Art Original

Aplikasi Algoritma Extreme Gradient Boosting Dalam Menentukan Parameter Yang Paling Sensitif Terhadap Jumlah Co2 Yang Tersimpan Pada Shale Gas Reservoir.

---

Konsentrasi CO2 di atmosfer terus meningkat akibat emisi gas CO2 dari industri dan aktivitas manusia, yang harus dijaga di bawah 350 ppm untuk keberlanjutan. Industri minyak dan gas mengadopsi teknologi Carbon Capture Storage (CCS) untuk mengurangi emisi CO2 dengan menyimpannya di bawah lapisan bumi. Fokus penelitian ini adalah penyimpanan CO2 dalam depleted shale gas reservoir menggunakan simulasi CMG-GEM dan CMG-CMOST. Melalui analisis sensitivitas pada 5 parameter (matrix porositas, matrix permeabilitas, fracture spacing, fracture width, dan fracture half-length) dengan algoritma Extreme Gradient Boosting (XGBoost), hasil penelitian mencapai nilai R2 sebesar 0.993 dan MSE sebesar 0.037, mencerminkan kehandalan model dalam meramalkan perolehan gas selama proses CCS. Analisis feature importance menegaskan bahwa matrix permeabilitas, fracture half-length, fracture width, matrix porositas, dan fracture spacing memiliki pengaruh signifikan, dengan nilai importance masing-masing parameter adalah 1.777883, 0.098919, 0.021259, 0.013489, dan 0.000154. Terutama, matrix permeabilitas diidentifikasi sebagai parameter paling berpengaruh dalam CCS. Temuan ini memberikan dasar kuat untuk penerapan model dalam analisis sensitivitas dan perbaikan proses CCS secara lebih efektif. Fokus pada optimalisasi matrix permeabilitas menjadi strategi kunci untuk meningkatkan efisiensi penyimpanan CO2, mendukung upaya global dalam mengatasi masalah konsentrasi CO2 di atmosfer.

---

Availability

Detail Information

Call Number

Perminyakan 665.73 Muh A

Language

Indonesia

NPM

173210203

Publisher

Teknik Perminyakan : Universitas Islam Riau., 2024

Keyword(s)

Algoritma
Extreme Gradient Boosting Algorithm

Other Information

Petugas

Handi

Other version/related

File Attachment

Comments

---

You must be logged in to post a comment