Xây Dựng Mô Hình Độ Rỗng Dựa Trên Phân Tích Tướng Địa Chất và Giải Thuật Mạng Nơ Ron Nhân Tạo

Luận văn thạc sĩ kỹ thuật nghiên cứu kỹ thuật dầu khí xây dựng mô hình độ rỗng trên cơ sở phân tích tướng địa chấn và giải thuật luyện, khảo sát thực trạng, phân tích nguyên nhân,

• Tác giả: Trương Khắc Hòa
• Người hướng dẫn: Tiến Sĩ Mai Cao Lân
• Trường học: Đại học Quốc gia TP.HCM
• Chuyên ngành: Kỹ thuật Dầu khí
• Đề tài: Mô Hình Độ Rỗng Dựa Trên Phân Tích Tướng Địa Chất và Mạng Nơ Ron Nhân Tạo
• Loại tài liệu: luận văn thạc sĩ
• Năm xuất bản: 2019
• Địa điểm: TP. Hồ Chí Minh

Mục lục chi tiết

• LỜI CẢM ƠN
• TÓM TẮT LUẬN VĂN THẠC SĨ
• LỜI CAM ĐOAN CỦA TÁC GIẢ LUẬN VĂN
• 1. CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU CHUNG VỀ ĐỐI TƯỢNG NGHIÊN CỨU: ĐỊA CHẤT, ĐỊA VẬT LÝ CỦA MỎ
• 1.1. Vị trí địa lý khu vực
• 1.2. Tổng quan Địa chất khu vực
• 1.3. Phân chia khu vực: Sự thành tạo bồn trũng và địa tầng
• 1.4. Hệ thống dầu khí: Đặc điểm và sự trưởng thành
• 1.5. Đối tượng nghiên cứu
• 2. CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT VỀ MẠNG NƠ RON NHÂN TẠO VÀ THUỘC TÍNH ĐỊA CHẤN
• 2.1. Mạng nơ ron nhân tạo (Artificial Neuron Network — ANN)
• 2.2. Quá trình luyện mạng
• 2.2.1. Luyện mạng có giám sát (Supervised Learning)
• 2.2.2. Luyện mạng không có giám sát (Unsupervised Learning)
• 2.3. Các kiểu mạng nơ-ron nhân tạo
• 2.4. Thuộc tính địa chấn
• 3. CHƯƠNG 3: XÂY DỰNG MÔ HÌNH TƯỚNG THẠCH HỌC TỪ PHÂN TÍCH THUỘC TÍNH ĐỊA CHẤN BẰNG GIẢI THUẬT LUYỆN MẠNG CÓ GIÁM SÁT
• 3.1. Phương pháp luận
• 3.2. Lựa chọn thuộc tính
• 3.3. Xây dựng khung mô hình
• 3.4. Xây dựng các mô hình thuộc tính
• 3.5. Trích xuất và đọc dữ liệu
• 3.6. Lọc dữ liệu
• 3.7. Xây dựng mạng nơ ron nhân tạo và huấn luyện
• 3.8. Xây dựng mô hình tướng thạch học
• 3.9. So sánh kết quả và kết luận
• 4. CHƯƠNG 4: XÂY DỰNG MÔ HÌNH ĐỘ RỖNG DỰA VÀO TƯỚNG THẠCH HỌC, LOG ĐỘ RỖNG VÀ PHƯƠNG PHÁP LUYỆN MẠNG CÓ GIÁM SÁT
• 4.1. Phương pháp luận
• 4.2. Xây dựng mô hình độ rỗng tại vị trí giếng khoan
• 4.3. Kết xuất và đọc dữ liệu
• 4.4. Lọc và chuẩn bị dữ liệu
• 4.5. Xây dựng mạng nơ ron nhân tạo và huấn luyện
• 4.6. Dự đoán mô hình độ rỗng
• 4.7. Kết quả thực hiện
• 4.8. Mô hình 3D log PHI
• 4.9. So sánh kết quả và kết luận
• KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ
• TÀI LIỆU THAM KHẢO
• PHẦN LÝ LỊCH TRÍCH NGANG

Tóm tắt

I. Tổng Quan Về Mô Hình Độ Rỗng Dựa Trên Phân Tích Tướng Địa Chất

Mô hình độ rỗng là một công cụ quan trọng trong ngành công nghiệp dầu khí. Nó giúp xác định và dự đoán sự phân bố của các đặc tính địa chất trong khu vực nghiên cứu. Việc xây dựng mô hình này dựa trên phân tích tướng địa chất và dữ liệu địa chấn. Sự kết hợp giữa các phương pháp truyền thống và công nghệ hiện đại như mạng nơ ron nhân tạo đã mở ra hướng đi mới cho việc tối ưu hóa quy trình này.

1.1. Định Nghĩa Mô Hình Độ Rỗng Trong Địa Chất

Mô hình độ rỗng được định nghĩa là một mô hình toán học mô phỏng sự phân bố của độ rỗng trong các lớp địa chất. Nó giúp các nhà địa chất hiểu rõ hơn về cấu trúc và tính chất của vỉa dầu.

