Bài viết này được thực hiện với mục đích tìm hiểu cơ sở lý thuyết của mạng nơron nhân tạo, từ đó ứng dụng vào thực tiễn xây dựng mô hình dự đoán áp suất vở vỉa cho các giếng khoan dựa trên các dữ liệu về địa cơ học hoặc các tài liệu địa vật lý giếng khoan.
Giải thưởng Sinh viên nghiên cứu khoa học Euréka lần 20 năm 2018 Kỷ yếu khoa học ỨNG DỤNG TRÍ TUỆ NHÂN TẠO TRONG KỸ THUẬT DẦU KHÍ: BÀI TĨA N ÁP DỤNG MẠNG NƠ-RON NHÂN TẠO TRONG DỰ BÁO ÁP SUẤT NỨT VỈA Đặng Hữu Minh* Trường Đại học Dầu khí Việt Nam *Tác giả liên lạc: minhdh03@pvu.edu.vn TĨM TẮT Dự đóa n áp suất vỡ vỉa công việc quan lên kế hoạch thiết kế giếng khoan Thực tế có sai số cơng thức, mối tương quan để dự đóa n áp suất vỡ vỉa gây số vấn đề nghiêm trọng, kể đến tuần hoàn dung dịch khoan xảy tượng “Kick” dẫn đến phun trào Các kết xác áp suất vĩa cho phép việc kiểm sóa t, vận hành, kích thích giếng hoạt động hiệu Áp suất vỡ vỉa phụ thuộc vào thông số ứng suất lớp phủ, ứng suất thành hệ, áp suất lỗ rỗng, độ sâu, hệ số Poisson, mô đun khối, mô đun Young,… Bất kỳ phương pháp dự đóa n áp suất vỡ vỉa xây dựng mối tương quan từ thông số Từ khóa: Áp suất vỡ vỉa, mạng nơ-ron nhân tạo ARTIFICIAL INTELLIGENT APPLIED IN PETROLEUM ENGINEERING: A CASE STUDY OF FRACTURE PRESSURE PREDICTION USING ARTIFICIAL NEURAL NETWORK MODEL Dang Huu Minh* Petro Viet Nam University *Corresponding Author: minhdh03@pvu.edu.vn ABSTRACT Prediction formation fracture pressure is an essential task in designing safer drilling operations and economical well planning The errors in formulas, correlations which using to predict formation fracture pressure can lead several serious problems such as lost circulation and kick, even blowout Accurate formation fracture pressure prediction plays an important role in controls, operations and stimulations Fracture pressure depends on several factors including magnitude of overburden stress, formation stress, formation pore pressure, depth, Poisson’s ratio, bulk modulus, Young modulus, etc Any prediction methods should incorporate most of the above factors for a realistic prediction of the fracture pressure Keywords: Formation fracture pressure, artificial neural network TỔNG QUAN Áp suất vỡ vỉa thông số quan trọng giai đoạn tiền thiết kế hệ thống khoan, khai thác kích thích vỉa, biết tới thông số tiên tới công tác tối ưu hoạt động khoan Chi phí để xác định áp suất vỡ vỉa phương pháp trực tiếp thường lớn gặp nhiều khó khăn, nghiên cứu phương pháp gián tiếp hay mối tương quan thực nghiệm để xác định áp suất vỡ vỉa đề tài thu hút nhiều nhà nghiên cứu Những thông số áp suất lỗ rỗng, độ rỗng thành hệ, tỷ trọng đá, tính chất 513 Giải thưởng Sinh viên nghiên cứu khoa học Euréka lần 20 năm 2018 thạch học đất đá… theo độ sâu sử dụng liệu đầu vào cho tóa n dự đóa n áp suất vỡ vỉa Đồng thời công thức dự đóa n sử dụng riêng cho đặc tính vùng dựa