Rahul Jha - Linh hồn công nghệ của ExxonMobil

Hiện tại, trên cương vị Giám đốc Vận hành Vật tư tại Midland (Texas, Hoa Kỳ), Rahul Jha đã dẫn dắt việc triển khai hệ thống quản lý SAP của ExxonMobil tại lưu vực Permian. Ông thành công trong việc chuẩn hóa quy trình, nâng cao năng lực kiểm soát tồn kho, tối ưu hóa chuỗi cung ứng và bảo đảm vật tư luôn sẵn sàng cho các hoạt động khai thác trọng điểm.

Sự nghiệp của Rahul Jha tập trung vào kỹ thuật và quản lý vận hành trong lĩnh vực dầu khí phi truyền thống, đặc biệt là tối ưu hóa thu hồi hydrocarbon từ các hệ thống cát dầu phức tạp. Tại dự án cát dầu Kearl của Imperial Oil (công ty liên kết của ExxonMobil), các chiến lược điều phối theo thời gian thực và quản lý điểm nghẽn của ông đã góp phần đưa sản lượng đạt mức kỷ lục 270.000 thùng/ngày vào năm 2023 và tiếp tục tăng lên 281.000 thùng/ngày năm 2024.

Rahul Jha là một nhà lãnh đạo kỹ thuật và vận hành xuất sắc tại ExxonMobil

Cốt lõi trong thành công này là việc phát triển phương pháp “Biểu đồ giới hạn động”. Giải pháp đột phá này cho phép xác định chính xác các điểm nghẽn hệ thống, đồng bộ hóa giữa các đơn vị khai thác và xử lý, từ đó đưa ra quyết định vận hành hằng ngày dựa trên công suất tích hợp thực tế.

Ông còn tiên phong ứng dụng điều khiển quá trình tiên tiến và học máy (machine learning) để tối ưu hóa hệ thống xử lý bọt bitumen (công đoạn tách bitumen khỏi nước và chất rắn bằng dung môi). Nhờ đó, nhà máy cải thiện rõ rệt về tỷ lệ thu hồi, hiệu quả sử dụng dung môi và độ ổn định vận hành, mang lại giá trị kinh tế lớn.

Rahul Jha là đồng tác giả của nhiều bằng sáng chế công nghệ liên quan đến xử lý cát dầu và hệ thống đo lường tiên tiến. Ông cũng là tác giả của nhiều công trình nghiên cứu trên các tạp chí khoa học uy tín như Energy & Fuels hay Colloids & Surfaces A.

Nội dung lược dịch cuộc phỏng vấn của hãng thông tấn AFP dưới đây sẽ phân tích sâu cách kỷ luật kỹ thuật, các công cụ AI và tư duy hệ thống đang được Rahul Jha ứng dụng để cải thiện hiệu suất và khả năng thu hồi và độ tin cậy trong hoạt động dầu khí phi truyền thống.

AFP: Ông đã dẫn dắt nhiều sáng kiến kỹ thuật trong các khâu khai thác, xử lý bọt bitumen và lập kế hoạch khai thác cát dầu phi truyền thống. Cách tiếp cận của ông đối với việc nâng cao khả năng thu hồi hydrocarbon đã thay đổi như thế nào?

Rahul Jha (RJ): Việc cải thiện thu hồi bitumen giúp tăng sản lượng với chi phí tối thiểu, đồng thời giảm cường độ phát thải khí nhà kính. Tôi tiếp cận thách thức này theo nguyên tắc “dữ liệu quan trọng hơn ý kiến”, ứng dụng phân tích thống kê để tìm ra các yếu tố then chốt ảnh hưởng đến khả năng thu hồi. Sau đó, dựa trên nguyên lý Pareto, tôi tập trung định lượng và tối ưu hóa từ 3-4 yếu tố có thể kiểm soát. Trong hầu hết các trường hợp, việc này đã đủ để tạo ra phần lớn hiệu quả cải tiến.

AFP: Tại cơ sở cát dầu Kearl của Imperial Oil, ông đã góp phần đạt mức sản lượng kỷ lục. Những thay đổi vận hành quan trọng nào đã tạo ra bước nhảy vọt về hiệu suất đó?