1.2. Tầm Quan Trọng Của Mô Hình Độ Rỗng

Mô hình độ rỗng không chỉ giúp tối ưu hóa quy trình khai thác mà còn giảm thiểu rủi ro trong việc thăm dò và khai thác dầu khí. Nó cung cấp thông tin cần thiết để đưa ra quyết định chính xác.

II. Vấn Đề Trong Xây Dựng Mô Hình Độ Rỗng Hiện Nay

Xây dựng mô hình độ rỗng gặp nhiều thách thức, đặc biệt là trong việc thu thập và xử lý dữ liệu. Các yếu tố không chắc chắn trong dữ liệu địa chấn và log giếng khoan có thể dẫn đến sai lệch trong mô hình. Việc áp dụng các phương pháp mới như mạng nơ ron nhân tạo có thể giúp cải thiện độ chính xác của mô hình.

2.1. Các Yếu Tố Gây Ra Sai Lệch Trong Mô Hình

Sai lệch trong mô hình có thể xuất phát từ dữ liệu không đầy đủ hoặc không chính xác. Điều này ảnh hưởng đến khả năng dự đoán và quyết định trong khai thác.

2.2. Thách Thức Trong Việc Tích Hợp Dữ Liệu

Việc tích hợp dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau như log giếng khoan và dữ liệu địa chấn là một thách thức lớn. Sự không đồng nhất trong dữ liệu có thể làm giảm độ tin cậy của mô hình.

III. Phương Pháp Xây Dựng Mô Hình Độ Rỗng Bằng Mạng Nơ Ron Nhân Tạo

Mạng nơ ron nhân tạo (ANN) đã trở thành một công cụ mạnh mẽ trong việc xây dựng mô hình độ rỗng. Phương pháp này cho phép xử lý và phân tích dữ liệu phức tạp, từ đó tạo ra các mô hình chính xác hơn. Việc áp dụng ANN giúp cải thiện khả năng dự đoán và giảm thiểu sai số trong mô hình.

3.1. Nguyên Tắc Hoạt Động Của Mạng Nơ Ron Nhân Tạo

Mạng nơ ron nhân tạo hoạt động dựa trên nguyên tắc học từ dữ liệu. Nó có khả năng nhận diện các mẫu và mối quan hệ phức tạp giữa các thuộc tính địa chấn và độ rỗng.

3.2. Quy Trình Huấn Luyện Mạng Nơ Ron

Quy trình huấn luyện mạng nơ ron bao gồm việc cung cấp dữ liệu đầu vào và điều chỉnh các trọng số để tối ưu hóa kết quả. Điều này giúp mạng nơ ron học hỏi và cải thiện độ chính xác của mô hình.

IV. Ứng Dụng Thực Tiễn Của Mô Hình Độ Rỗng Trong Ngành Dầu Khí

Mô hình độ rỗng được ứng dụng rộng rãi trong ngành dầu khí để tối ưu hóa quy trình khai thác. Nó giúp các kỹ sư đưa ra quyết định chính xác hơn trong việc thăm dò và khai thác dầu khí. Kết quả từ mô hình có thể cải thiện hiệu suất khai thác và giảm thiểu rủi ro.

4.1. Tối Ưu Hóa Quy Trình Khai Thác

Mô hình độ rỗng giúp tối ưu hóa quy trình khai thác bằng cách cung cấp thông tin chính xác về sự phân bố của vỉa dầu. Điều này giúp giảm thiểu chi phí và tăng hiệu quả khai thác.

4.2. Giảm Thiểu Rủi Ro Trong Thăm Dò

Việc sử dụng mô hình độ rỗng giúp giảm thiểu rủi ro trong thăm dò dầu khí. Các quyết định dựa trên mô hình chính xác hơn, từ đó giảm thiểu khả năng thất bại trong khai thác.

V. Kết Luận Và Tương Lai Của Mô Hình Độ Rỗng

Mô hình độ rỗng dựa trên phân tích tướng địa chất và mạng nơ ron nhân tạo đang mở ra nhiều cơ hội mới cho ngành dầu khí. Tương lai của mô hình này hứa hẹn sẽ mang lại nhiều cải tiến trong việc khai thác và thăm dò dầu khí. Việc tiếp tục nghiên cứu và phát triển các phương pháp mới sẽ giúp nâng cao độ chính xác và hiệu quả của mô hình.

5.1. Triển Vọng Phát Triển Mô Hình Độ Rỗng

Triển vọng phát triển mô hình độ rỗng rất lớn, đặc biệt là với sự phát triển của công nghệ và các thuật toán mới. Điều này sẽ giúp cải thiện độ chính xác và khả năng dự đoán của mô hình.

5.2. Nhu Cầu Nghiên Cứu Thêm

Nhu cầu nghiên cứu thêm về mô hình độ rỗng là rất cần thiết. Các nghiên cứu này sẽ giúp tối ưu hóa quy trình và nâng cao hiệu quả khai thác trong ngành dầu khí.

