene til å ta stegvise utforskings- og utbyggingsbeslutninger (beslutningsfleksibilitet) skaper betydelige verdier som det er krevende å ta hensyn til i den stokastiske økonomiske beregningen. Disse opsjonene er i begrenset grad ivaretatt i den stokastiske beregningen. Dette medfører at den stokastiske modellen undervurderer lønnsomheten. For å illustrere usikkerheten i ressursmengden og få fram tilleggsverdiene som skyldes stegvise beslutninger, er det i tillegg til den stokastiske analysen brukt scenarioanalyse. Det er utviklet fire scenarioer, framtidsbilder (A, B, C, D), der hovedvekten er lagt på funnstørrelse (store funn eller små funn) og samlet ressursmengde (over eller under forventning). Hvert scenario representerer en bestemt ressursmengde fra ressursfordelingen og en bestemt funnsammensetning fra fordelingen for funnstørrelse. I tillegg presenteres et wild card -scenario (X). Dette scenarioet reflekterer at usikkerheten med hensyn til ressursutfallet i et uåpnet område er stor, og at vi ikke kan utelukke et ressursutfall som ligger helt i ytterkant av ODs ressursfordeling. I scenario X illustreres dette ved å forutsette at de to letemodellene med størst ressurspotensial bekreftes med høyt ressursutfall. Verdien av ressursene er beregnet for hvert framtidsbilde. 3

5 Nåverdien varierer mellom -7 milliarder kroner for scenario C til opp mot 650 milliarder kroner for scenario X. Tilsvarende varierer kontantstrømmen fra -10 milliarder kroner for scenario C til 1450 milliarder kroner for scenario X. Scenarioene er basert på mer optimaliserte letestrategier, utbyggings- og transportløsninger i forhold til løsningene i den stokastiske modellen. Videre er det lagt til grunn raskere innfasing av ressursene. Dette bidrar til høyere nåverdier. Beregningene viser at det kan være betydelige verdier knyttet til utvinning av petroleumsressursene i havområdene utenfor Lofoten, Vesterålen og Senja. Verdien vil være lav dersom ressursmengden er betydelig mindre enn forventet. Stegvis utforskning av områdene vil uansett være en robust strategi for å avklare hvor mye ressurser som gjemmer seg der ute, og finne ut om vi har verdier som kan realiseres. En slik strategi starter med en eller flere riktig plasserte undersøkelsesbrønner. 4

6 2 Innhold 1. Sammendrag Innledning Utforskningshistorie Estimering av uoppdagede ressurser Bakgrunn Usikkerhet i estimatene Geologisk avhengighet Menneskelige faktorer Ting vi ikke ser Uoppdagede petroleumsressurser i havområdene utenfor Lofoten, Vesterålen og Senja Bakgrunn Kartlagte prospekter Letemodellanalyse Andre ressursestimater Samfunnsøkonomi og beslutningskriterier Samfunnsøkonomi og markedssvikt Beslutningskriterier Nettonåverdi Expected monetary value (EMV) Verdi av fleksibilitet Verdisetting av uoppdagede ressurser valg av metode Innledning Statisk verdisetting Verdisetting av forventet utfall deterministisk metode Verdisetting av hele ressursutfallet stokastisk metode Dynamisk verdisetting Verdisetting ved hjelp av stokastisk dynamisk programmering Verdisetting ved hjelp av opsjonsteori og realopsjoner Verdisetting ved hjelp av scenarioanslyse Verdisetting ved hjelp av scenarioanalyse - wild-card scenario Valg av analyse metode Tekniske og økonomiske forutsetninger Miljø

7 9.2 Tidsplan for aktivitet Utbyggingsløsninger Priser og kostnadsnivå Diskonteringsrente Verdisetting av petroleumsressursene i havområdene utenfor Lofoten, Vesterålen og Senja ved hjelp av stokastisk modellering Verdisetting av de kartlagde prospekter Verdisetting av ressurspotensialet i letemodellene Kommentarer til analysen Verdisetting av uoppdagede petroleumsressurser i havområdene utenfor Lofoten, Vesterålen og Senja en scenarioanalyse tilnærming Bakgrunn Scenarioprosessen Scenariofokus Valg av drivkrefter Scenariostruktur Scenarioer for Resultatene av scenarioanalysen Oppsummering Litteraturhenvisninger

8 3 Innledning Store deler av norsk sokkel er i dag åpnet for petroleumsvirksomhet, men fortsatt er det betydelige områder, spesielt i nord, som er uåpnet. Sist nye områder ble åpnet for petroleumsvirksomhet var for 16 år siden (1994) da områdene på dypt vann i Norskehavet og sørvestlige deler av Nordland VI ble åpnet. Åpning av områdene og påfølgende utlysning og tildeling av nye tillatelser i 1996 økte leteaktiviten og førte til at Ormen Lange, Victoria og Luva ble funnet. Dette medførte betydelig ressurstilvekst og bidro til reduserte funnkostnader på norsk sokkel (Kvaløy og Sørenes (2009)). De mest aktuelle områdene å åpne for petroleumsvirksomhet på kort sikt, er områdene som er omfattet av St.meld. nr. 8 ( ): Forvaltningsplanen for Lofoten Barentshavet (HFB). Forvaltningsplanen beskriver rammene for petroleumsaktivitet for områdene i det sørlige Barentshavet og områdene utenfor Lofoten og Vesterålen. I stortingsmeldingen heter det at rammene for petroleumsaktiviteten skal vurderes på nytt med utgangspunkt i den kunnskapen som til enhver tid foreligger, første gang i For å øke kunnskapen om mulige petroleumsressurser i området har Oljedirektoratet (OD) i perioden , på oppdrag fra Stortinget, samlet inn ny seismikk i havområdene utenfor Lofoten, Vesterålen og Senja. Basert på all tilgjengelig seismikk, inkludert den nye seismikken, har OD gjennomført en ny og grundig geologisk vurdering av de uoppdagede petroleumsressursene i disse områdene. Kunnskapen om geologien i området bygger i tillegg på grunne boringer og to letebrønner i områdene. Det er betydelig usikkerhet knyttet til petroleumssystemene. ODs anslag over de uoppdagede ressursene er derfor forbundet med stor usikkerhet. Med bakgrunn i det oppdaterte ressursbildet har OD foretatt en økonomisk verdisetting av de mulige petroleumsressursene. Usikkerheten i ressursanslaget medfører at anslagene for de økonomiske verdiene også er svært usikre. OD har brukt to tilnærminger for verdisetting av ressurser i områdene, en stokastisk metode og en scenariometode. Den stokastiske metoden tar utgangspunkt i hele sannsynlighetsfordelingen for ressursene, og får dermed fram både forventet lønnsomhet og usikkerheten i verdisettingen. Ulike versjoner av modellen som brukes er tidligere benyttet av OD for verdisetting av kartlagte prospekter. I dette arbeidet er den utvidet til å omfatte hele ressurspotensialet i letemodellene. En del av usikkerheten rundt geologien i området kan bli avklart over tid gjennom aktive tiltak, slik som boring av letebrønner. Boring av letebrønner vil kunne bekrefte eller avkrefte letemodeller. Usikkerheten og læring gjennom aktivitet skaper muligheter eller opsjoner ved at beslutninger kan optimaliseres til ny informasjon. Dette kan for eksempel medføre at leteaktiviteten i et område avsluttes dersom resultatene er negative. Verdiene i området realiseres dermed gjennom en sekvens av beslutninger. Mulighetene som skapes av ny informasjon og sekvensielle beslutninger er krevende å modellere i de stokastiske beregningene. Derfor brukes i tillegg scenarioanalyse for å synliggjøre spennet i verdiene og hvilke verdier sekvensielle beslutninger kan tilføre. Verdier for de uoppdagede ressursene er estimert for fire ulike scenarioer som alle ligger innenfor ODs usikkerhetsspenn for ressursene. 7

9 I områder der det er lite geologisk informasjon kan usikkerhetsspennet i estimatene undervurderes. Det er derfor utviklet et såkalt wild card scenario som ligger helt i ytterkant av ODs ressursfordeling. Et slikt ressursutfall kan for eksempel være resultatet av at to av letemodellene med størst ressurspotensial bekreftes med høyt ressursutfall. Dette ressursutfallet illustrerer en mulighet som bør være med i vurderingen av mulige konsekvenser av å åpne områdene for petroleumsvirksomhet. Ved å kombinere bruk av stokastisk modellering og scenarioanalyse får vi et bedre beslutningsgrunnlag enn om vi hadde benyttet kun en av metodene. Videre får vi fram et spenn i verdiene som reflekterer den betydelige usikkerheten som ligger til grunn for verdisettingen. 8

10 4 Utforskningshistorie Det er Stortinget som, etter forslag fra regjeringen, beslutter om nye områder skal åpnes for petroleumsvirksomhet. Figur 1 gir en oversikt over områder på norsk kontinentalsokkel som er åpnet for petroleumsvirksomhet. Figur 1: Arealstatus for norsk sokkel 9

11 Allerede tidlig på tallet ble åpning av områder nord for 62 N diskutert (St.meld. nr.76 ( )). Tre år senere, i St. meld. nr. 81 ( ), ble det lagt fram en strategi for utlysing av de første blokker nord for 62 N. Spørsmålet om å starte petroleumsundersøkelser nord for 62 N ble behandlet i en rekke stortingsmeldinger i årene etter dette. St. meld. nr. 91 ( ), St. meld. nr. 57 ( ) og St. meld. nr. 46 ( ) var i sin helhet viet dette temaet. I juni 1979 ble de første blokkene nord for 62 N lyst ut (5. konsesjonsrunde). Det ble lyst ut seks blokker på Haltenbanken og 20 blokker på Tromsøflaket (Troms I). De første tildelingene skjedde i 1980, og første brønn ble boret samme år. I perioden ble det tildelt flere blokker i nord. Resultatene fra de to første boresesongene i 1980 og 1981 indikerte at det var mulig å gjøre drivverdige funn på sokkelen utenfor Midt- og Nord- Norge. Myndighetene har helt siden 1969 samlet inn seismikk innenfor de evaluerte områdene som et ledd i den generelle kartleggingen av norsk sokkel. Resultatene fra myndighetenes seismikk har ligget til grunn hver gang det har vært diskusjon om åpning av nye områder. Denne kunnskapen har også vært viktig for strategien om stegvis utforskning. Dette innebærer at når det letes i nye områder, skal boring av nye brønner i samme område bygge på kunnskap fra forrige brønn. På 1990-tallet gjennomførte IKU (Institutt for kontinentalsokkelundersøkelser) grunne boringer, blant annet i Nordland VI og Nordland VII, dette er boringer ned til 200 meters dyp. Informasjon fra slike borehull er viktig for den seismiske kartleggingen fordi den gir kunnskap om bergartenes sammensetning og alder. Da Stortinget behandlet Stortingsmelding nr. 26 ( ), ble det vedtatt spesielle vilkår for den sentrale delen av Nordland VI. Her ble det gitt anledning til å bore et begrenset antall letebrønner før spørsmålet om videre åpning eventuelt skulle tas opp med Stortinget på nytt. Her ble to utvinningstillatelser tildelt i 1996, det ble samlet inn 3D-seismikk, og i år 2000 ble det boret en undersøkelsesbrønn. Brønnen var tørr. Det har ikke vært aktivitet i de to utvinningstillatelsene siden Regjeringen stanset da aktiviteten i hele Nordland VI og de åpnede delene av Barentshavet i påvente av Utredning av konsekvenser av helårlig petroleumsvirksomhet i området Lofoten- Barentshavet (ULB). Forvaltningsplanen Helhetlig forvaltning av det marine miljø i Barentshavet og havområdene utenfor Lofoten ble lagt fram for Stortinget i Stortingsmelding nr.8 ( ) 31. mars Forvaltningsplanen fastsetter rammene for petroleumsaktivitet i områdene i det sørlige Barentshavet, Nordland VI og VII, Troms II og Eggakanten. Da forvaltningsplanen ble lagt fram, besluttet regjeringen at den skal være rullerende og oppdateres jevnlig. Rammene for petroleumsvirksomhet i forvaltningsplanområdet skal vurderes på nytt med utgangspunkt i det kunnskapsgrunnlaget som foreligger og rapporter utarbeidet av direktoratsgrupper med ansvar for den faglige oppfølgingen av forvaltningsplanen. Første oppdatering ble bestemt til Verdisettingen av de uoppdagede ressursene i havområdene utenfor Lofoten, Vesterålen og Senja er en del av arbeidet med å oppdatere kunnskapsgrunnlaget som skal ligge til grunn for en eventuell beslutning om å igangsette konsekvensutredning av petroleumsvirksomhet i disse områdene. 10

