Perpustakaan Digital ITB

Salah satu metode Enhanced Oil Recovery (EOR) adalah dengan modifikasi waterflooding, baik itu dengan menambahkan senyawa basa, surfaktan, polimer, ataupun berbagai kombinasi komposisi dari ketiganya. Studi ini menganalisis aspek-aspek dari injeksi Alkaline-Sufactant-Polymer atau ASP yang berpengaruh pada recovery factor dan penambahannya, dilakukan dengan menggunakan pemodelan reservoir dan simulasi dengan metode DOE (Design of Experiment), untuk menganalisis seberapa berpengaruh tiap parameter yang diperkirakan mempunyai andil terhadap penambahan recovery factor. Perhitungan cepat yang diperlukan untuk memprediksi penambahan RF dari injeksi ASP belum banyak dikembangkan dikarenakan banyaknya parameter yang terlibat dan banyaknya kombinasi skenario yang bisa diterapkan pada tiap lapangan. Studi ini membuat simplifikasi pada sebuah skenario pola sumur, sebuah skenario waktu dan laju injeksi, serta beberapa parameter yang terdiri dari beberapa parameter produksi dan beberapa parameter reservoir. Dengan menggunakan simulasi numerik, parameter-parameter yang dicurigai berpengaruh pada RF dipilih menggunakan uji sensitivitas, untuk selanjutnya dipilih parameter yang berpengaruh secara signifikan untuk diuji secara statistika. Studi ini menunjukkan parameter yang berpengaruh secara signifikan pada RF injeksi ASP adalah permeabilitas, tekanan awal reservoir, konsentrasi surfaktan, temperatur reservoir, dan porositas. Permeabilitas adalah faktor yang paling dominan dengan hasil uji sensitivitas menunjukkan kenaikan 27% RF setiap kenaikan 10 kali lipat permeabilitas. Selain itu nilai deviasi dari nilai RF dengan parameter nilai maksimum permeabilitas dan nilai minimumnya menunjukkan deviasi terbesar dengan 45.4%, dibandingkan dengan temperatur reservoir dengan 13.8%, diikuti konsentrasi surfaktan 9.34%, tekanan awal reservoir 6.65%, dan porositas 5.8%. Signifikansi dari DOE juga menunjukkan kesesuaian dengan sensitivitas yaitu dari nilai standardized effect permeabilitas yaitu 12 dari Pareto Chart, dua kali lebih besar dibanding temperatur reservoir di urutan kedua. Urutan selanjutnya berturut-turut adalah porositas, konsentrasi surfaktan, dan tekanan awal reservoir dengan rentang nilai antara 2 hingga 4. Hasil persamaan sederhana dari regresi untuk prediksi nilai RF memiliki kecocokan yang baik dengan nilai R2 mencapai 89%. Usulan persamaan yang pada akhirnya diajukan untuk prediksi RF diharapkan dapat digunakan lebih lanjut untuk perkiraan kasar RF yang dapat diraih untuk tiap lapangan yang memenuhi kriteria.