I. Giới thiệu và bối cảnh nghiên cứu
Nghiên cứu tập trung vào việc ứng dụng mạng nơron nhân tạo để nâng cao độ chính xác trong phân bổ sản lượng các giếng mỏ tại Samarang, Malaysia. Vấn đề chính là việc đo lường lưu lượng khai thác tại từng giếng thường không thực hiện được do chi phí cao, dẫn đến việc sử dụng phương pháp phân bổ lại sản lượng dựa trên dữ liệu tổng hợp. Tuy nhiên, phương pháp này có độ chính xác thấp và không kịp thời. Mạng nơron nhân tạo được đề xuất như một giải pháp hiệu quả để xây dựng mối quan hệ phi tuyến giữa các thông số khai thác và lưu lượng, từ đó cải thiện độ chính xác và tốc độ tính toán.
1.1. Khó khăn trong phân bổ sản lượng
Việc phân bổ sản lượng hiện tại dựa trên dữ liệu kiểm tra giếng hàng tháng, dẫn đến độ trễ trong việc cập nhật thông tin. Các thông số khai thác như áp suất vỉa, tỉ lệ khí-dầu, và độ ngập nước có mối quan hệ phức tạp, khó mô hình hóa bằng phương pháp truyền thống. Điều này gây khó khăn cho việc tối ưu hóa sản xuất và dự đoán sản lượng chính xác.
1.2. Lý do chọn mạng nơron nhân tạo
Mạng nơron nhân tạo được chọn do khả năng xử lý các mối quan hệ phi tuyến và tự cải thiện chất lượng dự đoán qua quá trình huấn luyện. Phương pháp này giúp loại bỏ giả định lưu lượng không đổi giữa các lần kiểm tra, cho phép tính toán lưu lượng hàng ngày dựa trên các thông số thay đổi liên tục.
II. Phương pháp nghiên cứu và dữ liệu
Nghiên cứu sử dụng dữ liệu từ mỏ Samarang trong giai đoạn từ tháng 9/2013 đến tháng 3/2014. Dữ liệu bao gồm các báo cáo khai thác, kiểm tra giếng, và thông số hoạt động của giếng. Phân tích dữ liệu được thực hiện để chọn các biến đầu vào ảnh hưởng nhất đến lưu lượng khai thác. Mạng nơron được thiết kế với kiến trúc truyền thẳng và huấn luyện bằng thuật toán lan truyền ngược.
2.1. Thu thập và tiền xử lý dữ liệu
Dữ liệu được thu thập từ các báo cáo khai thác và cơ sở dữ liệu vận hành. Các bước tiền xử lý dữ liệu bao gồm làm sạch, chuẩn hóa, và phân hoạch tập dữ liệu thành tập huấn luyện và kiểm tra. Các biến đầu vào được chọn dựa trên mức độ ảnh hưởng đến lưu lượng khai thác.
2.2. Thiết kế và huấn luyện mạng nơron
Mạng nơron được thiết kế với các tầng ẩn và hàm truyền phù hợp. Quá trình huấn luyện sử dụng thuật toán lan truyền ngược để cập nhật trọng số. Các tiêu chuẩn đánh giá như sai số bình phương trung bình (RMSE) được sử dụng để đánh giá hiệu suất của mạng.
III. Kết quả và đánh giá
Kết quả nghiên cứu cho thấy mạng nơron đạt độ chính xác cao hơn so với phương pháp truyền thống trong việc dự đoán sản lượng. Các giá trị lưu lượng dự đoán gần sát với dữ liệu thực tế, giúp cải thiện đáng kể công tác phân bổ sản lượng. Nghiên cứu cũng chỉ ra rằng việc sử dụng mạng nơron giúp giảm thời gian tính toán và nâng cao hiệu quả quản lý giếng.
3.1. So sánh kết quả dự đoán
Kết quả dự đoán của mạng nơron được so sánh với phương pháp kiểm tra giếng truyền thống. Sai số của mạng nơron thấp hơn đáng kể, đặc biệt trong việc dự đoán lưu lượng khí, dầu, và nước. Điều này chứng minh hiệu quả của mạng nơron trong việc xử lý các mối quan hệ phi tuyến.
3.2. Ứng dụng thực tiễn
Nghiên cứu đã chứng minh rằng mạng nơron có thể được áp dụng rộng rãi trong việc tối ưu hóa sản xuất tại các mỏ dầu khí. Phương pháp này giúp các kỹ sư vận hành nắm bắt tình trạng giếng một cách kịp thời và chính xác, từ đó đưa ra các quyết định cải thiện sản lượng hiệu quả.
IV. Kết luận và hướng phát triển
Nghiên cứu đã thành công trong việc ứng dụng mạng nơron nhân tạo để nâng cao độ chính xác trong phân bổ sản lượng tại mỏ Samarang, Malaysia. Kết quả cho thấy phương pháp này không chỉ cải thiện độ chính xác mà còn giảm thời gian tính toán, hỗ trợ hiệu quả cho công tác quản lý giếng. Hướng phát triển trong tương lai bao gồm mở rộng ứng dụng cho các mỏ khác và tích hợp thêm các công nghệ tiên tiến như học sâu để nâng cao hiệu suất.
4.1. Đóng góp của nghiên cứu
Nghiên cứu đã đóng góp một giải pháp hiệu quả cho bài toán phân bổ sản lượng trong ngành dầu khí. Việc sử dụng mạng nơron không chỉ nâng cao độ chính xác mà còn giúp giảm chi phí và thời gian tính toán, mang lại lợi ích kinh tế đáng kể.
4.2. Hướng phát triển tương lai
Trong tương lai, nghiên cứu có thể mở rộng bằng cách tích hợp thêm các công nghệ như học sâu và Internet of Things (IoT) để tự động hóa quá trình thu thập và xử lý dữ liệu. Điều này sẽ giúp nâng cao hiệu quả và độ chính xác của các mô hình dự đoán.
