Inovasi ‘Machine Learning’ Dari Mahasiswa UPER Dukung Digitalisasi Industri Migas

foto : dok. Universitas Pertamina

Jakartakita.com – Dalam laporan ‘The AI Dossier’ Tahun 2021, Deloitte mengungkapkan, tak kurang dari 50 persen perusahaan minyak dan gas bumi (migas) berencana meningkatkan investasi di bidang analitik, AI/Machine Learning (ML), otomatisasi, IoT, dan cloud.

Dalam laporan yang sama disebutkan, sebanyak 44 persen perusahaan energi menyatakan dalam lima tahun ke depan, AI/Machine Learning (ML) menjadi sangat penting bagi mereka.

Melihat besarnya potensi digitalisasi di industri migas, dua mahasiswa Program Studi Teknik Perminyakan Universitas Pertamina (UPER), mengajukan gagasan penggunaan machine learning untuk melakukan prediksi cadangan migas (Estimated Ultimate Recovery/EUR) di lapangan batuan shale.

Kedua mahasiswa tersebut, adalah; Mochammad Naufal Septifiandi dan Firman Cahya Putra Adistia.

“Perhitungan EUR di lapangan shale dilakukan dengan metode numerik yang melibatkan berbagai persamaan matematis rumit. Ditambah, kondisi lapangan shale yang memiliki nilai permeabilitas dan porositas yang rendah, membuat proses perhitungan EUR-nya menjadi sangat kompleks. Dengan penggunaan machine learning pada inovasi kami, perhitungan prediksi cadangan migas di lapangan shale menjadi lebih cepat dan efisien,” jelas Naufal, seperti dilansir dalam siaran pers, Selasa (28/6).

Inovasi yang dinilai dapat berkontribusi pada perkembangan industri migas ini, meraih juara pertama untuk kategori Paper and Poster Competition pada kompetisi internasional bergengsi di bidang energi dan teknologi ‘Integrated Petroleum Engineering Festival (IPFEST) 2022’.

Tak berhenti pada efisiensi melalui penggunaan machine learning, Naufal dan Firman melakukan peningkatan pada inovasi tersebut dengan menghadirkan website untuk memfasilitasi seluruh proses prediksi.

Meskipun dinilai lebih efisien, proses penghitungan dengan machine learning bagi sebagian orang masih cenderung rumit karena membutuhkan pengetahuan pemrograman, matematika, hingga statistika.

“Dengan adanya aplikasi berbasis web ini, para pekerja hanya perlu memasukkan data dari sumur migas, seperti; Stage Spacing, Well Spacing, Dip, Thickness, Lateral Length, Injection Rate, dan seterusnya, untuk kemudian dihitung EUR-nya secara otomatis oleh aplikasi,” jelas Naufal.

Inovasi ini kembali menyabet juara 1 bidang Paper Competition di ajang international Petroleum Integrated Days (PETROLIDA) 2022 yang diselenggarakan oleh Society of Petroleum Engineers (SPE).

Melalui percobaan dengan memanfaatkan data dari 500 sumur migas, inovasi digitalisasi karya Naufal dan Firman ini telah berhasil mencapai skor akurasi prediksi sebesar 91.996 persen.

Artinya, inovasi ini sangat mungkin untuk diaplikasikan secara riil di industri migas.

Kedua mahasiswa berharap, inovasi ini dapat mengakselerasi transformasi digital di sektor migas. (Edi Triyono)

Digitalisasi Industri MigasInovasiMachine LearningMahasiswaprediksi cadangan migasUniversitas PertaminaUPER
Comments (0)
Add Comment