Nghiên cứu ứng dụng thuật toán học máy để dự báo khai thác cho đối tượng móng nứt nẻ, mỏ Bạch Hổ
Tóm tắt
Các công cụ đang được sử dụng để dự báo sản lượng khai thác truyền thống cho đối tượng móng nứt nẻ (như mô hình mô phỏng thủy động lực và phương pháp hệ đường cong suy giảm...) có độ tin cậy và hiệu quả dự báo chưa cao, mang tính ngắn hạn, ảnh hưởng đến kế hoạch phát triển, điều hành mỏ cũng như tối ưu hiệu quả thu hồi dầu.
Bài báo giới thiệu khả năng ứng dụng thuật toán học máy để dự báo khai thác cho đối tượng móng mỏ Bạch Hổ. Kết quả nghiên cứu cho thấy mô hình mạng neural nhân tạo (artificial neural network - ANN) sử dụng thuật toán lan truyền ngược và mô hình tăng trưởng logistic (logistics growth model - LGM) sử dụng thuật toán tối ưu đã nâng cao khả năng dự báo khai thác với mức độ chính xác cao.
Các tài liệu tham khảo
Q. Cao, R. Banerjee, S. Gupta, J. Li, W. Zhou, and B. Jeyachandra, “Data driven production forecasting using machine learning”, SPE Argentina Exploration and Production of Unconventional Resources Symposium, Buenos Aires, Argentina, 1 - 3 June 2016. DOI: 10.2118/180984-MS.
Yanan Li and Yifu Han, “Decline curve analysis for production forecasting based on machine learning”, SPE Symposium: Production Enhancement and Cost Optimisation, Kuala Lumpur, Malaysia, 7 - 8 November 2017. DOI: 10.2118/189205-MS.
A. Mirzaei-Paiamna and S. Salavati, “The application of artificial neural networks for the prediction of oil production flow rate”, Energy Sources, Part A: Recovery, Utilization, and Environmental Effects, Vol. 34, No. 19, pp. 1834 - 1843, 2012. DOI: 10.1080/15567036.2010.492386.
David Fulford, “Machine learning for Production forecasting: Accuracy through uncertainty”, 12th Annual Ryder Scott Reservoir Conference, Houston, TX, 14 September 2016.
Trần Văn Hồi, Nguyễn Văn Đức và Phạm Xuân Sơn, “Tìm kiếm thăm dò và phát triển dầu trong đá móng mỏ Bạch Hổ: Tư liệu, sự kiện và bài học kinh nghiệm”, Hội nghị khoa học kỷ niệm 30 năm khai thác dầu từ đá móng mỏ Bạch Hổ, Vũng Tàu, 6/9/2018.
Trần Đăng Tú, Đinh Đức Huy, Trần Xuân Quý, Phạm Trường Giang, Lê Vũ Quân, Lê Thế Hùng, Lê Quốc Trung và Trần Nguyên Long, “Nghiên cứu ứng dụng mô hình tăng trưởng logistic để dự báo khai thác cho tầng Miocene dưới mỏ Bạch Hổ”, Tạp chí Dầu khí, số 9, tr. 16 - 22, 2019.
Pierre-François Verhulst, “Notice sur la loi que la population poursuit dans son accroissement”, Correspondance Mathématique et Physique, Vol. 10, pp. 113 - 121, 1838.
Thomas Robert Malthus, An essay on the principle of population: or, a view of its past and present effects on human happiness; with an inquiry into our prospects respecting the future removal or mitigation of the evils which it occasions. Biodiversity Heritage Library (BHL), 1872. DOI: 10.5962/bhl.title.49216.
A. Tsoularis and J. Wallace, “Analysis of logistic growth models”, Mathematical Biosciences, Vol. 179, No. 1, pp. 21 - 55, 2002. DOI: 10.1016/S0025-5564(02)00096-2.
M.King Hubbert, Nuclear energy and the fossil fuel. Drilling and Production Practice, New York. 1956.
1. Tác giả giao bản quyền bài viết (tác phẩm) cho Tạp chí Dầu khí, bao gồm quyền xuất bản, tái bản, bán và phân phối toàn bộ hoặc một phần tác phẩm trong các ấn bản điện tử và in của Tạp chí Dầu khí.
2. Bằng cách chuyển nhượng bản quyền này cho Tạp chí Dầu khí, việc sao chép, đăng hoặc sử dụng một phần hay toàn bộ tác phẩm nào của Tạp chí Dầu khí trên bất kỳ phương tiện nào phải trích dẫn đầy đủ, phù hợp về hình thức và nội dung như sau: tiêu đề của bài viết, tên tác giả, tên tạp chí, tập, số, năm, chủ sở hữu bản quyền theo quy định, số DOI. Liên kết đến bài viết cuối cùng được công bố trên trang web của Tạp chí Dầu khí được khuyến khích.
