GRID SEARCH OPTIMIZATION: AN APPROACH FOR AUTOMATIC INFILL WELL PLACEMENT THROUGH VORONOI DIAGRAM - Wahyu Bachtiar, Rizqy
Studi ini menyajikan pendekatan inovatif untuk mengoptimalkan penempatan sumur tambahan dengan mengintegrasikan teknik pembelajaran mesin, diagram Voronoi, dan optimasi GridSearchCV. Tujuan utamanya adalah meningkatkan perolehan minyak dengan menentukan lokasi optimal untuk sumur tambahan dalam reservoir berlapis. Metodologi ini melibatkan analisis komprehensif data karakterisasi reservoir, termasuk porositas, saturasi air, dan volume pori hidrokarbon (HCPV). Model pembelajaran mesin digunakan untuk memprediksi jumlah minyak saat ini (COIP). Diagram Voronoi digunakan untuk membagi reservoir menjadi wilayah-wilayah yang dapat dikelola, masing-masing mewakili lokasi potensial untuk sumur tambahan, yang bertindak sebagai proxy untuk area drainase, sehingga memungkinkan penargetan tepat pada zona-zona dengan potensi tinggi. GridSearchCV digunakan untuk menyetel hiperparameter model pembelajaran mesin, memastikan kinerja prediktif terbaik. Pendekatan ini divalidasi melalui studi kasus di Field X, yang mencakup 24 sumur di tiga lapisan formasi: UBR, UBR-B, dan UBR-C. Studi ini menemukan bahwa metode terintegrasi ini secara signifikan meningkatkan akurasi penempatan sumur tambahan, menghasilkan peningkatan perolehan minyak dan manajemen reservoir yang lebih efisien. Hasilnya menunjukkan peningkatan substansial dalam jumlah minyak yang diprediksi setelah menambahkan sumur tambahan baru, menunjukkan efektivitas kombinasi pembelajaran mesin dengan diagram Voronoi dan optimasi GridSearchCV dalam mengoptimalkan strategi penempatan sumur. Pendekatan ini menawarkan alat yang berharga bagi insinyur reservoir untuk memaksimalkan perolehan hidrokarbon dan meningkatkan perencanaan pengembangan lapangan.