sở liệu có sẵn sử dụng Bài báo thực với mục đích tìm hiểu sở lý thuyết mạng nơron nhân tạo, từ ứng dụng vào thực tiễn xây dựng mơ hình dự đóa n áp suất vỉa cho giếng khoan dựa liệu địa học tài liệu địa vật lý giếng khoan THÔNG SỐ ĐẦU VÀO VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU Các thơng số đầu vào Khi phân tích mơ hình lý thuyết dự đóa n áp suất vỡ vỉa thành hệ, tác giả nhận thấy áp suất vỡ vỉa phụ thuộc vào ứng suất địa tĩnh (PO), áp suất lỗ rỗng (Pp), tỷ số Poisson (µ), tuổi thành hệ, độ sâu tỉ trọng đất đá Tùy vào liệu giếng khác để chọn thông số đầu vào cho phù hợp Tuy nhiên cần lưu ý số thơng số đầu vào lại có tương quan với như: tỷ số Poisson phụ thuộc vào tỉ trọng riêng, tỷ số thành phần ứng suất hữu hiệu tuổi thành hệ Do mối nội liên hệ khối lượng riêng thành hệ với gradient áp suất lỗ rỗng chiều sâu gián tiếp bao gồm thể ảnh hưởng tới áp suất nứt vỉa Chính vậy, việc lựa chọn thơng số đặc trưng để đưa vào mơ hình cần cân nhắc kĩ, thay đưa hết thơng số ảnh hưởng trực tiếp tới áp suất nứt vỉa Các thông số học, áp suất bị ảnh hưởng hoàn toàn tính tóa n thơng qua liệu địa vật lý giếng khoan Vì vậy, khơng có liệu áp suất lỗ rỗng, áp suất địa tĩnh hệ số Poisson, tác giả sử dụng thông số địa vật lý giếng khoan DT, RHOB, NPHI, LLD, LLS GR Kỷ yếu khoa học làm liệu đầu vào để xây dựng mô hình dự đóa n áp suất vỡ vỉa mạng nơ-ron nhân tạo Tổng số 39351 điểm liệu chọn từ ba giếng khoan 2X, 3X 4X khoan mỏ X với mục đích xây dựng mơ hình dự đóa n áp suất vỡ vỉa cho giếng 5X Trong 2/3 liệu chọn từ tập hợp liệu tổng để thành lập tập liệu đào tạo (training) Một nửa điểm liệu lại chọn để thiết lập tập liệu phê chuẩn (validation) phần lại tập liệu kiểm tra (testing) Những điểm liệu cho tập hợp chọn từ tập hợp tổng phân bố cho giữ đồng giống với tập liệu tổng Như mơ hình nơ-ron nhân tạo này, tác giả sử dụng thông số độ sâu, hệ số Poisson, ứng suất lớp phủ áp suất lỗ rỗng làm liệu đầu vào để dự đóa n áp suất vỡ vỉa Phương pháp nghiên cứu Sau liệu tập hợp, bước đào tạo mạng tạo đối tượng mạng Qua trình nghiên cứu thử nghiệm, tác giả sử dụng mạng lan truyền ngược (feedforward backpropagation) giới thiệu phần sở lý thuyết với lớp ẩn, lớp đầu vào lớp đầu Tiếp theo chọn số lượng nơ-ron lớp Số lượng nơ-ron nhỏ đào tạo mạng nhanh không cho kết xác Trong đó, tăng số lượng neural tăng thời gian xử lý Tác giả sử dụng cấu trúc mạng với 15 nơ-ron lớp ẩn thứ nhất, 10 nơ-ron lớp ẩn thứ hai 12 nơ-ron lớp ẩn thứ ba (mạng 715-10-12-1) Xin lưu ý lựa chọn số lượng nơ-ron nguyên tắc rõ ràng cần đảm bảo đáp ứng hệ thống sẵn có người sử dụng, độ xác cuối chấp nhận Kết liệu đào tạo 514 Giải thưởng Sinh viên nghiên cứu khoa học Euréka lần 20 năm 2018 mơ hình mạng nơ-ron nhân tạo nghiên cứu mối quan hệ xác: kết đào tạo, kết xác nhận, kiểm tra kết tổng cộng cho giá trị R lớn 0,999 KẾT QUẢ VÀ THẢO LUẬN Sau có mơ hình dự báo với độ tin cậy cao, tác giả tiến hành dự báo áp suất vỡ vỉa cho giếng 5X (nằm lận cận với giếng 2X, 3X, 4X) từ độ sâu 1920 m đến 3265 m Kết dự báo trình bày hình với phương pháp dự báo truyền thống sử dụng phương pháp xác định áp suất vỡ vỉa trực tiếp thông qua thí nghiệm “Leak off test” Thơng qua kết so sánh trình bày hình 3.10 thấy kết dự đóa n áp suất vỡ vỉa mạng nơ-ron nhân tạo giếng 5X, bể Cửu Long cho kết tốt so với phương pháp dự báo sử dụng (theo tiêu chuẩn so với thí nghiệm LOT) KẾT LUẬN Các mơ hình dự đóa n ứng dụng kĩ thuật dầu khí có phát triển tương đối tốt Tuy nhiên, phần lớn thông số quan trọng áp suất vỉa, áp suất vỡ vỉa lấy làm ví dụ đóng vai trị quan trọng lập kế hoạch khoan, thực tế Kỷ yếu khoa học nhiều câu hỏi đặt xác chúng Bài báo tổng hợp xu tình hình ứng dụng trí tuệ nhân tạo ngành cơng nghiệp dầu khí nói chung, lĩnh vực kỹ thuật dầu khí nói riêng Nằm chuỗi nghiên cứu phát triển ứng dụng trí tuệ nhân tạo mảng khoan khai thác dầu khí, cơng nghệ mỏ, nhóm tác giả bước đầu thực dự báo áp suất nứt vỉa cho giếng X thuộc bể Nam Côn Sơn, Việt Nam với số điểm liệu 368 Phương pháp mạng nơron nhân tạo lấy ví dụ để thực cơng việc Từ kết nghiên cứu thấy phương pháp ANN có ưu điểm sau: Sử dụng nhiều điểm liệu khác nhau, phù hợp với vùng nghiên cứu rộng, liệu đa dạng Thông số đầu vào cho mơ hình dễ dàng có Đơn giản dễ sử dụng q trình trước khoan Độ xác cao so với phương pháp dự báo truyền thống Kết dự đóa n áp suất vỡ vỉa cho mỏ X đủ độ tin cậy để sử dụng cho ứng dụng cần thiết trình thiết kế giếng lân cận vùng mỏ X cần kiểm nghiệm thêm nhiều giếng khác vùng trước nhân rộng tính ứng dụng phương pháp TÀI LIỆU THAM KHẢO ANIFOWOSE, F A., EWENLA, A O AND ELUDIORA, S I (2011) Prediction of Oil and Gas Reservoir Properties using Support Vector Machines International Petroleum Technology Conference R GHOLAMI, AR SHAHRAKI, M JAMALI PAGHALEH (2012) Prediction of hydrocarbon reservoirs permeability using support vector machine Mathematical Problems in Engineering S R SHADIZADEH, F KARIMI, M ZOVEIDAVIANPOOR (2010) Drilling Stuck Pipe Prediction in Iranian Oil Fields: An Artificial Neural Network Approach Iranian Journal of Chemical Engineering, p.29-41 515 ... liệu tổng Như mơ hình nơ- ron nhân tạo này, tác giả sử dụng thông số độ sâu, hệ số Poisson, ứng suất lớp phủ áp suất lỗ rỗng làm liệu đầu vào để dự đóa n áp suất vỡ vỉa Phương pháp nghiên cứu Sau... lượng nơ- ron lớp Số lượng nơ- ron nhỏ đào tạo mạng nhanh khơng cho kết xác Trong đó, tăng số lượng neural tăng thời gian xử lý Tác giả sử dụng cấu trúc mạng với 15 nơ- ron lớp ẩn thứ nhất, 10 nơ- ron. .. thuyết mạng n? ?ron nhân tạo, từ ứng dụng vào thực tiễn xây dựng mơ hình dự đóa n áp suất vỉa cho giếng khoan dựa liệu địa học tài liệu địa vật lý giếng khoan THÔNG SỐ ĐẦU VÀO VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN