Ứng dụng mạng nơron nhân tạo nhằm nâng cao độ chính xác trong việc phân bổ lại sản lượng các giếng trong mỏ samarang, malaysia

TÓM TẮT Trong lĩnh vực dầu khí, để khảo sát hoạt động của một giếng khai thác thì cần phải biết lưu lượng đang được vận hành của giếng, nhưng do thực tế chi phí lắp đặt đồng hồ đo lưu lư

PHAN THỊ KIM DUNG

ỨNG DỤNG MẠNG NƠRON NHÂN TẠO NHẰM NÂNG CAO ĐỘ CHÍNH XÁC TRONG VIỆC PHÂN BỔ LẠI SẢN LƯỢNG CÁC GIẾNG TRONG MỎ SAMARANG, MALAYSIA

CHUYÊN NGÀNH: HỆ THỐNG THÔNG TIN QUẢN LÝ

MÃ SỐ CHUYÊN NGÀNH: 60.34.48

LUẬN VĂN THẠC SĨ

TP HỒ CHÍ MINH, tháng 6 năm 2014

PHAN THỊ KIM DUNG

ỨNG DỤNG MẠNG NƠRON NHÂN TẠO NHẰM NÂNG CAO ĐỘ CHÍNH XÁC TRONG VIỆC PHÂN BỔ LẠI SẢN LƯỢNG CÁC GIẾNG TRONG MỎ SAMARANG, MALAYSIA

CHUYÊN NGÀNH: HỆ THỐNG THÔNG TIN QUẢN LÝ

MÃ SỐ CHUYÊN NGÀNH: 60.34.48

LUẬN VĂN THẠC SĨ

TP HỒ CHÍ MINH, tháng 6 năm 2014

Cán bộ chấm nhận xét 1: Tiến sĩ NGUYỄN CHÁNH THÀNH

Cán bộ chấm nhận xét 2 : Tiến sĩ NGUYỄN TUẤN ĐĂNG

Luận văn thạc sĩ được bảo vệ tại Trường Đại học Bách Khoa, ĐHQG Tp HCM ngày 18 tháng 7 năm 2014

Thành phần Hội đồng đánh giá luận văn thạc sĩ gồm:

1 PGS.TS ĐẶNG TRẦN KHÁNH, chủ tịch

2 TS NGUYỄN THANH BÌNH, thư ký

3 TS NGUYỄN CHÁNH THÀNH, phản biện 1

4 TS NGUYỄN TUẤN ĐĂNG, phản biện 2

5 TS PHẠM QUỐC TRUNG, uỷ viên

Xác nhận của Chủ tịch Hội đồng đánh giá LV và Trưởng Khoa quản lý chuyên ngành sau khi luận văn đã được sửa chữa (nếu có)

CHỦ TỊCH HỘI ĐỒNG TRƯỞNG KHOA QUẢN LÝ

CHUYÊN NGÀNH

NHIỆM VỤ LUẬN VĂN THẠC SĨ

Họ tên học viên: PHAN THỊ KIM DUNG MSHV: 11320954

Ngày, tháng, năm sinh: 12/12/1982 Nơi sinh: Tp Hồ Chí Minh Chuyên ngành: Hệ thống thông tin quản lý Mã số : 60.34.48

I TÊN ĐỀ TÀI: Ứng dụng mạng nơron nhân tạo nhằm nâng cao độ chính xác trong

việc phân bổ lại sản lượng các giếng trong mỏ Samarang, Malaysia

II NHIỆM VỤ VÀ NỘI DUNG:

1./ Nghiên cứu tìm hiểu bản chất và áp dụng kỹ thuật mạng nơ-ron của trí tuệ nhân tạo trong việc thử nghiệm và xây dựng một phương pháp phân bổ lại sản lượng khai thác cho cụm giếng SMDP-B, mỏ Samarang, thềm lục địa Malaysia

2./ Thu thập tài liệu vận hành và các báo cáo khai thác của khu vực nghiên cứu trong giai đoạn từ tháng 9-2013 đến tháng 3-2014

3./ Thiết kế mạng nơ-ron để xây dựng mối quan hệ phi tuyến giữa các thông số của chế độ khai thác và lưu lượng khai thác

4./ Phân tích, đánh giá kết quả tính toán của mạng nơ-ron so với kết quả tính toán thực

tế đang được áp dụng và đưa ra những nhận xét, kiến nghị

III NGÀY GIAO NHIỆM VỤ: 20/01/2014

IV NGÀY HOÀN THÀNH NHIỆM VỤ: 20/06/2014

V CÁN BỘ HƯỚNG DẪN: Tiến sĩ PHẠM QUỐC TRUNG

Sau cùng, em xin chân thành cảm ơn gia đình và toàn thể bạn bè, đồng nghiệp đã động viên và hỗ trợ em trong suốt thời gian học tập và thực hiện đề tài

Tp Hồ Chí Minh, tháng 6 năm 2014

PHAN THỊ KIM DUNG

TÓM TẮT

Trong lĩnh vực dầu khí, để khảo sát hoạt động của một giếng khai thác thì cần phải biết lưu lượng đang được vận hành của giếng, nhưng do thực tế chi phí lắp đặt đồng hồ đo lưu lượng tại mỗi đầu giếng là khá đắt nên các kỹ sư dầu khí phải thực hiện phân bổ lại sản lượng dựa trên giá trị đồng hồ đo tổng sản lượng

và số liệu đo trong quá trình kiểm tra giếng Tuy nhiên, do việc kiểm tra giếng không được thực hiện thường xuyên (trung bình mỗi tháng một lần) và mối quan

hệ giữa các thông số hoạt động và sản lượng khai thác khá phức tạp, không thể thể hiện bằng một mô hình đơn giản, điều này gây khó khăn cho các kỹ sư trong công tác khảo sát chi tiết hoạt động hàng ngày của giếng

Trong khi đó mạng nơ-ron nhân tạo đã được chứng minh là có khả năng giải quyết được những vấn đề phức tạp tương tự như trên bằng cách xây dựng những mối quan hệ phi tuyến Do đó, đề tài đã tiến hành khảo sát các thông số hoạt động của giếng để chọn ra các biến ảnh hưởng nhất đến sản lượng khai thác

và áp dụng lí thuyết mạng nơ-ron nhân tạo vào xây dựng mối quan hệ giữa thông tin hoạt động của giếng và lưu lượng khai thác Từ đó, đề tài đã loại bỏ được được giả định lưu lượng gần như không thay đổi giữa hai lần kiểm tra giếng liên tiếp và tính toán những giá trị lưu lượng này liên tục mỗi ngày dựa trên các thông

số liên tục thay đổi của giếng theo mô hình mạng nơ-ron Kết quả của đề tài đã giúp cho công tác phân bổ lại sản lượng được thực hiện bằng phương pháp mạng nơ-ron có độ sai lệch thấp hơn so với phương pháp tính toán hiện nay Những thành công đạt được bước đầu của nghiên cứu giúp cho các kỹ sư vận hành có thể nắm bắt được biểu hiện khai thác của giếng một cách cụ thể và chi tiết hơn nhằm đưa ra các giải pháp cải thiện lưu lượng khai thác một cách kịp thời và

nhanh chóng

Meanwhile, neural network has been proven to solve similar problems by constructing non-linear relationships Therefore, in this study, author performed well operational parameters’ surveillance and applied neural network theory to build relationships between operation parameters and production rates Consequently, the study eliminated the remain unchanged production rate between two consecutive well tests assumption and calculated these production rates by daily basic according to well operational behavior Hences, back allocation derived from neural network support resulted lower error in comparison to current method Early success of this study helped operation engineers understand well production performace in details and make decision to improve production in timely manner

