VPI sử dụng mô hình học máy và AI trong tìm kiếm thăm dò dầu khí

Viện Dầu khí Việt Nam (VPI) đã sử dụng trí tuệ nhân tạo (AI) và các thuật toán học máy (ML) để xác định nhanh sự hiện diện của đá móng nứt nẻ với độ chính xác trên 80%, giúp tiết kiệm thời gian và chi phí tìm kiếm và thăm dò dầu khí.

Việc phát hiện và đưa vào khai thác thành công thân dầu trong đá móng granitoid nứt nẻ mỏ Bạch Hổ và các mỏ khác ở Việt Nam đã làm thay đổi quan điểm tìm kiếm, thăm dò dầu khí truyền thống, hình thành quan điểm tìm kiếm, thăm dò dầu khí mới trong khu vực và trên thế giới.

Tuy nhiên, việc xác định đá móng nứt nẻ theo phương pháp truyền thống cần phải sử dụng các công cụ chuyên dụng, có thể phải ngừng khoan giếng, kéo dài thời gian thuê giàn khoan (giá thuê giàn khoan hiện tại khoảng 65.000-68.000 USD/ngày), làm tăng chi phí giếng khoan mới.

Để tối ưu quá trình này, VPI đã nghiên cứu, xây dựng giải pháp “dự đoán đá móng nứt nẻ bằng các thông số trong quá trình khoan giếng khoan sử dụng mô hình học máy và trí tuệ nhân tạo (Application of Fracture Prediction by VPI)” giúp xác định chính xác sự hiện diện của các hệ thống nứt nẻ dựa trên dữ liệu thời gian thực.

Các thông số như moment xoắn, tải trọng choòng khoan, lưu lượng dòng chảy, vận tốc quay của roto, áp suất đứng cột cần khoan… sẽ được sử dụng làm dữ liệu đầu vào cho các thuật toán học máy được giám sát; sau đó các mô hình sẽ được sàng lọc, xếp hạng, đánh giá để tìm ra mô hình tối ưu nhất cho dự báo nứt nẻ.

VPI đã thử nghiệm độ chính xác của mô hình dự báo này với dữ liệu khoan 12 giếng tại một số mỏ có cấu tạo địa chất tương tự, kết quả cho độ chính xác dự báo nứt nẻ đạt trên 80% với các giếng mới tương đồng.

Kết quả được thể hiện trên nền tảng MLOps, giúp nâng cao hiệu quả công tác khoan, giúp cho người điều hành khoan nhận biết được các nguy cơ gặp các sự cố khoan và đưa ra biện pháp xử lý khi khoan qua các đới nứt nẻ, đứt gãy giúp quá trình khoan an toàn, hiệu quả rút ngắn thời gian thuê giàn khoan dẫn tới tiết kiệm chi phí khoan.

Theo đó, chi phí tiết kiệm được sẽ phụ thuộc vào kế hoạch khoan cụ thể từng nhà thầu, các phương án xử lý trong quá trình khoan nếu có, nhưng ước tính lên tới hàng trăm nghìn USD ở mức giá thiết bị và nhân lực chuyên gia tại thời điểm năm 2022.

Ông Lê Ngọc Anh - Giám đốc dữ liệu của VPI cho biết, mô hình dự báo đá móng nứt nẻ khai thác được nguồn dữ liệu sẵn có của ngành dầu khí Việt Nam liên quan đến các thông số khoan và các khoảng đá nứt nẻ đã biết từ trước để xây dựng các thuật toán tối ưu, tạo ra các giá trị mới, đảm bảo tính bảo mật và an toàn.

Việc sử dụng mô hình học máy và AI trong tìm kiếm thăm dò dầu khí là dấu mốc tiếp theo trong thực hiện chiến lược của Tập đoàn Dầu khí Việt Nam 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”.

Trước đó, vào đầu tháng 7, VPI đã nghiên cứu xây dựng hệ sinh thái Oilgas AI sử dụng AI và ML 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, từ đó 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./.