Tạp chí
 
Năm 2022
 
Số 63, Kỳ 4, [08 - 2022]

Nghiên cứu ứng dụng bộ công cụ trí tuệ nhân tạo để chuẩn đoán dạng hỏng thường gặp của máy bơm ly tâm trong hệ thống vận chuyển khí condensate tại mỏ Hải Thạch - Mộc Tinh

DOI:10.46326/JMES.2022.63(4).08

  • Cơ quan:

    1 Khoa Dầu khí, Trường Đại học Mỏ - Địa chất, Việt Nam
    2 Xí nghiệp Liên doanh Dầu khí Việt - Nga, Bà Rịa-Vũng Tàu, Việt Nam
    3 Công ty Điều hành Dầu khí Biển Đông, Thành phố Hồ Chí Minh, Việt Nam

  • *Tác giả liên hệ:
    This email address is being protected from spambots. You need JavaScript enabled to view it.
  • Nhận bài: 23-02-2022
  • Sửa xong: 29-06-2022
  • Chấp nhận: 01-08-2022
  • Ngày đăng: 31-08-2022
Trang: 81 - 90
Lượt xem: 4505
Xem onlineXem online
Lượt tải: 2261
Tải về PDF
★★★★★Yêu thích: 1.0, Số lượt: 224
  • ★
  • ★
  • ★
  • ★
  • ★
Bạn yêu thích

Tóm tắt:

Các thiết bị cơ khí như máy bơm, máy nén khí,… đóng vai trò hết sức quan trọng trong quá trình khai thác, xử lý và vận chuyển dầu khí, mỗi thiết bị đều có chức năng, lĩnh vực phục vụ khác nhau. Đối với hệ thống vận chuyển dầu khí, máy bơm là thiết bị quan trọng dùng để bơm chuyển sản phẩm. Để phát huy được tính năng kỹ thuật cũng như hiệu suất làm việc cao, điều quan trọng là phải đảm bảo các thiết bị này luôn làm việc ở trạng thái kỹ thuật tốt nhất, hiệu quả nhất. Việc ứng dụng các tiến bộ khoa học kỹ thuật hiện đại vào công tác bảo trì, bảo dưỡng và vận hành các thiết bị cơ khí nói chung và máy bơm nói riêng sẽ mang lại hiệu quả to lớn, góp phần giảm thiểu tối đa các rủi ro, tiết kiệm chi phí, mang lại lợi ích kinh tế cao. Bài báo trình bày các kết quả nghiên cứu về việc ứng dụng bộ công cụ trí tuệ nhân tạo (AI) trong việc chuẩn đoán dạng hỏng thường gặp đối với máy bơm ly tâm vận chuyển khí ngưng tụ (Condensate) tại mỏ Hải Thạch - Mộc Tinh dựa trên các số liệu thực tế tại mỏ, giúp nâng cao chất lượng và hiệu quả trong công tác khai thác và vận chuyển sản phẩm. Kết quả nghiên cứu đã giúp cảnh báo sớm về các sự cố có thể xảy ra đối với máy bơm vận chuyển Condensate tại mỏ Hải thạch Mộc Tinh. Kết quả nghiên cứu có khả năng triển khai áp dụng cho các thiết bị khác trong hoạt động khai thác dầu khí của Việt Nam.

Trích dẫn
Nguyễn Văn Thịnh, Triệu Hùng Trường, Trần Thanh Hải, Ngô Hữu Hải và Trần Ngọc Trung, 2022. Nghiên cứu ứng dụng bộ công cụ trí tuệ nhân tạo để chuẩn đoán dạng hỏng thường gặp của máy bơm ly tâm trong hệ thống vận chuyển khí condensate tại mỏ Hải Thạch - Mộc Tinh, Tạp chí Khoa học kỹ thuật Mỏ - Địa chất, số 63, kỳ 4, tr. 81-90.
Tài liệu tham khảo

Agwu, O. E., Akpabio, J. U., Alabi, S. B., and Dosunmu, A, (2018). Artificial intelligence techniques and their applications in drilling fluid engineering: A review. Journal of Petroleum Science and Engineering, 167, 300-315. https://doi.org/ 10.1016/j.petrol. 2018.04.019

Bello, O., Holzmann, J., Yaqoob, T., Teodoriu, C, (2015). Application Of Artificial Intelligence Methods In Drilling System Design And Operations: A Review Of The State Of The Art. Journal of Artificial Intelligence and Soft Computing Research.

Clydeunion, (2011). Installation Operation and Maintenance Manual (IOM) condensate export pumps CUP - BB3. Bien Dong 1 Project.

Gouriveau, R., Medjaher, K., Zerhouni, N, (2016). From Prognostics and Health Systems Management to Predictive Maintenance 1: Monitoring and Prognostics, Wiley.

Herve, P., Haddad, G., Moore, K., Rosner, M, (2018). Automated Model Building: The Next AI Frontier in Predictive Maintenance. Paper presented at the Offshore Technology Conference, Houston, Texas, USA. https://doi. org/10.4043/28634-MS.

McKinsey Global Institute, (2017). Artificial Intelligence - The next digital frontier. Discussion Paper. 

Hoang, K. S., Trinh, X. V., Tran, V. T., Dang, A.T, (2017). Comprehensive Sanding Study from Laboratory Experiments, Modeling, Field Implementation, to Real-Time Monitoring, a Case Study for Hai Thach and Moc Tinh Fields, Offshore Viet Nam. SPE 186378 - MS, 1-9. https://doi.org/10.2118/186387-MS 

Triệu Hùng Trường, Nguyễn Mạnh Tuấn, (2006). Nghiên cứu sự cùng làm việc của các máy bơm ly tâm trong mạng lưới vận chuyển dầu khí. Tuyển tập các công trình khoa học, Trường Đại học Mỏ - Địa chất.

Triệu Hùng Trường, (2021). Nghiên cứu xây dựng bộ công cụ trí tuệ nhân tạo hỗ trợ đánh giá phân tích, liên kết tài liệu địa chất, địa vật lý giếng khoan và số liệu khai thác để nâng cao hiệu quả quản lý, khai thác mỏ khí condensate Hải Thạch - Mộc Tinh Lô 05-2; 05-3, thuộc Biển Đông Việt Nam. Đề tài cấp Nhà nước thuộc “Chương trình KH và công nghệ trọng điểm cấp quốc gia phục vụ đổi mới, hiện đại hóa công nghệ khai thác và chế biến khoáng sản đến năm 2025”, Mã số 077.2021.CNKK. QG/HĐKHCN, Bộ KHCN.

Các bài báo khác