LỜI CAM ĐOAN

Tôi xin cam đoan kết quả nghiên cứu của đề tài “Ứng dụng mạng nơron

nhân tạo nhằm nâng cao độ chính xác trong việc phân bổ lại sản lượng các

giếng trong mỏ Samarang, Malaysia” là do quá trình học tập và nghiên cứu

của chính bản thân Các số liệu trong nghiên cứu được khảo sát và thu thập có nguồn gốc rõ ràng và đáng tin cậy Dữ liệu được xử lý một cách khách quan và trung thực

Tp.Hồ Chí Minh, 23 tháng 6 năm 2014

PHAN THỊ KIM DUNG

MỤC LỤC

LỜI CẢM ƠN i

TÓM TẮT ii

ABSTRACT iii

LỜI CAM ĐOAN iv

MỤC LỤC v

DANH MỤC HÌNH ẢNH ix

DANH MỤC CÁC BẢNG xi

MỞ ĐẦU 1

1 Lý do chọn đề tài 1

2 Ý nghĩa khoa học và thực tiễn của đề tài 2

3 Mục tiêu đề tài 3

4 Đối tượng và phạm vi nghiên cứu 4

5 Phương pháp nghiên cứu 5

CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN 7

1.1 Giới thiệu công tác phân bổ lại sản lượng khai thác 7

1.2 Những khó khăn trong công tác phân bổ lại sản lượng khai thác 10

1.3 Các nghiên cứu liên quan 11

1.4 Vì sao dùng phương pháp mạng nơ-ron 13

1.5 Quy trình nghiên cứu 16

CHƯƠNG 2: CÁC KHÁI NIỆM CƠ BẢN VÀ CƠ SỞ LÝ THUYẾT 19

2.1 Các khái niệm trong lĩnh vực dầu khí 19

2.1.1 Mỏ dầu/khí 19

2.1.2 Giếng dầu / khí 20

2.1.3 Mạng lưới thu gom và xử lý khai thác 21

2.1.4 Công tác kiểm tra giếng (Well Test) 23

2.2 Lý thuyết mạng nơ-ron nhân tạo 27

2.2.1 Giới thiệu 27

2.2.2 Các phương pháp huấn luyện mạng 28

2.2.3 Các kiểu mô hình mạng nơ-ron 29

2.2.4 Mạng nơ-ron lan truyền ngược 30

2.2.5 Phương pháp cập nhật trọng số 33

2.2.6 Tiêu chuẩn đánh giá 33

2.2.7 Các bước xây dựng mạng nơ-ron 34

CHƯƠNG 3: XÂY DỰNG MẠNG NƠ-RON ĐỂ DỰ BÁO SẢN LƯỢNG KHAI THÁC 35

3.1 Tổng quan về mỏ Samarang 35

3.1.1 Vị trí địa lí và lịch sử khu mỏ 35

3.1.2 Giới thiệu về mạng lưới giếng nghiên cứu 37

3.1.3 Công tác phân bổ lại sản lượng khai thác hiện nay 39

3.2 Kiến trúc mạng nơ-ron đề xuất 39

3.3 Chuẩn bị dữ liệu 41

3.3.1 Giới thiệu tập dữ liệu 41

3.3.2 Lựa chọn đầu vào dữ liệu 43

3.3.3 Tiền xử lí dữ liệu 47

3.3.4 Phân hoạch tập dữ liệu 49

3.4 Xác định các tham số và huấn luyện mạng nơ-ron 49

3.4.1 Chọn hàm truyền 49

3.4.2 Tiêu chuẩn đánh giá 49

3.4.3 Xác định số nơ-ron tầng ẩn và phương pháp cập nhật trọng số 50

3.4.4 Xác định mô hình mạng nơ-ron phù hợp 54

CHƯƠNG 4: Ứng dụng, tính toán và phân tích 58

4.1 Dự báo sản lượng khai thác và so sánh với phương pháp hiện tại 58

4.1.1 Dự báo sản lượng khai thác bằng mạng nơ-ron 58

4.1.2 So sánh giá trị ước lượng của mạng nơ-ron và phương pháp hiện nay 62 4.2 Phân bổ sản lượng cho mô hình giếng đơn 64

4.2.1 Phương pháp phân bổ sản lượng bằng kiểm tra giếng 65

4.2.2 Phương pháp phân bổ sản lượng dùng mạng nơ-ron 68

4.3 So sánh phân bổ sản lượng bằng kiểm tra giếng và mạng nơ-ron 70

CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN 77

5.1 Tóm tắt kết quả nghiên cứu 77

5.2 Những đóng góp của luận văn 78

5.3 Những hạn chế và kiến nghị 80

5.4 Hướng nghiên cứu 81

TÀI LIỆU THAM KHẢO i

PHỤ LỤC iii

1 Bảng khảo sát về mức độ ảnh hưởng của các thông số khai thác đến lưu lượng khai thác iii

2 Bảng đánh giá lựa chọn tham số cho mạng nơ-ron iv

3 So sánh kết quả mong muốn và giá trị do nơ-ron tính toán xiv

4 So sánh lưu lượng khí, dầu và nước giữa số liệu dự báo bởi nơ-ron và số liệu kiểm tra giếng xvii

5 So sánh trước và sau khi phân bổ sản lượng khai thác bằng kiểm tra giếng xx

6 So sánh trước và sau khi phân bổ sản lượng khai thác bằng mạng nơ-ron xxii

7 So sánh phân bổ sản lượng khai thác bằng kiểm tra giếng và mạng nơ-ron xxiv

LÝ LỊCH TRÍCH NGANG xxvi

DANH MỤC HÌNH ẢNH

Hình 1.1: Sơ đồ mạng lưới khai thác hỗ trợ tính toán phân bổ lại sản lượng 8

Hình 1.2: Ví dụ về thời gian kiểm tra giếng trong tháng 9

Hình 1.3: Quy trình nghiên cứu 16

Hình 2.1: Mô hình tổng quát về khai thác dầu khí ngoài khơi 20

Hình 2.2: Mô hình cơ bản của một giếng khai thác 21

Hình 2.3: Mạng lưới thu gom sản phẩm dầu / khí 22

Hình 2.4: Mô hình chi tiết các thiết bị trong cụm xử lý sản phẩm khai thác 23

Hình 2.5: Ví dụ một hệ thống kiểm tra giếng thực tế 25

Hình 2.6: Mô hình một nơ-ron nhân tạo 27

Hình 2.7: Mạng truyền thẳng 30

Hình 2.8: Mạng hồi quy 30

Hình 2.9: Các bước thiết kế mô hình mạng nơ-ron 34

Hình 3.1: Vị trí mỏ Samarang 36

Hình 3.2: Vị trí giàn SMDP-B của mỏ Samarang 38

Hình 3.3: Kết nối các giếng trong giàn SMDP-B 39

Hình 3.4: Mô hình nơ-ron cho giếng đơn 40

Hình 3.5: Sơ đồ đánh giá mức ảnh hưởng các biến đầu vào 46

Hình 3.6: Sự hội tụ của hàm lỗi RMS 50

Hình 3.7: Giao diện phần mềm Qwiknet 51

Hình 3.8: Giao diện kết quả kiểm tra huấn luyện của mạng nơ-ron cho giếng B042S 56Hình 4.1: So sánh lưu lượng khí, dầu và nước giữa số liệu dự báo bởi nơ-ron và

