POROSITY PREDICTION USING MACHINE LEARNING MODEL: A CASE STUDY ON FIELD X

• Main Author: Satrio Pinandito, Fahmi
• Format: Final Project
• Language: Indonesia
• Subjects: Pertambangan dan operasi berkaitan
• Online Access: https://digilib.itb.ac.id/gdl/view/66515
• Institution: Institut Teknologi Bandung

Selama bertahun-tahun, semua proses dalam industri Teknik perminyakan bergantung terhadap pengambilan dan analisis dari sampel core. Coring adalah salah satu cara yang digunakan untuk mendapakan informasi yang lengkap secara vertikal mengenai inspeksi visual terhadap karakteristik reservoir. Memahami karakteristik sistem pori pada batuan reservoir membutuhkan core. Melakukan studi dan analisis terhadap sampel core dapat memberi informasi yang berguna untuk melakukan prediksi terhadap performa dari reservoir dan strategi yang dapat digunakan untuk memaksimalkan perolehan fluida hidrokarbon. Namun, kegiatan pengambilan sampel core tergolong kegiatan yang membutuhkan biaya besar, sehingga hanya dilakukan pada beberapa bagian dan interval pada sumur. Pada studi ini, metodologi praktis diajukan untuk melakukan prediksi pada sifat-sifat batuan reservoir, dalam kasus ini yaitu porositas batuan pada bagian sumur yang tidak dilakukan pengambilan sampel core dengan mencari korelasi antara data core dengan data log dengan menggunakan bantuan algoritma machine learning. Beberapa algoritma machine learning akan digunakan dan dibandingkan dan yang memberikan nilai error paling kecil akan digunakan untuk mengembangkan model yang nantinya akan digunakan untuk melakukan prediksi nilai porositas pada sumur yang tidak dilakukan pengambilan sampel core.