VPI ra mắt ebook “Sáng tạo sản phẩm số - Ai cũng dùng AI - Ứng dụng Power BI Service và AutoML trong lĩnh vực dầu khí”
(PetroTimes) - Ngày 13/10/2023, Viện Dầu khí Việt Nam (VPI) đã ra mắt sách điện tử “Sáng tạo sản phẩm số - Ai cũng dùng AI - Ứng dụng Power BI Service và AutoML trong lĩnh vực dầu khí” (ISBN: 978-604-80-8046-4). Cuốn sách do Nhà xuất bản Thông tin và Truyền thông xuất bản và được phát hành trên Ebook365 - Nền tảng xuất bản sách điện tử quốc gia. Sách điện tử “Sáng tạo sản phẩm số - Ai cũng dùng AI - Ứng dụng Power BI Service và AutoML trong lĩnh vực dầu khí” do Nhà xuất bản Thông tin và Truyền thông xuất bản Cuốn sách hướng dẫn người dùng khai thác triệt để công cụ Power BI Service - nền tảng phân tích dữ liệu ưu việt thuộc hệ sinh thái Microsoft - trong việc sáng tạo sản phẩm số, áp dụng mô hình học máy tự động (AutoML) và giới thiệu những sản phẩm số tiêu biểu ứng dụng trong lĩnh vực dầu khí được VPI xây dựng. Với tinh thần “ai cũng có thể xây dựng sản phẩm số” và hướng dẫn chi tiết, dễ hiểu, cuốn sách giúp độc giả có thể tổ chức, khai thác bộ dữ liệu và chuyển dữ liệu thành những sản phẩm số ứng dụng trí tuệ nhân tạo và học máy, mang lại giá trị hữu ích cho doanh nghiệp. Độc giả được trang bị những kiến thức nền tảng cơ bản đến nâng cao để có thể xây dựng những sản phẩm số đầu tiên: Từ kết nối các nguồn dữ liệu khác nhau, tổ chức, quản lý và duy trì nguồn dữ liệu cho báo cáo, tạo các biểu đồ với khả năng tương tác theo tùy chọn của người dùng cuối. Hơn hết, những sản phẩm số ứng dụng trong lĩnh vực dầu khí được giới thiệu trong cuốn sách với cách tiếp cận logic, bài bản chính là yếu tố truyền cảm hứng thôi thúc độc giả sáng tạo sản phẩm số của riêng mình. Ông Lê Ngọc Anh - Giám đốc Dữ liệu của VPI, đại diện nhóm tác giả cho biết: Đây là cuốn sách đầu tiên trong loạt sách “Ai cũng dùng AI” của VPI, giúp độc giả hiểu rõ hơn về các công cụ để tổ chức và phân tích dữ liệu như Power BI Service, và đặc biệt có tiếp cận nhanh và dễ hiểu về trí tuệ nhân tạo (AI) qua ứng dụng AutoML. Đây là nền tảng công nghệ thay đổi cách chúng ta làm việc, học hỏi và tạo ra giá trị cho nghiên cứu nói riêng và hoạt động sản xuất kinh doanh nói chung của ngành Dầu khí. Với trí tuệ nhân tạo, các cán bộ công nhân viên đang làm việc trong ngành Dầu khí, từ thượng nguồn tới hạ nguồn, từ kỹ thuật tới kinh tế, quản lý… đều có thể tận dụng những công cụ này để tối ưu hóa công việc, tạo ra các giải pháp mới và tiếp tục sứ mệnh tìm kiếm, khai thác nguồn năng lượng cho đất nước. Với tinh thần “Ai cũng dùng AI”, VPI sẽ tiếp tục giới thiệu đến bạn đọc những công cụ và kiến thức cao cấp hơn thông qua ngôn ngữ lập trình Python, cùng với sự áp dụng của các mô hình vật lý - địa chất từ các chuyên gia VPI. Ông Lê Ngọc Anh - Giám đốc Dữ liệu của VPI và đại diện nhóm tác giả tại lễ ra mắt cuốn sách Theo định hướng phát triển, VPI tập trung xây dựng, vận hành và phát triển nền tảng sáng tạo dầu khí giúp Tập đoàn Dầu khí Việt Nam (Petrovietnam) tận dụng tối đa các nguồn lực, lợi thế cạnh tranh để thực hiện chuyển dịch năng lượng và chuyển đổi số, bảo đảm phát triển hiệu quả, ổn định và bền vững, đồng thời tận dụng cơ hội trong bối cảnh mới của thị trường năng lượng để tạo ra các bước phát triển đột phá. Trên cơ sở đó, VPI đã và đang xây dựng Nhóm nền tảng sáng tạo sản phẩm số/vật lý và Nhóm sáng tạo sản phẩm số/vật lý trong các lĩnh vực công nghệ trọng tâm: công nghệ tìm kiếm tiên tiến; tiềm năng và trữ lượng; hỗ trợ quản lý và tối ưu khai thác; sử dụng năng lượng tiết kiệm hiệu quả; thu giữ, sử dụng và lưu trữ carbon (CCUS); hydrogen/ammonia xanh… Đặc biệt, VPI đang xây dựng “Hệ thống quản lý và chia sẻ tri thức dầu khí Việt Nam - Vietnam Petroleum Insights” (VPInsights) với mục tiêu đáp ứng nhu cầu tìm kiếm, nghiên cứu và chia sẻ những hiểu biết