Nhu cầu đổi mới công nghệ để tìm kiếm, thăm dò dầu khí
Trong điều kiện trữ lượng dầu khí ngày càng cạn kiệt, môi trường địa chất rất phức tạp của các vùng tiềm năng còn lại thì việc đổi mới công nghệ tìm kiếm thăm dò dầu khí (khảo sát và xử lý minh giải) để tìm ra các mỏ mới là rất cấp bách. Cùng với sự phát triển của công nghệ, công tác xử lý số liệu yêu cầu đẩy mạnh việc phát triển về công nghệ, đòi hỏi việc sử dụng và tối ưu hóa các hệ thống phần cứng lớn và đáp ứng việc xử lý dữ liệu lớn (big data), cùng với hệ thống phần mềm của mình để phục vụ tăng tốc các nghiên cứu, phát triển, phục vụ công tác xử lý, minh giải tài liệu địa chấn, phục vụ tìm kiếm thăm dò khoáng sản có ích. Với việc các bài toán cơ bản như xử lý hình ảnh và xử lý ngôn ngữ tự nhiên ngày càng tiếp cận với trình độ cơ bản của con người, AI sẽ là một trong những giải pháp chính nhằm khai phá lượng dữ liệu này tìm ra các mối quan hệ ẩn giữa các lớp thông tin địa chất - địa vật lý và dầu khí, qua đó tìm ra các bộ thuộc tính đặc trưng để đánh giá triển vọng dầu khí.
Vùng trũng An Châu là bể trầm tích trước Đệ Tam, nằm trong vùng rừng núi Đông Bắc, thuộc các tỉnh Lạng Sơn, Bắc Giang, Quảng Ninh, với diện tích 10.000 km2. Trước năm 1954, các nhà địa chất người Pháp đã tiến hành khảo sát sơ bộ vùng này. Trên cơ sở đánh giá nhiều khả năng vùng trũng An Châu hội tụ nhiều điều kiện của một bể trầm tích có triển vọng dầu khí. Tuy nhiên, do điều kiện kỹ thuật còn lạc hậu, nên các kết quả nghiên cứu vẫn còn nhiều điều chưa được làm sáng tỏ, đặc biệt việc đánh giá triển vọng dầu khí của vùng còn nhiều tranh luận. Ngày nay, với sự tiến bộ về công nghệ, các nhà khoa học trong nước đã tiến hành nghiên cứu làm rõ được bức tranh địa chất sâu, xác định được các chỉ tiêu phục vụ cho đánh giá tiềm năng dầu khí, đặc biệt là các công nghệ khai thác, chiết xuất dầu khí từ các vỉa. Theo đó đã xác định khu vực trũng An Châu hiện đang được đánh giá là một trong những vị trí có tiềm năng dầu khí cao trên đất liền ở Việt Nam.
Ứng dụng AI trong đánh giá triển vọng dầu khí
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 nhằm xây dựng, tích hợp cơ sở dữ liệu (CSDL) địa chất - địa vật lý dầu khí khu vực 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.
TS Doãn Ngọc San - Chủ nhiệm đề tài cho biết, trước đây đã có rất nhiều 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.
Muốn ứng dụng hệ thống AI, điều kiện cần và đủ là phải có CSDL thống nhất. Từ các dữ liệu địa chất - địa vật lý, đề tài đã tích hợp các CSDL khác nhau về định dạng, nguồn gốc, tọa độ khảo sát, độ phân giải thành một khối CSDL 3D có độ phân giải cao và được đặc trưng bởi 656 thuộc tính của các trường địa chấn, địa vật lý giếng khoan, từ - trọng lực và địa hóa.
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 học máy/học sâu 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 2 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 theo phương pháp truyền thống.
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 Tổng công ty Thăm dò Khai thác Dầu khí, Công ty TNHH Một thành viên Dầu khí sông Hồng 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.
Hội đồng nghiệm thu cấp nhà nước đã tiến hành nghiệm thu đề tài.
TS Doãn Ngọc San cho biết thêm, đây là đề tài đầu tiên trong Chương trình trọng điểm quốc gia “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 trong đánh giá triển vọng dầu khí nói chung và khu vực bắc Bể sông Hồng nói riêng. Thành công của đề tài đã có tác động và mang lại nhiều lợi ích thiết thực. Đối với các lĩnh vực khoa học công nghệ có liên quan: 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; đóng góp không nhỏ trong việc cung cấp những luận cứ lý luận, thực tiễn nhằm sử dụng AI trong tìm kiếm, thăm dò dầu khí.
Ninh Xuân Diện