I. Đặc điểm địa chất địa tầng khu vực nghiên cứu
Chương này tập trung vào việc phân tích đặc tính thấm của tầng móng nứt nẻ tại mỏ X, thuộc bồn trũng Cửu Long. Đá móng nứt nẻ có cấu trúc phức tạp, chịu ảnh hưởng của nhiều yếu tố địa chất như hoạt động kiến tạo và biến đổi thứ sinh. Việc hiểu rõ về cấu trúc địa chất và các thành tạo địa chất là rất quan trọng để đánh giá thấm chứa. Các nghiên cứu trước đây đã chỉ ra rằng, đá móng nứt nẻ có đặc điểm khác biệt so với các tầng chứa truyền thống, điều này đặt ra nhiều thách thức trong việc dự báo độ rỗng và độ thấm. Đặc biệt, việc sử dụng các tài liệu địa chấn và tài liệu giếng khoan là cần thiết để xây dựng mô hình địa chất chính xác. Theo đó, việc phân tích các thuộc tính địa chấn và tài liệu FMI sẽ giúp xác định được các vùng có độ rỗng cao, từ đó nâng cao độ tin cậy trong việc dự báo trữ lượng dầu khí.
1.1. Cấu trúc địa chất mỏ X
Cấu trúc địa chất của mỏ X được hình thành từ nhiều thành tạo khác nhau, trong đó đá móng nứt nẻ đóng vai trò chủ đạo. Các nghiên cứu đã chỉ ra rằng, đá móng nứt nẻ có tính chất vật lý đa dạng, ảnh hưởng đến khả năng chứa và dẫn dầu. Việc phân tích các mẫu lõi và tài liệu địa vật lý giếng khoan giúp xác định được các đặc điểm thấm chứa của đá móng. Đặc biệt, các yếu tố như độ rỗng và độ thấm của đá nứt nẻ cần được đánh giá một cách chính xác để phục vụ cho việc khai thác hiệu quả. Kết quả từ các nghiên cứu trước cho thấy, việc áp dụng các phương pháp hiện đại như ANN có thể cải thiện đáng kể độ chính xác trong việc dự báo các đặc tính này.
II. Cơ sở lý thuyết về thuật toán ANN
Chương này trình bày các khái niệm cơ bản về thuật toán ANN và ứng dụng của nó trong việc đánh giá đặc tính thấm của đá móng. Mạng nơron nhân tạo (ANN) là một công cụ mạnh mẽ trong việc xử lý và phân tích dữ liệu phức tạp. Các nghiên cứu đã chỉ ra rằng, ANN có khả năng học hỏi từ dữ liệu đầu vào và xây dựng các mô hình dự báo chính xác. Việc áp dụng ANN trong việc liên kết các thuộc tính địa chấn với độ rỗng của đá móng là một bước tiến quan trọng. Các thông số như độ rỗng và độ thấm có thể được dự đoán dựa trên các dữ liệu đầu vào từ tài liệu địa chấn và giếng khoan. Điều này không chỉ giúp nâng cao độ tin cậy trong việc dự báo mà còn giảm thiểu rủi ro trong quá trình khai thác dầu khí.
2.1. Nguyên lý hoạt động của ANN
Mạng nơron nhân tạo hoạt động dựa trên nguyên lý mô phỏng cách thức hoạt động của não bộ con người. Các nơron trong mạng được kết nối với nhau và có khả năng truyền tải thông tin. Khi nhận được dữ liệu đầu vào, mạng sẽ xử lý và đưa ra kết quả dự đoán. Việc tối ưu hóa các tham số trong mạng nơron là rất quan trọng để đạt được độ chính xác cao. Các nghiên cứu đã chỉ ra rằng, việc sử dụng các thuật toán tối ưu hóa như gradient descent có thể cải thiện hiệu suất của mạng. Đặc biệt, trong bối cảnh nghiên cứu đặc tính thấm của đá móng, việc áp dụng ANN giúp xây dựng mô hình dự báo độ rỗng một cách hiệu quả.
III. Xây dựng mô hình khối dự báo phân bố độ rỗng
Chương này tập trung vào việc xây dựng mô hình khối dự báo phân bố độ rỗng cho tầng móng mỏ X bằng thuật toán ANN. Mô hình này được xây dựng dựa trên các dữ liệu đầu vào từ tài liệu địa chấn và giếng khoan. Việc áp dụng ANN trong việc dự báo độ rỗng đã cho thấy kết quả khả quan, với hệ số tương quan cao giữa độ rỗng dự đoán và độ rỗng thực tế. Các bước xây dựng mô hình bao gồm thu thập dữ liệu, xử lý và phân tích dữ liệu, cũng như tối ưu hóa các tham số trong mạng nơron. Kết quả cho thấy, mô hình dự báo độ rỗng có thể giúp nâng cao độ tin cậy trong việc khai thác dầu khí tại mỏ X.
3.1. Phân tích dữ liệu đầu vào
Dữ liệu đầu vào cho mô hình bao gồm các tài liệu địa chấn, tài liệu giếng khoan và các thông số địa chất khác. Việc phân tích và xử lý dữ liệu là rất quan trọng để đảm bảo tính chính xác của mô hình. Các thông số như độ rỗng, độ thấm và các thuộc tính địa chấn cần được xác định rõ ràng. Kết quả phân tích cho thấy, các thuộc tính địa chấn có mối liên hệ chặt chẽ với độ rỗng của đá móng. Việc sử dụng các phương pháp phân tích hiện đại giúp tối ưu hóa quá trình thu thập và xử lý dữ liệu, từ đó nâng cao độ tin cậy của mô hình dự báo.
