ASSISTED HISTORY MATCHING AND PROBABILISTIC FORECASTING FOR “X” 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...

Full description

Saved in:
Bibliographic Details
Main Author: Yaqin, Azrul
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 “X” 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 “X” 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 “X” FIELD
title_short ASSISTED HISTORY MATCHING AND PROBABILISTIC FORECASTING FOR “X” FIELD
title_full ASSISTED HISTORY MATCHING AND PROBABILISTIC FORECASTING FOR “X” FIELD
title_fullStr ASSISTED HISTORY MATCHING AND PROBABILISTIC FORECASTING FOR “X” FIELD
title_full_unstemmed ASSISTED HISTORY MATCHING AND PROBABILISTIC FORECASTING FOR “X” FIELD
title_sort assisted history matching and probabilistic forecasting for “x” field
url https://digilib.itb.ac.id/gdl/view/67546
_version_ 1822933377415643136