eISSN: 2721-5717; pISSN: 2747-2124

## ZONA LAUT

## JURNAL INOVASI SAINS DAN TEKNOLOGI KELAUTAN
-spasi -Times New Roman 11 Italic- -spasi -Times New Roman 11 Italic-
EVALUASI JARINGAN PIPA MINYAK LEPAS PANTAI GUNA OPTIMASI PRODUKSI AREA "WK-1" LAPANGAN "R"
-spasi-Times New Roman 11 Italic- -spasi-Times New Roman 11 Italic-
Alfan Khoirul Umam, * Hadziqul Abror, Riska Laksmita Sari Teknik Perminyakan, Universitas Jember * hadziqulabror@unej.ac.id -spasi-Times New Roman 11 Italic- It

## Abstrak
Lapangan “R”  merupakan  lapangan tua offshore yang  terdapat  di  Blok  South  East  Sumatra.  Jaringan  pemipaan  yang terdapat  pada  Area  “WK-1”  pada  lapangan  “R”  mempunyai  8  anjungan  yaitu  anjungan  RIPB,  RIPD,  RIPI,  SWRIP, WARIP, NWRIP, GRIP, dan RIPC. Terdapat 31 sumur berproduksi melalui 8 anjungan tersebut. Tujuan dilakukannya penelitian ini adalah mengidentifikasi kondisi optimal jaringan pemipaan pada Area “WK-1” Lapangan “R” melalui hasil simulasi  dan matching pada  model  jaringan  pemipaan  berdasarkan  data  aktual,  melakukan  identifikasi  apakah  terjadi permasalahan bottlenecking pada  jaringan  pemipaan  Area  “WK-1”  Lapangan  “R”  menggunakan  hasil matching pada model jaringan pemipaan sehingga lokasi pipa dan node dengan permasalahan fluida dapat ditemukan dengan cepat dan tepat,  dan  melakukan  simulasi  optimasi  produksi  untuk  meningkatakan  laju  produksi  minyak  pada  Area  “WK-1” Lapangan “R”. Pembuatan model sumur produksi dan model jaringan pipa menggunakan aplikasi simulator produksi multiphase steady -state, model yang telah dibuat akan dilakukan validasi matching terhadap kondisi aktual. Dari hasil matching pada model jaringan pipa dilakukan analisa terhadap permasalahan pipa yang dapat terjadi seperti bottlenecking . Dari  hasil  simulasi  jaringan  terlihat  terjadi bottlenecking pada  jalur  pipa  di  Area  “WK-1”  Lapangan  “R”.  Hal  ini disebabkan  kondisi  jaringan  pemipaan  yang  sudah  cukup  lama  beroprasi  sejak  1974.  Dari  hasil  simulasi  terdapat  2 skenario  optimasi  kemampuan  produksi  dari  masing-masing  sumur  masih  dapat  ditingkatkan  dan  total  laju  produksi minyak meningkat. Pada skenario pertama yaitu pengaturan bean size pada choke sebesar 48,92 BOPD dengan kenaikan rata-rata sebesar 1,55%. Sedangkan pada skenario kedua yaitu dengan membuka batasan-batasan tekanan pada titik-titik kepala sumur didapatkan hasil sebesar 583,25 BOPD dengan kenaikan  rata-rata sebesar 16,13%.
Kata kunci: Bottlenecking , Jaringan Pipa, Optimasi. -spasi-T imes New Roman 11 Italic- -spasi-Times New Roman 11 Italic-

## Abstract
Field "R" is an offshore mature field located in the South East Sumatra Block. The pipeline network in Area "WK-1" in field "R" has 8 platforms namely the Rama-B, Rama-D, Rama-I, S.W. Wanda-A, Wanda-A, N. Wanda-A, Gita-A, and Rama-C. There are 31 producing wells through the 8 platforms. The purpose of this research is to create a piping network model for Area "WK-1" Field "R", identify optimal or non-optimal conditions for pipelines through simulation results and matching on the pipeline network model, identify whether bottlenecking problems occur in the piping network Area "WK-1" Field "R" using the matching results on the piping network model so that the location of pipes and nodes with fluid problems can be found precisely, and carry out production optimization simulations to increase production rates oil in Area  "WK-1"  Field  "R". Production well  modeling  and pipeline network modeling  using  a  multiphase  steady-state production simulator application, the models that have been made will be validated matching against actual conditions. From the results of matching the pipe network model, an analysis of pipe problems that can occur such as bottlenecks is carried out. From the network simulation results, it can be seen that there is bottlenecking on the pipeline in Area "WK- 1" Field "R". This is due to the condition of the pipeline network which has been operating for quite a long time since 1974. From the simulation results, there are 2 optimization scenarios, the production capacity of each well can still be increased and the total rate of oil production increases. In the first scenario, the Bean Size setting on the Choke is 48.92 BOPD with an average increase of 1.55%. Whereas in the second scenario, by opening the pressure limits at the wellhead points, the yield is 583.25 BOPD with an average increase of 16.13%.
Keywords : Bottlenecking, Pipelines, Optimization.

