Luận án Tiến sĩ Kỹ thuật Đánh giá các yếu tố không chắc chắn trong giai đoạn đầu phát triển mỏ khí ngưng tụ ST - X được nghiên cứu với mục đích xác định các yếu tố không chắc chắn và đánh giá định luợng ảnh hưởng của chúng lên kết quả dự báo khai thác đồng thời đề xuất phương án phát triển mỏ tối ưu cho mỏ ST-X với cực đại thu hồi và cực tiểu rủi ro. Đưa ra quy trình hoàn thiện đánh giá các yếu tố không chắc chắn trong công thác phát triển mỏ. Mời quý thầy cô và các em cùng tham khảo.
Tính cấp thiết của đề tài
Xây dựng mô hình mô phỏng đặc tính của mỏ dầu khí là bước quan trọng trong kế hoạch phát triển mỏ, nhưng thường gặp phải yếu tố không chắc chắn do thông tin hạn chế trong quá trình thăm dò Việc khảo sát các thông số không chắc chắn là một trong những vấn đề chính trong xây dựng mô hình, được thực hiện từ giai đoạn thăm dò đến khai thác Đặc biệt, với các mỏ chưa phát triển, nhiều yếu tố không chắc chắn ảnh hưởng đến ứng xử và dự báo khai thác Quá trình dự báo này đóng vai trò quan trọng trong quản lý và lập kế hoạch phát triển mỏ Để nghiên cứu ảnh hưởng của các yếu tố này, mô phỏng vỉa được xây dựng với nhiều dữ liệu đầu vào khác nhau, và việc này tốn nhiều thời gian Do đó, các phương pháp thiết kế thực nghiệm và bề mặt phản hồi kết hợp với mô phỏng Monte Carlo đã được áp dụng để xác định những thông số không chắc chắn ảnh hưởng nhất đến kết quả dự báo khai thác, từ đó đưa ra dự báo có độ tin cậy cao, giảm thiểu rủi ro và đề xuất phương án phát triển mỏ tối ưu.
Hầu hết các mỏ dầu khí mới phát hiện ở Việt Nam đều là mỏ vừa và nhỏ với địa chất phức tạp, như mỏ khí ngưng tụ ST-X tại lô 15.10 ngoài khơi Kết quả thử vỉa cho thấy độ thấm trung bình thấp, tính bất đồng nhất cao và có ít nhất hai vùng chất lưu khác nhau Cấu trúc địa chất của mỏ bị chia cắt nhiều, cùng với tính chất thấm vỉa kém, đã làm tăng sự không chắc chắn trong phát triển mỏ Do đó, nghiên cứu và đánh giá các yếu tố không chắc chắn là cần thiết, với mục tiêu xây dựng quy trình tổng quát trong đánh giá yếu tố không chắc chắn bằng mô phỏng vỉa, phục vụ cho phát triển các mỏ cận biên khác có yếu tố không chắc chắn cao.
Cơ sở dữ liệu
Để hoàn thành nghiên cứu này, toàn bộ các tài liệu của mỏ ST-X đã được sử dụng như:
• Tài liệu địa chất chung, thu nổ và minh giải địa chấn của lô 15.10.
Tài liệu địa chất, địa chấn và địa vật lý, cùng với dữ liệu MDT, DST, phân tích mẫu đặc biệt và phân tích PVT, cung cấp thông tin quan trọng cho các giếng thăm dò thẩm lượng mỏ ST-X.
• Các báo cáo nghiên cứu kỹ thuật của công ty Cửu Long JOC như báo cáo trữ lượng, báo cáo phát triển mỏ ST-X.
Ngoài ra một số nguồn tài liệu đã được chọn lọc và tham khảo như:
• Nguồn luận văn, luận án có đề tài liên quan đến vấn đề nghiên cứu về yếu tố không chắc chắn, mô hình dòng chảy trong và ngoài nước
Các bài báo SPE và nghiên cứu khoa học liên quan đến vấn đề không chắc chắn trong việc xây dựng mô hình các mỏ khí ngưng tụ trên toàn cầu đóng vai trò quan trọng trong việc cải thiện hiểu biết về tài nguyên năng lượng Những nghiên cứu này cung cấp cái nhìn sâu sắc về các yếu tố không chắc chắn ảnh hưởng đến hiệu suất khai thác và quản lý mỏ khí, từ đó giúp tối ưu hóa quy trình phát triển và khai thác tài nguyên.
• Giáo trình kỹ thuật có liên quan đến các phương pháp thống kê thực nghiệm và mô hình hoá.
Ý nghĩa khoa học và thực tiễn
Ý nghĩa khoa học
Khảo sát và đánh giá định lượng các yếu tố không chắc chắn là cần thiết để hiểu rõ ảnh hưởng của chúng đến kết quả dự báo Việc này giúp kiểm soát và giảm thiểu rủi ro trong phát triển mỏ, từ đó nâng cao hiệu quả và quản lý mỏ tốt hơn trong tương lai.
• Kết quả nghiên cứu này có thể được dùng như một tài liệu tham khảo cho các nghiên cứu liên quan.
Ý nghĩa thực tiễn
Quy trình đánh giá ảnh hưởng của các yếu tố không chắc chắn từ giai đoạn thăm dò, thẩm lượng đến phát triển mỏ là rất quan trọng Quy trình này giúp nhận diện và phân tích các rủi ro tiềm ẩn, đặc biệt là đối với những mỏ phức tạp, từ đó lựa chọn phương án phát triển tối ưu Việc áp dụng quy trình này không chỉ nâng cao hiệu quả khai thác mà còn đảm bảo an toàn và bền vững cho các dự án mỏ.
Việc áp dụng phương pháp nghiên cứu các yếu tố không chắc chắn và ảnh hưởng của chúng đã giúp rút ngắn thời gian và khối lượng công việc trong phát triển và quản lý mỏ, mang lại ý nghĩa quan trọng cho ngành này.
