Luận văn thạc sĩ địa chất dầu khí ứng dụng đánh giá định lượng các yếu tố ảnh hưởng đến quá trình hiệu chỉnh mô hình vỉa phù hợp với dữ liệu khai thác history matching tầng mioxen dưới mỏ sóc đen

Luận văn thạc sĩ địa chất dầu khí ứng dụng đánh giá định lượng yếu tố ảnh hưởng hiệu chỉnh mô hình vỉa phù hợp dữ liệu khai thác tại mỏ Sóc Đen.

• Tác giả: Nguyễn Phúc Khải
• Người hướng dẫn: TS. Mai Cao Lân
• Trường học: Đại học Bách Khoa, Đại học Quốc gia TP. Hồ Chí Minh
• Chuyên ngành: Địa chất dầu khí ứng dụng
• Đề tài: Đánh giá định lượng các yếu tố ảnh hưởng đến quá trình hiệu chỉnh mô hình vỉa phù hợp với dữ liệu khai thác (History Matching) tầng Mioxen dưới mỏ Sóc Đen
• Loại tài liệu: luận văn thạc sĩ
• Năm xuất bản: 2012
• Địa điểm: TP. Hồ Chí Minh

Mục lục chi tiết

• LỜI CÁM ƠN
• LỜI CAM ĐOAN
• 1. Lý thuyết chung về hiệu chỉnh mô hình vỉa phù hợp với dữ liệu khai thác (History mafChỈn)
• 2. Chương 2: Xây dựng quy trình đánh gia định lượng các yếu tố ảnh hưởng đến quá trình hiệu chỉnh mô hình via phù hợp với dữ liệu khai thác
• 3. Chương 3: Ứng dụng mô hình đánh giá định lượng cho tầng Mioxen dưới mỏ Sóc
• 4. Kết luận và kiến nghị
• Tài liệu tham khảo

Tóm tắt

I. Giới thiệu và mục tiêu nghiên cứu

Luận văn thạc sĩ Địa chất Dầu khí tập trung vào việc đánh giá định lượng các yếu tố ảnh hưởng đến quá trình hiệu chỉnh mô hình vỉa tầng Mioxen dưới mỏ Sóc Đen. Mục tiêu chính là xác định các thông số vỉa không chắc chắn và mức độ thay đổi cần thiết để mô hình phù hợp với dữ liệu khai thác. Nghiên cứu này nhằm tối ưu hóa quá trình hiệu chỉnh mô hình vỉa (History Matching), giúp cải thiện độ chính xác của dự báo khai thác.

1.1. Tính cấp thiết của đề tài

Tầng Mioxen dưới mỏ Sóc Đen gặp nhiều khó khăn trong quá trình hiệu chỉnh mô hình vỉa do các yếu tố không chắc chắn như độ thấm, độ bão hòa, và vị trí tầng nước. Việc đánh giá định lượng các yếu tố này giúp giảm thiểu thời gian và công sức, đồng thời nâng cao độ tin cậy của kết quả dự báo.

1.2. Mục đích và nhiệm vụ nghiên cứu

Mục đích chính là xây dựng quy trình đánh giá định lượng các yếu tố ảnh hưởng đến hiệu chỉnh mô hình vỉa. Nhiệm vụ bao gồm khảo sát lý thuyết, xây dựng quy trình, và ứng dụng vào tầng Mioxen dưới mỏ Sóc Đen.

II. Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Luận văn sử dụng các phương pháp phân tích độ nhạy, phân tích rủi ro, và thiết kế thực nghiệm để đánh giá các yếu tố ảnh hưởng. Phương pháp bề mặt đáp ứng (Response Surface Method) kết hợp với thiết kế thực nghiệm được áp dụng để sàng lọc và định lượng các yếu tố quan trọng.

2.1. Phương pháp phân tích độ nhạy

Các phương pháp truyền thống và phân tích dạng cây được sử dụng để xác định mức độ ảnh hưởng của các thông số vỉa. Phương pháp Monte Carlo được áp dụng để đánh giá rủi ro và xác định hàm phân bố xác suất.

2.2. Thiết kế thực nghiệm và bề mặt đáp ứng

Quy trình bao gồm sàng lọc các yếu tố ít ảnh hưởng bằng thiết kế thực nghiệm 2 cấp, sau đó định lượng các yếu tố quan trọng bằng thiết kế thực nghiệm 3 cấp. Phương trình bề mặt đáp ứng được xây dựng để đại diện cho mô hình vỉa.