12 5 Estimering av uoppdagede ressurser 5.1 Bakgrunn En viktig del av ODs arbeid er å lage anslag for uoppdagede ressurser på norsk sokkel og for de ulike områdene. Dette er viktig for myndighetenes valg i forbindelse med utforskningen av norsk kontinentalsokkel: hvilke områder bør åpnes for petroleumsaktivitet, når bør områdene åpnes, hvilke områder bør lyses ut for tildeling, og når skal utlysning og tildeling finne sted. OD beregner de uoppdagede ressursene ved hjelp av en metode som kalles letemodellanalyse. Letemodellanalyse går ut på å anslå hvor mye petroleum som kan påvises og produseres fra hver letemodell (se faktaboks). Hver letemodell bygger på en rekke forutsetninger om geologiske og reservoartekniske faktorer både på prospektog letemodellnivå, med antagelser om usikkerheten knyttet til disse. Usikkerhetsfordelingene samt anslag for funnsannsynligheter er inngangsdata i en stokastisk modell for letemodellanalyse. Resultatene er ressursfordelinger for uoppdagede olje- og gassressurser i letemodellene samt funnsannsynligheter. Ressursfordelinger som er vektet med funnsannsynligheten angir såkalte riskede ressurser. Et risket ressursanslag for en letemodell oppgis derfor ofte med en letemodellsannsynlighet. Dersom denne er 20 prosent, betyr det at det er 20 prosent sannsynlig at det finnes produserbar olje eller gass i letemodellen, mens det er 80 prosent sannsynlig at det ikke finnes noe i det hele tatt. De ulike letemodellene, ressursfordelingene og letemodellsannsynlighetene, er inngangsdata i den stokastiske modellen for å anslå de totale ressursene i et område. 11

13 5.2 Usikkerhet i estimatene Ressursestimatene og estimatene av funnsannsynlighet estimeres mest mulig objektivt på det til enhver tid best oppdaterte datagrunnlaget. Anslag over petroleumsressurser er imidlertid forbundet med usikkerhet, og usikkerheten er størst for uoppdagede petroleumsressurser. I tillegg til at det er knyttet usikkerhet til om det i hele tatt finnes olje og gass, er det også usikkerhet knyttet til hvor mye ressurser som er mulig å produsere gitt funn. De uoppdagede petroleumsressursene kan deles inn i uoppdagede ressurser i modent område, umodent område og uåpnet område. Inndelingen er basert på hvor grundig kartlagt de ulike geografiske områdene på sokkelen er. Usikkerheten er minst i modent område og størst i uåpnet område der det er boret ingen eller svært få brønner. I områder der det er boret mange brønner er de fleste store spørsmål om geologien avklart ( de største geologiske nøttene er knekt ) og uoppdagede ressurser kan estimeres på mye sikrere grunnlag. I uåpnede områder er de fleste store spørsmål om geologien ikke besvart og det kan ta tid før svarene finnes. Denne kategoriseringen er imidlertid ikke absolutt. I modne områder kan det være betydelig usikkerhet om mulige olje og gassressurser i dypere geologiske lag. Det er også usikkerhet knyttet til at det kan være letemodeller som er oversett. Den geologiske usikkerheten er betydelig i uåpnet område der det er begrenset seismisk datadekning og ingen undersøkelsesbrønner. I estimeringen av funnsannsynligheter og ressurser viser både erfaring og forskning at denne usikkerheten lett kan undervurderes (Rose (1987)). Ettersom de geologiske estimatene både er basert på ODs databaser og kunnskap om geologien på kontinentalsokkelen og geologenes skjønn og faglige vurderinger, kan det være flere faktorer som 12

14 bidrar til at usikkerheten under- eller overvurderes. Nedenfor diskuteres kort noen av de faktorene som kan bidra til over- eller undervurdering av usikkerheten knyttet til ressursestimatene. 5.3 Geologisk avhengighet Innenfor en letemodell er det avhengighet mellom prospekter. Funn på ett prospekt vil påvirke funnsannsynlighten for andre prospekter innenfor samme letemodell. Funnets størrelse vil også kunne påvirke størrelsesfordelingen for de andre prospektene i letemodellen. Tilsvarende kan det være avhengighet mellom ulike letemodeller. Funn i en letemodell vil kunne påvirke letemodellsannsynligheten for andre letemodeller. Generelt vil det være slik at jo større avhengighet det er mellom geologiske faktorer, jo større blir spredningen i ressursestimatet. Variansen øker og forventningen blir høyere (Smith and Thompson (2008)). Det er derfor viktig å modellere denne avhengigheten på en mest mulig korrekt måte, slik at hele usikkerheten i ressursfordelingen blir best mulig avbildet. En vanlig måte å modellere slik avhengighet på, er gjennom å dele funnsannsynligheten i to; en prospektsannsynlighet som er unik for hvert prospekt og en letemodellsannsynlighet (Smith and Thompson (2005), Stabell (2000) og Wang (2000)). Slik avhengighet kan imidlertid være vanskelig å anslå når det er mange prospekter og flere letemodeller. Ved hjelp av Monte Carlo simulering kan en modell beregne usikkerhetsfordelinger for ressursutfall ved at det trekkes tilfeldig fra usikkerhetsfordelingene til de ulike geologiske faktorene (Fishman (1999)). En Monte Carlosimulering trekker tilfeldig fra alle usikkerhetssfordelingene der ulike definerte sammenhenger mellom usikkerhetsfordelingene er tatt hensyn til. Dersom det foretas tilstrekkelige antall tilfeldige trekninger vil metoden gi en usikkerhetsfordeling for ressursene i tillegg til forventete ressurser. Denne fordelingen er da betinget av modellspesifikasjoner som type usikkerhetsfordeling, spredning i fordelingen og avhengighet mellom de underliggende geologiske faktorene. Ulempen med Monte Carlo-simuleringer er at metoden er ressurskrevende. I tillegg er det ofte ikke grunnlag for å gjøre tilstrekkelig konkrete forutsetninger om alle usikre geologiske faktorer og om sammenhenger mellom disse faktorene. Dersom avhengigheten ikke er modellert riktig, vil både usikkerheten og forventningen feilvurderes. 5.4 Menneskelige faktorer Det finnes mye faglitteratur, hovedsakelig innenfor psykologifaget, som omhandler menneskelige faktorer som kan gi inkonsistens og feil i utarbeidelsen av estimater bl.a. om risiko og beholdningsstørrelser (Kahneman and Tversky (1973), Tversky and Kahneman(1981)). Innenfor økonomifaget er menneskelige faktorer i stadig større grad blitt integrert i analyser for å forklare avvik fra antatt rasjonell atferd. Disse studiene innenfor atferdsøkonomi (Wilkinson(2008)), modifiserer antakelsen om rasjonell atferd og viser til at menneskelige faktorer blant annet kan påvirke estimater for risiko og beholdningsstørrelser. Innenfor ressursestimering har det i lang tid vært kjent at menneskelige faktorer kan påvirke ressursestimatene (Rose (1987)). Et resultat av dette er at usikkerhetsspennet settes for smalt. En 13

15 tidlig studie (Capen (1976)) viste hvordan estimater kan bli for nøkterne og dermed undervurdere usikkerheten: people tend to build into their ranges those events that they can see as possibilities. But since much of our uncertainty comes from events we do not foresee, we end up with ranges that tend to be much too narrow. Selv om det har skjedd betydelige forbedringer i metodeapparat og prosesser knyttet til estimering i de 35 årene som er gått siden artikkelen ble skrevet, peker Capen på en del sentrale forhold som fortsatt trolig gjelder ved estimering av størrelser med begrenset informasjon og stor usikkerhet. Andre studier, bl.a utført av OD, viser at industrien ofte overvurderer ressursestimatene (Fosvold et al. (2000), Ofstad et al (2008), Blystad og Søndenå (2005) og Ofstad et al. (1998)). Dette kan ha flere årsaker, blant annet at geologer i industrien har en generelt optimistisk holdning. Dette kan skyldes en optimistisk natur (Armor and Taylor (2002)), men kan også bunne i strategiske forhold (Osmundsen (1995)) eller være knyttet til insentivstrukturer i selskapene. Et eksempel kan være ønske om at eget prospekt skal prioriteres i konkurranse om knappe letebudsjettmidler. Dette er kjent blant annet fra budgiving i auksjoner av utforskningstillatelser (Capen, Clapp and Campbell (1971)). Over- eller undervurdering av usikkerhet og skjeve estimater av funnsannsynlighet og ressurser kan korrigeres gjennom såkalte peer-reviews (eller riskegrupper). Slike grupper kan oppleve utfordringer knyttet til gruppetenking (Janis (1972)), slik at estimatene også etter gjennomgang i slike grupper kan bli skjeve avhengig av gruppens sammensetning. Det er viktig at slike grupper settes sammen slik at det skapes et mangfold i innfallsvinkler (Page (2007)) og at gruppetenking minimeres (Surowiecki (2004)). 5.5 Ting vi ikke ser Det finnes flere eksempler fra norsk sokkel hvor letemodeller er oversett. Et kjent eksempel er Ula som ble funnet av BP og Conoco i 1976 etter at de kjøpte utvinningstillatelsen fra Gulf Oil. Funnet ble gjort bare 70 meter under det punktet Gulf hadde avsluttet en undersøkelsesbrønn i 1968 (Tønnesen og Hadland (2010)). Gulf testet kritt letemodell, mens Ula ble funnet i senjura. Mer kjente eksempler har vi både fra Mexico-gulfen og dyptvannsområdene utenfor Brasil, der ny teknologi har bidratt til ny forståelse av geologien i området. Mens det tidligere var vanskelig å se under saltlagene har teknologiutvikling innenfor seismikk og geologisk tolkning gjort det mulig å se prospekter under saltlagene. På norsk sokkel er det betydelig med basalt lag som gjør det vanskelig å få gode data fra seismisk innsamling. I slike områder kan en letebrønn gi helt ny geologisk informasjon som kan føre til definisjon av en eller flere nye letemodeller, og dermed utvide forståelsen for geologien i området. Slike mer spekulative forhold blir av naturlige grunner ofte ikke inkludert i analysene, noe som kan medføre at usikkerheten undervurderes. Denne form for usikkerhet ligner på det som Nassim Taleb (2007) kaller for Svarte svaner. Fenomenet Svarte svaner har tre kjennetegn: Det er en hendelse som for det første, virker helt 14

16 utenkelig, for det andre har hendelsen stor betydning og for det tredje framtrer hendelsen som logisk og forutsigbart i ettertid. Talebs hovedpoeng et at vi verken har evnen eller viljen til å forestille oss at uforutsette hendelser vil inntreffe. Vi later som om de ikke kan inntreffe, og innbiller oss at vi har full kontroll. Vi tror at vi har kunnskaper som vi ikke har. 15

