DESAIN ELECTRIC SUBMERSIBLE PUMP (ESP) PADA SUMUR “LS-XXX” LAPANGAN SAGO PT.PERTAMINA UBEP LIRIK
Bibliographic record
Abstract
Dari data yang tersedia, sumur LS-XXX diketahui mempunyai nilai productivity indeks sebesar 4.05 BFPD/Psi dan sanggup berproduksi dengan laju maksimal sebesar 1337 BFPD. Artificial lift yang digunakan adalah Sucker Rod Pump dengan gross 113 BFPD, Kadar Air sebesar 72.1 %, dengan nett sebesar 32 BOPD. Berdasarkan parameter tersebut, maka optimalisasi diperlukan guna meningkatkan laju produksi minyak. Optimalisasi desain pompa benam listrik ini diharapkan mampu menggantikan artificial lift sebelumnya dan menghasilkan pemilihan peralatan-peralatan pompa benam listrik yang sesuai sehingga mampu meningkatkan laju produksi secara optimum pada sumur tersebut. Optimalisasi desain peralatan artificial lift dengan ESP (Electric Submersible Pump) di Sumur LS-XXX untuk menggantikan artificial lift sebelumnya yang menggunakan Sucker Rod Pump. Sehingga menghasilkan pemilihan peralatan-peralatan ESP yang sesuai sehingga mampu meningkatkan laju produksi minyak secara optimum. Dari hasil perhitungan menunjukan bahwa laju alir maksimal dari LSXXX sebesar 1337 BFPD. Sumur LS-XXX diharapkan berproduksi pada laju alir 977 BFPD sehingga disarankan memasang pompa seri 400 dengan tipe pompa IND 1000/77.73 stage pada kedalaman (PSD) 1743.9 ft dengan kebutuhan total pompa sebesar 22.458 HP dengan menggunakan protector tipe labyrin. Motor dengan series 456 dengan 25 HP, 690 Volt, 22 Ampere. Panjang kabel yang dibutuhkan sebesar 1843.97 ft dengan tipe kabel #4 flate dengan galvanize armor yang mempunyai kehilangan voltage sekitar 18.44 Volt, sehingga surface voltage sebesar 708.44 Volt. Besar trafo yang dibutuhkan berukuran 50 KVA, sedangkan kebutuhan switchboard (708.44 volt, 22.458 HP, 22 Ampere) sehingga diperlukan switchboard yang lebih besar dari kebutuhan yaitu tipe 45 MFH ( 1000 volt, 70 HP, 45 Ampere). Konsumsi energi yang dibutuhkan untuk kabel tipe #4 dengan 22 ampere sebesar 20.55 - 22.79 KW.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.064 | 0.026 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".