越南石油学院使用 AI 和 ML 预测模型

越南石油和天然气集团 (PetroVietnam) 下属的越南石油学院 (VPI) 已开始使用人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 算法来最大限度地节省钻井时间和成本。

据 VPI 称，该预测模型通过来自多个具有类似地质结构的油田的 12 口井的钻井数据进行了测试，这些井的裂缝预测准确率超过 80%。

VPI在其报告中表示，输出显示在MLOps平台上，“这有助于提高钻井效率，特别是准确确定裂缝出现的深度范围，支持运营商迅速做出决策，节省钻井时间和成本”。

它补充说，节省的成本取决于每个运营商的具体钻井计划，以及钻井过程中的处理方案（如果有的话），但根据初步估计，以设备和专业人力的价格计算，可能高达数十万美元引用于 2022 年。

VPI 数据主管 Le Ngoc Anh 表示，裂缝基底预测模型使用越南石油和天然气行业与钻井参数相关的可用数据来识别裂缝岩石。

勒说，通过传统方法识别破裂的基础岩石需要使用专门的工具，并停止钻井，延长钻机租赁期限，增加新井的成本。

因此，准确识别断裂带有助于钻井作业人员识别风险并立即采取行动，他补充说。

Le 补充说，扭矩、钻孔载荷、流速、转子转速以及柱和垂直压力等参数被用作监督机器学习算法的输入数据。

油气人工智能生态系统

VPI还构建了Oilgas AI生态系统，收集和分析石油和天然气领域的深度数据，产品包括原油、石油、液化石油气和天然气。

VPI 建立在 Microsoft Power Pages 之上，结合了最新的处理、分析、连接和管理工具，VPI 表示正在采取措施优化数据的分析、使用和管理，以帮助企业提高工作效率。

对于每种产品，Oilgas AI 都会对市场数据、价格预测、供需、基础设施和库存进行分析。

Le 说，这将帮助用户通过图表、报告、仪表板等轻松查找、点击并与生动的数据进行交互。

“数据将不断更新，让用户更容易监控实时数据，”他补充说。