17 6 Uoppdagede petroleumsressurser i havområdene utenfor Lofoten, Vesterålen og Senja 6.1 Bakgrunn Store deler av norsk kontinentalsokkel er definert av letemodeller, det vil si områder hvor vi vet eller tror det kan finnes olje eller gass. OD har definert 69 letemodeller på norsk kontinentalsokkel. 33 av disse er bekreftet ved påvisning av hydrokarboner. I Nordsjøen, hvor leteaktiviteten har pågått lengst, er hele tre firedeler av letemodellene bekreftet. I Norskehavet er 9 av 21 bekreftet, mens det i Barentshavet er færrest bekreftede letemodeller. Bare 6 av 23 letemodeller er bekreftet i dette området. 73 prosent av anslaget over de uoppdagede ressursene ligger i bekreftede letemodeller. Ennå er det store områder i Norskehavet og ikke minst i Barentshavet der letemodellene ikke er bekreftet. Det er også noen områder der OD med dagens kunnskap ikke tror det er mulig å gjøre funn. Flere områder på norsk sokkel er fortsatt ikke åpnet for petroleumsvirksomhet. Den geologiske forståelsen av disse områdene vil høyst sannsynlig endre seg dersom områdene blir åpnet for leting. Havområdene utenfor Lofoten, Vesterålen og Senja er karakterisert som umodne områder fordi det er begrenset kunnskap om geologien. ODs beregninger av de uoppdagede ressursene i disse områdene er derfor beheftet med stor grad av usikkerhet. Imidlertid ser det ut til at de nødvendige geologiske faktorene for å gjøre funn er tilstede, så muligheten for å gjøre funn er vurdert som relativt høy. Studier viser at noen av reservoarbergartene enkelte steder kan ha ligget begravd nesten to kilometer dypere enn disse bergartene ligger i dag. Hevingen kan ha ført til lekkasje av petroleum. Dette må tas hensyn til når petroleumspotensialet til områdene vurderes. Størrelsen og antallet mulige funn er svært usikker. Selv om det gjøres funn i dette området, er det usikkert om de vil være store nok til å være lønnsomme. 6.2 Kartlagte prospekter Revideringen av ressursanslagene har tatt utgangspunkt i kartlegging av prospekter. Prospekter er kartlagte strukturer der det antas muligheter for funn dersom det bores en letebrønn. Innenfor hele området er det kartlagt 50 prospekter. Totale ressurser innenfor de kartlagte prospektene er illustrert i figur 2. 16

18 Sannsynlighet 100% 90% 80% 70% 60% 50% 40% 30% 20% 10% Totale ressurser - millioner Sm3 o.e. Figur 2: Ressursestimat olje og gass (millioner Sm 3 o.e.) i de 50 kartlagte prospektene Figuren viser usikkerhetsfordelingen for totale utvinnbare ressurser i de kartlagte prospektene (søyler) og en kumulativ versjon av usikkerhetsfordelingen (kurve). De totale forventede utvinnbare ressursene er beregnet til 67 millioner Sm 3 o.e. Fra den kumulative fordelingen kan vi anslå at det er 95 prosent sannsynlig at ressursene er 9 millioner Sm 3 o.e. eller mer, og 5 prosent sannsynlig at ressursene er minst 164 millioner Sm 3 o.e. De kartlagte prospektene er relativt små og ligger i klynger. Fordelingen av olje versus gass forventes å være 60 prosent olje og 40 prosent gass. Mulige utvinnbare ressurser og usikkerhet knyttet til ressursestimat er vurdert både for kartlagte prospekter og letemodeller. De kartlagte prospektene danner grunnlaget for letemodellanalysene. 6.3 Letemodellanalyse Ressursene innenfor alle områdene er beregnet ut fra ODs definerte letemodeller i området (Oljedirektoratet (2010)). Med utgangspunkt i disse letemodellene er det gjennomført en letemodellanalyse. Resultatene fra letemodellanalysen er vist i figur 3. 17

19 Sannsynlighet 100% 90% 80% 70% 60% 50% 40% 30% 20% 10% Totale ressurser - millioner Sm3 o.e. Figur 3: Totalt ressursestimat for utvinnbar olje og gass (millioner Sm 3 o.e.) fra letemodellanalyse (dvs for både kartlagte prospekter og postulerte (ikke-kartlagte) prospekter De totale forventede utvinnbare ressursene er beregnet til 202 millioner Sm 3 o.e. Den kumulative usikkerhetsfordelingen (kurve) i figur 3 viser at det er 95 prosents sannsynlighet for at ressursene er større enn 76 millioner Sm 3 o.e. Figuren viser også at det er 5 prosent sannsynlighet for at ressursene er større enn 371 millioner Sm 3 o.e. 6.4 Andre ressursestimater ODs ressursestimater er lavere enn Kon-Krafts ressursanslag. Kon-kraft, som representerer de aller fleste oljeselskapene på norsk sokkel, anslår i Kon-Kraft-rapport 2 (2008) at det kan være omtrent 3,5 milliarder fat olje og gass tilgjengelig (rundt 2,2 mrd mer enn ODs forventede riskede estimat). Samtidig anslår rapporten at det kan være en oppside opp mot 10 milliarder fat. Det påpekes videre i rapporten at det er stor usikkerhet i det ressursanslaget de opererer med, med anbefaling om å bruke et spenn på 0,5 10 milliarder fat oljeekvivalenter. Dette er et betydelig videre spenn enn Oljedirektoratets usikkerhetsspenn. OD kjenner ikke til det konkrete beregningsgrunnlaget for Kon- Krafts rapport, og kan derfor ikke kommentere vurderingene som ligger bak disse ulikhetene. 18

20 7 Samfunnsøkonomi og beslutningskriterier 7.1 Samfunnsøkonomi og markedssvikt Hovedmålet for norsk petroleumspolitikk er å maksimere verdien av petroleumsressursene til det beste for det norske samfunnet innenfor gitte krav til sikkerhet, helse og miljø. Det er den norske stat som eier petroleumsressursene. Staten tildeler utvinningstillatelser til norske og utenlandske selskaper som gir selskapene en rett til å lete, bygge ut og produsere eventuelle felt. Selskapene tar beslutninger om leting, feltutbygging og utbygging av prosess- og transportkapasitet. Myndighetenes oppgave er å tilse at lete- og investeringsbeslutningene maksimerer den samfunnsøkonomiske verdien av petroleumsressursene. Samfunnsøkonomiske lønnsomhetsvurderinger kan avvike fra selskapenes lønnsomhetsvurderinger. Ulike typer markedssvikt er årsak til dette. Markedssvikt har vi dersom markedsprisene både de som genererer inntekter og de som genererer kostnader ikke gjenspeiler samfunnsøkonomisk verdiskapning (alternativverdi) eller ressursbruk (alternativkostnad). Når det er markedssvikt vil ikke markedet overlatt til seg selv gi den optimale løsningen for samfunnet. Det er også markedssvikt innenfor leting. Nedenfor skisseres kort de to mest sentrale formene for markedssvikt. Kollektivt gode Leting representerer mulige verdier både for samfunnet og selskapene. I tillegg til direkte verdier og informasjon for de aktørene som står for leteaktiviteten, genererer leting verdi til aktører som ikke bidrar til å dekke kostnadene. Vi kan si at leting, i den grad informasjon om resultatene tilflyter alle aktører i bransjen, genererer et kollektivt gode. Letevirksomhet har dermed et element av et kollektivt gode (Barrera-Rey, F. (1997): The idea is that exploration produces not only discoveries, but also an intermediate input: information. The fact that information is by nature a public good also leads to strategic behavior on the part of firms. This possibility was explored by researchers like Stiglitz (1975) and Peterson (1975), and more recently Hendricks and Kovenock (1989). Som ved andre kollektive goder får vi underforsyning (her i form av for lite leteaktivitet), ettersom det enkelte selskap ikke tar hensyn til (internaliserer) den økonomiske fordelen som andre selskaper får av bedringen i informasjonsgrunnlaget. Eksterne effekter Leting fører også til positive eksterne effekter ved at leting i en blokk gir informasjon om geologien i tilgrensede blokker som innehaverne av disse blokkene drar nytte av uten å betale for (Farrow and Rose (1992)): 19

21 Exploration provides information that can change expectations on geologically similar but unexplored prospects. This is an external effect if the exploring firm does not own the property affected by the information. Fra økonomisk teori vet vi at ettersom et fritt marked vil generere for lite av det kollektive godet eller den positive eksterne effekten, bør myndighetene påskynde slik aktivitet. Myndighetene har da også lagt til rette for økt leting de siste årene ved å lette adgangen for nye aktører, endre skattevilkår og øke tilgangen på areal. Særlig vil tilgang på areal være viktig for å få til økt leting se Mohn og Osmundsen (2008, 2010). I en samfunnsøkonomisk verdisetting må den samlede verdien av informasjon inkluderes. 7.2 Beslutningskriterier Nettonåverdi OED/ODs hovedmål for lønnsomhet er nettonåverdi. Nettonåverdi er et uttrykk for et prosjekts verdi. Årlige prosjektoverskudd, U t, beregnes ved å trekke årets kostnadselementer fra inntektselementene. Summen av neddiskonterte prosjektoverskudd kalles netto nåverdi (NNV). Formel for NNV er angitt nedenfor. I 0 er investering i år 0. Det forutsettes at diskonteringsrenten, r, er konstant. Summering gjelder fra t = 0 til T. NNV I T 0 1 t 0 r t U t Et prosjekt er i utgangspunktet lønnsomt dersom NNV er større enn null. Dette innebærer at prosjektet gir en avkastning som er høyere enn avkastningskravet. Selv om samlet inntekt er større enn de samlede kostnadene er ikke det nødvendigvis det samme som at prosjektet er samfunnsøkonomisk lønnsomt. Dette skyldes som hovedregel at enten er ikke alle eksterne effekter inkludert i analysen eller at ikke alle effekter kan måles i kroner på en god måte for eksempel effekter som er nært knyttet til etisk vanskelige spørsmål. Andre eksempler på at NNV ikke nødvendigvis reflekterer om et prosjekt er lønnsomt eller ikke, har vi dersom ulike opsjonsverdier ikke er ivaretatt i analysen. Dette er det samme som at ulike alternativer ikke er tilstrekkelig utredet eller verdisatt i analysen. Dette kan for eksempel være alternative oppstarttidspunkt, alternative utviklingsbaner for olje- og gassprisene eller alternative utforminger av prosjektet som ivaretar beslutningsfleksibilitet etter hvert som deler av usikkerheten oppløses Expected monetary value (EMV) EMV er et begrep brukt i forbindelse med leteøkonomianalyser og verdisetting av uoppdagede ressurser. Forskjellen fra NNV er at EMV tar hensyn til funnsannsynligheten og letekostnadene. Hvis 20

22 P er lik funnsannsynlighet, og Y er kostnader knyttet til seismikk og letebrønner, blir formelen som følger: EMV = ((NNV Y)x P) (Y x (1-P)) Hovedregelen er at det bare er lønnsomt å foreta letevirksomhet på prospekter med positiv EMV, men på samme måte som ved NNV kan leting på prospekter med negativ EMV være lønnsomt. For eksempel kan leting gi positive eksterne virkninger, som øker forventet verdi av andre prospekter Verdi av fleksibilitet Både tradisjonell nåverdianalyse og beregning av EMV basert på en umiddelbar beslutning, kan potensielt undervurdere beslutningsfleksibiliteten i et prosjekt og verdien av en stegvis utforskning gjennom gradvis avsløring av informasjon. Leteprosjekt er ikke nå eller aldri beslutninger og innebærer dermed ikke innlåsing til hele prosjektet i første fase. Stegvise beslutninger kan derfor gi betydelig verdiøkning for slike leteprosjekter. Verdien av beslutningsfleksibilitet (opsjonsverdi) bør derfor inkluderes i analysen. Opsjonsverdien er en funksjon av volatiliteten til underliggende aktiva. Det betyr at opsjonsverdien knyttet til letebeslutninger er en funksjon av usikkerheten om hvor mye ressurser det er og hvor store svingninger det er i oljeprisen og kostnadene. En økning i usikkerheten i slike variabler (volatilitet) vil føre til større utfallsrom for framtidige verdier for underliggende aktiva (dvs ressursene). Dette øker verdien av beslutningsfleksibilitet, representert ved en økning i opsjonsverdien, siden beslutningstaker kan gripe mulighetene og unngå dårlige utfall. Dette betyr at det kan være lønnsomt å akseptere prosjekt med stor risiko, fordi aktiv forvaltning og styring av nedsiderisiko (eksempelvis gjennom stegvis leting) kan gi prosjektene en betydelig verdiøkning. Dette betyr også at prosjekt med negativ nettonåverdi eller EMV i opprinnelig lønnsomhetsberegning hvor mulige opsjonsverdier ikke er tatt hensyn til, kan være lønnsomme, gitt at prosjektet har et stort oppsidepotensial. Tas det hensyn til opsjonsverdiene i beregningene kan det resultere i positiv EMV. Dermed vil det være viktig å få fram både oppsidepotensial og mulige opsjonsgevinster når verdiene av de uoppdagede ressursene skal estimeres. 21