Nội dung chính

Tổng quan nghiên cứu

Trong ngành công nghiệp dầu khí, việc xây dựng mô hình vỉa dầu khí chính xác đóng vai trò then chốt trong việc nâng cao hiệu quả thăm dò và khai thác. Theo ước tính, các mô hình càng phản ánh sát thực tế phân bố đặc tính vỉa như tướng đá, độ rỗng thì hiệu quả khai thác càng cao. Tuy nhiên, các phương pháp truyền thống dựa trên dữ liệu log giếng khoan và địa thống kê thường gặp phải nhiều yếu tố không chắc chắn, ảnh hưởng đến độ tin cậy của mô hình. Với sự phát triển mạnh mẽ của công nghệ địa chấn 3D có độ phân giải cao và các thuật toán mạng nơ ron nhân tạo (ANN), việc kết hợp phân tích thuộc tính địa chấn với dữ liệu địa vật lý giếng khoan để xây dựng mô hình tướng thạch học và mô hình độ rỗng trở nên khả thi và hiệu quả hơn.

Luận văn tập trung nghiên cứu xây dựng mô hình độ rỗng dựa trên phân tích tướng địa chấn kết hợp với thuật toán luyện mạng nơ ron nhân tạo có giám sát, áp dụng cho khu vực Lô 46/02 thuộc bồn trũng Malay-Thổ Chu, ngoài khơi Việt Nam. Phạm vi nghiên cứu bao gồm dữ liệu địa chấn 3D, dữ liệu log độ rỗng và tướng thạch học tại các giếng khoan trong khu vực, với thời gian thực hiện từ đầu năm 2019 đến giữa năm 2019. Mục tiêu chính là nâng cao độ tin cậy của mô hình độ rỗng thông qua việc khai thác mối quan hệ phức tạp giữa các thuộc tính địa chấn và tướng thạch học bằng các thuật toán mạng nơ ron nhân tạo, từ đó giảm thiểu các yếu tố không chắc chắn trong mô hình hóa vỉa.

Nghiên cứu có ý nghĩa khoa học trong việc làm sáng tỏ phương pháp tiếp cận xây dựng mô hình tướng thạch học từ dữ liệu địa chấn, đồng thời có ý nghĩa thực tiễn khi kết quả có thể ứng dụng để tham khảo trong các dự án thăm dò và phát triển mỏ dầu khí tương tự, góp phần tối ưu hóa khai thác tài nguyên.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Khung lý thuyết áp dụng

Luận văn dựa trên hai lý thuyết chính: lý thuyết mạng nơ ron nhân tạo (Artificial Neural Network - ANN) và phân tích thuộc tính địa chấn (Seismic Attribute Analysis).

1. Mạng nơ ron nhân tạo (ANN):
   ANN là mô hình toán học mô phỏng cấu trúc và chức năng của mạng nơ ron sinh học, gồm các lớp nơ ron: lớp nhập (input), lớp ẩn (hidden) và lớp xuất (output). Quá trình học của mạng là điều chỉnh trọng số kết nối dựa trên dữ liệu đầu vào và đầu ra mong muốn. Luận văn tập trung vào hai thuật toán luyện mạng có giám sát:

   • Supervised Learning: Dữ liệu huấn luyện có nhãn, mạng học để dự đoán đầu ra chính xác.
   • Self-Organizing Map Supervised (SOM Supervised): Mở rộng từ SOM không giám sát, kết hợp nhãn dữ liệu để phân loại và xây dựng mô hình tướng thạch học.

2. Phân tích thuộc tính địa chấn:
   Thuộc tính địa chấn là các đặc trưng trích xuất từ dữ liệu địa chấn giúp nhận diện cấu trúc địa chất và môi trường thành tạo. Luận văn sử dụng các thuộc tính nhóm Instantaneous như Amplitude, Envelope và Instantaneous Frequency, có khả năng phản ánh sự khác biệt về tướng đá, độ rỗng và các đặc tính địa chất khác.

Các khái niệm chính bao gồm:

• Tướng địa chấn (Seismic Facies): Các vùng có đặc điểm phản xạ địa chấn tương đồng, liên quan đến tướng thạch học.
• Mô hình tướng thạch học: Mô hình phân bố các loại đá dựa trên phân tích thuộc tính địa chấn và dữ liệu giếng khoan.
• Mô hình độ rỗng: Mô hình thể hiện phân bố độ rỗng trong vỉa, quan trọng cho đánh giá trữ lượng và khả năng khai thác.

Phương pháp nghiên cứu

Luận văn sử dụng phương pháp tổng hợp tài liệu, phân tích và xử lý số liệu đầu vào kết hợp với các thuật toán mạng nơ ron nhân tạo để xây dựng mô hình.

• Nguồn dữ liệu:

  • Dữ liệu địa chấn 3D khu vực Lô 46/02 bồn trũng Malay-Thổ Chu.
  • Dữ liệu log giếng khoan về tướng thạch học và độ rỗng tại 98 vị trí giếng khoan.
  • Thuộc tính địa chấn được trích xuất gồm Amplitude, Envelope và Instantaneous Frequency.

