Ngày 18/5/2023, Viện Dầu khí Việt Nam (VPI) công bố toàn văn Luận án Tiến sĩ với đề tài “Nghiên cứu phương pháp tìm kiếm bẫy phi cấu tạo trên cơ sở phân tích tài liệu địa chất – địa vật lý; ứng dụng thực tế tại khu vực Lô 09-1, bồn trũng Cửu Long”, thuộc chuyên ngành Kỹ thuật dầu khí, mã số 9.52.06.04. Luận án này đã được nghiên cứu sinh Nguyễn Lâm Anh chỉnh sửa, bổ sung theo ý kiến Hội đồng đánh giá Luận án Tiến sĩ – cấp Viện ngày 27/4/2023.
Luận án đã góp phần hoàn thiện cơ sở lý luận và hệ phương pháp tìm kiếm bẫy phi cấu tạo trong các thành tạo trầm tích sông – hồ dựa trên cách tiếp cận địa tầng phân tập hai miền hệ thống (Miền hệ thống phủ chồng cao – HAST và miền hệ thống phủ chồng thấp – LAST). Hệ phương pháp nghiên cứu được đề xuất đã bước đầu cho phép nhận diện và xác định được một số bẫy phi cấu tạo trong các tập trầm tích Oligocene – Miocene sớm tại Lô 09-1, góp phần nâng cao hiệu quả công tác tìm kiếm thăm dò dầu khí tại bể Cửu Long.

Thông tin chi tiết về Luận án Tiến sĩ của nghiên cứu sinh Nguyễn Lâm Anh trong đường link: 8_LATS_Nguyen Lam Anh_chỉnh sửa.pdf

Bản thuyết minh giải trình chỉnh sửa: 9_Giai trinh chinh sua Luan an.pdf

 

Viện Dầu khí Việt Nam (VPI) cho biết ngày 27/4/2023 sẽ tổ chức họp đánh giá Luận án Tiến sĩ cấp Viện của nghiên cứu sinh Nguyễn Lâm Anh với đề tài “Nghiên cứu phương pháp tìm kiếm bẫy phi cấu tạo trên cơ sở phân tích tài liệu địa chất – địa vật lý – ứng dụng thực tế tại khu vực Lô 09-1, bồn trũng Cửu Long”, thuộc chuyên ngành Kỹ thuật dầu khí, mã số 9.52.06.04.

• Thời gian: Từ 14h00 – 17h00 ngày 27/4/2023
• Địa điểm: Phòng họp số 5, Tầng 12, Tòa nhà Viện Dầu khí Việt Nam, số 167 Trung Kính, Yên Hòa, Cầu Giấy, Hà Nội
• Đề tài nghiên cứu: “Nghiên cứu phương pháp tìm kiếm bẫy phi cấu tạo trên cơ sở phân tích tài liệu địa chất – địa vật lý – ứng dụng thực tế tại khu vực Lô 09 -1, bồn trũng Cửu Long”
• Chuyên ngành: Kỹ thuật dầu khí (Mã số 9.52.06.04)

Những kết quả cập nhật và nghiên cứu mới từ các giếng khoan và tài liệu địa chấn 3D gần đây được tiến hành chi tiết và định lượng đã góp phần làm sáng tỏ sự khác biệt về đặc điểm trầm tích của môi trường sông – hồ, được giới hạn từ mặt ranh giới SH3 đến SH11 của Lô 09-1 về các khía cạnh tướng thạch học, môi trường lắng đọng, hình thái kích thước và phân bố không gian cũng như quy luận biến đổi tướng trầm tích theo không và thời gian so với trầm tích trong môi trường biển. Nghiên cứu sinh Nguyễn Lâm Anh đã đề xuất được hệ phương pháp nghiên cứu hợp lý và hiệu quả trong nghiên cứu phát hiện các bẫy phi cấu tạo phục vụ cho việc nâng cao hiệu quả tìm kiếm,  thăm dò dầu khí. Trong đó, phương pháp địa tầng phân tập gồm 2 miền hệ thống áp dụng cho môi trường trầm tích sông – hồ được cho là phương pháp chủ đạo để tìm kiếm các thân cát có triển vọng chứa trong miền hệ thống phủ chồng cao (HAST). Việc áp dụng hệ phương pháp nghiên cứu phù hợp đã bước đầu dự báo được một số bẫy phi cấu tạo triển vọng chứa dầu khí cho Lô 09-1, bồn trũng Cửu Long.

Tham khảo thông tin chi tiết về Luận án Tiến sĩ của nghiên cứu sinh Nguyễn Lâm Anh trong đường link: LATS Nguyễn Lâm Anh.

Viện Dầu khí Việt Nam (VPI) cho biết Hội nghị quốc tế lần thứ V với chủ đề “Địa kỹ thuật vì sự phát triển hạ tầng bền vững” (The 5^th International Conference on Geotechnics for Sustainable Infrastructure Development – GEOTEC HANOI 2023) sẽ diễn ra tại Trung tâm Hội nghị Quốc gia từ ngày 14 – 15/12/2023.  

GEOTEC HANOI 2023 được tổ chức bởi FECON và các đơn vị đồng tổ chức gồm: Viện Dầu khí Việt Nam (VPI), Hội Địa kỹ thuật Nhật Bản (JGS), Hội Cơ học đất và Địa kỹ thuật Công trình Việt Nam (VSSMGE), Trường Đại học Thủy lợi (TLU). Hội nghị sẽ tập trung thảo luận 6 chủ đề trọng tâm: Móng sâu, Hầm và công trình ngầm, Gia cố nền đất, Mô hình số và quan trắc địa kỹ thuật, Sạt lở và xói mòn, và Năng lượng gió ngoài khơi và địa kỹ thuật bờ biển.

Với thông điệp “Địa kỹ thuật vì sự phát triển hạ tầng bền vững”, GEOTEC HANOI 2023 là diễn đàn cập nhật các kết quả nghiên cứu mới nhất, trao đổi, chia sẻ các giải pháp và công nghệ mới về địa kỹ thuật để từ đó nâng cao chất lượng các công trình, góp phần thúc đẩy sự phát triển kinh tế – xã hội.