RJ: Thành tích này đến từ việc xây dựng các quy trình, hệ thống nhân sự và cơ chế phối hợp giúp đội ngũ vận hành 24/7 luôn tập trung vào các điểm nghẽn chính của hệ thống khai thác. Nhóm phối hợp chặt chẽ với nhiều bộ phận để xử lý kịp thời các vấn đề trong cả nhà máy và mỏ khai thác, giúp cơ sở duy trì trạng thái vận hành tối ưu.

Một đổi mới quan trọng là việc phát triển “Biểu đồ giới hạn động”, được cập nhật theo thời gian thực để xác định điểm nghẽn trong hệ thống khai thác tích hợp phức tạp. Công cụ này giúp các nhóm kỹ thuật và vận hành nhìn rõ các yếu tố đang giới hạn sản lượng, từ đó tập trung vào những can thiệp mang lại hiệu quả lớn nhất.

AFP: “Biểu đồ giới hạn động” đã thay đổi cách quản lý điểm nghẽn như thế nào?

RJ: Công cụ này được xây dựng dựa trên nhiều dữ liệu đầu vào từ nhiều năm kinh nghiệm vận hành, kiến thức quy trình và hiểu biết hệ thống. Những kiến thức chuyên môn đó được chuyển hóa thành một sơ đồ trực quan, giúp các nhóm vận hành nhanh chóng xác định đúng điểm nghẽn và các “đòn bẩy vận hành” để giải quyết chúng. Nhờ vậy, việc ra quyết định trở nên nhanh hơn và hiệu quả hơn trong tối đa hóa sản lượng cũng như thu hồi cát dầu.

AFP: Hoạt động khai thác cát dầu bao gồm nhiều hệ thống liên kết chặt chẽ. Ông làm thế nào để tối ưu toàn bộ hệ thống thay vì từng đơn vị riêng lẻ?

RJ: Chúng tôi sử dụng Biểu đồ giới hạn động để xác định điểm nghẽn trên toàn bộ các hệ thống con chính, thay vì chỉ tập trung vào một đơn vị. Đồng thời, các hướng dẫn vận hành và “đòn bẩy tối ưu hóa” cũng được xây dựng nhằm giúp các nhóm đưa ra quyết định theo hướng tối ưu hóa toàn hệ thống thay vì tối ưu hóa ở cấp độ từng đơn vị.

AFP: Công việc của ông trong tối ưu hóa xử lý bọt bitumen cho thấy vai trò quan trọng của kiểm soát bề mặt phân cách, cân bằng dung môi và năng lượng trộn. Những yếu tố này ảnh hưởng thế nào đến khả năng thu hồi?

RJ: Chúng tôi sử dụng phân tích thống kê để xác định các biến số chính ảnh hưởng đến khả năng thu hồi, sau đó triển khai điều khiển quá trình đa biến bằng phương pháp Điều khiển Ma trận Động (DMC). Cách tiếp cận này cho phép nhà máy vận hành gần hơn với trạng thái tối ưu, giúp nâng cao khả năng thu hồi và giảm thất thoát dung môi.

AFP: Ông tiếp cận bài toán cân bằng giữa khả năng thu hồi, chi phí và hiệu quả môi trường như thế nào?

RJ: Tôi tiếp cận theo hướng một bài toán tối ưu hóa tích hợp, bởi khả năng thu hồi, chi phí và hiệu quả môi trường có mối liên hệ chặt chẽ với nhau. Khi khả năng thu hồi được cải thiện, hệ thống sẽ tạo ra nhiều sản phẩm giá trị hơn từ cùng một lượng nguyên liệu, năng lượng và dung môi đầu vào. Điều đó đồng thời giúp giảm chi phí trên mỗi đơn vị sản phẩm và cải thiện hiệu quả môi trường.

AFP: Ông đã ứng dụng học máy và các công nghệ điều khiển tiên tiến trong môi trường vận hành thực tế. Những công cụ này tạo ra giá trị lớn nhất ở đâu?

