Trí tuệ nhân tạo trong lĩnh vực dầu khí và khả năng ứng dụng tại Việt Nam
PETROVIETNAM
TẠP CHÍ DẦU KHÍ
Số 12 - 2020, trang 57 - 64
ISSN 2615-9902
TRÍ TUỆ NHÂN TẠO TRONG LĨNH VỰC DẦU KHÍ
VÀ KHẢ NĂNG ỨNG DỤNG TẠI VIỆT NAM
Nguyễn Thuận Yến
Viện Dầu khí Việt Nam
Email: yennt@vpi.pvn.vn
Tóm tắt
Thế kỷ XXI là thế kỷ của thời đại công nghệ số. Sự bùng nổ của công nghệ tự động hóa, phân tích dữ liệu, học máy và trí tuệ nhân tạo
(AI) đang dần biến đổi cách sống và làm việc của con người. Trong khi đó, ngành dầu khí đang phải đối mặt với khủng hoảng chưa từng
có từ mọi phương diện: suy thoái kinh tế, bất ổn xã hội, giá cả biến động và áp lực về chi phí cũng như nguồn lực. Đặc biệt, vào đầu năm
2020, đại dịch Covid-19 và sự suy giảm của giá dầu thô đã nâng sự cần thiết phải thay đổi và tái cấu trúc ngành dầu khí lên mức báo động.
Trong số tất cả những công nghệ đang nở rộ mỗi ngày, các cỗ máy tư duy được hỗ trợ bởi AI được coi là một trong những công cụ hàng đầu
để hỗ trợ người sử dụng đưa ra những quyết định chính xác và táo bạo. Theo McKinsey, từ 60 - 90% hoạt động hàng ngày của ngành dầu
khí có thể được hỗ trợ bởi AI và học máy [1]. Bài báo này giới thiệu các ứng dụng của AI trong lĩnh vực dầu khí và định hướng ứng dụng AI
vào các lĩnh vực của ngành Dầu khí Việt Nam.
Từ khóa: Trí tuệ nhân tạo, công nghệ số, học máy, cách mạng 4.0, ứng dụng công nghệ.
1. Thị trường trí tuệ nhân tạo trong ngành dầu khí
hợp các phân xưởng sản xuất thông qua các thiết bị thông
minh, ứng dụng trí tuệ nhân tạo và phân tích dữ liệu vào
tồn kho và vận chuyển hậu cần. Các công nghệ tiên tiến
đều có thể được áp dụng: in 3D, blockchain, phân tích dữ
liệu, thiết bị di động, IoT, nền tảng đám mây, thiết bị bay,
robot, công nghệ thực tế ảo và trí tuệ nhân tạo.
Theo Ernst & Young (EY), chi tiêu toàn cầu cho AI và
các công nghệ trí tuệ khác đạt 19,1 tỷ USD vào năm 2018,
tăng 54,2% so với năm 2017. Đến năm 2021, con số này dự
kiến sẽ tăng lên 52,2 tỷ USD/năm [2].
Theo Pricewaterhouse Coopers (PwC), trí tuệ nhân tạo
dự kiến mang lại lợi ích khoảng 15.700 tỷ USD/năm vào
năm 2030 - tương đương 14% GDP danh nghĩa toàn cầu,
trong đó lợi ích từ việc tăng năng suất chiếm 6.900 tỷ USD
và 9.100 tỷ USD đến từ các tác động bổ sung [3].
Phần còn lại của thế giới
1.200 tỷ USD
Nam Mỹ
500 tỷ USD
Nam Âu
700 tỷ USD
Các nước phát
triển ở châu Á
900 tỷ USD
Ứng dụng của trí tuệ nhân tạo vượt xa giới hạn “cải
thiện nhanh hơn và tốt hơn” các quy trình công việc. Từ
các hoạt động tìm kiếm ban đầu cho đến việc đưa sản
phẩm đến người dùng cuối, AI mở ra phương pháp mới
để thăm dò, phát triển, khai thác, vận chuyển, chế biến và
kinh doanh dầu khí.
Trung Quốc
7.000 tỷ USD
Bắc Âu
1.800 tỷ USD
Hoạt động của các nhà máy chế biến dầu khí trong
tương lai sẽ chủ yếu dựa vào công nghệ số [4], từ việc sử
dụng nguyên liệu đầu vào với hệ thống kế hoạch tự động
theo thời gian thực kết nối với nhà cung cấp, đến việc tích
Bắc Mỹ
3.700 tỷ USD
Ngày nhận bài: 15/6/2020. Ngày phản biện đánh giá và sửa chữa: 15/6 - 11/7/2020.
Ngày bài báo được duyệt đăng: 15/12/2020.
Hình 1. Lợi ích do trí tuệ nhân tạo mang lại cho toàn thế giới vào năm 2030
là 15700 tỷ USD [3]
DẦU KHÍ - SỐ 12/2020
57
CHUYỂN ĐỔI SỐ TRONG CÔNG NGHIỆP DẦU KHÍ
Theo Bain & Company, các doanh nghiệp dầu khí có thể cải
thiện hiệu suất từ 6 - 8% với việc tối ưu hóa dữ liệu [5]. Việc số hóa
các hoạt động hạ nguồn dầu khí có thể giúp tiết giảm 12 - 20% chi
phí hoạt động, dừng hoạt động đột xuất giảm từ 15 - 25%, hiệu quả
hoạt động tăng 8 - 12%, hiệu suất HSSE (sức khỏe, an toàn, an ninh
và môi trường) được cải thiện, năng suất lao động tăng [5].
phát triển cố gắng giảm sự phụ thuộc vào dầu
nhập khẩu.
