Dự đoán đá móng nứt nẻ bằng các thông số trong quá trình khoan giếng khoan sử dụng Mo

Tên đơn vị: Viện Dầu khí Việt Nam

Mô tả sản phẩm: Dự đoán đá móng nứt nẻ bằng các thông số trong quá trình khoan giếng khoan sử dụng Mô hình học máy và Trí tuệ nhân tạo (Application of Fracture Prediction by VPI).

"Với các phương pháp truyền thống việc xác định đá nứt nẻ phải sử dụng những công cụ chuyên dụng, việc này dẫn tới phải ngừng công tác khoan giếng, ảnh hưởng tới thời gian thuê giàn khoan dài thêm, làm cho chi phí của giếng khoan mới sẽ tăng cao, gây khó khăn trong việc phát triển các quỹ giếng khoan. Việc sử dụng các đường thông số trong quá trình khoan sẽ giúp người thực xác định được luôn, những khoảng độ sâu xuất hiện nứt nẻ để giúp người điều hành ra được quyết định luôn. Giải pháp này sẽ giúp tiết kiệm thời gian và chi phí.

VPI đã cung cấp một giải pháp thay thế để nhanh chóng xác định sự hiện diện của các hệ thống nứt nẻ dựa trên dữ liệu thời gian thực của quá trình khoan giếng khoan như Mô-men xoắn (TRQ), WOB (tải trọng choòng khoan), FLWpmps (tốc độ máy bơm), RPM (Vận tốc rato), áp suất đứng cột cần khoan (SPP)...

Trong công cụ này, các kết quả minh giải nứt nẻ được xác định bởi các chuyên gia của VPI và sử dụng làm dữ liệu đầu vào cho các thuật toán học máy được giám sát như hồi quy Logistic, Histogradient boosting, Gradient boosting, Random forest, K-neighbors, Extra Tree, Voting và mô hình học máy với các lớp ẩn. Các mô hình được sàng lọc, xếp hạng, đánh giá và tối ưu hóa cẩn thận để tìm ra mô hình phù hợp nhất cho dự báo nứt nẻ. Mô hình tốt ưu nhất sẽ được lựa chọn để xử lý dữ liệu và đưa ra dự đoán, đồng thời đã được kiểm tra bằng dữ liệu chưa biết (Blindtest) với độ chính xác dự đoán trên 80%.

Kết quả của quá trình dự báo được thể hiện trên nền tảng MLOps của Viện Dầu Khí Việt Nam, có những tính năng thông báo trực tiếp cho người dùng thông qua email và mục thông báo."