Pendekatan Berbasis AI untuk Memperlancar Kegiatan Operasional Hulu Migas

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.

 

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.  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.  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

Organisasi harus mematuhi pedoman etika AI, seperti prinsip-prinsip yang ditetapkan oleh Organization for Economic Co-operation and Development (OECD). Prinsip-prinsip ini menekankan transparansi, keadilan, akuntabilitas, dan perlindungan privasi saat menerapkan sistem AI.

2. Kualitas Data

Karena AI bergantung pada jumlah data yang besar untuk membuat prediksi, memastikan kualitas data merupakan hal yang sangat penting. Data yang lengkap dan berkualitas tinggi sangat penting untuk akurasi prediksi AI. Data yang tidak lengkap atau bias dapat menghasilkan hasil yang keliru, yang dapat berdampak negatif pada keputusan operasional.

3. Manajemen Risiko dan Mitigasi

Perusahaan migas harus mengembangkan dan menerapkan indikator kinerja untuk mengevaluasi model AI. Indikator kinerja ini dapat mencakup akurasi prediksi, jumlah prediksi yang salah, dan kemampuan untuk memperbaiki kesalahan. Evaluasi semacam ini memastikan bahwa sistem AI beroperasi dengan efektif dan meminimalkan risiko.

Rencana risiko dan mitigasi yang komprehensif harus dibentuk untuk menangani potensi dampak negatif AI. Hal ini termasuk secara kontinu memantau sistem AI terhadap potensi bias, memastikan kepatuhan terhadap regulasi, dan menyesuaikan model AI sesuai kebutuhan.

Dengan mengadopsi prinsip etika AI dan menciptakan indikator kinerja, perusahaan migas dapat menerapkan strategi mitigasi risiko sehingga dapat melindungi tantangan terkait AI dan  memaksimalkan manfaat dari teknologi mutakhir ini.

________________________________________

Kesimpulan

Penerapan AI, termasuk generative AI, dalam operasi hulu migas mendorong peningkatan signifikan dalam efisiensi operasional, optimisasi, dan pengambilan keputusan. Baik melalui pemeliharaan prediktif, klasifikasi fasies otomatis batuan, pembuatan data log sonic wireline, atau prediksi produksi sumur, AI memiliki potensi untuk merevolusi cara industri migas beroperasi. Namun, sangat penting untuk memastikan kualitas data dan mematuhi prinsip etika guna mengurangi risiko dan memaksimalkan manfaat dari pendekatan berbasis AI.