2. Ứng dụng trí tuệ nhân tạo vào hoạt động
dầu khí và khả năng áp dụng tại Việt Nam
2.1. AI hỗ trợ hoạt động dầu khí như thế nào?
Theo nghiên cứu của Mordor Intelligence, thị trường trí tuệ
nhân tạo trong ngành dầu khí được định giá 2 tỷ USD trong năm
2019 và dự báo sẽ đạt 3,81 tỷ USD trong năm 2025 với mức tăng
trưởng trung bình 10,96%/năm trong giai đoạn 2020 - 2025 [6].
Trí tuệ nhân tạo (AI) không chỉ là một thuật
toán, một công cụ, một nền tảng hoặc một quy
trình mà là cả hệ sinh thái của các công nghệ và
khả năng. Mỗi công nghệ và khả năng này có
thể thay thế hoặc tăng cường một số năng lực
nhất định của con người theo 3 phương diện
chính sau:
Thị trường AI ngành dầu khí tại Bắc Mỹ đang dẫn đầu trên thế
giới, do ngành này đang phải tìm kiếm các lựa chọn mới để giảm
phụ thuộc vào lực lượng lao động đang già hóa. Việc triển khai AI
trong ngành dầu khí mang đến cho các doanh nghiệp cơ hội để
thích nghi và tối ưu hóa vận hành, đây là động lực chính của các
doanh nghiệp trong việc ứng dụng AI vào hoạt động vận hành.
2.2.1. Cảm biến
AI có thể mô phỏng khả năng nhận thức
của con người, từ đó tăng cường hoặc thay thế
con người với một số điều kiện thích hợp. Trong
một số trường hợp, AI có thể phát hiện các xu
hướng trong dữ liệu cảm biến nằm ngoài ranh
giới nhận thức thông thường của con người
hoặc trong các vùng mà con người thường
không truy cập được. Ví dụ, các cảm biến có thể
được nhúng trong bể chứa để tìm hiểu nồng độ
của các chất hóa học khác nhau được lưu trữ
trong bể. Loại dữ liệu này sau đó có thể được
đưa vào mô hình học máy để đánh giá tác động
của các chất này đến độ ổn định và sức bền của
bể. Hệ thống giám sát này có thể giúp ngăn
ngừa các tai nạn liên quan đến phơi nhiễm độc
chất cho người lao động.
Tuy vậy, thị trường AI trong ngành dầu khí được dự báo sẽ tăng
trưởng mạnh nhất ở châu Á - Thái Bình Dương, do các khoản đầu
tư được đổ vào lĩnh vực này. Tăng trưởng kinh tế nhanh chóng ở
khu vực đẩy mạnh tiêu thụ năng lượng, trong khi các nước đang
4,5
3,81
4
3,5
3
3,43
3,09
2,79
2,51
2,5
2
2,27
2
1,5
1
Bên cạnh đó, các doanh nghiệp có thể sử
dụng cảm biến để xác định nơi đặt mũi khoan.
Ví dụ, geophones là thiết bị siêu nhạy gửi sóng
âm vào đất để ghi lại các sóng phản xạ. Dữ liệu
này sau đó được đưa vào phân tích để xác định
vị trí giếng khoan phù hợp nhằm giảm thiểu rủi
ro và chi phí khoan [7].
0,5
0
2019
2020
2021
2022
2023
2024
2025
Hình 2. Tăng trưởng giá trị thị trường AI trong ngành dầu khí giai đoạn 2019 - 2025 [6]
2.2.2. Tư duy
AI không chỉ phân tích và xử lý các tập dữ
liệu lớn nhanh hơn các phương pháp thống kê
truyền thống mà còn có thể xác định xu hướng
trong các mẫu dữ liệu mà con người không thể
nhận thấy, từ đó đưa ra các nhận thức tốt hơn
về dữ liệu. Ví dụ, một hệ thống thông minh tích
hợp với tầm nhìn vi tính có thể tự động hóa quá
Tăng trưởng theo khu vực
Cao
Trung bình
Thấp
Nguồn: Mordor Intelligence
Hình 3. Tăng trưởng AI trong dầu khí theo khu vực trong giai đoạn 2020 - 2025 [6]
DẦU KHÍ - SỐ 12/2020
58
PETROVIETNAM
trình xác định và theo dõi chuyển động của nhân viên tại
nơi làm việc, từ đó tối ưu hóa an toàn và hiệu quả lao động.
thám hiểm đại dương nhằm phát hiện rò rỉ dầu khí dưới
đáy đại dương. Là thành viên của Hội đồng sáng kiến
năng lượng MIT, ExxonMobil đã cam kết hỗ trợ 25 triệu
USD trong 5 năm để hỗ trợ các nghiên cứu năng lượng
được thực hiện bởi giảng viên và sinh viên của MIT. Đây là
nỗ lực hợp tác liên tục của ExxonMobil với hơn 80 trường
đại học trên toàn thế giới, với việc đầu tư khoảng 1 tỷ
USD/năm cho việc nghiên cứu phát triển (R&D) [8].
Bên cạnh đó, trợ lý thông minh với giao diện giao tiếp
có thể sử dụng học máy và AI để hỗ trợ tăng cường quá
trình ra quyết định của con người, giúp người lao động
ít kinh nghiệm có thể khai thác được lượng kiến thức
chuyên môn toàn ngành. Lượng kiến thức này có thể là
dự đoán hiệu suất giếng cho đến các hiểu biết sâu về thị
trường cũng như đưa ra các bài viết kỹ thuật hoặc thuyết
trình hiệu quả kinh tế.