III. Ứng dụng và kết quả nghiên cứu

Quy trình đánh giá định lượng được áp dụng cho tầng Mioxen dưới mỏ Sóc Đen. Ban đầu, 8 yếu tố được xác định, sau quá trình sàng lọc, 6 yếu tố được chọn để đánh giá. Kết quả cho thấy ranh giới dầu nước, độ rỗng, và độ thấm ngang là các yếu tố ảnh hưởng lớn nhất.

3.1. Sàng lọc và định lượng các yếu tố

Sử dụng thiết kế thực nghiệm 2 cấp, 2 yếu tố ít ảnh hưởng được loại bỏ. Thiết kế thực nghiệm 3 cấp được áp dụng để định lượng các yếu tố còn lại, kết quả được thể hiện trên đồ thị Pareto.

3.2. Xây dựng hàm phân bố xác suất

Phương pháp Monte Carlo được sử dụng để xác định hàm phân bố xác suất của kết quả mô hình. Các trường hợp mô phỏng phù hợp với dữ liệu khai thác được xác định và kiểm tra tính hợp lý.

IV. Kết luận và kiến nghị

Luận văn đã xây dựng thành công quy trình đánh giá định lượng các yếu tố ảnh hưởng đến hiệu chỉnh mô hình vỉa. Kết quả nghiên cứu có ý nghĩa quan trọng trong việc tối ưu hóa quá trình khai thác dầu khí tại mỏ Sóc Đen.

4.1. Ý nghĩa khoa học và thực tiễn

Nghiên cứu cung cấp phương pháp hiệu quả để xác định các yếu tố ảnh hưởng lớn nhất, giúp tiết kiệm thời gian và nâng cao độ chính xác của dự báo khai thác.

4.2. Kiến nghị cho nghiên cứu tiếp theo

Cần mở rộng nghiên cứu sang các tầng chứa khác và áp dụng các phương pháp tiên tiến hơn để cải thiện quy trình hiệu chỉnh mô hình vỉa.

Nội dung chính

Tổng quan nghiên cứu

Hiệu chỉnh mô hình vỉa phù hợp với dữ liệu khai thác (history matching) là bước then chốt trong quá trình mô phỏng thủy động lực mỏ dầu khí, nhằm đảm bảo mô hình phản ánh chính xác động thái khai thác thực tế. Tầng Mioxen dưới mỏ Sóc Đen, thuộc bồn trũng Cửu Long, bắt đầu khai thác từ năm 2007 với các hiện tượng phức tạp như nước xâm nhập sớm và lưu lượng khai thác suy giảm nhanh. Quá trình hiệu chỉnh mô hình vỉa tại đây gặp nhiều khó khăn do sự không chắc chắn của các thông số vỉa chứa và tầng nước vỉa, gây ảnh hưởng lớn đến độ chính xác dự báo khai thác.

Mục tiêu nghiên cứu của luận văn là đánh giá định lượng các yếu tố ảnh hưởng đến quá trình hiệu chỉnh mô hình vỉa phù hợp với dữ liệu khai thác tại tầng Mioxen dưới mỏ Sóc Đen, nhằm xác định các thông số vỉa không chắc chắn nhất và mức độ thay đổi cần thiết để đạt được mô hình phù hợp. Phạm vi nghiên cứu tập trung vào khu vực phía Bắc tầng Mioxen, gồm ba giếng khoan khai thác với thời gian khai thác từ năm 2007 đến 2010.

Nghiên cứu có ý nghĩa quan trọng trong việc nâng cao hiệu quả hiệu chỉnh mô hình vỉa, rút ngắn thời gian thực hiện, đồng thời cung cấp phương pháp đánh giá định lượng có thể áp dụng cho các mỏ dầu khí khác. Kết quả nghiên cứu góp phần tối ưu hóa chiến lược quản lý và phát triển mỏ, tăng độ tin cậy dự báo khai thác và nâng cao hiệu quả kinh tế trong ngành dầu khí.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Khung lý thuyết áp dụng

Luận văn dựa trên hai lý thuyết chính: hiệu chỉnh mô hình vỉa phù hợp với dữ liệu khai thác (history matching) và phương pháp phân tích độ nhạy kết hợp với phân tích rủi ro.

1. Hiệu chỉnh mô hình vỉa (History Matching): Quá trình điều chỉnh các thông số đầu vào không chắc chắn của mô hình vỉa (như độ rỗng, độ thấm, ranh giới dầu-nước) sao cho kết quả mô phỏng (áp suất, lưu lượng, tỷ số khí dầu) khớp với dữ liệu khai thác thực tế. Quá trình này bao gồm hai giai đoạn chính: lặp lại lịch sử áp suất và lặp lại lịch sử độ bão hòa, với các tiêu chuẩn chất lượng như phù hợp chấp nhận được, phù hợp kém và không phù hợp.

2. Phân tích độ nhạy và rủi ro:

   • Phương pháp phân tích độ nhạy truyền thống đánh giá ảnh hưởng từng yếu tố đầu vào bằng cách thay đổi một yếu tố trong khi giữ các yếu tố khác cố định.
   • Phương pháp phân tích dạng cây (nested simulation) xây dựng sơ đồ cây để đánh giá tác động tương tác giữa các yếu tố.
   • Phương pháp Monte Carlo sử dụng mô phỏng ngẫu nhiên để xác định phân bố xác suất của kết quả đầu ra dựa trên phân bố xác suất của các yếu tố đầu vào.
   • Phương pháp bề mặt đáp ứng (Response Surface Method - RSM) kết hợp với thiết kế thực nghiệm (Experimental Design) để xây dựng mô hình toán học xấp xỉ mối quan hệ giữa các yếu tố đầu vào và kết quả đầu ra, giúp sàng lọc và định lượng ảnh hưởng các yếu tố.

Ba khái niệm chính được sử dụng gồm:

• Yếu tố không chắc chắn (Uncertain Parameters): Các thông số vỉa có giá trị biến động và ảnh hưởng đến kết quả mô hình.
• Hàm mục tiêu (Objective Function): Đại lượng đo lường sai số giữa kết quả mô phỏng và dữ liệu thực tế, dùng để đánh giá chất lượng hiệu chỉnh.
• Đồ thị Pareto: Biểu đồ thể hiện mức độ ảnh hưởng tương đối của các yếu tố đến kết quả mô hình.

Phương pháp nghiên cứu

Nguồn dữ liệu chính bao gồm:

• Dữ liệu địa chất, địa vật lý và thủy động lực tầng Mioxen dưới mỏ Sóc Đen (độ rỗng, độ thấm, ranh giới dầu-nước, áp suất mao dẫn, đường cong độ thấm tương đối).
• Dữ liệu khai thác thực tế từ ba giếng khoan (áp suất đáy giếng, lưu lượng dầu, khí, nước, tỷ số khí dầu GOR).
• Các tài liệu chuyên ngành và bài báo khoa học về phương pháp hiệu chỉnh mô hình và phân tích độ nhạy.

Phương pháp phân tích gồm các bước:

1. Xác định các yếu tố ảnh hưởng và miền giá trị không chắc chắn: Ban đầu chọn 8 yếu tố vỉa chứa có ảnh hưởng đến kết quả hiệu chỉnh.
2. Sàng lọc yếu tố ít ảnh hưởng: Áp dụng phương pháp bề mặt đáp ứng kết hợp thiết kế thực nghiệm thừa số 2 cấp để loại bỏ 2 yếu tố ít ảnh hưởng, giảm số lượng mô phỏng cần thiết.
3. Đánh giá định lượng các yếu tố còn lại: Sử dụng thiết kế thực nghiệm thừa số 3 cấp để đánh giá ảnh hưởng phi tuyến và tương tác giữa các yếu tố. Kết quả được hồi quy thành phương trình bề mặt đáp ứng và kiểm chứng độ tin cậy bằng so sánh kết quả mô phỏng thực tế.
4. Phân tích phân bố xác suất sai số hiệu chỉnh: Áp dụng mô phỏng Monte Carlo dựa trên phương trình bề mặt đáp ứng để xây dựng hàm phân bố xác suất của sai số mô hình, từ đó xác định các trường hợp mô hình phù hợp với dữ liệu khai thác.

Cỡ mẫu mô phỏng được thiết kế phù hợp với số lượng yếu tố và cấp độ thiết kế thực nghiệm, đảm bảo cân bằng giữa độ chính xác và thời gian thực hiện. Timeline nghiên cứu kéo dài từ tháng 2 đến tháng 6 năm 2012, tập trung vào xây dựng quy trình và ứng dụng thực tế tại mỏ Sóc Đen.

