BNEWSVới độ tin cậy trên 90%, ứng dụng học máy VPI-Mlogs trên nền tảng website vào lĩnh vực địa vật lý giếng khoan dầu khí sẽ giúp giúp tiết kiệm thời gian và chi phí.
Giàn khoan PV DRILLING I. Ảnh: Anh Nguyễn/BNEWS/TTXVN
Để giúp người dùng dễ dàng tiếp cận với các thuật toán học máy trong lĩnh vực địa vật lý giếng khoan, Viện Dầu khí Việt Nam (VPI) đã nghiên cứu, xây dựng ứng dụng VPI-Mlogs trên nền tảng website (web platform), tích hợp các công cụ phân tích, xử lý, biểu diễn dữ liệu và triển khai các mô hình dự báo với đường đo ghi giếng khoan, đới dập vỡ, nứt nẻ. Cụ thể, VPI đã ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI) và các thuật toán học máy (Machine Learning) để nghiên cứu, phát triển và đưa vào áp dụng các mô hình dự báo chất lượng cao như: mô hình dự báo đường đo ghi giếng khoan, dự báo đới dập vỡ, dự báo mật độ nứt nẻ… Các tính năng chính của ứng dụng VPI-Mlogs bao gồm: Thu thập, làm sạch và xử lý dữ liệu, phân tích dữ liệu, mô hình hóa và dự báo, đặc biệt các biểu diễn tương tác được tích hợp trong ứng dụng sẽ hỗ trợ người dùng dễ dàng chọn lựa và chỉnh sửa dữ liệu. Ứng dụng VPI-Mlogs được triển khai trên nền tảng website nên không cần thiết phải cài đặt các phần mềm chuyên dụng như Petrel, Techlog (Schlumberger), IP Interactive Petrophysics (LIoyd’s Register)…, do đó tiết kiệm thời gian và chi phí khoan so với cách làm truyền thống trước đây. Các tính năng của ứng dụng VPI-Mlogs được xây dựng dựa trên các công cụ khoa học dữ liệu phổ biến như: Python, Altair, Streamlit... Trong đó, Streamlit là thư viện xây dựng ứng dụng (dạng website) với ưu điểm đơn giản, dễ thực hành. Theo ông Nguyễn Anh Tuấn - Bộ phận Dữ liệu của VPI, với phiên bản hiện tại, mô hình dự báo tích hợp trong VPI-Mlogs được xây dựng dựa trên dữ liệu sẵn có với kết quả thử nghiệm có độ tin cậy đạt trên 90%. Trong các phiên bản sắp tới, VPI-Mlogs sẽ tiếp tục cập nhật các công cụ huấn luyện, cho phép người dùng dễ dàng thay đổi dữ liệu, các thông số đầu vào và lựa chọn các thuật toán để tối ưu hóa mô hình dự báo. Thực hiện chiến lược của Tập đoàn Dầu khí Việt Nam (PVN) về chuyển đổi số nhằm “hỗ trợ và thúc đẩy quá trình dịch chuyển mô hình kinh doanh, tối ưu phương thức hoạt động và nâng cao năng lực quản trị vận hành”, VPI mới đây đã xây dựng và công bố hệ sinh thái Oilgas AI để tổng hợp, biểu diễn và phân tích dữ liệu chuyên sâu trong lĩnh vực dầu khí, với các sản phẩm như dầu thô, xăng dầu, LPG và khí tự nhiên. Hệ sinh thái Oilgas AI tạo ra lợi thế cạnh tranh thông qua việc tối ưu hóa phân tích, khai thác, sử dụng dữ liệu an toàn, cung cấp các giải pháp giúp doanh nghiệp đưa ra quyết định nhanh và hiệu quả hơn trong hoạt động sản xuất kinh doanh hàng ngày cũng như xây dựng kế hoạch, hoạch định chiến lược dài hạn./.
VPI đã nghiên cứu thành công công nghệ chế tạo hệ hóa phẩm khử nhũ (demulsifier) nhằm nâng cao hiệu quả tách nước khỏi dầu thô trong quá trình khai thác và vận chuyển dầu tại bể Cửu Long.
Chuyển đổi số trong ngành xây dựng đang chuyển từ yêu cầu ứng dụng công cụ riêng lẻ sang xây dựng năng lực vận hành dựa trên dữ liệu, quy trình chuẩn hóa và hệ sinh thái kết nối.
Theo Phó Chủ tịch UBND thành phố Bắc Ninh Mai Sơn, thời gian tới thành phố tập trung thu hút hiệu quả các nguồn lực đầu tư, mở rộng không gian phát triển công nghiệp.
An Giang đã chứng minh vai trò then chốt của khoa học công nghệ trong việc tái cơ cấu ngành, biến thách thức chi phí sản xuất thành lợi thế cạnh tranh bứt phá.
Hàn Quốc đang thử nghiệm nền tảng AI hỗ trợ phát hiện, tìm kiếm và điều tra các vụ mất tích, trong đó công nghệ AI có khả năng phân tích hành vi và xác định đường di chuyển của người mất tích.
Những ngày qua, tại một số nhà văn hóa ấp trên địa bàn xã Tân Hòa, thành phố Cần Thơ, không khí trở nên rộn ràng với các hoạt động hướng dẫn, hỗ trợ người dân tiếp cận công nghệ số.
Ngành Khoa học và Công nghệ tỉnh Phú Thọ tiếp tục hoàn thiện hạ tầng, phát triển nguồn nhân lực và thúc đẩy ứng dụng công nghệ mới trong các lĩnh vực thiết yếu.
Lĩnh vực trí tuệ nhân tạo (AI) toàn cầu cần đạt doanh thu hàng năm 6.000 tỷ USD vào năm 2031 để có thể đáp ứng được nguồn vốn đầu tư cần cho việc xây dựng các trung tâm dữ liệu trên khắp thế giới.