23 8 Verdisetting av uoppdagede ressurser valg av metode 8.1 Innledning Kvantifisering av de økonomiske verdiene av petroleumsressurser i havområdene utenfor Lofoten, Vesterålen og Senja er forbundet med stor usikkerhet. Den viktigste usikkerheten er om det finnes olje og gass i disse områdene, eller om for eksempel landheving har medført betydelig lekkasje av petroleum. Dersom det finnes petroleumsressurser i området er det usikkert hvor store ressursene er, om de er fordelt på små eller store forekomster, om de ligger spredt eller samlet i klynger og om det er mest olje eller gass. Det er også knyttet usikkerhet til kostnadene og prisutviklingen for olje og naturgass. En del av denne usikkerheten vil bli avslørt over tid gjennom aktive tiltak, slik som boring av undersøkelsesbrønner. I dette kapittelet diskuteres ulike metoder for verdisetting av uoppdagede petroleumsressurser som ivaretar usikkerheten i beregningsgrunnlaget. 8.2 Statisk verdisetting Verdisetting av forventet utfall deterministisk metode Den enkleste og trolig mest utbredte analyseteknikken for å vurdere lønnsomheten av uoppdagede ressurser, er å regne ut verdien av forventet ressursutfall. Dersom det er relativt liten spredning i mulige utfall for ressursene, er dette trolig en egnet måte å verdisette ressurser på. Usikkerheten kan da tas hensyn til gjennom følsomhetsanalyser hvor enkeltparametre endres en om gangen (Bøhren og Gjærum (1991)). Gjennomgangen av usikkerheten i ressursestimatene i kapittel 4 og 5 viser at usikkerheten er for stor til at beregning av verdien basert på forventet ressursutfall er en egnet metode Verdisetting av hele ressursutfallet stokastisk metode Innenfor verdisetting av uoppdagede ressurser er det blitt mer vanlig med mer avanserte tilnærminger enn beskrevet i avsnitt Denne ivaretar hele usikkerhetsfordelingen til ressursene. (Newendorp (1975)). Her benyttes vanligvis en stokastisk beregningsmodell (Monte Carlosimulering) der det regnes verdi av alle ressursutfallene i fordelingen. Dette er en modell som OD normalt bruker til å verdisette blokker i forbindelse med konsesjonsrunder. Metoden tar utgangspunkt i usikkerhetsfordelingen til ressursene (beskrevet av Snow, Doré og Dorn- Lopez, (1996)). I tillegg til forventet kontantstrøm gir stokastiske beregningsmodeller usikkerhetsfordelinger for kontantstrømmene. Inngangsvariable angis som usikkerhetsfordelinger, slik som for ressursutfall, kostnader og priser. Øvrige inngangsparametre er for eksempel funnsannsynligheter. Disse er gitt som enkeltestimater, ikke sannsynlighetsfordelinger. En Monte Carlo-simulering tar hensyn til funnsannsynlighetene og trekker tilfeldig fra alle usikkerhetsfordelingene. Deretter beregnes nåverdien for hvert sett med trekninger fra alle fordelingene. Dersom det foretas tilstrekkelige antall sett med tilfeldige trekninger, vil metoden gi en usikkerhetsfordeling for nåverdien, i tillegg til forventet nåverdi. Denne fordelingen er da betinget av 22

24 modellspesifikasjoner, herunder fordelingene (type fordeling og spredning i fordelingene) som er angitt for inngangsvariable og avhengigheter mellom de underliggende parametere og variable. Usikkerhetsfordelingen for netto nåverdi vil for eksempel kunne besvare spørsmål som «Hvor sannsynlig er det at lønnsomheten er mer eller lik 500 milliarder kroner?» og «Hvor sannsynlig er det at lønnsomheten blir negativ?» Fordelen med denne metoden er at den får fram hele utfallsrommet for lønnsomhet for prosjektet, og resultatene er relativt enkle å kommunisere til beslutningstakerne. Ulempen med Monte Carlo-simuleringer er at metoden er ressurskrevende. I tillegg mangler ofte grunnlaget for å gjøre tilstrekkelig konkrete forutsetninger om alle usikre variable og om sammenhenger innen og mellom de ulike parametrene og variablene. 8.3 Dynamisk verdisetting Innenfor en letemodell er det avhengighet mellom prospekter. Funn på ett prospekt vil påvirke funnsannsynlighten for andre prospekter innenfor samme letemodell. Funnets størrelse vil også kunne påvirke størrelsesfordelingen for de andre prospektene i letemodellen. Tilsvarende kan det være avhengighet mellom letemodeller. Funn innenfor en letemodell vil kunne påvirke letemodellsannsynligheten for andre letemodeller. Usikkerheten og dens dynamiske element gjennom læring vil i tillegg til å påvirke funnsannsynlighetene på strukturene i nærheten, også skape muligheter eller opsjoner gjennom at beslutninger kan optimaliseres basert på ny informasjon. Dette kan for eksempel føre til at leteaktivitet i et område avsluttes dersom boringer ikke gir funn. Slik fleksibilitet som skapes av at informasjon gjennom aktivitet avsløres over tid, har reell verdi og kan være betydelig og bør tas hensyn til i verdisettingen. Leteprosjekt er ikke nå eller aldri beslutninger og innebærer dermed ikke innlåsing av hele prosjektet i første fase. Stegvise beslutninger kan gi betydelig verdiøkning siden nedsiden kan reduseres. Muligheter til skalering av mulige utbygginger og skrinlegging av prosjekter underveis samtidig som vekstmuligheter kan utnyttes ved positive ressursutfall, vil gi økte verdier. Denne fleksibiliteten skaper opsjoner som utgjør en stor del av verdien og må identifiseres ved verdisettelse. Statisk verdisetting ser bort fra at avsløring av informasjon skjer over tid og at beslutninger kan dynamisk tilpasses ny informasjon. I en statisk verdisetting vurderes nå eller aldri alternativer, der alternativene er enten å gjennomføre prosjektet eller å forkaste det i sin helhet. Bjerksund og Ekern (1990) viser at det kan være problematisk å bruke tradisjonelle diskonterte kontantstrømmer ved evaluering av prosjekter som har stor grad av usikkerhet, der usikkerheten reduseres over tid og beslutninger tas sekvensielt og tilpasset ny informasjon. To metoder for verdisetting som tar hensyn til dynamisk tilpasning av beslutninger til ny informasjon, er stokastisk dynamisk programmering og bruk av opsjonsteori. 23

25 8.3.1 Verdisetting ved hjelp av stokastisk dynamisk programmering En del av usikkerheten rundt geologien i området vil bli avslørt over tid gjennom aktive tiltak, slik som boring av en letebrønn. Boring av en letebrønn vil kunne bekrefte eller avkrefte en letemodell. Dette vil kunne påvirke funnsannsynlighetene og usikkerhetsfordelingene for ressursanslagene, og dermed forventet nåverdi for alle prospektene innenfor denne letemodellen. Det er mulig å lage oppdateringsregler for funnsannsynligheter når leting på en struktur påvirker funnsannsynlighetene på strukturene rundt. Stokastisk dynamisk programmering (Dixit and Pindyck (1994)) kan brukes for å velge den optimale letestrategien gjennom området basert på slike oppdateringsregler, for deretter å beregne verdien av valg av strategi. I Haugland og Stensland (1988) er det flere eksempler på hvordan slike analyser kan gjennomføres. En slik metodikk er imidlertid svært omfattende å modellere og krever stor datakapasitet uten at den bidrar med tilsvarende økning i den økonomiske forståelsen av verdisettingen (Smith og Thompson (2003)). Ettersom mengden av prosjekter øker, dvs porteføljen av prospekter eller letemodeller øker, blir det mer og mer krevende både på modelleringssiden og beregningssiden. Både metode og resultater av beregningene er også krevende å kommunisere til beslutningstakere Verdisetting ved hjelp av opsjonsteori og realopsjoner Bruk av opsjonsteori og real-opsjoner kan være egnet til å verdisette slike dynamiske prosjekter (Bjerksund og Ekern (1990)), fordi prosjektene har mange likhetstrekk med finansielle opsjoner. En initialinvestering gir rett til utforskning (kjøpsopsjon) uten noen forpliktelse til videre satsing. Beslutningen kan utsettes til usikkerheten er avslørt, og deretter kan prosjektet realiseres eller skrinlegges. Ved å betale initialinvesteringen i form av letekostnader (opsjonspremien) reduseres risiko samtidig som oppsidepotensialet bevares. Trigeorgis (1993) beskriver flere eksempler på slike opsjoner. Disse kan være at en beslutning utsettes (timing option), oppsidemuligheter eksisterer og blir avslørt gjennom handling (growth option), tilpasningsmuligheter (flexibility option), bytte mellom innsatsfaktorer (option to switch), fleksibilitet i produksjonen (operating option) og skrinlegging av prosjekter (exit option). Prosjekt er også sammensatte opsjoner (compound options) som fullføres sekvensielt eller stegvis (staging option), slik at prosjektet etter hvert kan utvides (expansion option) eller skrinlegges (exit option). I verdisettingen av uoppdagede ressurser kan hvert prospekt ses på som en sammensatt opsjon som kan utøves (bores) eller ikke (Sunnevåg (1998). Alle prospektene i området blir da en portefølje av sammensatte opsjoner. Porteføljen av opsjonene vil være mer verdt enn summen av prospektenes verdi ettersom tradisjonell verdisetting ser bort fra de verdiene som skapes ved å bruke oppdatert informasjon til aktivt å styre letesekvensen. En slik porteføljeverdi vil bli enda større som følge av avhengighet mellom prospektene. Professor James L. Smith (Smith (2002), Smith and Thompson (2003), Smith and Thompson (2005)) har analysert prospekter som en portefølje av opsjoner, med et håndterlig antall prospekter. Verdisetting og identifisering av realopsjoner er imidlertid en komplisert prosess (Pettersen (2005)). Bruk av realopsjoner kan dermed, på samme måte som stokastisk dynamisk programmering, lett bli uhåndterlig pga det store antallet opsjoner som vil finnes for en portefølje av prospekter. Erfaring 24