TS. Phạm Quý Ngọc – chuyên gia của VPI cho biết, “Năng lượng gió ngoài khơi và địa kỹ thuật đới ven bờ” là chủ đề mới của GEOTEC HANOI 2023 và cũng là chủ đề đang được các doanh nghiệp trong lĩnh vực năng lượng, dầu khí quan tâm. Theo nghiên cứu của Ngân hàng Thế giới (World Bank), với bờ biển dài hơn 3.000 km, Việt Nam có tiềm năng lớn về năng lượng gió, đặc biệt là năng lượng ngoài khơi. Việt Nam đã và đang triển khai nhiều dự án phát triển năng lượng gió trên bờ, gần bờ đồng thời khởi động các dự án điện gió ngoài khơi. Công nghệ khảo sát, xử lý số liệu địa kỹ thuật, địa vật lý, thiết kế móng cho công trình điện gió ngoài khơi và đới ven bờ sẽ được các chuyên gia địa kỹ thuật, địa vật lý và các nhà chuyên môn quan tâm, thảo luận, chia sẻ trong Hội nghị này.

Ngành dầu khí Việt Nam có thuận lợi khi phát triển điện gió ngoài khơi nhờ tiềm lực tài chính tốt, khả năng thu xếp vốn thuận lợi với hệ số tín nhiệm cao và có khả năng tiếp cận với các nguồn tài chính xanh, vốn vay lãi suất thấp cũng như các ưu đãi khác của Chính phủ và các tổ chức tài chính quốc tế ủng hộ phát triển năng lượng xanh, sạch. Ngoài ra, Tập đoàn Dầu khí Việt Nam (Petrovietnam) và các đơn vị thành viên có thể phát huy lợi thế về kinh nghiệm và nguồn nhân lực sẵn có trong thiết kế, chế tạo, vận hành công trình biển để tham gia vào chuỗi cung ứng và phát triển các dự án điện gió ngoài khơi.

Theo Ban Tổ chức, GEOTEC HANOI 2023 đến nay đã nhận được trên 290 bài của hơn 800 tác giả và nhóm tác giả đến từ 41 quốc gia trên thế giới. Trong đó, có nhiều chuyên gia, nhà khoa học nổi tiếng của Mỹ, Vương quốc Anh, Đức, Na Uy, Nhật Bản, Hà Lan, Hàn Quốc… Thông tin chi tiết vui lòng tham khảo: https://geotechn.vn/.

 

 

Ngày 1/3/2023, Viện Dầu khí Việt Nam đã ra Quyết định số 885/QĐ-VDKVN về việc Thành lập Hội đồng đánh giá Luận án tiến sĩ cấp Viện của Nghiên cứu sinh Nguyễn Lâm Anh với đề tài luận án “Nghiên cứu phương pháp tìm kiếm bẫy phi cấu tạo trên cơ sở phân tích tài liệu địa chất – địa vật lý – ứng dụng thực tế tại khu vực lô 09-1, bồn trũng Cửu Long”, thuộc chuyên ngành Kỹ thuật Dầu khí, mã số 9.52.06.04.

Vị trí các bẫy phi cấu tạo tiềm năng tổng hợp trên cơ sở dị thường địa chấn và mô hình trầm tích

Theo đề tài luận án, những kết quả cập nhật và nghiên cứu mới từ các giếng khoan và tài liệu địa chấn 3D gần đây được tiến hành chi tiết và định lượng đã góp phần làm sáng tỏ sự khác biệt về đặc điểm trầm tích của môi trường sông – hồ, được giới hạn từ mặt ranh giới SH3 đến SH11 của lô 09-1 về các khía cạnh tướng thạch học, môi trường lắng đọng, hình thái kích thước và phân bố không gian cũng như quy luận biến đổi tướng trầm tích theo không và thời gian so với trầm tích trong môi trường biển. NCS. Nguyễn Lâm Anh đã xây dựng được khung địa tầng phân tập phù hợp cho việc phân chia địa tầng của các thành tạo trầm tích môi trường sông – hồ, với những cách tiếp cận khác so với hệ thống phân chia địa tầng phân tập truyền thống áp dụng cho môi trường biển. Cụ thể, một tập địa tầng đối với các thành tạo trầm tích hình thành trong môi trường sông – hồ gồm hai miền hệ thống: (i). Miền hệ thống phủ chồng cao (HAST) và (ii). miền hệ thống phủ chồng thấp (LAST) dựa trên tỷ lệ tương đối giữa các tập trầm tích hạt thô tướng lòng sông, quạt ven hồ và các tập trầm tích hạt mịn tướng đồng bằng ngập lụt và đầm hồ).

Kết quả của luận án đã đề xuất được hệ phương pháp nghiên cứu hợp lý và hiệu quả trong nghiên cứu phát hiện các bẫy phi cấu tạo phục vụ cho việc nâng cao hiệu quả tìm kiếm – thăm dò dầu khí. Trong đó, phương pháp địa tầng phân tập gồm hai miền hệ thống áp dụng cho môi trường trầm tích sông – hồ được cho là phương pháp chủ đạo để tìm kiếm các thân cát có triển vọng chứa trong miền hệ thống HAST. Việc áp dụng hệ phương pháp nghiên cứu phù hợp đã bước đầu dự báo được một số bẫy phi cấu tạo triển vọng chứa dầu khí cho lô 09-1, bồn trũng Cửu Long.

 

Ngày 9/2/2023, Viện Dầu khí Việt Nam (VPI) đã tổ chức tổng kết, đánh giá và trao giải cho 11 sản phẩm sáng tạo của đoàn viên thanh niên VPI trong chương trình đào tạo với chủ đề “Thanh niên VPI tiên phong trong sáng tạo sản phẩm dữ liệu”. 