• Phương pháp phân tích:

  • Chuẩn bị và lọc dữ liệu trên phần mềm Petrel, sau đó xuất dữ liệu sang Matlab để xử lý.
  • Áp dụng thuật toán luyện mạng nơ ron nhân tạo có giám sát (ANN) và SOM có giám sát để xây dựng mô hình tướng thạch học.
  • Huấn luyện mạng với 70% dữ liệu, kiểm tra và đánh giá trên 30% còn lại, lặp lại 100 lần để chọn mô hình tối ưu.
  • Xây dựng mô hình độ rỗng dựa trên mô hình tướng thạch học và dữ liệu log độ rỗng, sử dụng thuật toán ANN có giám sát.

• Timeline nghiên cứu:

  • Giai đoạn chuẩn bị và thu thập dữ liệu: đầu năm 2019.
  • Phân tích và xây dựng mô hình trên Matlab và Petrel: giữa năm 2019.
  • So sánh và đánh giá kết quả, hoàn thiện luận văn: tháng 6/2019.

Kết quả nghiên cứu và thảo luận

Những phát hiện chính

1. Mối quan hệ giữa thuộc tính địa chấn và tướng thạch học:
   Qua phân tích 3 thuộc tính địa chấn (Amplitude, Envelope, Instantaneous Frequency) tại 98 điểm giếng khoan, mô hình mạng nơ ron nhân tạo có giám sát đã xác định được mối liên hệ phức tạp giữa các thuộc tính này với tướng thạch học. Kết quả huấn luyện mạng SOM có giám sát cho sai số tổng cộng khoảng 4,08%, trong đó sai số trên tập huấn luyện là 0% và trên tập kiểm tra là 13,22%, cho thấy mô hình có khả năng dự đoán tốt.

2. Hiệu quả của thuật toán luyện mạng có giám sát:
   So sánh mô hình tướng thạch học xây dựng trên Matlab bằng thuật toán SOM có giám sát và ANN với mô hình xây dựng trên phần mềm Petrel cho thấy kết quả tương đương về độ chính xác. Điều này khẳng định tính khả thi và độ tin cậy của phương pháp đề xuất trong luận văn.

3. Mô hình độ rỗng dựa trên tướng thạch học và log độ rỗng:
   Mô hình 3D độ rỗng được xây dựng từ mô hình tướng thạch học kết hợp dữ liệu log độ rỗng tại các giếng khoan thể hiện sự phân bố độ rỗng hợp lý, phù hợp với đặc điểm địa chất khu vực. Mô hình này giúp giảm thiểu các yếu tố không chắc chắn so với phương pháp địa thống kê truyền thống.

4. Ứng dụng thực tiễn:
   Mô hình độ rỗng và tướng thạch học xây dựng bằng phương pháp mạng nơ ron nhân tạo có thể được sử dụng để hỗ trợ công tác thăm dò, đánh giá trữ lượng và phát triển mỏ tại khu vực Lô 46/02 cũng như các khu vực tương tự.

Thảo luận kết quả

Nguyên nhân của các phát hiện trên xuất phát từ khả năng mạng nơ ron nhân tạo khai thác được các mối quan hệ phi tuyến tính và phức tạp giữa dữ liệu địa chấn và đặc tính địa chất, điều mà các phương pháp truyền thống khó thực hiện hiệu quả. Việc lựa chọn các thuộc tính địa chấn nhóm Instantaneous giúp mô hình phản ánh chính xác các biến đổi thạch học nhỏ và các đặc điểm địa chất quan trọng.

So sánh với các nghiên cứu trong và ngoài nước, kết quả luận văn phù hợp với xu hướng ứng dụng mạng nơ ron nhân tạo trong phân tích dữ liệu dầu khí, đồng thời mở rộng ứng dụng bằng việc phát triển thuật toán SOM có giám sát trên môi trường Matlab, tạo điều kiện thuận lợi cho việc tùy chỉnh và tối ưu mô hình.

Dữ liệu có thể được trình bày qua các biểu đồ histogram mô hình tướng thạch học, đồ thị quá trình huấn luyện mạng thể hiện sai số giảm dần, và bản đồ 3D phân bố độ rỗng minh họa sự phân bố không gian của đặc tính vỉa.

Đề xuất và khuyến nghị

1. Áp dụng rộng rãi phương pháp mạng nơ ron nhân tạo trong mô hình hóa vỉa:
   Khuyến nghị các đơn vị nghiên cứu và khai thác dầu khí áp dụng thuật toán luyện mạng có giám sát kết hợp phân tích thuộc tính địa chấn để xây dựng mô hình tướng thạch học và độ rỗng, nhằm nâng cao độ chính xác và giảm thiểu yếu tố không chắc chắn. Thời gian triển khai dự kiến trong vòng 6-12 tháng.