26 viser at det også er krevende å kommunisere kvantitative opsjonsverdiberegninger for beslutningstakere. Opsjonstankegangen kan, om ikke annet, være et nyttig verktøy for strukturering av verdiene i et prosjekt (Pettersen (2005)). Strukturering av opsjonsverdier i et prosjekt ved hjelp av beslutningstrær er også lettere å kommunisere til beslutningstakere Verdisetting ved hjelp av scenarioanslyse Modelleringsutfordringene, samt hvor vanskelig det er å kommunisere både metode og resultat fra de mer avanserte metodene som stokastisk dynamisk programmering og realopsjonsanalyse, har medført at alternative metoder for å få fram opsjonsverdier er blitt vurdert. Alessandri m.fl (2004) foreslår å kombinere kvalitativ realopsjonsanalyse med scenarioanalyse for å identifisere og forstå verdiutviklingen og opsjonene forbundet med et prosjekt. De bygger på Myers (1984) som argumenterer for å kombinere kvantitative metoder innen finansteori med mer kvalitative metoder fra strategisk planlegging. I artikkelen (Alessandri m.fl (2004) brukes scenarioplanlegging og kvalitativ realopsjonsanalyse (beslutningstre) til å evaluere faktorer som ikke er så lett å kvantifisere. Artikkelen drøfter hvorvidt finansielle verdisettingsmetoder er egnet for alle typer prosjekter, og argumenterer for at det kan være nyttig å innarbeide en kvalitativ tilnærming for å evaluere realprosjekter som er gjenstand for mange usikkerhetskilder. Miller og Waller (2003) foreslår også bruk av kvalitative realopsjonsanalyser kombinert med scenarioplanlegging for å utvikle et generelt beslutningsverktøy som tar hensyn til fleksibilitet og usikkerhet, mens Cornelius, Romani og Van De Putte (2004) argumenterer for at bruk av scenarioer kan være en metode som kan supplere den tradisjonelle nåverdimetoden og få fram de ulike opsjonene. Bishop, Hines og Collins (2007) gir en god oversikt over scenario som metode, og status på bruksområder for metoden. Stoknes og Hermansen (2004) gir en tilsvarende oversikt fra norske organisasjoners erfaringer med bruk av scenarioer og scenarioanalyse. Et scenario kan defineres som (Porter (1985), s.63): an internally consistent view of what the future might turn out to be not a forecast, but one possible future outcome Scenarioanalyse eller scenarioplanlegging er en kvalitativ og strukturert måte å beskrive mulige framtidige utfall (Schoemaker (1995)). Et scenario er ikke en prognose eller forventning om framtiden. En prognose gir et bilde av den antatt mest sannsynlige framtid (forventet). Et scenario er heller ikke en visjon som gir et bilde av den framtiden vi ønsker oss. Scenarioer er ulike fortellinger om noe som kan skje, og som på en tankevekkende måte kaster nytt lys på veivalg og beslutninger vi står overfor i dag. Hensikten er å utarbeide scenarioer som utfordrer oppfatningen (the mental map) om hvordan noe vil utvikle seg (Wack (1985)), eksempelvis produksjonen på norsk sokkel (Oljedirektoratet (2007)). Vi lager ikke scenarioer for utviklingen fram til 2030 for å bli klokere i

27 Vi lager dem for å bli mer innsiktsfulle i dag om hva som kan skje i 2030 og hvordan vi allerede nå kan bidra til å forme utviklingen. I scenarioanalyse vil hvert enkelt scenario ha lav sannsynlighet for å inntreffe. Til sammen vil imidlertid de ulike framtidsbildene spenne ut et mulighetsrom for hva som kan skje, og til sammen kan de favne både nedsiden og oppsiden. Scenariometoden handler om å lage et sett av forskjellige, troverdige og utfordrende fortellinger om framtiden. Fortellingene kan brukes som et bakteppe for strategiarbeid eller igangsetting av tiltak, eksempelvis om havområdene utenfor Lofoten, Vesterålen og Senja skal åpnes opp for petroleumsaktivitet. Scenarioer kan på denne måten være et hjelpemiddel til å unngå uheldige beslutninger, til å etablere strategier som er robuste, og til å identifisere, evaluere og utnytte mulige realopsjoner.. Scenarioer er i tillegg mulig å kommunisere til beslutningstakere, og er et godt verktøy til å få i gang diskusjon om de mest sentrale usikkerhetene i prosjektet Verdisetting ved hjelp av scenarioanalyse - wild-card scenario Leting har mange likhetstrekk med forskning og utvikling, se Adelman, M. (1970) side 68: The French have a feeling for words, and when they use recherche to mean both research and exploration, they are conveying a truth we cannot afford to overlook. Greater knowledge of the earth s crust and greater knowledge of the science and technology of extraction are only two exercises of the human spirit, two alternatives for investment. På samme måte som innenfor forskning kan resultatet av forskningsprosessen eller leteprosessen bli noe annet enn hva vi hadde forestilt oss. Det kan være ting vi ikke ser. Innenfor økonomisk teori skilles det mellom kjent og ukjent usikkerhet. Kjent usikkerhet defineres som risiko og ukjent usikkerhet som usikkerhet (Knight (1921)). Slik risiko er definert, er sannsynlighetsfordelingen for de mulige utfall kjent, mens for usikkerhet er denne ikke kjent. Utfallet av et terningkast er altså forbundet med risiko, men ikke usikkerhet. Risiko er da langt mer håndterbart for en beslutningstaker enn ren usikkerhet. I praksis er skillet mellom risiko og usikkerhet trolig ikke noe enten eller, men snarere en kontinuerlig skala. En kjenner aldri sannsynlighetsfordelingen for de ulike økonomiske variablene fullt ut, selv om historiske erfaringer gir en viss pekepinn. Men noen variable har mer preg av risiko, i betydning at utfallsrommet er mer velspesifisert enn andre. 26

28 I et uåpnet område kan det være stor usikkerhet om geologien, både i form av risiko og usikkerhet. Scenarioanalyse kan være en nyttig metode når usikkerheten er vanskelig å kvantifisere (Wright and Goodwin (2009)). Ut fra samme argumentasjon anbefaler Courtney, Kirkland and Viguerie (1997) å bruke kvalitative analyseverktøy som scenarioanalyse dersom usikkerheten er stor. En form for scenarioanalyse som kan være nyttig ved betydelig usikkerhet er såkalte wild-card scenarios. Et wild-card er definert av Rockfellow (1994) og Petersen (1999) som en hending eller utfall med lav sannsynlighet, men med store konsekvenser (Rockfellow (1994)): An event having a low probability of occurence, but an inordinately high impact if it does Et wild-card scenario er da et scenario om et framtidig utfall hvor det har skjedd noe uventet, dvs som er utenfor det vi anser som sannsynlig, men som har store konserkvenser (Dewar (2002)): Wild card scenarios are, by definition, less likely than other plausible futures. På samme måte som mer vanlige scenarioer så vil også et wild-card scenario kunne være del av et nyttig bakteppe for strategiarbeid eller igangsetting av tiltak, eksempelvis om havområdene utenfor Lofoten, Vesterålen og Senja skal åpnes opp for petroleumsaktivitet. Et wild card scenario kan på den måten, sammen med de øvrige scenarioene, være et hjelpemiddel til å unngå uheldige beslutninger, til å etablere strategier som er robuste, og til å identifisere, evaluere og utnytte mulige realopsjoner Valg av analyse metode Med utgangspunkt i diskusjonen over har OD valgt å verdisette uoppdagede petroleumsressurser i havområdene utenfor Lofoten, Vesterålen og Senja med basis i to metoder. ODs valg av analysemetode er illustrert i figur 5. Ved å kombinere bruk av stokastisk modellering og scenarioanalyse, får vi fram usikkerheten som The Appropriate Role of Wild Card Scenarios All good forecasters and strategic planners recognize that there are innumerable plausible futures to consider. No finite set of future scenarios can ever hope to completely cover all possible surprises. At some point, the exercise of generating scenarios must posit assumptions about what will (and won t) occur what trends are likely to continue, what changes are likely to occur, what events are not likely to take place, and so forth. From a small reasoned set of assumptions, a set of scenarios can be developed to address remaining uncertainties and can be used for their intended purposes. In the strategic planning arena, Assumption- Based Planning is built on the notion that a set of wild card scenarios should be developed for purposes of making more robust the plans that have been developed (whether by using scenarios or not). Those plans have made assumptions about the future, not all of which are certain to come or remain true. Wild card scenarios are plausible futures that violate one of the assumptions that underlie the plan. The specific purpose of the wild card scenarios is to help strategic planners develop signposts for indicating that an assumption is being violated, shaping actions to keep the assumption from failing (to the extent possible), and hedging actions to prepare the organization in the event an assumption does fail. Dewar (2002). 27

29 ligger til grunn for verdisettingen samt de betydelige verdiene sekvensielle beslutninger om utforskning, utbygging og utvinning kan gi. Dette er i tråd med Myers (1984) som argumenterer for å kombinere kvantitative metoder innen finansteori med mer kvalitative metoder fra strategisk planlegging. Figur 4: Verdisetting av uoppdagede ressurser ulike metoder I den første analysen (kapittel 10) har OD benyttet en stokastisk beregningsmodell for verdisetting av ressursene i områdene. Denne tar utgangspunkt i funnsannsynlighetene og ressursfordelingene knyttet til prospektene og letemodellene. For hvert ressursutfall for de ulike områdene (Nordland VI, Nordland VII og Troms II) tilknyttes en utbyggingsløsning i modellen. Lønnsomheten for hvert ressursutfall beregnes ved å benytte angitte prisforutsetninger for olje og gass. Nøkkeldata og informasjon fra stokastiske beregninger av økonomiske verdier er forventet nåverdi og fordelingen for nåverdien. Gitt forutsetningene som ligger til grunn for analysen, viser forventet nåverdi hvorvidt det er økonomisk grunnlag for petroleumsvirksomhet i området. Fordelingen for nåverdien gir med grunnlag i de samme forutsetningene, nedsiden og oppsiden av en slik beslutning. 28

30 En del av usikkerheten rundt geologien i områdene vil bli avslørt over tid gjennom aktive tiltak slik som boring av letebrønner. Reduksjon av usikkerhet gjennom læring skaper muligheter, eller opsjoner, ved at beslutninger kan tas sekvensielt og baseres på ny informasjon. For eksempel kan et funn gi mer informasjon om geologien i et større område og dermed gi grunnlag for mer effektiv utforskning av området. Verdiene realiseres dermed gjennom en sekvens av beslutninger. Ny informasjon og mulighetene til å ta sekvensielle beslutninger er krevende å modellere i stokastiske beregninger. OD har i begrenset grad tatt hensyn til disse verdiene i den stokastiske modellen. For å få fram opsjonene har vi valgt å kombinere den stokastiske beregningen med scenarioanalyse. Verdier for de uoppdagede ressursene er estimert for fire ulike scenarioer som ligger innenfor ODs ressursfordeling. Ettersom usikkerheten er stor og det kan være forhold som vi med dagens kunnskap ikke ser, er det også viktig å spenne usikkerhetsområdet utover ODs ressursfordeling. Ressursutfall utenfor ODs ressursfordeling kan for eksempel være et resultat av at nye letemodeller identifiseres. For å fange noe av denne geologiske usikkerheten er det utviklet et såkalt wild card scenario som ligger helt i ytterkant av ODs ressursfordeling. Ressursutfallet i dette scenarioet forutsetter at de to letemodellene med høyest ressurspotensial bekreftes med et høyt ressursutfall. Dette utfallet samsvarer med industriens forventningsestimat og illustrerer en opsjon som bør være med i vurderingen av mulige konsekvenser av å åpne. 29