## 1. PENDAHULAN
PT SES merupakan perusahaan minyak dan gas yang beroperasi di wilayah lepas pantai Indonesia di Sumatera Tenggara. Permasalahan yang sering terjadi di PT SES adalah pada facility integrity , faktor fiskal yang rendah dan flow assurance . Kepastian aliran fluida ( Flow Assurance ) merupakan analisa teknik secara menyeluruh untuk  menjamin  pengangkutan  fluida  hidrokarbon  tersebut  berjalan  secara  aman  dan  ekonomis  di  setiap lingkungan  yang  dilalui  [1].  Pada  penelitian  ini  peneliti  berfokus  pada  permasalahan flow  assurance yang terkait dengan sistem perpipaan, sistem perpipaan pada industri minyak dan gas berfungsi untuk mengalirkan fluida dari satu tempat ketempat lainnya [2] . Salah satu fokusnya adalah Bottlenecking di sepanjang pipa bawah laut. Pipa bawah laut digunakan untuk tranportasi fluida seperti gas, minyak dan air dalam jumlah yang sangat besar dan juga jarak yang sangat jauh melalui laut atau daerah lepas pantai [3]. Lapangan “R” yang dimiliki oleh PT SES adalah lapangan tua yang terdapat di Blok South East Sumatra. Jaringan pemipaan yang terdapat pada Area “WK-1” pada lapangan “R” mempunyai 8 anjungan yaitu anjungan RIPB, RIPD, RIPI, SWRIP, WARIP, NWRIP, GRIP, dan RIPC. Terdapat 31 sumur berproduksi melalui 8 anjungan tersebut.
Model jaringan simulasi penting di area dengan banyak sumur yang terhubung ke satu fasilitas produksi untuk meminimalkan kerugian produksi yang tidak terduga [4]. Penelitian terbaru dari hasil matching dan simulasi skenario optimasi atas permasalahan back pressure dan bottlenecking menunjukkan peningkatan laju produksi sebesar  1,006.2  BOPD  atau  19%  lebih  tinggi  dari  laju  produksi  awal  [5].  Maka  dari  itu,  penting  untuk membangun  model  jaringan  permukaan  secara  tepat  dan  menggabungkan  kondisi  sumur  serta  kondisi perpipaannya  [6].  Flow  assurance  pun  dapat  dikelola  selama  tahap  operasi  berlangsung.  Sehingga  semua potensi masalah yang mungkin dan telah terjadi dapat ditanggulangi [7]. Pada sistem pipa bertekanan, aliran fluida sering mengalami kondisi penurunan tekanan yang disebabkan karena aliran fluida mengalami gesekan di  sepanjang  permukaan  pipa  dengan  pengaruh  parameter  kekasaran  permukaan,  ukuran  dimensi  pipa,  dan penggunaan  sambungan  pipa  [8].  Tekanan  pada  pipa  distribusi  sangat  tergantung  pada  ukuran  dimensi penampang pipa serta total sambungan antar pipa dengan laju aliran tertentu [9].
Berdasarkan  keterangan  diatas  maka  penelitian  ini  berfokus  untuk  mengidentifikasi  permasalahan bottlenecking dan  melakukan history  matching produksi  guna  mengoptimasikan  produksi  area  “WK-1” Lapangan “R” sehingga dapat memenuhi target produksi perusahaan. Untuk mengetahui adanya permasalahan bottlenecking yaitu dilakukan perhitungan bottlenecking index (BNI). Selanjutnya membuat model jaringan pipa produksi area “WK-1” Lapangan “R” sesuai keadaan aktual dengan bantuan software simulator produksi dan  mendesain  2  skenario  optimasi  produksi.  Perancangan  sistem  pipa  bertekanan  yang  tepat  dapat meningkatkan efisiensi distribusi aliran fluida bertekanan dan menurunkan persentase kerugian tekanan aliran fluida yang signifikan [10]. Kemudian model di running untuk mengetahui keberhasilan optimasi produksi yang dilakukan. Penelitian ini diharapkan berhasil menaikkan laju alir produksi minyak pada area “WK-1” Lapangan “R” sesuai dengan target produksi.

