彭斐，罗东坤*，尹成芳，祁彬彬

1 中国石油大学(北京)经济管理学院，北京 102249 2 中国石油大学(北京)图书馆，北京 102249 3 中国石油大学(北京)地球物理学院，北京 102249*通信作者, ldkun@vip.sina.com

0 前言

2014年11月国务院办公厅下发了关于《能源发展战略行动计划(2014—2020年)》的通知，“增强能源自主保障能力”是主要任务之一，其中“稳步提高国内石油产量”和“大力发展天然气”是立足国内，加强能源供应力建设，不断提高自主控制能源对外依存度的两个途径[1]。如何做好稳定东部老油田产量，实现西部增储上产，加快海洋石油开放，支持低品位资源开发，同时加快常规天然气勘探开发，重点突破页岩气和煤层气开发是技术要点，积极发展能源替代，是石油企业实现可持续发展的关键。为此，在油田不同发展阶段，急需科学分配勘探和开发投资配置，使油田保持合理的储采比，从而获得最佳综合经济效益。但现实是，在石油工业发展过程中，石油企业往往处理不好长期效益与短期效益的关系，投资往往以产量为目标，只追求短期效益，不能根据长期效益最大化原则分配投资，造成勘探投入长期不足、后备储量跟不上、储采比严重失衡等问题。经济评价作为规避投资风险，实现科学决策，提高经济效益的关键环节，引起了投资者和管理者的高度重视[2]。本文试图从文献计量角度，分析化石能源(包括石油、天然气、煤层气、页岩气、页岩油、致密油、致密气等)勘探开发经济评价研究现状，以期对该研究领域指明发展方向。

1 研究方法与数据来源

1.1 研究方法

基于研究文献的题录信息，借助Matlab平台，提取已发表论文的发文时间、来源期刊、作者、机构、关键词信息，然后，利用全记录法[3]，对机构、作者、关键词进行共词分析，通过统计分析条目两两共现的频次(见图1，X表示条目，可代表机构、作者或关键词，P表示论文，其中条目间数字表示共现次数)，建立机构、作者、关键词共现矩阵，利用VOSviewer生成网络聚类图和密度图[4]，进行多元统计和共现网络分析。

图1 条目共现网络转为全记录网络Fig. 1 Networks from item networks to full counting co-occurrence networks

1.2 数据来源

基于中国知网(CNKI)期刊库，按照检索式SU%=(‘石油’+‘天然气’+‘油气’+‘煤层气’+‘煤成气’+‘页岩’+‘页岩气’+‘页岩油’+‘非常规’+‘致密油’+‘致密气’+‘致密砂岩’)*(‘勘探’+‘开发’)*(‘经济评价’+‘经济分析’+‘经济评估’)进行专业搜索，共搜索论文601篇，去除重复、广告等讯息，最终获得分析论文587篇，检索日期2019年11月25日。

2 科学合作及其产出分析

2.1 发文时间

依据现CNKI期刊库，记录化石能源勘探开发经济评价最早的数字文献始于1983年，比1939年玉门老君庙第一口钻井出油时间迟了44年，这不仅与出版物的出版周期滞后性有关，同时与现代信息技术发展有很大关系[5]。理论上，化石能源的勘探开发投资，贯穿勘探开发总过程。对照国际原油历史价格波动趋势[6]，化石能源勘探开发经济评价的发文量与其基本保持一致(图2)，2005年发文量达到顶峰期，比2008年油价高峰期提前了3年，2015年以来油价持续低迷，但研究者的热情未减，其研究发文量反而更加稳健。

2.2 发文期刊

由于本次研究时间域宽，期刊更名现象显著，因此，分析发文期刊前，首先对更名、合并等期刊进行修正，将所有期刊修正到现名称下，比如：华东石油学院学报、石油大学学报(自然科学版)均统一到中国石油大学学报(自然科学版)。根据统计，587篇论文发表在181种期刊上，平均每种期刊载文3.2篇，其中载文量大于10篇的期刊有17种，占所有期刊9.4%，共计载文量258篇，占总载文量44.0%，被SCI、EI、北大核心、CSCD或者CSTPCD收录且载文量大于10篇的期刊10种，占所有期刊5.5%，共计载文量179篇，占总载文量30.5%，见表1。整体上，对于化石能源勘探开发经济评价的研究成果，主要发表在石油、天然气工业类期刊。从发文量角度说明目前石油、天然气工业类期刊对该研究领域的关注远大于矿业工程类相关期刊。

从出版周期分布来看，出版周期为周刊的1种，载文量仅1篇，出版周期为旬刊的18种，载文量28篇，出版周期为半月刊的16种，载文量31篇，出版周期为月刊和双月刊的均67种，载文量分别为245篇、259篇，出版周期为季刊的12种，载文量23篇。从总载文量来看，双月刊和月刊种数相当，但双月刊载文量最多，单种期刊载文量最高的出版周期为月刊，被SCI、EI、北大核心、CSCD或者CSTPCD收录的期刊出版周期主要是双月刊和月刊，图3。

