Art Original

Optimasi Polymer Flooding Menggunakan Genetic Algorithm

---

Polymer flooding merupakan salah satu metode EOR yang dianggap memiliki efektivitas yang baik dalam meningkatkan perolehan minyak hingga 50% atau lebih. Melihat keberhasilan tersebut,penting dilakukan penelitian untuk mencapai kondisi optimum dalam meningkatkan perolehan minyak dengan cara melakukan optimasi terhadap parameter – parameter yang mempengaruhi keberhasilan polymer flooding tersebut agar dapat memberikan informasi serta menjadi pertimbangan saat menentukan skema baru dalam implementasi polymer flooding di masa yang akan datang. Penelitian ini dilakukan bertujuan untuk mendapatkan nilai optimum dari Recovery Factor dan nilai terbaik dari parameter PV, Injection Rate, Injection Time, dan Injection Pressure, Adsorption, Residual Resistance Factor (RRF), dan Innacessible Pore Volume (IPV) yang dihasilkan melalui optimasi menggunakan Genetic Algorithm dengan 3 rasio Training dan Testing 70 : 30, 80 : 20 dan 90 : 10 menggunakan 1000 dataset. Nilai terbaik yang didapatkan untuk masing – masing parameter yaitu pada rasio 90 : 10 yang merupakan model terbaik dengan acuan nilai error terendah dengan RSME sebesar 0.241104 dan nilai MAPE sebesar 19,1964 tergolong good prediction dengan nilai masing – masing parameter adsorpsi 0.1737 (g/l),injection rate 703 (Bpd), injection pressure 1816, IPV 0.2524, RRF 4.8319 dan terakhir nilai optimum untuk Recovery Factor yaitu sebesar 53.9557.

---

Availability

Detail Information

Call Number

Perminyakan 620 Ram O

Language

Indonesia

NPM

183210540

Publisher

Teknik Perminyakan : Universitas Islam Riau., 2023

Keyword(s)

Polymer Flooding
Recovery Factor
machine learning
genetic alghorithm

Other Information

Petugas

Mia

Other version/related

File Attachment

Comments

---

You must be logged in to post a comment