Chương trình đào tạo với chủ đề “Thanh niên VPI tiên phong trong sáng tạo sản phẩm dữ liệu” được VPI tổ chức trong 2 tháng từ tháng 11/2022 với sự tham gia của 49 đoàn viên thanh niên, cung cấp kiến thức về xu hướng phát triển của thị trường phân tích dữ liệu, các nguồn và cấu trúc dữ liệu, các phương pháp và kỹ thuật phân tích dữ liệu; từ đó ứng dụng vào các công việc đang triển khai, góp phần nâng cao năng lực chuyên môn và lan tỏa nét văn hóa “Tự học hỏi, tự hoàn thiện bản thân”.

Giai đoạn 1 của chương trình đào tạo cung cấp kiến thức cơ bản về sản phẩm dữ liệu của VPI xây dựng từ Power BI và Python, phương pháp tiếp cận PMP (Pyramid, MECE, Pareto), cách xây dựng yêu cầu cần đạt của sản phẩm dữ liệu (problem statement) thông qua mẫu Miro, sơ đồ triển khai sản phẩm dữ liệu 3 lớp UAD (User, Analysis, Data) và cách áp dụng phương pháp PMP cùng công cụ Miro để xây dựng sơ đồ triển khai sản phẩm dữ liệu (bản đồ giải pháp – solution map), dataframe và cách chuyển từ range dữ liệu trong Excel qua dataframe, cách đưa dataframe vào PBI/Deepnote.

Ứng dụng các kiến thức được trang bị trong giai đoạn 1 và các khóa đào tạo nâng cao trên nền tảng đào tạo phân tích dữ liệu – Datacamp, trong giai đoạn 2 và 3, các đoàn viên thanh niên VPI đã thực hành xây dựng sản phẩm dữ liệu, xây dựng sơ đồ triển khai sản phẩm dữ liệu, nhập liệu vào mẫu dataframe (csv) và chuyển dataframe vào PBI service hay Deepnote dưới sự hướng dẫn, hỗ trợ và góp ý của các chuyên gia VPI (TS. Phan Ngọc Trung, TS. Nguyễn Hồng Minh, TS. Nguyễn Hữu Lương, ThS. Nguyễn Phương Thủy), Bộ phận Phân tích dữ liệu và Bộ phận Nắm thị trường của VPI.

Từ các sản phẩm dữ liệu do các đoàn viên thanh niên VPI xây dựng, ban tổ chức và các chuyên gia đã đánh giá và chọn ra 11 sản phẩm có chất lượng tốt nhất, trong đó 5 giải Nhất sẽ được VPI đầu tư phát triển trong thời gian tới gồm: “Ứng dụng ngôn ngữ lập trình Python để hiệu chỉnh (normalization) đường Gamma ray (GR) trong địa vật lý giếng khoan” của đoàn viên Nguyễn Thị Thanh; “Xây dựng công cụ dự báo sản lượng khai thác dầu sử dụng các thuật toán học sâu dựa trên cơ chế chú ý dựa trên cơ chế chú ý cho đối tượng móng nứt nẻ vòm Trung tâm, mỏ Bạch Hổ” của đoàn viên Trần Đăng Tú; “Chỉ số hydrogen Việt Nam (Vietnam’s hydrogen index)” của đoàn viên Trương Văn Nhân; “Tối ưu hóa (trực quan dữ liệu) dữ liệu hiện có tại phòng thí nghiệm” của đoàn viên Nguyễn Thị Thanh Ngà và “Bản đồ hóa các điểm dữ liệu” của đoàn viên Trần Xuân Quý.

Viện trưởng TS. Nguyễn Anh Đức và chuyên gia TS. Phan Ngọc Trung trao giải Nhất cho đoàn viên Nguyễn Thị Thanh và Trần Đăng Tú.

Chuyên gia TS. Nguyễn Hữu Lương trao giải Nhất cho đoàn viên Trương Văn Nhân và Nguyễn Thị Thanh Ngà.

2 giải Nhì đã được trao cho đoàn viên Lương Ngọc Thủy và Nguyễn Hùng Sơn

4 giải Ba đã được trao cho các đoàn viên Nguyễn Đức Khương Duy, Lê Minh Triết, Đỗ Hồng Hạnh và Phan Ngọc Quốc

