AI và cuộc tái định hình ngành công nghiệp dầu mỏ thế giới

Từ việc phân tích dữ liệu địa chất, tối ưu hóa hoạt động khoan cho đến dự đoán sự cố thiết bị, AI đang từng bước trở thành “bộ não số” của các mỏ dầu hiện đại. Nhiều tập đoàn năng lượng lớn cho rằng công nghệ này có thể giúp ngành dầu khí tiết kiệm hàng trăm tỷ USD chi phí trong thập niên tới, đồng thời nâng cao hiệu suất và độ an toàn của hoạt động khai thác.

Ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong thăm dò và khai thác dầu mỏ

Trong chuỗi giá trị của ngành dầu khí, hoạt động thăm dò và khai thác luôn là khâu phức tạp và tốn kém nhất. Quá trình này đòi hỏi phải xử lý khối lượng dữ liệu địa chất khổng lồ, đồng thời đưa ra các quyết định kỹ thuật có độ chính xác cao nhằm bảo đảm hiệu quả kinh tế cũng như an toàn vận hành.

Chính vì vậy, AI ngày càng được xem là công cụ quan trọng giúp nâng cao hiệu suất khai thác và tối ưu hóa quá trình ra quyết định trong ngành năng lượng. Theo các chuyên gia tại Hội nghị năng lượng quốc tế CERAWeek tổ chức tại Houston (Mỹ) năm 2025, AI đang góp phần rút ngắn đáng kể thời gian phân tích dữ liệu địa chất và tối ưu hóa hoạt động khoan dầu.

Các hệ thống AI có khả năng xử lý khối lượng dữ liệu khổng lồ từ các khảo sát địa chấn, cảm biến giếng khoan và thiết bị đo lường trong mỏ dầu. Trong khi trước đây việc phân tích dữ liệu địa chấn ngoài khơi có thể mất từ 6 tháng đến 1 năm, thì với sự hỗ trợ của AI và hệ thống tính toán hiệu năng cao, quá trình này có thể hoàn thành chỉ trong khoảng 8 - 12 tuần.

Tập đoàn năng lượng BP (Anh) là một trong những doanh nghiệp tiên phong trong việc áp dụng AI vào hoạt động khai thác dầu khí. Tập đoàn sử dụng các thuật toán học máy để phân tích dữ liệu địa chất và điều chỉnh hướng mũi khoan trong quá trình khoan sâu dưới lòng đất.

Nhờ đó, các kỹ sư có thể lựa chọn tuyến khoan tối ưu, hạn chế rủi ro kỹ thuật và nâng cao hiệu suất khai thác. Tại Mỹ, Devon Energy - một trong những nhà khai thác dầu đá phiến lớn - cũng đã triển khai các mô hình AI để phân tích cấu trúc địa chất và phát hiện các đứt gãy trong lòng đất.

Theo báo cáo của công ty, việc ứng dụng AI đã giúp cải thiện khoảng 15% hiệu suất khoan tại một số mỏ dầu đá phiến quan trọng ở Bắc Mỹ. Đây là mức cải thiện đáng kể, nếu xét đến chi phí đầu tư lớn của mỗi giếng khoan dầu khí.

Không chỉ trong hoạt động khoan thăm dò, AI còn được ứng dụng rộng rãi trong việc giám sát và bảo trì cơ sở hạ tầng dầu khí. Chevron - một trong những tập đoàn năng lượng lớn nhất thế giới của Mỹ - đang thử nghiệm sử dụng các thiết bị bay không người lái tích hợp AI để kiểm tra giàn khoan và hệ thống đường ống ngoài khơi. Các thiết bị này có thể phát hiện sớm rò rỉ dầu hoặc khí, đồng thời kiểm tra các khu vực nguy hiểm mà con người khó tiếp cận.

Ngoài ra, nhiều hệ thống phân tích dữ liệu hiện đại còn được triển khai để theo dõi hoạt động của giếng dầu theo thời gian thực. Một giếng dầu hiện đại có thể được trang bị hàng nghìn cảm biến đo áp suất, nhiệt độ và tốc độ dòng chảy. Dữ liệu từ các cảm biến này được truyền liên tục về trung tâm điều hành, nơi các thuật toán AI sẽ phân tích và phát hiện những biến động bất thường trong hệ thống.

Một ví dụ tiêu biểu là nền tảng AI do tập đoàn công nghệ năng lượng toàn cầu SLB (trước đây là Schlumberger) phát triển. Hệ thống này có thể tự động phân tích dữ liệu giếng dầu, dự đoán sự cố kỹ thuật và đề xuất các giải pháp vận hành tối ưu.

Theo SLB, các AI agent (tác nhân AI) trong hệ thống có thể hoạt động như trợ lý kỹ thuật số cho các kỹ sư dầu khí, giúp họ xử lý và diễn giải dữ liệu địa chất nhanh hơn. Sự phát triển của các nền tảng AI cũng giúp các công ty dầu khí xem xét lại những mỏ dầu trước đây từng bị đánh giá là quá khó hoặc quá tốn kém để khai thác.

Nhờ khả năng phân tích dữ liệu địa chất với độ chính xác cao, nhiều khu vực từng bị bỏ qua đang được đưa trở lại bản đồ khai thác năng lượng toàn cầu. Theo các chuyên gia năng lượng, một giàn khoan dầu hiện đại có thể tạo ra hàng terabyte dữ liệu mỗi ngày từ hệ thống cảm biến và thiết bị đo lường. Nếu được phân tích hiệu quả, nguồn dữ liệu này có thể giúp các công ty tối ưu hóa hoạt động khai thác, giảm thời gian dừng giàn khoan và nâng cao hiệu suất sản xuất.