Nghiên cứu này áp dụng quy trình mới tại mỏ ST-X, nhằm phát triển mỏ một cách tối ưu, đảm bảo thu hồi tối đa tài nguyên và giảm thiểu rủi ro.
Xây dựng bề mặt phải hồi ảnh hưởng của các yếu tố không chắc chắn đến thu hồi dầu khí thông qua mô phỏng Monte Carlo đã giúp giảm đáng kể thời gian xử lý trong việc hiệu chỉnh mô hình và dự báo khai thác.
Những điểm mới của luận án
Xây dựng quy trình tổng thể để nhận diện, sàng lọc và đánh giá định lượng ảnh hưởng của các yếu tố không chắc chắn trong phát triển mỏ Quy trình này mang lại phương pháp tính toán nhanh chóng khi có sự thay đổi về thông số.
Việc áp dụng phương pháp thiết kế thực nghiệm và bề mặt phản hồi giúp nhận diện và sàng lọc các yếu tố không chắc chắn, đồng thời xác định rõ những thông số có ảnh hưởng lớn nhất và nhỏ nhất đến kết quả khảo sát Nhờ đó, có thể loại bỏ những thông số ít ảnh hưởng và giảm thiểu rủi ro trong dự báo khai thác.
Việc áp dụng phương pháp mô phỏng Monte Carlo kết hợp với bề mặt phản hồi giúp rút ngắn thời gian và khối lượng công việc trong quá trình mô phỏng, từ đó cho phép tính toán các cấp trữ lượng thu hồi đáng tin cậy P10, P50, P90, mang lại kết quả dự báo sản lượng khai thác trong tương lai chính xác hơn.
Quy trình đánh giá các yếu tố không chắc chắn trong nghiên cứu này có thể áp dụng rộng rãi cho công tác nghiên cứu và định lượng ảnh hưởng của các thông số không chắc chắn Điều này đặc biệt quan trọng trong quá trình thăm dò, thẩm lượng và tính toán kinh tế cho các mỏ dầu khí trong tương lai.
Các luận điểm bảo vệ
Hệ phương pháp thiết kế thực nghiệm và phương pháp bề mặt phản hồi được áp dụng trong mô hình mô phỏng vỉa, giúp sàng lọc và đánh giá ảnh hưởng của các thông số không chắc chắn đến kết quả dự báo khai thác mỏ khí ngưng tụ ST-X.
Phương pháp mô phỏng Monte Carlo trên bề mặt phản hồi cung cấp các cấp P10, P50, P90, giúp dự đoán chính xác sản lượng khai thác trong tương lai của mỏ khí ngưng tụ ST-X.
Bố cục và khối lượng của luận án
Luận án dài 135 trang, bao gồm 23 biểu bảng, 81 hình vẽ và đồ thị, cùng 11 công trình đã công bố, trong đó có 4 công trình liên quan trực tiếp đến luận án và 36 tài liệu tham khảo Nội dung của luận án được chia thành phần giới thiệu chung, kết luận, kiến nghị và 03 chương chính.
Luận án này nhấn mạnh tính cấp thiết của đề tài, với mục đích và nhiệm vụ nghiên cứu rõ ràng Đối tượng và phạm vi nghiên cứu được xác định cụ thể, cùng với cơ sở tài liệu và phương pháp nghiên cứu phù hợp Ý nghĩa thực tiễn và khoa học của luận án cũng được làm nổi bật, đồng thời trình bày những điểm mới cùng hai luận điểm bảo vệ chính của nghiên cứu.
Chương 1 cung cấp cái nhìn tổng quan về lĩnh vực nghiên cứu và đối tượng khảo sát, tập trung vào việc phân tích lý thuyết và ứng dụng định lượng các yếu tố không chắc chắn ảnh hưởng đến sự phát triển mỏ, cả trong nước và quốc tế Nội dung chương cũng nêu rõ các điều kiện tự nhiên, đặc điểm địa chất và địa tầng của mỏ ST-X, cùng với quá trình hình thành các tích tụ dầu khí tại đây Ngoài ra, chương còn tóm tắt lịch sử tìm kiếm, thăm dò và đánh giá trữ lượng dầu khí tại mỏ ST-X.
Chương 2 của luận án trình bày cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu, bao gồm lý thuyết về thiết kế thực nghiệm và bề mặt phản hồi Bài viết nêu rõ các bước xây dựng quy trình đánh giá ảnh hưởng của các yếu tố không chắc chắn, đồng thời giới thiệu hệ phương pháp thiết kế thực nghiệm và phương pháp bề mặt phản hồi, ứng dụng trong mô hình mô phỏng vỉa.
Chương 3 trình bày kết quả nghiên cứu và đánh giá ảnh hưởng của các yếu tố không chắc chắn đến dự báo khai thác mỏ khí ngưng tụ ST-X Dựa trên quy trình xây dựng ở chương 2, bài viết tổng hợp các kết quả dự báo và đưa ra khoảng tin cậy P10, P50, P90 cho sản lượng khai thác Cuối cùng, chương này đề xuất phương án phát triển tối ưu cho mỏ ST-X nhằm nâng cao hiệu quả khai thác.
Cuối cùng là phần kết luận và kiến nghị, danh mục các công trình công bố có liên quan đến luận án và tài liệu tham khảo.
TỔNG QUAN VỀ LĨNH VỰC VÀ ĐỐI TƯỢNG NGHIÊN CỨU
Cơ sở lý thuyết
Để khảo sát và nghiên cứu ảnh hưởng của các thông số không chắc chắn đến mô hình dự báo khai thác dựa trên số liệu thực tế, việc phân tích thí nghiệm (mẫu lõi, chất lưu) và lựa chọn cơ sở lý thuyết là rất quan trọng Phương án lựa chọn cần đảm bảo các yếu tố cần thiết để đạt được kết quả chính xác và hiệu quả.