## 2. METODE

## 2.1. Rancangan Penelitian
Penelitian  ini  dilaksanakan  mengikuti  diagram  alir  penelitian  sebagaimana  Gambar  1.  Secara  ringkas penelitian ini diawali dengan studi literatur, pengumpulan dan pengorganisasian data lapangan, identifikasi kondisi bottlenecking , pemodelan dan matching sumuran dan jaringan pipa, penentuan skenario optimasi, serta analisa skenario optimasi dan rekomendasi.
1. Studi Literatur
Studi literatur dilakukan dengan mempelajari terkait dengan teori tentang flow assurance , bottlenecking , analisa nodal, aliran fluida, analisa optimasi produksi dan jaringan pemipaan. Studi literatur yang dilakukan berasal dari buku, jurnal, tesis, skripsi dan materi dari perusahaan.
2. Studi Lapangan
Studi lapangan yang dilakukan dengan tanya jawab dan konsultasi kepada orang-orang yang berkompetensi untuk  mendapatkan  informasi  yang  lebih  aktual  terkait  tentang  permasalahan  operasi  produksi,  serta memahami objek yang diteliti untuk mendapatkan data-data yang dibutuhkan dalam penelitian ini.

## Gambar 1. Diagram Alir Penelitian
3. Pengumpulan Data
Data-data yang dibutuhkan dalam penelitian ini adalah Data Properti Sumur, Data Reservoir, Data produksi, Data performa sumur, Data pipeline, Data tekanan pada riser, dan Data layout dari subsea pipeline pada Area “WK-1”.
4. Identifikasi Bottlenecking Index (BNI) Identifikasi bottlenecking dilakukan dengan menghitung nilai bottlenecking index (BNI) pada Area “WK- 1”. Rumus yang digunakan dalam perhitungan ini bisa dilihat pada persamaan berikut.
𝐵𝑁𝐼 = 𝑞 𝐺𝑆 (𝑞 𝑚𝑎𝑥 ) 𝑇 (1)
Penjelasan Simbol : dimana 𝑞 𝐺𝑆 adalah laju alir maksimum total yang tercatat di process platform. dimana (𝑞 𝑚𝑎𝑥 ) 𝑇 adalah jumlah laju alir maksimum dari masing-masing sumur.
5. Matching model sumur dan Pipa
Matching  model  sumur  dan  pipa  dilakukan  dengan  menggunakan  software  simulator  produksi  untuk merepresentasikan kondisi jaringan pipa di lapangan.
6. Mendesain 2 skenario Optimasi
Peneliti  melakukan  optimasi  produksi  dari  hasil  evaluasi  dengan  mengembangkan  skenario-skenario optimasi. Ada 2 skenario optimasi yang dikembangkan yaitu Skenario pertama adalah dengan mengatur bean size pada choke dan Skenario kedua adalah dengan membuka batasan-batasan tekanan pada titik-titik kepala sumur.
7. Analisis skenario optimasi dan hasil rekomendasi
Dari  semua  hasil  simulasi  yang  telah  didapatkan,  untuk  selanjutnya  yaitu  pengambilan  hasil  skenario terbaik dari hasil simulasi yang paling optimal dan paling memungkinkan untuk dilakukan terhadap kasus tersebut. Selanjutnya didapatkan kesimpulan untuk menjawab tujuan dari penelitian ini.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
3.1. Identifikasi Bottlenecking Index (BNI) Area “WK-1”
Evaluasi  pipa  area  “WK-1”  diawali  dengan  perhitungan bottlenecking  index (BNI).  Perhitungan  BNI  di dapatkan dari hasil perbandingan laju alir maksimum total yang tercatat di Gathering Station (q GS ) dengan laju alir maksimum total (q max ) T . Laju alir di Gathering Station di dapatkan dari hasil penjumlahan laju alir masing- masing sumur sebesar 46556 STB/d. Laju alir maksimum total (q max ) T diperoleh dengan menjumlahkan laju alir maksimum masing-masing sumur menggunakan rumus Metode Vogel dan dikalikan 80% karena sesuai dengan kondisi dilapangan bahwa laju alir maksimum fluida yang mengalir rata-rata hanya 80% dari laju alir maksimum total, selanjutnya pada penelitian ini diperoleh laju alir maksimum total  sebesar 93264,33 STB/d. Kemudian, dari perhitungan BNI didapatkan nilai sebesar 0,50. BNI berharga maksimum adalah bernilai 1. semakin besar harga BNI, maka bottlenecking yang terjadi semakin kecil. Begitupun sebaliknya semakin kecil harga  BNI,  maka bottlenecking yang  terjadi  semakin besar.  Dengan melakukan evaluasi  pipa dan optimasi produksi, maka harga laju alir fluida dan BNI juga mengalami perubahan.
𝐵𝑁𝐼 = 𝑞 𝐺𝑆 (𝑞 𝑚𝑎𝑥 ) 𝑇 𝐵𝑁𝐼 = 46.556 STB d
93264,33 STB d 𝐵𝑁𝐼 =  0,50 (2)
Untuk mengatasi permasalahan bottlenecking diperlukan upaya pengurangan tekanan pada segmen pipa yang terdapat bottlenecking , antara lain: perawatan segmen pipa dengan pigging, penggantian pipa dengan diameter lebih besar, atau pengendalian korosi menggunakan sistem proteksi katodik [11].