số liệu kiểm tra giếng B042S 63Hình 4.2: Biểu hiện tổng sản lượng khai thác theo ngày của giàn SMDP-B, mỏ Samarang 65Hình 4.3: So sánh trước và sau khi phân bổ lại sản lượng bằng phương pháp kiểm tra giếng của giếng B042S 67Hình 4.4 : So sánh trước và sau khi phân bổ lại sản lượng bằng phương pháp mạng nơ-ron của giếng B042S 69Hình 4.5: Kết quả phân bổ lại sản lượng khí, dầu và nước theo phương pháp kiểm tra giếng và nơ-ron của giếng B042S 71Hình 4.6: So sánh hệ số khai thác của khí, dầu và nước giữa phương pháp kiểm tra giếng và phương pháp nơ-ron 73

DANH MỤC CÁC BẢNG

Bảng 3.1: Tổng hợp dữ liệu kiểm tra giếng 42Bảng 3.2: Kết quả khảo sát các thông số hoạt động ảnh hưởng đến lưu lượng khai thác của giếng 44Bảng 3.3: Danh sách các thuộc tính được chọn làm biến đầu vào và đầu ra 47Bảng 3.4: Công thức chuyển đổi đơn vị đo lường 48Bảng 3.5: Kết quả khảo sát để lựa chọn số nút ẩn và phương pháp cập nhật trọng

số cho mô hình giếng B042S 52Bảng 3.6: Kết quả huấn luyện mô hình nơ-ron cho giếng đơn 54Bảng 4.1: Bộ giá trị trọng số giữa tầng nhập và tầng ẩn của mạng nơ-ron cho giếng B042S 59Bảng 4.2: Bộ giá trị trọng số giữa tầng ẩn và tầng xuất của mạng nơ-ron cho giếng B042S 60Bảng 4.3: Kết quả tính toán của mạng nơ-ron và giá trị thực của các biến đầu ra của mạng nơ-ron cho giếng B042S 61Bảng 4.4: So sánh hệ số khai thác cao nhất và thấp nhất giữa hai phương pháp cho từng loại lưu lượng 74

MỞ ĐẦU

1 Lý do chọn đề tài

Với thực trạng hiện nay công tác quản lý khai thác dầu khí ngày càng phức tạp, thì việc khảo sát chính xác tình trạng hoạt động của giếng khai thác sẽ giúp dự đoán các sự cố khai thác có thể xảy ra Để có thể khảo sát tốt tình trạng của giếng thì các kỹ sư cần phải biết được lưu lượng khai thác hiện tại Thông thường, các giếng khai thác không được lắp đặt các đồng hồ đo lưu lượng trực tiếp trên từng đầu giếng do chi phí lắp đặt và vận hành thiết

bị khá đắt, do đó các kỹ sư vận hành giếng phải sử dụng các phương pháp tính toán kết hợp với số liệu đo đạc thực tế để ước lượng lưu lượng khai thác của giếng Phương pháp tính toán đang được thực hiện phổ biến nhất là phân bổ lại sản lượng (Production Back Allocation) Việc phân bổ lại sản lượng càng chính xác bao nhiêu thì công tác khảo sát giếng càng tốt bấy nhiêu Phương pháp tính toán phân bổ tổng sản lượng toàn mỏ về từng giếng đơn lẻ đã và đang được thực hiện là sử dụng các số liệu kiểm tra giếng (well test) hằng tháng Dựa vào số liệu đo trong quá trình kiểm tra giếng, các kỹ sư dầu khí có thể ước lượng được sản lượng khai thác trung bình của giếng đó tại thời điểm đó

Khó khăn lớn nhất trong quá trình tính toán phân bổ lại sản lượng là độ chính xác của các giá trị đo thử giếng, độ phức tạp về biểu hiện hoạt động

và số lượng giếng ở trong khu vực khai thác Do đó, công tác quản lý và phân tích dữ liệu khai thác cần thực hiện tốt để giải quyết vấn đề phân bố lại sản lượng khai thác Ngoài ra, công tác phân bổ lại sản lượng hiện nay chỉ được thực hiện vào mỗi cuối tháng do phải chờ có đủ số liệu kiểm tra giếng trong mạng lưới khai thác Thực tế này đang gây rất nhiều khó khăn cho công tác quản lý giếng khai thác vì giếng hoạt động liên tục hằng ngày

do đó không thể chờ đến lần phân bổ lại sản lượng kế tiếp để có được giá trị lưu lượng Vì thế nhu cầu cấp thiết đặt ra là phải có được giải pháp tính toán lưu lượng khai thác kịp thời hơn (theo tuần, theo ngày…) để hỗ trợ công tác vận hành giếng liên tục

Do mối quan hệ phi tuyến giữa các thông số chế độ khai thác (áp suất vỉa, chỉ số khai thác, lưu lượng khí bơm ép, tỉ số khí dầu và độ ngập nước) với lưu lượng dầu khai thác, thì một kỹ thuật khá thông dụng để xây dựng những mối quan hệ này là mạng nơ ron nhân tạo Trong các kỹ thuật tính toán hiện đại, mạng nơ ron nhân tạo đã chứng minh các chức năng vượt trội của mình trong các bài toán phân loại và dự báo Hơn nữa, mạng nơ ron có khả năng chịu lỗi khi chất lượng dữ liệu không tốt và có khả năng tự cải thiện chất lượng kết quả tính toán trong quá trình sử dụng Do đó việc lựa chọn phương pháp mạng nơ-ron sẽ tránh gặp phải những hạn chế của phương pháp thông thường

Vì những lí do trên nên trong nghiên cứu này tác giả chọn kỹ thuật mạng nơ-ron để áp dụng vào trong tính toán lưu lượng của quá trình phân bổ lại sản lượng khai thác nhằm giúp cho các kỹ sư vận hành có thể nắm bắt được biểu hiện khai thác của giếng một cách kịp thời và chính xác hơn

2 Ý nghĩa khoa học và thực tiễn của đề tài

Đề tài làm rõ khả năng ứng dụng của cơ sở tri thức vào bài toán dự đoán lưu lượng của từng giếng trong mạng lưới khai thác, đây được xem như một trường hợp tham khảo được áp dụng vào thực tiễn nhằm đưa lý thuyết của khoa học máy tính vào ứng dụng thực tế

