Tổng quan nghiên cứu

Trong bối cảnh khai thác dầu khí ngày càng phát triển, việc xây dựng mô hình địa chất 3D chính xác đóng vai trò then chốt trong việc đánh giá trữ lượng và quản lý mỏ dầu khí hiệu quả. Lô 09-3/12 thuộc mỏ Cá Tầm, bể Cửu Long, là khu vực có tầng chứa dầu khí quan trọng, đặc biệt là tầng cát tích Miocen dưới. Việc cập nhật mô hình địa chất 3D các vỉa chứa dầu trong lát cắt trầm tích Miocen tại khu vực này giúp nâng cao độ tin cậy của mô hình, từ đó hỗ trợ tối ưu hóa khai thác và dự báo trữ lượng dầu khí.

Mục tiêu nghiên cứu là cập nhật mô hình địa chất 3D cho các vỉa chứa dầu tầng Miocen dưới tại lô 09-3/12, dựa trên dữ liệu địa vật lý, địa chất và địa vật lý giếng khoan thu thập từ 10 giếng khoan trong khu vực. Nghiên cứu tập trung vào việc xây dựng mô hình cấu trúc địa chất bằng hai phương pháp Corner Point Gridding và Structural Framework, đồng thời mô phỏng phân bố các thuộc tính vật lý như porosity, permeability và độ bão hòa nước. Thời gian nghiên cứu từ tháng 10/2019 đến tháng 2/2020 tại khu vực trung tâm lô 09-3/12, bể Cửu Long.

Ý nghĩa của nghiên cứu thể hiện qua việc nâng cao độ chính xác mô hình địa chất 3D, giúp cải thiện tính toán trữ lượng dầu khí (ước tính trữ lượng dầu tại tầng Miocen dưới đạt mức khoảng 2P), đồng thời cung cấp cơ sở dữ liệu đầu vào chất lượng cho mô hình động học mỏ, góp phần nâng cao hiệu quả khai thác và quản lý tài nguyên dầu khí trong dài hạn.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Khung lý thuyết áp dụng

Nghiên cứu dựa trên hai lý thuyết chính trong xây dựng mô hình địa chất 3D:

  1. Lý thuyết mô hình hóa địa chất dựa trên thống kê không gian (Geostatistics):

    • Phương pháp Deterministic (xác định) sử dụng các thuật toán như Kriging, Inverse Distance Weighted để xây dựng mô hình liên tục, mượt mà dựa trên dữ liệu giếng khoan và địa vật lý.
    • Phương pháp Stochastic (ngẫu nhiên) sử dụng mô phỏng Gaussian tuần tự (Sequential Gaussian Simulation), mô phỏng chỉ báo tuần tự (Sequential Indicator Simulation) và mô phỏng đa điểm (Multiple-Point Simulation) nhằm thể hiện sự không chắc chắn và biến thiên không gian của các thuộc tính địa chất.

  2. Mô hình cấu trúc địa chất:

    • Corner Point Gridding: Phương pháp xây dựng lưới không gian dựa trên các điểm góc, phù hợp với các cấu trúc địa chất phức tạp, cho phép mô hình hóa các đứt gãy và biến dạng địa tầng.
    • Structural Framework: Mô hình khung cấu trúc dựa trên các bề mặt địa tầng và đứt gãy, giúp mô phỏng chính xác cấu trúc địa chất và phân chia các vỉa chứa dầu khí.

Các khái niệm chính bao gồm: variogram (hàm biến thiên), nugget effect (hiệu ứng hạt), porosity (độ rỗng), permeability (độ thấm), saturation (độ bão hòa), net-to-gross ratio (tỷ lệ phần rỗng có chứa dầu so với tổng thể tích).

Phương pháp nghiên cứu

Nguồn dữ liệu chính bao gồm:

  • Dữ liệu địa vật lý giếng khoan (GR, LLD, DT, PLT, DST) từ 10 giếng khoan trong khu vực nghiên cứu.
  • Dữ liệu địa chấn 2D và 3D phục vụ xây dựng cấu trúc địa tầng.
  • Dữ liệu phân tích mẫu lõi và các thông số vật lý vỉa chứa.

Phương pháp phân tích:

  • Kiểm tra và xử lý dữ liệu đầu vào, bao gồm kiểm tra tính hợp lý, thống kê và phân tích biến thiên không gian bằng variogram.
  • Xây dựng mô hình cấu trúc địa chất bằng hai phương pháp Corner Point Gridding và Structural Framework trên phần mềm Petrel 2016.
  • Mô phỏng phân bố các thuộc tính vật lý vỉa chứa bằng phương pháp kết hợp deterministic và stochastic.
  • So sánh kết quả mô hình từ hai phương pháp cấu trúc để lựa chọn mô hình phù hợp nhất làm đầu vào cho các bước tiếp theo.
  • Tính toán trữ lượng dầu khí dựa trên mô hình cập nhật.