## 3.2. Pemodelan dan Matching Simulasi Sumur Produksi
Simulasi pemodelan sumur produksi di area “WK-1” menggunakan aplikasi simulator produksi multiphase steady -state. Tujuannya untuk memudahkan analisis pipa produksi dari dalam tangki hingga ke permukaan baik dalam perencanaan maupun optimalisasi. RIPB, RIPD, RIPI, SWRIP, WARIP, NWRIP, GRIP, dan RIPC. Di peroleh hasil matching antara data aktual dan sumulasi untuk variabel rate produksi dan tekanan diperoleh menggunakan persamaan Hagedorn and Brown, seperti pada Tabel 1. berikut:
Tabel 1. Daftar Sumur dan Hasil Proses Matching
Well Laju Alir Minyak/Q Pwf Actual (BFPD) Matching (BFPD) ∆Q (%) Actual (Psia) Matching (Psia) ∆Pwf (%) GRIP -10TA 968 968,2366 0,02% 228 227,7461 0,11% GRIP -11TA 4.903 4923,716 0,42% 996 992,4819 0,35% GRIP -14TA 1.472 1471,742 0,02% 553 553,0245 0,00% NWRIP -C3TA 752 756,3607 0,58% 185 184,7192 0,15% NWRIP -C4TA 691 690,114 0,13% 169 169,0935 0,06% RIPB -01TA 6.710 6685,809 0,36% 319 319,2894 0,09% RIPB -04BR 1.830 1832,35 0,13% 214 213,8548 0,07% RIPB -05BR 861 862,3401 0,16% 106 105,4844 0,49% RIPB -06BR 398 397,8566 0,04% 211 211,0384 0,02% RIPB -11TA 5.832 5814,628 0,30% 277 277,3043 0,11% RIPC -01TA 4.031 4039,885 0,22% 330 329,9023 0,03% RIPC -05BR 624 622,5291 0,24% 247 247,3413 0,14% RIPC -14BR 456 490,5653 7,05% 118 103,1011 14,45% RIPD -02BR 501 501,4351 0,09% 125 124,8799 0,10% RIPD -03BR 145 145,3629 0,25% 130 128,9172 0,84% RIPD -04BR 403 407,4473 1,09% 173 171,88 0,65% RIPD -07BR 1.298 1296,351 0,13% 204 204,0639 0,03% RIPD -08BR 1.024 1020,445 0,35% 112 112,6531 0,58% RIPD -09BR 696 698,2339 0,32% 95 93,97929 1,09% RIPD -12BR 2.051 2053,12 0,10% 145 144,29 0,49% RIPD -13BR 2.057 2061,336 0,21% 120 119,7024 0,25%
Well Laju Alir Minyak/Q Pwf Actual (BFPD) Matching (BFPD) ∆Q (%) Actual (Psia) Matching (Psia) ∆Pwf (%) RIPI -02BR 522 521,8796 0,02% 97 116,84 16,98% RIPI -03BR 367 367,5381 0,15% 69 67,23969 2,62% RIPI -08BR 367 367,5438 0,15% 132 130,8332 0,89% RIPI -09BT 1.073 1081,52 0,79% 386 384,9381 0,28% SWRIP -C3TA 727 728,4878 0,20% 479 478,0016 0,21% SWRIP -C5TA 396 394,4329 0,40% 242 242,664 0,27% SWRIP -C8TA 400 398,9859 0,25% 167 167,1817 0,11% SWRIP -C9TA 1.497 1492,537 0,30% 213 213,3626 0,17% WARIP -01TA 3.216 3235,015 0,59% 704 702,7236 0,18% WARIP -12TA 288 285,7735 0,78% 77 77,50075 0,65% Rata-rata Perbedaan 0,51% Rata-rata Perbedaan 1,37%
Perbandingan rate produksi  dan  tekanan  antara  kondisi  aktual  dan  simulasi  untuk  masing-masing  sumur, ditunjukkan dalam Tabel 1, terlihat bahwa pada saat matching perbedaan rata-rata laju aliran liquid sebesar 0,51 % dengan perbedaan maksimal 7,05 % pada sumur RIPC-14BR dan perbedaan rata-rata tekanan dasar sumur sebesar 1,37 % dengan perbedaan maksimal 16,98 % pada sumur RIPI-2BR. Hasil matching pada Tabel 1 menunjukkan ada 2 sumur yang memiliki nilai perbedaan Pwf yang melebihi 10%  yaitu  pada  sumur  RIPC-14BR  sebesar  14,45%  dan  sumur  RIPI-2BR  sebesar  16,98%.  Hal  ini  dapat disebabkan  karena  keterbatasan  data  seperti  data  komplesi  sumur  yang  tidak  lengkap.  Sehingga  peneliti mengambil data komplesi dari sumur yang satu anjungan dengan sumur tersebut.