	Giới thiệu các sản phẩm đoạt giải
1	Ứng dụng ngôn ngữ lập trình Python để hiệu chỉnh (normalization) đường Gamma ray (GR) trong địa vật lý giếng khoan (đoàn viên Nguyễn Thị Thanh)   Việc hiệu chỉnh (normalization) đường GR trong địa vật lý giếng khoan là rất cần thiết trước khi thực hiện minh giải và liên kết do các sai số về mặt kỹ thuật của thiết bị đo, ảnh hưởng của môi trường giếng lên giá trị đo, các loại thiết bị khác nhau hoặc do sai sót của người tiến hành đo ghi. Nếu không hiệu chỉnh thì việc liên kết giữa các giếng trong cùng khu vực sẽ trở nên khó khăn. Tuy nhiên, người minh giải hiện nay vẫn phải dùng các phần mềm chuyên ngành địa vật lý giếng khoan để hiệu chỉnh thủ công. Do đó, tác giả đã áp dụng ngôn ngữ lập trình Python để tạo công cụ hiệu chỉnh tự động đường gamma ray từ các tài liệu đo log của 9 giếng khoan trong khu vực mỏ Sư Tử Đen, Lô 15-1, bể Cửu Long. Kết quả cho thấy người minh giải có thể tiến hành hiệu chỉnh cho nhiều giếng khoan cùng lúc, thuận tiện hơn trong việc kiểm tra dữ liệu, phát hiện các giá trị dị thường với độ chính xác đạt trên 80%, đảm bảo tính linh hoạt, tiết kiệm thời gian hơn so với phương pháp truyền thống và dễ dàng tích hợp công cụ đi kèm hoặc thành các bước chuẩn bị tài liệu cho những công việc với các nền tảng khác.
2	Xây dựng công cụ dự báo sản lượng khai thác dầu sử dụng các thuật toán học sâu dựa trên cơ chế chú ý cho đối tượng móng nứt nẻ vòm Trung tâm, mỏ Bạch Hổ (đoàn viên Trần Đăng Tú)   Đối tượng móng có đặc điểm địa chất phức tạp, do đó, người điều hành mỏ đã thực hiện nhiều các phương pháp nhằm duy trì sản lượng khai thác như bơm ép nước, các giải pháp địa kĩ thuật, khoan đan dày… với sự hỗ trợ từ các công cụ truyền thống như: mô phỏng số và phân tích đường cong suy giảm. Tuy nhiên, hiệu quả dự báo khai thác từ các phương pháp này vẫn tồn tại nhiều hạn chế và độ tin cậy chưa cao. Để khắc phục các nhược điểm này, tác giả đã xây dựng công cụ dự báo sử dụng các thuật toán học sâu dựa trên cơ chế chú ý. Kết quả ban đầu khi sử dụng 1 thuật toán dựa trên cơ chế chú ý cho sai số ~10,7%, dự báo sản lượng khai thác dầu dựa trên dữ liệu khai thác trong quá khứ với độ chính xác đạt trên 70%. Việc ứng dụng cơ chế chú ý để đánh trọng số của các dữ liệu đầu vào trước khi đưa vào mô hình học sâu để huấn luyện có thể giúp nâng cao khả năng dự báo và tác giá kì vọng khi thử nghiệm, tối ưu các thuật toán dựa trên cơ chế chú ý có thể cho sai số < 8%.
3	Chỉ số hydrogen Việt Nam (VN’s Hydrogen Index) (đoàn viên Trương Văn Nhân )  Chỉ số hydrogen Việt Nam (Hydrogen Index) là chỉ số thể hiện khả năng thâm nhập thị trường hydrogen sạch ở Việt Nam. Chỉ số càng lớn thể hiện khả năng thâm nhập thị trường và mức độ phát triển của lĩnh vực hydrogen càng lớn. Đồng thời, cũng thể hiện so sánh khả năng thâm nhập giữa 2 loại hydrogen sạch (Blue và Green hydrogen) để thấy được loại nào được đánh giá tốt hơn tại thời điểm lựa chọn. Thông tin sản phẩm mang lại không chỉ liên quan đến chỉ số hydrogen Việt Nam mà còn một số thông tin cơ bản khác như về thị trường, các dự án hydrogen Việt Nam, LCOH… Sản phẩm này có thể sử dụng cho nhiều khách hàng khác nhau như để tư vấn cho khách hang, nắm bắt được tình hình phát triển lĩnh vực hydrogen sạch ở Việt Nam và hỗ trợ đưa ra quyết định đầu tư lựa chọn đúng loại hydrogen sạch
4	Tối ưu hóa (trực quan dữ liệu) dữ liệu hiện có tại phòng thí nghiệm; dự đoán xu hướng các thông số thể hiện độ giàu vật chất hữu cơ và mức độ trưởng thành nhiệt (TOC, S2, Tmax, Ro) cho các độ sâu mong muốn (đoàn viên Nguyễn Thị Thanh Ngà)   Giải pháp này hỗ trợ cho lĩnh vực thăm dò trong công tác tự động đọc và phân tích dữ liệu đầu vào; xử lý tự động dữ liệu thô (độ sâu và địa tầng; kết quả phân tích thạch học và các chỉ tiêu địa hóa); dự báo xu hướng các thông số thể hiện độ giàu vật chất hữu cơ và mức độ trưởng thành nhiệt; biểu diễn dữ liệu bằng biểu đồ và hình ảnh mô phỏng thể hiện các thông số cho giếng khoan. Sau khi được xử lý sơ bộ bằng excel, dữ liệu sẽ được xử lý chuyên sâu bằng Python– Jupyter note bằng các thư viện Pandas, Numpy cho việc nạp và xử lý dữ liệu; Pandas_profiling để phân tích khám phá dữ liệu (EDA- Exploratory Data Analysis); Matplotlib, Seaborn nhằm trực quan hóa dữ liệu; xây dựng mô hình dự đoán bằng phương pháp xây dựng mô hình machine learning bằng Scikit-learn, Tensorflow để dự báo kết quả cho khu vực không lấy mẫu phân tích hoặc mẫu bị nhiễm bẩn nặng. Việc phân tích mẫu tại phòng thí nghiệm kết hợp việc sử dụng mô hình dự đoán để tăng tính chính xác và độ tin cậy trong dự đoán kết quả phân tích mẫu giếng khoan. Sản phẩm hiện đang được nghiên cứu cải thiện chức năng tự động hoá quá trình chọn lọc dữ liệu đầu vào và tối ưu hoá mô hình machine learning tăng độ tin cậy và giá trị sử dụng của mô hình.
5	Bản đồ hóa các điểm dữ liệu (đoàn viên Trần Xuân Quý)   Hiện nay, công tác phân tích, đánh giá động thái khai thác mỏ chủ yếu sử dụng bảng biểu và dạng hình vẽ đơn giản cho từng giếng khoan, do đó, việc xác định phân bố, xu hướng động thái khu vực gặp khó khăn. Sản phẩm này đã xây dựng được các bản đồ như bản đồ ngập nước (bản đồ độ bão hòa nước); bản đồ lưu lượng khai thác (dạng bọt). Trong thời gian tới, sản phẩm sẽ được bổ sung thêm các thông tin (lưu lượng nước, lưu lượng dầu), tích hợp bản đồ địa chất (fault, contour) để dễ theo dõi và quản lý cũng như nâng cao trải nghiệm người dùng với khả năng thao tác trực tiếp trên bản đồ. Bên cạnh đó, vị trí giếng khoan cũng sẽ tương ứng với vị trí bắt gặp tầng sản phẩm
6	Xây dựng công cụ dự báo sự thay đổi về hiệu suất olefin nhẹ (S) ở quy mô phòng thí nghiệm trên cơ sở các thông số thay đổi về nhiệt độ, tỷ lệ C/O và tỷ lệ nguyên liệu sử dụng với độ chính xác khoảng 80% (đoàn viên Lương Ngọc Thủy)    Khi thay đổi các thông số về nhiệt độ, tỷ lệ C/O, tỷ lệ nguyên liệu sẽ ảnh hưởng đến cơ cấu sản phẩm của quá trình cracking. Trong khi đó, phần mềm bản quyền FCC-SIM mô phỏng cho FCCU có chi phí cao, tiêu tốn tài nguyên cài đặt và vận hành. Do đó, tác giả xây dựng mô hình dự báo sự thay đổi về hiệu suất olefin nhẹ (S) ở quy mô phòng thí nghiệm thử nghiệm ứng dụng Python để tạo các thuật toán từ những dữ liệu đầu vào, kiểm tra các giá trị dị thường, ứng dụng các biểu đồ: heat map/biểu đồ cột… để đánh giá mối tương quan của các cặp thông số. Thông qua kết quả thử nghiệm trên mô hình Linear, Polynomial, randomForest, tác giả đã chọn mô hình Linear với kết quả huấn luyện khoảng 87%, kết quả mô hình test khoảng 78% để xây dựng mô hình các thông số (nhiệt độ, AR, CTO…) ảnh hưởng đến olefin.  Việc áp dụng giải pháp này sẽ tiết kiệm được thời gian và chi phí khi không phải thực hiện nhiều thí nghiệm, tiêu tốn nhiều vật tư/hóa chất bằng cách có thể kiểm tra trước kết quả bằng mô hình và chỉ cần chạy lại 1 vài điểm thí nghiệm để kiểm chứng.
7	Rockphysics smart tool (đoàn viên Nguyễn Hùng Sơn)  Rock Physics Template là một công cụ rất quan trọng trong lĩnh vực quản lý dầu khí và tìm kiếm khai thác. Nó được sử dụng để tính toán các tham số rock physics từ dữ liệu seismic và well log, giúp xác định chất lượng và tính đồng bộ của các khoáng vật dầu. Với dữ liệu input bao gồm các đường log thu được dưới giếng khoan, sản phẩm có các chức năng hiển thị trực quan các đường log, phân tích dữ liệu phục vụ cho kỹ sư địa vật lý. Từ dữ liệu input công cụ giúp kỹ sư địa vật lý xây dựng được mô hình rockphysics template, chức năng lựa chọn mô hình, lựa chọn tham số sau đó xuất ra đường log mô phỏng từ mô hình rockphysics giúp QC mô hình một cách dễ dàng
8	Dashboard dữ liệu sản phẩm chủ lực Tập đoàn (đoàn viên Nguyễn Đức Khương Duy)  Mô hình xác định danh mục sản phẩm chủ lực của Tập đoàn, mô tả những dữ liệu về thị trường, mức đầu tư và chi phí sản xuất sản phẩm,… từ những dữ liệu được thu thập từ những công ty tư vấn và các tổ chức chính phủ uy tín trên thế giới. Dữ liệu trong báo cáo định hướng được trình bày theo chiều dọc: thế giới-khu vực-Việt Nam, tạo điều kiện thuận lợi cho việc xác định thị trường mục tiêu cho các sản phẩm mới và cả sản phẩm hiện hữu, hiện tại và tương lai đến 2050. Từ đó, xây dựng mô hình dữ liệu thích hợp cho nền tảng Power BI, trình bày dưới dạng dashboard dễ tương tác và mang lại những góc nhìn tổng thể nhằm xác định tiềm năng và khả năng phát triển của sản phẩm trong tương lai, giúp cho việc đưa ra quyết định kinh doanh nhanh chóng và dễ dàng hơn.
9	Xây dựng công cụ dùng để dự báo các marker bị mất tại các giếng khoan từ đó xây dựng bộ marker cho khu vực (đoàn viên Lê Minh Triết)  Từ những vấn đề bất cập trong việc minh giải tài liệu giếng khoan do thiếu các marker từ nhiều nguyên nhân khác nhau, các bộ marker không có sự thống nhất chung giữa các lô, các bể và các nhà thầu. Qua đó, tác giả đã xây dựng công cụ để phục vụ cho quá trình minh giải tài liệu địa vật lý giếng khoan tốt hơn tại những giếng bị thiếu hoặc không có marker. Công cụ dự đoán dựa vào việc học máy từ những model xây dựng từ những bộ marker chuẩn theo đánh giá từ các chuyên gia. Qua những thuật toán Python và training model, công cụ sẽ được học và dự báo các marker bị thiếu tại các giếng lân cận với các giếng đã được học từ model. Với việc dự báo marker, công cụ sẽ giúp đỡ cho nhà minh giải địa vật lý giếng khoan xác định lại đúng các hệ tầng, các vỉa sản phẩm tùy theo mục đích. Dự báo marker bằng AI và ML sẽ là một sản phẩm cần thiết cho việc xây dựng một bộ marker chuẩn sau này.
10	Công cụ xử lý dữ liệu sản phẩm xuất nhập khẩu hải quan với Power Query, PowerBI (đoàn viên Đỗ Hồng Hạnh)  Nguồn dữ liệu thô của sản phẩm xuất nhập khẩu hải quan được lưu trữ dưới nhiều dữ liệu gốc với từng loại sản phẩm riêng, mặc dù có cùng quy trình xử lý song đang gây mất nhiều thời gian và nhân lực để xử lý, dữ liệu xử lý xong cần được tổng hợp lại, logic xử lý số liệu không thống nhất, có thể gây khó khăn khi bàn giao.   Do đó, tác giả đã xây dựng sản phẩm dữ liệu bao gồm quy trình xử lý số liệu thống nhất và file xử lý số liệu, kết hợp Power Query để xử lý tất cả dữ liệu đầu vào của sản phẩm xuất nhập khẩu và visual trực quan với PowerBI. Sản phẩm hỗ trợ tăng tính minh bạch, dễ hiểu cho quy trình, cho phép xử lý nhiều dữ liệu thô, sản phẩm đầu vào, thống nhất logic xử lý dữ liệu, các bước xử lý được lưu lại, thuận tiện cho việc bàn giao nếu có. Trong thời gian tới, tác giả sẽ tiếp tục hoàn thiện sản phẩm theo dạng template, hướng đến đa dạng hoá xử lý dữ liệu nếu có dữ liệu mới phát sinh, chỉnh sửa hoàn thiện logic xử lý để ngắn gọn, tối ưu.
11	Trực quan hóa dữ liệu phân tích mẫu lõi và thạch học (đoàn viên Phan Ngọc Quốc)  Việc tổng hợp dữ liệu phân tích và mối liên hệ của mẫu lõi và thạch học của đá chứa rất quan trọng cho việc đánh giá chất lượng tầng chứa của các vỉa chứa dầu khí. Tuy nhiên, các báo cáo phân tích mẫu lõi và thạch học thường trình bày riêng lẻ, thiếu liên kết. Do đó, giải pháp của tác giả là xây dựng một nền tảng có thể tổng hợp các kết quả phân tích này một cách trực quan và có tính liên kết với nhau, được trình bày theo cấu trúc cơ sở dữ liệu (CSDL). Đồng thời, từ bộ CSDL này kết hợp với dữ liệu Địa vật lý giếng khoan có thể đưa ra các mô hình dự đoán các tính chất vật lý thạch học còn thiếu như: độ thấm, độ bão hòa nước…Việc kết hợp các sản phẩm dữ liệu sẽ tối ưu hóa bộ dữ liệu phân tích mẫu lõi, thạch học hiện này tại Viện Dầu Khí Việt Nam.

Viện Dầu khí Việt Nam (VPI) thông báo tuyển sinh đào tạo trình độ tiến sĩ năm 2022 từ ngày 01 – 20/12/2022 và các loại học bổng lên tới 100% mức học phí.

Ngày 29/11/2022, Viện Dầu khí Việt Nam có Thông báo số 6450/TB-VDKVN về việc tuyển sinh và học bổng đào tạo trình độ tiến sĩ năm 2022 như sau:

I. Chuyên ngành đào tạo, chỉ tiêu tuyển sinh: 

1. Chuyên ngành Kỹ thuật Dầu khí (9520604): 3 Nghiên cứu sinh
2. Chuyên ngành Kỹ thuật Hóa học (9520301): 3 Nghiên cứu sinh 

II. Hình thức tuyển sinh: Xét tuyển  

III. Điều kiện dự tuyển  

1. Có bằng đại học loại giỏi hoặc bằng thạc sĩ chuyên ngành đúng hoặc phù hợp với ngành đăng ký dự tuyển. Lưu ý: Nếu bằng tốt nghiệp của các cơ sở giáo dục nước ngoài cấp, phải có xác nhận bằng của Cục Quản lý chất lượng giáo dục, Bộ Giáo dục và Đào tạo. 
2. Là tác giả ít nhất 01 bài báo hoặc báo cáo khoa học liên quan đến lĩnh vực dự định nghiên cứu đăng trên tạp chí khoa học hoặc kỷ yếu hội nghị, hội thảo khoa học chuyên ngành có phản biện trong thời hạn 03 năm (36 tháng) tính đến ngày đăng ký dự tuyển. 
3. Có thư giới thiệu của tối thiểu một nhà khoa học có chức danh khoa học như giáo sư, phó giáo sư hoặc học vị tiến sĩ cùng chuyên ngành. Người giới thiệu cần có ít nhất sáu tháng công tác hoặc cùng hoạt động chuyên môn với thí sinh. 
4. Có trình độ ngoại ngữ đạt một trong những yêu cầu sau: 
   • Chứng chỉ tiếng Anh TOEFL iBT từ 46 điểm trở lên hoặc Chứng chỉ IELTS (Academic Test) từ 5.5 điểm trở lên do một tổ chức khảo thí được quốc tế và Việt Nam công nhận cấp trong thời hạn 24 tháng tính đến ngày đăng ký dự tuyển;
   • Bằng tốt nghiệp đại học hoặc bằng thạc sĩ do cơ sở đào tạo nước ngoài cấp cho người học toàn thời gian ở nước ngoài mà ngôn ngữ sử dụng trong quá trình học tập là tiếng Anh hoặc tiếng nước ngoài khác; 
   • Bằng tốt nghiệp đại học các ngành ngôn ngữ nước ngoài do các cơ sở đào tạo của Việt Nam cấp.

IV. Lệ phí hồ sơ và xét tuyển:  

1. Hồ sơ dự tuyển: Xin mời tải về tại đây.  
2. Miễn phí xét tuyển. 

V. Thời gian xét tuyển: 01 đợt từ ngày 01-20/12/2022 căn cứ vào thời gian nhận hồ sơ dự tuyển. 

VI. Thời gian đào tạo: 3 năm tập trung đối với các Nghiên cứu sinh (NCS) có bằng thạc sĩ và 4 năm tập trung đối với các NCS có bằng đại học. 

Trường hợp không theo học tập trung liên tục được, NCS phải dành ít nhất 12 tháng theo học tập trung liên tục tại cơ sở đào tạo trong giai đoạn 24 tháng đầu, kể từ khi có quyết định công nhận nghiên cứu sinh. 

VII. Kinh phí đào tạo  

Học phí cho thời gian đào tạo chính thức là 236.000.000 đồng (chưa bao gồm chi phí đăng báo, thực tập nước ngoài và chi phí thực nghiệm). 

VIII. Học bổng VPI 

Các thí sinh có thể đăng ký học bổng VPI.

Học bổng gồm 2 loại: 

– Loại 1: Có giá trị tương đương 100% mức học phí và chi phí hỗ trợ hàng tháng theo hình thức thuê khoán chuyên môn để thực hiện các nhiệm vụ khoa học công nghệ của Viện. 

– Loại 2: Có giá trị tương đương 100% mức học phí. 

(Chi tiết về Danh mục các ngành phù hợp được xét tuyển, các hướng nghiên cứu tuyển sinh và cấp học bổng theo đường link này.)  

Để được tư vấn chi tiết về tuyển sinh và học bổng, vui lòng liên hệ tư vấn tuyển sinh:

Ban Tổ chức Nhân sự, Viện Dầu khí Việt Nam
Địa chỉ: Tầng 16, Tòa nhà Viện Dầu khí Việt Nam, số 167 Trung Kính, Phường Yên Hòa, Quận Cầu Giấy, Thành phố Hà Nội.
Điện thoại: 024.37843061/Ext. 1493 (Mrs. Trần Thị Vui, Di động: 0972686464, Email: vuitt@vpi.pvn.vn).

 

Viện Dầu khí Việt Nam trân trọng kính mời tham dự Lễ Bảo vệ luận án tiến sĩ (cấp cơ sở) của NCS Nguyễn Lâm Anh – Khóa 2, Chuyên ngành Kỹ thuật Dầu khí thuộc chương trình đào tạo trình độ tiến sĩ của Viện Dầu khí Việt Nam, thông tin như sau:

• Thời gian: Từ 8h30 – 12h00 ngày 05/10/2022;

• Địa điểm: Phòng họp số 5 tầng 12, Tòa nhà Viện Dầu khí Việt Nam, số 167 Trung Kinh, Yên Hòa, Cầu Giấy, Hà Nội.

• Đề tài nghiên cứu: “Nghiên cứu phương pháp tìm kiếm bẫy phi cấu tạo trên cơ sở phân tích tài liệu địa chất – địa vật lý – ứng dụng thực tế tại khu vực lô 09 -1, bồn trũng Cửu Long”

Rất mong sự tham dự của Quý anh chị.

 

Viện Dầu khí Việt Nam (VPI) cho biết đã nghiên cứu xây dựng hệ sinh thái Oilgas AI sử dụng trí tuệ nhân tạo (Artificial Intelligence – AI) và các thuật toán học máy (Machine Learning – ML) để tổng hợp, biểu diễn và phân tích dữ liệu chuyên sâu trong lĩnh vực dầu khí, với các sản phẩm như dầu thô, xăng dầu, LPG, và khí tự nhiên.

VPI hiện là đối tác của Microsoft và đang triển khai các giải pháp để tối ưu phân tích, sử dụng, quản lý dữ liệu giúp doanh nghiệp nâng cao hiệu quả sản xuất kinh doanh. Trong đó, hệ sinh thái Oilgas AI được xây dựng trên nền tảng Power Pages của Microsoft, được tích hợp các công cụ xử lý, phân tích, kết nối, quản lý dữ liệu mới nhất hiện nay như: Power Apps (phát triển ứng dụng), Power Automate (tự động hóa tác vụ), Power BI (trực quan hóa dữ liệu tương tác) và Power Virtual Agents (trợ lý ảo thông minh).

Đối với từng loại sản phẩm, Oilgas AI biểu diễn phân tích thông tin dữ liệu về thị trường, dự báo giá, cung – cầu, cơ sở hạ tầng, tồn kho… giúp người dùng dễ dàng tìm kiếm, khai thác, tương tác với dữ liệu trực quan, sinh động thông qua các biểu đồ, báo cáo, dashboard… Các dữ liệu sẽ liên tục được cập nhật, giúp người dùng có thể theo dõi số liệu trong thời gian thực.

Đặc biệt, các doanh nghiệp cung ứng, nhập khẩu, tiêu thụ xăng dầu có thể theo dõi  dự báo giá bán lẻ xăng dầu của VPI thông qua sản phẩm xăng dầu tại hệ sinh thái Oilgas AI. Mô hình dự báo giá xăng dầu của VPI sử dụng các giải thuật học máy để mô hình hóa nguồn dữ liệu đầu vào và liên tục cập nhật các yếu tố mới để đưa ra dự báo chính xác nhất về mức trích lập và chi sử dụng Quỹ bình ổn giá xăng dầu, cũng như giá cơ sở các sản phẩm xăng dầu trong nước và nhập khẩu.

Ông Lê Ngọc Anh – Giám đốc Phân tích dữ liệu của VPI cho biết, Oilgas AI hướng tới trở thành mạng lưới liên kết các chuyên gia, nhà khoa học, các tổ chức, doanh nghiệp, khách hàng ở trong và ngoài nước ứng dụng các tiến bộ mới nhất hiện nay như nền tảng điện toán đám mây, trí tuệ nhân tạo (AI) và các thuật toán học máy (ML)… Hệ sinh thái này tạo ra lợi thế cạnh tranh thông qua việc tối ưu hóa phân tích, khai thác, sử dụng dữ liệu, một cách an toàn – thuận tiện, cũng như ứng dụng, sử dụng các mô hình, thuật toán đã được phát triển bởi các chuyên gia VPI và các chuyên gia hàng đầu khác trong ngành Dầu khí đang hợp tác với VPI. Các sản phẩm, dịch vụ về thị trường năng lượng sẽ cung cấp các giải pháp giúp doanh nghiệp đưa ra quyết định nhanh và hiệu quả hơn trong hoạt động sản xuất kinh doanh hàng ngày cũng như xây dựng kế hoạch, hoạch định chiến lược dài hạn.

VPI đã bắt đầu cung cấp dịch vụ miễn phí khai thác dữ liệu để người dùng trải nghiệm phiên bản dùng thử của hệ sinh thái Oilgas AI tại địa chỉ https://oilgasai.powerappsportals.com/. Sau giai đoạn thử nghiệm, VPI sẽ cung cấp các gói dịch vụ tùy chọn, đáp ứng đa dạng nhu cầu khai thác thông tin dữ liệu của khách hàng.

Ghi chú: Để chia sẻ dữ liệu, quảng bá các sản phẩm và nghiên cứu lên hệ sinh thái Oilgas AI, xin vui lòng liên hệ: Mr. Lê Ngọc Anh/Email: anhln@vpi.pvn.vn.

 

Ngày 9/3/2022, Viện Dầu khí Việt Nam (VPI) có Thông báo số 1268/TB-VDKVN về Kế hoạch tổ chức bán thanh lý tài sản (TS), công cụ dụng cụ (CCDC) và trang thiết bị (TTB) văn phòng của Viện tại Hà Nội.

• TS, CCDC, TTB bán thanh lý là Thiết bị công nghệ thông tin và điện tử, đồ nội thất đã qua sử dụng, cũ/hỏng. TS, CCDC, TTB có chức năng lưu trữ dữ liệu đã được tháo dỡ và hủy ổ ghi dữ liệu.
• Danh mục và Giá khởi điểm bán thanh lý bao gồm: 450 TS, CCDC, TTB với tổng giá khởi điểm bán thanh lý là 33.905.000 VNĐ (Ba mươi ba triệu chín trăm linh năm ngàn đồng).
• Hình thức bán: Bán đấu giá.
• Cách thức: Bán trọn gói 450 TS, CCDC, TTB (không bán thanh lý lẻ từng hạng mục).
• Đối tượng được đăng ký tham dự đấu giá/mua: Tổ chức/cá nhân không thuộc Hội đồng thanh lý TS, CCDC, TTB của Viện Dầu khí Việt Nam.
• Thời gian dự kiến tổ chức cuộc đấu giá: 09h00 ngày 18/3/2022.

Thông báo bán thanh lý (đấu giá): Xem đầy đủ tại đây.

Chi tiết liên hệ nộp hồ sơ đăng ký:

Thời gian thực hiện thủ tục đăng ký: trong giờ hành chính, từ 9h00 ngày 11/3/2022 đến 17h00 ngày 16/3/2022.

Địa chỉ: Văn phòng Viện Dầu khí Việt Nam – số 167 phố Trung Kính, phường Yên Hòa, quận Cầu Giấy, TP. Hà Nội.

(more…)

Ngày 14/2/2022, Viện Dầu khí Việt Nam (VPI) có Thông báo số 895/TB-VDKVN tuyển 2 thực tập sinh xử lý tài liệu địa chấn làm việc tại Trung tâm Nghiên cứu Tìm kiếm Thăm dò và Khai thác Dầu khí. Thời hạn nộp hồ sơ đến hết ngày 13/3/2022.

Thực tập sinh sẽ được hưởng thù lao theo thỏa thuận, có thể được nhận thêm các khoản hỗ trợ khác của đơn vị khi tham gia thực hiện các hợp đồng khoa học công nghệ; được tham gia các nghiên cứu, phát triển công nghệ, được tiếp cận, thực hành các kiến thức liên quan khoa học tính toán (computational science), xử lý tín hiệu (địa chấn), lý thuyết, mô phỏng lan truyền sóng và dựng ảnh, học máy, xử lý dữ liệu lớn…

Vị trí 1: Thực tập sinh sẽ được tham gia nghiên cứu công nghệ phần mềm, ngôn ngữ lập trình, các vấn đề lý thuyết và ứng dụng của chuyên ngành Địa vật lý; xây dựng các phần mềm/module xử lý tín hiệu địa chấn (lọc tín hiệu, 2D Fourier transform, Radon transform, sparse signal processing, dựng ảnh địa chấn (dịch chuyển địa chấn), Tomography, wave propagation by simulation (modeling), tối ưu hóa…); tham gia lập trình cho hệ thống máy tính song song phục vụ xử lý tín hiệu địa chấn, tính toán dữ liệu lớn….

Ví trí 2: Thực tập sinh sẽ được tham gia các nghiên cứu, phát triển phần mềm liên quan đến học máy, xử lý dữ liệu lớn, các phần mềm giao diện người dùng, web Front-end/Back-end. Công việc cụ thể bao gồm: Phát triển phần mềm trên các nền tảng tính toán song song: C/C++, Python, phục vụ xử lý tín hiệu địa chấn, tính toán dữ liệu lớn; Phát triển phần mềm giao diện người dùng, trên nền tảng Web (Java, Javascript, React, Front-end, Backend, database); Machine learning (học máy); tham gia vận hành và bảo trì hệ thống máy tính song song, cloud, Linux OS…

Đối tượng tuyển dụng là các cá nhân có chuyên môn liên quan đến lĩnh vực cần tuyển:
– Tốt nghiệp đại học trở lên (hoặc chuẩn bị tốt nghiệp) các ngành khoa học tự nhiên có liên quan đến chuyên ngành: Toán, Vật lý, Địa vật lý, Điện tử, Tin học, Công nghệ thông tin;
– Tin học: Có nền tảng lập trình (C, Python, Matlab, Fortran,…); và/hoặc có kinh nghiệm lập trình web (HTML, Javascript, React…), có kinh nghiệm về machine learning, deep learning…;
– Trình độ tiếng Anh đọc được tài liệu chuyên môn.
– Ưu tiên ứng viên có năng lực sau:
+ Có thiên hướng yêu thích và tự nghiên cứu (đặc biệt về các lĩnh vực Toán, Vật lý, Địa vật lý, xử lý tín hiệu, phương pháp tính, tối ưu hóa);
+ Khả năng làm việc nhóm tốt;
+ Trình độ tiếng Anh tốt.

Thông báo tuyển sinh: Xem nội dung đầy đủ tại đây.

Liên hệ nộp hồ sơ:
Ban Tổ chức Nhân sự, Viện Dầu khí Việt Nam
Địa chỉ: Tầng 16, Tòa nhà Viện Dầu khí Việt Nam, số 167 Trung Kính, Phường Yên Hòa, Quận Cầu Giấy, Thành phố Hà Nội
Điện thoại: 024.37843061/Ext. 1493 (Mrs. Trần Thị Vui, Di động: 0972686464, Email: vuitt@vpi.pvn.vn).

Ghi chú: Ứng viên có thể gửi trước file scan hồ sơ qua địa chỉ email: vuitt@vpi.pvn.vn, (cc tới email minhtq@vpi.pvn.vn và lamnd@vpi.pvn.vn) để Viện Dầu khí Việt Nam xem xét sơ tuyển; hồ sơ bản giấy ứng viên có thể nộp khi đến thi tuyển/phỏng vấn và chịu trách nhiệm về tính trung thực, pháp lý của hồ sơ.