Để đảm bảo hiệu quả trong việc lấy toàn bộ khoảng biến thiên của một thông số trong không gian đa chiều, cần thực hiện một cách đại diện với số lượng thực nghiệm tối thiểu.
• Đảm bảo tất cả khoảng của mỗi chiều được lấy mẫu cũng như những vùng khác của không gian mẫu;
Đảm bảo khả năng sàng lọc và đánh giá ảnh hưởng của các thông số không chắc chắn trong không gian mẫu đến kết quả khảo sát là rất quan trọng Việc này giúp xác định khoảng biến thiên và cải thiện độ chính xác của các kết quả thu được.
• Đảm bảo có thể nhận diện những thông số ảnh hưởng nhiều nhất đến đại lượng xem xét;
• Đảm bảo tối ưu hoá: nhằm xác định sự kết hợp giá trị của các thông số đầu vào sao cho tối ưu đại lượng cần xem xét;
• Đảm bảo chạy mô phỏng bằng phương pháp Monte Carlo;
• Đảm bảo số lượng chạy mô phỏng là ít nhất, thông tin lấy được là nhiều nhất và mang tính đại diện nhất;
Tác giả đã áp dụng lý thuyết hệ phương pháp thiết kế thực nghiệm và phương pháp bề mặt phản hồi, kết hợp với phương pháp mô phỏng Monte Carlo, làm nền tảng cho nghiên cứu của mình Các chi tiết về cơ sở lý thuyết sẽ được trình bày trong các mục tiếp theo.
2.1.1 Phương pháp thiết kế thực nghiệm
2.1.1.1 Định nghĩa thiết kế thực nghiệm
Thiết kế thực nghiệm là quá trình thực hiện thí nghiệm nhằm tạo ra các thực nghiệm đại diện cho toàn bộ không gian mẫu với số lượng tối thiểu Quá trình này bao gồm việc thay đổi các giá trị thông số đầu vào của một hệ thống và quan sát kết quả đầu ra để khảo sát ảnh hưởng của từng thông số Để xây dựng thiết kế thực nghiệm, trước tiên cần xác định vấn đề cần giải quyết, sau đó lựa chọn các thông số đầu vào cùng với khoảng biến thiên của chúng Trong thiết kế thực nghiệm, hàm mục tiêu và bộ số các thực nghiệm được tạo ra được gọi là biến kết quả và không gian mẫu.
Trong giai đoạn đầu của thiết kế thực nghiệm, các thông số không chắc chắn được xác định với khoảng giá trị từ thấp đến cao Các thực nghiệm sẽ được tiến hành với những giá trị khác nhau của các thông số này, và kết quả sẽ được đo đạc cho mỗi lần chạy Phân tích sẽ dựa trên kết quả thu được từ từng lần chạy tương ứng với sự thay đổi của các thông số không chắc chắn.
Chi tiết mô hình thiết kế thực nghiệm được mô tả trong Hình 2.1.
Hình 2.13: Mô hình thiết kế thực nghiệm.
2.1.1.2 Ứng dụng của các phương pháp thiết kế thực nghiệm
Việc ứng dụng các phương pháp thiết kế thực nghiệm giúp sàng lọc và đánh giá ảnh hưởng của các thông số không chắc chắn đến kết quả khảo sát, đồng thời giảm thời gian chạy mô phỏng Điều này mang lại thông tin hiệu quả về ảnh hưởng riêng lẻ và tương tác của các thông số này với số lượng thực nghiệm tối thiểu Trong hầu hết các nghiên cứu kỹ thuật, thiết kế thực nghiệm được sử dụng với ba mục đích chính.
Đánh giá không gian mẫu ban đầu là bước quan trọng trước khi áp dụng thuật toán tối ưu để tìm ra mô hình hiệu chỉnh tốt nhất Phương pháp Latin Hypercube được sử dụng phổ biến trong quá trình này, vì nó đảm bảo rằng toàn bộ không gian mẫu được đại diện đầy đủ.
Phân tích độ nhạy giúp xác định mối liên hệ giữa các thông số không chắc chắn và kết quả khảo sát, từ đó sàng lọc các thông số có ảnh hưởng lớn nhất Biểu đồ Tornado và kiểm tra mô hình là công cụ hữu ích trong quá trình này Phương pháp một giá trị thay đổi tại một thời điểm (One-Value-at-A-Time) là phương pháp phổ biến nhất được sử dụng để thực hiện phân tích này.
• Phân tích yếu tố không chắc chắn dựa trên mô hình bề mặt phản hồi và mô phỏng Monte Carlo.
2.1.1.3 Các phương pháp thiết kế thực nghiệm phổ biến
Trong nghiên cứu lĩnh vực dầu khí, có nhiều phương pháp thiết kế thực nghiệm được áp dụng, tùy thuộc vào mục đích nghiên cứu, chi phí, thời gian, số lượng thông số không chắc chắn, và kiến thức của người thực hiện Một số phương pháp phổ biến bao gồm Randomized Complete Block Design, Central Composite, Box-Behnken, và Optimal Design, nhờ vào những lợi ích và thuận tiện mà chúng mang lại Chi tiết về từng phương pháp sẽ được mô tả dưới đây.
2.1.1.3.1 One – Value – at – A – Time (OVAT)
Phương pháp phân tích độ nhạy (sensitivity analysis) thường sử dụng một giá trị duy nhất của thông số không chắc chắn, chỉ thay đổi giữa hai mức cao và thấp cho mỗi trường hợp mô phỏng Phương pháp này tương tự như thiết kế các yếu tố đầy đủ (Full Factorial Design) với độ lệch (deviation) bằng 1 Số lượng chạy mô phỏng cần thiết là (2 x Nup + 1), trong đó Nup là số lượng thông số không chắc chắn, và cần thêm một trường hợp base case với giá trị ban đầu của thông số không chắc chắn Hình 2.2 và Hình 2.3 mô tả quá trình chạy mô phỏng với hai thông số không chắc chắn khác nhau.
