Nhằm đẩy mạnh các hoạt động nghiên cứu khoa học tại khoa Dầu Khí, ngày 10/2/2023, tại trụ sở trường Đại học Dầu khí Việt Nam (PVU), thành phố Bà Rịa, khoa Dầu Khí đã phối hợp với các phòng ban chuyên môn tổ chức Seminar khoa học Tháng 2 bằng hình thức trực tiếp và trực tuyến với chủ đề: “Nghiên cứu xây dựng hệ thống trí tuệ nhân tạo tích hợp dữ liệu địa chất dầu khí đánh giá triển vọng dầu khí”, thu hút sự tham gia đông đảo của các nhà khoa học trong và ngoài ngành Dầu khí.
Seminar Nghiên cứu xây dựng hệ thống trí tuệ nhân tạo tích hợp dữ liệu địa chất dầu khí đánh giá triển vọng dầu khí” được chủ trì bởi TS. Nguyễn Thanh Tùng, Phó hiệu trưởng nhà trường. Tham dự buổi seminar có các đại biểu đến từ các phòng ban của Tập đoàn Dầu khí Việt Nam, PVEP, PVEP Sông Hồng, Biển Đông POC, Viện Dầu Khí, Viện nghiên cứu địa chất và khoáng sản Việt Nam, Tổng công ty Khoáng sản, Liên đoàn Địa chất 8, Trường đại học Mỏ-Địa chất và các giảng viên của Trường Đại học Dầu Khí Việt Nam. Đặc biệt seminar có sự tham gia trực tuyến của TS. Ngô Hữu Hải giám đốc Biển Đông POC, TS.Nguyễn Anh Đức viện trưởng viện Dầu Khí, Ông Nguyễn Văn Thắng Phó giám đốc PVEP Sông Hồng, GS.TS.Trần Trí Vũ, thành viên hội đồng trường Đại học Trà Vinh.
Các đại biểu tham dự hội thảo trực tiếp và trực tuyến.
Buổi Seminar được trình bày bởi TS. Doãn Ngọc San, Chủ nhiệm Đề tài KC-4.0-01/19-25 và là giảng viên khoa Dầu khí, Trường Đại học Dầu khí Việt Nam. TS. Doãn Ngọc San có bằngkỹ sư Địa vật lý tại Viện Địa chất Matxcova, LB Nga (Liên Xô cũ) năm 1986 và nhận bằng cử nhân Tin học ứng dụng tại Đại học Bách Khoa Hà Nội năm 1997. Năm 2003, TS. Doãn Ngọc San bảo vệ luận án tiến sĩ Địa chất với chủ đề: “Ứng dụng GIS và AI để khoanh vùng triển vọng Chì - Kẽm đới Lô-Gâm, Việt Nam” tại Viện Nghiên cứu Địa chất và Khoáng sảnHà Nội. Trong thời gian từ năm 1987 đến năm 2003, TS. San nghiên cứu chuyên sâu về Toán địa chất tại Viện Nghiên cứu Địa chất và Khoáng sản Hà Nội và sau đó làm việc tại Công ty liên doanh Fairfield Việt Nam (tại Thành phố Hồ Chí Minh) với nhiệm vụ là quản trị hệ thống và giám đốc phát triển phần mềm trong giai đoạn 2004 – 2016. Sau đó TS. San làm trưởng khoa Dầu Khí, Trường Đại học Dầu khí Việt Nam (PVU) từ năm 2016 tới 2019. Từ năm 2019 tới nay, TS. San tập trung nghiên cứu thực hiện đề tài trọng điểm quốc gia: “Nghiên cứu xây dựng hệ thống trí tuệ nhân tạo tích hợp dữ liệu địa chất dầu khí đánh giá triển vọng dầu khí”, mã số KC-4.0-01/19-25 với vai trò là chủ nhiệm.
TS. Doãn Ngọc San trong phần trình bày, mô tả về các nội dung nghiên cứu của đề tài.