RJ: Học máy và điều khiển tiên tiến tạo ra giá trị lớn nhất trong những lĩnh vực mà chất lượng sản phẩm hoặc khả năng thu hồi phụ thuộc vào nhiều biến số tương tác phức tạp và khó tối ưu hóa thủ công. Trong trường hợp của tôi, công việc bắt đầu từ phân tích dữ liệu để xác định các yếu tố ảnh hưởng đến chất lượng sản phẩm, sau đó áp dụng học tăng cường để cải thiện hiệu suất.

Để triển khai thành công, cần có hệ thống cảm biến đáng tin cậy, hiểu biết sâu về quy trình công nghệ, đội ngũ vận hành có tư duy cải tiến liên tục và ban lãnh đạo sẵn sàng chấp nhận mức độ rủi ro vận hành có kiểm soát.

ExxonMobil chuyển đổi số ngành năng lượng thông qua các giải pháp AI

AFP: Vai trò của ông trong việc triển khai hệ thống quản lý vật tư dựa trên SAP của ExxonMobil phản ánh một khía cạnh khác của năng lực lãnh đạo vận hành. Khả năng hiển thị vật tư và kỷ luật logistics ảnh hưởng như thế nào tới độ tin cậy khai thác trong các hoạt động thượng nguồn?

RJ: Một trong những kỹ năng lãnh đạo mà tôi đã phát triển là khả năng giữ bình tĩnh, đánh giá các đánh đổi và đưa ra quyết định đúng đắn ngay cả khi thông tin chưa đầy đủ. Kỹ năng đó đặc biệt hữu ích trong việc triển khai hiệu quả hệ thống SAP trên các tài sản tại lưu vực Permian. Hệ thống này giúp chúng tôi có khả năng theo dõi vật tư tốt hơn rất nhiều giữa các kho và bãi chứa, với dữ liệu cập nhật theo thời gian thực giúp bảo đảm đúng vật tư được chuyển tới đúng bộ phận vào đúng thời điểm. Nó cũng cho phép chúng tôi quản lý các chỉ số KPI quan trọng hiệu quả hơn, xác định nguyên nhân gốc rễ của các chậm trễ về vật tư và giải quyết chúng một cách có hệ thống hơn.

AFP: Ông là đồng tác giả của nhiều sáng chế được cấp bằng sáng chế. Những đóng góp này hỗ trợ việc giải quyết các thách thức vận hành như thế nào?

RJ: Các bằng sáng chế của tôi tập trung vào các giải pháp thực tiễn cho những thách thức về độ tin cậy và khả năng thu hồi. Một sáng chế sử dụng công nghệ hồng ngoại (IR) để giám sát đường ống liên tục, giúp phát hiện sớm hiện tượng thành ống bị mỏng hoặc nguy cơ hỏng hóc, cải thiện kế hoạch sửa chữa và giảm rủi ro an toàn quy trình trong môi trường dung môi có khả năng cháy rất cao. Sáng chế khác tập trung vào việc thu hồi nước nóng từ một dòng chất rất khó xử lý chứa asphaltene, chất rắn và nước. Việc thu hồi lượng nước này có thể cải thiện hiệu quả năng lượng trong quá trình xử lý cát dầu vốn tiêu tốn rất nhiều năng lượng.

AFP: Khi các hoạt động dầu khí phi truyền thống tiếp tục phát triển, theo ông cần những năng lực và mô hình vận hành nào để duy trì các cải thiện về khả năng thu hồi, hiệu quả và độ tin cậy hệ thống?

RJ: Tôi cho rằng ngành này sẽ cần mức độ thiết bị đo lường cao hơn, ứng dụng rộng rãi hơn các công nghệ học máy và các hệ thống điều khiển tiên tiến để tiến tới tự động hóa sâu hơn. Ngoài ra, robot cũng sẽ đóng vai trò lớn trong giám sát, theo dõi tình trạng thiết bị, kiểm tra và sửa chữa từ xa. Về lâu dài, mô hình này sẽ giúp các cơ sở khai thác an toàn hơn, đáng tin cậy hơn và hiệu quả hơn.