Đề tài nghiên cứu dựa trên các khó khăn hiện tại của khu vực mỏ đang được vận hành nhằm đề xuất giải pháp dựa trên thực tiễn kết quả nghiên cứu phù

hợp với điều kiện hoạt động của khu mỏ Biểu hiện của giếng được tính toán nhanh chóng thông qua giải pháp đề xuất khi có số liệu hoạt động của giếng được cập nhật trong hệ thống, kỹ sư vận hành có thể ngay lập tức phân tích và đưa ra các đề xuất để duy trì hoặc cải thiện hoạt động của giếng mà không phải đợi đến lần đo lưu lượng tiếp theo Từ đó, đề tài giúp nâng cao khả năng dự báo khai thác hoặc lường trước được các vấn đề xấu

có thể xảy ra nhằm giảm thời gian giếng “chết” (không hoạt động) với mục tiêu sau cùng là duy trì khả năng khai thác, trạng thái hoạt động liên tục và tốt nhất của giếng, giúp doanh nghiệp luôn đạt được sản lượng khai thác đề

ra

Như vậy, nghiên cứu ứng dụng trí tuệ nhân tạo, một lĩnh vực đang phát triển mạnh vào trong lĩnh vực dầu khí, cụ thể là trong việc xây dựng mối quan hệ phi tuyến giữa các thông số chế độ khai thác và lưu lượng khai thác nhằm nâng cao độ chính xác trong công tác phân bổ lại sản lượng khai thác, nâng cao hiệu quả, rút ngắn thời gian và giảm tối đa chi phí là một hướng phát triển tất yếu có ý nghĩa khoa học và thực tiễn

Với kết quả nghiên cứu của đề tài, hi vọng sẽ giúp tác giả học hỏi thêm kinh nghiệm thực tiễn nhằm nâng cao kiến thức và có cái nhìn bao quát, toàn diện hơn về vấn đề nghiên cứu

3 Mục tiêu đề tài

Dựa trên những đặc điểm và thành công mà mạng nơ-ron đã đạt được cũng như các vấn đề mà đề tài cần giải quyết, đề tài sẽ tiếp cận và trả lời câu hỏi nghiên cứu bằng cách sử dụng mạng nơ-ron nhân tạo để tìm ra lưu lượng khai thác của các giếng Với cách tiếp cận này, nhiệm vụ của đề tài là giải quyết bài toán bằng phương pháp mạng nơ-ron sẽ đạt được kết quả tốt hơn

so với phương pháp truyền thống Vì vậy, bốn mục tiêu chính của đề tài như sau:

i Nghiên cứu tìm hiểu bản chất và áp dụng kỹ thuật mạng nơ-ron của trí tuệ nhân tạo trong việc thử nghiệm và xây dựng một phương pháp phân bổ lại sản lượng khai thác

ii Thu thập tài liệu vận hành, các báo cáo khai thác của khu vực nghiên cứu và các dữ liệu hoạt động của giếng trong cơ sở dữ liệu

để làm bộ số liệu huấn luyện và kiểm tra mạng nơ-ron

iii Thiết kế mạng nơ-ron để xây dựng mối quan hệ phi tuyến giữa các thông số của chế độ khai thác và lưu lượng khai thác

iv Thực hiện phân bổ lại sản lượng dựa trên mạng nơ-ron và phân tích, đánh giá kết quả tính toán của mạng nơ-ron so với kết quả tính toán thực tế đang được áp dụng và đưa ra những nhận xét, kiến nghị

4 Đối tượng và phạm vi nghiên cứu

Đối tượng nghiên cứu của đề tài là bài toán dự đoán sử dụng mạng nơ-ron truyền thẳng huấn luyện bằng thuật toán lan truyền ngược Ngoài ra đề tài

sẽ nghiên cứu các yếu tố ảnh hưởng đến lưu lượng khai thác và công tác phân bổ lại sản lượng khai thác cho mỏ Samarang được điều hành bởi công

ty Petronas Carigali Sdn Bhd (PCSB), Malaysia Từ đó nghiên cứu các dự báo sản lượng khai thác cho từng giếng cụ thể dựa trên kỹ thuật của mạng nơ-ron

Phạm vi nghiên cứu của đề tài là khu vực giàn SMDP-B của mỏ Samarang trong giai đoạn khai thác từ tháng 9 năm 2013 đến tháng 3 năm 2014 Do thời gian hạn chế, đề tài chỉ nghiên cứu thực hiện việc phân bổ sản lượng khai thác về đến các giếng (đầu giếng), mà không tiếp tục phân bổ đến các

vỉa dầu bên dưới (phục vụ mục đích quản lý chi tiết vỉa) Đồng thời, đề tài không nghiên cứu việc lắp đặt thêm các thiết bị thông minh, các cảm biến

tự động… để chính xác hóa các đo đạc mà đề tài chỉ tập trung vào đề xuất giải pháp tính toán dựa trên thực tế vận hành và dữ liệu khai thác của mỏ nhằm đưa khoa học máy tính vào công tác quản lí khai thác

5 Phương pháp nghiên cứu

Phương pháp nghiên cứu tài liệu: nghiên cứu lý thuyết và ứng dụng mạng nơron nhân tạo trong bài toán dự đoán, bắt đầu từ bước chuẩn bị dữ liệu, bao gồm các kỹ thuật cho việc chọn lựa các thông số đặc trưng, làm sạch dữ liệu, tiền xử lý, xây dựng kiến trúc mạng, huấn luyện và kiểm tra mạng

Phương pháp thực nghiệm: thực hiện phân tích ứng dụng mạng nơ-ron vào bài toán tính toán sản lượng khai thác của các giếng Từ các phân tích, đề tài sẽ xây dựng thành quy trình, các chỉ dẫn mang tính ứng dụng thực tiễn cao nhằm giúp cho bài toán có thể ứng dụng nhanh chóng cho các giếng trong toàn bộ khu vực mỏ

Phương pháp thu thập dữ liệu: thu thập nguồn dữ liệu vận hành bao gồm các báo cáo khai thác và kiểm tra giếng dạng file Excel được gửi từ các kỹ

sư trực tiếp vận hành khai thác ngoài giàn, các số liệu từ đồng hồ đo của thiết bị khai thác (giếng, bình tách dầu, máy nén khí…) được lưu trong cơ

sở dữ liệu

Phương pháp dự báo dựa trên mô phỏng: thiết kế và xây dựng mạng nơ-ron dựa trên một công cụ sẵn có (phần mềm Qwiknet) để dự báo sản lượng khai thác bằng các thuật toán và kỹ thuật của trí tuệ nhân tạo Đề tài sẽ thực hiện điều chỉnh các thông số hoạt động của mạng để phù hợp với điều kiện của bài toán cần nghiên cứu

Nội dung luận văn được trình bày trong 5 chương:

Chương 1: Nêu tổng quan về công tác phân bổ lại sản lượng, phân tích các

khó khăn hiện nay của việc phân bổ lại sản lượng khai thác Từ đó đề tài tìm hiểu về các công trình nghiên cứu liên quan, những vấn đề còn tồn tại

và những vấn đề mà luận văn quan tâm, giải thích lí do vì sao lựa chọn mạng nơ-ron để giải quyết bài toán nghiên cứu và tóm tắt sơ lược về quy trình nghiên cứu

Chương 2: Giới thiệu các khái niệm cơ bản trong lĩnh vực dầu khí để có cái

nhìn tổng quát về công tác khai thác dầu khí đồng thời hiểu thêm được các khó khăn trong quá trình kiểm tra giếng và các ảnh hưởng đến chất lượng của công tác phân bổ lại sản lượng, đồng thời trình bày cơ sở lí thuyết về mạng nơ-ron

