Ứng dụng thuật toán học máy để dự báo khai thác cho đối tượng móng nứt nẻ, vòm Trung tâm, mỏ Bạch Hổ

 0 Người đánh giá. Xếp hạng trung bình 0

Tác giả: Huy Hiên Đoàn, Thế Hùng Lê, Đinh Tùng Lưu, Trường Giang Phạm, Đăng Tú Trần, Xuân Quý Trần

Ngôn ngữ: vie

Ký hiệu phân loại: 622 Mining and related operations

Thông tin xuất bản: Dầu khí, 2022

Mô tả vật lý: 16 - 23

Bộ sưu tập: Metadata

ID: 432483

Dự báo khai thác mỏ dầu là thách thức lớn trong ngành công nghiệp dầu khí. Mô hình và kết quả dự báo khai thác đặc biệt cần thiết cho công tác quản lý - điều hành mỏ. Các công cụ truyền thống đang được ứng dụng phổ biến để dự báo sản lượng hiện nay là mô hình mô phỏng thủy động lực học và phương pháp phân tích đường cong suy giảm... Mô hình mô phỏng thủy động lực học cho thấy hiệu quả rõ rệt đối với các đối tượng trầm tích. Tuy nhiên, các kết quả dự báo khai thác sử dụng mô hình mô phỏng thủy động lực học cho đối tượng móng nứt nẻ đôi khi không đủ tin cậy do móng nứt nẻ là đối tượng địa chất phức tạp, khó dự báo các đặc điểm địa chất... Phương pháp phân tích đường cong suy giảm (DCA) sử dụng các hàm toán học ngoại suy đơn giản để dự báo sản lượng khai thác do vậy kết quả dự báo không phản ánh được các quá trình vận hành mỏ như đóng/mở tầng khai thác, thay đổi lưu lượng bơm ép nước... Để khắc phục nhược điểm của các phương pháp dự báo khai thác truyền thống, Viện Dầu khí Việt Nam (VPI) đã nghiên cứu khả năng ứng dụng thuật toán học máy để dự báo khai thác cho đối tượng móng khu vực vòm Trung tâm, mỏ Bạch Hổ. Kết quả nghiên cứu cho thấy mô hình random forest (RF) cho kết quả dự báo có độ tin cậy cao với sai số tương đối trung bình 4%.
Tạo bộ sưu tập với mã QR

THƯ VIỆN - TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ TP.HCM

ĐT: (028) 71010608 | Email: tt.thuvien@hutech.edu.vn

Copyright @2024 THƯ VIỆN HUTECH