Perpustakaan Digital ITB

Dalam sistem pengangkatan buatan gas-lift, laju distribusi gas injeksi menuju sumur-sumur produksi memiliki nilai optimum yang memaksimalkan fungsi obyektif yang diinginkan. Banyak batasan dan kendala di lapangan yang harus diperhatikan dan diperhitungkan sedemikian hingga besarnya distribusi gas injeksi dari kompresor menuju sumur-sumur produksi dapat memaksimalkan tujuan yang diinginkan tanpa melanggar batasan-batasan yang ada. Batasan dan kendala yang diperhitungkan di studi ini antara lain keterbatasan kapasitas kompresor, keterbatasan kapasitas separator untuk gas dan liquid, gas lift instability di masing-masing sumur, konfigurasi jaringan pipa (pipeline network), batas atas produksi liquid untuk mencegah terjadinya masalah kepasiran dan water coning, adanya sumur injeksi yang mendapat alokasi gas injeksi dari kompresor yang sama, adanya sumur produksi yang tidak menggunakan gas-lift yang terhubung ke separator yang sama, serta batas minimal produksi gas untuk keperluan lainnya (seperti penjualan gas). Optimasi dengan fungsi tujuan dan fungsi kendala yang tidak linier serta jumlah variabel keputusan yang banyak sangat sulit diselesaikan secara analitik sehingga digunakan metode optimasi yang disimulasikan dengan komputer. Dalam studi ini, telah dilakukan perbandingan dan analisa beberapa algoritma optimasi dalam mengoptimasi alokasi gas injeksi sehingga diperoleh alokasi yang optimum. Secara garis besar, metode yang digunakan adalah metode numerik dan metode metaheuristik. Metode numerik yang digunakan adalah Sequential Quadratic Programming dan Trust-Region Method, adapun metode metaheuristik yang digunakan adalah Hybrid Genetic Algorithm with Local Search dan Hybrid Particle Swarm Optimization with Local Search. Hasil yang diperoleh diuji keoptimalannya menggunakan Karush-Kuhn-Tucker (KKT) Conditions sebagai necessary condition (syarat perlu). Berdasarkan kriteria robustness (ketangguhan), efficiency (efisensi), dan accuracy (akurasi) metode Trust Region dan SQP adalah metode yang paling baik.