Chương 3: Giới thiệu về khu mỏ Samarang và áp dụng mạng nơ-ron vào

bài toán phân bổ lại sản lượng khai thác bao gồm cách chọn dữ liệu và các thông số hoạt động đặc trưng, các biểu diễn dữ liệu đầu vào và đầu ra cho mạng, xây dựng quy trình với các bước thực hiện làm tiền đề cho việc xây dựng mô phỏng mạng nơ-ron

Chương 4: Sau khi đã xây dựng thành công mạng nơ-ron, tác giả sẽ ứng

dụng mạng nơ-ron vào công tác phân bổ lại sản lượng khai thác, phân tích

và so sánh kết quả với phương pháp tính toán hiện nay

Chương 5: Trình bày tóm tắt lại những kết quả chính mà nghiên cứu đạt

được đồng thời rút ra kết luận dựa trên kết quả đó, đề xuất việc ứng dụng vào thực tế vận hành khai thác và các hướng phát triển cần thiết để tiếp tục nâng cao chất lượng của công tác vận hành

1.1 Giới thiệu công tác phân bổ lại sản lượng khai thác

a Mục đích

Trong lĩnh vực dầu khí, khi không có các đồng hồ đo tại từng đầu giếng mà chỉ có thể đo được tổng lưu lượng khai thác của một cụm giếng thì việc phân bổ lại sản lượng [2] sẽ giúp các kỹ sư biết được lưu lượng đang hoạt động của từng giếng Các thông tin này sẽ giúp cho kỹ sư biết được hiện trạng khai thác của giếng và đề ra các biện pháp cải thiện nếu cần thiết

b Phương pháp thực hiện

Công tác phân bổ lại sản lượng khai thác hiện nay thường được thực hiện vào mỗi cuối tháng do phải chờ việc kiểm tra được thực hiện hoàn tất cho tất cả các giếng trong cụm / mỏ (Well Test)

Ví dụ dưới đây cho thấy một mô hình khai thác tiêu biểu cho một mỏ Lưu lượng khai thác của giàn “B” và giàn “C” sẽ được đưa về hệ thống khai thác của giàn “A” Tại giàn “A”, dòng sản phẩm của “A”, “B” và “C” sẽ được đưa qua hệ thống xử lý khai thác Cũng tại hệ thống xử lý này, tổng sản lượng khai thác của toàn mỏ sẽ được đo đạc thông qua các đồng hồ đo được lắp đặt từ trước

Hình 1.1: Sơ đồ mạng lưới khai thác hỗ trợ tính toán phân bổ lại sản lượng

∑

Trong đó:

N : tổng số giếng

QT : tổng lưu lượng của mỏ

Ci : lưu lượng đo được của giếng thứ “i”

Qi : lưu lượng ước tính của giếng thứ “i” sau khi phân bổ lại sản lượng

FF : Hệ số khai thác (Field Factor) của mạng lưới

Thông số Ci đo được trong quá trình kiểm tra giếng Các kỹ sư sẽ tiến

hành kiểm tra giếng trong mỏ sớm nhất có thể Tùy theo số lượng của

giếng trong mỏ, để hoàn tất và thu thập được thông số Ci cho tất cả các

giếng thì các kỹ sư có thể phải thực hiện trong vòng 1 tháng hoặc nhiều

hơn

Hình 1.2: Ví dụ về thời gian kiểm tra giếng trong tháng

c Kết quả phân bổ lại sản lượng

Khi thực hiện phân bổ lại sản lượng khai thác, các kỹ sư sẽ ước lượng

được lưu lượng của từng giếng trong mỏ Tuy nhiên, kết quả ước

lượng phụ thuộc rất nhiều vào số lượng và chất lượng của công tác

kiểm tra giếng (Well Test)

o Nếu có thể thực hiện được nhiều lần kiểm tra giếng (cho một giếng trong một tháng) thì sẽ có nhiều điểm đo hơn để cập nhật công tác phân bổ

o Nếu chất lượng của kiểm tra giếng tốt (được kỹ sư chấp nhận) thì kết quả phân bổ sẽ chính xác hơn

1.2 Những khó khăn trong công tác phân bổ lại sản lượng khai thác

Những khó khăn hiện nay trong công tác quản lý sản lượnng khai thác như sau:

o Do số lượng giàn trong mỏ là khá nhiều, trong đó có những giàn không có kỹ sư thường trực (không có thiết kế chổ ở cho kỹ sư ở lại) do đó mỗi ngày kỹ sư phải lái thuyền đi đến các giàn để ghi chép số liệu Chính vì vậy số liệu không được cập nhật thường xuyên và phải phụ thuộc vào thời tiết để có thể lái thuyền ra giàn

Do đó, mỗi ngày chỉ có 1 số liệu được đo đại diện cho giếng hoặc thiết bị (máy nén, máy tách nước…)

o Với số lượng giếng hoạt động trong mỗi khu vực mỏ thường khá nhiều (khoảng 70 giếng) thì công tác kiểm tra giếng trong toàn mỏ

có thể thực hiện được trong một ngày là từ 2 đến tối đa 3 giếng Như vậy, số liệu kiểm tra chỉ có thể cập nhật sớm nhất cho từng giếng là vào tháng tiếp theo (trung bình mỗi giếng được kiểm tra 1 lần/tháng) Tuy nhiên, nếu như quá trình kiểm tra giếng không đạt được các tiêu chuẩn tối thiểu thì các giá trị đo sẽ không được chấp nhận và giếng phải được kiểm tra lại đến khi đạt yêu cầu Do đó, số liệu kiểm tra đạt tiêu chuẩn có thể sẽ không được cập nhật thường

xuyên (trong vòng 1 tháng) mà có thể chậm trễ đến 2 hoặc hơn 3 tháng

o Nhiều giếng không có đồng hồ đo do tuổi đời mỏ lâu, thiết bị cũ, nếu lắp đặt đồng hồ đo 3 pha ở đầu giếng thì rất đắt, không kinh tế

o Quản lý phức tạp do nhiều giàn và thiếu kinh nghiệm quản lí mỏ, thông tin cập nhật không đầy đủ và thông tin không được phổ biến rộng rãi giữa các bộ phận trong công ty

1.3 Các nghiên cứu liên quan

Khảo sát các nghiên cứu gần đây cho thấy có rất ít bài viết đề cập đến vấn

đề tối ưu hóa hay nâng cao chất lượng của công tác phân bổ lại sản lượng Tuy nhiên cũng có một vài nghiên cứu được đưa ra:

