Optimasi Volume Injeksi Pada Waterflooding Menggunakan Metode Artificial Neural Network
Rizka Haswinda Putri 1 , Tomi Erfando 2*
1,2 Program Studi Teknik Perminyakan, Fakultas Teknik, Unversitas Islam Riau Indonesia * Koresponden email : tomierfando@eng.uir.ac.id Diterima: 29 Maret 2023 Disetujui: 5 April 2023

## Abstract
Waterflooding  is  a  secondary  recovery  method  that  aims  for  pressure  maintenance.  The  injection  water volume is adjusted so that there is no decrease in oil recovery. The purpose of this research is to optimize the value of injection volume and recovery factor (RF) using the Artificial Neural Network (ANN) method. The  parameters  used  are  porosity,  horizontal  permeability,  vertical  permeability,  oil  saturation,  water saturation, rock compressibility. Reservoir simulation software uses Computer Modeling Group  (CMG), then optimization uses Machine learning (ML). The Machine learning approach uses a ratio of 0.7:0.3 for training and test data. then carried out trial and error on 10 hidden layer nodes. The results of the study have high accuracy because the R2 value in the training and testing data is close to 1, so the optimization value on  the  recovery  factor  is  26.17%,  an  increase  of  5.85%  from  the  basecase  and  the  injection  volume  is 15387684 bbl or 15.4 MMbbl.
Keywords: waterflooding, recovery factor, injection volume , artificial neural network, backpropagtion algorithm

## Abstrak
Waterflooding adalah salah satu metode pemulihan sekunder yang bertujuan untuk mempertahakan tekanan reservoir. Volume air injeksi disesuaikan agar tidak terjadi penurunan oil recovery . Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengoptimalkan nilai Injection Volume dan Recovery Factor (RF) dengan menggunakan metode Artificial  Neural  Network (ANN).  Parameter  yang  digunakan  adalah  porositas,  permeabilitas horizontal, permeabilitas vertikal, saturasi minyak, saturasi air, kompresibilitas batuan. Software simulasi reservoir  menggunakan Computer  Modeling  Group (CMG),  kemudian  optimasi  menggunakan Machine Learning (ML).  Pendekatan Machine  Learning menggunakan  rasio  0,7:0,3  untuk  data  pelatihan  dan pengujian. kemudian dilakukan trial and error pada 10 node hidden layer. Hasil penelitian memiliki akurasi yang  tinggi  karena  nilai  R2  pada  data  training  dan  testing  mendekati  1,  sehingga  nilai  optimasi  pada recovery  factor  sebesar  26.17%,  meningkat  sebesar  5.85%  dari basecase dan  volume  injeksi  sebesar 15387684 bbl atau 15.4 MMbbl . Kata Kunci: : waterflooding, recovery factor, volume injeksi, artificial neural network, backpropagtion algorithm

## 1. Pendahuluan
Kondisi  lapangan  minyak  saat  ini  sebagian  besar  telah  melewati  batas primary  recovery menyebabkan  penurunan  produksi  dan  tekanan  di  reservoir  sehingga  dilakukan  tahapan  kedua . Waterflooding merupakan metode tahapan kedua yang paling sering digunakan karena memiliki efisiensi sapuan  yang  cukup  tinggi  serta  dapat  mempertahankan  tekanan  reservoir  [1],  [2].  Efisiensi  kinerja waterflooding dipengaruhi oleh beberapa faktor seperti heterogenitas reservoir, sifat fisik batuan, sifat fisik fluida, serta volume air injeksi [3]–[5].
Metode pendekatan untuk melakukan optimasi salah satunya adalah Artificial Neural Network. Pada penelitian [6], melakukan optimasi waterflooding menggunakan Artificial Neural Networks (ANN). Lalu didukung  dengan  penelitian  sebelumnya  [7],  mengenai  keberhasilan  ANN  untuk  memprediksi  kinerja waterflooding di  reservoir  minyak  berat  dan  sedang  yang  berada  di  Western  Canada  dengan  algoritma backpropagation feed-forward . Selanjutnya, penelitian [8] mengungkap keberhasilan penggunaan ANN- BP dalam memprediksi waterflooding di reservoir heterogen menggunakan Normal Five-spot .
Penelitian  ini  dilakukan  dengan  pemodelan  reservoir  menggunakan  CMG-IMEX  dengan berdasarkan  data  sekunder  yang  didapat  dari  beberapa  referensi.  Kemudian  melakukan  iterasi  data menggunakan  CMG-CMOST.  Selanjutnya,  melakukan  optimasi  menggunakan  ANN-BP.  Penelitian  ini
p-ISSN : 2528-3561 e-ISSN : 2541-1934
bertujuan  untuk  mem-  peroleh  optimasi  nilai  dari  volume  injeksi  dan recovery  factor (RF)  pada waterflooding menggunakan  metode  ANN-BP.  Parameter  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah porosity,  horizontal  permeability,  vertikal  permeability,  oil  saturation,  water  saturation,  rock compressibility .