Timeline nghiên cứu:

  • Thu thập và xử lý dữ liệu: 10/2019 - 11/2019
  • Xây dựng mô hình cấu trúc và mô phỏng thuộc tính: 12/2019 - 01/2020
  • Đánh giá, so sánh và tính toán trữ lượng: 01/2020 - 02/2020

Cỡ mẫu: 10 giếng khoan được lựa chọn dựa trên vị trí phân bố đại diện và chất lượng dữ liệu. Phương pháp chọn mẫu đảm bảo tính đại diện cho toàn bộ khu vực nghiên cứu.

Kết quả nghiên cứu và thảo luận

Những phát hiện chính

  1. Cập nhật mô hình cấu trúc địa chất:

    • Mô hình Structural Framework cho kết quả chính xác hơn so với Corner Point Gridding, thể hiện qua việc mô phỏng rõ nét các đứt gãy và bề mặt địa tầng.
    • So sánh cho thấy mô hình Structural Framework có độ phù hợp với dữ liệu giếng khoan cao hơn khoảng 15% về mặt thống kê.

  2. Phân bố thuộc tính vật lý:

    • Porosity trung bình của tầng Miocen dưới được xác định khoảng 18-22%, permeability dao động từ 50 đến 150 mD, độ bão hòa nước trung bình khoảng 30-40%.
    • Mô hình stochastic thể hiện rõ sự biến thiên không gian của các thuộc tính, giúp đánh giá rủi ro và không chắc chắn trong dự báo trữ lượng.

  3. Tính toán trữ lượng dầu khí:

    • Trữ lượng dầu khí ước tính theo mô hình cập nhật đạt khoảng 2P, tăng 10% so với mô hình trước đó nhờ cập nhật dữ liệu giếng khoan mới và mô hình cấu trúc chính xác hơn.
    • Kết quả tính toán được kiểm chứng với dữ liệu khai thác thực tế, sai số trong khoảng 5%, cho thấy độ tin cậy cao.

  4. So sánh với các nghiên cứu trước:

    • Kết quả phù hợp với các nghiên cứu trong và ngoài nước về mô hình hóa địa chất tầng Miocen, đồng thời cải tiến về độ chi tiết và khả năng mô phỏng biến thiên không gian.

Thảo luận kết quả

Nguyên nhân mô hình Structural Framework vượt trội là do khả năng mô phỏng chính xác các đặc điểm cấu trúc phức tạp như đứt gãy, bề mặt địa tầng không đồng nhất, điều mà Corner Point Gridding khó thể hiện đầy đủ. Việc sử dụng kết hợp phương pháp deterministic và stochastic giúp mô hình hóa không chỉ giá trị trung bình mà còn cả sự biến thiên và không chắc chắn của các thuộc tính vật lý, rất quan trọng trong quản lý rủi ro khai thác.

So với các nghiên cứu quốc tế, mô hình cập nhật tại lô 09-3/12 có độ chi tiết và độ tin cậy tương đương, đồng thời phù hợp với điều kiện địa chất đặc thù của bể Cửu Long. Dữ liệu giếng khoan mới đóng vai trò quan trọng trong việc nâng cao chất lượng mô hình, đặc biệt là trong việc xác định ranh giới vỉa và các tham số vật lý.

Dữ liệu có thể được trình bày qua các biểu đồ histogram phân bố porosity, permeability, độ bão hòa nước; bảng so sánh kết quả mô hình giữa hai phương pháp cấu trúc; biểu đồ variogram thể hiện biến thiên không gian của các thuộc tính; và bản đồ phân bố trữ lượng dầu khí trong khu vực nghiên cứu.

Đề xuất và khuyến nghị

  1. Tiếp tục cập nhật mô hình địa chất 3D định kỳ:

    • Động từ hành động: Cập nhật
    • Target metric: Độ chính xác mô hình và dự báo trữ lượng
    • Timeline: Mỗi 6 tháng hoặc sau khi có dữ liệu giếng khoan mới
    • Chủ thể thực hiện: Đội ngũ địa chất và kỹ sư mỏ

  2. Áp dụng mô hình Structural Framework làm chuẩn cho các dự án tương lai:

    • Động từ hành động: Áp dụng
    • Target metric: Tăng độ tin cậy mô hình cấu trúc
    • Timeline: Ngay trong các dự án xây dựng mô hình mới
    • Chủ thể thực hiện: Phòng kỹ thuật địa chất

  3. Kết hợp phương pháp mô phỏng stochastic trong phân tích rủi ro:

    • Động từ hành động: Kết hợp
    • Target metric: Đánh giá rủi ro khai thác chính xác hơn
    • Timeline: Trong giai đoạn thiết kế khai thác và quản lý mỏ
    • Chủ thể thực hiện: Kỹ sư khai thác và quản lý dự án

  4. Tăng cường thu thập và phân tích dữ liệu giếng khoan:

    • Động từ hành động: Thu thập và phân tích
    • Target metric: Chất lượng và số lượng dữ liệu đầu vào mô hình
    • Timeline: Liên tục trong suốt vòng đời mỏ
    • Chủ thể thực hiện: Đội ngũ thăm dò và phân tích dữ liệu

Đối tượng nên tham khảo luận văn

  1. Nhà địa chất và kỹ sư mỏ:

    • Lợi ích: Nắm bắt quy trình xây dựng mô hình địa chất 3D cập nhật, áp dụng phương pháp cấu trúc và mô phỏng thuộc tính.
    • Use case: Thiết kế mô hình địa chất cho các mỏ dầu khí mới hoặc cập nhật mô hình hiện có.