3.1.2. BP
Trong giai đoạn 2015 - 2019, BP đầu tư khoảng 400
triệu USD/năm cho các hoạt động nghiên cứu sáng tạo.
Tháng 1/2019, BP đầu tư vào công ty công nghệ khởi
nghiệp có trụ sở tại Houston - Belmont Technology để
củng cố khả năng ứng dụng AI, nhằm phát triển nền tảng
khoa học địa lý đám mây tên là “Sandy”. Cổng thông tin
Sandy có khả năng diễn giải các lĩnh vực chính của ngành
dầu khí thành một “biểu đồ tri thức chuyên ngành”, bao
gồm địa vật lý, khoa học địa chất, giếng chứa và thông tin
lịch sử của dự án [9].
3. Hành động
AI có thể dần dần thực hiện các nhiệm vụ trước đây
hoàn toàn do con người thực hiện, giải phóng con người
cho các hoạt động có giá trị cao, yêu cầu nhiều sự sáng
tạo và tâm sức hơn. Một hệ thống thông minh không chỉ
có thể thực hiện nhiệm vụ mà còn có thể tự động hóa mà
không cần sự tham gia của con người, từ đó nhân hiệu quả
lao động lên gấp nhiều lần. Ngoài ra, AI có thể trực quan
hóa việc ra quyết định, đơn giản hóa các quá trình và thậm
chí loại bỏ hoàn toàn sự tham gia của con người trong việc
ra một số quyết định đơn giản trong quá trình. Bằng việc
giúp nhân viên tập trung vào các hoạt động tối ưu hóa giá
trị, AI tạo ra khả năng cải thiện năng lực và giúp doanh
nghiệp chuẩn bị cho nhiều lực bật hơn trong tương lai.
3.1.3. Royal Dutch Shell
Mỗi năm, Shell dành khoảng 1 tỷ USD cho lĩnh vực
R&D. Năm 2019, con số này là 962 triệu USD. Tháng
8/2015, Shell tuyên bố trở thành doanh nghiệp đầu tiên
trong lĩnh vực dầu nhờn ra mắt trợ lý AI cho khách hàng
(Hình 4) [10]. Trợ lý ảo Shell hoạt động thông qua nền tảng
trò chuyện trực tuyến tại website để cung cấp các thông
tin cần thiết về đại lý có sản phẩm, các kích cỡ của sản
phẩm và thông tin chung liên quan đến đặc tính kỹ thuật
của các sản phẩm cụ thể với các số liệu ấn tượng sau:
Ví dụ, các điều khiển bằng thuật toán có thể được sử
dụng để tối ưu hóa một khía cạnh của quy trình cắt phá
thủy lực. Các thuật toán cho phép hoạt động ổn định và
phân phối chất lỏng tốt hơn, loại bỏ việc điều chỉnh thủ
công đối với máy bơm thủy lực.
3.1. Ứng dụng AI vào hoạt động của các công ty dầu khí
lớn trên thế giới
- Xử lý hơn 100.000 bảng dữ liệu cho 3.000 sản phẩm;
- Cung cấp thông tin về 18.000 gói sản phẩm khác
nhau;
Với tiềm năng tăng cường hoặc thậm chí thay thế
năng lực của con người, giải phóng con người cho những
hoạt động mang tính sáng tạo với nhiều giá trị gia tăng
hơn, không có gì bất ngờ khi khảo sát mới đây của EY cho
thấy hơn 92% các doanh nghiệp dầu khí hiện nay đã đầu
tư hoặc có kế hoạch đầu tư vào AI trong 2 năm tới. Trong
số đó, 50% giám đốc điều hành các công ty dầu khí cho
biết đã bắt đầu sử dụng AI để hỗ trợ xử lý các vấn đề khó
và thách thức tại doanh nghiệp mình [2]. Một số ví dụ tiêu
biểu trong việc ứng dụng AI tại các công ty dầu khí lớn
trên thế giới như sau:
- Hiểu được 16.500 đặc tính vật lý của dầu nhờn;
- So sánh sản phẩm của Shell với 10.000 sản phẩm
cạnh tranh.
Từ tháng 2/2020, Shell mở chương trình trực tiếp dạy
các kỹ năng trí tuệ nhân tạo cho nhân viên. Đây là nỗ lực
cắt giảm chi phí, cải thiện quy trình kinh doanh và tạo
doanh thu. AI cho phép doanh nghiệp xử lý số lượng lớn
dữ liệu trên khắp các ngành nghề kinh doanh để tạo ra
những nhận thức mới nhằm dẫn đầu xu hướng.
3.1.1. ExxonMobil
3.1.4. Chevron
Tháng12/2016, ExxonMobilhợptácvớiMassachusetts
Institute of Technology (MIT) của Mỹ để thiết kế robot AI
Tháng 9/2019, tại Diễn đàn các giải pháp tích hợp
phần mềm toàn cầu (SIS) ở Monaco, Schlumberger,
DẦU KHÍ - SỐ 12/2020
59
CHUYỂN ĐỔI SỐ TRONG CÔNG NGHIỆP DẦU KHÍ
Chevron và Microsoft đã cùng giới thiệu giải pháp DELFI [11]. Đây là nền
tảng trí tuệ nhân tạo dựa trên công nghệ điện toán đám mây, giúp nâng
cao các dịch vụ kỹ thuật số trong các dự án thăm dò, phát triển, khai thác
mỏ, tồn trữ và hệ thống các đường ống dầu khí.
3.1.7. Gazprom
Ngày 1/6/2017, Gazprom Neft và
Yandex (công ty internet hàng đầu của
Liên bang Nga) đã ký kết thỏa thuận hợp
tác để thực hiện các dự án mới trong
ngành dầu khí, chú trọng vào khai thác AI
và học máy để đưa ra các sáng kiến trong
tương lai [13]. Năm 2019, Gazprom đã chi
300 triệu USD cho các kế hoạch R&D.