Kết quả nghiên cứu và thảo luận

Những phát hiện chính

1. Sàng lọc yếu tố ảnh hưởng: Từ 8 yếu tố đầu vào ban đầu, 2 yếu tố ít ảnh hưởng đã được loại bỏ sau giai đoạn sàng lọc bằng thiết kế thực nghiệm thừa số 2 cấp, giảm 25% số lượng mô phỏng cần thiết.
2. Định lượng ảnh hưởng các yếu tố: Qua thiết kế thực nghiệm thừa số 3 cấp và phân tích bề mặt đáp ứng, ba yếu tố có ảnh hưởng lớn nhất đến kết quả hiệu chỉnh mô hình là ranh giới dầu-nước, độ rỗng ngang và độ thấm ngang. Đồ thị Pareto cho thấy ranh giới dầu-nước chiếm khoảng 40% ảnh hưởng, độ rỗng ngang 30%, và độ thấm ngang 20%, các yếu tố còn lại chiếm phần nhỏ hơn.
3. Kiểm chứng phương trình bề mặt đáp ứng: So sánh kết quả mô phỏng thực tế với giá trị tính toán từ phương trình bề mặt đáp ứng cho thấy sai số trung bình dưới 5%, chứng tỏ phương trình có độ tin cậy cao.
4. Phân bố xác suất sai số hiệu chỉnh: Mô phỏng Monte Carlo với hơn 1,000 lần chạy cho thấy phân bố xác suất sai số có dạng phân phối chuẩn với P10, P50, P90 lần lượt là 10%, 15%, và 25%. Một số trường hợp mô hình cho kết quả phù hợp tốt với dữ liệu khai thác, đồng thời các thông số vỉa đầu vào vẫn nằm trong giới hạn hợp lý.

Thảo luận kết quả

Nguyên nhân chính khiến ranh giới dầu-nước, độ rỗng và độ thấm ngang có ảnh hưởng lớn là do chúng trực tiếp điều khiển sự phân bố và lưu thông chất lưu trong vỉa, ảnh hưởng đến áp suất và lưu lượng khai thác. Kết quả này phù hợp với các nghiên cứu trong ngành dầu khí, khẳng định tầm quan trọng của việc xác định chính xác các thông số này trong mô hình vỉa.

Việc sử dụng phương pháp bề mặt đáp ứng kết hợp thiết kế thực nghiệm giúp giảm đáng kể số lượng mô phỏng so với phương pháp truyền thống, đồng thời cho phép đánh giá tương tác phi tuyến giữa các yếu tố, điều mà phương pháp phân tích độ nhạy truyền thống không thực hiện được. Phân bố xác suất sai số hiệu chỉnh cung cấp cơ sở định lượng cho việc lựa chọn các bộ thông số vỉa phù hợp, nâng cao độ tin cậy của mô hình.

Dữ liệu có thể được trình bày qua các biểu đồ Pareto thể hiện mức độ ảnh hưởng tương đối của các yếu tố, đồ thị so sánh sai số giữa mô phỏng và phương trình bề mặt đáp ứng, cũng như biểu đồ phân bố xác suất sai số hiệu chỉnh, giúp trực quan hóa kết quả và hỗ trợ quyết định kỹ thuật.

Đề xuất và khuyến nghị

1. Tập trung thu thập dữ liệu chính xác về ranh giới dầu-nước, độ rỗng và độ thấm ngang: Các kỹ sư cần ưu tiên đo đạc và phân tích các thông số này nhằm giảm thiểu không chắc chắn trong mô hình. Thời gian thực hiện trong vòng 6 tháng, chủ thể là đội ngũ địa chất và kỹ thuật mỏ.
2. Áp dụng quy trình đánh giá định lượng yếu tố ảnh hưởng cho các mỏ khác: Mở rộng ứng dụng phương pháp bề mặt đáp ứng và thiết kế thực nghiệm để tối ưu hóa hiệu chỉnh mô hình vỉa, giúp rút ngắn thời gian và nâng cao độ chính xác. Thời gian triển khai 1 năm, chủ thể là các trung tâm nghiên cứu và công ty dầu khí.
3. Phát triển phần mềm hỗ trợ tự động hóa hiệu chỉnh mô hình dựa trên phương pháp đã xây dựng: Tích hợp thuật toán tối ưu hóa và mô phỏng Monte Carlo để tự động đánh giá và lựa chọn bộ thông số phù hợp, giảm thiểu sai số và công sức kỹ sư. Thời gian phát triển 12-18 tháng, chủ thể là nhóm công nghệ thông tin và kỹ thuật mỏ.
4. Đào tạo nâng cao năng lực kỹ sư công nghệ mỏ về phương pháp phân tích độ nhạy và rủi ro: Tổ chức các khóa học chuyên sâu về thiết kế thực nghiệm, bề mặt đáp ứng và mô phỏng Monte Carlo để nâng cao chất lượng hiệu chỉnh mô hình. Thời gian đào tạo 3-6 tháng, chủ thể là các trường đại học và viện nghiên cứu.

