Ngày 1: CƠ SỞ PHÂN TÍCH DỮ LIỆU TRONG CÔNG NGHỆ MỎ

Học Phần 1: Giới thiệu & Tổng quan về Data Analytics trong Kỹ thuật Mỏ

- Vai trò của Analytics trong Reservoir Engineering

- Phân loại dữ liệu: thời gian, không gian, đo lường sản xuất, thử vỉa - Data- Driven vs. Physics-Based Approaches

Học phần 2: Chuẩn bị & Làm sạch Dữ liệu (Data Wrangling)

- Xử lý dữ liệu giếng, dữ liệu lịch sử sản xuất

- Phát hiện và xử lý dữ liệu sai lệch, thiếu, không nhất quán

- Các kỹ thuật: smoothing, interpolation, normalization.

Học phần 3: Kỹ thuật Phân tích Thống kê & Visualization

- Exploratory Data Analysis (EDA)

- Correlation Matrix, Principal Component Analysis (PCA)

- Visualization tools: crossplots, bubble maps, temporal plots.

Học phần 4: Case Study #1: (Do Doanh Nghiệp đề xuất dữ liệu mẫu)

- Phân tích dữ liệu sản xuất để nhận diện vấn đề suy giảm sản lượng

​ ​+ Input: dữ liệu oil/gas rate, pressure, thời gian shut-in

​ ​+ Output: xác định nguyên nhân production drop-off

Ngày 2: KIẾN TRÚC DỮ LIỆU, KIỂM TRA CHẤT LƯỢNG & PHÂN BỔ SẢN LƯỢNG.

Học Phần 1: Kiến trúc dữ liệu Production & Governance

- Mô hình dữ liệu sản xuất (well–meter–stream–facility–events)

- Chuẩn hóa đơn vị, timestamp, timezone; xây mapping dữ liệu

Học phần 2: Data Quality & Reconciliation

- Làm sạch dữ liệu SCADA/PI: resampling, spike filter, gap-filling

- Mass balance separator/export; audit & kiểm tra bias đo lường.

Học phần 3: Production Allocation căn bản

- Mô hình phân bổ theo test/meter/hybrid; shrinkage, GOR

- Viết engine phân bổ & báo cáo variance.

Học phần 4: KPI vận hành & Production Control Tower

- Tính toán: Deferment, Uptime, GOR, Flaring, Energy Intensity.

- Thực hành xây dựng Control Tower bằng Excel & Copilot. (Học viên thiết kế dashboard phân bổ sản lượng, xác định nguyên nhân sai lệch, đưa ra đề xuất tối ưu vận hành…).