FOLD OF INCREASE PREDICTION IN A HYDRAULICALLY FRACTURED RESERVOIR USING ADAPTIVE NEURO FUZZY INFERENCE SYSTEM

• Main Author: Adam Firdaus, Gama
• Format: Final Project
• Language: Indonesia
• Subjects: Pertambangan dan operasi berkaitan
• Online Access: https://digilib.itb.ac.id/gdl/view/54570
• Institution: Institut Teknologi Bandung

Dalam suatu proyek perekahan hidrolik, terdapat banyak faktor yang perlu dipertimbangkan untuk mendapatkan hasil yang optimum. Contohnya adalah sejarah perekahan, persebaran proppant, properti fluida, desain perekahan, aspek geologi dan karakter reservoir. Suatu parameter yang umum digunakan untuk mengukur keberhasilan perekahan hidrolik adalah Fold of Increase (FOI), yang merupakan perbandingan antara productivity index setelah perekahan dengan sebelum perekahan. Namun sayangnya tidak ada suatu persamaan yang menghubungkan faktor-faktor diatas yang dapat menghasilkan nilai FOI. Solusi untuk menyelesaikan masalah ini adalah dengan menggunakan Artificial Intelligence (AI). Tulisan ini membahas mengenai aplikasi dari Adaptive Neuro Fuzzy Inference System (ANFIS) yang merupakan salah satu metode dalam AI untuk mengenali pola suatu data dan memprediksi nilai FOI sebagai output. Untuk mendapatkan hasil yang akurat, diperlukan kemampuan yang cermat untuk mengolah data serta membangun model ANFIS yang baik. Studi ini menyajikan suatu teknik penghitungan FOI yang mudah dan cepat pada sumur yang distimulasi dengan cara perekahan hidrolik. Hasil yang didapatkan dapat menjadi referensi tambahan bagi para engineer di lapangan sebelum memulai perekahan. Dengan error tidak lebih dari 1,319%, ANFIS berhasil memprediksi nilai FOI dengan sangat baik. Model ANFIS dalam studi ini diharapkan dapat digunakan untuk sumur-sumur lain yang distimulasi secara perekahan hidrolik.