abstrak prediksi kinerja produksi sumur coalbed … · (program studi doktor teknik perminyakan)...
Post on 28-Mar-2019
240 Views
Preview:
TRANSCRIPT
i
ABSTRAK
PREDIKSI KINERJA PRODUKSI SUMUR COALBED
METHANE DENGAN PENDEKATAN JARINGAN SYARAF
TIRUAN, ADAPTIVE NEURO FUZZY INFERENCE SYSTEM,
DAN KESETIMBANGAN MATERI
Oleh
Ahmad Fauzi Hadad
NIM : 32212001
(Program Studi Doktor Teknik Perminyakan)
Produksi sumur CBM dikendalikan oleh beberapa parameter penting reservoir.
Dalam penelitian ini, parameter penting tersebut dibatasi pada tiga parameter, yaitu:
gas content, parameter Langmuir, dan permeabilitas; metode yang ada untuk
memprediksi ketiga parameter tersebut masih sangat sedikit. Data yang digunakan
dalam penelitian ini berasal dari lapangan CBM di Kalimantan Timur, dengan
cakupan yang cukup luas, mulai dari kematangan batubara lignite hingga
bituminous.
Tujuan penelitian ini adalah untuk menghasilkan model yang lebih akurat dan
konsisten untuk memprediksi tiga parameter penting reservoir CBM, melalui teknik
Jaringan Syaraf Tiruan (JST) dan Adaptive Neuro Fuzzy Inference System (ANFIS),
yang kemudian dapat digunakan sebagai masukan untuk memprediksi kinerja
produksi sumur CBM; sebuah teknik perhitungan yang merupakan kombinasi
perhitungan laju alir fluida dan kesetimbangan materi. Untuk proses perhitungan
selanjutnya, penelitian ini menghasilkan sebuah perangkat lunak menggunakan
Graphical User Interface (GUI) Matlab.
Dari penelitian ini, dapat disimpulkan bahwa teknik AI; JST dan ANFIS mampu
mengenali pola data log sumur (sebagai masukan) dan tiga parameter penting
reservoir CBM (sebagai keluaran) dengan sangat baik. Teknik pelatihan terbaik
untuk prediksi ini adalah: ANFIS untuk gas content dan VL CH4, TrainLM untuk PL
CH4, VL CO2 dan PL CO2, dan TrainBR untuk permeabilitas. Teknik yang paling
layak yang akan digunakan selanjutnya adalah TrainLM (JST dengan peraturan
pelatihan Levenberg-Marquardt). Kemudian, teknik perhitungan dengan
pendekatan kesetimbangan materi (King-SLFR) mampu memprediksi kinerja
produksi sumur CBM (produksi air dan produksi gas) dengan memuaskan. Dapat
disimpulkan juga, bahwa sebuah persamaan empiris baru yang dihasilkan dapat
berperan serupa seperti proses difusi di reservoir CBM dalam teknik King-SLFR,
dengan tetap menjaga kondisi dalam keadaan setimbang.
Kata kunci : CBM, Parameter Reservoir, Produksi, JST, ANFIS, dan
Kesetimbangan Materi
iii
ABSTRACT
THE PREDICTION OF COALBED METHANE WELL
PRODUCTION PERFORMANCE USING ARTIFICIAL NEURAL
NETWORK, ADAPTIVE NEURO FUZZY INFERENCE SYSTEM,
AND MATERIAL BALANCE APPROACHES
By
Ahmad Fauzi Hadad
NIM : 32212001
(Petroleum Engineering Doctoral Study Program)
The production of CBM wells are controlled by several important reservoir
parameters. In this research, the influencing parameters are limited to the three
important ones, which are: gas content, Langmuir parameters, and permeability;
at which the existing methods for predicting these three important parameters are
still very few. This research utilizes the data from CBM fields in East Kalimantan,
with quite extensive coverage, from coal maturity of lignite to bituminous.
The objective of this research is to produce the more accurate and consistent
models to predict three important parameters of CBM reservoir, through Artificial
Neural Network (ANN) and Adaptive Neuro Fuzzy Inference System (ANFIS)
techniques, furthermore, they can be used as the inputs to predict CBM wells
production. The prediction of CBM well’s production is a combination between
fluid flow rate calculations and material balance technique. To compute the work,
this research produces a software employing Matlab Graphical User Interface
(GUI) for the prediction of three key parameters and production performance of
CBM wells.
This research concludes that AI technique; ANN and ANFIS are able to recognize
the pattern of well log data (as the input) and three important parameters (as the
output) very well. The best training techniques for the prediction are: ANFIS for
gas content and VL CH4, TrainLM for PL CH4, VL CO2 and PL CO2, and TrainBR
for permeability. It is found that the worthy method to predict all three parameters
is TrainLM technique (ANN with the Levenberg-Marquardt training algorithm).
Furthermore, a calculation technique of material balance approach (King-SLFR)
predicting the production of water and gas of CBM wells quite satisfactorily. It also
be concluded that a new resulted empirical equation which can act similar as
diffusion process in CBM reservoir, and be applied in the King-SLFR technique
stays keeping in balance condition.
Keywords : CBM, Reservoir Parameters, Production, ANN, ANFIS, and
Material Balance
top related