Linh Thuý(Technews) – Kỹ sư FPT đưa AI vào các bài toán vận hành dầu khí, từ dự báo đặc tính xi măng giếng khoan đến nhận diện rủi ro tại công trường, với trọng tâm xử lý dữ liệu chuyên ngành.
FPT đang phát triển các ứng dụng AI phục vụ ngành dầu khí, trong đó có dự báo đặc tính công thức xi măng dùng cho giếng khoan. Theo thông tin được doanh nghiệp chia sẻ, mô hình hỗ trợ đánh giá công thức trong thời gian ngắn để sàng lọc phương án trước khi thử nghiệm vật lý. Đây là một hướng đưa AI vào công việc kỹ thuật chuyên sâu, thay vì chỉ tự động hóa xử lý văn bản.
Trong khai thác dầu khí, trám xi măng là công đoạn có liên hệ đến độ kín và độ ổn định của giếng. Công thức vật liệu cần phù hợp những điều kiện làm việc cụ thể. Thử nghiệm trong phòng thí nghiệm vẫn giữ vai trò quan trọng, nhưng việc lựa chọn được những phương án có triển vọng từ trước có thể giúp chuyên gia phân bổ thời gian và nguồn lực hợp lý hơn.
Theo Chúng ta, kênh thông tin của FPT, đội ngũ kỹ sư tiếp cận bài toán bằng cách rà soát chất lượng dữ liệu. Thông tin về dự án cho biết khách hàng đã tích lũy lượng lớn kết quả thử nghiệm nhưng mô hình ban đầu chưa đáp ứng yêu cầu. Điều này cho thấy việc có nhiều dữ liệu chưa đủ; cấu trúc, độ nhất quán và khả năng sử dụng thông tin cũng quyết định chất lượng phân tích.
Các báo cáo về dự án cho biết từ khoảng 45 triệu bản ghi thô, nhóm phát triển dành ba tháng làm sạch, chuẩn hóa và tái cấu trúc để tạo khoảng chín triệu bản ghi chất lượng cao. Mô hình được xây dựng để dự báo những mốc liên quan quá trình đông kết và độ bền của xi măng. Các thông số được công bố phản ánh dự án cụ thể, không phải cam kết cho mọi công thức hoặc mọi giếng khoan.
Theo thông tin được MarketTimes dẫn lại, độ chính xác dự báo tăng từ khoảng 60% lên 79%, với thời gian xử lý trung bình khoảng 1,6 giây. Những chỉ tiêu này cần được hiểu trong điều kiện đánh giá của dự án. Mức chính xác của một mô hình không đồng nghĩa xác suất an toàn của toàn bộ hoạt động khoan, vốn còn phụ thuộc nhiều yếu tố và các bước kiểm tra kỹ thuật khác.
Bên cạnh hỗ trợ lựa chọn công thức, FPT cũng giới thiệu ứng dụng AI nhận diện nguy cơ tại công trường dầu khí. Đây là một bài toán khác về dữ liệu và cách sử dụng kết quả, vì cần quan sát tình huống vận hành để đưa ra cảnh báo. Công nghệ hỗ trợ giám sát không thay thế quy trình an toàn, trách nhiệm của người phụ trách hay các biện pháp bảo vệ tại hiện trường.
Hai hướng ứng dụng có điểm chung là cần kết hợp hiểu biết ngành với năng lực xử lý dữ liệu. Một mô hình có thể tìm ra quan hệ trong dữ liệu lịch sử, nhưng người có chuyên môn phải xác định quan hệ đó có phù hợp điều kiện sử dụng hay không. Khi môi trường làm việc thay đổi, hệ thống cũng cần được kiểm tra lại để tránh tiếp tục áp dụng những giả định không còn phù hợp.
Với các ngành có yêu cầu kỹ thuật cao, thử nghiệm AI thường cần bắt đầu từ phạm vi rõ ràng và có tiêu chí đánh giá. Kết quả dự báo nên được lưu cùng dữ liệu đầu vào để người sử dụng có thể đối chiếu. Những trường hợp chưa chắc chắn cần được chuyển đến chuyên gia, giúp quá trình ứng dụng công nghệ giữ được khả năng kiểm soát và trách nhiệm giải trình.
Các dự án được FPT giới thiệu cho thấy AI có thể tham gia vào những khâu vận hành chuyên biệt của doanh nghiệp năng lượng. Giá trị thực tế nằm ở khả năng hỗ trợ quyết định và giảm những thao tác thử nghiệm hoặc giám sát chưa hiệu quả. Để mở rộng ứng dụng, chất lượng dữ liệu và khả năng phối hợp với quy trình hiện hữu vẫn là những điều kiện cần được duy trì.
Nguồn: FPT, Chúng ta, MarketTimes, VnExpress