Marwan Hamad, Satheesh Sudharman và Ali Al–Mutairi (2004) đã nghiên cứu sử dụng bản đồ tương quan giữa các thiết bị hoạt động trong mạng lưới khai thác để định lượng khả năng khai thác của giếng Tuy nhiên, phương pháp này chỉ hỗ trợ thể hiện mối liên hệ giữa các thiết bị khai thác, các đồng hồ đo và sơ đồ dòng chảy nhằm mục đích kiểm tra chất lượng phân bổ lại sản lượng chứ không trực tiếp đề xuất giải pháp cụ thể dạng mô hình hoặc công thức tính toán Tùy theo từng đối tượng sử dụng bản đồ mối liên

hệ này mà kết quả phân bổ lại sản lượng cuối cùng có thể khác nhau

M McCracken và D Chorneyko (2006) đã đề xuất sử dụng đồng hồ đo áp suất lắp đặt dưới đáy giếng và sử dụng một mô hình vỉa dầu đơn giản để ước lượng lưu lượng khai thác khi áp suất ở đáy giếng thay đổi Phương pháp này đòi hỏi phải lắp đặt thêm thiết bị đo ở đáy giếng Để thực hiện được điều này cho một giếng đang khai thác thì phải tiến hành dập giếng (ngưng toàn bộ khai thác của giếng, ngăn không cho dòng khai thác tiếp tục

chảy vào đáy giếng) Điều này khá mạo hiểm và tốn kém vì có thể dẫn đến việc giếng không thể tiếp tục hoạt động trở lại sau khi hoàn tất quá trình lắp đặt đồng hồ đo dưới đáy giếng Mô hình được sử dụng là một dạng đơn giản hóa của mô hình vỉa dầu để khảo sát hoạt động của một giếng đơn lẻ, chưa thể đánh giá được sự ảnh hưởng khi hoạt động chung với các giếng khác trong mạng lưới

Leonidas Kappos, Michael J Economides và Roberto Buscaglia (2011) đã thực hiện việc tính toán phân bổ lại sản lượng dựa trên mô hình mạng lưới giếng khai thác Các tác giả đã mô phỏng lại mạng lưới giếng khai thác bằng phần mềm và thực hiện nhiều thay đổi trên các thông số của mô hình

để cố gắng đưa kết quả cuối cùng gần đúng với số liệu đo thực tế Phương pháp này không thành công khi chương trình mô phỏng không hội tụ do nhiều nguyên nhân Đồng thời, các phương trình dòng chảy sử dụng trong

mô hình là các mô hình thực nghiệm dựa trên thông số của các khu vực khác nên không thể khẳng định được kết quả hoàn toàn chính xác, chỉ có thể mang tính chất ước lượng Số liệu hoạt động khai thác thay đổi liên tục cần phải được cập nhật và tinh chỉnh mô hình sao cho kết quả gần đúng với thực tế, tuy nhiên công tác cập nhật và tinh chỉnh mô hình tốn rất nhiều thời gian và công sức, đồng thời không đảm bảo được chất lượng kết quả cuối cùng

Dựa vào phần khảo sát và phân tích trên, tác giả nhận thấy các nghiên cứu

về phân bổ lại sản lượng khai thác gần đây vẫn còn nhiều thiếu sót, chưa giải quyết triệt để các vấn đề còn tồn tại Trên thực tế, mỏ Samarang đã khai thác từ rất lâu (1975) nên để có thể lắp đặt các thiết bị tiên tiến phục vụ việc nghiên cứu khai thác là khá tốn kém trong bối cảnh công ty Petronas cần phải đầu tư một cách thông minh vào khu vực mỏ Bên cạnh đó, độ phức tạp về cấu trúc mạng lưới khai thác trong mỏ yêu cầu cần phải tính toán

chính xác lưu lượng phân bố tại từng giếng sao cho phù hợp với tổng sản lượng đo được Hiện nay, công tác xây dựng mô hình mạng lưới giếng cho

mỏ khá phức tạp đòi hỏi khá nhiều kinh nghiệm từ các kỹ sư vận hành và yêu cầu đặt ra là phải cập nhật mô hình liên tục để đảm bảo tính chính xác của lưu lượng ước tính (trong thực tế, mô hình của mạng lưới được cập nhật

từ 1 đến 1.5 năm / lần) Do đó, luận văn cố gắng đề xuất một hướng tiếp cận mới phù hợp với điều kiện vận hành thực tế của mỏ Samarang

1.4 Vì sao dùng phương pháp mạng nơ-ron

Trong công tác phân bổ lại sản lượng, việc ước lượng hay tính toán lưu lượng khai thác của từng giếng riêng rẻ là rất phức tạp vì những lí do sau đây:

- Có rất nhiều thông số đầu vào ảnh hưởng đến lưu lượng dòng chảy Các thông số này liên tục thay đổi theo thời gian và chỉ có một số ít trong các thông số đó được đo đạc cụ thể, các thông số còn lại chỉ

có được thông qua các phương pháp ước lượng mà thông thường mắc phải nhiều sai số

- Hiện tại, chưa có mô hình toán học nào có thể tính toán lưu lượng khai thác một cách chính xác hoàn toàn (chỉ có thể ước lượng dựa trên các phương trình thực nghiệm xây dựng dựa trên các điều kiện vận hành khai thác tương tự) trong khi lưu lượng khai thác của từng giếng là một hàm phi tuyến phức tạp bao gồm các yếu tố khác nhau như: áp suất đáy giếng, nhiệt độ đáy giếng, áp suất đầu giếng, nhiệt độ đầu giếng, lưu lượng khí gas lift bơm ép vào giếng, áp suất của đường ống thu gom sản phẩm

- Các phương pháp cổ điển thông thường như phương pháp hồi quy hay nội suy trong trường hợp này có thể không cho độ chính xác đủ

lớn Dựa vào số liệu kiểm tra giếng hằng tháng, các kỹ sư ước lượng được sản lượng khai thác trung bình của giếng đó Như vậy, các giá trị lưu lượng này chỉ mang tính chất đại diện khi các thông

số hoạt động của giếng tương tự như các thông số được sử dụng trong quá trình kiểm tra giếng Nếu các thông số hoạt động này thay đổi thì giá trị sản lượng trung bình được tính toán sẽ không còn chính xác nữa Mặc khác phương pháp ước lượng hiện tại là phương pháp trung bình cộng các giá trị đo đạc trong khoảng thời gian kiểm tra giếng, do đó sai số của giá trị cuối cùng là khá lớn

Hiện nay, có nhiều phương pháp trong trí tuệ nhân tạo được sử dụng để giải quyết các bài toán tương tự như vấn đề đang được quan tâm trong luận văn,

ví dụ như:

o Mạng Bayes (Bayesian Network): là cách biểu diễn đồ thị của

sự phụ thuộc thống kê trên một tập hợp các biến ngẫu nhiên

o Tính toán tiến hóa (Evolutionary computation): ứng dụng các khái niệm sinh học như quần thể, biến dị và đấu tranh sinh tồn để sinh các lời giải ngày càng tốt hơn cho bài toán

o Logic mờ (Fuzzy Logic): là tổ hợp của nhiều giá trị logic để đưa

ra các lập luận gần đúng hơn là tính toán chính xác kết quả cần tìm

o Mạng nơ-ron (Neuron Network): mô hình hoá các mỗi quan hệ phức tạp giữa số lượng lớn dữ liệu đầu vào và kết quả đầu ra