2. Tăng cường thu thập và xử lý dữ liệu địa chấn chất lượng cao:
   Đề xuất đầu tư nâng cấp công nghệ thu thập địa chấn 3D, 4D với độ phân giải cao và xử lý dữ liệu kỹ lưỡng để cung cấp nguồn dữ liệu đầu vào tốt cho các mô hình mạng nơ ron. Chủ thể thực hiện là các công ty dầu khí và trung tâm nghiên cứu.

3. Phát triển phần mềm và công cụ hỗ trợ mô hình hóa:
   Khuyến khích phát triển các công cụ phần mềm tích hợp thuật toán mạng nơ ron nhân tạo, đặc biệt là các thuật toán SOM có giám sát, để hỗ trợ các nhà địa chất và kỹ sư khai thác trong việc xây dựng mô hình nhanh chóng và chính xác. Thời gian phát triển dự kiến 1-2 năm.

4. Đào tạo và nâng cao năng lực chuyên môn:
   Tổ chức các khóa đào tạo chuyên sâu về mạng nơ ron nhân tạo, phân tích thuộc tính địa chấn và mô hình hóa vỉa cho cán bộ kỹ thuật và nghiên cứu, nhằm nâng cao năng lực ứng dụng công nghệ mới trong ngành dầu khí. Chủ thể thực hiện là các trường đại học và viện nghiên cứu.

Đối tượng nên tham khảo luận văn

1. Các nhà nghiên cứu và sinh viên ngành kỹ thuật dầu khí, địa chất:
   Luận văn cung cấp kiến thức chuyên sâu về ứng dụng mạng nơ ron nhân tạo trong phân tích dữ liệu địa chấn và xây dựng mô hình vỉa, hỗ trợ nghiên cứu và học tập nâng cao.

2. Kỹ sư địa chất và kỹ sư khai thác dầu khí:
   Các chuyên gia trong lĩnh vực này có thể áp dụng phương pháp luận và kết quả nghiên cứu để cải thiện quy trình mô hình hóa vỉa, từ đó tối ưu hóa kế hoạch khai thác.

3. Các công ty dầu khí và trung tâm nghiên cứu công nghệ:
   Luận văn là tài liệu tham khảo hữu ích cho việc phát triển và ứng dụng các công nghệ mới trong thăm dò và khai thác, đặc biệt là trong việc xử lý và phân tích dữ liệu địa chấn.

4. Nhà phát triển phần mềm chuyên ngành dầu khí:
   Các đơn vị phát triển phần mềm có thể khai thác các thuật toán và phương pháp được trình bày để tích hợp vào các sản phẩm phần mềm hỗ trợ mô hình hóa và phân tích dữ liệu dầu khí.

Câu hỏi thường gặp

1. Mạng nơ ron nhân tạo có ưu điểm gì trong phân tích dữ liệu địa chấn?
   Mạng nơ ron nhân tạo có khả năng khai thác các mối quan hệ phi tuyến tính phức tạp trong dữ liệu, giúp nhận dạng và phân loại tướng địa chấn chính xác hơn so với các phương pháp truyền thống dựa trên kinh nghiệm và phân tích đơn giản.

2. Tại sao chọn các thuộc tính Amplitude, Envelope và Instantaneous Frequency để xây dựng mô hình?
   Ba thuộc tính này thuộc nhóm Instantaneous, phản ánh rõ ràng sự biến đổi thạch học và đặc tính địa chất, giúp mô hình hóa tướng thạch học và độ rỗng hiệu quả, đồng thời giảm thiểu ảnh hưởng của nhiễu và sai số.

3. Phương pháp luyện mạng có giám sát khác gì so với không giám sát?
   Luyện mạng có giám sát sử dụng dữ liệu đã được gán nhãn để huấn luyện, giúp mô hình học được mối quan hệ giữa đầu vào và đầu ra mong muốn, trong khi luyện mạng không giám sát tự động phát hiện cấu trúc dữ liệu mà không cần nhãn.

4. Mô hình độ rỗng xây dựng bằng phương pháp này có thể ứng dụng ở đâu?
   Mô hình có thể ứng dụng trong các khu vực có dữ liệu địa chấn và log giếng khoan tương tự, hỗ trợ đánh giá trữ lượng, thiết kế khai thác và quản lý mỏ dầu khí hiệu quả hơn.

5. Làm thế nào để đánh giá độ chính xác của mô hình mạng nơ ron nhân tạo?
   Độ chính xác được đánh giá qua tỷ lệ sai số trên tập huấn luyện và kiểm tra, cũng như so sánh kết quả mô hình với các phương pháp khác hoặc dữ liệu thực tế tại giếng khoan. Trong nghiên cứu này, sai số tổng cộng khoảng 4,08% cho thấy mô hình có độ tin cậy cao.