## 2. Metode Penelitian
Alur penelitian, dalam pelaksanaan penelitian ini adalah sebagai berikut:
a. Langkah  pertama  yang  dilakukan  adalah  studi  literatur,  mempelajari  teori  yang  berkaitan  dengan penelitian.
b. Pembuatan basecase pemodelan simulasi menggunakan software CMG-IMEX. c. Desain 500 database atau melakukan iterasi data menggunakan CMG-CMOST.
d. Langkah selanjutnya, 500 iterasi data tersebut dibawa ke Machine Learning (ML) dengan rasio training dan testing yaitu 0.7:0.3. e. Langkah  terakhir,  optimasi  dengan  algoritma Back-propagation menggunakan  bahasa  pemrograman python.
Model reservoir dibangun menggunakan software CMG-IMEX dengan dimensi 49×49×5 total grid blocks 12005 dan memiliki number of layering sebanyak 5 layer dan normal 5- spot, dengan ukuran pattern 132.23 acres .
Gambar 1. Model reservoir 3D
Data-data penelitian yang digunakan adalah sebagai Tabel 1 berikut.
Tabel 1. Reservoir properties Properties Value Rock type Density Reservoir temperature Reservoir pressure Thickness Depth Bubble point pressure WOC Carbonate 63 273 4271 250 8000 4021 8500 lb/ft 3 ˚F
psi ft ft psi ft
Source:[8],[9],[10]
Tabel 2. Waterflooding parameters Properties Value Min   Max Porosity, % Perm_horizontal, mD Perm_vertical, mD Compressibility,×10 -6 /psi Oil saturation, % Water saturation, % 0.15 1500 100 5×10 -6 0.85 0.15 0.10 7 1 0.1 0.1 0.1 0.4 4500 2555 18 0.9 0.4
Source: [7], [11],[12]