Hình 2.15: Sự thay đổi của các thông số không chắc chắn cho mỗi lần chạy.
Biểu đồ Tornado giúp nhận diện tác động của các yếu tố không chắc chắn đến một đại lượng kết quả cụ thể Hình 2.4 minh họa rõ ràng cách thức hoạt động của biểu đồ này.
2.1.1.3.2 Thiết kế Plackett - Burman (thiết kế bậc 2)
Phương pháp thiết kế Plackett-Burman, được giới thiệu bởi R.L Plackett và J.P Burman vào năm 1946, là một công cụ hiệu quả để xác định các yếu tố độc lập ảnh hưởng đến các đại lượng đo được Phương pháp này cho phép khảo sát nhiều thông số không chắc chắn với số lần thí nghiệm tối thiểu, nhờ đó giúp tiết kiệm chi phí và thời gian Plackett-Burman thường được áp dụng để sàng lọc và nhận diện các yếu tố có ảnh hưởng lớn nhất đến kết quả nghiên cứu.
Số lần thực nghiệm (runs) là bội số của 4 cho N thông số không chắc chắn Ví dụ:
8 lần chạy mô phỏng cho 7 thông số không chắc chắn.
24 lần chạy mô phỏng cho 23 thông số không chắc chắn.
Khi so sánh ảnh hưởng giữa các thông số, sự tương tác giữa chúng được giả định là không đáng kể, chỉ sử dụng các giá trị thấp và cao của các thông số này.
Phương pháp này dựa trên ma trận Hadamard, trong đó hai hàng hoặc cột cạnh nhau có một nửa ô có giá trị giống nhau (thấp/cao) và nửa còn lại có giá trị ngược lại (cao/thấp) Dòng đầu tiên, hay còn gọi là thực nghiệm đầu tiên, được ghi trong bảng thiết kế Dòng thứ hai được tạo ra bằng cách dịch chuyển các phần tử của dòng đầu tiên sang trái một vị trí, và quy tắc này được áp dụng cho các dòng tiếp theo Cuối cùng, các giá trị thấp của thông số không chắc chắn được thêm vào dòng cuối cùng với giá trị -1.
Một ví dụ cho thiết kế thực nghiệm Plackett-Burman cho 11 thông số, cần 12 lần chạy mô tả như Hình 2.6 [16].
Hình 2.18: Thiết kế thực nghiệm Plackett - Burman cho 11 thông số
Phương pháp nghiên cứu
Dựa trên lý thuyết đã khảo sát trong mục 2.1, tác giả đã xây dựng một quy trình tổng thể để đánh giá định lượng ảnh hưởng của các yếu tố không chắc chắn đến phương án phát triển mỏ.
Quy trình này bao gồm năm bước chính sau:
Bước 1: Nhận diện các yếu tố không chắc chắn và xác định khoảng biến thiên (miền phân bố giá trị) của chúng;
Bước 2: Sàng lọc yếu tố không chắc chắn;
Bước 3: Hiệu chỉnh mô hình;
Bước 4: Xây dựng phương án phát triển mỏ;
Bước 5 bao gồm việc xây dựng bề mặt phản hồi của hàm mục tiêu thu hồi cộng dồn (FOPT) và áp dụng mô phỏng Monte Carlo để tính toán khoảng tin cậy tại các mức P10 và P50.
P90 cho kết quả dự báo sản lượng khai thác từ đó đưa ra phương án phát triển mỏ tối ưu
Chi tiết các bước của quy trình này được trình bày trong Hình 2.20
Hình 2.32: Quy trình đánh giá sự ảnh hưởng của các yếu tố không chắc chắn.
Bước đầu tiên trong quy trình là xác định các yếu tố không chắc chắn thông qua việc phân tích số liệu Sử dụng phương pháp thống kê, ta thiết lập khoảng biến thiên và dạng phân bố của từng yếu tố để hiểu rõ hơn về sự biến động và tính chất của chúng.
Bước 2 là quá trình sàng lọc các yếu tố không chắc chắn Sau khi xác định và thiết lập khoảng biến thiên cho các thông số này, phương pháp phân tích độ nhạy được áp dụng để đánh giá ảnh hưởng của từng thông số đến kết quả mô hình, thông qua biểu đồ Tornado và bảng hệ số Pearson Tiếp theo, các phương pháp thiết kế thực nghiệm được sử dụng để đưa tập mẫu vào mô phỏng, với mục tiêu tối thiểu hóa sai lệch so với dữ liệu thực tế nhằm hiệu chỉnh mô hình Kết quả là các thông số có ảnh hưởng ít sẽ được loại bỏ, giúp giảm thiểu độ phức tạp trong việc tính toán hàm mục tiêu.
Bước 3 là quá trình hiệu chỉnh mô hình, nhằm tối ưu hóa mô hình dựa trên dữ liệu thu thập và số liệu khai thác thực tế Mục tiêu của bước này là đảm bảo rằng mô hình có chất lượng cao, đại diện cho một mỏ thực tế và đáng tin cậy cho việc đánh giá và dự báo khai thác.
Trong bước này, chúng tôi xây dựng một bề mặt phản hồi của hàm mục tiêu nhằm đánh giá ảnh hưởng của các thông số không chắc chắn Mỗi thông số được xác định với ba mức giá trị: cao, thấp và giá trị ban đầu, trong đó giá trị ban đầu tương ứng với mô hình nguyên thủy chưa được hiệu chỉnh Giá trị cao và thấp được xác định dựa trên phân tích thống kê từ kết quả thử vỉa Để đánh giá chất lượng mô hình sau khi hiệu chỉnh, hàm mục tiêu được thiết lập để tối ưu hóa độ sai lệch giữa kết quả mô phỏng và giá trị lịch sử khai thác Qua quá trình tối ưu hóa, mức độ sai lệch được điều chỉnh về mức chấp nhận được, từ đó xác định mô hình hiệu chỉnh tốt nhất trong thời gian ngắn nhất để phục vụ cho dự báo khai thác.