31 9 Tekniske og økonomiske forutsetninger Verdisettingen av de uoppdagede ressursene er basert på en rekke forutsetninger. Disse er også forbundet med usikkerhet. De mest sentrale er kort omtalt. 9.1 Miljø Områdene utenfor Lofoten, Vesterålen og Senja er i St. meld. nr. 8 ( ) definert som særlig verdifulle og sårbare områder. I verdiberegningene er det lagt til grunn samme betingelser for virksomheten som gjelder i de delene av forvaltningsplanområdet hvor petroleumsvirksomhet er tillatt. 9.2 Tidsplan for aktivitet Som grunnlag for denne verdisettingen ligger at havområdene utenfor Lofoten, Vesterålen og Senja åpnes for petroleumsvirksomhet i Det antas at strategien om stegvis leting legges til grunn slik det gjøres ellers på norsk sokkel. Dette innebærer at evaluering av leteresultater i tildelte blokker bør foreligge før videre utforsking. Ved verdivurderingen er det lagt til grunn at Nordland VI og Troms II utforskes først av hensyn til stegvis utforsking. I utvinningstillatelse 219 i Nordland VI, som ble tildelt i 1996, er det forutsatt boring av èn letebrønn i Fra og med 2015 er det forutsatt at det bores inntil to letebrønner per år både i Nordland VI og Troms II. Utforsking av Nordland VII med boring av inntil to letebrønner per år er forutsatt å starte noe senere enn utforskingen av Nordland VI og Troms II. Det er lagt til grunn for verdivurderingen at områdene blir grundig utforsket før det blir tatt beslutning om utbygging. Den første investeringsbeslutningen er forutsatt tatt i 2024, og det er antatt inntil fire år fra investeringsbeslutning til produksjonsstart. 9.3 Utbyggingsløsninger Samlet ressursmengde og type ressurser i områdene bestemmer hvilke utbyggingsløsninger som velges. Samordnede løsninger er lagt til grunn der dette er mest lønnsomt. Rene gassfunn føres enten til land for prosessering og videre transport til Haltenbanken, eller komprimeres på skip offshore og føres videre til Haltenbanken. Oljefunn (med assosiert gass) føres enten til land eller prosesseres og lastes offshore. Den assosierte gassen reinjiseres i oljefeltet dersom det ikke er landanlegg for gass i området. Velges ilandføring av både olje og gass, forutsettes en integrert løsning med havbunnsseparasjon, hvor væske og gass går i separate rør til land. På land skilles vann fra olje, og vannet transporteres tilbake til feltene for injeksjon. Oljen transporteres i skip fra landanlegget, mens gassen føres i rør til Haltenbanken for videre eksport. Tekniske løsninger som er lagt til grunn for verdisettingen skal representere et kostnadsnivå relatert til ressursmengden. Helt andre løsninger kan bli valgt. Konseptene forutsetter utstrakt grad av samordning. 30

32 NOK/Sm $/fat 9.4 Priser og kostnadsnivå Olje- og energidepartementes prisprognoser for olje og gass er lagt til grunn for beregningene. På kort sikt ligger oljeprisprognosen på vel $80 per fat, stigende mot $ 97 per fat i 2030 (figur 5). Olje- og energidepartementes oljeprisprognose er på linje med prognosene til andre aktører som utarbeider prisanslag. Basert på denne oljeprisen er det lagt til grunn en gassprisprognose på 1,78 per Sm3 i 2010, Oljepris og deretter en noe stigende gasspris fram mot For å illustrere beregningenes prisfølsomhet, er sensitiviteter på +/- 30 % benyttet. Prisene er 80 realpriser målt i 2010-kroner. For regnetekniske formål er det lagt til grunn en valutakurs på 6 NOK/USD Basis Høy Lav For lete-, utbyggings- og driftskostnader er kostnadsnivået i 2010 lagt til grunn. 9.5 Diskonteringsrente Ettersom utgifter og inntekter kan forekomme på ulike tidspunkt må man finne en metode for å sammenligne kostnader i ett år med inntekter fordelt over flere fremtidige år. En tilnærming til dette er å diskontere framtidig inntekt med en diskonteringsrente for å gjøre totalgevinsten over tid sammenlignbar med kostnaden som påføres i dag. Diskonteringsrenten reflekterer den samfunnsøkonomiske alternativkostnaden ved å binde kapital i et gitt tiltak og reflekterer kapitalens avkastning i beste alternative anvendelse. Figur 5:Gass- og oljeprisforutsetninger År Gasspris 4,00 3,50 3,00 2,50 2,00 Basis 1,50 Høy 1,00 Lav 0,50 0,00 År Dersom kostnader ved og gevinster av en investering ligger forholdsvis nær i tid, vil valget av diskonteringsrente ha mindre betydning for verdien av investeringen. I forbindelse med leting i Lofoten, Vesterålen og Senja kan imidlertid tidsforskjellen mellom når letingen starter opp og når gevinstene oppnås være store. Dermed vil valg av diskonteringsrente kunne ha stor betydning. I Finansdepartementet (2005) er det gjort en vurdering av nivået på diskonteringsrenten i samfunnsøkonomiske analyser. Her er anbefalingen en risikojustert diskonteringsrente på 4 %. Finansdepartement bruker i St.meld.nr.1 ( ), Nasjonalbudsjettet 2010, en diskonteringsrente på 4 %. ved beregning av petroleumsformuen. Ettersom petroleumsformuen over tid utgjør en stadig lavere andel av nasjonalformuen, er dette et argument for at avkastningskravet for petroleumsprosjekter bør reduseres på lang sikt (Dalen, Hoel og Strøm (2008)). I denne analysen er det valgt å bruke en diskonteringsrente på 4 % slik som i Finansdepartementet (2009). 31

33 10 Verdisetting av petroleumsressursene i havområdene utenfor Lofoten, Vesterålen og Senja ved hjelp av stokastisk modellering Verdisetting av områdene utenfor Lofoten, Vesterålen og Senja er basert på definerte letemodeller i områdene. De totale uoppdagede ressursene i letemodellene er summen av ressursene i de kartlagte prospektene og ressursene i de postulerte prospektene i hver letemodell. Den statistiske metoden for verdisetting forutsetter følgende utforsknings-, utbygging- og utvinningsstrategi: alle de kartlagte prospektene i alle letemodellene bores før de postulerte prospektene det foretas en beslutning om utbyggingsløsning og produksjonskapasitet basert på de totale ressursene i de kartlagte prospektene eventuell produksjon av ressurser i de postulerte prospektene fases inn til ledig kapasitet i allerede etablert infrastruktur Modellen er stokastisk i den forstand at ressurser knyttet til prospektene, kostnadene og tidsangivelser er lagt inn med usikkerhetsfordelinger. Det benyttes en Monte Carlo simulering for uttrekk fra de ulike fordelingene. Hvert prospekt har en tilhørende funnsannsynlighet, som er lik produktet av letemodellsannsynligheten og prospektsannsynligheten. Hvis det blir gjort et funn i en letemodell, det vil si at letemodellen blir bekreftet, vil funnsannsynligheten øke for alle prospektene i denne letemodellen. Videre kan det være avhengighet mellom prospektene utover letemodellsannsynligheten. Dersom et prospekt gir funn, vil funnsannsynligheten øke for alle prospektene i letemodellen, ettersom letemodellen blir bekreftet, og samtidig vil funnsannsynligheten for prospekter som er definert som avhengig av dette prospektet, øke ytterligere. Denne avhengigheten i funnsannsynlighetene er reflektert i trekningene i den stokastiske modellen. Således er den stokastiske modellen dynamisk som beskrevet i Stokastisk dynamisk programmering kan også brukes for å finne den optimale lete-, utbygging og utvinningsstrategi. Dette er til en viss grad tatt hensyn til i den stokastiske modellen. I modellen har vi antatt at det først tas beslutning om utbygging etter at alle de kartlagte prospektene er boret. Det vil si at beslutning om utbyggingsløsning og kapasitet er basert på informasjon om det totale ressursgrunnlaget. På denne måten kan verdien av eventuelle stordriftsfordeler ivaretas ved at flere funn samordnes i en felles utbygging. I og med at det tas en utbyggingsbeslutning først etter at alle de kartlagte prospektene er boret, fanger ikke modellen opp en eventuell merverdi av å ta en tidligere beslutning. Dersom det gjøres store funn tidlig kan det være mer lønnsomt å bygge ut med en gang. Videre er produksjonskapasitet knyttet til de ulike valg av utbyggingsløsninger tilpasset et relativt stort spenn for ressursutfall. Optimering av kapasiteten ville antagelig gitt ekstraverdier. En optimal letestrategi vil ta hensyn til informasjon fra tidligere utforskning, for eksempel kan det være optimalt å forlate et område dersom tidligere boringer ikke har gitt funn. En slik stokastisk dynamisk programmering er svært krevende å modellere, og er ikke tatt hensyn til i den stokastiske modellen. I denne modellen antas det at alle prospektene bores. 32

34 10.1 Verdisetting av de kartlagde prospektene Følende forutsetninger ligger til grunn for verdisettingen av de kartlagte prospektene: Områdene utenfor Lofoten og Vesterålen åpnes for petroleumsvirksomhet i 2014 Første letebrønn bores i utvinningstillatelse 219 i Leteaktiviteten i Nordland VI (N6) og Troms II (T2) starter i 2015 I Nordland VII (N7) starter leteaktiviteten i 2024 Det bores maksimalt to letebrønner per år i hvert av områdene Nordland VI, Nordland VII og Troms II I Nordland VI og Troms II er alle prospektene boret innen 2024 Utbyggingsbeslutning basert på boreresultater i Nordland VI og Troms II tas i 2024 Alle prospektene i Nordland VII er boret innen 2029 Utbyggingsbeslutning basert på boreresultatene i Nordland VII tas i 2029 Figur 6 viser tidsinnfasing av leting og eventuell utbygging samt hvilke alternative utbyggingsløsninger som er mulig. Det forutsettes at alle prospektene i N6 og T2 bores i perioden fra 2015 til 2024 (periode 1). Hensikten er å finne ut om det er tilstrekkelige ressurser til en samordnet lønnsom utbygging av alle funnene i områdene. Utbygging av eventuelle funn i N7 er avhengig av ressursutfallet i N7 samt eksisterende utbyggingskapasitet. Dersom det eksisterer et landanlegg basert på produksjon av ressurser i N6 og T2 vil produksjon av eventuelle ressurser i N7 fases inn når det er ledig kapasitet i anlegget. Det bygges ut egen utbyggingsløsning for ressursene i N7 dersom det ikke eksisterer et landanlegg basert på ressursene i N6 og T2. Figur 6: Tidsinnfasing av leting og eventuell utbygging. 33

35 Verdisettingen av de kartlagte prospektene er basert på alle mulige utfall for det totale ressursutfallet i et område eller kombinasjoner av områder. Metoden er stokastisk, det vil si at det benyttes en Monte Carlo metode for tilfeldig trekning fra hver av de kartlagte prospektene i området basert på letemodellsannsynligheten, prospektsannsynligheten og ressursfordeling for hver av de kartlagte prospektene. Følgende syv kombinasjoner av utbyggingsløsninger er mulig etter at leting i periode 1 er avsluttet: Tabell 1: Kombinasjoner av utbyggingsløsninger for olje og gass i periode 1. Utbyggingsløsningene for olje og gass har ulike kostnader og kapasiteter. Forutsetningene for valg av utbyggingsløsninger er utbyggingsløsningen med lavest enhetskostnad for ulike totale ressursutfall i N6 og T2. Det er antatt to hovedløsninger stort landanlegg og lite landanlegg avhengig av det totale gass- eller oljeressursutfallet. Dersom det er tilstrekkelig med både gass- og oljeressurser velges en integrert olje- og gassutbygging. Dersom det ikke er tilstrekkelig med oljeressurser for antatt lønnsom utbygging av landanlegg, velges en offshore utbyggingsløsning for oljefunn. Tilsvarende for gass - dersom det ikke er tilstrekkelig med gassressurser til antatt lønnsom utbygging av landanlegg, velges en offshore utbyggingsløsning. Det er antatt en minimumsgrense på 11 millioner Sm3 o.e. forlønnsom utbygging av et offshore anlegg. Håndtering av assosiert gass i oljefunn avhenger av om det er funnet tilstrekkelige med gass til å bygge et anlegg på land. Hvis det er et gassanlegg på land så føres assosiert gass med rør til landanlegget. Hvis det ikke er et gassanlegg på land, reinjiseres den assosierte gassen. Det tas en beslutning om utbyggingsløsning i 2029 (periode 2) basert på leteresultater i N7 og eksisterende anlegg fra periode 1. Dersom det eksisterer et landanlegg fra periode 1, fases ressursene i N7 inn i det eksisterende landanlegget. Dersom det ikke eksisterer landanlegg fra periode 1 bygges offshoreløsninger i N7 dersom det er tilstrekkelig ressurser for antatt lønnsom utbygging. Figur 7 viser betingelser knyttet til ressursene for ulike utbyggingsløsninger gitt at vi har tilstrekkelige gassressurser til å bygge et landanlegg for gass. For å bygge et landanlegg for gass forutsettes det at ressursene i Nordland VI (N6) eller Troms II (T2) er minst 15 millioner Sm3 o.e (15 milliarder Sm 3 gass). Videre er det antatt to ulike kapasiteter på landanlegget avhengig av ressursutfallet. 34