## 3. Hasil dan Pembahasan
Persamaan optimasi yang digunakan adalah:
RF = 28.4066 + (22800.1 * Cr) + (0.00313622 * Perm_I) – (0.00306151* Perm_K) – (105.475 * Por) – (1.90648 * So) + (8.42469 * Sw) + (39.9983 * Cr * Perm_I) + (288056 * Cr * Por)  – (4.04056e-07 * Perm_I  *  Perm_I)  –  (0.00378042  *  Perm_I  *  Por)  –  (0.00105257  *  Perm_I  *  Sw)  +  (4.04337e-07  * Perm_K * Perm_K)  + (0.00400445 * Perm_K * Por) + (134.201 * Por * Por) – (11.9705 * Por * Sw) + (2.86644 *So*So) –(4.38261 *So*Sw)
Volume Injeksi = 1.05186e+07 – (1.81088e+11 * Cr) + (4485.54 * Perm_I) + (592.376 * Perm_K) + (2.45629e+06 * Por)  – (2.41179e+06 * Sw) + (2.94737e+07 * Cr * Perm_I)  – (0.598457 * Perm_I * Perm_I –(4475.95 * Perm_I * Por)  – (945.444 * Perm_I * Sw)  – (0.275006 * Perm_K * Perm_K) + (2142.43 * Perm_K * Por) – (1.97555e+07 * Por * Por) + (2.20245e+06 * So * So)
Trial dan error pada hidden layer dengan nodes ke 10 mendapatkan R 2 trainning 0.989824 dan R 2 testing 0.988112. Model  dengan korelasi  yang  baik  saat  nilai Coefficient  of determination atau nilai  R 2 mendekati 1[13]. Korelasi hanya dari 1 koefisien juga harus dibantu oleh parameter lainnya seperti MAPE untuk keefektifitasan dari ANN tersebut [14]. MAPE (mean absolute percentage error) adalah nilai ukuran dari suatu prediksi dengan memperhitungkan rata-rata presentase kesalahan mutlak. Nilai MAPE pada data training adalah  2.4745  dan  data testing 2.3250  ini  berarti Highly  accurate  prediction [15].  Jika  MAPE kurang dari 10% berarti kemampuan peramalan model sangat baik dan mempunyai kemampuan peramalan baik jika nilai MAPE kurang dari 20%[16]. Grafik hasil antara data aktual dan data prediksi bisa dilihat pada Gambar 2 dan Gambar 3.
Optimasi dilakukan setelah mendapatkan tingkat keakurasian dan nilai error yang tergolong bagus. Objective function dari penelitian ini adalah recovery factor dan volume injeksi. Variable yang dioptimasi adalah porositas, kompressibilitas batuan, saturasi air, saturasi minyak serta permeabilitas horizontal dan permeabilitas vertikal. Hasil optimasi dari masing-masing objective function dapat dilihat pada Tabel 3.
Tabel 3. Perbandingan sebelum dan sesudah optimasi
basecase Optimasi ANN-BP Recovery Factor (%) Volume injeksi (bbl) 20.31 14343991 26.17 15387684
Pada  optimasi  ANN-BP,  hasil  terbaik  didapatkan  dengan  nilai  RF  26.1709  dan  volume  injeksi 15.387.684 bbl. Dibandingkan dengan basecase nilai RF hanya 20.3143 dan volume injeksi 14.343.991. RF  mengalami  peningkatan  sebesar  5.85  %.  Hasil  optimasi  ditunjukan  grafik  pada Gambar  4. Untuk memverifikasi  hasil  tersebut,  penulis  juga  menunjukkan  hubungan  antara objective  function pada  setiap parameter yang ditunjukkan oleh Gambar 5 dan Gambar 6 . Dari grafik tersebut hasil parameter terbaik yang ditemukan adalah porositas 10%, permeabilitas horizontal 3547.9 mD, permeabilitas vertikal 211.7 mD, saturasi minyak 0.70, saturasi air 0.33 dan kompressibilitas batuan 16 × 10 -5 .
Gambar 2. R 2 0.989824 pada training dengan 10 nodes hidden layer Sumber: Olahan data software Python
Gambar 3. R 2 0.988112 pada testing dengan 10 nodes hidden layer Sumber: Olahan data software Python
Gambar 4. Hasil optimasi menggunakan ANN-BP
Sumber: Olahan data software Python
Gambar 5. Hubungan antara RF dan parameter Sumber: Olahan data software Python
Gambar 6. Hubungan antara volume injeksi dan parameter Sumber: Olahan data software Python

## 4. Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  dan  pembahasan  serta  analisis  dari  simulasi  yang  telah  dilakukan  maka  dapat disimpulkan  bahwa  metode  optimasi  menggunakan Artificial  Neural  Network-backpropagation memperoleh  nilai trial dan error yang  mendekati  1  sehingga  metode  ini  efektif  untuk  optimasi.  Hasil optimasi yang didapat dari recovery  factor adalah 26,17% mengalami peningkatan 5,85% dari basecase dan volume injeksi adalah 15.387.684 bbl.

