DEVELOPING A PREDICTIVE PROXY MODEL OF ENHANCED COAL BED METHANE CO2 INJECTION (CO2-ECBM) PROJECT - Iqbal, Mohammad
Coal Bed Methane (CBM) merupakan salah satu contributor dai suplai natural gas. Tetapi CBM hampir tidak dapat diproduksi dengan laju alir yang ekonomis melalui perolehan pimer. Salah satu metode untuk meningkatkan produksi CBM yaitu dengan injeksi CO2 ke dalam lapisan batubara (CO2-ECBM), analisis keekonomian berperan penting dalam menentukan kelayakan dari pengaplikasian metode ini. Sebuah model yang dapat memprediksi performa CO2-ECBM berdasarkan indikator keekonomian akan sangat membantu dalam studi kelayakan awal dari proyek CO2-ECBM. Studi ini berfokus pada pembuatan model proksi untuk memprediksi performa CO2-ECBM selama 10 tahun dengan Profitability Index (PI) sebagai fungsi utamanya. Beberapa parameter digunakan untuk membentuk model proksi yang terdiri dari aspek teknik dan ekonomi. Dari 23 parameter, telah dihasilkan 1104 model percobaan dengan menggunakan metode Latin Hypercube Sampling (LHS). Kontrol kualitas juga dilakukan untuk meningkatkan kualitas dari model. Model percobaan digunakan sebagai analisis sensitivitas menggunakan CMG-CMOST untuk membuat model proksi untuk prediksi performa CO2-ECBM berdasarkan PI. Model dibentuk dengan melakukan regresi pada model percobaan menggunakan CMG-CMOST. Regresi polynomial kuadrat menghasilkan model proksi paling bagus dengan R-squared 0.91. Model proksi terdisi dari 11 parameter yang dipilih dari 23 parameter berdasarkan besarnya pengaruh dari masing-masing parameter pada tornado chart di analisis Sobol. Model proksi juga memberikan error yang cukup baik yaitu dengan rata-rata error mutlak sebesar 0.149. Stelah model proksi terbentuk, maka validasi model akan dilakukan. Hasil perhitungan PI dari model proksi dibandingkan dengan hasil dari CMG-GEM simulator reservoir dengan menggunakan data CBM yang lain. Hasilnya cukup memuaskan, hasil perhitungan PI menggunakan model proksi memberikan hasil 0.614 dan hasil perhitungan dari CMG-GEM sebesar 0.571 dengan persentase kesalahan sebesar 7.5%. Berdasarkan kualitas dari model dan model validasi yang telah dilakukan, diharapkan model proksi cukup akurat untuk memprediksi PI dari sebuah poyek CO2-ECBM.