Bước 4 trong quy trình phát triển mỏ là xây dựng phương án phát triển, được điều chỉnh từ các giá trị khác nhau của các thông số không chắc chắn trong quá khứ và các giả thiết về yếu tố không chắc chắn trong tương lai Các yếu tố này bao gồm số lượng giếng khoan, vị trí giếng, thời gian khoan, khả năng cho dòng, hiệu suất làm việc và hệ số nhiễm bẩn Dự báo khai thác dựa trên mô hình tích hợp các yếu tố không chắc chắn này sẽ cung cấp một khoảng thay đổi cho kết quả dự báo khai thác.
Bước cuối cùng trong quy trình là xây dựng bề mặt phản hồi của hàm mục tiêu thu hồi cộng dồn (FOPT) và áp dụng mô phỏng Monte Carlo.
Trong bước này, phương pháp bề mặt phản hồi được sử dụng để xây dựng một phương trình hồi quy đa biến, thay thế cho việc thực hiện mô phỏng thực tế thông qua mô phỏng Monte Carlo với khoảng 10.000 lần chạy Mục tiêu là giảm thiểu thời gian nghiên cứu và đồng thời xây dựng hàm phân bố xác suất cho kết quả sản lượng dầu tích lũy Qua đó, có thể tính toán kết quả dự báo khai thác với các mức độ tin cậy khác nhau ở các cấp P10, P50, P90, nhằm đưa ra phương án phát triển mỏ tối ưu.
- Mô phỏng được thiết lập từ thiết kế thực nghiệm (LH);
- Lựa chọn các thời điểm dự báo và kết quả khảo sát (FGPT, FOPT, FWPT) trong tương lai cần tính toán;
- Kiểm tra chất lượng tin cậy của mô hình bề mặt phản hồi;
- Chạy mô phỏng Monte Carlo dựa trên mô hình bề mặt phản hồi;
- Tính toán độ tin cậy (P10, P50, P90) từ kết quả mô phỏng Monte Carlo;
Trong chương này, tác giả đã nghiên cứu các lý thuyết về phương pháp nghiên cứu nhằm đánh giá tác động của các yếu tố không chắc chắn đối với chiến lược phát triển mỏ.
Dựa trên khảo sát và nghiên cứu, lý thuyết về hệ phương pháp thiết kế thực nghiệm và phương pháp phù hợp đã được tác giả áp dụng làm cơ sở lý thuyết cho nghiên cứu của mình, đáp ứng đầy đủ các tiêu chí cần thiết.
Dựa trên cơ sở lý thuyết, tác giả đã xây dựng một quy trình tổng thể để đánh giá định lượng ảnh hưởng của các yếu tố không chắc chắn đối với phương án phát triển mỏ.
Chi tiết của quy trình bao gồm nhưng bước chính sau:
1 Nhận diện các yếu tố không chắc chắn và xác định khoảng biến thiên (miền phân bố giá trị) của chúng;
2 Sàng lọc yếu tố ảnh hưởng lớn bằng bề mặt phản hồi;
4 Xây dựng phương án phát triển mỏ;
5 Xây dựng bề mặt phản hồi của hàm mục tiêu thu hồi cộng dồn (FOPT) và ứng dụng mô phỏng Monte Carlo Tính toán khoảng tin cậy ở các cấp P10, P50, P90 cho kết quả dự báo sản lượng khai thác từ đó đưa ra phương án phát triển mỏ tối ưu.Quy trình này sẽ được dùng làm cơ sở nghiên cứu và đánh giá kết quả trình bày trong chương 3.
KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
Xác định các yếu tố không chắc chắn từ phân tích thử vỉa (DST)
Thử vỉa được thực hiện trên các giếng ST-A (tập cát D, E và F), ST-B (Móng), ST-C (tập cát E và F) và ST-D (tập cát E) Kết quả phân tích dữ liệu thử vỉa được tóm tắt trong Bảng 3.1, cho thấy sự phức tạp của vỉa thông qua số liệu thử vỉa DST, MDT và PVT Dữ liệu MDT từ các giếng thăm dò và thẩm lượng được trình bày trong Hình 3.1, cùng với khả năng xuất hiện ba chế độ PVT được nêu rõ trong Bảng 3.2.
Bảng 3.13:Tính chất dòng chảy từ các thử vỉa.
Tầng sản phẩm/DST Độ thấm Áp suất suy giảm Ghi chú
Tập F Cao Thấp Ảnh hưởng của đường bao quanh
Tập E Cao Thấp Ảnh hưởng của đường bao quanh
Tầng Móng Rất thấp Cùng hệ thống áp suất với tập
DST#1 Tập F Rất thấp Rất cao Ảnh hưởng của đường bao quanh
Tập E Rất thấp Tính liên thông kém
Tập E Rất thấp Rất cao Ảnh hưởng của đường bao quanh
Bảng 3.14:Số liệu PVT lấy từ các giếng thăm dò và thẩm lượng.
Tên giếng Thành hệ Chất lưu Pb/Pd
Hình 3.33: Số liệu MDT lấy từ các giếng thăm dò và thẩm lượng.
