I. Giới thiệu và tính cấp thiết của đề tài
Luận Văn Thạc Sĩ này tập trung vào việc xây dựng Mô Hình Khai Thác cho Đá Móng Nứt Nẻ tại Mỏ X trong lĩnh vực Kỹ Thuật Khoan Dầu Khí. Đề tài này xuất phát từ nhu cầu thực tiễn trong ngành dầu khí, đặc biệt là việc khai thác hiệu quả các mỏ dầu trong đá móng nứt nẻ. Đá Móng Nứt Nẻ là một đối tượng phức tạp, đòi hỏi các phương pháp mô hình hóa tiên tiến để dự đoán và tối ưu hóa quá trình khai thác. Việc nghiên cứu này không chỉ có ý nghĩa khoa học mà còn mang lại giá trị kinh tế lớn, góp phần vào sự phát triển bền vững của ngành dầu khí Việt Nam.
1.1. Bối cảnh và mục tiêu nghiên cứu
Ngành dầu khí Việt Nam đang đối mặt với thách thức trong việc khai thác các mỏ dầu trong Đá Móng Nứt Nẻ, đặc biệt là tại Mỏ X. Mô Hình Khai Thác hiện tại chưa thể hiện được đầy đủ đặc tính của các vỉa nứt nẻ, dẫn đến hiệu quả khai thác thấp. Mục tiêu của Luận Văn Thạc Sĩ này là xây dựng một mô hình mô phỏng khai thác chính xác, dựa trên phương pháp Mạng Nơ-ron Nhân Tạo (ANN) kết hợp với Địa Thống Kê Co-kriging, nhằm tối ưu hóa quá trình khai thác và quản lý mỏ.
1.2. Phương pháp tiếp cận
Để đạt được mục tiêu nghiên cứu, Luận Văn Thạc Sĩ sử dụng phương pháp Mạng Nơ-ron Nhân Tạo (ANN) để mô hình hóa độ rỗng của Đá Móng Nứt Nẻ. Phương pháp này kết hợp với Địa Thống Kê Co-kriging để tăng độ chính xác của mô hình. Các dữ liệu địa chất, địa vật lý giếng khoan, và dữ liệu khai thác được thu thập và phân tích để xây dựng mô hình phân bố độ rỗng và mô phỏng dòng chảy trong vỉa nứt nẻ.
II. Xây dựng mô hình phân bố độ rỗng
Phần này tập trung vào việc xây dựng Mô Hình Phân Bố Độ Rỗng cho Đá Móng Nứt Nẻ tại Mỏ X. Phương pháp Mạng Nơ-ron Nhân Tạo (ANN) được sử dụng để mô hình hóa độ rỗng vi khe nứt và khe nứt lớn. Kết quả cho thấy mô hình ANN có độ chính xác cao khi so sánh với dữ liệu thực tế từ giếng khoan. Điều này khẳng định tính hiệu quả của phương pháp này trong việc dự đoán đặc tính nứt nẻ của đá móng.
2.1. Phương pháp mô hình hóa độ rỗng
Phương pháp Mạng Nơ-ron Nhân Tạo (ANN) được áp dụng để mô hình hóa độ rỗng của Đá Móng Nứt Nẻ. Các yếu tố đầu vào bao gồm thuộc tính địa chấn, dữ liệu giếng khoan, và các thông số địa chất khác. Quá trình luyện mạng ANN được thực hiện để tối ưu hóa mô hình, đảm bảo độ chính xác cao khi dự đoán độ rỗng.
2.2. Kết quả mô hình phân bố độ rỗng
Kết quả mô hình cho thấy sự tương quan cao giữa độ rỗng dự đoán và độ rỗng thực tế tại các giếng khoan. Mô hình ANN kết hợp với Địa Thống Kê Co-kriging đã thể hiện được đặc tính nứt nẻ của đá móng, đặc biệt là sự phân bố của các vi khe nứt và khe nứt lớn. Điều này giúp tăng độ tin cậy của mô hình trong việc dự đoán và quản lý khai thác.
III. Mô hình mô phỏng khai thác
Phần này trình bày quá trình xây dựng Mô Hình Mô Phỏng Khai Thác cho Đá Móng Nứt Nẻ tại Mỏ X bằng phương pháp Mô Hình Hai Độ Rỗng. Mô hình này thể hiện đặc trưng dòng chảy trong vỉa nứt nẻ, bao gồm cả hệ thống vi khe nứt và khe nứt lớn. Kết quả mô phỏng cho thấy sự khớp tốt giữa dữ liệu lịch sử khai thác và dữ liệu mô phỏng, khẳng định tính ứng dụng thực tiễn của mô hình.
3.1. Phương pháp mô hình hai độ rỗng
Phương pháp Mô Hình Hai Độ Rỗng được sử dụng để mô phỏng dòng chảy trong Đá Móng Nứt Nẻ. Mô hình này bao gồm hai hệ thống độ rỗng: độ rỗng ma trận và độ rỗng khe nứt. Phương pháp này giúp thể hiện chính xác đặc trưng thủy động học của vỉa nứt nẻ, đặc biệt là sự tương tác giữa hai hệ thống độ rỗng.
3.2. Kết quả mô phỏng khai thác
Kết quả mô phỏng cho thấy sự khớp tốt giữa dữ liệu lịch sử khai thác và dữ liệu mô phỏng. Mô hình Hai Độ Rỗng đã thể hiện được đặc trưng dòng chảy trong vỉa nứt nẻ, giúp tối ưu hóa quá trình khai thác và quản lý mỏ. Điều này khẳng định tính ứng dụng thực tiễn của mô hình trong việc dự đoán và quản lý khai thác dầu khí.
