Penentuan Sebaran Fasies Menggunakan Machine Learning Berdasarkan Metode Atribut Seismik Spectral Decompostion di Lapangan Offshore Blok F3 Netherlands.

Abstract

Perkembangan teknologi yang semakin pesat membawa dampak yang cukup besar dalam industri minyak bumi dan gas alam. Sebagai salah satu contohnya seperti penggunaan machine learning di bidang geologi untuk menentukan persebaran fasies berdasarkan data sumur dan seismik pada blok F3 Netherlands. Metode yang digunakan dalam penelitian ini terdiri dari dekomposisi spektral dan beberapa algoritma machine learning berbasis pohon. Hasil dari penelitian ini berupa persebaran fasies dari hasil klasifikasi machine learning, nilai confusion matrix dari setiap algoritma, dan hasil pengolahan data melalui kuisioner untuk menentukan hasil terbaik klasifikasi oleh machine learning secara kualitatif. Hasil dari pengolahan data dapat menunjukkan bahwa proses klasifikasi oleh machine learning dipengaruhi oleh beberapa faktor seperti: pre-proceessing data, jenis algoritma machine learning yang digunakan, dan juga variasi data yang dimiliki. Berdasarkan hasil penaksiran secara kualitatif dan kuantitatif, dapat diketahui bahwa algoritma terbaik untuk melakukan klasfisikasi fasies yaitu algoritma XGBoost dan Catboost.