Kết luận

• Luận văn đã xây dựng thành công mô hình tướng thạch học và mô hình độ rỗng dựa trên phân tích thuộc tính địa chấn kết hợp thuật toán luyện mạng nơ ron nhân tạo có giám sát, áp dụng cho khu vực Lô 46/02 bồn trũng Malay-Thổ Chu.
• Thuật toán SOM có giám sát và ANN trên môi trường Matlab cho kết quả tương đương với mô hình xây dựng trên phần mềm Petrel, khẳng định tính chính xác và khả thi của phương pháp.
• Mô hình độ rỗng được xây dựng giúp giảm thiểu các yếu tố không chắc chắn so với phương pháp địa thống kê truyền thống, nâng cao độ tin cậy trong mô hình hóa vỉa.
• Nghiên cứu góp phần làm sáng tỏ phương pháp tiếp cận mới trong ứng dụng mạng nơ ron nhân tạo cho ngành dầu khí, đồng thời có ý nghĩa thực tiễn trong công tác thăm dò và khai thác.
• Đề xuất các bước tiếp theo bao gồm mở rộng ứng dụng phương pháp cho các khu vực khác, phát triển công cụ phần mềm hỗ trợ và đào tạo chuyên môn cho cán bộ kỹ thuật.

Các đơn vị nghiên cứu và khai thác nên xem xét áp dụng phương pháp này trong các dự án thực tế để tối ưu hóa hiệu quả khai thác và nâng cao độ chính xác mô hình vỉa.

Trích đoạn nội dung tài liệu

CHƯƠNG 1: GIỚI THIEU CHUNG VE DOI TƯỢNG NGHIÊN CUU: DIA CHAT, DIA VAT LY CUA MO X. CHUONG 2: CO SO LY THUYET VE MANG NO RON NHAN TAO VA THUỘC TINH DIA CHAN. CHUONG 3: XÂY DUNG MÔ HINH TUONG THACH HOC TỪ PHAN TÍCH THUOC TINH DIA CHAN BANG GIAI THUAT LUYEN MANG CO GIAM SAT. 20 CHUONG 4: XÂY DUNG MÔ HINH ĐỘ RONG DỰA VÀO TUONG THACH HỌC, LOG ĐỘ RONG VÀ PHƯƠNG PHÁP LUYEN MẠNG CÓ GIÁM SÁT KET LUẬN VÀ KIEN NGHỊ TÀI LIỆU THAM KHẢO 21 CHUONG 1: GIỚI THIỆU CHUNG VE DOI TƯỢNG NGHIÊN CUU: DIA CHAT, DIA VAT LY CUA MO X 1.

Vi tri địa lý khu vực: Khu vực nghiên cứu thuộc Lô 46/02 bổn trũng Malay- Thổ Chu, ngoài khơi Việt Nam, cách bờ biến Vũng Tàu khoảng 490km về hướng Tây Nam, cách thị tran Năm Căn, Cà Mau khoảng 206km hướng Tây Nam (Hình 6). K HO CHI MINH CITY 22 1. Tổng quan Địa chất khu vực: 1. Kiến tạo: IPLEH-Rei = ễ ra = E 2 |8 3|* : : § 5 m5 D Ÿ 2 Ễ bh UPLIFT& EROSION £ E TH:mm = | {ROTATION aE5 4 E g 2 | =a E| - l :ễ & E3 ! ey) |— mm E = E exrension-> có Fy 4 Ẹ |__| “Hard” colission 8 | £8 ~ ~ Major strike-slip fau | +4 dip-slip fault \ i H “Soft* colllasion 1 Hình 7: Bản do kiến tạo Lô 46/02 bon triing Malay-Thé Chu Co 3 thanh tao chinh thoi ky dé tam nam ngoài khơi vịnh Thai Lan là Pattani Trough, Khmer Trough và bổn trũng Malay (Hình 7).

Nguồn gốc của các thành tạo này có liên quan đến các hoạt động kiến tạo mảng Palaeogene. Pattani Trough: chủ yếu năm ở vùng biến Thái Lan. Đó là một cau trúc phát triển theo hướng Bắc-Nam, dài 300 km và rộng 100 km, sâu tới 8 km lấp đây bởi trầm tích thời kỳ Dé tam. Sản phẩm của bổn trũng chủ yếu là gas va subsidiary oil, với nhiều mỏ sản phẩm nam trong tập cát kết Miocene.

Phía nam và phía đông của Pattani Trough và Khmer Trough, xu hướng cau trúc tang Dé tam thay đổi theo hướng Tây Bắc-Đông Nam, và sự mở rộng của Narathiwat High ở phía bac chia cắt Pattani Trough từ sự kết hợp giữa Khmer và bổn triing Malay. ¢ Khmer Trough: là một thành tạo bi rang nứt nửa phía bắc hướng Bắc-Nam kết hợp với phần mở rộng phía bắc của bổn trũng Malay. Nửa này dài 150 km và rộng 60 km. Nó bị giới hạn ở phía đông bởi một đút gay giới hạn phía tây và được ngăn cách với thành tạo Pattani ở Vịnh Thái Lan bởi Sườn Khmer.