36 Figur 7: Beslutningstre for periode 1 og periode 2 gitt landanlegg for gass Figur 8 viser betingelser knyttet til ressursene for ulike utbyggingsløsninger, gitt at vi har offshore anlegg for gassressursene i Nordland VI (N6) og Troms II (T2). Det vil si at de totale gassressursene i både N6 og T2 er mindre enn 15 milliarder Sm 3 gass. Videre er det antatt tre ulike utbyggingsløsninger for olje avhengig av ressursutfallet for olje. Figur 8: Beslutningstre for periode 1 og periode 2 gitt offshore anlegg for gass. 35

37 OD har benyttet dataverktøyet GeoX for den stokastiske beregningen av verdisettingen av områdene. Valg av utbyggingsløsninger er lagt inn i modellen som betingelser avhengig av de totale ressursutfallene i de enkelte områdene, eller kombinasjoner av områder. Tilsvarende er minste ressursmengder for utbygging også lagt inn i modellen som betingelser for utbygging av funn i et område. Betingelsene (valg av utbyggingsløsning og minste totale ressursmengder for utbygging) er resultater av egne beregninger av enhetskostnader som er gjort utenfor modellen. Investeringer og driftskostnader knyttet til de ulike utbyggingsanleggene er kort beskrevet i kapittel 9.3. Videre er det beregnet en gjennomsnittskostnad per letebrønn og produksjonsbrønn for hvert av områdene (N6, N7 og T2). Denne varierer mellom områdene, og variasjonen skyldes vesentlig havdyp. Tilsvarende er det beregnet gjennomsnitt for antall produksjonsbrønner og kostnader knyttet til undervannsinnstallasjoner og rør. Modellen er stokastisk i den forstand at ressurser, kostnader og tidsangivelser er lagt inn med usikkerhetsfordelinger. Det benyttes en Monte Carlo simulering for tilfeldig uttrekk fra alle usikkerhetsfordelingene. Trekningen er også avhengig av letemodellsannsynlighetene, prospektsannsynlighetene og avhengigheten mellom prospektsannsynlighetene. Det vil si at dersom en letemodell slår til vil dette øke funnsannsynligheten for tilhørende prospekter i letemodellen. Videre vil sannsynligheten for avhengige prospekter øke dersom et av de aktuelle prospektene slår til. For hver trekning fra ressursfordelingen beregnes en nettonåverdi basert på angitte prisbaner for olje og gass og et sett av trekninger fra de øvrige usikkerhetsfordelingene (kostnader og tidsangivelser) og tilhørende funnsannsynligheter. Den stokastiske modellen vil deretter gi en usikkerhetsfordeling for netto nåverdi basert på alle trekningene i modellen. Forventet nåverdi for kartlagte prospekter er om lag 50 milliarder kroner Verdisetting av ressurspotensialet i letemodellene De totale uoppdagede utvinnbare ressurser i en letemodell er summen av ressursene i de kartlagte prospektene og ressursene i de postulerte prospektene. Verdisettingen av letemodellene bygger på verdisettingen av de kartlagte prospektene. De fleste av de postulerte prospektene er relativt små i forhold til de kartlagte. Siden det er rimelig å anta at det letes på de største prospektene først, forutsettes det i modellen at det bores på de kartlagte prospektene før vi leter på de postulerte prospektene. Tilleggsressursene fra de postulerte prospektene fases inn i eksisterende produksjonsanlegg som er basert på resultater fra leting og utbygging av de kartlagte prospektene. Følgelig antas det at ressurser i de postulerte prospektene ikke gir grunnlag for nye anlegg. Letemodellanalysene bygger på estimater av antall postulerte prospekter. Dette antallet er selvsagt usikkert og er derfor gitt ved en fordeling. I modellen har det ikke vært mulig å behandle de postulerte prospektene på tilsvarende måte som de kartlagte prospektene. Hvert av de kartlagte prospektene er modellert med ressursfordelinger, funnsannsynligheter og avhengighet mellom prospektene. De postulerte prospektene i hver letemodell er derimot modellert som ett prospekt i hver letemodell. Hvert av disse prospektene reflekterer tilhørende letemodellsannsynlighet, sannsynligheten for minst ett funn, samt usikkerhetsfordelingen for det totale ressurspotensialet for de postulerte prospektene i letemodellen. Verdisettingen av letemodellene bygger på verdisettingen av de kartlagte prospektene. Leting på de postulerte prospektene starter etter at alle de kartlagte prospektene er boret. Eventuell utbygging og 36

38 produksjon av ressursene knyttet til de postulerte prospektene fases inn til eksisterende anlegg når det er ledig produksjonskapasitet. Det er benyttet tilsvarende kostnader knyttet til letebrønner, produksjonsbrønner, undervannsinnstallasjoner og rør for de postulerte prospektene som for de kartlagde prospektene. Basert på hver trekning fra ressursfordelingene for både de kartlagte og de postulerte prospektene beregner den stokastiske modellen en nettonåverdi. Modellen gir deretter en usikkerhetsfordeling for netto nåverdi basert på alle trekningene i modellen. Figur 9 viser den kumulative fordelingen for netto nåverdi. Figur 9: Kumulativ fordeling for netto nåverdi for ressursgrunnlaget i letemodellene. Forventet nåverdi for letemodellene er 105 milliarder kroner (Figur 9). Det er 88 % sannsynlig at netto nåverdi er positiv, og det er fem prosent sannsynlig for at netto nåverdi er om lag 180 milliarder eller mer. Det er også foretatt en nåverdiberegning med en diskonteringsrente på 0 % (udiskontert kontantstrøm). Forventet verdi av udiskontert kontantstrøm er om lag 480 milliarder kroner Kommentarer til analysen. Hvert prospekt har en tilhørende funnsannsynlighet, som er lik produktet av letemodellsannsynligheten og prospektsannsynligheten. Funnsannsynligheten reflekterer at det er avhengighet mellom prospekter i samme letemodell. Denne avhengigheten i funnsannsynlighetene er reflektert i trekningene i den stokastiske modellen. Det er imidlertid ikke antatt avhengigheter mellom letemodellene i analysen. Med 21 1 letemodeller der vi antar at disse er uavhengige, kan man 1 Geologene har kartlagt 7 letemodeller. I den økonomiske verdisettingen er mange av letemodellene delt opp i flere letemodeller der disse er tilordnet ulike letemodellsannsynligheter. Følgelig er det modellert 21 letemodeller i den økonomiske analysen. 37

39 anta at det er om lag 100 % sannsynlighet for å finne petroleum i minst en av letemodellene. Sannsynligheten for ikke å finne petroleum ville vært større dersom det er avhengighet mellom letemodellene. Avhengighet vil imidlertid også gi en større oppside. Siden flere av letemodellene er delanalyser av samme letemodell, kan det være at modellen burde ha inkludert avhengighet mellom disse. I analysen antas det at det bores på alle prospekter i området. Stegvis utforskning som tar hensyn til informasjon fra tidligere boringer, vil gi betydelige verdier i form av mer effektiv leting. Dette har imidlertid ikke vært mulig å modellere i modellen. Analysen forutsetter at de kartlagte prospektene bores før de postulerte prospektene. En analyse der det letes på alle prospektene, kartlagte og postulerte prospekter, kan gi høyere verdier dersom vi antar at det bores på de største prospektene først (uavhengig om prospektene er kartlagte eller postulerte). For eksempel vil et utfall der de største funnene foreligger innen det tas en beslutning om utbygging, gi tilleggsverdier i form av større produksjonskapasitet og følgelig tidligere produksjon. En viktig antagelse i analysen er at det letes i 10 år før det tas en utbyggingsbeslutning. Dette gir bedre beslutningsgrunnlag for samordnede utbygginger med stordriftsfordeler. Imidlertid undervurderes verdien av å ta sekvensielle utbyggingsbeslutninger etter hvert som prospektene bores. Det kan være mer lønnsomt å bygge ut store funn raskt framfor å vente til hele ressursgrunnlaget i området er avdekket. Det er imidlertid ikke gitt at en slik stegvis beslutning om utbygging vil gi ekstra verdier. For det første er det forventet at det gjøres relativt små funn. Det vil si at på forventningen vil det antagelig være mer lønnsomt å vente på resultater fra all utforskning i området enn å ta beslutninger basert på enkelte funn. For det andre er det grunn til å anta at enhver utbyggingsavgjørelse kan ta relativt lang tid. Videre er produksjonskapasitet knyttet til de ulike utbyggingsløsningene tilpasset et relativt stort spenn for ressursutfall. Optimering av kapasiteten ville antagelig gitt ekstraverdier. Det er imidlertid krevende å modellere slike dynamiske optimeringsprosesser. Prisbanene i modellen er gitt som enkeltestimater og ikke som usikkerhetsfordelinger. Usikkerhet i olje- og gasspriser samt muligheten for å ta sekvensielle beslutninger om utforskning, utbygging og utvinning, gir positive opsjonsverdier som ikke er medregnet i denne analysen.. 38

40 11 Verdisetting av uoppdagede petroleumsressurser i havområdene utenfor Lofoten, Vesterålen og Senja en scenarioanalyse tilnærming 11.1 Bakgrunn Det er utarbeidet fire scenarioer for verdien av petroleumsressursene i havområdene utenfor Lofoten, Vesterålen og Senja. Hvert enkelt scenario representerer ett mulig utfall for hva som kan inntreffe innenfor ODs ressursfordeling. Scenarioanalyse som metode er beskrevet i Stoknes (2004), Government Office for Science(2009)og Van der Heijden (1996), og er en alternativ måte å ta hensyn til usikkerhet på enn tradisjonell beslutningsanalyse ved hjelp av sannsynligheter og fordelinger (van der Heijden, Bradfield, Burt, Cairns, & Wright (2002)). Given the difficulties in assessing probabilities for unique, unprecedented and rare events, scenario planning, using the intuitive logics method, offers an approach for handling situations of low predictability which avoids the requirements to make such estimates I scenarioanalyse vil hvert enkelt scenario eller framtidsbilde ha en liten sannsynlighet for å inntreffe. Til sammen vil imidlertid de ulike framtidsbildene spenne ut et mulighetsrom for hva som kan skje, og til sammen kan de favne hele usikkerhetsbildet. I utarbeidelsen av framtidsbildene er prisutviklingen for olje og naturgass tatt for gitt. Vi har valgt å konsentrere oss om de geologiske forholdene i form av funnstørrelse (store funn eller små funn) og ressurstilvekst (over eller under forventning). Ettersom usikkerheten er stor er det også viktig å spenne usikkerhetsområdet utover ODs ressursfordeling. For å fange denne usikkerheten er det utviklet et wild card scenario i tillegg til de fire scenarioene, som ligger helt i ytterkant av ODs ressursfordeling. Dette scenarioet illustrerer en opsjon som bør være med i vurderingen av mulige konsekvenser av å åpne. Nedenfor skisseres først scenarioprosessen før hvert framtidsbilde blir skrevet ut i en kort fortelling om veien fra i dag og fram til Det er også foretatt beregninger av verdiene av petroleumsressursene for hvert framtidsbilde Scenarioprosessen Metoden for utvikling av scenarioer kan deles opp i fire elementer, se Figur 10. Figur 10: Elementer i en scenarioprosess 39

