Luận án – Nghiên cứu nâng cao hiệu quả xử lý khí tự nhiên tại mỏ Hải Thạch

Tên luận án:

NGHIÊN CỨU NÂNG CAO HIỆU QUẢ XỬ LÝ KHÍ TỰ NHIÊN TẠI MỎ HẢI THẠCH

Ngành:

Kỹ thuật dầu khí

Tóm tắt nội dung tài liệu:

Luận án tập trung giải quyết nhu cầu cấp bách về việc nâng cao hiệu quả xử lý khí tự nhiên tại mỏ khí condensate Hải Thạch (HT), đặc biệt trong bối cảnh lưu lượng và áp suất đang có xu hướng giảm. Đề tài đề xuất một phương pháp tiếp cận mới dựa trên công nghệ xử lý số liệu thông minh, cụ thể là Học máy (Machine Learning), nhằm tối ưu hóa hoạt động, đảm bảo vận hành liên tục và giảm thiểu rủi ro.

Nghiên cứu đạt được hai mục tiêu chính. Thứ nhất, luận án đã thành công trong việc ứng dụng Hệ thống suy luận mờ thần kinh thích ứng cải tiến (Improved Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System - ANFIS) để dự báo chính xác sản lượng khí condensate. Phương pháp này, kết hợp với các kỹ thuật tiền xử lý dữ liệu như làm mịn 'loess' và xác thực chéo k-lần, đạt được độ chính xác cao (RMSE 0,0645, R² 0,9482), giúp kiểm soát giếng chủ động, tối ưu hóa thu hồi condensate, bảo toàn năng lượng vỉa và ổn định điều kiện đầu vào cho hệ thống xử lý.

Thứ hai, luận án phát triển và triển khai thành công mô hình phát hiện bất thường sử dụng Mạng tự động mã hóa cải tiến dựa trên Bộ nhớ dài - ngắn hạn (Improved LSTM-AE). Mô hình này, được tối ưu hóa thông qua tìm kiếm ngẫu nhiên các siêu tham số, có khả năng phát hiện sớm và chính xác các bất thường tại giếng khai thác và máy nén khí cao áp (F-score 0,57143). Điều này góp phần cải thiện đáng kể độ tin cậy, an toàn và thời gian vận hành liên tục (lên tới 99,9999%), đồng thời duy trì áp suất và dòng chảy khí ổn định. Kết quả nghiên cứu khẳng định tính khả thi và hiệu quả kinh tế của việc ứng dụng Học máy trong quản lý mỏ khí condensate, mở ra hướng hiện đại hóa các hoạt động khai thác và xử lý tại Việt Nam.

Mục lục chi tiết:

• MỞ ĐẦU

  • 1. Tính cấp thiết của đề tài
  • 2. Mục đích nghiên cứu của luận án
  • 3. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu
  • 4. Nội dung nghiên cứu
  • 5. Phương pháp nghiên cứu và cách tiếp cận
  • 5.1. Cách tiếp cận
  • 5.2. Phương pháp nghiên cứu, kỹ thuật sử dụng
  • 6. Ý nghĩa khoa học và thực tiễn
  • 6.1. Ý nghĩa khoa học
  • 6.2. Ý nghĩa thực tiễn
  • 7. Điểm mới của luận án
  • 7.1. Luận án đã giải quyết được những vấn đề đặt ra từ yêu cầu của thực tế sản xuất tại mỏ Hải Thạch bằng phương pháp xử lý số liệu thông minh.
  • 7.2. Việc áp dụng hệ thống AFNIS cải tiến đã nâng cao được độ chính xác dự báo lưu lượng giếng khai thác giúp kiểm tra, giám sát một cách có hiệu quả hiệu suất của giếng.
  • 7.3. Tác giả đã chọn được mô hình LSTM-AE cải tiến tối ưu hóa cho các bộ siêu tham số khác nhau dựa trên tính toán chỉ số trung bình sai số tuyệt đối (MAE) của hàm mất mát.
  • 8. Luận điểm bảo vệ
  • Luận điểm 1:
  • Luận điểm 2:
  • 9. Cơ sở tài liệu của luận án
  • 10. Khối lượng và cấu trúc của luận án

• CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN TÌNH HÌNH NGHIÊN CỨU TRONG LĨNH VỰC XỬ LÝ KHÍ TRÊN THẾ GIỚI, VIỆT NAM VÀ CÁC GIẢI PHÁP NÂNG CAO HIỆU QUẢ XỬ LÝ KHÍ

  • 1.1. Tổng quan về xử lý khí tự nhiên trên các giàn khai thác
  • 1.2. Vị trí và vai trò của mỏ khí – condensate HT-MT
  • 1.3. Hệ thống khai thác, xử lý khí tại mỏ HT-MT
  • 1.3.1. Hệ thống và cơ chế dự báo lưu lượng nhằm tối ưu chế độ vận hành và đảm bảo dòng chảy trong đường ống nội mỏ
  • 1.3.2. Hệ thống và cơ chế dự báo bất thường của giếng và thiết bị trong việc nâng cao hiệu quả xử lý khí tại mỏ HT
  • 1.4. Các phương pháp nâng cao hiệu quả xử lý khí tự nhiên
  • 1.4.1. Phương pháp tối ưu hoá thời gian thực
  • 1.4.2. Phương pháp mô phỏng động và tĩnh của hệ thống xử lý khí
  • 1.4.3. Phương pháp điều khiển nâng cao hệ thống công nghệ theo thời gian thực
  • 1.4.4. Phương pháp nâng cao hiệu quả xử lý khí tự nhiên sử dụng công nghệ xử lý số liệu thông minh
  • 1.4.5. Luận giải các phương pháp đang được áp dụng hiện nay và xu hướng trong thời gian tới
  • 1.5. Kết luận chương

