Đánh giá, nghiệm thu đề tài trọng điểm quốc gia về ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong tìm kiếm, thăm dò dầu khí

Đánh giá, nghiệm thu đề tài trọng điểm quốc gia về ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong tìm kiếm, thăm dò dầu khí
Đánh giá, nghiệm thu đề tài trọng điểm quốc gia về ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong tìm kiếm, thăm dò dầu khí

Được biết, đây là đề tài đầu tiên trong Chương trình KH&CN trọng điểm cấp quốc gia KC4.0/19-25 “Hỗ trợ nghiên cứu, phát triển và ứng dụng công nghệ của công nghiệp 4.0” và cũng là đề tài nghiên cứu khoa học đầu tiên về ứng dụng AI (AI) trong đánh giá triển vọng dầu khí nói chung và khu vực bắc Bể sông Hồng nói riêng.

Đề tài do TS Doãn Ngọc San (Trường Đại học Dầu khí Việt Nam – PVU) làm chủ nhiệm với sự tham gia của các chuyên gia: TS Nguyễn Diệu Nương (Ban Tìm kiếm Thăm dò – Tập đoàn Dầu khí Việt Nam), TS Tạ Việt Cường (ĐH KHCN), ThS Nguyễn Văn Thắng (PVEP SH), ThS Nguyễn Ngọc Sơn (Ban TD PVEP) và gần 70 chuyên gia khác.

z4716656612495_615a536de19eca79571a69eb11cdd8ba.jpg
Quang cảnh chung của buổi đánh giá nghiệm thu đề tài“Nghiên cứu xây dựng Hệ thống AI tích hợp dữ liệu địa chất dầu khí đánh giá triển vọng dầu khí”, mã số KC-4.0-01/19-25

Đề tài “Nghiên cứu xây dựng Hệ thống AI tích hợp dữ liệu địa chất dầu khí đánh giá triển vọng dầu khí” được triển khai từ năm 2019 với nhiệm vụ: Xây dựng, tích hợp cơ sở dữ liệu (CSDL) địa chất – địa vật lý dầu khí Bắc bể Sông Hồng; Xây dựng hệ thống AI đánh giá triển vọng dầu khí; Ứng dụng thử nghiệm khoanh vùng triển vọng dầu khí khu vực bắc Bể sông Hồng.

Phân bố các yếu tố hệ thống dầu khí bằng AI

Đề tài nghiên cứu đóng góp các thuật toán tích hợp số liệu địa chất – địa vật lý tìm kiếm thăm dò dầu khí, các module và phần mềm hệ thống AI; Đối với thực tế sản xuất thì ứng dụng hệ thống AI tích hợp cơ sở dữ liệu địa chất dầu khí AI tăng độ chính xác, tính khách quan, nâng cao hiệu quả tìm kiếm thăm dò dầu khí góp phần tiết kiệm chi phí sản xuất cũng như thời gian.

Thuyết trình tại buổi nghiệm thu, TS Doãn Ngọc San đã trình bày tóm tắt các nội dung và kết quả thực hiện của đề tài, trong đó nêu bật khối lượng công việc rất lớn của đề tài cũng như các kết quả mới và có tính ứng dụng cao trong thực tế sản xuất. Đặc biệt, đề tài đã làm nổi bật tính cấp thiết ứng dụng AI trong tìm kiếm thăm dò dầu khí để xác lập các mối quan hệ ẩn sâu giữa dầu khí với các lớp thông tin khảo sát địa chất vây quanh qua đó phát hiện, khoanh vùng triển vọng dầu khí.