## 3.3. Pemodelan dan Matching Jaringan Pemipaan Bawah Laut
Gambar 2 merupakan model jaringan pemipaan pada Area “WK-1”. Akhir dari jaringan pemipaan Area ini adalah anjungan RIP-1, titik akhir produksi cairan hidrocarbon diproses di anjungan proses Rama-B. Jaringan pemipaan  Area  “WK-1”  menghubungkan  8  anjungan  dimulai  dari  anjungan  RIPB,  RIPD,  RIPI,  SWRIP, WARIP, NWRIP, GRIP, dan RIPC.

## Gambar 2. Model Jaringan Pemipaan Pada Area “WK-1”
Aliran fluida bergerak mulai dari anjungan SWRIP dan anjungan NWRIP menuju anjungan WARIP. Aliran fluida anjungan WARIP mengalir menuju GRIP. Aliran fluida di anjungan RIPI mengalir menuju anjungan RIPD. Aliran fluida dari anjungan RIPD, RIPC dan GRIP, masing-masing mengalir menuju anjungan RIPB. Seluruh fluida yang terkumpul di anjungan RIPB di proses menggunakan separator. Minyak hasil pemisahan fluida di separator anjungan RIPB diteruskan ke anjungan RIP-1 sebagai titik akhir aliran fluida Area “WK- 1”. Hasil matching tekanan riser terdapat pada Tabel 2. Berdasarkan hasil simulasi nilai rata-rata perbedaan matching tekanan sebesar 4,95%.

## Tabel 2. Hasil Matching Tekanan dan Laju Alir Minyak
Anjungan Tekanan Riser Anjungan Laju Alir Minyak Actual (Psia) Matching (Psia) ∆P (%) Actual (BOPD) Matching (BOPD) ∆Q (%) SWRIP out 340 335 1,49 SWRIP out 619 618,967 0,01 WARIP in SWRIP 310 325 4,62 NWRIP out 211 210,98 0,01 NWRIP out 330 334 1,20 WARIP out 185 185,14 0,08 WARIP in NWRIP 305 325 6,15 GRIP out 286 285,73 0,09 WARIP out 295 325 9,23 RIPI out 352 351,02 0,28 GRIP in WARIP 240 224 7,14 RIPD out 751 724,1 3,58 GRIP out 230 224 2,68 RIPC out 300 299,97 0,01 RIPI out 170 180 5,56 1,85 RPB out 474 474,73 0,15 RIPD in RIPI 165 162 RIP-1 in 3178 3150,65 0,86 RIPD out 150 162 7,41 Rata Rata 0,56 RIPC out 196 192 2,08 RIPB in GRIP 130 120 8,33 RIPB in RIPD 132 121 9,09 RIPB in RIPC 130 121 7,44 RIPB out 114 120 5,00 RIP-1 in RIPB 50 50 0,00 Rata Rata 4,95
Dari hasil matching dilakukan analisa terhadap kemungkinan terjadinya bottlenecking pada jaringan pemipaan Area “WK-1”. Analisa dilakukan dengan cara melakukan perhitungan besarnya selisih nilai tekanan pada pipa antar anjungan, data tekanan yang masuk ke dalam pipa terhadap data tekanan keluar dari pipa. Data penurunan tekanan  pipa  tersebut  dibagi  dengan  panjang  dari  pipa  antar  anjungan,  kemudian  diperoleh  nilai  koefisien penurunan tekanan per feet. Berikut ini adalah data koefisien gradient penurunan tekanan (psia/ft) dari masing- masing pipa antar anjungan.
Tabel 3. Tabel Penurunan Tekanan dan harga BNI dari Segmen Pipa Area “WK-1”
Segmen Panjang Pipa (ft) Match Riser Pressure (psia) (psia/ft) Laju Alir Fluida (BFPD) BNI In Out ∆P In out ∆Q 1 9174,98 335 325 10 0,00109  3130,2  3121,15  9,04  0,997 2 8717,98 334 325 9 0,00103  1501,71  1492,14  9,56  0,993 3 9962,02 325 224 101  0,01014  8266,72  8241,95  24,77  0,997 4 30392,02  224 120 104  0,00342  15909,32 15823,27  86,05  0,994 5 9963,01 192 121 71 0,00713  5285,50  5266,54  18,96  0,996 6 4661,14 180 162 18 0,00386  2383,58  2377,26  6,31  0,997 7 7025,98 162 121 41 0,00584  9378,97  9367,85  11,12  0,998 8 27652,36  120 50 70 0,00253  46634,5  46557,6  76,87  0,998 Rata-rata 0,00438 0,996
Dari Tabel 3 terlihat pada segmen 3 (WARIP ke GRIP), segmen 5 (RIPC ke RIPB), dan segmen 7 (RIPD ke RIPB) penurunan tekanan per feet dari ketiga segmen tersebut lebih besar dari rata-rata data penurunan tekanan per  feet  segmen  lainnya.  Hal  ini  mengindikasikan  terjadinya  bottlenecking  pada  ketiga  segmen  tersebut. Sehingga untuk mengatasi permasalahan tersebut diperlukan upaya pengurangan tekanan pada segmen pipa yang terdapat bottlenecking .

