Text

PEMANFAATAN MACHINE LEARNING DALAM PENENTUAN CADANGAN MINYAK SISA SUMUR PRIMARY RECOVERY

---

Estimasi cadangan minyak sisa merupakan aspek penting dalam evaluasi keekonomian sumur produksi, khususnya pada tahap primary recovery. Metode konvensional seperti Decline Curve Analysis (DCA) dan software OFM yang telah lama digunakan untuk produksi dan menghitung sisa cadangan. Seiring berkembangnya teknologi data, pendekatan berbasis machine learning mulai diterapkan untuk meningkatkan efisiensi dan akurasi dalam proses estimasi tersebut. Penelitian ini bertujuan untuk mengkaji pemanfaatan algoritma Facebook Prophet dalam memperkirakan produksi minyak dan menentukan cadangan minyak sisa. Tiga sumur yang digunakan sebagai objek studi untuk melihat sejauh mana model Prophet mampu memberikan estimasi yang sebanding dengan metode DCA dan OFM. Proses analisis meliputi peramalan produksi ke masa depan, serta perhitungan Estimated Ultimate Recovery (EUR), Remaining Reserves (RR), dan Recovery Factor (RF). Hasil model Prophet kemudian dibandingkan dengan hasil perhitungan dari OFM guna menilai kelayakan penggunaannya. Berdasarkan hasil evaluasi, metode Facebook Prophet menunjukkan kinerja yang baik pada sumur dengan pola produksi yang menurun secara konsisten. Namun, model ini menghasilkan estimasi yang kurang representatif. Oleh karena itu, meskipun Prophet memiliki potensi sebagai alat bantu dalam peramalan produksi dan estimasi cadangan minyak sisa, penggunaannya perlu disesuaikan dengan karakteristik data agar hasil yang diperoleh lebih akurat dan dapat diandalkan.

---

Availability

Detail Information

Call Number

-

Language

Indonesia

NPM

193210469

Publisher

Teknik Perminyakan : Universitas Islam Riau., 2026

Keyword(s)

Machine Learning,
, Cadangan Minyak Sisa
, Primary Recovery
OFM

Other Information

Petugas

Budi Santoso

Other version/related

File Attachment

Comments

---

You must be logged in to post a comment