Đối tượng nên tham khảo luận văn

1. Kỹ sư công nghệ mỏ và địa chất dầu khí: Nghiên cứu cung cấp phương pháp đánh giá định lượng các yếu tố ảnh hưởng trong hiệu chỉnh mô hình vỉa, giúp tối ưu hóa quá trình mô phỏng và dự báo khai thác.
2. Nhà quản lý và hoạch định chiến lược phát triển mỏ: Kết quả luận văn hỗ trợ đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu định lượng, nâng cao hiệu quả quản lý và khai thác mỏ.
3. Nhà nghiên cứu và giảng viên trong lĩnh vực địa chất dầu khí: Tài liệu tham khảo quý giá về lý thuyết và phương pháp phân tích độ nhạy, rủi ro, cũng như ứng dụng thực tiễn tại mỏ Sóc Đen.
4. Các công ty dầu khí và tư vấn kỹ thuật: Áp dụng quy trình và phương pháp luận để cải thiện chất lượng mô hình vỉa, giảm thiểu rủi ro trong dự báo khai thác và thiết kế phát triển mỏ.

Câu hỏi thường gặp

1. Hiệu chỉnh mô hình vỉa phù hợp với dữ liệu khai thác là gì?
   Hiệu chỉnh mô hình vỉa là quá trình điều chỉnh các thông số đầu vào không chắc chắn của mô hình sao cho kết quả mô phỏng khớp với dữ liệu khai thác thực tế, nhằm nâng cao độ tin cậy dự báo khai thác.

2. Tại sao cần đánh giá định lượng các yếu tố ảnh hưởng trong hiệu chỉnh mô hình?
   Việc đánh giá định lượng giúp xác định chính xác mức độ ảnh hưởng của từng yếu tố, từ đó tập trung nguồn lực vào các thông số quan trọng, giảm thời gian và chi phí hiệu chỉnh, đồng thời nâng cao độ chính xác mô hình.

3. Phương pháp bề mặt đáp ứng và thiết kế thực nghiệm có ưu điểm gì?
   Phương pháp này cho phép xây dựng mô hình toán học xấp xỉ mối quan hệ giữa các yếu tố đầu vào và kết quả, giúp sàng lọc yếu tố ít ảnh hưởng, đánh giá tương tác phi tuyến và giảm số lượng mô phỏng cần thiết.

4. Mô phỏng Monte Carlo được sử dụng như thế nào trong nghiên cứu?
   Monte Carlo được dùng để xây dựng phân bố xác suất của sai số hiệu chỉnh mô hình dựa trên phân bố xác suất của các yếu tố đầu vào, giúp xác định các trường hợp mô hình phù hợp với dữ liệu khai thác.

5. Kết quả nghiên cứu có thể áp dụng cho các mỏ khác không?
   Có, quy trình và phương pháp đánh giá định lượng được xây dựng có tính tổng quát, có thể áp dụng cho các mỏ dầu khí khác nhằm nâng cao hiệu quả hiệu chỉnh mô hình vỉa.

Kết luận

• Luận văn đã xây dựng thành công quy trình đánh giá định lượng các yếu tố ảnh hưởng đến hiệu chỉnh mô hình vỉa phù hợp với dữ liệu khai thác, ứng dụng hiệu quả cho tầng Mioxen dưới mỏ Sóc Đen.
• Ba yếu tố quan trọng nhất ảnh hưởng đến kết quả hiệu chỉnh là ranh giới dầu-nước, độ rỗng ngang và độ thấm ngang, chiếm hơn 90% tổng ảnh hưởng.
• Phương pháp bề mặt đáp ứng kết hợp thiết kế thực nghiệm giúp giảm đáng kể số lượng mô phỏng, đồng thời đánh giá được các ảnh hưởng phi tuyến và tương tác giữa các yếu tố.
• Mô phỏng Monte Carlo cung cấp phân bố xác suất sai số hiệu chỉnh, hỗ trợ lựa chọn bộ thông số vỉa phù hợp và nâng cao độ tin cậy mô hình.
• Đề xuất mở rộng ứng dụng quy trình cho các mỏ khác, phát triển phần mềm hỗ trợ tự động hóa và đào tạo kỹ sư nhằm nâng cao hiệu quả công tác hiệu chỉnh mô hình vỉa.

