PENGGUNAAN PETA SOI DALAM OPTIMASI PENENTUAN LOKASI SUMUR SISIPAN DENGAN MODEL RESERVOIR 3-DIMENSI: STUDI KASUS PENGEMBANGAN LAPANGAN CAL LAPISAN CA
Bibliographic record
Abstract
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%).
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 | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 0.001 |
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".