PENGGUNAAN PETA SOI DALAM OPTIMASI PENENTUAN LOKASI SUMUR SISIPAN DENGAN MODEL RESERVOIR 3-DIMENSI: STUDI KASUS PENGEMBANGAN LAPANGAN CAL LAPISAN CA
Notice bibliographique
Résumé
Lapangan CAL terletak 70 km arah Timur Laut dari Jakarta, ditemukan pada 1980 dan mulai berproduksi pada 1982. Lapangan ini merupakan bagian dari Wilayah Kontrak Offshore North West Java (ONWJ) yang terletak di Laut Jawa dengan luas area sekitar 8.300 km2. Lapangan ini mengalami puncak produksi pada 2011 dengan laju produksi 2800 BOPD. Seiring berjalannya waktu, lapangan ini mengalami penurunan produksi, sehingga perlu dilakukan pengembangan lapangan untuk mengoptimalkan pengurasan reservoir.Pengembangan lapangan dilakukan untuk mempertahankan/meningkatkan produksi dan mengoptimalkan pengurasan reservoir. Salah satu upaya untuk itu adalah dengan penambahan sumur sisipan (infill well). Pengembangan lapangan difokuskan pada satu lapisan, yaitu Lapisan CA. Untuk memilih lokasi sumur sispan yang tepat digunakan peta SOI (Simulation Opportunity Index). SOI merupakan sebuah variabel yang digunakan untuk mengidentifikasi zona dengan potensi produksi yang tinggi. SOI dihitung dengan mengkombinasikan fungsi volume moveable oil, properti batuan dan fluida, juga energi yang berasal dari tekanan reservoir untuk memperoleh zona yang potensial.Beberapa skenario di-run untuk pengembangan lapangan ini. Skenario dijalankan mulai dari 2018 hingga 2037 dengan constraint minimum produksi minyak sebesar 25 STB/D dan BHP minimum sebesar 150 psi. Skenario I merupakan basecase dan menghasilkan kumulatif produksi minyak sebesar 14,45 MMSTB ( RF = 19,6%). Skenario III merupakan basecase ditambah 2 sumur sisipan dan menghasilkan kumulatif produksi minyak sebesar 15,80 MMSTB (RF = 21,4%). Skenario V merupakan basecase ditambah 4 sumur sisipan dan menghasilkan kumulatif produksi minyak sebesar 15,92 MMSTB (RF = 21,5%).
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».