AI 'truy tìm' những giếng dầu bị lãng quên

14 giờ trướcBài gốc

Sự kết hợp của AI và bản đồ cổ

Trải dài khắp nước Mỹ là những tàn tích của gần 170 năm khoan dầu thương mại, với hàng trăm nghìn giếng dầu khí bị lãng quên, không có hồ sơ chính thức hoặc chủ sở hữu. Những giếng này, gọi là “giếng mồ côi không ghi nhận” (Undocumented Orphaned Wells - UOW), thường nằm ngoài tầm mắt và bị lãng quên. Nhưng đó là một sự kết hợp nguy hiểm. Bởi nếu các giếng dầu không được bịt kín đúng cách, chúng có thể rò rỉ dầu và hóa chất vào nguồn nước gần đó hoặc phát tán các chất độc hại như benzen và hydro sulfide vào không khí. Chúng cũng có thể góp phần gây ra biến đổi khí hậu bằng cách thải ra khí nhà kính methane, một loại khí có khả năng giữ nhiệt cao gấp khoảng 28 lần so với carbon dioxide trong vòng 100 năm (và thậm chí còn mạnh hơn trong ngắn hạn).

Các bản đồ cổ dùng để tìm kiếm giếng dầu ở Mỹ

Để tìm các giếng này và đo lượng khí methane rò rỉ tại đây, các nhà nghiên cứu đang sử dụng các công cụ hiện đại như máy bay không người lái (drone), công nghệ hình ảnh laser và bộ cảm biến chuyên dụng. Tuy nhiên, diện tích nước Mỹ rộng hơn 3 triệu dặm vuông, khiến việc dò tìm các giếng này trở thành một thách thức lớn. Để dự đoán tốt hơn vị trí của các giếng chưa được ghi nhận, các nhà nghiên cứu đã kết hợp phương pháp mới và cũ: Công nghệ AI hiện đại và các bản đồ địa hình cổ.

“AI có thể nâng cao hiểu biết của chúng ta về quá khứ bằng cách trích xuất thông tin từ dữ liệu lịch sử trên quy mô mà chỉ vài năm trước đây chúng ta không thể thực hiện được. Càng tiến xa vào tương lai, chúng ta càng có thể tận dụng dữ liệu từ quá khứ”, Fabio Ciulla, nghiên cứu viên tại Phòng thí nghiệm Quốc gia Lawrence Berkeley (Berkeley Lab) thuộc Bộ Năng lượng Mỹ, chia sẻ.

Ông là tác giả chính của một nghiên cứu về việc sử dụng AI để phát hiện các giếng dầu khí mồ côi, được công bố trên Tạp chí Environmental Science & Technology.

Kể từ năm 2011, Cục Khảo sát Địa chất Mỹ (USGS) đã tải lên 190.000 bản quét bản đồ địa hình từ năm 1884 đến năm 2006. Đáng chú ý, các bản đồ này được gắn tọa độ địa lý, nghĩa là mỗi điểm ảnh trên bản đồ đều tương ứng với một tọa độ có thể tham chiếu dễ dàng. Nhóm nghiên cứu của ông Ciulla đã sử dụng các bản đồ “quadrangle” (bản đồ hình chữ nhật bao phủ một khu vực cụ thể với tỷ lệ 1 inch = 2.000 feet). Từ năm 1947-1992, các bản đồ này sử dụng ký hiệu nhất quán cho các giếng dầu khí: 1 vòng tròn rỗng màu đen.

“Đối với con người, việc nhận biết các vòng tròn này là rất dễ dàng”, ông Ciulla giải thích. “Cho đến gần đây, đó là phương pháp duy nhất để trích xuất thông tin, nhưng phương pháp thủ công này không thể áp dụng nếu cần phân tích hàng nghìn bản đồ. Đây là lúc AI phát huy vai trò”, ông nói thêm. Để phương pháp này có hiệu quả, nhóm nghiên cứu đã huấn luyện AI nhận diện các ký hiệu chính xác trong vô số thông tin hình ảnh đa dạng. Họ cũng phải bảo đảm AI hoạt động hiệu quả trên các bản đồ với địa hình và màu sắc khác nhau, cũng như trên các bản đồ trong các điều kiện khác nhau (cũ, mới, bị ố màu, hay còn nguyên vẹn).

Để phát hiện một giếng có khả năng chưa được ghi nhận, nhóm nghiên cứu chọn các biểu tượng giếng nằm cách xa hơn 100m so với một giếng đã biết để tính đến các sai số có thể xảy ra trong tọa độ. Họ cũng phát triển một công cụ mới cho phép con người kiểm tra nhanh những gì mà AI phát hiện, bảo đảm AI diễn giải đúng các ký hiệu trên bản đồ.