Giải pháp này ban đầu được Schlumberger phát triển cho Chevron
và hoàn toàn dựa trên nền tảng điện toán đám mây Azure của Microsoft.
Ngoài việc tiết kiệm chi phí, dung lượng cũng như hạn chế về khả năng
xử lý của thiết bị máy tính, các phần mềm và chương trình nhân tạo trên
nền tảng điện toán đám mây sẽ cho phép các máy tính tìm kiếm và lưu
lại toàn bộ hoạt động dầu khí và phân tích các dữ liệu một cách nhanh
chóng hơn.
3.1.8. Baker Hughes
Ngày 19/11/2019, Baker Hughes hợp
tác với C3.ai, Microsoft và nhà phát triển AI
C3.ai để đưa công nghệ AI doanh nghiệp
vào ngành năng lượng thông qua nền
tảng điện toán đám mây Azure. Công
nghệ này cho phép khách hàng áp dụng
AI để giải quyết các vấn đề như: tồn kho,
quản lý năng lượng, bảo trì dự đoán và
tăng độ ổn định của thiết bị [14].
3.1.5. Sinopec
Sinopec đã đánh dấu vai trò của AI trong việc thúc đẩy đổi mới trong
ngành công nghiệp dầu khí. Sinopec có kế hoạch dài hạn xây dựng 10
nhà máy thông minh với mục tiêu tiết giảm 20% chi phí vận hành.
Từ tháng 4/2017, Sinopec đã công bố hợp tác với Huawei để thiết kế
“nền tảng sản xuất thông minh”, trong đó AI là một trong 8 khía cạnh cốt
lõi của nền tảng nhằm quản lý dữ liệu tập trung và hỗ trợ tích hợp dữ liệu
trên nhiều ứng dụng được sử dụng để quản lý hoạt động nhà máy.
3.1.9. ENI
3.1.6. Total
Năm 2017, các nhà địa chất của ENI đã
phối hợp với IBM để bắt đầu xây dựng một
nền tảng trí tuệ tăng cường dựa trên AI,
được gọi là “nền tảng khám phá tri thức”
để hỗ trợ hoạt động ra quyết định bước
đầu trong giai đoạn khai thác dầu thô.
Trong nỗ lực xây dựng “robot tự động đầu tiên cho hoạt động dầu
khí”, Total đã phát động cuộc thi quốc tế tên ARGOS vào năm 2013. 5 đội
lọt vào vòng thi đấu cuối cùng đã được tài trợ 600.000 Euro/đội để nghiên
cứu và thiết kế robot với AI là nền tảng cốt lõi [12].
Năm 2019, Total đã thỏa thuận với Google Cloud cùng phát triển hệ
thống AI để phân tích dữ liệu dưới bề mặt nhằm cải thiện các quy trình
thăm dò khai thác. Hệ thống này có thể giúp các nhà địa chất làm việc
tại Total diễn giải các hình ảnh dưới bề mặt từ các nghiên cứu địa chấn
nhanh hơn bằng cách sử dụng thị giác máy tính [12].
Được tiên phong nghiên cứu bởi IBM,
“nền tảng khám phá tri thức” sử dụng
dữ liệu từ các nguồn công khai và độc
quyền, cộng thêm tri thức có được từ mô
phỏng dữ liệu và kết quả từ các thiết lập
thử nghiệm để xác định một không gian
tri thức duy nhất, trong đó các dữ liệu đều
được kết nối với nhau.
Bắt đầu phục vụ
Trợ lý ảo Shell
Dịch vụ trí tuệ nhân tạo để trả lời các câu hỏi thường
gặp của khách hàng về dầu nhớt trong nháy mắt
các khách hàng
tại Anh và Mỹ,
24/7
Tại ENI, tri thức được tổng hợp nhờ việc
xử lý một lượng lớn dữ liệu địa chất, vật lý
và địa hóa, sau đó được xây dựng thành
biểu đồ tri thức. Các nhà địa chất học sau
đó có thể sử dụng AI để bối cảnh hóa và
trình bày các thông tin liên quan, điều này
sẽ giúp cải thiện việc ra quyết định và xác
định các kịch bản thăm dò khác nhau [15].
Hỏi Emma
Trợ lý ảo Shell hỗ trợ các dịch vụ khác của Shell:
Welcome! I'm Shell's virtual assistant.
How can I help you?
Dịch vụ tìm
kiếm sản
phẩm phù
hợp
Tư vấn
chuyên
sâu về kỹ
thuật
Kiểm soát
tình trạng
sử dụng
Chương
trình đào
tạo thần
tốc
What angine oil can I use for my Ford Focus?
dầu nhớt
Các đặc điểm chính của dịch vụ
Nắm vững 16.500
tính chất cơ học thông
thường của dầu nhớt
Xử lý hơn 100.000
bảng dữ liệu cho
3.000 sản phẩm
Gợi ý sản phẩm
Trả lời những câu hỏi liên
quan đến 18.000 gói sản
phẩm khác nhau
So sánh sản phẩm của Shell
với 10.000 sản phẩm cạnh
tranh khác trên thị trường
Ngành dầu khí đang tích hợp AI trong
nhiều lĩnh vực. Robot với ứng dụng AI là
lĩnh vực được quan tâm đặc biệt để hạn
Gợi ý nơi mua
sản phẩm
Hình 4. Minh họa cho trợ lý ảo Shell [10]
DẦU KHÍ - SỐ 12/2020
60
PETROVIETNAM
chế nguy cơ làm việc trong điều kiện nguy hiểm cho con
người. Ngân sách lớn và tài năng công nghệ hiện hữu là
điều kiện cần thiết để thực hiện việc thúc đẩy sáng kiến AI.
