Kecerdasan Buatan (Artificial Intelligence atau AI), termasuk perkembangan terbarunya yakni Generative AI, sedang merevolusi sektor hulu Migas. Teknologi-teknologi terobosan ini memiliki potensi untuk mengefisienkan operasi, mengoptimalkan alur kerja, dan mendukung pengambilan keputusan dalam kegiatan usaha eksplorasi dan produksi migas. Di bawah ini adalah beberapa area utama di mana AI, termasuk teknik Machine Learning dan Deep Learning, dapat diterapkan secara efektif.
1. Pemeliharaan Prediktif
AI dapat memprediksi kebutuhan pemeliharaan untuk peralatan bawah permukaan, peralatan permukaan, dan fasilitas, membantu perusahaan mengantisipasi kerusakan dan menjadwalkan intervensi secara tepat waktu. Hal ini dapat mengurangi downtime, meningkatkan keandalan peralatan, dan menurunkan biaya operasional. Sebagai contoh, Deep Learning Convolutional Neural Networks (CNN) dapat diterapkan pada pekerjaan pemeliharaan berbasis citra, seperti mendeteksi keausan atau retakan pada permukaan peralatan melalui teknik image recognition.
Â
2. Klasifikasi Otomatis Bantuan
AI dapat mengklasifikasikan jenis batuan secara otomatis menggunakan algoritma Supervised Learning seperti Support Vector Machines (SVM). Hal ini telah berhasil diterapkan dalam identifikasi dan klasifikasi fasies, yang merupakan langkah penting dalam pemodelan geologi bawah permukaan.
3. Â QC Data Petrofisika
Algoritma Unsupervised seperti Isolation Forest dan DBSCAN dapat menandai pola-pola yang tidak biasa, mendeteksi anomali kesalahan data dan mengidentifikasi outlier dalam data petrofisika. Hal ini sangat penting untuk menjaga kualitas tinggi data sensor, menghindari kesalahan interpretasi akibat lonjakan log curve yang abnormal, nilai yang hilang, atau tidak berfungsinya sensor.
4. Â Wireline Sonic DT and DTS Log Data
Algoritma Supervised learning seperti Random Forest dan Neural Networks dapat digunakan untuk men-generate data log sonic DT dan DTS wireline. Log ini sangat penting untuk estimasi porositas, konversi time-depth untuk data seismik, dan identifikasi lapisan serpih. AI membantu menghasilkan log ini ketika pengukuran log lapangan tidak lengkap atau tidak tersedia.
5. Prediksi Kinerja Produksi Sumur
Memprediksi kinerja produksi sumur sangat penting untuk mengevaluasi kondisi sumur, memprediksi output, dan membuat keputusan investasi. AI, khususnya model Deep Learning, dapat melengkapi perangkat lunak simulasi reservoir dengan memberikan prediksi berbasis data secara real-time. Ini sangat berguna untuk pengambilan keputusan cepat, mengoptimalkan operasi, dan situasi di mana ketersediaan data properti fisik sangat terbatas.
Peranan AI dalam Analisis Kinerja Produksi Sumur
Secara tradisional, para engineers mengandalkan perangkat lunak simulasi reservoir untuk menganalisis kinerja produksi sumur. Pendekatan ini, yang mencakup metode seperti Decline Curve Analysis (DCA), menghasilkan akurasi fisik yang tinggi dan rinci tentang kondisi reservoir. Namun, pendekatan simulasi ini sering kali mahal secara komputasi dan memakan waktu yang signifikan, memerlukan banyak beberapa kali menjalankan perangkat lunak yang bisa memakan waktu berjam-jam atau bahkan berhari-hari untuk diselesaikan (Ibrahim, 2022). Hal ini membuatnya sulit untuk digunakan dalam pengambilan keputusan secara real-time atau optimisasi yang cepat.
Untuk mengatasi keterbatasan ini, AI, terutama melalui Supervised Learning, Deep Learning and Neural Networks, dapat diintegrasikan dalam proses tersebut. AI dapat menghasilkan prediksi yang cepat dan akurat, secara signifikan mengurangi waktu dan sumber daya komputasi yang dibutuhkan untuk simulasi tradisional. Dengan mengadopsi pendekatan hibrida, di mana AI bekerja bersama perangkat lunak simulasi reservoir, para engineers dapat mengefisienkan proses, memungkinkan mereka untuk membuat keputusan yang lebih cepat dan lebih lengkap dalam hal ketersedian informasi serta mengembangkan rencana pengembangan lapangan (FDP) dengan lebih efisien.
Pedoman Etika AI, Kualitas Data, Resiko, dan Rencana Mitigasi
Saat menerapkan alur kerja yang dibantu AI dalam operasi migas hulu, penting untuk mempertimbangkan pedoman Etika AI, kualitas data, dan risiko yang terkait. Penggunaan teknologi AI harus dipandu oleh prinsip etika dan mematuhi regulasi untuk menghindari konsekuensi yang tidak diinginkan.
1. Mengadopsi Prinsip Etika
