INFILL WELL LOCATION SELECTION USING PRODUCTIVE OIL ZONE DATA ANALYSIS WITH MACHINE LEARNING
Telah diketahui bahwa pengeboran sumur infill dapat meningkatkan recovery minyak dan gas dengan meningkatkan produksi minyak dan gas karena sebagian besar reservoir di dunia nyata tidak homogen. Dengan meningkatnya permintaan energi dan kenaikan harga minyak dan gas alam, semakin banyak lapangan m...
Saved in:
| Main Author: | |
|---|---|
| Format: | Final Project |
| Language: | Indonesia |
| Online Access: | https://digilib.itb.ac.id/gdl/view/56117 |
| Tags: |
Add Tag
No Tags, Be the first to tag this record!
|
| Institution: | Institut Teknologi Bandung |
| Language: | Indonesia |
| Summary: | Telah diketahui bahwa pengeboran sumur infill dapat meningkatkan recovery minyak dan gas dengan
meningkatkan produksi minyak dan gas karena sebagian besar reservoir di dunia nyata tidak homogen. Dengan
meningkatnya permintaan energi dan kenaikan harga minyak dan gas alam, semakin banyak lapangan minyak di
seluruh dunia yang menjalani pengeboran infill. Untuk sebagian besar reservoir minyak konvensional, simulasi
numerik dapat berhasil memprediksi dan mengekstrak informasi berharga tentang lokasi optimal sumur. Namun,
karena karakter reservoir, hasil simulasi numerik dalam beberapa kasus tidak berhasil.
Machine learning akhir-akhir ini mendapat perhatian karena tidak memerlukan model fisik tertentu, namun dapat
memberikan perkiraan yang baik jika datanya cukup. Karena fiturnya, machine learning memiliki penerapan
yang kuat di Lapangan X. Metode yang digunakan dalam penelitian ini memungkinkan operator mengidentifikasi
lokasi terbaik untuk pengeboran infill guna mengoptimalkan penempatan sumur dan juga membantu operator
mendapatkan manfaat dari data yang mereka kumpulkan sebelumnya dengan cara yang hemat biaya. |
|---|