Do vậy, các“ông lớn”trong ngành dầu khí được hy vọng sẽ
đi đầu trong việc ứng dụng AI, sau đó, các công ty dầu khí
nhỏ sẽ theo bước chân của những người khổng lồ để xây
dựng nên “đế chế”AI trong ngành dầu khí [15].
Năm 2019, Công ty Điều hành Dầu khí Biển Đông đã
thành lập Nhóm triển khai công nghệ 4.0 và trí tuệ nhân
tạo AI, nâng cao hiệu quả các mảng vận hành kỹ thuật,
khoan và hoàn thiện giếng, tìm kiếm thăm dò - công
nghệ mỏ.
Trong lĩnh vực hạ nguồn, Tập đoàn Dầu khí Việt Nam
(PVN) đã tổ chức Hội thảo “Cách mạng công nghiệp lần
thứ 4 và ứng dụng vào các nhà máy chế biến dầu khí để
nâng cao năng lực cạnh tranh”. Với hạ tầng về công nghệ
thông tin, tự động hóa, trình độ quản lý, nhân lực... và mức
độ sẵn sàng của các doanh nghiệp chế biến dầu khí của
PVN thì việc tiếp cận và ứng dụng cách mạng công nghệ
4.0 vào sản xuất, kinh doanh là hoàn toàn có cơ sở. Điều
đó có thể áp dụng bằng cách tiếp tục tối ưu hóa vận hành,
bảo dưỡng, phân phối; sử dụng robot vào các công việc
có tính chất lặp lại, phổ thông như đóng bao, bốc xếp
trong nhà máy đạm, lấy mẫu tự động trong các nhà máy
lọc hóa dầu, chế biến khí... và tại các khu vực có mức độ
nguy hiểm cao, khó tiếp cận.
3.2. Ứng dụng AI vào hoạt động dầu khí tại Việt Nam
Chính phủ đã nhận diện AI là công nghệ đột phá cần
được triển khai nghiên cứu và đưa vào danh mục công
nghệ cao ưu tiên đầu tư phát triển. Bộ Khoa học và Công
nghệ - cơ quan được Chính phủ giao nhiệm vụ tham
mưu, định hướng để thúc đẩy phát triển công nghiệp
4.0 - đã phê duyệt Chương trình khoa học và công nghệ
trọng điểm cấp quốc gia giai đoạn đến năm 2025 “Hỗ trợ
nghiên cứu, phát triển và ứng dụng công nghệ của công
nghiệp 4.0” (KC4.0/19-25). Bên cạnh đó, nhiều hoạt động
hỗ trợ phát triển công nghệ AI, tạo mối liên kết giữa các
nhà nghiên cứu, đầu tư và các doanh nghiệp nhằm thúc
đẩy phát triển nghiên cứu ứng dụng AI cũng được triển
khai [16].
Nhà máy Lọc dầu Dung Quất đã triển khai những
thành tố của cách mạng công nghiệp 4.0 ngay từ khi nhận
bàn giao từ nhà thầu vào năm 2010: hệ thống điều khiển
tự động hóa, hệ thống truyền thông liên lạc, hệ thống
máy tính phục vụ cho việc tối ưu hóa nhà máy. Bên cạnh
đó, Nhà máy Lọc dầu Dung Quất đã có sẵn hạ tầng để
triển khai hệ thống phần mềm phức tạp, từ đó có thể ứng
dụng hệ thống trí tuệ nhân tạo phân tích 24/24 nhu cầu
thị trường đầu ra, nhu cầu thị trường dầu thô đầu vào và
nhu cầu giá cả để tối ưu hóa từng công đoạn sản xuất của
các thiết bị máy móc trong nhà máy.
Tập đoàn Dầu khí Việt Nam đưa ra định hướng chung:
lồng ghép, cập nhật kịp thời công nghiệp 4.0 vào các
chương trình, kế hoạch đầu tư ứng dụng và chuyển giao
công nghệ mới đã, đang và sẽ triển khai; lựa chọn một
hoặc một số dự án trọng tâm áp dụng công nghiệp 4.0,
nhằm tận dụng các cơ hội mang lại, theo kịp xu thế phát
triển, giảm nguy cơ tụt hậu về công nghệ; áp dụng công
nghiệp 4.0 trong chiến lược nghiên cứu và phát triển khoa
học công nghệ, chiến lược đào tạo và phát triển nguồn
nhân lực.
Các nghiên cứu gần đây của Viện Dầu khí Việt Nam
(VPI) liên quan đến việc ứng dụng AI vào hoạt động
thượng nguồn đều cho thấy AI có khả năng cải thiện rất
tốt hiệu quả trong quá trình tìm kiếm thăm dò, đặc biệt
với việc ứng dụng ANN (Artificial Neural network - Mạng
neuron nhân tạo):
3.2.1. Thực tế triển khai ứng dụng trí tuệ nhân tạo vào hoạt
động dầu khí Việt Nam
Trong lĩnh vực thượng nguồn, Tổng công ty Thăm dò
Khai thác Dầu khí (PVEP) và Công ty Cổ phần FPT đã ký
kết Thỏa thuận hợp tác nghiên cứu phát triển khoa học
công nghệ mới trong lĩnh vực thăm dò và khai thác dầu
khí. Theo thỏa thuận này, FPT sẽ hỗ trợ PVEP chuyển dịch
các hoạt động sản xuất kinh doanh sang môi trường số
hóa nhằm tăng hiệu quả khai khác dầu khí, giảm thiểu
thời gian ngừng hoạt động do sự cố của hệ thống thiết bị,
tiết kiệm chi phí và hạn chế rủi ro. Hai bên sẽ ưu tiên phát
triển nguồn lực, trí tuệ trong việc khai thác các giải pháp
công nghệ trên nền tảng tiên tiến nhất như IoT (Internet
of Things), dữ liệu lớn (Big Data), trí tuệ nhân tạo (AI), khoa
học dữ liệu (Data Science).