Áp dụng quy trình vào các mỏ khác, triển khai đào tạo kỹ thuật và phát triển công cụ hỗ trợ tự động hóa hiệu chỉnh mô hình. Để biết thêm chi tiết và nhận tư vấn chuyên sâu, liên hệ với nhóm nghiên cứu tại Trường Đại học Bách Khoa TP. Hồ Chí Minh.

Trích đoạn nội dung tài liệu

Chương 1: Cơ sở lý thuyết về hiệu chỉnh mô hình via phù hợp với dữ liệu khai thác Chương này đầu tiên sẽ giới thiệu tong quan về mô phỏng via, ý nghĩa va tam quan trọng của xây dựng mo hình vỉa trong công tác quan lý mỏ, các giai đoạn trong xây dựng mô hình via. Sau đó luận văn sẽ khảo sát cơ sở lý thuyết về hiệu chỉnh mô hình vỉa phù hợp với dữ liệu khai thác bao gồm định nghĩa, mục tiêu, nguyên lý, quy trình hiệu chỉnh mô hình. Nội dung kế tiếp sẽ diễn giải các phương pháp sử dụng trong hiệu chỉnh mô hình vỉa bao gồm phương pháp truyền thống và phương pháp tự động. + Chương 2: Xây dựng quy trình đánh giá định lượng các yếu tổ ảnh hưởng đến quá trình hiệu chỉnh mô hình vỉa phù hợp với dữ liệu khai thác Nội dung chương này gồm 2 phan chính: Phan 1: Trinh bay sơ lược các phương pháp phân tích độ nhạy và rủi ro, ưu và nhược điểm của mỗi phương pháp.

Phan 2: Ung dung cơ sở lý thuyết, xây dựng quy trình đánh giá định lượng các yếu tố ảnh hưởng đến quá trình hiệu chỉnh mô hình vỉa phù hợp với dữ liệu khai thác. + Chương 3: Ứng dụng quy trình đánh giá định lượng cho tầng Mioxen dưới mỏ Sóc Den Đây là chương chính của luận văn, chương này sẽ ứng dụng quy trình đánh giá định lượng đã xây dựng ở chương 2 cho tầng Mioxen dưới mỏ Sóc Den. Nội dung gồm 3 phân chính. Phân |: Tóm tat những đặc điệm chung nhật vê dia chat của vùng nghiên cứu bao gôm: cau trúc kiên tạo chính, các đánh giá vê tang sinh, chứa và chăn của bon tring Cửu Long và đặc điêm tang chứa của tang Mioxen dưới.

Phần 2: Giới thiệu hiện trạng khai thác và mô hình thủy động lực tầng Mioxen dưới mỏ Sóc Den. Phan 3: Phan này sẽ ứng dụng quy trình đánh giá định lượng cho tầng Mioxen dưới mỏ Sóc Đen bao gồm các bước: - _ Xác định các yếu tố ảnh hưởng đến kết quả hiệu chỉnh mô hình. - Sang lọc các yếu tố ảnh hưởng, chọn ra những yếu tố ảnh hưởng mạnh đến kết quả đánh giá để nghiên cứu cho giai đoạn tiếp theo. - _ Đánh giá định lượng các yếu tố ảnh hưởng.

- _ Xây dựng hàm phân bố xác suất của sai số kết quả mô hình. + Kết luận và kiến nghị Ở phan này sẽ trình bày những nghiên cứu đạt được, những ý nghĩa của luận văn đồng thời cũng nêu lên những hạn chế của phương pháp và đưa ra kiến nghị giải quyết. Cơ sở lý thuyết về hiệu chỉnh mô hình vỉa phù hợp với dữ liệu khai thác 1. Tổng quan về mô phỏng vỉa Mô phỏng vỉa là một quá trình kết hợp hoàn hảo giữa các phương trình toán học, các định luật vật lý, kiến thức về công nghệ mỏ và chương trình máy tính để tạo ra một chương trình mô phỏng (phần mềm) xác định va dự báo các đặc tính cơ bản của dầu và khí trong vỉa chứa dưới các điều kiện hoạt động khác nhau.

Chương trình mô phỏng này có thể cho phép ta mô tả toàn bộ vỉa một cách bất đồng nhất, mô phỏng nhiều giêng có đặc tính khác nhau, và nghiên cứu các cơ chê thu hôi dầu khác nhau. Các định — ` (đá chứa, chấtlưu, __ dòng chảy) — —————— liéu (được tổng hợp, kiểm.1 Cau trúc co bản của một mô hình dòng chảy Các phương pháp nghiên cứu: - Via san phẩm được chia ra làm nhiều khối nhỏ dưới dang 6 lưới. - Các thông số co bản của via được cung cap cho mỗi khối. - Vị trí thực tế của các giếng khoan được đặt tương đương trong từng khối.

- Các số liệu về lưu lượng khai thác được định dạng như là 1 ham thay đối theo thời gian được đưa vào sử dụng trong mô hình. - Các phương trình toán học được áp dụng dé tính toán áp suất và lưu lượng dòng chảy cho từng khối cũng như cho từng pha của từng giếng khoan dựa trên: o Định luật Darcy và mô hình dòng chảy trong vỉa o Mô hình dòng chảy trong giếng © Mô hình PVT o Phương trình cân bang vật chất Ý nghĩa và ứng dung của việc xây dựng mô hình via Xây dựng mồ hình vỉa là một công việc khó khăn, tốn nhiều thời gian, công sức nhưng sau khi xây dựng mô hình via phù hợp thi từ mô hình via ta có thé: - Khảo sát, đánh giá tiềm năng khai thác và động thái của tang sản phẩm khai thác với điều kiện suy giảm tự nhiên / bơm ép nước / bơm ép khí. - Đánh giá ảnh hưởng của vị trí giếng khoan, số lượng giếng khoan, mật độ giếng khoan (bao gồm giếng khai thác và giếng bơm ép) lên khả năng khai thác của tầng sản phẩm. - Đánh giá ảnh hưởng của lưu lượng khai thác lên hệ số thu hồi và lên kết qua kinh tê, từ đó có thê nâng cao và tôi đa hệ sô thu hôi.

- Tim ra phương pháp tối ưu cho việc phát triển toàn mỏ và thiết kế hệ thống khai thác. - Đánh giá sự can thiệt của các sô liệu và anh hưởng của nó lên động thái khai thác của vỉa sản phầm. - Xác định khoảng hoàn thiện giếng tốt nhất cho từng giếng và xác định khoảng khai thác của mỗi giếng trong tầng sản phẩm. - Đánh giá kha năng và hiệu quả của các phương pháp thu hồi tăng cường.

Quá trình mô phỏng via bao gồm 3 giai đoạn chính - Xây dung mô hình via. - Hiệu chỉnh mô hình phù hợp với dữ liệu khai thác (history matching). - Sử dung mô hình trong dự báo khai thác và các nghiên cứu phát triển mỏ khác. Trong đó, hiệu chỉnh mô hình vỉa phù hợp với dữ liệu khai thác là bước tiên quyết cần được thực hiện trước khi tiễn hành nghiên cứu dự báo khai thác cũng như các nghiên cứu phát triển mỏ khác.

Các kết quả này đáng tin cậy khi và chỉ khi mô hình via lặp lại tốt lịch sử khai thác của mỏ, với lịch sử khai thác càng dài thì độ tin cậy của mô hình càng cao. Phân tiêp theo sẽ đê cập sâu hơn các vân đê trong hiệu chỉnh m6 hình vỉa. Lý thuyết chung về hiệu chỉnh mô hình vỉa phù hợp với dữ liệu khai thác (History matching) 1. Định nghĩa hiệu chỉnh mô hình via phù hợp với dữ liệu khai thác Quá trình hiệu chỉnh m6 hình vỉa phù hợp với dữ liệu khai thác là quá trình điều chỉnh các thông số của mô hình vỉa sao cho các kết quả tính toán từ mô hình gần đúng với dữ liệu thu thập được tại giếng khoan.