See also  1# SKT: Dự doán 5 ứng cử viên cho chức vô địch tại CKTG 2019

Trước đây, đã có rất nhiều những công trình nghiên cứu bằng toán học truyền thống xác lập các mối quan hệ dầu khí – môi trường địa chất nhưng gặp nhiều khó khăn do tính đa dạng phức tạp của thông tin địa chất (dạng số và các mô tả ngữ nghĩa) không thể giải quyết được bằng các hàm toán học truyền thống. Sử dụng hệ thống AI với khả năng phát hiện các mối liên kết ẩn giữa các lớp thông tin và dự đoán sự kiện/quá trình trên cơ sở các dữ liệu lớn không tường minh, tản mạn và rời rạc với nhiều quy luật xác suất thống kê và đa dạng (số hóa và mô tả ngữ nghĩa) là công cụ mạnh hơn có khả năng khắc phục được các nhược điểm của các phương pháp truyền thống.

z4716656620783_a782959a5f10a2e669fd260ffc30dbbc.jpg
GS.TS Nguyễn Thanh Thủy – Phó Chủ tịch chương trình trọng điểm quốc gia (KC-4.0), Chủ tịch Hội đồng nghiệm thu đề tài đánh giá và phát biểu tại buổi làm việc

Muốn ứng dụng hệ thống AI điều kiện cần và đủ là phải có cơ sở dữ liệu thống nhất. Từ các dữ liệu địa chất – địa vật lý đề tài đã tích hợp các dữ liệu khác nhau về định dạng, nguồn gốc, tọa độ khảo sát, độ phân giải thành một khối dữ liệu 3D có độ phân giải X=25m, Y=25m và độ sâu=5m và được đặc trưng bởi 656 thuộc tính của các trường địa chấn, địa vật lý giếng khoan, từ – trọng lực và địa hóa. Đây là bước quan trọng quyết định thành công của việc ứng dụng AI tiếp theo.

Trong việc dự báo phân bố các yếu tố hệ thống dầu khí (sinh, chứa, chắn, bẫy và dịch chuyển) Hệ thống AI có khả năng rút ngắn thời gian xây dựng mô hình bằng cách huấn luyện mạng ML/DL bằng các “mẫu học” – đối tượng đã biết rồi từ đó nhận dạng khoanh vùng các yếu tố của hệ thống dầu khí. Sự khác biệt về kết quả của hai mô hình AI và truyền thống là rất thấp.

Trong khoanh vùng triển vọng dầu khí đề tài đã thực hiện khoanh vùng cấu tạo triển vọng và ở mức cao hơn, ngoài đầu bài đặt ra, là xác định vị trí và hình thái vỉa dầu khí trên cơ sở các “mẫu học” là các cấu tạo triển vọng hay vỉa dầu khí đã biết. Đối với bài toán khoanh vùng triển vọng, ứng dụng AI đã khoanh vùng chính xác các cấu tạo triển vọng đã biết theo truyền thống ngoài ra AI cũng đã khoanh vùng thêm được các diện tích mới. Đề tài đã sử dụng tham số các vỉa dầu khí đã biết để huấn luyện mạng và tìm kiếm các vị trí có thể tồn tại vỉa dầu khí. Ứng dụng phương pháp nêu trên đã định vị các vỉa sản phẩm theo 44 “mẫu vỉa” đã phát hiện, ngoài ra còn xác định thêm được một số vị trí vỉa dầu khí mới. Vị trí vỉa sản phẩm dự báo phù hợp với kết quả dự báo của truyền thống.

See also  CEO IBM: Trí tuệ nhân tạo tác động đến giới văn phòng đầu tiên
Các thành viên Hội đồng đặt câu hỏi và nhận xét về đề tài tại buổi nghiệm thu

Đề tài cũng đã tiến hành xác định nhóm (bộ) thuộc tính đặc trưng của các vỉa đã biết và sử dụng các nhóm thuộc tính này xác định vị trí có thể tồn tại vỉa dầu khí. Đây là một hướng tiếp cận mới trong điều kiện tìm kiếm thăm dò khó khăn hiện nay, tận dụng các số liệu khảo sát đã có, các vỉa đã biết để phát hiện trực tiếp các vị trí có khả năng tồn tại vỉa sản phẩm.

