Tại hội thảo Đánh giá Chương trình khoa học và công nghệ trọng điểm cấp quốc gia do Bộ Khoa học & Công nghệ tổ chức, một trong những báo cáo gây ấn tượng mạnh là hệ thống trí tuệ nhân tạo (AI) tích hợp dữ liệu địa chất nhằm đánh giá triển vọng dầu khí. Đây là đề tài nghiên cứu được thực hiện bởi Trường Đại học Dầu Khí Việt Nam.

Công trình này được thực hiện dựa trên dữ liệu thu thập trong một khu vực có diện tích 10.300 km2, với 11 khảo sát địa chấn 2D, 8 khảo sát 3D được thu nổ trong nhiều năm, cùng với các khảo sát về từ, trọng lực và khảo sát địa chất, địa hóa.

Dựa trên các dữ liệu này, kết hợp với sự trợ giúp của trí tuệ nhân tạo (AI), nhóm nghiên cứu đã xây dựng được biểu đồ dự báo theo thuộc tính địa chấn và thông tin địa chất bồn trầm tích.

Thực nghiệm cho thấy, sai số dự báo bằng trí tuậ nhân tạo (AI) tương đối nhỏ so với cách phân tích truyền thống thông thường. 

Từ kết quả công trình, nhóm nghiên cứu đã phát triển một phần mềm trí tuệ nhân tạo có khả năng đánh giá triển vọng dầu khí.

Khi nhập dữ liệu đầu vào là các thông tin địa chấn, mô hình bồn trầm tích, phần mềm sẽ sử dụng AI để phân tích, từ đó đưa ra dự báo các mô hình phân bố hệ thống dầu khí, dự báo đường đi của dầu khí, thậm chí khoanh vùng cấu tạo triển vọng dầu khí. 

ccf0c498e8ab3ef567ba.jpg
PGS.TS Doãn Ngọc San chia sẻ về nghiên cứu ứng dụng AI để tính toán nhằm đưa ra mô hình dự báo, từ đó giúp đánh giá triển vọng dầu khí.

Theo PGS.TS Doãn Ngọc San, Trường Đại học Dầu Khí Việt Nam, dầu khí và các trường khảo sát (lớp thông tin) địa vật lý, địa hóa, thạch kiến tạo,... có mối liên hệ chặt chẽ với nhau. 

Việc xác lập các mối quan hệ giữa dầu khí và các lớp thông tin khảo sát địa chất vây quanh là rất cấp thiết trong quá trình phát hiện, khoanh vùng triển vọng dầu khí.

Từ trước đến nay, đã có nhiều công trình nghiên cứu bằng toán học truyền thống được sử dụng để xác lập mối quan hệ này.

Tuy vậy, việc ứng dụng trí tuệ nhân tạo có thể giúp giải bài toán này theo một cách rất khác. 

Kết quả nghiên cứu cho thấy, trí tuệ nhân tạo đã khoanh vùng được hầu hết các cấu tạo triển vọng đã biết theo cách truyền thống.

Ngoài ra, AI cũng đã khoanh vùng thêm được các vùng diện tích mà phương pháp truyền thống chưa đánh giá được. 

Bên cạnh đó, việc ứng dụng AI sẽ giúp tăng tính khách quan, giảm sự phụ thuộc vào phán đoán chủ quan của chuyên gia. Đây cũng sẽ là công cụ giúp kiểm chứng lại các kết quả đã biết.

Đối với việc xác định hình thái vỉa dầu khí, trí tuệ nhân tạo không những xác định được vị trí các vỉa đã biết mà còn cung cấp thêm thông tin về hình thái vỉa sản phẩm.

AI cũng đã khoanh vùng thêm được các diện tích có khả năng tồn tại vỉa sản phẩm cần đánh giá và khoan kiểm chứng. 

Kết quả từ công trình nghiên cứu của Trường Đại học Dầu Khí Việt Nam cho thấy, việc ứng dụng AI mang đến tính khách quan và rút ngắn thời gian xây dựng các mô hình dự báo. 

Khác biệt về kết quả do AI dự đoán và mô hình truyền thống rất thấp. Do vậy, hệ thống AI được đánh giá là công cụ có hiệu quả, mang lại phương pháp tiếp cận mới, giúp giảm chi phí trong quá trình đánh giá triển vọng dầu khí. 

Trước thực tế này, nhóm phát triển đề tài đã đưa ra một số kiến nghị nhằm ứng dụng tốt hơn kết quả nghiên cứu, đồng thời phát triển thêm các ứng dụng mới của AI nhằm hỗ trợ các hoạt động thăm dò địa chất trong tương lai. 

Tiến Dũng và nhóm PV, BTV