Nhóm nghiên cứu đã sử dụng thuật toán AI để rà soát 4 quận có sản lượng dầu đáng kể từ thời kỳ đầu - gồm Los Angeles và Kern ở California, cũng như Osage và Oklahoma ở Oklahoma. Kết quả, họ tìm thấy 1.301 giếng có thể chưa được ghi nhận. Đến nay, các nhà nghiên cứu đã xác minh được 29 giếng bằng hình ảnh vệ tinh và 15 giếng khác qua khảo sát thực địa. Charuleka Varadharajan, nhà khoa học tại Berkeley Lab, cũng là tác giả chính của nghiên cứu, cho biết, “Chúng tôi thà bỏ sót còn hơn là xác định sai, vì muốn bảo đảm các vị trí giếng được nhận diện chính xác. Chúng tôi cho rằng, số giếng mà chúng tôi tìm thấy vẫn còn thấp và có thể phát hiện thêm nhiều giếng hơn khi tiếp tục cải tiến phương pháp”.

Từ bản đồ đến thực địa

Bước đầu tiên để xác minh một giếng chưa được ghi nhận thường diễn ra từ xa. Các nhà nghiên cứu tham khảo hình ảnh vệ tinh và ảnh chụp từ trên không sẵn có, tìm kiếm các đặc điểm như giàn khoan dầu, bơm (hoặc bóng của chúng), thiết bị nâng, bãi dầu, bồn chứa, hoặc dấu hiệu đất bị xáo trộn. Trong nhiều trường hợp, các giếng đã được bịt kín ở mức ngang hoặc dưới mặt đất, không để lại dấu hiệu rõ ràng trên ảnh tham chiếu. Khi đó, các nhà nghiên cứu phải ra thực địa với thiết bị chuyên dụng để xác định giếng có tồn tại hay không.

Tại vị trí dự đoán có giếng, họ kiểm tra xem có cấu trúc nào của giếng trên mặt đất không. Nếu không có, họ di chuyển theo dạng lưới hoặc xoắn ốc với một máy đo từ tính để đo trường từ. Các ống giếng kim loại bị chôn dưới đất làm nhiễu loạn trường từ, giúp họ xác định vị trí giếng. Sau khi khảo sát xong khu vực, họ lưu dữ liệu từ máy đo, ghi nhận xem có tìm thấy giếng hay không và nếu có, chụp ảnh vị trí, ghi tọa độ GPS, đồng thời kiểm tra rò rỉ methane.

Với các giếng được xác minh, nhóm nghiên cứu từ Berkeley Lab nhận thấy các giếng mồ côi nằm cách vị trí dự đoán trên bản đồ trung bình khoảng 10m. Họ tin rằng cách tiếp cận bằng AI này là phương pháp đầu tiên có thể xác định chính xác vị trí các giếng mồ côi tiềm năng trên quy mô cấp quận. Với kho dữ liệu bản đồ phong phú trên khắp nước Mỹ, kỹ thuật này có thể mở rộng và áp dụng cho các khu vực khác.

Nỗ lực lập bản đồ bằng AI và xác minh là một phần của dự án lớn hơn nhằm giải quyết vấn đề về UOW: Consortium Advancing Technology for Assessment of Lost Oil & Gas Wells (CATALOG). Chương trình này do Phòng Thí nghiệm quốc gia Los Alamos dẫn đầu, với sự tham gia của các nhóm nghiên cứu từ Berkeley Lab, Lawrence Livermore National Laboratory, National Energy Technology Laboratory và Sandia National Laboratories. Đây là sự hợp tác lớn để giải quyết một vấn đề rộng lớn: Ủy ban Liên bang về Dầu khí ước tính vào năm 2021 có 310.000- 800.000 giếng mồ côi không được ghi nhận trên khắp nước Mỹ.

Quy định về khoan và bịt giếng được áp dụng vào những thời điểm khác nhau ở các bang, rất lâu sau khi các giếng đầu tiên được khoan. Trong những năm đầu, nhiều giếng bị bỏ lại trong tình trạng mở hoặc bị bịt bằng các vật liệu không bảo đảm, dẫn đến khả năng dầu khí, nước mặn hoặc hóa chất rò rỉ ra ngoài. Khi các giếng được xác định, chúng có thể được “bịt kín và bỏ hoang” đúng cách bằng việc đổ xi măng vào lỗ khoan, ngăn dầu thấm vào nước và methane phát tán vào không khí.

