Tổng quan dựbáo độrỗng thành hệbằng kỹthuật máy học dựa trên dữliệu khoan thực

Tóm tắt

Để khai thác dầu hiệu quả, cần thiết phải xác định các thông số vỉa của thành hệ. Một trong các thông số quan trọng cần phải được xác định đó là độ rỗng. Việc dự báo độ rỗng giúp đánh giá khả năng khai thác của vỉa chứa, lựa chọn vị trí giếng khai thác, thiết kế thu hồi dầu tăng cường và đánh giá tính khả thi về kinh tế. Thông thường, giá trị của độ rỗng được xác định trực tiếp bằng các phép thí nghiệm mẫu lõi trong phòng khác nhau hoặc một cách gián tiếp dựa trên kết quả minh giải tài liệu đo địa vật lý giếng khoan. Các phương pháp xác định truyền thống này thường tốn nhiều thời gian và gây tốn kém. Phương pháp thí nghiệm trong phòng có độ chính xác cao nhưng thường yêu cầu có sẵn mẫu thí nghiệm, đòi hỏi nhiều thiết bị đo phụ trợ và đôi khi yêu cầu kết quả đo mẫu lõi bổ sung tiêu tốn thời gian và chi phí lấy mẫu. Phương pháp đo địa vật lý giếng khoan không phải lúc nào cũng được thực hiện ở tất cả các giếng khoan. Bằng cách ứng dụng các kỹ thuật máy học khác nhau như Mạng nơ-ron nhân tạo, Cây quyết định, Rừng ngẫu nhiên,...giá trị độ rỗng cũng được dự báo. Các kỹ thuật này thường sử dụng thông số đầu vào là dữ liệu từ đường cong đo địa vật lý giếng khoan hoặc dữ liệu khoan. Tuy nhiên, việc sử dụng dữ liệu đường cong đo địa vật lý giếng khoan làm thông số đầu vào cho mô hình máy học thường gặp phải hạn chế từ tính sẵn có của nguồn dữ liệu. Trong khi đó các thông số khoan như vận tốc cơ học khoan, lưu lượng bơm của dung dịch khoan, tốc độ vòng quay trên phút, áp suất trong cần dựng, mô-men xoắn và tải trọng chiềutrục được thu thậpmột cách liên tụctừ các cảm biến dữ liệu trong quá trình khoan. Bài báo tập trung đánh giá, phân tích những công trình khoa học đã được nghiên cứu về việc ứng dụng kỹ thuật máy học để dự báo giá trị độ rỗng của thành hệ, dựa trên dữ liệu khoan theo thời gian thực