Dự báo khai thác dầu tầng chứa Oligoxen C, mỏ X, bể Cửu Long ứng dụng mô hình tăng trưởng logistic

  • Cơ quan:

    1 Trường Đại học Mỏ - Địa chất, Hà Nội, Việt Nam
    2 Trường Đại học Dầu khí Việt Nam, Bà Rịa - Vũng Tàu, Việt Nam

  • *Tác giả liên hệ:
    This email address is being protected from spambots. You need JavaScript enabled to view it.
  • Nhận bài: 30-09-2021
  • Sửa xong: 12-01-2022
  • Chấp nhận: 05-03-2022
  • Ngày đăng: 30-04-2022
Trang: 71 - 79
Lượt xem: 3579
Lượt tải: 2310
Yêu thích: 5.0, Số lượt: 230
Bạn yêu thích

Tóm tắt:

Dự báo sản lượng khai thác của các giếng khai thác trong ngắn hạn và dài hạn là một công tác quan trọng, sự chính xác của công tác dự báo có ý nghĩa to lớn trong các quyết định quản lý và phát triển khai thác mỏ hợp lý trong tương lai. Trong nghiên cứu này, nhóm tác giả xây dựng mô hình tăng trưởng logistic sử dụng hàm nlinfit trên phần mềm Matlab để dự báo sản lượng khai thác dầu đối với các giếng khai thác trong tầng chứa Oligoxen C thực nghiệm tại một mỏ thuộc bể Cửu Long. Qua quá trình khớp lịch sử khai thác cho thấy, sử dụng mô hình tăng trưởng logistic có độ tin cậy cao, kết quả của mô hình rất sát với dữ liệu khai thác thực tế với sai số tương đối là 1,85%. Bài báo phân tích, đánh giá các thông số của giếng khai thác thu được khi xây dựng mô hình tăng trưởng logistic như: thời điểm giếng khai thác được một nửa trữ lượng có thể thu hồi cuối cùng, tốc độ suy giảm lưu lượng trong suốt quá trình khai thác, lưu lượng của các giếng khai thác tại thời điểm dự báo. Kết quả dự báo cho thấy các giếng đều có lưu lượng suy giảm tới 100 thùng/ngày trước thời hạn của hợp đồng dầu khí nếu không có các biện pháp tác động để tăng lưu lượng khai thác. Đây là cơ sở giúp nhà điều hành lập và triển khai các phương án phát triển mỏ.

Trích dẫn
Bùi Thị Ngân, Lê Ngọc Ánh, Nguyễn Duy Mười, Nguyễn Minh Hòa và Trần Thị Oanh, 2022. Dự báo khai thác dầu tầng chứa Oligoxen C, mỏ X, bể Cửu Long ứng dụng mô hình tăng trưởng logistic, Tạp chí Khoa học kỹ thuật Mỏ - Địa chất, số 63, kỳ 2, tr. 71-79.
Tài liệu tham khảo

Arps J.J., (1945) Analysis of Decline Curves. AIME, 160, 228-247.

Campbell C. J., (1997). The coming oil crisis. Brentwood, Essex, UK: Multi-Science Publishing; and Dublin, Republic of Ireland: Petroconsultants.

Campbell C.J,, Heapes, S. (2008). An atlas of oil and gas depletion. Huddersfield, UK: Jeremy Mills Publishing. 

Clark A.J., Lake L.W., Patzek, T.W., (2011). Production forcasting with Logistic Growth Models. SPE Annual Technical Conference and Exhibition, Denver, Colorado, USA, 30 October - 2 November.

Juvkam-Wold H. C., Dessler, A. J., (2009). "Using the Hubbert equation to estimate oil reserves." World Oil 230(4). 

Hubbert M. K., (1956). Nuclear energy and the fossil fuels. In Meeting of the Southern District, Division of Production, American Petroleum Institute, San Antonio, TX, USA, 7–9 March 1956. San Antonio, TX: Shell Development Company.

Hubbert M. K., (1982). Techniques of prediction as applied to the production of oil and gas. In Proc. Symp. on Oil and Gas Supply Modeling, Washington, DC, USA, 18–20 June 1980. NBS Spec. Publ. no. 631, pp. 16–141. Washington, DC: US Department of Commerce.

Laherrefre J., (2000). Learn strengths, weaknesses to understand Hubbert curve. Oil Gas J. 98(16), 63–76. 

Laherrefre J., (2002). Modelling future liquids production from extrapolation of the past and from ultimates. Energy exploration and exploitation 20 (6), 457–479. 

Laherrefre J., (2004). Oil and natural gas resource assessment: production growth cycle models. In Encyclopaedia of energy (ed. CJ Cleveland). Elsevier. Amsterdam, 617–631.

Mohr S., Evans, G., (2008). Peak oil: testing Hubbert’s curve via theoretical modeling. Natural Resources Research 17(1), 1–11. 

Nashawi I. S., Malallah, A., Al-Bisharah, M., (2010). Forecasting world crude oil production using multi-cyclic Hubbert model. Energy Fuels 24, 1788–1800. 

Nguyễn Văn Hùng và Lê Phúc Nguyên, (2019). Phát triển mô hình dự báo khai thác cho các giếng dầu khí. Tạp chí dầu khí 8, 14 – 20.

Sorrell S., Speirs, J., (2014). Using growth curves to forecast regional resource recovery: approaches, analytics and consistency tests. Phil. Trans. R. Soc. A 372: 20120317.

Tsoularis A. and Wallace, J., (2002) "Analysis of logistic growth models." Mathematical Biosciences 179(1), 21-55.

Trần Đăng Tú, Đinh Đức Huy, Trần Xuân Quý, Phạm Trường Giang, Lê Vũ Quân, Lê Thế Hùng, Lê Quốc Trung, Trần Nguyên Long, (2019). Nghiên cứu ứng dụng mô hình tăng trưởng logistic để dự báo khai thác cho tầng Miocene dưới, mỏ Bạch Hổ. Tạp chí dầu khí 9, 16 – 22.

Verhulst P. F., (1838), Notice sur la loi que la population suit dans son accroissement, Correspondance mathématique et physique 10, 113-121.

Các bài báo khác