图2 发文时间与发文量、国际原油价格分布Fig. 2 Distribution of publishing time, volume and international crude oil price

表1 发文量10篇及以上期刊统计表Table 1 Statistical table of source journals volume more than ten papers

图3 期刊出版周期与发文量分布Fig. 3 Distribution of periodical publication cycle and volume

2.3 机构的论文产出与合作

本研究将中石油、中石化、中海油下属的各油田、企业、研究院所等，分别归属为中国石油集团、中国石化集团、中国海油集团，将各高校二级院系等归属到校级机构，同时，将更名、归并的机构均归属到现机构名下。合并后研究机构共110家，其中中国石油集团发文量最高219篇，中国石化集团次之145篇，中国海油集团发文量44篇，排名第4。研究高校53家，总发文量246篇，其中中国石油大学(北京)是高校发文最多的机构(57篇)，发文量超过10篇的高校，还有中国地质大学(北京)(25篇)、西南石油大学(21篇)、东北石油大学(17篇)、西安石油大学(14篇)、中国石油大学(华东)(12篇)、成都理工大学(11篇)、中国矿业大学(北京)(11篇)。依据机构论文产出，目前对该研究领域的投入，石油集团远大于矿业集团，石油特色高校高于其他综合性高校。机构发文量与机构数量的对应关系见图4。可以看出，在机构层面上，高产机构主要集中在少数机构，大量机构的论文量都较少，这也反映了机构层面上科研产出的不平衡性，说明在化石能源勘探开发经济评价研究中，少数的机构产出了多数的科研成果。

图4 机构发文量与机构数量分布Fig. 4 Distribution of the volume and number of institutions

从机构合作角度，110个机构中仅79个机构间有合作关系，其中两个机构合作完成的论文119篇，3个机构合作完成的论文28篇，4个机构合作完成的论文2篇，其他均为单一机构。利用VOSviewer完整计数法，建立机构合作网络，图5，图中节点的大小与机构发文量成正比，节点越大，对应机构的发文量也越多；连线表示机构之间的合作关系，线的宽度表示合作关系的强度，相同颜色表示同一机构合作群。同时，机构之间的距离越近，关系也越密切。通过网络聚类，去掉单一孤立机构，将研究机构划分为7大合作群。第1个合作群包括中国石油集团、中国石油大学(北京)、东北石油大学等20个机构；第2个合作群中有中国矿业大学(北京)、中煤科工集团、中联公司等14个机构；第3个合作群中有中国石化集团、西南石油大学、成都理工大学等13个机构；第4个合作群中有中国地质大学(北京)、中国海油集团、北京大学等11个机构；第5个合作群中有西安石油大学、西北大学、延长石油集团等5个机构；第6个合作群中有中国人民大学、华中科技大学、河北地质大学3个机构；第7个合作群中有中国社会科学院和天津大学2个机构。从聚类合作群也可以看出，机构合作的紧密程度与研究领域和地域有很大关系，研究领域越相近，地域越近，合作的概率越高，合作紧密程度也越高。

图5 机构合作网络聚类Fig. 5 Clustering of cooperative network of institutions

2.4 作者的论文产出与合作

分析作者论文产出时，对于同一作者不同工作单位的产出均归属到该作者名下。根据统计，587篇论文来自1221位作者，其中仅发表1篇的作者1033位，发表2篇的123位，3篇的35位，4篇的15位，5篇的10位，7篇的2位(中国石化石油勘探开发研究院王秀芝、荆克尧)，9篇的1位(中国石油勘探开发研究院郭秋麟)，10篇的1位(中国石油辽河油田公司勘探开发经济评价中心刘斌)，中国石油大学(北京)罗东坤教授发文量最多，为19篇。由图6作者发文量与作者数量关系图，作者发文量也存在极度不平衡现象，即仅少数作者发文量较高，大多数作者的论文产出量处于较低水平，高产作者形成了化石能源勘探开发经济评价研究的主力。仅统计第一作者情况，共计485位一作，其中发文仅1篇的一作428位，2篇的一作37位，3篇的一作11位，4篇的一作5位，5篇的一作2位(中国石油勘探开发研究院郭秋麟和张永峰)，10篇的一作1位(中国石油辽河油田公司勘探开发经济评价中心刘斌)，罗东坤教授居首，以一作发表论文12篇。从作者发文量角度，大部分作者的研究不具持续性，只有极少数具有可持续性，而这部分人主要稳定在高校或科研院所从事对口研究领域工作。