Trong các phương pháp trên, mạng nơ-ron đã được các nhà khoa học chứng minh là có khả năng giải quyết được những vấn đề phức tập bằng cách làm sáng tỏ những mối quan hệ phi tuyến, do vậy mà mạng nơ-ron đã được áp dụng trong rất nhiều lĩnh vực như công nghệ sinh học, y tế, kinh tế… mạng

nơ-ron là kỹ thuật mô phỏng rất tinh vi, có khả năng mô phỏng các hàm quan hệ phức tạp giữa các dữ liệu đầu vào và kết quả đầu ra Mạng nơ-ron cũng tương đối dễ sử dụng do khả năng học theo các ví dụ thông qua việc thu thập các dữ liệu đặc trưng, sau đó gọi các thuật toán huấn luyện để có thể tự học cấu trúc của dữ liệu Hơn thế nữa, mạng nơ-ron có khả năng chịu lỗi khi chất lượng dữ liệu không tốt và có khả năng tự cải thiện chất lượng kết quả tính toán trong quá trình sử dụng Mạng nơ-ron còn có có khả năng phát hiện các mối quan hệ chưa được biết trước giữa thông số trong mô hình và có thể giải quyết các bài toán mà số lượng thông tin cực kỳ lớn và

số lượng biến rất đa dạng Do đó việc lựa chọn phương pháp mạng nơ-ron

sẽ tránh gặp phải những hạn chế của phương pháp thông thường

Trong lĩnh vực dầu khí mạng nơ-ron cũng đã được ứng dụng trong giai đoạn tìm kiếm, thăm dò của ngành công nghiệp dầu khí nhằm giảm rủi ro

và giảm chi phí trong công tác thăm dò và khai thác Tuy nhiên các ứng dụng của mạng nơ-ron hiện nay trong ngành dầu khí chủ yếu là trong xử lý, minh giải tài liệu địa chấn - địa vật lý giếng khoan, hay ứng dụng trong quá trình tối ưu bơm ép nước… trong khi việc tối ưu hóa công tác phân bổ lại sản lượng khai thác dùng mạng nơ-ron nhân tạo chưa được quan tâm

Dựa trên những đặc điểm và thành công mà mạng nơ-ron đã đạt được cũng như các vấn đề khó khăn mà đề tài cần giải quyết đã được phân tích như trên, đề tài sẽ tiếp cận và trả lời câu hỏi nghiên cứu bằng cách sử dụng mạng nơ-ron nhân tạo để tìm ra lưu lượng khai thác của các giếng Với cách tiếp cận này, nhiệm vụ của đề tài là giải quyết bài toán bằng mạng nơ-ron sẽ đạt được kết quả tốt hơn so với phương pháp truyền thống

1.5 Quy trình nghiên cứu

Với mục tiêu cuối cùng là cải thiện độ chính xác trong việc ước tính lưu

lượng khai thác của từng giếng, quy trình nghiên cứu được tóm tắt và thực

hiện qua lưu đồ sau:

Hình 1.3: Quy trình nghiên cứu

Thu thập dữ liệu khai thác: dữ liệu được thu thập từ nguồn thứ cấp trong

gia đoạn 1/9/2013 đến 28/2/2014 bao gồm:

- Các báo cáo vận hành khai thác và kiểm tra giếng được gửi từ các kỹ

sư trực tiếp vận hành khai thác ngoài giàn với tổng số lượng mẫu là

20419, mỗi giếng có từ 2000 đến 4500 mẫu

Thu thập dữ liệu khai thác

Khảo sát các thông số hoạt động

ảnh hưởng đến lưu lượng của giếng

Xây dựng và huấn luyện

mạng nơ-ron

Độ chính xác cao nhất?

Kết thúc

- Các số liệu từ đồng hồ đo của thiết bị khai thác (giếng, bình tách dầu, máy nén khí…) được lưu trong cơ sở dữ liệu Số lượng mẫu thu được là 180

Khảo sát các thông số hoạt động ảnh hưởng đến lưu lượng của giếng:

phỏng vấn, thu thập ý kiến và kinh nghiệm của các kỹ sư có chuyên môn trong lĩnh vực vận hành khai thác để chọn lựa các biến có ảnh hưởng nhiều nhất đến lưu lượng khai thác (áp suất vỉa, chỉ số khai thác, lưu lượng khí bơm ép, tỉ số khí dầu và độ ngập nước ) dùng làm các bộ số liệu đầu vào

Xây dựng và huấn luyện mạng nơ-ron: thiết kế và xây dựng mạng nơ-ron

nhân tạo cho giếng đơn đại diện cho mối quan hệ phi tuyến giữa các thông

số thông số chế độ khai thác và các lưu lượng khai thác Việc huấn luyện mạng được thực hiện nhiều lần với chu kỳ huấn luyện tối đa là 10000 và sử sai số trung bình bình phương RMS (Root Mean Squared error) để đánh giá kết quả học của mạng nơ-ron

Ứng dụng mạng nơ-ron để dự báo sản lượng khai thác: thực hiện dự báo

sản lượng khai thác cho từng giếng dựa trên các thông số hoạt động hàng ngày của giếng và mạng nơ-ron đã được xây dựng ở bước trên

Phân bổ sản lượng theo phương pháp mạng nơ-ron: áp dụng kết quả dự

báo vào công tác phân bổ lại sản lượng khai thác theo từng ngày của giếng

Phân bổ sản lượng theo phương pháp hiện tại: phương pháp phân bổ sản

lượng hiện nay đang thực hiện theo từng tháng, đề tài sẽ thực hiện việc phân bổ lại sản lượng này theo ngày để có thể so sánh một cách khách quan đối với kết quả phân bổ bằng mạng nơ-ron

So sánh và phân tích: so sánh kết quả phân bổ sản lượng của hai phương

pháp được nêu trên Phân tích các cải thiện mang lại do phương pháp mạng

nơ-ron và đồng thời đề xuất việc ứng dụng vào thực tế vận hành khai thác

và các hướng phát triển cần thiết để tiếp tục nâng cao chất lượng của công

tác vận hành

Kết luận chương

Chương 1 “Tổng quan” đã giới thiệu về công tác phân bổ lại sản lượng khai

thác trong ngành dầu khí, đồng thời nghiên cứu các khó khăn của công tác

kiểm tra giếng hiện nay và các ảnh hưởng đến quá trình phân bổ lại sản

lượng khai thác Bên cạnh đó, các công trình liên quan được khảo sát để

làm cơ sở cho giả thiết khoa học mà luận văn quan tâm Từ đó giải thích lí

do vì sao chọn mạng nơ-ron để trả lời cho câu hỏi nghiên cứu được đặt ra

và cuối cùng là tóm tắt quy trình nghiên cứu của luận văn Tiếp theo

chương 2 sẽ tiến hành tìm hiểu các khái niệm và cơ sở lý thuyết tạo tiền đề

cho việc nghiên cứu các giải pháp khả thi cho khu vực mỏ

CHƯƠNG 2: CÁC KHÁI NIỆM CƠ BẢN VÀ CƠ SỞ

LÝ THUYẾT

Trong chương này, tác giả trình bày các khái niệm cơ bản trong lĩnh vực dầu khí, cơ sở lí thuyết về mạng nơ-ron trong bài toán dự đoán và phân loại

2.1 Các khái niệm trong lĩnh vực dầu khí

2.1.1 Mỏ dầu/khí

Mỏ dầu / khí là một khu vực tập trung các giếng khai thác dầu thô hoặc khí tự nhiên từ các vỉa chứa dầu hoặc khí dưới lòng đất Do các vỉa chứa dầu / khí thường kéo dài trên một diện rộng, có thể trên vài trăm cây số, nên để có thể khai thác được nhiều dầu/khí thì cần có nhiều giếng nằm rải rác trong khu vực Các vỉa chứa dầu / khí có thể nằm ở đất liền hoặc ngoài khơi tuỳ vào điều kiện hình thành của khu vực đó Công tác vận hành khai thác ngoài khơi sẽ phức tạp và nhiều nguy hiểm hơn so với đất liền