Kết quả phân tích số liệu thử vỉa cho thấy độ thấm và tính liên thông của vỉa mỏ ST-X là từ thấp đến trung bình Quá trình suy giảm và phục hồi áp suất tại giếng ST-X cho thấy áp suất phục hồi cuối cùng giảm so với áp suất vỉa ban đầu trong tất cả các DST, chỉ ra hệ thống thấm kém và mức độ liên thông thấp với các đường bao quanh dòng chảy Đạo hàm của áp suất phục hồi theo thời gian cũng xác nhận tính lưu thông kém của vỉa, với áp suất phục hồi quanh hoặc giảm rõ rệt do bán kính ảnh hưởng tăng lên Hiện tượng “condensat blockage” được quan sát qua việc áp suất dòng chảy đáy giếng giảm xuống dưới áp suất điểm sương.
Hình 3.34: Sự suy giảm áp suất trong quá trình thử vỉa giếng ST-A.
Phân tích đạo hàm được thực hiện cho các giai đoạn phục hồi ban đầu, giai đoạn chảy chính và phục hồi chính tại mỏ ST-X, chỉ tập trung vào lưu lượng khí và áp suất đáy giếng Các số liệu đầu vào cho phân tích áp suất bao gồm độ nén của nước là 4.3466e-6, độ nén khí 4.6950e-5, độ dày 163 bộ đứng, độ nén tổng 4.6799e-5, độ rỗng 10%, độ nén thành hệ 4.1093e-6, độ bão hòa nước 10% và độ nhớt của khí 0.0497 cp.
Bài viết này trình bày một ví dụ cụ thể về tài liệu thử vỉa cho giếng thăm dò ST-A, tầng E Chi tiết về lưu lượng khí và áp suất đáy giếng trong quá trình thử vỉa của giếng ST-A_Tập E được thể hiện rõ ràng trong Hình 3.3.
Mô hình đơn tầng được áp dụng trong quá trình minh giải thử vỉa giếng ST-A cho thấy sự phù hợp cao với dữ liệu áp suất đáy giếng và lưu lượng khí khai thác Kết quả minh giải chỉ ra rằng dòng chảy bị ảnh hưởng bởi biên chắn hoặc kênh dẫn, tuy nhiên, đồ thị Log-Log lại không mô tả chính xác giai đoạn dòng chảy chuyển tiếp và giai đoạn ảnh hưởng biên, làm lộ rõ những hạn chế trong việc phản ánh thực tế của vỉa.
Để giải quyết vấn đề, một mô hình đa tầng với dòng chảy tỏa tia và các đứt gãy biên song song đã được lựa chọn cho phân tích Qua quá trình hiệu chỉnh theo đồ thị đường đạo hàm áp suất trong thử vỉa, kết quả cho thấy sự ảnh hưởng rõ rệt của dòng chảy chuyển tiếp hướng tâm và tác động của đường biên xung quanh, đồng thời biểu hiện áp suất gợi ý về sự tồn tại của hai biên.
Mô hình dòng chảy tỏa tia phức hợp với các đường biên song song được áp dụng hiệu quả cho quá trình minh giải, cho thấy đây là mô hình tối ưu nhất để đánh giá ảnh hưởng của đường biên Phân tích phù hợp với đồ thị Log-Log chỉ ra rằng kh đạt giá trị 3300 mdft và Skin là -1.7, như thể hiện trong Hình 3.6.
Mô hình tổng hợp được áp dụng nhằm đáp ứng việc làm phù hợp cho cả đạo hàm và toàn bộ quá trình thử vỉa, cho thấy hệ thống chảy xuyên tỏa với các biên chắn song song Kết quả cho thấy các loại biên dòng qua đường đạo hàm áp suất đổi gốc dốc và hướng lên, với khoảng cách biên dòng đến giếng phụ thuộc vào bề dày thực tầng minh giải, cụ thể là 675 bộ và 44 bộ Chỉ có tầng cát có độ thấm cao mới thể hiện rõ ảnh hưởng của biên, trong khi mô hình đơn tầng cho thấy các biên ở khoảng cách gần giếng hơn so với mô hình đa tầng Tuy nhiên, trong quá trình minh giải, việc xác định chính xác các biên cản dòng như đứt gãy và kênh chắn do lấp đầy xi măng gặp nhiều khó khăn, tạo ra yếu tố không chắc chắn lớn ảnh hưởng đến phương án phát triển mỏ và hiệu quả thu hồi dầu.
Hình 3.36: Đồ thị Log – Log của giếng ST-A (mô hình đơn tầng và biên chắn).
Hình 3.37: Đồ thị bán Log cho giai đoạn phục hồi của giếng ST-A (mô hình đa tầng).
Hình 3.38: Đồ thị Log – Log của giếng ST-A (mô hình đa tầng và dòng chảy tỏa tia).
Hình 3.39: Đồ thị Log-Log của giếng ST-A (mô hình đa tầng và biên chắn song song).
Tóm tắt kết quả thử vỉa giếng ST-A, TậpE
• Độ nhạy của đạo hàm từ thử vỉa số #1 giếng ST-A cho thấy biểu hiện dòng chảy xuyên tỏa phức hợp với các tác động của biên;
• 2 biên đã được khảo sát gần với giếng (675 bộ và 44 bộ từ giếng);
• Giá trị Kh ~ 3300 mdft; độ thấm trung bình ~ 21.3 mD;
• Skin bằng -1.7 cho thấy sự phá hủy không đáng kể;
• Áp suất vỉa ban đầu vào khoản 8105 psi tại độ sâu đo 3556 mTVDSS;
Kết quả phân tích DST của giếng ST-C và ST-D cho thấy sự hình thành dòng chảy hai pha, với giếng ST-C đã phát hiện condensat ở đáy Dòng chảy đa pha và tích tụ condensat trong quá trình khai thác tạo ra sự không chắc chắn lớn, ảnh hưởng đến hiệu quả thu hồi dầu Do đó, cần thiết phải đưa ra các giải pháp xử lý trong giai đoạn phát triển.