  2. Các nhà quản lý dự án dầu khí:

    • Lợi ích: Hiểu rõ tầm quan trọng của mô hình địa chất trong quản lý trữ lượng và rủi ro khai thác.
    • Use case: Lập kế hoạch khai thác và đầu tư dựa trên dữ liệu mô hình chính xác.

  3. Các nhà nghiên cứu và học viên ngành kỹ thuật dầu khí:

    • Lợi ích: Tham khảo phương pháp nghiên cứu, ứng dụng lý thuyết geostatistics và mô hình cấu trúc trong thực tế.
    • Use case: Phát triển đề tài nghiên cứu hoặc luận văn liên quan đến mô hình hóa địa chất.

  4. Các công ty phần mềm và tư vấn địa chất:

    • Lợi ích: Cập nhật các kỹ thuật mô hình hóa hiện đại, cải tiến sản phẩm và dịch vụ tư vấn.
    • Use case: Phát triển công cụ mô hình hóa hoặc cung cấp dịch vụ tư vấn kỹ thuật cho khách hàng.

Câu hỏi thường gặp

  1. Mô hình Structural Framework khác gì so với Corner Point Gridding?
    Mô hình Structural Framework xây dựng dựa trên các bề mặt địa tầng và đứt gãy, mô phỏng cấu trúc địa chất chính xác hơn, đặc biệt với các vùng có cấu trúc phức tạp. Trong khi đó, Corner Point Gridding dựa trên lưới điểm góc, phù hợp với cấu trúc đơn giản hơn nhưng có thể thiếu chi tiết ở vùng đứt gãy.

  2. Tại sao cần kết hợp phương pháp deterministic và stochastic trong mô hình hóa?
    Phương pháp deterministic cho kết quả mượt mà, ổn định, trong khi stochastic thể hiện sự biến thiên và không chắc chắn của các thuộc tính địa chất. Kết hợp giúp mô hình vừa chính xác vừa phản ánh được rủi ro và biến động thực tế.

  3. Dữ liệu giếng khoan đóng vai trò thế nào trong xây dựng mô hình?
    Dữ liệu giếng khoan cung cấp thông tin trực tiếp về các thuộc tính vật lý và cấu trúc địa tầng tại vị trí cụ thể, là cơ sở quan trọng để xây dựng và hiệu chỉnh mô hình địa chất 3D, đảm bảo tính chính xác và tin cậy.

  4. Làm thế nào để đánh giá độ tin cậy của mô hình địa chất?
    Đánh giá dựa trên so sánh kết quả mô hình với dữ liệu thực tế như sản lượng khai thác, dữ liệu giếng khoan mới, phân tích thống kê và kiểm tra biến thiên không gian qua variogram, cũng như so sánh giữa các phương pháp mô hình.

  5. Mô hình cập nhật này có thể áp dụng cho các khu vực khác không?
    Có thể áp dụng các phương pháp và quy trình xây dựng mô hình cho các khu vực có điều kiện địa chất tương tự, tuy nhiên cần điều chỉnh tham số và dữ liệu đầu vào phù hợp với đặc điểm riêng của từng khu vực.

Kết luận

  • Nghiên cứu đã cập nhật thành công mô hình địa chất 3D các vỉa chứa dầu tầng Miocen dưới tại lô 09-3/12, bể Cửu Long, nâng cao độ chính xác và tin cậy mô hình.
  • Mô hình Structural Framework được lựa chọn làm phương pháp ưu tiên nhờ khả năng mô phỏng cấu trúc phức tạp và phù hợp với dữ liệu thực tế.
  • Kết hợp phương pháp deterministic và stochastic giúp mô hình phản ánh đầy đủ biến thiên không gian và rủi ro trong dự báo trữ lượng.
  • Trữ lượng dầu khí ước tính tăng khoảng 10% so với mô hình trước, hỗ trợ hiệu quả cho công tác khai thác và quản lý mỏ.
  • Đề xuất tiếp tục cập nhật mô hình định kỳ, tăng cường thu thập dữ liệu và áp dụng mô hình trong quản lý dự án để tối ưu hóa khai thác.

Next steps: Triển khai áp dụng mô hình cập nhật vào mô hình động học mỏ, đồng thời mở rộng nghiên cứu cho các tầng chứa khác trong khu vực.

Call-to-action: Các chuyên gia và nhà quản lý dầu khí nên tích hợp quy trình cập nhật mô hình địa chất 3D vào chu trình quản lý tài nguyên để nâng cao hiệu quả khai thác và giảm thiểu rủi ro.