BỘ KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ
HỆ THỐNG THÔNG TIN KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ

Các nhiệm vụ khác
liên kết website
Lượt truy cập
 Lượt truy cập :  17,136,765
  • Ứng dụng kết quả thực hiện nhiệm vụ

ĐT.CNKK.QG.007/21

2023-52-1762/NS-KQNC

Nghiên cứu xây dựng bộ công cụ trí tuệ nhân tạo hỗ trợ đánh giá phân tích liên kết tài liệu địa chất địa vật lý giếng khoan và số liệu khai thác để nâng cao hiệu quả quản lý khai thác mỏ khí Condensate Hải Thạch - Mộc Tinh Lô 05-2;05-3 thuộc Biển Đông Việt Nam

Trường Đại học Mỏ - Địa chất

Bộ Giáo dục và Đào tạo

Quốc gia

PGS. TS. Triệu Hùng Trường

TS. Trần Vũ Tùng; TS. Ngô Hữu Hải; ThS. Trần Ngọc Trung; ThS. Đoàn Viết Trung; TS. Trần Trúc Ma; TS. Hoàng Anh Dũng; PGS.TS. Nguyễn Thế Vinh; TS. Lê Đức Vinh; TS. Nguyễn Văn Thịnh; TS. Lê Quang Duyến; ThS. Vũ Thiết Thạch; TS. Nguyễn Tiến Hùng; TS. Nguyễn Trần Tuân; ThS. Nguyễn Thanh Tuấn; TS. Lê Hồng Anh; TS. Nguyễn Thế Lộc; TS. Nguyễn Hoàng Long; TS. Nguyễn Mai Dung; TS. Diêm Công Hoàng;, TS. Phạm Đức Thọ; TS. Kiều Duy Thông; TS. Đặng Anh Tuấn; ThS. Lý Văn Dao; TS. Hoàng Kỳ Sơn; KS. Nguyễn Thanh Tĩnh; ThS. Trần Thanh Hải; ThS. Nguyễn Văn Thành; ThS. Trương Văn Từ; ThS. Doãn Thị Trâm; ThS. Lê Văn Nam; KS. Nguyễn Văn Vinh; ThS. Vũ Cúc Phương; ThS. Vũ Hồng Dương; ThS. Trần Thị Hải Vân; TS. Nguyễn Duy Huy; ThS. Đặng Hữu Nghị; ThS. Trần Thị Thu Trang; ThS. Hoàng Anh Đức; ThS. Phạm Văn Đồng; ThS. Nguyễn Thị Hải Yến; ThS. Nguyễn Thế Bình; ThS. Phạm Hữu Lợi; ThS. Vũ Duy Tấn; CN. Nguyễn Thị Thúy Hằng; ThS. Hà Thị Liễu; CN. Đoàn Nguyễn Thanh Hương; ThS. Nguyễn Thị Thu; CN. Đặng Thị Hằng Nga; CN. Phạm Tố Uyên

