OPTIMIZING GAS LIFT PARAMETER USING MACHINE LEARNING WITH REGRESSION MODEL - Athalia Sumardi, Jesslyn
Industri minyak dan gas telah melihat banyak kemajuan dalam beberapa tahun terakhir, yang berdampak pada bisnis dan ekonomi regional dan global yang terkait dengan industri minyak, serta sektor energi lainnya. Pengertian machine learning, juga dikenal sebagai ML, adalah aplikasi Al yang difokuskan pada peningkatan program yang dapat mengakses semua data masa lalu secara langsung dan tidak langsung dan belajar dari berbagai pengalaman pasar dan operasional. Maching learning dalam pengangkatan gas dapat memberikan nilai ekonomi yang signifikan karena memungkinkan seseorang untuk mensimulasikan perilaku sumur pengangkatan gas secara nyata atau direncanakan menggunakan replika digital sumur. Basis data untuk machine learning dibuat berdasarkan dua data sumur aktual yang dihasilkan menggunakan angka acak dan nilai standar deviasi. Basis data tersebut akan disimulasikan secara satu per satu menggunakan software prosper untuk mendapatkan output laju alir minyak, laju injeksi gas dan juga tekanan injeksi. Kemudian data tersebut masuk pada tahap preprocessing untuk menentukan metode clustering yang digunakan yaitu k-means. Untuk memastikan ketepatan nilai prediksi dari machine learning ini, digunakan tiga metode regresi (Regresi Linier, Gradient Boosting, dan Regresi Ridge). Ketiga metode ini akan dibandingkan dengan nilai r-kuadrat yang dihasilkan. Metode yang menghasilkan nilai r-kuadrat mendekati 1 adalah metode yang dipilih. Berdasarkan hasil penelitian, metode regresi terbaik adalah metode regresi linier dengan nilai r-kuadrat tertinggi pada parameter max oil rate dan parameter tekanan injeksi. Nilai r-squared dari parameter laju alir minyak yaitu sebesar 0.989 untuk set data pertama dan 0.992 untuk set data kedua. Untuk parameter tekanan injeksi, nilai r-squared nya sebesar 0.999 untuk set data pertama dan 0.843 untuk set data kedua. Namun untuk parameter laju gas yang diinjeksikan, sulit untuk memilih metode tersebut karena nilai r-kuadrat yang diperoleh sangat rendah pada ketiga metode yang digunakan. Oleh karena itu, untuk menentukan laju gas yang diinjekskkan, keputusan dibuat untuk menggunakan persamaan matematika dibandingkan machine learning.