## 5. Referensi
[1] Dan  A.  S.  D.  Kristanato,  “Evaluasi  Penggunaan  Injeksi  Air  Untuk  Pressure  Maintanance  Pada Reservoir Lapangan Minyak,” Univ. Pembang. Nas. “Veteran” Yogyakarta , 2015.
[2] N. Dicgorry And S. H. , M. Taufik Fathaddin, “Analisa Efektifitas Pola Injeksi Air Antara Normal Dan Inverted Five Spot Simulasi Reservoir Lapangan Dnt,” Semin. Nas. Cendekiawan , No. Issn: 2460-8696, Pp. 324–334, 2015.
[3] T. Ahmed, Reservoir Engineering Handbook , Fourth Edi. Usa: Elsevier Inc, 2010.
[4] A.  Iqbal,  I.  Sugiatmo,  And  P.  R.  Pratiwi,  “Evaluasi  Kinerja  Reservoir  Dengan  Injeksi  Air  Pada
p-ISSN : 2528-3561 e-ISSN : 2541-1934
Pattern 8 Lapangan ‘ Tql ,’” Semin. Nas. Cendekiawan Ke 3 Tahun 2017 , Pp. 13–18, 2017.
[5] P. I. Imuokhuede, I. Ohenhen, And O. A. Olafuyi, “Screening Criteria For Waterflood Projects In Matured Reservoirs : Case Study Of A Niger Delta Reservoir,” Spe Niger. Annu. Int. Conf. Exhib. , 2020.
[6] J.  Bruyelle  And  D.  Guérillot,  “Optimization  Of  Waterflooding  Strategy  Using  Artificial  Neural Networks,” Soc. Pet. Eng. - Spe Reserv. Characterisation Simul. Conf. Exhib. 2019, Rcsc 2019 , No. 1997, Pp. 17–19, 2019, Doi: 10.2118/196643-Ms.
[7] F. Ahmadloo, K. Asghari, And G. Renouf, “Performance Prediction Of Waterflooding In Western Canadian Heavy Oil Reservoirs Using Artificial Neural Network,” Energy And Fuels , Vol. 24, No. 4, Pp. 2520–2526, 2010, Doi: 10.1021/Ef9013218.
[8] S. Kalam, S. A. Abu-Khamsin, H. Y. Al-Yousef, And R. Gajbhiye, “A Novel Empirical Correlation For Waterflooding Performance Prediction In Stratified Reservoirs Using Artificial Intelligence,” Neural Comput. Appl. , Vol. 33, No. 7, Pp. 2497–2514, 2021, Doi: 10.1007/S00521-020-05158-1.
[9] M. I. Osatemple, A. T. Adeniyi, And A. Giwa, “Assessment And Optimization Of Waterflooding Performance In A Hydrocarbon Reservoir,” Soc. Pet. Eng. - Spe Niger. Annu. Int. Conf. Exhib. 2021, Naic 2021 , No. September, 2021, Doi: 10.2118/207114-Ms.
[10] W. Yue And J. Y. Wang, “Feasibility Of Waterflooding For A Carbonate Oil Field Through Whole- Field Simulation Studies,” J. Energy Resour. Technol. Trans. Asme , Vol. 137, No. 6, Pp. 1–8, 2015, Doi: 10.1115/1.4030401.
[11] B.  R.  Crawford,  P.  F.  Sanz,  B.  Alramahi,  And  N.  L.  Dedontney,  “Modeling  And  Prediction  Of Formation Compressibility And Compactive Pore Collapse In Siliciclastic Reservoir Rocks,” 45th Us Rock Mech. / Geomech. Symp. , No. June 2011, 2011.
[12] Q. Sun And T. Ertekin, “Development And Application Of An Artificial-Neural-Network Based Expert System For Screening And Optimization Of Polymer Flooding Projects,” Soc. Pet. Eng. - Spe Kingdom Saudi Arab. Annu. Tech. Symp. Exhib. 2018, Sats 2018 , 2018, Doi: 10.2118/192236- Ms.
[13] A.  Hammoudi,  K.  Moussaceb,  C.  Belebchouche,  And  F.  Dahmoune,  “Comparison  Of  Artificial Neural  Network  (Ann)  And  Response  Surface  Methodology  (Rsm)  Prediction  In  Compressive Strength Of Recycled Concrete Aggregates,” Constr. Build. Mater. , Vol. 209, Pp. 425–436, 2019, Doi: 10.1016/J.Conbuildmat.2019.03.119.
[14] Z. Qiao, Z. Wang, C. Zhang, S. Yuan, Y. Zhu, And J. Wang, “Estimation Of Breakthrough Time For Water Coning In Fractured Systems: Experimental Study And Connectionist Modeling,” Aiche J. , Vol. 59, No. 4, Pp. 215–228, 2012, Doi: 10.1002/Aic.
[15] E.  Vivas,  H.  Allende-Cid,  And  R.  Salas,  “A  Systematic  Review  Of  Statistical  And  Machine Learning Methods For Electrical Power Forecasting With Reported Mape Score,” Entropy , Vol. 22, No. 12, Pp. 1–24, 2020, Doi: 10.3390/E22121412.
[16] K. Margi S And S. Pendawa W, “Analisa Dan Penerapan Metode Single Exponential Smoothing Untuk Prediksi Penjualan Pada Periode Tertentu,” Pros. Snatif , No. 1998, Pp. 259–266, 2015.