Perhitungan dan Analisis Petrofisika Multi Well Menggunakan Metode Machine Learning

Abstract

Hadirnya machine learning di era perkembangan teknologi ini, dapat dijadikan sebagai sarana untuk mengolah data yang besar. Penggunaan machine learning juga hadir sebagai cara khususnya di dalam ilmu petrofisika yang merupakan cabang dari bidang geologi untuk menghitung dan menganalisis parameter petrofisika. Penelitian ini merupakan contoh dimana penggunaan machine learning dapat mengolah data geologi khususnya dibidang ilmu petrofisika dalam menganalisis dan menghitung parameter petrofisika dengan data sumur yang ada pada kedua cekungan yakni Cekungan Salina dan Cekungan Sedgwick yang berada di daerah Kansas, Amerika Utara. Metode yang digunakan peneliti dalam penelitian ini meliputi studi literatur, pengambilan data, kontrol kualitas data, perhitungan petorfisika manual, pembagaian data model set dan blind set, penentuan algoritma machine learning dan pengeolahan data menggunakan machine learning. Hasil dari penelitian ini berupa hasil regresi secara visual yang menampilkan prediksi machine learning terhadap data blind set, nilai rata-rata akurasi model dan nilai akurasi hasil prediksi data blind set yang dimana keduanya divalidasi secara kuantitatif menggunakan tiga parameter yakni root mean squared, mean absolute error, dan r squared. Berdasarkan hasil prediksi machine learning terhadap data blind set serta validasi secara kuantiatif diketahui bahwa hasil terbaik untuk penelitian ini dalam menggunakan machine learning dimiliki oleh algoritma random forest dan yang terburuk dimiliki oleh algoritma lasso