Trong phần trình bày của mình, TS. Doãn Ngọc San đã tóm tắt lịch sử phát triển AI và ứng dụng AI trong địa chất tìm tài nguyên dầu khí và khoáng sản trên thế giới và đặc biệt là ở Việt Nam. Đồng thời nhấn mạnh tính cấp thiết ứng dụng AI trong tìm kiếm thăm dò dầu khí để phát hiện, khoanh vùng triển vọng việc xác lập các mối quan hệ giữa dầu khí với các lớp thông tin khảo sát địa chất vây quanh là rất cấp thiết. Đã có rất nhiều những công trình nghiên cứu bằng toán học truyền thống xác lập các mối quan hệ nhưng gặp nhiều khó khăn do tính đa dạng của thông tin địa chất (dạng số và các mô tả ngữ nghĩa) và mối quan hệ giữa dầu khí với các thông tin khảo sát rất phức tạp không thể giải quyết được bằng các hàm toán học truyền thống. Việc xử lý tổng hợp và minh giải đều do con người thực hiệncó một số hạn chế như: hạn chế về lĩnh vực hiểu biết, hạn chế về bộ não người, tính chủ quan áp đặt của con người và Hạn chế về phần mềm ứng dụng. Trí tuệ nhân tạo (AI) với khả năng phát hiện các mối liên kết ẩn trong các lớp thông tin và dự đoán sự kiện/quá trình trên cơ sở các dữ liệu lớn không tường minh, tản mạn và rời rạc với nhiều qui luật xác suất thống kê và đa dạng (số hóa và mô tả ngữ nghĩa) là công cụ mạnh hơn có khả năng khắc phục được các nhược điểm của các phương pháp truyền thống. TS. San cũng tóm tắt quy trình thu thập tài liệu, ứng dụng Machine Learning và Deep Learning xử lý bổ sung và tích hợp dữ liệu địa chất - địa vật lý thành cơ sở dữ liệu lớn làm đầu vào cho hệ thống AI. Ứng dụng các mô hình thuật AI để “học mẫu” (các cấu tạo triển vọng và vỉa sản phẩm đã biết) sau đó khoanh vùng các diện tích “tương tự” để dự báo các vị trí triển vọng và cao hơn hơn nữa là xác định vị trí có khả năng tồn tại vỉa dầu khí. Kết quả đã khoanh vùng chính xác các cấu tạo tiềm năng/vỉa sản phẩm đã biết và còn phát hiện ra các diện tích triển vọng mới, dự báo vị trí có thể tồn tại vỉa sản phẩm mới.Hệ thống GIS-AI được sử dụng góp phần giảm thời gian chi phí trong công tác minh giải số liệu địa chất – địa vật lý, đánh giá khách quan hơn các diện tích triển vọng và đặc biệt có thể chỉ ra vị trí có thể tồn tại vỉa sản phẩm.
Các đại biểu tham gia, đặt câu hỏi và thảo luận.
Phần trình bày của TS. Doãn Ngọc San tại buổi seminar được các nhà khoa học đánh giá cao và có rất nhiều trao đổi thú vị tại hội thảo. Phát biểu tổng kết seminar, TS. Nguyễn Thanh Tùng, Phó hiệu trưởng PVU đã tổng kết lại những điểm mạnh và hạn chế của AI trong tìm kiếm và xác định các triển vọng dầu khí đồng thời khẳng định PVU luôn đầu tư mạnh cho các hoạt nghiên cứu về trí tuệ nhân tạo và luôn đi đầu trong các nghiên cứu về công nghệ mới.
TS. Bùi Thanh Bình - Phụ trách khoa Dầu Khí PVU cho biết, khoa Dầu Khí PVU là một trong số rất ít đơn vị có siêu máy tính phục vụ cho việc nghiên cứu và xử lý số liệu Dầu Khí. Đồng thời nhấn mạnh rằng các hoạt động nghiên cứu về trí tuệ nhân tạo luôn được Nhà trường và Khoa quan tâm. Một ví dụ điển hình là tại PVU câu lạc bộ AI và lập trình Python sinh hoạt khá đều đặn với sự tham gia của rất nhiều giảng viên và sinh viên. Hơn nữa nằm trong kế hoạch chuyển đổi số của Trường, các sinh viên PVU phải được trang bị ngôn ngữ lập trình trước khi ra trường.
Được biết từ tháng 9 năm 2022 tới nay, khoa Dầu Khí liên tục tổ chức các buổi seminar (sinh hoạt học thuật) để đẩy mạnh các hoạt động học thuật và nghiên cứu khoa học tại Khoa. Seminar của khoa Dầu Khí được tổ chức mỗi tháng một lần với sự trình bày của các nhà khoa học từ các đơn vị trong nước và trên thế giới, trong đó có những nhà nghiên cứu nổi tiếng như GS. TS. Sergio Fontoura nguyên Phó chủ tịch hội cơ học đá thế giới (Seminar tháng 12/2022).
Hệ thống HPC xử lý số liệu Khoa Dầu khí.
Khoa Dầu Khí