Địa chất học

12/2023

12/2023

16/11/2023

2023-52-1762/NS-KQNC

22/12/2023

Cục Thông tin KH&CN Quốc Gia

- Xây dựng được cở sở dữ liệu lớn (với tên gọi là BDPOC Big Data) liên kết tài liệu địa chất, địa vật lý giếng khoan và số liệu khai thác của mỏ khí condensate HT-MT Lô 05-2; 05-3, Biển Đông. - Xây dựng được bộ công cụ trí tuệ nhân tạo (AI) hỗ trợ việc theo dõi, phân tích, dự báo giúp nâng cao hiệu quả quản lý và khai thác mỏ khí condensate HT-MT. Bộ công cụ AI bao gồm 2 modules chính như sau: + AI quản lý khai thác thông minh theo thời gian thực (Realtime Intelligence Production Management System - RIPMS) có khả năng dự báo chính xác được các thông số phục vụ hoạt động quản lý, vận hành khai thác mỏ như: sản lượng khai thác, đường cong suy giảm áp suất, tỉ lệ sản phẩm condensate gas ratio (CGR), tính chất của chất lưu cho từng giếng, các bất thường của hoạt động sản xuất như hiện tượng ngập nước, xâm nhập cát, ngưng tụ condensate trong vùng cận đáy giếng và thân giếng khai thác (condensate banking)... + AI tối ưu hóa quá trình vận hành khai thác trên mỏ khí condensate HT-MT dựa trên việc phát triển công cụ AI giúp quản lý hiệu suất, tối ưu hóa hoạt động của thiết bị (Assets Performance Management and Process Optimization) và bảo trì dự đoán (Predictive Maintenance) cho các thiết bị của hệ thống công nghệ. Việc này giúp tối ưu hóa thời gian vận hành bảo dưỡng; giảm thiểu thời gian sự cố hay đóng giếng không theo kế hoạch; đảm bảo tính an toàn và vận hành liên tục của hệ thống công nghệ và giúp giảm thiểu chi phí vận hành bảo dưỡng thiết bị. - Xây dựng được luận cứ khoa học để đề xuất áp dụng cho các mỏ dầu khí ở Việt Nam
23362
- Hiệu quả kinh tế: Chứng minh được hiệu quả kinh kế do việc áp dụng kết quả nghiên cứu tại mỏ khí condensate HT-MT Lô 05-2; 05-3, Biển Đông theo các tiêu chí sau: + Góp phần đảm bảo 100% các báo cáo về quản lý và khai thác mỏ khí condensate HT-MT được cập nhật tự động với sự hỗ trợ của Bộ công cụ trí tuệ nhân tạo; + Giảm tối thiểu 15% chi phí bảo trì, bảo dưỡng và vận hành của cụm giàn công nghệ xử lí khí thiên nhiên mỏ HT-MT so với chi phí trong phương án phát triển mỏ HT-MT đã được phê duyệt (Field Development Plan - FDP); + Góp phần vào việc có thể lập và điều chỉnh kế hoạch sản xuất trong vòng 5 phút khi có yêu cầu thay đổi về huy động khí condensate từ nhà phân phối; + Góp phần vào việc giảm đến 15% số giờ công lao động cần thiết cho công tác quản lý, vận hành, bảo dưỡng và khai thác; + Góp phần vào việc giảm 15% thời gian đóng giếng không theo kế hoạch và qua đó góp phần vào việc đảm bảo thời gian vận hành liên tục (operation uptime) của cụm giàn công nghệ xử lý khi HT-MT ở mức 99,99%; + Góp phần đảm bảo độ chính xác của các dự báo thông số vận hành về áp suất, nhiệt độ, lưu lượng và tỉ lệ condensate – khí với sai số trung bình bình phương gốc (RMSE) nhỏ hơn 5%. - Hiệu quả xã hội: Đối với việc đào tạo nguồn nhân lực cho sự nghiệp phát triển ngành công nghiệp dầu khí, các kết quả nghiên cứu sẽ là nguồn tài liệu tốt phục công tác giảng dạy và nghiên cứu khoa học cho Trường Đại học Mỏ - Địa chất, Trường Đại học Bách khoa Thành phố Hồ Chí Minh, Trường Đại học Dầu khí, Trường Cao Đẳng Nghề Dầu Khí, Viện Dầu khí… Sự thành công của đề tài mở ra một hướng mới rất triển vọng, bổ sung một giải pháp nâng cao quản lý, khai thác các mỏ dầu khí rất hiệu quả so với các giải pháp đã thực hiện từ trước đến nay tại các mỏ dầu của Việt Nam, đảm bảo khai thác hiệu quả nguồn tài nguyên qu‎ý không tái tạo và đảm bảo an ninh năng lượng cho đất nước.

Địa chất; Đại vật lý; Khai thác khoáng sản

Ứng dụng

Đề tài KH&CN

Khoa học kỹ thuật và công nghệ,

Phát triển công nghệ mới,

Số lượng công bố trong nước: 0

Số lượng công bố quốc tế: 0

Chấp nhận đơn đăng ký giải pháp hữu ích; Giấy chứng nhận đăng ký quyền tác giả

01 Tiến sĩ và 01 Thạc sĩ