Ứng Dụng Phương Pháp Thống Kê Đa Điểm Trong Mô Hình Hóa Tướng Đá Tầng Chứa Oligocene, Mỏ Sói Trắng, Bồn Trũng Cửu Long

Tướng đá là khái niệm mô tả các đặc điểm của đá, phản ánh điều kiện hình thành và môi trường trầm tích. Phân loại tướng đá giúp xác định các khu vực có tiềm năng chứa dầu khí. Việc phân loại bao gồm việc xác định tướng trầm tích (hình thành từ quá trình trầm tích) và tướng thạch học (dựa trên thành phần khoáng vật và cấu trúc đá). Việc xác định đúng tướng đá là bước quan trọng để xây dựng mô hình địa chất chính xác.

Mô hình tướng đá đóng vai trò then chốt trong việc đánh giá trữ lượng mỏ dầu khí. Nó cung cấp thông tin về sự phân bố của các loại đá khác nhau trong mỏ, từ đó giúp ước tính độ rỗng, độ thấm, và khả năng chứa dầu. Theo luận văn gốc, các phương pháp địa thống kê được sử dụng như công cụ then chốt trong mô tả và mô hình hóa tham số địa chất. Sự chính xác của mô hình tướng đá ảnh hưởng trực tiếp đến quyết định đầu tư và khai thác mỏ.

Các phương pháp địa thống kê truyền thống, dựa trên variogram, giả định rằng các biến địa chất có tính chất Gaussian và tương quan không gian đơn giản. Tuy nhiên, trong thực tế, sự phân bố của tướng đá thường phức tạp hơn nhiều. Theo luận văn, mỏ Sói Trắng hiện nay vẫn được xây dựng bằng phương pháp địa thống kê truyền thống dựa trên cơ sở variogram. Các phương pháp này có thể không phù hợp để mô tả các thể địa chất phức tạp như channel và mouth bar.

Bồn trũng Cửu Long là một khu vực có lịch sử địa chất phức tạp, với nhiều giai đoạn kiến tạo và trầm tích khác nhau. Sự phức tạp này dẫn đến sự phân bố không đồng đều của tướng đá và sự thay đổi nhanh chóng về tính chất của đá. Do đó, cần các phương pháp mô hình hóa tiên tiến để tái hiện chính xác các đặc điểm địa chất của bồn trũng Cửu Long và xây dựng mô hình tin cậy.

Phương pháp MPS hoạt động dựa trên việc so sánh các mẫu dữ liệu (patterns) trong training image với dữ liệu tại vị trí cần mô phỏng. Phương pháp này không yêu cầu giả định về tính chất Gaussian và có thể tái hiện các cấu trúc phức tạp. Ưu điểm của MPS bao gồm khả năng tái hiện các đặc điểm địa chất phi tuyến tính, tận dụng thông tin từ nhiều nguồn dữ liệu khác nhau, và dễ dàng tích hợp vào các phần mềm mô hình hóa.

Training image (TI) là một thành phần quan trọng trong phương pháp MPS. TI chứa thông tin về hình dạng, kích thước, và sự phân bố của tướng đá. TI có thể được xây dựng từ nhiều nguồn, bao gồm ảnh địa chấn, ảnh giếng khoan, và các mô hình địa chất hiện có. Chất lượng của TI ảnh hưởng trực tiếp đến kết quả mô hình hóa. Một TI tốt cần phản ánh chính xác các đặc điểm địa chất của khu vực nghiên cứu. Luận văn gốc cho rằng các mô tả định tính đó được cụ thể hóa bằng phương pháp thống kê đa điểm để đưa ra bức tranh toàn cảnh về sự phân bố tướng đá.

Quá trình xây dựng mô hình tướng đá bằng MPS bao gồm: (1) thu thập dữ liệu địa chất và địa vật lý; (2) xử lý và chuẩn hóa dữ liệu; (3) xây dựng training image từ các nguồn dữ liệu khác nhau; (4) thiết lập các thông số mô hình hóa, bao gồm kích thước lưới, kích thước search mask, và các thông số liên quan đến thuật toán MPS; (5) chạy mô hình và kiểm tra kết quả; (6) hiệu chỉnh mô hình và lặp lại các bước trên nếu cần thiết. Theo luận văn gốc, tác giả cũng tiến hành nghiên cứu phân tích bản chất các thông số đầu vào của phương pháp thống kê đa điểm và đưa ra quy trình xác định.

So sánh kết quả mô hình hóa bằng MPS với các phương pháp truyền thống cho thấy MPS có khả năng tái hiện các cấu trúc địa chất phức tạp tốt hơn. MPS cũng ít bị ảnh hưởng bởi các giả định về tính chất Gaussian và có thể tận dụng thông tin từ nhiều nguồn dữ liệu khác nhau. Nhờ đó, mô hình được xây dựng bằng MPS có độ tin cậy cao hơn và phù hợp hơn với thực tế địa chất của mỏ Sói Trắng. Điều này góp phần quan trọng giúp mô hình hóa tướng đá một cách linh hoạt và hợp lý hơn.

Để kiểm tra và xác thực kết quả mô hình hóa tướng đá, có thể sử dụng các phương pháp sau: (1) so sánh mô hình với dữ liệu giếng khoan (độ rỗng, độ thấm, tướng đá); (2) so sánh mô hình với dữ liệu địa chấn (amplitude, impedance); (3) so sánh mô hình với các mô hình địa chất hiện có; (4) sử dụng cross-validation để đánh giá khả năng dự đoán của mô hình. Điều này giúp chúng ta đánh giá độ chính xác và độ tin cậy của mô hình hóa.

Phương pháp MPS có tiềm năng ứng dụng rộng rãi trong ngành công nghiệp dầu khí Việt Nam, đặc biệt trong mô hình hóa tướng đá cho các mỏ dầu khí có cấu trúc địa chất phức tạp. Việc phát triển các công cụ và quy trình mô hình hóa dựa trên MPS sẽ giúp nâng cao hiệu quả thăm dò, khai thác, và quản lý mỏ dầu khí. Đặc biệt là các mỏ có cấu trúc địa chất phức tạp. Nó sẽ giúp các kỹ sư có thêm các thông tin trong việc lựa chọn các vị trí khoan và khai thác dầu khí.

Nghiên cứu đã thành công trong việc áp dụng phương pháp MPS để mô hình hóa tướng đá tầng chứa Oligocene mỏ Sói Trắng. Mô hình được xây dựng có độ tin cậy cao hơn so với các mô hình hiện có và phản ánh chính xác các đặc điểm địa chất quan trọng của mỏ. Đồng thời tác giả cũng đưa ra một số nhận xét quan trọng khi ứng dụng MPS trong mô hình hóa tướng đá.

Các nghiên cứu tiếp theo nên tập trung vào việc phát triển các phương pháp xây dựng training image hiệu quả hơn, cải thiện thuật toán MPS, và tích hợp MPS với các công nghệ mô hình hóa khác. Cần có thêm nhiều nghiên cứu thực tế để đánh giá đầy đủ tiềm năng của MPS trong ngành công nghiệp dầu khí Việt Nam. Đồng thời hoàn thiện về mặt lý thuyết cũng như tối ưu trong các bước của MPS