Các trầm tích đệ tam trong thành tạo Khmer dày tới 8 km. Trữ lượng khí thu hồi được ước tính trong thành tạo Khmer đến từ các cụm mỏ nhỏ và lên tới 4-5 TCF trên diện tích của Chevron. Chúng bao gồm các phần phía tây và phía đông của Chevron trong Lô 48/95; và phần mở rộng của phía đông Lô 46/02. 23 Bồn trũng Malay: dài 500 km và rộng 200 km, với ria phía tây nam dốc và hon 8 km lấp day trầm tích Dé tam.

Hau hết các mỏ dau đang khai thác tại Malaysia năm ở phía nam Bồn trũng Malay trong via cát kết thuộc Ologocense trên và Miocene. Phía bac Bồn trũng Malay chứa chủ yếu là gas, khai thác hiện tại chỉ từ mỏ Bongkot, là mỏ khí lớn nhất ở Vịnh Thái Lan với trữ lượng thu hồi ước tính là 5,6 TCFGE (800 MMBOE) (PetroConsultants, 2000). Dầu được tìm thay ở Malaysia Lô PM-8, PM-5 và PM-3 CAA cùng quản lý, và ở Việt Nam là Lồ 46/Cai Nuoc và 46/02, xác nhận sự tỒn tại của một “vành đai dau’ quanh bồn trũng Malay. Dau hiện đang được khai thác 6 mức> 50.000 bopd từ các mỏ trong PM-3 CAA, chỉ cách L6 46/02 15km.

Khu vực phía bắc Bồn trũng Malay phát triển nội mang Sunda do sự va cham của Ấn Độ với Eurasia bắt đầu từ 46 triệu năm trước. Vụ va chạm này đã đây các khối vỏ của khối Sunda về phía đông nam dọc theo các đứt gãy lớn như: Hệ thong đứt gãy sông Hồng, Hệ thống đứt gay Mai Ping (Wang Chao) và Hệ thống đứt gay Three Pagodas. Các bồn trũng vịnh Thái Lan là kết quả của việc mở rộng theo hướng xiên vào các đứt gãy trượt nay, và do đó chúng có thé được coi là các Bồn trũng “trans-tenstional°, hoặc ‘pull-apart’. Bồn trũng lớn nhất là bồn tring Malay, là kết quả của sự chuyển giao nén ép lớn dọc theo Hệ thống đứt gãy Three Pagodas.

Dirt gãy Three Pagodas hướng tây bắc kéo dài hơn về phía đông nam, nơi nó tiếp tục là đứt gay năm dọc theo chiều dài của lưu vực Malay. Lịch sử trầm tích kiến tao của Bắc bổn trũng Malay bao gồm bốn giai đoạn: - Mở rộng về phía đông-tây: từ Eocene đến giữa Oligocene với trượt dextral doc theo hệ thong đứt gay Three Pagodas tạo ra một nửa phía bắc-nam chứa day các khối uplift và bất chỉnh hợp góc lớn. ‹ Điều này được theo sau bởi sự mở rộng nhanh chóng và xoay vòng trượt: với độ võng thụ động trong Oligocen muộn và Miocen sớm đến giữa. ¢ Một thời kỳ nén: vào cuối Miocen giữa gây ra sự đảo ngược và xói mòn thời kỳ Miocene giữa, các hiệu ứng đảo ngược này về cơ bản không có ở Lưu vực Bắc Malay và Khối 46/02, bat chỉnh hop Miocene giữa [MMU].

¢ Thời gian thu động kéo dai: bat dau từ cuối Miocene và tiếp tục cho đến ngày nay. Sự lắng đọng trên bién tiếp tục như chuyên động đứt gay không liên tục. Các đứt gấy lớn đang hoạt động lên đến đáy biên. Phân chia khu vực: Khu vực Lô 46/02 năm ở rìa phía đông bắc của lưu vực Malay, tại điểm hội tụ giữa cau trúc hước Bac-Nam của các lưu vực kiều Khmer Trough và xu hướng TB-DN của Bồn trũng Malay.

Ba khu vực dự án phân chia đã được xác định chủ yếu bởi các hướng cau trúc là Minh Hai Gas, SRKP Development va Southern Oil Play Trong đó khu vực SRKP chứa khối đứt gấy nghiêng Sông Đốc DB-TN. Cau trúc này có một lịch sử phức tạp và bất chỉnh hợp còn sót lại cho thấy sự nâng cao Eocene trước và sự nâng cao Oligocene trước có thể được thấy được trong khu vực. Trong đó Tang móng là đá thạch anh quatzite (vi dụ, xung quanh KM-1), địa chan tang móng rat phăng và sáng. Cũng như các đứt gay lớn, đã có sự tái hoạt động đáng kế của đứt gãy tại các thời điểm khác nhau.

