tailieunhanh - Ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong kỹ thuật dầu khí: Bài toán áp dụng mạng nơ ron nhân tạo trong dự báo áp suất nứt vỉa

Bài viết này được thực hiện với mục đích tìm hiểu cơ sở lý thuyết của mạng nơron nhân tạo, từ đó ứng dụng vào thực tiễn xây dựng mô hình dự đoán áp suất vở vỉa cho các giếng khoan dựa trên các dữ liệu về địa cơ học hoặc các tài liệu địa vật lý giếng khoan. | Giải thưởng Sinh viên nghiên cứu khoa học Euréka lần 20 năm 2018 Kỷ yếu khoa học ỨNG DỤNG TRÍ TUỆ NHÂN TẠO TRONG KỸ THUẬT DẦU KHÍ BÀI TÓA N ÁP DỤNG MẠNG NƠ-RON NHÂN TẠO TRONG DỰ BÁO ÁP SUẤT NỨT VỈA Đặng Hữu Minh Trường Đại học Dầu khí Việt Nam Tác giả liên lạc minhdh03@ TÓM TẮT Dự đóa n áp suất vỡ vỉa là một công việc quan trong khi lên kế hoạch thiết kế giếng khoan. Thực tế có sai số trong các công thức mối tương quan để dự đóa n áp suất vỡ vỉa có thể gây ra một số vấn đề nghiêm trọng trong đó có thể kể đến như mất tuần hoàn dung dịch khoan hoặc xảy ra hiện tượng Kick dẫn đến phun trào. Các kết quả chính xác của áp suất vở vĩa cho phép việc kiểm sóa t vận hành kích thích giếng hoạt động hiệu quả. Áp suất vỡ vỉa sẽ phụ thuộc vào các thông số chính như ứng suất lớp phủ ứng suất thành hệ áp suất lỗ rỗng độ sâu hệ số Poisson mô đun khối mô đun Young Bất kỳ phương pháp dự đóa n áp suất vỡ vỉa nào cũng xây dựng các mối tương quan từ những thông số trên. Từ khóa Áp suất vỡ vỉa mạng nơ-ron nhân tạo. ARTIFICIAL INTELLIGENT APPLIED IN PETROLEUM ENGINEERING A CASE STUDY OF FRACTURE PRESSURE PREDICTION USING ARTIFICIAL NEURAL NETWORK MODEL Dang Huu Minh Petro Viet Nam University Corresponding Author minhdh03@ ABSTRACT Prediction formation fracture pressure is an essential task in designing safer drilling operations and economical well planning. The errors in formulas correlations which using to predict formation fracture pressure can lead several serious problems such as lost circulation and kick even blowout. Accurate formation fracture pressure prediction plays an important role in controls operations and stimulations. Fracture pressure depends on several factors including magnitude of overburden stress formation stress formation pore pressure depth Poisson s ratio bulk modulus Young modulus etc. Any prediction methods should incorporate most of the above factors for a realistic prediction of the fracture pressure. Keywords Formation fracture pressure .