Bơm điện chìm (ESP) từ lâu đã trở thành một trong những phương pháp nâng nhân tạo hiệu quả nhất góp phần duy trì tốc độ khai thác và kéo dài tuổi thọ của các giếng dầu. Bên cạnh những lợi ích to lớn, ESP cũng đặt ra vấn đề về việc giám sát, sửa chữa cho hệ thống ESP tránh những tình trạng hư hỏng. Đối mặt với những thiệt về kinh tế do hư hỏng ESP gây ra rất nhiều các phương pháp được đề ra để dự báo trước được những bất thường của hệ thống ESP, từ đó đưa ra các kế hoạch thay thế và sửa chữa. Nhiệm vụ củangười kĩ sư dầu khí là lựa chọn được phương pháp hiệu quả và ít tốn kém thời gian cũng như chi phí nhất. Những năm gần đây AI-Artifici Intelligence (Trí tuệ nhân tạo) phát triển vô cùng mạnh mẽ trong đóML-Machine Learning (Máy học) là một thành tựu nổi bật. Với ML việc dự báo lỗi hay xu hướng hoạt động của ESP không còn là công việc quá khó khăn như trước. ML sử dụng bộ số liệu hoạt động trong quá khứ của các ESP trước đó để dự báo những sự kiện có thể xảy ra trong tương lai một cách chính xác và dễ dàng. Từ đó giúp giảm chi phí và thời gian để sửa chữa thay thế hệ thống ESP.Trong nghiên cứu này sẽ đề cập đến hai phương pháp ML hiệu quảv à phổbiến nhất trong thời điểm hiện nay là Extreme Gradient Boosting (XGboosting) và Mạng Nơron nhân tạo (Artificial Neural Network-ANN). Bài nghiên cứu này sẽ sử dụng hai phương pháp này để dự báo các lỗi có thểphát sinh trong quá trình hoạt động của bơm điện chìm. Kết quảcủa hai thuật toán sẽ được so sánh với nhau để tìm ra được mô hình tối ưu hơn trong công tác dự báo lỗi ESP. Ngoài ra bài nghiên cứu sẽ đánh giá mức độ ảnh hưởng của từng thông số đến lỗi của ESP. Từ đó giúp ta hiểu hơn về ESP và sớm đề ra kế hoạch nhằm ngăn ngừa các lỗi ESP tiềm ẩn.