图6 作者发文量与作者数量分布Fig. 6 Distribution of the volume and number of authors

作者的合作是科学研究的主要形式，分析作者的合作是分析研究团队的基础，也是形成合作网络的基础。587篇论文中，两人合作完成的论文161篇，3人合作的论文103篇，4人合作的论文62篇，5人合作的论文55篇，6人合作的论文22篇，7人合作的论文3篇，8人合作的论文6篇，9人合作的论文2篇。利用VOSviewer完整计数法，建立具有合作关系的1087位作者的合作网络，如图7所示。图中节点的大小与作者发文量成正比，节点越大，对应作者的发文量也越高；连线表示作者之间的合作关系，线的宽度表示合作关系的强度；相同颜色表示同一作者合作群。同时，作者之间的距离越近，关系也越密切。通过网络聚类，去掉173篇独著作者，将作者划分为238个合作群体。社会关系视角下，第1个作者合作群是以中国石油大学(北京)罗东坤教授等人构建的师生合作模式，这也是传统合作关系中，合作最频繁的一种模式；第2、4、7个作者合作群是以中国石油勘探开发研究院郭秋麟、张永峰、胡素云、王青、王建君、黄旭楠等人构建的同一单位同事间合作模式，这是在科研院所中常见的合作模式；第3、6、9个作者合作群是以中国石化石油勘探开发研究院王秀芝、荆克尧、蔡利学等人构建的同一单位同事间合作模式；第5个作者合作群是以中国石油天然气集团公司孔令峰等人构建的跨地区单位合作模式；第8个作者合作群是以中国石油西南油气田天然气经济研究所姚莉等人构建的同一单位同事间合作模式。其他作者群人数均在14人以下，合作规模均较小，尤其10人以下合作群有221个。从作者合作网络来看，主要的合作网络构成都是围绕高产作者展开的，这说明了科学研究的传承性，同时印证了科学研究同样具备马太效应。从产学研角度来看，目前高校与科研院中的高影响力研究者，未形成较强合作，这样可能会导致高校理论研究无法解决实际问题，成果的应用力度不够；其次对于石油公司，研究单位与生产单位交流不充分，可能存在重经验、轻理论，缺乏系统化、规范化政策支撑，导致定量分析不够；整体来讲，高影响力研究者合作网络的缺失，也与投资思维相关，忽视了勘探开发投资活动可持续性发展过程。今后增强高影响力研究者之间的交流，促进先进思想在不同合作群流动，落实加强科技成果转化，将科技成果转化为第一生产力，从而更好的满足国家重大区域发展战略和经济社会发展需求[7]。

3 研究主题及前沿分析

图7 作者合作网络聚类Fig. 7 Clustering of cooperative network of authors

作者在撰写论文过程中选定的关键词，是对论文主题的高度概况，因此，对作者提供的关键词进行分析，可以表征论文所涉及的核心主题，对关键词进行共现分析，则可以从文献层面探讨当前科学研究前沿。为了更精确地获取关键词对研究主题的概况，需对关键词进行预处理[8]。本文通过Matlab统计关键词词频，然后人工比对，建立关键词校对库，将诸如蒙特卡洛、蒙特卡洛法、蒙特卡罗模拟、蒙特卡罗模型等术语合并为蒙特卡罗。为了更加直观了解该领域的研究前沿，利用VOSviewer建立研究主题密度图，如图8所示。其中，标签越大，说明对应主题所含论文越多，主题所在位置越接近红色，说明对应主题的密度越大，也就表明该主题产出的论文越多，且周围的主题种类越多、权重越大、与其他主题的距离也越近。反之，密度图中，蓝色表示主题密度低的区域，主题所在位置越接近蓝色，表明该主题产出的论文越少、周围主题种类越少、权重越小、与其他主题的距离也越远。

图8 研究主题密度图Fig. 8 Item density visualization

VOSviewer中使用以下公式[9]，计算关键词之间的关联强度：

式中，cij为关键词i和j共现次数，ci为关键词i的总共现次数，表示为为网络中总共现次数，表示为该分析要求网络各点之间必须为可连接，即任何两点之间至少存在一次共现，且两者之间共现次数越高，关联强度越大，主要测量指标为点关联强度矩阵指标[10]。通过对关联强度大于1的研究主题进行筛选，化石能源勘探开发经济评价的研究对象主要集中在煤层气(频次58，总关联强度43)、页岩气(频次20，总关联强度10)、天然气(频次17，总关联强度17)、石油(频次16，总关联强度30)、油气(频次11，总关联强度11)、矿物燃料(频次8，总关联强度16)、油页岩(频次4，总关联强度4)、非常规天然气(频次3，总关联强度2)。通过频次和总关联强度，对煤层气、页岩气等非常规资源的经济评价关注度较高，但实际考虑较少，而对于致密气(频次4)、稠油(频次3)、致密油(频次3)、天然气水合物(频次2)，目前关联强度相对较低，说明相关研究还有待于进一步深入。