Với các kết quả nêu trên có thể kết luận hệ thống AI là công cụ có hiệu quả, có thể là phương pháp tiếp cận mới, khách quan hơn, giảm chi phí trong đánh giá triển vọng dầu khí. Đề tài cũng kiến nghị ứng dụng kết quả nghiên cứu như: Liên kết giếng khoan, minh giải địa chấn toàn khu vực, cập nhật đánh giá triển vọng dầu khí, dự báo các vỉa sản phẩm, hỗ trợ dự báo trong công tác chuẩn bị thiết kế/thi công giếng khoan. Kiến nghị PVEP/PVEP SH sử dụng kết quả nghiên cứu trong thử nghiệm tại một khu vực tìm kiếm thăm dò dầu khí nhỏ và sắp thiết kế/thi công khoan. Đề tài cũng kiến nghị thực hiện pha 2 để giải quyết các tồn tại của đề tài; Đánh giá khu vực thử nghiệm, thương mại hóa sản phẩm cho từng bước trong phương pháp tìm kiếm thăm dò truyền thống.

Sau khi nghe báo cáo của nhóm tác giả, các thành viên của Hội đồng đã đặt câu hỏi làm rõ hơn các nội dung của đề tài trong đó tập trung vào việc đánh giá kết quả của đề tài so với đơn đặt hàng. Hội đồng nghiệm thu cũng đánh giá cao và ghi nhận nỗ lực của nhóm nghiên cứu trong quá trình thực hiện đề tài, đã hoàn thành đầy đủ các yêu cầu theo đề cương được duyệt và các tiêu chí đề ra.

See also  Zalo AI Challenge mang trí tuệ nhân tạo đến gần người Việt
z4716656609634_ab2256e9314f8b499932cd9634b303e8.jpg
TS Nguyễn Thanh Tùng – Phó Hiệu trưởng PVU phát biểu

Phát biểu kết luận tại buổi nghiệm thu, các thành viên của Hội đồng cho rằng đây là một đề tài được thực hiện rất công phu có sự phối hợp giữa 15 đơn vị chuyên môn, cần thiết và cấp thiết; nội dung đề tài bao quát tầm nhìn, sứ mệnh của ngành Dầu khí trong thời gian dài. Hội đồng đánh giá cao tính khoa học, trách nhiệm của nhóm nghiên cứu trong việc triển khai đề tài, đồng thời cho rằng đề tài đã đạt được những thành công không nhỏ trong việc cung cấp những luận cứ lý luận, thực tiễn nhằm sử dụng AI trong tìm kiếm thăm dò dầu khí.

Sau khi Hội đồng kết luận, TS Nguyễn Thanh Tùng – Phó Hiệu trưởng đã thay mặt PVU gửi lời cảm ơn tới các thành viên trong Hội đồng nghiệm thu và chúc mừng các thành viên đề tài đã hoàn thành suất sắc nhiệm vụ. TS Nguyễn Thanh Tùng nhấn mạnh sự thành công của đề tài có ý nghĩa quan trọng với PVU vì đây là đề tài trọng điểm cấp quốc gia đầu tiên do PVU thực hiện.

TS Doãn Ngọc San, chủ nhiệm đề tài phát biểu

Thay mặt nhóm nghiên cứu, TS Doãn Ngọc San, chủ nhiệm đề tài cảm ơn sự góp ý của các thành viên Hội đồng với đề tài, đồng thời gửi lời cảm ơn tới lãnh đạo Bộ KH&CN đã quan tâm tạo điều kiện giúp đỡ để đề tài hoàn thành theo đúng tiến độ, sản phẩm đáp ứng đúng theo yêu cầu đặt hàng.

Comments are closed.
Ky Phu,Nho Quan,Ninh Binh, Viet Nam Country
+84.229 6333 111

BOOKING TEE TIME

[formidable id=8 title=true description=true]
Trang An Golf and Resort