sâu sắc (insights) về dầu khí. Hệ thống bảo đảm cung cấp thông tin đầy đủ, chính xác, kịp thời với giao diện người dùng thân thiện bằng ngôn ngữ tự nhiên giúp hỏi đáp, truy cập và phân tích thông tin nhanh chóng. Hệ thống này được xây dựng trên nền tảng các tiến bộ mới nhất của trí tuệ nhân tạo (AI) thế giới như: mô hình ngôn ngữ lớn (LLM), AI tạo sinh (Generative AI) để tổng hợp tri thức và kinh nghiệm của đội ngũ chuyên gia của ngành Dầu khí Việt Nam trong hơn 60 năm qua, cùng với lượng lớn dữ liệu và tri thức dầu khí thế giới. VPInsights sẽ giúp các chuyên gia của VPI/Petrovietnam cũng như các đối tác trong và ngoài nước cùng tiếp cận, sử dụng các sản phẩm số và cộng tác, đóng góp trên hệ sinh thái chung về tri thức dầu khí - hỗ trợ việc dự báo tình hình và hoạch định giải pháp kịp thời, hiệu quả trong bối cảnh ngành năng lượng thế giới biến động không ngừng. Độc giả đọc sách tại Ebook365 - Nền tảng xuất bản sách điện tử quốc gia: https://xuatban.ebook365.vn/sang-tao-san-pham-so-ai-cung-dung-ai-ung-dung-power-bi-service-va-automl-trong-linh-vuc-dau-khi-r7P8W.html
Nghiên cứu phương pháp tìm kiếm bẫy phi cấu tạo tại Lô 09 -1, bể Cửu Long
Ngày 27/4, Viện Dầu khí Việt Nam (VPI) đã tổ chức họp đánh giá Luận án Tiến sĩ cấp Viện cho 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. Tại Lễ bảo vệ Luận án Tiến sĩ, nghiên cứu sinh Nguyễn Lâm Anh đã trình bày những kết quả nghiên cứu mới dựa trên phân tích tài liệu giếng khoan địa chấn 3D - 4C gần đây. Kết quả nghiên cứu của Luận án đã góp phần làm sáng tỏ sự khác biệt về đặc điểm trầm tích sông - hồ so với trầm tích biển về các khía cạnh tướng thạch học, điều kiện cổ môi trường lắng đọng, hình thái, kích thước và quy luận biến đổi tướng trầm tích theo không gian và thời gian. Nghiên cứu sinh Nguyễn Lâm Anh trình bày nội dung luận án Trên cơ sở đó, nghiên cứu sinh Nguyễn Lâm Anh đã đề xuất được khung địa tầng phân tập gồm hai miền hệ thống (Miền hệ thống phủ chồng cao - HAST và miền hệ thống phủ chồng thấp - LAST) áp dụng cho các thành tạo trầm tích sông - hồ. Đây là cơ sở khoa học quan trọng và hợp lý để áp dụng thử nghiệm trong nghiên cứu tìm kiếm các bẫy phi cấu tạo tại Lô 09-1, bể Cửu Long. 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. Hội đồng chúc mừng nghiên cứu sinh Nguyễn Lâm Anh đã bảo vệ thành công Luận án Tiến sĩ Về kết quả chính và đóng góp mới của Luận án, GS.TSKH. Mai Thanh Tân - Chủ tịch Hội đồng cho biết: 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 HAST và 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 bồn trũng Cửu Long. Lãnh đạo Viện Dầu khí Việt Nam chúc mừng nghiên cứu sinh Nguyễn Lâm Anh Đánh giá về cơ sở khoa học, độ tin cậy của các luận điểm và kết luận của Luận án, Hội đồng cho rằng: Luận án của nghiên cứu sinh Nguyễn Lâm Anh đã được hoàn thành dựa trên nguồn tài liệu địa chấn, giếng khoan, thạch học, cổ sinh, kết quả phân tích mẫu... rất phong phú và đa dạng. Hệ phương pháp nghiên cứu gồm các phương pháp địa chất, địa vật lý truyền thống kết hợp với cách tiếp cận mới về địa tầng phân tập hai miền hệ thống cùng với sự hỗ trợ của các phần mềm thương mại tích hợp trí tuệ nhân tạo đã đảm bảo độ tin cậy của các kết quả thu được. Kết quả thử nghiệm tại Lô 09-1 đã khẳng định được tính đúng đắn của cơ sở khoa học và thực tiễn trong phương pháp luận. Nghiên cứu sinh Nguyễn Lâm Anh tặng hoa thầy hướng dẫn PGS.TS. Hoàng Văn Quý và TS. Nguyễn Thanh Tùng Lãnh đạo Ban Tìm kiếm Thăm dò PVN chúc mừng nghiên cứu sinh Nguyễn Lâm Anh Ban Khai thác Dầu khí PVN chúc mừng nghiên cứu sinh Nguyễn Lâm Anh Hội đồng đã bỏ phiếu tán thành Luận án, đề nghị công nhận học vị Tiến sĩ chuyên ngành Kỹ thuật dầu khí cho nghiên cứu sinh Nguyễn Lâm Anh, đảm bảo tuân thủ Quy chế đào tạo trình độ tiến sĩ của Bộ Giáo dục và Đào tạo và của Viện Dầu khí Việt Nam.