Mô hình đa tầng với các yếu tố biên cản dòng đã phản ánh chính xác tình trạng thực tế của vỉa Tuy nhiên, khoảng cách từ biên cản dòng đến giếng là một yếu tố không chắc chắn, và nó cũng tác động đến hệ số thu hồi.
3.1.2 Tổng hợp kết quả phân tích số liệu thử vỉa
Các bước tương tự được áp dụng cho tất cả các thử vỉa trong mỏ ST-X, với các tham số có giá trị được thể hiện trong Hình 3.8 đến Hình 3.10.
Hình 3.40: Kết quả độ thấm từ phân tích thử vỉa.
Hình 3.41: Kết quả các biên từ phân tích thử vỉa.
Hình 3.42: Kết quả vây condensat từ phân tích thử vỉa
Bảng 3.3 và 3.4 và trình bày số liệu kết quả phân tích DST theo mô hình đơn tầng và đa tầng.
Bảng 3.15: Tổng hợp kết quả minh giải DST bằng mô hình đơn tầng.
Bảng 3.16 Tổng hợp kết quả minh giải DST bằng mô hình đa tầng.
Kết quả minh giải DST chỉ ra rằng giai đoạn dòng tỏa tia giả ổn định có độ thấm trung bình từ 0.001 đến 220md Khoảng giá trị này cho thấy độ thấm của mỏ ST-X biến đổi đáng kể, tạo ra một yếu tố không chắc chắn ảnh hưởng trực tiếp đến hệ số thu hồi.
Kết quả thử vỉa cho thấy có nhiều yếu tố không chắc chắn được nhận diện tại mỏ ST-X Các yếu tố chính ảnh hưởng đến biểu hiện của vỉa và hệ số thu hồi vỉa đã được xác định và phân loại thành các nhóm dưới đây.
• Phân bố độ thấm/ giá trị tuyệt đối/ biến thiên theo độ sâu;
• Sự liên kết vỉa/ ảnh hưởng biên;
• Hiệu quả hoàn thiện giếng (Skin);
• Ảnh hưởng của sự vây Condensat đến chỉ số khai thác (Độ thấm tương đối);
Dựa trên kết quả phân tích số liệu thử vỉa, miền giá trị của các yếu tố không chắc chắn được xác định thông qua phương pháp thống kê Biểu đồ hàm mật độ xác suất (PDF) và hàm mật độ tích lũy (CDF) trong Hình 3.11 cho thấy miền giá trị của skin là (-2,8), perm là (0.001, 200), cùng với khoảng cách từ biên đến giếng thiết kế Những yếu tố này được sử dụng để đánh giá ảnh hưởng của các rủi ro, trong đó miền thiết kế đánh giá sẽ bao phủ vùng có tần suất xuất hiện cao nhất của các yếu tố không chắc chắn.
Chi tiết các thông số không chắc chắn đã được nhận diện trong quá trình thử vỉa được minh họa trong Bảng 3.5 dưới đây.
Miền giá trị các yếu tố không chắc chắn minh giải từ DST được minh họa trong Hình3.11.
Bảng 3.17: Thông số không chắc chắn được nhận diện trong quá trình thử vỉa
Hình 3.43: Miền giá trị các yếu tố không chắc chắn minh giải từ DST
Ứng dụng mô hình hóa, đánh giá định lượng ảnh hưởng của các yếu tố không chắc chắn
Mô hình địa chất cho mỏ ST-X đã được phát triển thông qua quy trình chi tiết, như được thể hiện trong hình 3.12 Việc xây dựng mô hình này dựa trên sự kết hợp toàn bộ dữ liệu thu thập từ các giếng thăm dò và thẩm lượng đã được khoan.
Bốn mặt phẳng, dữ liệu địa vật lý giếng khoan, mẫu lõi và 19 đứt gãy đã được minh giải và đưa vào mô hình Mặc dù các đường cong tướng trầm tích không được nhập trực tiếp, nhưng chúng được suy luận thông qua lý thuyết tập mờ từ hình dạng mẫu lõi và dữ liệu địa vật lý giếng khoan có sẵn Quá trình này bao gồm việc chỉnh sửa và hiệu chỉnh khi có ảnh hưởng biên từ các dữ liệu địa vật lý giếng khoan khác nhau, dù là rất nhỏ.
Kích thước ô lưới được sử dụng là 50 x 50 x 2.5m, với tổng cộng 38 triệu ô và 848 lớp cho tập E, cùng với 21 triệu ô và 472 lớp cho tập F Mô hình địa chất cho cả hai tập E và F được xây dựng dựa trên các hệ thống ô lưới khác nhau.
Hình 3.44: Quy trình mô hình hóa vỉa.
Dữ liệu đo địa vật lý giếng khoan đóng vai trò quan trọng trong việc xây dựng mô hình địa chất, bao gồm các tính chất tĩnh của vỉa như tướng trầm tích, độ rỗng hiệu dụng và độ bão hòa nước Trước khi tiến hành mô hình hóa tướng trầm tích và địa vật lý giếng khoan, các phân tích sâu hơn được thực hiện Hai tướng trầm tích chính được áp dụng trong quá trình này là tập cát và tập sét.
Cuối cùng, mô hình địa chất được thô hóa để tạo thành mô hình mô phỏng vỉa, với tỉ số hiệu dụng (NTG) được cân đối với thể tích đá chứa (BRV) Độ rỗng được xác định dựa trên BRV*NTG, trong khi mối quan hệ giữa độ rỗng và độ thấm được thiết lập cho từng giếng thông qua dữ liệu mẫu lõi đã được chỉnh sửa từ các tính toán áp suất dẫn truyền Các hình 3.13 đến 3.16 minh họa các mô hình tướng, phân bố độ rỗng, độ thấm và độ bão hòa.
Hình 3.46: Mô hình phân bố độ rỗng.
Hình 3.48: Mô hình phân bố độ bão hòa.
