Show simple item record

dc.contributor.authorMussaffa, Syahid Ahmad
dc.date.accessioned2023-03-16T08:21:50Z
dc.date.available2023-03-16T08:21:50Z
dc.date.issued2023-03-15
dc.identifier.urihttps://library.universitaspertamina.ac.id//xmlui/handle/123456789/8321
dc.description.abstractEvaluasi formasi merupakan suatu metode analisis dengan mengamati sifat fisik suatu formasi batuan bawah permukaan untuk mengetahui reservoir minyak dan gas dalam suatu sumur. Salah satu bentuk analisis dari evaluasi formasi yaitu melakukan analisis petrofisika. Analisis petrofisika digunakan untuk menentukan karakteristik reservoir bedasarkan properti fisik batuan dan parameter petrofisika secara kuantitatif, parameter petrofisika yang dihasilkan seperti Vshale, porositas, densitas dan saturasi air. Data yang akan digunakan untuk analisis petrofisika ini yaitu data well log. Penelitian ini bertujuan untuk membandingkan kualitas hasil parameter petrofisika berdasarkan 2 metode yang digunakan. Metode yang digunakan dalam melakukan analisis petrofisika pada penelitian ini yaitu metode konvensional dan metode Metaheuristic – Simulated Annealing. Pada metode konvensional data well log diolah menggunakan software Interactive Petrophysics dan akan menghasilkan parameter petrofisika berupa Vshale, porositas, densitas dan saturasi air. Pada metode Metaheuristic – Simulated Annealing data well log diolah menggunakan sebuah Artificial Intellegent yang sudah diprogram sedemikian rupa agar menghasilkan parameter petrofisika yang sama dengan metode konvensional. Setelah mendapatkan hasil parameter petrofisika dari kedua metode tersebut, dilakukan perbandingan antara metode Metaheuristic – Simulated Annealing dengan metode konvensional menggunakan perhitungan R-squared (R2).en_US
dc.language.isootheren_US
dc.subjectEvaluasi formasi, Parameter petrofisika, Well log, Metode konvensional, Metode Metaheuristic – Simulated Annealing, R-squared (R2).en_US
dc.titleANALISIS PERBANDINGAN EVALUASI FORMASI ANTARA METODE METAHEURISTIC – SIMULATED ANNEALING DENGAN METODE KONVENSIONALen_US
dc.typeThesisen_US


Files in this item

Thumbnail

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record