+ Nghiên cứu “Sử dụng mạng neuron nhân tạo
(ANN) để dự báo đặc điểm phân bố và chất lượng đá chứa
carbonate Miocene bể trầm tích Phú Khánh” của Nguyễn
Thu Huyền và các cộng sự cho thấy trong điều kiện số
lượng giếng khoan hạn chế của bể Phú Khánh, mạng
neuron nhân tạo (ANN) áp dụng hiệu quả thông qua việc
tích hợp các kết quả phân tích tài liệu địa chấn, địa vật lý
giếng khoan và phân tích mẫu để đưa ra dự báo về phân
bố và chất lượng đá chứa tiềm năng trong bể [17].
+ Trần Đăng Tú và các cộng sự đã nghiên cứu áp
dụng học máy cho việc dự báo sản lượng từ việc hình
DẦU KHÍ - SỐ 12/2020
61
CHUYỂN ĐỔI SỐ TRONG CÔNG NGHIỆP DẦU KHÍ
tại chỗ bằng cách sử dụng cảm biến và IoT do AI xử lý để
thu thập dữ liệu và kiểm soát hệ thống trong thời gian
thực, từ đó hạn chế việc dàn trải nhân sự tại những vị trí
không cần thiết.
12%
Đối với các nhà máy lọc dầu, trí tuệ nhân tạo có thể
được sử dụng để tối ưu cơ cấu nguyên liệu và tối ưu chuỗi
cung ứng:
46%
23%
+ Nguyên liệu là chi phí lớn nhất đối với nhà máy
lọc dầu. Năng suất, tính ổn định, hiệu quả sử dụng năng
lượng và hiệu suất bảo vệ môi trường của nhà máy có thể
thay đổi tùy thuộc vào việc xử lý các dạng dầu thô khác
nhau. Sử dụng AI để thực hiện các mô hình mô phỏng với
độ chính xác cao cho phép dự đoán và tối ưu hóa lựa chọn
nguyên liệu với khả năng đánh giá hiệu quả kinh tế tiềm
năng khi sử dụng hỗn hợp dầu thô hoặc loại dầu thô mới.
19%
Lý do khác
Sự cố kỹ thuật
Sự cố điện
Bảo trì
Hình 5. Nguyên nhân các nhà máy hạ nguồn phải dừng hoạt động [22]
thành tầng đá móng cho mỏ Bạch Hổ với ANN, cho thấy
ANN cải thiện khả năng dự báo với độ chính xác cao [18].
+ Quản lý tồn kho bằng hệ thống kiểm soát thời gian
thực, dự đoán số lượng dầu thô cần sử dụng trong thời
gian tới từ phân tích hiệu suất chế biến, dự báo giá dầu,
tình hình kinh tế và thậm chí điều kiện thời tiết có khả
năng ảnh hưởng đến việc giao hàng để giảm thiểu tồn
kho, hạn chế rủi ro giảm giá hàng tồn kho.
+ Đoàn Huy Hiên công bố nghiên cứu về định hướng
ứng dụng trí tuệ nhân tạo vào nghiên cứu đặc tính địa
chất của các mỏ dầu khí, và ứng dụng học máy vào tối ưu
khai thác [19].
Các nghiên cứu khác như: Tạ Quốc Dũng và các cộng
sự đã so sánh dự báo độ rỗng bằng phương pháp truyền
thống và sử dụng mạng neuron nhân tạo. Kết quả cho
thấy phương pháp sử dụng ANN đã giúp tối ưu công tác
dự báo độ rỗng cho một giếng khoan từ tài liệu địa cơ
học cho trước [20]. Trần Khả Tiến và các cộng sự Trường
Đại học Dầu khí Việt Nam (PVU) đã thực hiện nghiên cứu
sử dụng mạng neuron nhân tạo để dự đoán hệ số Z cho
khí hydrocarbon thiên nhiên. Kết quả nghiên cứu cho thấy
mô hình có thể dự đoán chính xác hệ số Z hơn so với các
phương pháp khác và có khả năng áp dụng trên phạm vi
rộng của nhiệt độ giả và áp suất giả [21].
+ Bên cạnh đó, AI còn có thể hỗ trợ tối ưu phân phối
sản phẩm với việc phân tích nhu cầu người dùng theo dữ
liệu lịch sử và hành vi tiêu dùng, cũng như cập nhật theo
thời gian thực xu hướng tiêu dùng và dự đoán xu hướng
để giảm thiểu chi phí vận chuyển và tồn trữ.
Một trong những xu hướng nổi bật nhất của việc ứng
dụng AI vào hoạt động dầu khí là bảo trì dự báo. Chi phí
duy trì dây chuyền sản xuất rất lớn, do đó việc ngừng hoạt
động bất ngờ có thể dẫn đến tổn thất doanh thu khổng lồ.
Theo nghiên cứu của Infosys, lý do các nhà máy chế biến
phải dừng hoạt động 46% đến từ lỗi kỹ thuật [22].