Một mô hình khai thác mỏ dầu / khí ngoài khơi có thể được mô tả như ở hình 2.1 Các vỉa dầu / khí nằm sâu dưới lòng đất, cách đáy biển vào khoảng 3.000 đến 10.000 m tuỳ vào khu vực Các giếng dầu / khí sẽ được khoan từ các tàu hoặc giàn khai thác Thông thường sẽ có nhiều giếng hoạt động cùng lúc để thu được sản lượng dầu / khí được đề ra (ý nghĩa kinh tế) Các giếng này sẽ được kết nối lại với nhau thành một mạng lưới

và sản phẩm khai thác dầu khí sẽ được vận chuyển về tàu/giàn khai thác,

có đôi khi người ta xây dựng hẳn một hệ thống vận chuyển trực tiếp về đất liền

Hình 2.1: Mô hình tổng quát về khai thác dầu khí ngoài khơi

* Nguồn: Oilfield Glossary [19]

2.1.2 Giếng dầu / khí

Giếng dầu / khí là cấu trúc hình trụ có tiết diện nhỏ (từ vài cm đến vài

chục cm) có chiều sâu lớn (từ vài chục mét đến vài nghìn mét tuỳ thuộc

vào độ sâu của vỉa dầu / khí) Thông thường, người ta sẽ khoan một hố có

tiết diện lớn hơn rồi tiến hành lắp đặt các đường ống kéo dài đến vị trí của

vỉa Công tác khoan và lắp đặt khá phức tạp và có rủi ro cao, nhất là với

các vỉa ngoài khơi Các kỹ sư phải tiến hành gia cố thân giếng để giếng có

thể hoạt động an toàn hàng chục năm Đồng thời, các kỹ sư thả các thiết bị

lòng giếng vào bên trong để có thể bắt đầu tiến hành khai thác Các sản

phẩm dầu / khí sẽ chảy từ vỉa vào tới đáy giếng, đi lên trong thân giếng và

về đến đầu giếng Từ đầu giếng, các sản phẩm dầu / khí sẽ đi vào mạng

lưới thu gom và xử lý khai thác

Tàu/giàn khai thác

Mạng lưới thu gom Giếng dầu

Vỉa dầu

Hình 2.2: Mô hình cơ bản của một giếng khai thác

* Nguồn: Oilfield Glossary [19]

2.1.3 Mạng lưới thu gom và xử lý khai thác

Các sản phẩm dầu khí từ các giếng đơn lẻ sẽ được đưa vào mạng lưới thu gom sản phẩm dầu khí Cấu hình của mạng lưới thu gom có thể rất đơn giản (thẳng) hoặc phức tạp (lặp, vòng…) tuỳ theo điều kiện khai thác

Đầu giếng

Thân giếng và các thiết bị lòng giếng

Đáy giếng Cột ống chống khai thác

Hình 2.3: Mạng lưới thu gom sản phẩm dầu / khí

* Nguồn: Oilfield Glossary [19]

Sau khi đi qua hệ thống thu gom, sản phẩm dầu khí sẽ tiếp tục đi vào hệ thống xử lý khai thác (nhà máy xử lý) Tại đây, tuỳ vào mục đích cần thực hiện, các kỹ sư có thể tiến hành lọc nước ra khỏi dòng sản phẩm, lọc các chất có hại cho sức khoẻ/môi trường hoặc các chất ảnh hưởng xấu đến chất lượng của dòng sản phẩm, nén khí lại thành khí hoá lỏng (LPG: Liquefied petroleum gas), nén tăng áp suất dòng sản phẩm phục vụ mục đích vận chuyển hoặc lưu trữ v.v…

Hình 2.4: Mô hình chi tiết các thiết bị trong cụm xử lý sản phẩm khai thác

* Nguồn: Oilfield Glossary [19]

2.1.4 Công tác kiểm tra giếng (Well Test)

a Mục đích

Trong lĩnh vực dầu khí, kiểm tra giếng [3] là một chuỗi các công tác thu thập thông số hoạt động của giếng nhằm mục đích hiểu sâu hơn về tính chất của dòng sản phẩm dầu khí đang được khai thác Tùy thuộc vào giai đoạn hiện tại của vòng đời mỏ dầu, từ lúc thăm

dò đến lúc phát triển và cuối cùng là giai đoạn khai thác, mà mục đích của việc kiểm tra sẽ khác nhau

Trong giai đoạn thăm dò, các thông số về lưu lượng dòng chảy, áp suất v.v… sẽ giúp cho việc xây dựng mô hình để đánh giá kích thước đồng thời cũng ước lượng trữ lượng thương mại của vỉa dầu/khí (reservoir)

Trong giai đoạn phát triển mỏ thì việc kiểm tra giếng sẽ giúp mô hình mỏ dầu được tiếp tục phát triển để hỗ trợ công tác hoạch định chiến lược và xác định vị trí tối ưu để khoan thêm giếng khai thác

Trong giai đoạn khai thác, kiểm tra giếng sẽ giúp các kỹ sư biết được lưu lượng dòng chảy của từng giếng vào trong hệ thống do thông thường tại mỗi đầu giếng không được lắp đặt đồng hồ đo lưu lượng đơn lẻ (chi phí cao) Công tác kiểm tra giếng này còn được gọi là kiểm tra giếng khai thác (production well test)

Trong nội dung của luận văn, do khu vực mỏ được nghiên cứu đã đi vào khai thác khá lâu, công tác kiểm tra giếng khai thác sẽ được nghiên cứu

b Phương pháp thực hiện

Trong thực tế công tác khai thác, dòng sản phẩm từ các giếng sẽ được đưa đến cùng một bình tách dầu / khí đặt ở khu vực giàn khai thác (khai thác ngoài khơi) rồi cuối cùng được vận chuyển đến khu vực chứa hoặc bán dầu / khí Tổng sản lượng khai thác của cụm giếng được kết hợp khai thác sẽ được đo tại các bình tách đó do rất hiếm khi mỗi giếng có đồng hồ đo lưu lượng riêng biệt Để có thể biết được từng giếng đang được khai thác với lưu lượng như thế nào, các kỹ sư cần phải thực hiện công tác kiểm tra giếng khai thác như đề cập ở trên

Hình 2.5: Ví dụ một hệ thống kiểm tra giếng thực tế

Để thực hiện kiểm tra giếng, các kỹ sư sẽ xử dụng một bình tách kiểm tra nhỏ hơn bình tách khai thác (sơ và thứ cấp: nơi toàn bộ dòng sản phẩm của cả khu vực đi vào) Thông thường vào mỗi tháng, các kỹ sư sẽ chuyển hướng dòng chảy của một giếng từ hệ thống cụm đầu giếng khai thác qua cụm đầu giếng kiểm tra để tiến hành đo đạc Từ đó, dòng sản phẩm sẽ đi vào bình tách kiểm tra và được tách thành các pha dầu, khí và nước

Công tác thử giếng bao gồm: