Hội thảo được trình bày bởi TS. Doãn Ngọc San, Chủ nhiệm 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 và là giảng viên Khoa Dầu khí, PVU.
Sau khi 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 ở Việt Nam, TS. Doãn Ngọc San đã 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 hiện có 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 quy 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.
Phần trình bày của TS. Doãn Ngọc San tại buổi Hội thảo được các nhà khoa học đánh giá cao và có rất nhiều trao đổi thú vị tại hội thảo. Phát biểu tổng kết Hội thảo, TS. Nguyễn Thanh Tùng, Phó hiệu trưởng PVU đã tổng kết lại những điểm mạnh và hạn chế của AI trong tìm kiếm khoanh vùng 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 - Giảng viên 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 9/2022 tới nay, Khoa Dầu khí liên tục tổ chức các buổi Hội thảo chuyên đề để đẩy mạnh các hoạt động học thuật và nghiên cứu khoa học tại khoa. Hội thảo 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 (Hội thảo tháng 12/2022).