Các vỉa cát riêng lẻ được nhìn thấy khác nhau: ¢ Song song với đứt gay (I-090 tây bac Sông Đốc) ¢ Giao nhau giữa các đút ấy (I-023 tại Thới Bình, I-060/069 tại Sông Trém) ¢ Day đặc (I-060 tai Nam Can) ¢ Hoan toàn bo qua sự hiện diện đứt gấy(I-010 tại Rạch Tàu, I-115 tai Sông Đốc) Các bẫy cau trúc đã được chứng minh là ton tại. Sự thành tạo bồn trũng và địa tầng: Có hai giai đoạn địa tầng chính anh hưởng đến phân bồ của các tướng đá trong bồn trũng Malay. Giai đoạn hiệu ứng dài ảnh hưởng đến sự phân bồ tướng đá được hình thành bởi sự thành tạo cấu trúc của bồn trũng. Giai đoạn thứ hai liên quan đến các tần số cao, hiệu ứng eustatic.

Các giai đoạn trầm tích bổn tring Malay được phân loại phố biến nhất bằng cách sử dụng sơ đồ địa tầng dạng số EPMI. Mỗi giai đoạn chính được gọi là “Group” được định danh băng một chữ cái từ M đến A. M đại diện cho các giai đoạn hình thành Eocene. Xa hơn về phía nam, ở trung tâm của bon tring, L là Paleogen — U là Mesozoi (2).

Trong mỗi giai đoạn, các mặt địa chân riêng lẻ được định danh băng một số: thường là bội số của x10 (ví dụ: I-010). Các tập được phân ra như sau: M—L: Eocene đến M. Oligocene K - Lower J: Oligocene trên đến Miocene dưới J: Miocene dưới 25 [- H va F: Miocene dưới-Miocene giữa — dưới E: Miocene giữa - trên B và A: Miocene trên-Pleistocene 1. Địa tầng: GROUP ¬ TECTONIC Ma | GEOLOGIC TIME |~STACKING TRANG.

-+ EPMI IPC 2 | LITHOLOGY/FACIES | ,SSMIC SYSTEM TRACTS | HISTORY SOO RE |RESERVOIRS| (v Sears, wd ˆ | [ge] HOLOCENE 8 | PLEISTOCENE FA UPPER E = g 3 3i | Lower ad 5+ a <= A&B Ẹ = = | & ~ id a z l= | 52 | 8& 10+ “lễ fs) w z|2 wis Ols| 3 F-010 jw 9 =| ¢ E LATE zo z 15- z ai H-010 POST - RIFT a =o = 1-010 3 S§ UPPER 2 1-060 = hod Oy ' | Lower 2 = 3 x > x 201N|E Old = wi z 5 : = mị #o RE N = UPPER = J-090 ziữ 5 = “am a er WwPs) = J LOWER a 5og& Fal xí K-tsh EARLY 4 POST - FIFT 25-4 œ „| # K ñ| 3 hị al ¢ BUO l 30+ ie} Š 2. Ww = ie ar = L-M RIFT CLIMAX i fa O jw Sec as z1 ° 5 2 ———¬->~-- a oa -—~———-~-F 400- o RIFT INITIATION 2S. S 9 mị le) NSO PRE - RIFT < ire =a% > =i FLUVIAL AND ESTUARINE SANDS | COASTAL PLAIN AND OFFSHORE SHALES mg COALS (*) experienced In the Central & Southern Malay Basin MARINE AND DELTA FRONT SANDS LACUSTRINE SHALES ALLUVIAL FAN/ALUVIAL PLAIN SEDIMENTS Hình 8: Cột địa tang tổng hợp Lô 46/02 bon triing Malay-Thổ Chu 13. — Hệ thống dau khí: 1.

Đá mẹ và sự trướng thành: Các đá mẹ tiềm năng xung quanh Lô 46/02 có thể bao gồm trầm tích chứa hữu cơ phong phú và trầm tích châu thổ, đá phiến carbon và than. Một nghiên cứu về đánh giá môi trường bảo tôn của hydrocarbon, do tiễn sĩ R. Burwood thực hiện đã kết luận rằng: Các phân tích thành phan của dau thô đã tiết lộ ít nhất ba họ dầu cùng nguồn gốc được hình thành do quá trình di cư. Các phân tích khí đốt tự nhiên có dấu hiệu cho thay nguồn gốc chủ yếu tách từ dau xuất phát từ các nguồn dâu ban đầu.

Các trường hợp khí đốt nguồn gốc than cũng được tìm thấy. Nghiên cứu hệ thống các thành tạo Oligo-Miocene mang lại nhiều dau hiệu cho thay đá mẹ có nguồn gôc tram tích cơ học giàu hữu cơ và than dâu. 26 Có 3 họ dầu đó được gọi là “high wax”, “medium wax” và “low wax”. Sự tương 35 66 quan giữa đá mẹ va dau cho thay đá mẹ của 3 ho dau trên lần lượt là: Lacustrine “K” shale: đá mẹ cho loại high wax The Miocene fluvial-deltaic: đại diện cho tap I, H, F.

Da phién than va carbonate có xu hướng mạnh cho loại medium wax. The early Miocene lacustrine-paralic: đại diện cho tập K và J. Tram tich giau hữu cơ được cho là da mẹ của loại low wax.