Với sự hỗ trợ của các hệ thống AI, hoạt động của nhà
máy có thể được giảm bớt rất nhiều thông qua các biện
pháp dự đoán và phòng ngừa đối với các sự cố kỹ thuật,
từ đó cảnh báo sớm tình trạng hỏng hóc thiết bị, tiết giảm
chi phí bảo trì, giảm thời gian ngưng trễ, kéo dài tuổi thọ
của tài sản… Hệ thống bảo trì dự báo có thể được ứng
dụng trên các dây chuyền sản xuất của các công ty dầu
khí, từ thượng nguồn đến hạ nguồn [23].
3.2.2. Một số định hướng ứng dụng AI vào hoạt động của
ngành dầu khí Việt Nam
Từ các nghiên cứu ứng dụng AI của VPI, việc ứng dụng
trí tuệ nhân tạo vào quản lý và phân tích dữ liệu khoa học
địa chất là rất khả quan, giúp đưa ra các quyết định thăm
dò khai thác tốt hơn. Việc tích hợp dữ liệu khoan thăm
dò, mô hình khối và các biện pháp kiểm soát mô hình vào
một nền tảng ứng dụng công nghệ đám mây cũng giúp
các đơn vị dầu khí thượng nguồn tiết kiệm thời gian và cải
thiện hiệu suất công việc.
Ngoài ra, các đơn vị dầu khí có thể xây dựng mô hình
quản lý, quản trị doanh nghiệp thông minh, xây dựng các
hệ thống BI cùng“big data”về sản xuất kinh doanh và dịch
vụ nhằm hỗ trợ các cấp lãnh đạo trong việc ra quyết định.
Việc ứng dụng AI trong thực hiện tối ưu hóa và tiết giảm
chi phí sản xuất như từng bước“số hóa”hệ thống sản xuất,
Bên cạnh đó, hầu hết các giếng khoan tại Việt Nam
đều được đặt ngoài khơi, vì vậy chi phí đưa công nhân đến
đó là tương đối cao. Do đó, có thể giảm chi phí vận hành
DẦU KHÍ - SỐ 12/2020
62
PETROVIETNAM
cho phép theo dõi, giám sát chất lượng sản phẩm và tài
sản trong trong thời gian thực cũng có thể được triển khai
để tiến tới đồng bộ“công nghệ hóa”toàn bộ quá trình sản
xuất và quản trị.
[5] V.Padmanabhan, “Big data analytics in oil and gas”,
Bain & Company Report, 2014.
[6] Mordor Intelligenc, “AI in oil and gas market -
Growth, trends and forecast (2020 - 2025)”, 2020.
4. Kết luận
[7] Andika Rachman, “How to apply artificial
intelligence in the oil and gas industry”, Medium Article,
2019.
AI có thể giúp các doanh nghiệp tiếp cận những cách
tư duy và tương tác mới không chỉ với dữ liệu, mà với cả
lực lượng lao động và cơ sở vật chất. Các chuyên gia tin
rằng AI sẽ là cuộc cách mạng tiếp theo trong ngành dầu
khí, với sự chuyển đổi mạnh từ lý thuyết sang thực tiễn
trong tương lai. Sự chuyển đổi của nền kinh tế thế giới nói
chung và ngành dầu khí nói riêng sẽ đẩy câu hỏi đối với
trí tuệ nhân tạo từ“làm thế nào”đến“làm cái gì”, từ những
thành công đến từ khía cạnh kỹ thuật của công nghệ trí
tuệ nhân tạo. Ngành công nghiệp dầu khí thế giới dường
như đã sẵn sàng tiếp nhận các ứng dụng cao cấp của AI
với niềm tin vào tiềm năng chung của ngành công nghệ
mang tính đột phá này.
[8] ExxonMobil,“ExxonMobilinvests$1billionperyear
in energy research, emerging technologies”, 18/9/2018.
Research-and-innovation/University-and-National-Labs-
partnerships/ExxonMobil-invests-1-billion-per-year-in-
energy-research-emerging-technologies.
[9] BP, “BP invests in new artificial intelligence
bp.com/en/global/bp-ventures/news/press-releases/bp-
nvests-in-new-artificial-intelligence-technology.html.
[10] Royal Dutch Shell, “Shell vitural assistant".
Có thể thấy, ngành Dầu khí Việt Nam hiện tại đã nhận
thức được tầm quan trọng của cuộc cách mạng công nghệ
nói chung và trí tuệ nhân tạo nói riêng vào hoạt động. Tuy
nhiên, do nhiều hạn chế ở cơ sở hạ tầng, nhân lực và kỹ
thuật, đặc biệt với các thách thức về rào cản chính sách,
rủi ro về an ninh, an toàn khi kết nối với bên ngoài, các
công ty dầu khí Việt Nam mới chỉ thực hiện nghiên cứu và
bước đầu đặt bước đi thăm dò đối với việc ứng dụng AI
vào hoạt động dầu khí chứ chưa thực sự triển khai quyết
liệt và toàn diện. Để đảm bảo sự phát triển của ngành dầu
khí, đảm bảo kinh tế xã hội và an ninh năng lượng quốc
gia, cần tận dụng thành tựu phát triển công nghệ trí tuệ
nhân tạo và tự động hóa hiệu quả.
[11] Microsoft, “Schlumberger, Chevron and
Microsoft announce collaboration to accelerate digital
transformation”, 17/9/2019. [Online]. Available: https://
news.microsoft.com/2019/09/17/schlumberger-chevron-
and-microsoft-announce-collaboration-to-accelerate-
digital-transformation/.
[12] Total, “Total to develop artificial intelligence
solutions with google could”, 24/4/2018. [Online].
Available:
releases/total-develop-artificial-intelligence-solutions-
google-cloud.