## 3.4. Analisa Skenario Optimasi Jaringan Pemipaan
Berdasarkan hasil sebagaimana Tabel 4 terdapat peningkatan produksi minyak sebesar 48,92 BOPD dengan rata-rata kenaikan sebesar 1,55%. Didapatkan perhitungan BNI sebesar 0,522. Sehingga, optimasi pengaturan opening choke mampu meningkatkan BNI sebesar 5%.
Dari Tabel 4 hasil optimasi pengaturan bean size choke didapatkan hasil dari semua sumur rata-rata menambah ukuran bean size choke kecuali ada 2 sumur yang didapatkan hasil untuk mengurangi ukuran bean size yaitu pada sumur SWRIP-C8TA dan WARIP-12TA. Hal ini dapat disebakan karena kondisi tekanan di kepala sumur sudah sesuai dengan laju produksi yang diinginkan sehingga ukuran bean size choke di kurangi.

## Tabel 4. Hasil Optimasi Pengaturan Bean Size Choke
Well Bean Choke (/64 inch ) Laju Alir Minyak (BOPD) Matching Skenario 1 Matching Skenario 1 ∆Q GRIP -10TA 5 48 87,12 82,58 -5,21% GRIP -11TA 25 107 147,09 139,16 -5,39% GRIP -14TA 5 62 51,52 60,61 17,64% NWRIP -C3TA 2 49 127,99 152,83 19,41% NWRIP -C4TA 2 40 82,99 92,76 11,77% RIPB -01TA 25 148 134,20 172,05 28,21% RIPB -04BR 25 78 55,08 60,08 9,06% RIPB -05BR 5 15 68,97 30,76 -55,40% RIPB -06BR 5 62 99,26 140,92 41,97% RIPB -11TA 25 126 117,22 124,93 6,58% RIPC -01TA 25 97 180,99 205,33 13,45% RIPC -05BR 3 52 15,97 16,67 4,35% RIPC -14BR 5 54 103,01 76,65 -25,59% RIPD -02BR 5 34 256,01 292,07 14,09% RIPD -03BR 1 8 22,00 18,76 -14,72% RIPD -04BR 2 17 97,00 142,14 46,53% RIPD -07BR 25 72 128,24 150,91 17,68% RIPD -08BR 5 23 101,99 126,61 24,13% RIPD -09BR 2 17 84,01 69,90 -16,79% RIPD -12BR 25 72 20,92 20,43 -2,33% RIPD -13BR 25 51 13,93 51,94 272,86% RIPI -02BR 5 45 161,98 153,07 -5,50% RIPI -03BR 5 30 95,02 80,31 -15,48% RIPI -08BR 3 13 73,00 67,71 -7,24% RIPI -09BT 25 62 21,03 21,10 0,33% SWRIP -C3TA 5 42 196,00 181,36 -7,47% SWRIP -C5TA 1 29 123,00 165,79 34,79% SWRIP -C8TA 250 80 210,00 168,75 -19,64% SWRIP -C9TA 5 9 89,97 11,98 -86,69% WARIP -01TA 50 93 32,16 30,04 -6,59% WARIP -12TA 50 38 152,99 91,38 -40,27% Total 3150,65 3199,57 Ave = 1,55% Q GS = 48685,09 BFPD Q Max(tot) = 93264,33 BFPD BNI = 0,522
Tabel  5  menunjukkan  bahwa  untuk  meningkatan  laju  produksi  minyak  dilakukan  penurunan  tekanan  pada kepala sumur, sehingga diperoleh peningkatan produksi sebesar 583,25 BOPD atau rata-rata kenaikan sebesar 16,13%.  Didapatkan perhitungan BNI sebesar  0,545. Dapat disimpulkan bahwa optimasi dengan membuka batasan-batasan  tekanan  pada  titik-titik  kepala  sumur  mampu  meningkatkan  BNI  sebesar  9%.  Untuk mengurangi tekanan pada kepala sumur perlu dilakukan usaha-usaha penurunan tekanan kerja separator pada block station production facility .