41 Scenariofokus Fokus for scenarioene er beslutningen regjeringen vil foreta i 2010 mht hvorvidt det skal gjennomføres en konsekvensutredning for petroleumsvirksomhet i forbindelse med revideringen av forvaltningsplanen i I den forbindelse er det viktig at verdien av olje- og gassressursene i havområdet utenfor Lofoten, Vesterålen og Senja er med i beslutningsgrunnlaget. Valg av drivkrefter Drivkreftene er byggesteiner for scenariofortellingene. Det er derfor avgjørende for scenarioene hva som velges som drivkrefter. Særlig er drivkrefter som vil skape endringer innenfor scenariofokuset - verdien av mulige petroleumsressurser i havområdene utenfor Lofoten, Vesterålen og Senja - viktige. Verdisetting av mulige petroleumsressurser i havområdene er forbundet med stor grad av geologisk usikkerhet. Det er også knyttet usikkerhet til utviklingen i omgivelsene, spesielt mht prisutviklingen for olje og naturgass i den perioden eventuelle funn vil være i produksjon. I denne analysen er drivkrefter i omgivelsene tatt for gitt, og fokus er konsentrert om usikkerheten i de geologiske forholdene. Scenariostruktur Fokus har vært på hvorvidt de uoppdagede ressursene i havområdene er over eller under ODs forventede ressursutfall. Funnenes størrelse og hvorvidt funnene ligger spredt eller mer i klynger, er også sentralt ettersom dette er viktig for funnenes lønnsomhet. Fire framtidsbilder avhengig av funnstørrelse og hvorvidt ressursene er over eller under forventning er framstilt i figur 11. Figur 11: Scenariokryss Nedenfor er hvert scenario skrevet ut i en kort fortelling om veien fra i dag og fram til sluttåret for scenarioanalysen, Verdianslag for de ulike scenarioene er deretter presentert. 40

42 11.3 Scenarioer for 2030 A Høyt ressursutfall og små funn Mange - men små funn i klynger Nordland VI: Området åpnes for leting i 2014, og den første brønnen bores samme år. Funnraten er høy, men funnene er små. Innen 2024 er det gjort åtte funn. De ligger i klynger - konsentrert i to avgrensede områder. Samlede utvinnbare ressurser er 45 millioner Sm 3 olje og 30 milliarder Sm 3 gass. Troms II: Leting starter i Innen 2024 er det gjort sju mindre funn. De er små og ligger også her i klynger. De samlede påviste utvinnbare ressursene er 40 millioner Sm 3 olje og 25 milliarder Sm 3 gass. I perioden blir det gjort flere små funn i området. Nordland VII: I perioden 2024 til 2030 gjøres det to funn på totalt 20 millioner Sm 3 o.e. Dette er ikke tilstrekkelig for å få til en lønnsom utbygging. Det er imidlertid fortsatt optimisme til å lete mer i området. Til sammen blir det funnet 370 millioner Sm 3 i områdene, inkludert funn etter Havbunnsinstallasjoner i klynger med landanlegg Mange små funn gjør at det er utfordrende å finne gode utbyggingsløsninger. Endelig beslutning om å bygge ut funnene i Nordland VI og Troms II blir fattet i Funnporteføljen gjør at det etableres ett felles integrert landanlegg for prosessering. Funnene bygges ut med overtrålbare havbunnsrammer. Olje og gass separeres og føres i atskilte rør til landanlegget. Produsert vann føres tilbake og injiseres i reservoaret som trykkstøtte. Gassen føres i rør til Haltenbanken. Oljen skipes ut fra landterminalen. Det blir stadig gjort nye funn i årene fremover. Alle funn etter 2024 i Nordland VI, Nordland VII og Troms II fases inn i den etablerte infrastrukturen i området. Lang tid å realisere verdiene Små funn, lang modningstid og mange letebrønner gir en nettonåverdi på om lag 365 milliarder kroner. 41

43 B Høyt ressursutfall og store funn Flere store funn utenfor Lofoten og Vesterålen Nordland VI: I 2014 blir det første oljefunnet gjort. Fram mot 2030 ble det gjort enda fire funn. I alt blir det i perioden funnet 200 millioner Sm 3 olje og 27 Mrd Sm 3. Troms II: Første oljefunn gjøres i I perioden fram mot 2027 blir det i alt gjort to større oljefunn på til sammen 100 millioner Sm 3 og et gassfunn på 25 Mrd Sm 3. I tillegg gjøres flere små olje- og gassfunn. Nordland VII: Den første brønnen bores i Det gjøres flere små og spredte funn, men det kommer ingen avklaring i forhold til utbygging innen Eggakanten og Vestfjorden: På grunn av mange store funn i de andre områdene, begynner en diskusjon om åpning av Eggakanten og Vestfjorden. Havbunnsløsninger og store landanlegg Ressursene viser seg å ligge langt over ODs forventning fra Dette gir et grunnlag for ilandføring av ressursene. Konseptet som blir valgt et stort olje- og gassanlegg. Det store oljefunnet i Troms II trigger et eget, nytt oljeanlegg på land Funnene bygges ut med havbunnsløsninger. Olje- og gasstrømmen sendes i hvert sitt rør til landterminalen. Gassen transporteres til eksisterende infrastruktur på Haltenbanken, mens oljen skipes ut fra landterminalen. Store verdier Store funn gjør at det tar kortere tid å modne fram en utbyggingsløsning. Dette bidrar til økte verdier. Nettonåverdi er estimert til rundt 460 milliarder norske kroner. 42

44 C Lavt ressursutfall og små funn Få og små funn i Lofoten og Vesterålen Nordland VI. Det bores en tørr brønn i utvinningstillatelse 219 i Deretter bores det flere tørre brønner. Fram mot 2030 gjøres det likevel flere funn, men funnene er små og ligger så spredt at de er vanskelige å samordne i en utbygging. Jakten på det store funnet fører til enkelte letebrønner også etter Troms II: Den første letebrønnen bores i Fram til 2022 blir det gjort to små oljefunn og et lite gassfunn. På grunn av at det bare gjøres små funn, blir det pause i letingen fra 2022 Nordland VII. Første letebrønn bores i Fram til 2030 bores det fem brønner. Det gjøres funn, men funnene er svært små og forsvarer ingen utbygging. Til sammen blir det funnet om lag 75 millioner Sm 3 o.e i områdene, inkludert funn etter Ingen utbygginger Funnene i Nordland VI og Troms II er små og ligger så spredt at utbygging ikke er lønnsomt, verken selvstendig eller samordnet. Bare kostnader Det er brukt om lag 7 milliarder kroner på leting. Funnene som er gjort, har ikke ført til noen utbygging. Letingen har imidlertid gitt geologisk informasjon som vil være viktig for videre utforskning. 43

45 D Lavt ressursutfall og store funn To store funn Nordland VI. Det bores en tørr brønn i utvinningstillatelse 219 i Det bores flere tørre brønner i årene som kommer, men i 2017 blir det gjort et oljefunn på størrelse med Goliat - om lag 30 millioner Sm 3 o.e. Dette skaper ny optimisme. Flere letebrønner bores, uten at det blir gjort flere lønnsomme funn i Nordland VI. Troms II. Første brønn i området bores høsten Denne viser seg å være tørr. Etter flere tørre brønner i området, blir det i 2023 gjort et gassfunn på om lag 20 milliarder Sm 3 gass, ca. halvparten av Luva-funnet. Flere brønner bores i området, men ingen gir lønnsomme funn. Nordland VII. Første brønn bores i Fram til 2030 bores det fem brønner. Resultatene er skuffende. Ingen lønnsomme funn blir gjort. Til sammen blir det funnet om lag 75 millioner Sm 3 i områdene, inkludert funn etter Offshore utbygging Nordland VI. I 2024 tas det beslutning om utbygging av oljefunnet i Nordland VI. De samlede ressursene er for små til å forsvare ilandføring. Derfor velges en flytende produksjonsinnretning på feltet. Assosiert gass blir injisert tilbake til reservoaret sammen med det produserte vannet fra feltet. Injeksjonen bidrar til å øke oljeutvinningen. Troms II. I 2027 tas det beslutning om å bygge ut gassfunnet med et skip der gassen komprimeres(cng skip )). Gassen skipes til Haltenbanken for videre prosessering og transport. Nordland VII. Det foretas ingen beslutning om utbygging av funn i Nordland VII i perioden fram mot Begrensede ressurser Begrensede ressurser gir begrensede verdier. Nettonåverdi er estimert til om lag 75 milliarder kroner. 44

46 X Nordland VI: Det bores en brønn i utvinningstillatelse 219 i 2014 der det blir gjort et mindre funn. Prospektiviteten i området bekreftes av neste brønn som blir boret i nytt lisensiert område i Brønnen gir et stort oljefunn - om lag 100 millioner Sm 3 o.e. I 2017 bekreftes en ny letemodell i området. Det blir gjort et nytt oljefunn på om lag 100 mill Sm 3 o.e. De neste letebrønnene i området fram mot 2030 gir flere oljefunn som kan knyttes opp mot det første oljefunnet. Troms II: Første brønn bores i Denne gir et større gassfunn på om lag 40 mrd Sm 3 gass. Fram mot 2024 gir leting flere gassfunn av denne størrelsen som kan danne grunnlag for en felles utbyggingsløsning. Nordland VII: Den første letebrønnen blir boret i Det blir gjort et mindre oljefunn. I 2026 gir imidlertid leting et oljefunn på om lag 45 millioner Sm 3 o.e. Senere gjøres flere olje- og gassfunn opp mot denne størrelsen. Til sammen blir det funnet om lag 550 millioner Sm 3 i områdene (som tilsvarer vel 3,5 milliarder fat). Flere store funn - krever stor kapasitet på land Flere store funn medfører et stort integrert landanlegg. Store ressurser sikrer langsiktig kapasitetsutnyttelse. Funnene bygges ut med overtrålbare havbunnsløsninger. Olje- og gasstrømmen sendes i hvert sitt rør til landterminalen. Gassen transporteres til eksisterende infrastruktur på Haltenbanken, mens oljen skipes ut fra landterminalen. 650 milliarder Store ressurser gir store verdier. Nettonåverdi er estimert til om lag 650 milliarder kroner. 45

47 11.4 Resultatene av scenarioanalysen Gitt utformingen av de ulike scenarioene og de tekniske og økonomiske forutsetningene presentert i kapittel 9, er kostnader og verdier beregnet. Forventet brutto salgsverdi for totale olje- og gassressurser er beregnet for hvert framtidsbilde. Denne varierer fra null kroner (scenario C) til om lag 1800 milliarder kroner for scenario X. Som figuren illustrerer er disse anslagene følsomme for endringer i prisforutsetninger. Figur 12: Brutto salgsverdier for olje og gass for de ulike framtidsbildene. Figur 13 illustrerer lete-, investerings- og driftskostnadene for hvert framtidsbilde. De totale kostnadene varierer fra 7 milliarder kroner til om lag 440 milliarder kroner. Dette kan gi en indikasjon på aktivitetsnivået knyttet til petroleumsvirksomheten, inkludert grunnlaget for ringvirkninger i regionen. 46

48 Figur 13: Lete-, investerings- og driftskostnader for de ulike framtidsbildene. Netto kontantstrøm av petroleumsressursene varierer mellom -10 milliarder kroner for scenarioet med minst ressurser (scenario C) til om lag 1450 milliarder kroner for wild card -scenario X (Figur 14). Figur 14: Verdianslag (framtidig netto kontantstrøm) for de ulike framtidsbildene. Lønnsomheten, målt som netto nåverdi av petroleumsressursene, varierer mellom -7 milliarder kroner for scenarioet med minst ressurser (scenario C) til om lag 650 milliarder kroner for wild card -scenario X (Figur 15). 47

49 Figur 15: Verdianslag (netto nåverdi) for de ulike framtidsbildene. Netto kontantstrøm for A og B er tilnærmet like. Netto nåverdi for B er imidlertid høyere enn for A siden ressursene i B fases inn tidligere enn i A. A og B scenarioene har tilnærmet samme ressursgrunnlag. A består av funn som er mindre enn i B. Dette fører til senere innfasing av funnene. 48