Chuyển đổi số và cuộc đua công nghệ trong ngành dầu khí

Cùng với việc ứng dụng AI trong hoạt động khai thác, nhiều tập đoàn năng lượng lớn trên thế giới cũng đang đẩy mạnh đầu tư vào các chương trình chuyển đổi số và nghiên cứu công nghệ. Một trong những dự án đáng chú ý là Trung tâm Kỹ thuật và Đổi mới ENGINE của Chevron tại Bengaluru (Ấn Độ).

Năm 2025, Chevron đã mở rộng trung tâm này lên diện tích khoảng 2,9ha, biến nơi đây thành một trong những cơ sở nghiên cứu công nghệ năng lượng lớn nhất của tập đoàn bên ngoài nước Mỹ.

Trung tâm ENGINE sử dụng các hệ thống tính toán hiệu năng cao để mô phỏng cấu trúc địa chất và xây dựng các mô hình digital twin (bản sao số) của các mỏ dầu và nhà máy năng lượng. Thông qua các mô hình này, các kỹ sư có thể theo dõi hoạt động của mỏ dầu theo thời gian thực và thử nghiệm nhiều kịch bản vận hành khác nhau trước khi áp dụng vào thực tế.

Theo Chevron, mục tiêu của chương trình chuyển đổi số này là giúp tập đoàn tiết kiệm khoảng 3 tỷ USD chi phí toàn cầu vào năm 2026 thông qua việc tối ưu hóa quy trình vận hành và giảm thiểu rủi ro kỹ thuật.

Không chỉ Chevron, nhiều công ty dịch vụ dầu khí lớn như Baker Hughes, Halliburton và SLB cũng đang tăng cường đầu tư vào các nền tảng dữ liệu và AI. Trong bối cảnh nhu cầu khoan dầu tại một số khu vực có dấu hiệu chững lại, các doanh nghiệp này đang tìm kiếm những lĩnh vực tăng trưởng mới thông qua các dịch vụ công nghệ và hạ tầng dữ liệu.

Theo các nhà phân tích năng lượng, xu hướng này phản ánh một sự thay đổi quan trọng trong cấu trúc của ngành dầu khí. Nếu trước đây, lợi thế cạnh tranh chủ yếu dựa trên trữ lượng tài nguyên và năng lực khai thác, thì trong tương lai, khả năng xử lý dữ liệu và phát triển công nghệ có thể trở thành yếu tố quyết định.

Một báo cáo của công ty nghiên cứu năng lượng Rystad Energy cho thấy các sáng kiến số hóa trong ngành dầu khí, bao gồm AI, phân tích dữ liệu lớn và hệ thống cảm biến thông minh, có thể giúp ngành này tiết kiệm hơn 320 tỷ USD chi phí trong vòng 5 năm tới.

Các công nghệ này được áp dụng trong nhiều lĩnh vực như dự đoán bảo trì thiết bị, tối ưu hóa lịch vận hành giàn khoan và mô phỏng hoạt động của mỏ dầu. Nhờ đó, các công ty có thể giảm đáng kể thời gian dừng hoạt động của giàn khoan - yếu tố thường gây tổn thất lớn trong quá trình khai thác.

Ngoài lợi ích kinh tế, AI còn góp phần nâng cao mức độ an toàn trong ngành dầu khí. Các hệ thống phân tích dữ liệu có thể phát hiện sớm rò rỉ dầu hoặc khí, trong khi robot và thiết bị bay không người lái giúp kiểm tra các khu vực nguy hiểm mà con người khó tiếp cận.

Bên cạnh đó, sự phát triển của AI cũng đang làm thay đổi cơ cấu lực lượng lao động trong ngành năng lượng. Nhu cầu đối với các kỹ sư dữ liệu, chuyên gia AI và nhà khoa học địa chất số đang gia tăng, trong khi nhiều công việc mang tính lặp lại trong vận hành mỏ dầu dần được tự động hóa.

Theo các chuyên gia, trong tương lai gần, kỹ sư dầu khí sẽ không chỉ làm việc với các thiết bị cơ khí mà còn phải phối hợp với các hệ thống AI để đưa ra quyết định vận hành.

Từ những phân tích trên có thể thấy rằng, AI đang từng bước trở thành một trong những động lực công nghệ quan trọng của ngành công nghiệp dầu khí hiện đại. Sau hơn 1 thế kỷ phát triển, ngành dầu khí đang bước vào giai đoạn chuyển mình mạnh mẽ dưới tác động của cuộc cách mạng công nghệ số.

Những giàn khoan khổng lồ và hệ thống đường ống dẫn dầu vẫn là biểu tượng quen thuộc của ngành công nghiệp này, nhưng phía sau chúng ngày càng xuất hiện nhiều thuật toán, trung tâm dữ liệu và hệ thống AI.

Trong bối cảnh nhu cầu năng lượng toàn cầu tiếp tục tăng và áp lực chuyển dịch năng lượng ngày càng lớn, khả năng khai thác hiệu quả các nguồn tài nguyên hiện có sẽ đóng vai trò quan trọng đối với tương lai của ngành dầu khí.

Trong quá trình đó, AI nổi lên như một trong những công cụ công nghệ quan trọng nhất, góp phần định hình phương thức khai thác năng lượng của thế giới trong những thập niên tới./.