Mô hình địa chất cần được hiệu chỉnh để phản ánh chính xác ứng xử của vỉa khi có dòng chảy vào giếng, vì kết quả ban đầu không khớp với dữ liệu lịch sử khai thác Việc điều chỉnh dựa trên các thông số không chắc chắn đầu vào là cần thiết để đảm bảo mô hình tin cậy, từ đó phục vụ cho việc dự báo khai thác và tính toán mức độ tin cậy của kết quả dự báo.
Mô hình mô phỏng vỉa
Mô phỏng vỉa là phương pháp phổ biến để xác định hệ số thu hồi trong các mô hình mô phỏng vỉa toàn mỏ Nhiều nghiên cứu đã được tiến hành nhằm đánh giá các yếu tố không chắc chắn quan trọng và xác định tiềm năng của trữ lượng.
Mô hình mô phỏng vỉa mỏ ST-X được tạo ra bằng cách thô hóa ô lưới mịn của mô hình địa chất thông qua phần mềm Roxar RMS Kích thước của mô hình ô lưới mịn ban đầu là 50 x 50 x 2.5m, sau đó được thô hóa thành kích thước 200 x 200 x 5m, bao trùm cả hai tập cát E và F.
Hình 3.49: Mô hình mô phỏng mỏ ST-X (3D).
Hình 3.50: Mặt cắt qua mô hình mỏ ST-X
Hình 3.17 hiển thị mặt phẳng và hình ảnh 3D của ô lưới thô cùng vị trí các giếng thăm dò, trong khi Hình 3.18 mô tả mặt cắt giữa mô hình, làm rõ hai miền tập E và F Tổng cộng có khoảng 2.1 triệu ô, với 76 x 41 x 666 ô, trong đó có khoảng 103,107 ô được kích hoạt.
Mô hình dòng chảy trong vỉa được xây dựng dựa trên các thông số tĩnh từ mô hình địa chất như độ rỗng, độ thấm, tỉ số hiệu dụng và độ bão hòa nước, cùng với dữ liệu động như điểm tiếp xúc chất lưu, số liệu PVT và phân tích mẫu lõi SCAL Hình 3.19 thể hiện đường cong độ thấm tương đối dầu-khí, trong khi Hình 3.20 mô tả đường cong áp suất mao dẫn để tính toán độ bão hòa nước trong ô lưới mịn và thô Các đường cong này được tạo ra từ thí nghiệm áp suất mao dẫn trên mẫu lõi từ giếng ST-B và ST-C, phản ánh các nhóm đất đá dựa vào độ thấm hiệu dụng.
Hình 3.51: Đường cong độ thấm tương đối dầu-khí.
Hình 3.52: Đường cong áp suất mao dẫn.
Mô hình mô phỏng được thiết lập với hai miền chất lưu (PVT) Miền đầu tiên bao gồm tập cát E gần giếng ST-A và ST-B, cùng với toàn bộ tập cát F, được khởi tạo từ bảng hiệu chỉnh đơn pha dựa trên hiệu chỉnh EOS cho dữ liệu đa pha của giếng ST-A Miền thứ hai bao phủ giếng ST-C và ST-D, được phân loại theo bảng hiệu chỉnh đơn pha từ hiệu chỉnh EOS cho dữ liệu đa pha của giếng ST-C và ST-D, và được xác định bởi gradient đa pha tổng hợp thông qua sự biến thiên của Rs và Rv theo độ sâu.
3.2.2 Trùng khớp lịch sử khai thác
Trùng khớp lịch sử (History matching) là quá trình điều chỉnh mô hình để kết quả đạt được phù hợp với dữ liệu khai thác thực tế Quá trình này giúp đảm bảo chất lượng của mô hình, phản ánh đúng đặc điểm của mỏ thực tế và nâng cao độ tin cậy cho các dự báo khai thác.
[34] Quy trình hiệu chỉnh mô hình khai thác mỏ ST-X được mô tả như Hình 3.21 dưới đây:
Hình 3.53: Quy trình hiệu chỉnh mô hình khai thác mỏ ST-X.
Tại mỏ ST-X, việc hiệu chỉnh mô hình được thực hiện dựa trên kết quả khai thác từ quá trình thử vỉa của bốn giếng thăm dò: ST-A, ST-B, ST-C và ST-D Các thông số chính cần điều chỉnh để phù hợp với lịch sử khai thác thực tế bao gồm áp suất đáy giếng (BHP), tỷ lệ nước khai thác (Water cut) và tỷ số khí - dầu (GOR).
Trong quá trình thử vỉa mỏ ST-X, các thông số không chắc chắn đã được xác định với khoảng biến thiên và phân bố xác suất, được trình bày trong Bảng 3.6 Mỗi thông số có giá trị thay đổi theo ba mức: cao, thấp và giá trị cơ sở Giá trị cơ sở là giá trị của mô hình nguyên thuỷ chưa được hiệu chỉnh, trong khi giá trị cao và thấp được xác định dựa trên phân tích thống kê của dữ liệu.
Bảng 3.18: Khoảng biến thiên và phân bố của thông số không chắc chắn chắc chắn
Hệ số độ thấm 0.001 1.5 200 Dạng Log
Hệ số độ Skin -2 0.0 8 Không đổi
Hệ số biên chắn 0 0.5 1 Dạng Log Độ nén 3e-6 6e-6 12e-6 Chuẩn
Sau khi xác định và thiết lập khoảng biến thiên cho các thông số không chắc chắn, phương pháp phân tích độ nhạy được áp dụng để đánh giá ảnh hưởng của từng thông số đến kết quả mô hình Việc sử dụng biểu đồ Tornado và bảng hệ số Pearson giúp nhận diện các thông số ít ảnh hưởng, từ đó tiến hành sàng lọc và loại bỏ chúng nhằm giảm thiểu độ phức tạp trong tính toán hàm mục tiêu.
