MEMANFAATKAN PEMBELAJARAN MESIN UNTUK MENINGKATKAN PERAMALAN STIMULASI SUMUR DENGAN FORTECH: PROYEK PERTAMA UNTUK MENINGKATKAN PRODUKSI MINYAK DAN GAS

• Main Author: Frida Gabriella, Indira
• Format: Final Project
• Language: Indonesia
• Subjects: Pertambangan dan operasi berkaitan
• Online Access: https://digilib.itb.ac.id/gdl/view/73398
• Institution: Institut Teknologi Bandung

Penurunan produksi minyak dan gas di Indonesia selama tahun 2016 sampai 2021 adalah 4,23% dan 3,53%. Untuk menangani isu ini dan mencegah kerugian produksi yang lebih buruk di masa depan, sangat penting untuk mengembangkan metode-metode untuk meningkatkan produksi. Metode yang paling banyak digunakan untuk meningkatkan produksi adalah stimulasi sumur. Namun, banyak ditemukan stimulasi yang durasi efeknya hanya singkat, bahkan banyak yang gagal (tidak meningkatkan produksi). Permasalahan ini dapat disebabkan karena kesalahan dalam evaluasi manual dan kurangnya database untuk menganalisa rencana stimulasi. Maka, penerapan dan pengembangan digitalisasi di industri minyak dan gas segera diperlukan. Sebagai solusi dari permasalahan ini, sebuah program berbasis machine learning, ForTECH, didesain untuk mengoptimisasi hasil dari stimulasi sumur. FoTECH menggunakan Decline Cuve Analysis (DCA) dan Seasonal Auto-Regressive Integrated Moving Average (SARIMA) untuk memprediksi durasi dari efek stimulasi sumur berdasar properti reservoir dan rencana stimulasi. Dengan 2 metode ini, ForTECH dapat menganalisa jangkauan data yang luas dan menghasilkan prediksi yang terpercaya dengan akurasi minimal sebesar 89%. Selain itu, tampilan program yang mudah dipahami dan digunakan oleh pengguna dapat menjadi alat yang praktis digunakan dan efektif untuk memprediksi hasil dari stimulasi sumur. Sebagai proyek pertama, studi ini fokus ke lapangan-lapangan tua yang berada di Sumatra Selatan dengan formasi batupasir dan karbonat, dengan menggunakan data acidizing stimulation dari 2018-2019. Studi ini akan menjadi pedoman untuk pengembangan ForTECH yang dapat digunakan untuk lapangan lain dengan metode peningkatan produksi yang berbeda seperti pengeboran dan workover. Dengan menggunakan pendekatan berbasis data, ForTECH memiliki potensi yang sangat tinggi dalam memvalidasi prediksi hasil stimulasi. Sehingga, diharapkan akan mengembangkan industri minyak dan gas di Indonesia.