研究的方法或者常用算法主要集中在实物期权(频次27，总关联强度27)、蒙特卡罗(频次16，总关联强度10)、净现值法(频次7，总关联强度6)、二叉树期权定价模型(频次3，总关联强度3)、灰色关联(频次2，总关联强度2)、判断矩阵(频次2，总关联强度16)，而模糊数学(频次4)、决策树(频次3)、BP神经网络(频次2)、遗传算法(频次2)关联强度仍较低。蒙托卡罗方法主要用于探讨油气储量的发现预测[11]，也常用于勘探开发投资结构优化组合[12]。用于勘探开发投资优化研究的还有遗传算法，净现值法虽然对资源的合理利用不利[13]，但建立在现代经济学的效用价值理论之上，是动态评价勘探开发投资决策经济评价的重要方法之一[14]，目前在煤层气[15]等非常规资源勘探开发投资中均有应用。油气勘探开发项目具有“一长三高”特点，即长周期、高风险、高不确定性、高回报[16]，实物期权是不确定性因素下风险投资决策的有效方法，用该方法将项目的各个阶段分别考虑，每个阶段结束后，根据项目进展情况决定是否继续投资，可有效规避风险[17]。实际应用中，为了更好的满足不同阶段、不同项目、不同因素、不同难题，诸如油气勘探中特有的不确定性、边际油藏等评价难题[18]，要多角度、多方法、组合优化多种模型，为勘探开发投资提高决策支持，进而提高勘探开发的整体效益。

研究的要素或指标主要有风险分析(频次50，总关联强度46，不包括勘探风险分析、地质风险分析、经济评价风险分析、投资风险分析)、经济效益(频次23，总关联强度15)、投资(频次19，总关联强度31)、储量(频次15，总关联强度19，不包括油气储量、可采储量、石油储量、探明储量、经济可采储量、未动用储量、剩余储量、地质储量、天然气储量、最低经济可采储量、期望储量等)、效益(频次10，总关联强度23)、利润(频次3，总关联强度10)、成本分析(频次5，总关联强度2)、本位币(频次3，总关联强度12)、通货膨胀率(频次2，总关联强度4)、盈利率(频次2，总关联强度6)。无论哪种经济评价指标，化石能源勘探开发经济评价都不能仅考虑经济因素而忽略了地质因素，随着技术的进步，寻求“投资—储量—产量”的最优组合，是实现油田可持续发展的重要保障。

4 结论

通过本文分析研究，得出以下结论：

(1)依据发文时间，化石能源勘探开发经济评价发文量与国际原油价格趋势基本一致，可以说理论研究是国际原油市场的奠基石，但又独立于国际原油市场。

(2)依据发文期刊统计，对于化石能源勘探开发经济评价的研究成果，目前主要发表在石油、天然气工业类期刊，其中核心收录的期刊出版周期主要是双月刊和月刊。从发文量角度来看，目前石油、天然气工业类期刊对该研究领域的关注远大于矿业工程类相关期刊。

(3)从机构角度分析，机构合作的紧密程度与研究领域和地域有很大关系。研究领域越相近，地域越近，合作的概率越高，合作紧密程度也就越高。突破地域、领域界限，优化资源配置，争取更多跨界合作，平衡机构层面上的科研产出非均衡性，是今后机构合作的大方向。

(4)从作者角度，大部分作者的研究不具持续性，只有极少数稳定在高校或科研院所从事对口研究领域的人员，其研究具有可持续性。从产学研角度，作者合作模式主要是师生合作模式、同一单位同事间合作模式，而对于高校与科研院中的高影响力研究者，却未形成较强合作网络，今后须制定有利政策、措施，增强高影响力研究者之间的交流，促进先进思想的流动，创造有利于科技成果转化的环境，落实加强科技成果转化，解决勘探开发经济评价中的难点、疑点、重点问题。

(5)从研究主题角度，对于煤层气、页岩气等非常规资源，其经济评价关注度较高，未来对非常规资源的勘探开发，要实现“双加强”，既要加强资源评价工作，更要加强非常规资源的经济性评价工作，与国家《能源发展战略行动计划(2014—2020年)》导向更加一致；研究方法根据不同阶段、不同目的，常采用的方法有蒙托卡罗方法、遗传算法、净现值法、实物期权等，针对不同阶段、不同项目、不同因素、不同难题，多角度、多方法、组合优化多种模型是今后的发展方向；研究的要素或指标，依据不同研究方法和目的，包括风险分析、经济效益、储量、利润等。随着人工智能技术的成熟，在资料、信息、情报等各方面大数据资料齐备前提下，未来有望建立更为完善、成熟的勘探开发经济评价体系。