Nhà khoa học Sebastien Biraud tại Berkeley Lab, người đứng đầu dự án CATALOG, đang dẫn đầu nỗ lực đánh giá cảm biến và các phương pháp mới để phát hiện và đo lường lượng methane phát thải. Các nhóm nghiên cứu giếng mồ côi cần nhanh chóng đánh giá mức độ rò rỉ methane, nhưng các cảm biến công nghệ cao rất đắt đỏ. Nhóm của ông Biraud đang nghiên cứu cách kết hợp các cảm biến chi phí thấp, có sẵn trên thị trường, như một giải pháp thay thế. Bộ thiết bị này bao gồm một máy đo tốc độ gió (anemometer), quạt (để tăng tốc độ dòng khí), máy phân tích khí, GPS và các phép tính cần thiết để xác định lượng methane phát thải từ giếng dựa trên khoảng cách.

Phương pháp nhanh chóng đo lượng khí methane rò rỉ rất cần thiết để phân loại các giếng mồ côi mới được phát hiện, cũng như các nỗ lực bịt kín các giếng đã biết. “Nhu cầu hiện tại là phải đo lường lượng khí phát thải trước và sau khi bịt kín giếng dầu khí”, ông Biraud cho biết. “Vì bạn cần bảo đảm việc bịt kín được thực hiện đúng cách, đồng thời đánh giá tác động của chương trình đối với các chiến lược giảm thiểu biến đổi khí hậu, ông nói tiếp.

Từ thực địa lên bầu trời

Các hoạt động kiểm tra và xác minh tại thực địa và bằng drone

Các nhà nghiên cứu trong dự án CATALOG cũng đang tìm kiếm cách mở rộng việc phát hiện và xác minh các giếng chưa được ghi nhận bằng cách sử dụng drone được trang bị các cảm biến khác nhau. Được lập trình trước với lộ trình bay cố định, các drone có thể bán tự động khảo sát một khu vực rộng lớn hơn nhiều so với khả năng tiếp cận của các nhà nghiên cứu trên mặt đất.

Để sử dụng máy đo từ tính từ drone, cảm biến phải được treo trên một dây cáp dài khoảng 9 feet (gần 3m). Nếu cảm biến đặt quá gần drone, các thiết bị điện tử sẽ gây nhiễu, làm sai lệch dữ liệu từ trường của giếng.

Một loại drone khác mang theo cảm biến methane, lấy mẫu không khí khi bay và tính toán nồng độ khí methane, tốc độ gió và hướng gió để xác định vị trí giếng. Một kỹ thuật khác nữa là sử dụng camera siêu phổ (hyperspectral cameras) có thể phát hiện các bước sóng (không nhìn thấy bằng mắt thường) liên quan đến các luồng khí methane. Các nhà nghiên cứu từ Berkeley Lab còn đang phát triển công nghệ gắn trên drone có khả năng phát hiện các giếng dầu khó tìm, chẳng hạn như các giếng làm từ ống vỏ gỗ hoặc những giếng đã bị gỡ bỏ kim loại để tái sử dụng.

Ngoài ra, vẫn còn những cách khác để thu thập manh mối về các giếng bị thất lạc. Máy bay trang bị hệ thống laser LIDAR có thể lập bản đồ mặt đất. Camera nhiệt có thể chỉ ra các điểm rò rỉ bị ẩn. Các thành viên dự án CATALOG thậm chí còn phát triển một ứng dụng sử dụng cảm biến từ trường tích hợp trong điện thoại thông minh để tìm kiếm giếng.

Ông Ciulla nói “Chúng ta có thể xếp chồng thông tin từ tất cả các nguồn khác nhau, gần giống như một chiếc bánh nhiều lớp. Tôi có thể đóng góp bằng các bản đồ lịch sử, người khác có thể tính toán dựa trên dữ liệu sản lượng dầu trong lịch sử và số khác cung cấp hình ảnh vệ tinh hoặc dữ liệu cảm biến. Đó là sự kết hợp tuyệt vời giữa cái cũ và cái mới”.

Công việc của dự án CATALOG nhằm phát triển các công cụ để giảm phát thải khí methane và nguy cơ từ các giếng mồ côi không được ghi nhận vẫn đang được tiếp tục. “Chúng ta, với tư cách là một xã hội, thực sự cần năng lượng”, ông Biraud nói. “Nhưng chúng ta cũng cần tìm ra các giải pháp để hạn chế lượng phát thải. Và khi làm việc với các bên liên quan tại địa phương, như người Mỹ bản địa, Cục Dịch vụ Rừng Mỹ và Cục Công viên Quốc gia Mỹ, chúng ta nhận thấy đây là một cách có thể tạo ra tác động mới”, ông bổ sung.

S.Phương

Nguồn PetroTimes : https://nangluongquocte.petrotimes.vn/ai-truy-tim-nhung-gieng-dau-bi-lang-quen-723290.html