• CHƯƠNG 2: XÂY DỰNG MÔ HÌNH XỬ LÝ SỐ LIỆU THÔNG MINH NHẰM NÂNG CAO HIỆU QUẢ XỬ LÝ KHÍ TẠI MỎ HẢI THẠCH

  • 2.1. Nghiên cứu nâng cao độ chính xác phương pháp dự báo lưu lượng khí condensate, đảm bảo khả năng thu hồi và khai thác tại mỏ HT
  • 2.1.1. Giới thiệu phương pháp đang được áp dụng nhằm dự báo lưu lượng khí condensate tại mỏ HT
  • 2.1.2. Công cụ xử lý số liệu thông minh trong dự báo lưu lượng khai thác
  • 2.1.3. Nghiên cứu phát triển mô hình dự báo sản lượng khí condensate sử dụng hệ thống suy luận mờ thần kinh thích ứng cải tiến
  • 2.1.4. Xây dựng mô hình dự báo sản lượng khi condensate mỏ HT
  • 2.1.4.1. Tiền xử lý dữ liệu (Data preprocessing)
  • 2.1.4.2. Kỹ thuật làm mịn dữ liệu
  • 2.1.4.3. Kỹ thuật phân vùng
  • 2.1.4.4. Phương pháp xác thực chéo k-lần (k-fold)
  • 2.1.4.5. Phương pháp kiểm tra và đánh giá kết quả dự báo
  • 2.1.4.6. Áp dụng mô hình đánh giá hiệu quả xác thực chéo k-lần (k-fold)
  • 2.2. Nghiên cứu mô hình dự báo bất thường nhằm ổn định áp suất và đảm bảo dòng chảy khí bay hơi cho quá trình xử lý khí tại mỏ HT
  • 2.2.1. Giới thiệu phương pháp đang được áp dụng nhằm dự báo, theo dõi bất thường tại mỏ HT
  • 2.2.2. Phương pháp xử lý số liệu thông minh nhằm dự báo bất thường
  • 2.2.3. Nghiên cứu mô hình phát hiện bất thường sử dụng mạng tự động mã hoá dựa trên bộ nhớ dài – ngắn hạn cải tiến (LSTM-AE)
  • 2.2.3.1. Mạng bộ nhớ dài ngắn hạn (LSTM)
  • 2.2.3.2. Bộ tự mã hoá (Autoencoder)
  • 2.2.3.3. Bộ tự mã hoá sử dụng mạng LSTM cải tiến
  • 2.2.4. Xây dựng mô hình dự báo bất thường cho bộ dữ liệu giếng khai thác và máy nén khí cao áp HT
  • 2.3. Kết luận chương

• CHƯƠNG 3: ÁP DỤNG MÔ HÌNH XỬ LÝ SỐ LIỆU THÔNG MINH NHẰM NÂNG CAO HIỆU QUẢ XỬ LÝ KHÍ TẠI MỎ HẢI THẠCH

  • 3.1. Áp dụng mô hình dự báo sản lượng khí condensate mỏ HT
  • 3.1.1. Tập dữ liệu nhằm dự báo sản lượng giếng khai thác mỏ HT
  • 3.1.2. Kiểm chứng kết quả áp dụng mô hình dự báo lưu lượng khai thác tại mỏ HT
  • 3.1.3. Áp dụng kết quả nghiên cứu trong quá trình tối ưu hoá khai thác các giếng của mỏ HT-MT
  • 3.1.4. Đánh giá kết quả áp dụng tại mỏ HT
  • 3.2. Áp dụng mô hình phát hiện bất thường cho quá trình xử lý khí tại mỏ HT
  • 3.2.1. Tập dữ liệu giếng khai thác và máy nén khí cao áp mỏ HT
  • 3.2.2. Cơ chế phát hiện bất thường
  • 3.2.2.1. Sai số khôi phục lại
  • 3.2.2.2. Ma trận nhầm lẫn nhị phân
  • 3.2.2.3. Phát hiện bất thường dựa trên sai số khôi phục lại
  • 3.2.2.4. Tối ưu hoá bước thời gian và lựa chọn hàm kích hoạt
  • 3.2.3. Kiểm chứng và thảo luận kết quả phát hiện bất thường sử dụng phương pháp xử lý số liệu thông minh tại mỏ HT
  • 3.2.3.1. Phát hiện bất thường nước xâm nhập giếng khai thác tại mỏ HT
  • 3.2.3.2. Phát hiện bất thường cho máy nén khí cao áp, đảm bảo ổn định áp suất cho quá trình xử lý khí tại mỏ HT
  • 3.2.4. Đánh giá kết quả áp dụng tại mỏ HT

• KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ

  • Kiến nghị

• DANH MỤC TÀI LIỆU THAM KHẢO