ASSISTED HISTORY MATCHING AND PROBABILISTIC FORECASTING FOR âXâ FIELD
Tujuan dari history matching adalah untuk mendapatkan model reservoir dengan error terkecil antara data simulasi dan data historis. Dalam melakukan histori matching model reservoir, terdapat beberapa proses penyesuaian parameter reservoir, seperti kekuatan akuifer, transmisibilitas, luas batuan, per...
Saved in:
Main Author: | |
---|---|
Format: | Final Project |
Language: | Indonesia |
Subjects: | |
Online Access: | https://digilib.itb.ac.id/gdl/view/67546 |
Tags: |
Add Tag
No Tags, Be the first to tag this record!
|
Institution: | Institut Teknologi Bandung |
Language: | Indonesia |
id |
id-itb.:67546 |
---|---|
spelling |
id-itb.:675462022-08-23T15:06:59ZASSISTED HISTORY MATCHING AND PROBABILISTIC FORECASTING FOR âXâ FIELD Yaqin, Azrul Pertambangan dan operasi berkaitan Indonesia Final Project Pencocokan Riwayat dibantu, Latin Hypercube, Particle Swarm Optimization, Perkiraan probabilistik INSTITUT TEKNOLOGI BANDUNG https://digilib.itb.ac.id/gdl/view/67546 Tujuan dari history matching adalah untuk mendapatkan model reservoir dengan error terkecil antara data simulasi dan data historis. Dalam melakukan histori matching model reservoir, terdapat beberapa proses penyesuaian parameter reservoir, seperti kekuatan akuifer, transmisibilitas, luas batuan, permeabilitas relatif, sifat statis, dll. Umumnya proses ini dilakukan secara manual dan membutuhkan waktu pemrosesan yang lama. Untuk mengatasi masalah ini, ada proses pencocokan riwayat yang dibantu oleh strategi otomatis untuk pencocokan riwayat. Dalam Menentukan Parameter ketidakpastian, analisis sensitivitas dilakukan untuk mendeteksi parameter reservoir yang paling berpengaruh terhadap kinerja reservoir. Proses sensivity ini dilakukan dengan menggunakan algoritma latin Hypercube yang akan membantu dalam mengidentifikasi parameter-parameter yang berpengaruh dan kurang berpengaruh dalam proses history matching. Kemudian Algoritma Particle swarm Optimization digunakan dalam proses optimisasi untuk meminimalisir nilai perbedaan antara data sejarah dan perhitungan. Terdapat 12 variable ketidakpastian yang di gunakan dalam proses history matching, dimana parameter yang memiliki pengaruh secara signifikan diantaranya adalah permeabilitas, Relatif permeabilitas pada region tertentu dan ketebalan aquifer. Perkiraan probabilistik dilakukan pada model yang telah matching dengan perkiraan selama 25 tahun. Perkiraan probabilistik ini dimaksudkan untuk memperoleh hasil produksi minyak yang optimal dengan niali RF yang maksimal. Hasil Produksi Minyak yang maksimum didapatkan dengan menggunakan scenarion work over dan penambahan infill wells serta melakukan re-in pada beberapa sumur dengan potensi produksi minyak yang tinggi. Hasilnya diperoleh model dengan nilai RF sebesar 38.17% . text |
institution |
Institut Teknologi Bandung |
building |
Institut Teknologi Bandung Library |
continent |
Asia |
country |
Indonesia Indonesia |
content_provider |
Institut Teknologi Bandung |
collection |
Digital ITB |
language |
Indonesia |
topic |
Pertambangan dan operasi berkaitan |
spellingShingle |
Pertambangan dan operasi berkaitan Yaqin, Azrul ASSISTED HISTORY MATCHING AND PROBABILISTIC FORECASTING FOR âXâ FIELD |
description |
Tujuan dari history matching adalah untuk mendapatkan model reservoir dengan error terkecil antara data simulasi dan data historis. Dalam melakukan histori matching model reservoir, terdapat beberapa proses penyesuaian parameter reservoir, seperti kekuatan akuifer, transmisibilitas, luas batuan, permeabilitas relatif, sifat statis, dll. Umumnya proses ini dilakukan secara manual dan membutuhkan waktu pemrosesan yang lama. Untuk mengatasi masalah ini, ada proses pencocokan riwayat yang dibantu oleh strategi otomatis untuk pencocokan riwayat. Dalam Menentukan Parameter ketidakpastian, analisis sensitivitas dilakukan untuk mendeteksi parameter reservoir yang paling berpengaruh terhadap kinerja reservoir. Proses sensivity ini dilakukan dengan menggunakan algoritma latin Hypercube yang akan membantu dalam mengidentifikasi parameter-parameter yang berpengaruh dan kurang berpengaruh dalam proses history matching. Kemudian Algoritma Particle swarm Optimization digunakan dalam proses optimisasi untuk meminimalisir nilai perbedaan antara data sejarah dan perhitungan. Terdapat 12 variable ketidakpastian yang di gunakan dalam proses history matching, dimana parameter yang memiliki pengaruh secara signifikan diantaranya adalah permeabilitas, Relatif permeabilitas pada region tertentu dan ketebalan aquifer. Perkiraan probabilistik dilakukan pada model yang telah matching dengan perkiraan selama 25 tahun. Perkiraan probabilistik ini dimaksudkan untuk memperoleh hasil produksi minyak yang optimal dengan niali RF yang maksimal. Hasil Produksi Minyak yang maksimum didapatkan dengan menggunakan scenarion work over dan penambahan infill wells serta melakukan re-in pada beberapa sumur dengan potensi produksi minyak yang tinggi. Hasilnya diperoleh model dengan nilai RF sebesar 38.17% . |
format |
Final Project |
author |
Yaqin, Azrul |
author_facet |
Yaqin, Azrul |
author_sort |
Yaqin, Azrul |
title |
ASSISTED HISTORY MATCHING AND PROBABILISTIC FORECASTING FOR âXâ FIELD |
title_short |
ASSISTED HISTORY MATCHING AND PROBABILISTIC FORECASTING FOR âXâ FIELD |
title_full |
ASSISTED HISTORY MATCHING AND PROBABILISTIC FORECASTING FOR âXâ FIELD |
title_fullStr |
ASSISTED HISTORY MATCHING AND PROBABILISTIC FORECASTING FOR âXâ FIELD |
title_full_unstemmed |
ASSISTED HISTORY MATCHING AND PROBABILISTIC FORECASTING FOR âXâ FIELD |
title_sort |
assisted history matching and probabilistic forecasting for âxâ field |
url |
https://digilib.itb.ac.id/gdl/view/67546 |
_version_ |
1822933377415643136 |