ĐẶC TÍNH TẦNG CHỨA ĐÁ CACBONAT TUỔI MIOXEN GIỮA MỎ CX
Địa vật lý, Dầu khí và Năng lượng
Luận án này tập trung nghiên cứu đặc tính tầng chứa đá cacbonat tuổi Mioxen giữa tại mỏ CX, một khu vực thuộc phía Nam bể Sông Hồng, đang đối mặt với thách thức về tính không đồng nhất cao của đá chứa. Nhấn mạnh vai trò quan trọng của đá cacbonat trong thăm dò và khai thác dầu khí toàn cầu, công trình giải quyết hạn chế của các nghiên cứu trước đây tại Việt Nam, vốn ít tập trung chuyên sâu vào phân nhóm đá chứa, xác định độ thấm và độ bão hòa nước cho loại đá phức tạp này tại mỏ CX.
Mục tiêu chính của luận án là áp dụng các phương pháp học máy để phân chia và dự báo nhóm đơn vị dòng chảy (HFU), dự báo độ thấm, và từ đó xác định độ bão hòa nước cho vỉa chứa đá cacbonat. Việc này nhằm nâng cao độ chính xác của mô hình địa chất, dự báo sản lượng khai thác và đánh giá trữ lượng.
Luận án đưa ra hai luận điểm bảo vệ: thứ nhất, việc áp dụng học máy không giám sát đã tối ưu hóa phân chia 5 đơn vị dòng chảy trong tầng chứa, chứng minh ý nghĩa quan trọng của công nghệ này. Thứ hai, kết hợp học máy có giám sát với phân loại HFU đã tăng độ chính xác trong dự báo độ thấm và độ bão hòa nước, với độ thấm thay đổi rộng (dưới 1 mD đến hơn 2.000 mD) và độ bão hòa nước giảm dần theo chiều cao cột khí.
Những điểm mới của luận án bao gồm việc đây là nghiên cứu chuyên sâu đầu tiên về mô tả đặc tính tầng chứa tại mỏ CX, và việc xây dựng một chu trình xuyên suốt áp dụng học máy để phân loại đá chứa theo HFU, dự báo độ thấm dựa trên tài liệu giếng khoan và mẫu lõi, cũng như xây dựng mô hình dự báo độ bão hòa nước theo chiều cao cho từng HFU, giảm thiểu sai số từ tham số Archie. Cơ sở dữ liệu sử dụng bao gồm tài liệu ĐVLGK và phân tích mẫu lõi từ 4 giếng khoan trên mỏ.
Kết quả cho thấy phương pháp K-means được chọn để phân chia đá chứa thành 5 HFU. Học máy có giám sát đã dự báo độ thấm trực tiếp từ tài liệu ĐVLGK với độ tương quan cao. Mô hình Skelt Harrison được sử dụng để xây dựng phương trình tính độ bão hòa nước theo chiều cao cho từng ĐVDC. Luận án khẳng định hiệu quả của học máy trong việc mô tả đặc tính tầng chứa cacbonat có tính bất đồng nhất cao.