Nghiên cứu ứng dụng thuật toán học máy để dự báo khai thác cho đối tượng móng nứt nẻ, mỏ Bạch Hổ

Abstract

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.