Dari Tabel 5 hasil optimasi penurunan tekanan di kepala sumur didapatkan data hasil tekanan wellhead dari 16  sumur  yang  mengalami  pengurangan  dan  15  sumur  mengalami  pertambahan.  Dari  hasil  tersebut  dapat disimpulkan bahwa pengaturan tekanan wellhead ini diusahakan serendah mungkin, dimana semakin rendah tekanan  dari wellhead akan  semakin  baik  disamping  itu  kehilangan  tekanan  antara wellhead dan  separator dibuat sekecil mungkin. Pada Tabel 5 didapatkan nilai pertambahan tekanan wellhead yang besar yaitu pada sumur  RIPI-03BR  dengan  nilai  pertambahan  sebesar  289,80%  dan  sumur  SWRIP-C8TA  dengan  nilai
pertambahan sebesar 156,97%. Untuk mendapatkan hasil yang semakin baik maka dari itu pada 2 sumur ini perlu  dilakukan penurunan tekanan pada wellhead.
Tabel 5. Hasil Optimasi Penurunan Tekanan di Kepala Sumur
Well WHP (psia) Laju Alir Minyak (BOPD) Match Skenario 2  ∆WHP Match Skenario 2 ∆Q ∆Q GRIP -10TA 227 190,54 -16,02% 87,12 90 3,31% 2,88 GRIP -11TA 629 652,95 3,86% 147,09 150 1,98% 2,91 GRIP -14TA 242 206,41 -14,70% 51,52 52,5 1,90% 0,98 NWRIP -C3TA 320 293,97 -8,13% 127,99 153,18 19,68% 25,19 NWRIP -C4TA 320 298,47 -6,73% 82,98 108,09 30,25% 25,11 RIPB -01TA 1066 1093,6 2,55% 134,2 160 19,23% 25,8 RIPB -04BR 1341 1436,7 7,11% 55,08 75,25 36,61% 20,17 RIPB -05BR 1126 1144,2 1,63% 68,96 80,1 16,14% 11,14 RIPB -06BR 149 122,69 -17,48% 99,26 149,64 50,75% 50,38 RIPB -11TA 228 237,36 4,17% 117,22 140,7 20,03% 23,48 RIPC -01TA 2490 2575,7 3,43% 180,99 184,09 1,71% 3,1 RIPC -05BR 225 160,50 -28,67% 15,97 16,64 4,17% 0,67 RIPC -14BR 229 166,57 -27,42% 103,01 112,95 9,65% 9,94 RIPD -02BR 578 578,39 0,00% 256,01 256,01 0,00% 0 RIPD -03BR 233 165,18 -29,08% 21,99 30,34 37,93% 8,35 RIPD -04BR 267 198,95 -25,46% 97 108,31 11,66% 11,31 RIPD -07BR 3130 3139,2 0,31% 128,24 128,44 0,15% 0,2 RIPD -08BR 385 403,22 4,70% 101,99 109,56 7,42% 7,57 RIPD -09BR 220 129,49 -41,15% 84 84,49 0,57% 0,49 RIPD -12BR 666 697,31 4,63% 20,92 21,42 2,39% 0,5 RIPD -13BR 6038 6037,7 0,00% 13,93 13,93 0,00% 0 RIPI -02BR 150 195,36 30,25% 161,97 164,45 1,53% 2,48 RIPI -03BR 150 584,69  289,80% 95,01 103,56 8,99% 8,55 RIPI -08BR 1000 1391,4 39,14% 72,99 79,56 8,99% 6,57 RIPI -09BT 150 189,88 26,59% 21,03 21,56 2,52% 0,53 SWRIP -C3TA 340 295,65 -13,04% 195,99 269,6 37,55% 73,61 SWRIP -C5TA 340 298,82 -12,11% 122,99 217,42 76,77% 94,43 SWRIP -C8TA 340 873,70  156,97% 210 367,5 75,00% 157,5 SWRIP -C9TA 340 297,42 -12,52% 89,96 90,15 0,20% 0,19 WARIP -01TA 335 295,88 -11,81% 32,16 35 8,83% 2,84 WARIP -12TA 326 283,98 -12,76% 152,98 159,36 4,17% 6,38 Total BOPD 3150,65 3733,82 583,25 Ratan-rata Kenaikan BOPD 16,13% 18,81 Q GS = 50831 BFPD Q Max(tot) = 93264,33 BFPD BNI = 0,545

## 4. KESIMPULAN
Ditemukan  permasalahan bottlenecking pada  tiga  segmen,  dimana  penurunan  tekanan  per  feet  dari  ketiga segmen tersebut lebih besar dari rata-rata data penurunan tekanan per feet segmen lainnya. Segmen tersebut yaitu segmen 3 (WARIP ke GRIP) sebesar 0,01014, segmen 5 (RIPC ke RIPB) sebesar 0,00713 , dan segmen 7  (RIPD ke RIPB) sebesar 0,00584 . Didapatkan nilai Bottlenecking index (BNI) sebelum optimasi dilakukan yang di dapatkan dari hasil perbandingan laju alir maksimum total yang tercatat di GS (q GS ) dengan laju alir maksimum total (q max ) T yaitu sebesar 0,5 . Pada skenario pertama didapatkan perhitungan BNI sebesar 0,522 dan mampu meningkatkan BNI sebesar 5%. Pada skenario kedua didapatkan perhitungan BNI sebesar 0,545
dan mampu meningkatkan BNI sebesar 9%. Dari kedua skenario optimasi produksi yang telah dilakukan ada peningkatan produksi. Pada skenario pertama sebesar 48,92 BOPD dengan kenaikan rata-rata sebesar 1,55%. Sedangkan pada skenario kedua didapatkan hasil sebesar  583,25 BOPD dengan kenaikan  rata-rata sebesar 16,13%.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penulis  mengucapkan  terimakasih  kepada  perusahaan  yang  telah  berkenan  untuk  dijadikan  tempat  dan memfasilitasi peneliti, serta penulis juga berterimaksih kepada dosen teknik perminyakan Universitas Jember yang telah membimbing sampai hasil penelitian.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  R.  F.  Rachman  dan  R.  Permatasari,  “Analisis  aliran  fluida  dan  insulasi  aliran  pipa  bawah  laut menggunakan  pipesim,” Jurnal  Teknik  Mesin  Indonesia ,  vol.  13,  no.  1,  hlm.  21–27,  Apr  2018,  doi: 10.36289/jtmi.v13i1.85.
[2]  Sulardi, “Inspeksi Teknik Sistem Perpipaan Industri MIGAS,” JIEOM, vol. 2, no. 1, pp. 1–5, 2019
[3]  Ridlwan,  Asfarur,  et  al. "Analisis  On-Bottom  Stability  Offshore  Pipeline  Pada Kondisi  Operasi: Studi Kasus Platform SP Menuju Platform B1C/B2C PT. Pertamina Hulu Energi Offshore North West Java." Jurnal Teknik ITS , vol. 6, no. 2, 2017,
[4]  E.  Haryanto,  J.  Thomson,  N.  Bolanos,  dan  F.  H.  Soendoro,  “SPE-171493-MS  Brownfield-Surface Network Debottlenecking and Mitigation Analysis: A Case Study,” 2014.
[5]  Slamet Widodo Kurniansyah, “Pipeline Network Evaluation For Production  Optimization Of Area “X1” Lapangan “X””, Magister Thesis, Teknik Perminyakan, Universitas Trisakti, Jakarta, 2016.
[6]  H. Almohammad dan M. Al-Saqabi, “SPE-182226-MS Production Surface Network Modelling and De- Bottlenecking Analysis for Gathering Center in Kuwait,” 2016.
[7]  Ansyori, R. “Flow Assurance Pada Produksi Migas, Masalah Dan Penanggulangannya”. Swara Patra : Majalah Ilmiah PPSDM Migas , vol. 6, no. 4, Dec. 2016.
[8]  Kong R., Kim S., Bajorek S., Tien K., Hoxie K.. Effects of pipe size on horizontal two-phase-flow : flow regimes, pressure drop, two- phase flow parameters and drift-flux analysis. Experimental Thermal and Fluid Science, Vol. 96, pp. 75-89, 2018.
[9]  A. Penurunan Tekanan Aliran Udara Pada Pipa Bertekanan Ismail, E. Augupta Pane, B. M. Suyitno, F. Dwi Yudhanto, dan N. Diterima, “INFORMASI ARTIKEL ABSTRAK,” 2019. [Daring]. Tersedia pada: http://jurnal.untirta.ac.id/index.php/jwl
[10] Miguel A.F., Constructal branching design for fluid flow and heat transfer. International Journal Heat and Mass Transfer Vol.122, pp.204-211. 2018.
[11] Nur Azisah., Daeng Paroka, dan Wahyuddin. Analisa Penempatan Dan Kebutuhan Proteksi Katodik Pada Sistem  Pipa  Gas  Bawah  Laut  Offshore  Dari  Pulau  Pemping  Ke  Tanjung  Uncang  Batam.  Zona  Laut  : Jurnal Inovasi Sains Dan Teknologi Kelautan .Vol.2, pp.57-63. 2021.