Tài liệu tham khảo
[13] Gazprom Neft,“Gazprom Neft signs cooperation
agreement with Yandex”, 1/6/2017. [Online]. Available:
gazprom-neft-signs-cooperation-agreement-with-
yandex/.
[1] McKinsey Global Institute, Artificial Intelligence -
The next digital frontier?. Discussion Paper, 2017.
[2] Jeff Williams and Keith Strier, “Is AI the fuel oil
and gas needs?”, Ernst & Young Article, 2019. [Online].
fuel-oil-and-gas-needs.
[14] Microsoft News Center, “Baker Hughes,
C3.ai, and Microsoft announce alliance to accelerate
digital transformation of the energy industry”,
com/2019/11/19/baker-hughes-c3-ai-and-microsoft-
announce-alliance-to-accelerate-digital-transformation-
of-the-energy-industry/.
[3] A.S.Rao and G.Verweij, “Sizing the prize: What’s
the real value of AI for your business and how can you
capitalize”, PwC Report, 2017.
[4] R.Geissbauer, A.Pandey, and J.Salamat, "Digitizing
downstream oil and gas operations - A framework for
capturing value", Strategy& Report, 2019.
[15] Costas Bekas and Peter Staar,“Eni and IBM boost
geological data interpretation with AI, IBM Research Blog”,
2019.
DẦU KHÍ - SỐ 12/2020
63
CHUYỂN ĐỔI SỐ TRONG CÔNG NGHIỆP DẦU KHÍ
[16] Hồ Đắc Lộc và Huỳnh Châu Duy, “Phát triển trí
tuệ nhân tạo tại Việt Nam: Thực trạng và giải pháp”, Tạp chí
Khoa học và Công nghệ Việt Nam, 2020.
“Ứng dụng mạng neuron nhân tạo (ANN) trong dự báo độ
rỗng”, Tạp chí Dầu khí, 2019, Số 7, tr. 18 - 27.
[21] Trần Khả Tiến và Hoàng Thịnh Nhân, “Sử dụng
mạng neural nhân tạo để dự đoán hệ số Z cho khí
hydrocarbon thiên nhiên”, Tạp chí Dầu khí, 2016, Số 8,
tr. 27 - 34.
[17] Nguyễn Thu Huyền, Tống Duy Cương, Trịnh
Xuân Cường, Nguyễn Trung Hiếu, Phạm Thị Hồng, Nguyễn
Thị Minh Hồng, Lê Hải An, và Hoàng Anh Tuấn, “Sử dụng
mạng neuron nhân tạo (ANN) để dự báo đặc điểm phân
bố và chất lượng đá chứa carbonate Miocene bể trầm tích
Phú Khánh”, Tạp chí Dầu khí, 2019, Số 5, tr. 25 - 31.
[22] Infosys, "Digital initiative for petroleum refining
industry to achieve operational excellence", 2019. [Online].
gas/documents/digital-initiative-petroleum-refinery.pdf.
[18] Tran Dang Tu, Nguyen The Duc, Le Quang
Duyen, Pham Truong Giang, Le Vu Quân, Le Quoc Trung,
Tran Xuan Quy, and Pham Chi Duc, “An applied machine
learning approach to production forecast for basement
formation - Bach Ho field”, Petrovietnam Journal, 2019,
Vol. 6, pp. 48 - 57.
[23] Toward AI, “A look at the presence of AI in the oil
and gas industry”, 2/7/2020. [Online]. Available: https://
towards.ai/a-look-at-the-presence-of-ai-in-the-oil-gas-
industry/.
[24] Kumba Sennaar, “Artificial intelligence in oil and
gas - Comparing the applications of 5 oil giants”, Emerj
ai-sector-overviews/artificial-intelligence-in-oil-and-gas/.
[19] Doan Huy Hien,“Toward to geo-characterization
using machine learning approach, seminar presentation”,
2020.
[20] Tạ Quốc Dũng, Lê Thế Hà, và Phạm Duy Khang,
ARTIFICIAL INTELLIGENCE IN OIL AND GAS INDUSTRY AND POTENTIAL
APPLICATION FOR VIETNAM
Nguyen Thuan Yen
Vietnam Petroleum Institute
Email: yennt@vpi.pvn.vn
Summary
The 21st century marks the age of digital technology. The booming of sophisticated data, automation technologies, analytics, machine
learning and artificial intelligence (AI) is transforming the way we live and work. Meanwhile, the oil and gas industry is facing disruption from
many external aspects: economic downtime, social instability, price fluctuation, and increasing pressure on costs and resources. Especially
since the beginning of 2020, the strike of Covid-19 pandemic and the fall in crude oil price have elevated the need to restructure and transform
the industry to a level of urgency. Among all the blooming technologies, the thinking machines powered by AI appear to be one good
instrument to assist decision makers on the way to overcome such obstacles. According to McKinsey, about 60 - 90% of daily operations of
petroleum companies can be assisted by AI and machine learning [1]. This article introduces the capabilities of AI in helping the oil and gas
industry reshape its future and how AI can be applied in the context of Vietnam’s petroleum industry.
Key words: Artificial intelligence, digital technology, machine learning, industry 4.0, technological application.
DẦU KHÍ - SỐ 12/2020
64
8 trang
16/04/2022
2240
Bạn đang xem tài liệu "Trí tuệ nhân tạo trong lĩnh vực dầu khí và khả năng ứng dụng tại Việt Nam", để tải tài liệu gốc về máy hãy click vào nút Download ở trên
File đính kèm:
- tri_tue_nhan_tao_trong_linh_vuc_dau_khi_va_kha_nang_ung_dung.pdf