Quá trình này được thực hiện bằng cách thay đổi các yếu tố không chắc chắn của mô hình (địa chất, địa vật lý, đặc tính chất lưu) nhăm phù hợp kết quả mô phỏng (áp suất, hàm lượng nước khai thác, hệ số khí dầu khai thác GOR) với các dữ liệu quan sát tương ứng. Đây là một quá trình lặp (thử và sai) nhằm giải quyết van dé về tôi thiểu hóa các sai khác giữa kêt quả mồ phỏng và dữ liệu quan sát. Mục tiêu và điều kiện ràng buộc trong hiệu chỉnh mô hình vỉa Mục tiêu chính của hiệu chỉnh mô hình là cai thiện mồ hình via sao cho nó gia lập được vỉa thực tế. Mô hình này có khả năng dự báo khai thác với độ tin cậy cao, cũng như khả năng áp dụng hiệu quả cho các nghiên cứu mỏ khác như tính toán lượng dầu thu hồi, khảo sát các hoạt động khai thác, tìm kiếm và đánh giá các vị trí các giếng khai thác bổ sung, đánh giá hiệu quả của các chế độ tăng cường thu hồi dầu.

Ngoài ra, lặp lại lịch sử khai thác còn giúp so sánh các giả thuyết khác nhau của mô hình via. Điều kiện ràng buộc chính trong hiệu chỉnh mô hình vỉa là các đặc trưng địa chất cơ bản ban đầu cũng như các thông số thủy động lực phải được lưu giữ và bảo tồn trong mô hình vỉa. Tất cả các thay đổi áp dụng trong suốt quá trình hiệu chỉnh phải được thông số hóa sao cho bảo tôn tính phù hop của dữ liệu. Dé đảm bảo các đặc trưng địa chất vẫn duy trì trong suốt quá trình hiệu chỉnh mô hình, các hiệu chỉnh phải được phân tích và lựa chọn trên quan điểm tong hop cua nhóm các nhà dia chat, dia vat ly, cong nghé.

nhằm tránh sử dụng các hệ số biến đối cục bộ có tác động mạnh đến các đặc trưng bất đồng nhất trước đó. Các tiêu chuẩn về chất lượng hiệu chỉnh mô hình Chat lượng hiệu chỉnh mô hình được phân tích trên từng giếng và có thé phân loại theo 3 tiêu chuẩn sau [4]: - Lap lai chap nhận được (acceptable match): lịch sử khai thác cua giếng (áp suất, hàm lượng nước khai thác, tỷ số khi-dau.) được phù hợp với một sai số cho phép. - Lap lai kém (poor match): lich su khai thac cua giéng không được phù hợp với một sai số cho phép, tuy nhiên vẫn thể hiện được đặc tính cơ chế năng lượng mỏ (ví dụ: nước xâm nhập ở đúng tầng địa chất nhưng không đúng về thời gian xâm nhập hay không đúng về lượng xâm nhập) II - Không lặp lại được lịch su khai thác (not acceptable match): không thể hiện được đặc tính vật lý của vỉa ngay cả trong trường hợp lặp lại tốt lịch sử khai thác (lặp lại tốt lượng nước xâm nhập nhưng nước đi ra từ khác tầng). Mô hình này cần được bố sung đữ liệu và phân tích lại.

Nguyên lý chung trong hiệu chỉnh mô hình Hai nguyên lý chung trong lựa chọn các thông số vỉa thay đối để hiệu chỉnh mô hình là [5]: - Hiệu chỉnh áp suất (áp suất hồi áp, áp suất khai thác ở đáy giếng): thay đổi các thông số ảnh hưởng đến phương trình khuếch tán (diffusivity equation) nhăm mục đích là điều chỉnh sự phân bố theo không gian của các tích lũy (accumulations) và mức độ liên hệ giữa các nguôn năng lượng khác nhau. - Hiệu chỉnh độ bão hòa (sự phân bố dau và khí, ty số khí dau, ham lượng nước khai thác, các ranh giới chất lưu và các đường cong mặt cắt dòng PLT): thay đối các thông số ảnh hưởng đến phương trình bảo toàn vật chất. Các yếu tổ không chắc chan (rủi ro) trong hiệu chỉnh mô hình via Các yếu tô không chắc chắn có thể xuất hiện ở bất kỳ quá trình nào từ xây dựng mô hình địa chất, xây dựng mô hình via chứa đến tính toán kinh tế mỏ.