Perpustakaan Digital ITB

Dewasa ini, kegaitan waterflooding sudah masif dilakukan sebagai secondary recovery. Sebelum melakukan waterflooding, terlebih dahulu harus dilakukan simulasi reservoir untuk memprediksi performa reservoir ketika dilakukan waterflooding. Umumnya, simulasi numerik merupakan metoda yang digunakan. Meskipun memberikan hasil yang lebih presisi, metoda ini sangat tergantung kepada ketersediaan, kualitas, dan kuantitas data karakteristik reservoir dan data injeksi. Selain itu, simulasi numerik memerlukan waktu yang cukup banyak dan lebih kompleks sehingga tidak mudah digunakan. Proxy model merupakan salah satu jenis machine learning yang dibangun berdasarkan sejumlah banyak data eksperimen. Proxy model merupakan suatu model persamaan yang mudah digunakan dan cepat. Penelitian ini bertujuan untuk memprediksi performa waterflooding dengan tipe injeksi normal 5 spot pada reservoir dengan tipe sedimentasi channeling deltaic sand. Proxy ini akan diuji pada kasus nyata suatu pada reservoir dengan tipe sedimentasi channeling deltaic sand. Hasil yang didapat bahwa proxy model mampu memprediksi performa waterflooding dengan cepat dan mudah dengan hasil tidak jauh berbeda dengan menggunakan metoda simulasi numerik.