Bài báo giới thiệu khả năng ứng dụng thuật toán học máy để dự báo khai thác cho đối tượng móng mỏ Bạch Hổ. Kết quả nghiên cứu cho thấy mô hình mạng neural nhân tạo (artificial neural network - ANN) sử dụng thuật toán lan truyền ngược và mô hình tăng trưởng logistic (logistics growth model - LGM) sử dụng thuật toán tối ưu đã nâng cao khả năng dự báo khai thác với mức độ chính xác cao. | PETROVIETNAM TẠP CHÍ DẦU KHÍ Số 12 - 2020 trang 37 - 46 ISSN 2615-9902 NGHIÊN CỨU ỨNG DỤNG THUẬT TOÁN HỌC MÁY ĐỂ DỰ BÁO KHAI THÁC CHO ĐỐI TƯỢNG MÓNG NỨT NẺ MỎ BẠCH HỔ Trần Đăng Tú1 Đinh Đức Huy1 Phạm Trường Giang1 Lê Quang Duyến2 Trần Xuân Quý1 Lê Thế Hùng1 Lưu Đình Tùng1 1 Viện Dầu khí Việt Nam 2 Đại học Mỏ Địa chất Email tutd@ https Tóm tắt Các công cụ đang được sử dụng để dự báo sản lượng khai thác truyền thống cho đối tượng móng nứt nẻ như mô hình mô phỏng thủy động lực và phương pháp hệ đường cong suy giảm. có độ tin cậy và hiệu quả dự báo chưa cao mang tính ngắn hạn ảnh hưởng đến kế hoạch phát triển điều hành mỏ cũng như tối ưu hiệu quả thu hồi dầu. Bài báo giới thiệu khả năng ứng dụng thuật toán học máy để dự báo khai thác cho đối tượng móng mỏ Bạch Hổ. Kết quả nghiên cứu cho thấy mô hình mạng neural nhân tạo artificial neural network - ANN sử dụng thuật toán lan truyền ngược và mô hình tăng trưởng logistic logistics growth model - LGM sử dụng thuật toán tối ưu đã nâng cao khả năng dự báo khai thác với mức độ chính xác cao. Từ khóa Trí tuệ nhân tạo học máy dự báo khai thác mỏ Bạch Hổ mô hình tăng trưởng. 1. Đặt vấn đề này là sử dụng các thuật toán học máy nhằm xác lập các mối quan hệ phi tuyến phức tạp giữa các thông số vận Dự báo sản lượng đặc biệt cần thiết cho công tác quản hành mỏ và sau đó thực hiện dự báo. Tuy nhiên giải pháp lý - điều hành khai thác mỏ. Các phương pháp truyền này vẫn còn có nhược điểm như không thể áp dụng cho thống sử dụng trong dự báo khai thác như phân tích các đối tượng mỏ chưa hoặc mới khai thác được khuyến đường cong suy giảm DCA và mô hình mô phỏng thủy nghị áp dụng với các mỏ dầu khí trưởng thành có dữ liệu động lực cho thấy hiệu quả rõ rệt đối với các đối tượng tin cậy. trầm tích hạt vụn như cát kết. Tuy nhiên dự báo khai thác sử dụng các phương pháp trên cho thấy một số nhược Một số các thuật toán hiện đại được nhóm tác giả sử điểm .
