Customize Consent Preferences

We use cookies to help you navigate efficiently and perform certain functions. You will find detailed information about all cookies under each consent category below.

The cookies that are categorized as "Necessary" are stored on your browser as they are essential for enabling the basic functionalities of the site. ... 

Always Active

Necessary cookies are required to enable the basic features of this site, such as providing secure log-in or adjusting your consent preferences. These cookies do not store any personally identifiable data.

No cookies to display.

Functional cookies help perform certain functionalities like sharing the content of the website on social media platforms, collecting feedback, and other third-party features.

No cookies to display.

Analytical cookies are used to understand how visitors interact with the website. These cookies help provide information on metrics such as the number of visitors, bounce rate, traffic source, etc.

No cookies to display.

Performance cookies are used to understand and analyze the key performance indexes of the website which helps in delivering a better user experience for the visitors.

No cookies to display.

Advertisement cookies are used to provide visitors with customized advertisements based on the pages you visited previously and to analyze the effectiveness of the ad campaigns.

No cookies to display.

Inovasi Digital PHE ONWJ Berhasil Optimalkan Produksi Minyak



loading…

Tim THATPOOL usai memaparkan inovasi dalam mengoptimalkan residu minyak di lapangan marginal menggunakan alat prediksi saturasi lanjutan berbasis pendekatan machine learning. FOTO/dok.SindoNews

JAKARTA – Kompetisi Digital Hackathon AI/ML Hulu Migas 2025 yang digelar SKK Migas pertengahan Juni lalu membuktikan bahwa transformasi digital mampu menjawab tantangan kompleks di sektor energi. Salah satu inovasi unggulan datang dari tim THATPOOL PHE OSES, yang meraih Juara 2 Kategori Implementation berkat alat prediksi saturasi berbasis machine learning (ML) untuk lapangan marginal.

THATPOOL (Technological Hub for Advanced Tools and Predictive Optimization of Oilfield Logs) menghadirkan solusi nyata dengan mengoptimalkan residu minyak di Lapangan NR menggunakan kecerdasan buatan. Tidak hanya meningkatkan produksi sebesar 542 barel minyak per hari (BOPD), inovasi ini juga menghemat biaya material dan sewa kapal hingga Rp7,18 miliar.

Kunci keberhasilan terletak pada prediksi current saturation, kondisi terkini fluida di reservoir batugamping, melalui algoritma ML. Metode ini menggantikan pengukuran konvensional berbasis kapal (barge), mempercepat proses sekaligus memangkas biaya operasional.

Baca Juga: Lampaui Target, PHE OSES Pasok Gas 8 BBTUD ke PLTGU Cilegon

Current saturation membantu mengidentifikasi cadangan minyak tersisa, titik masuknya air, dan strategi enhanced oil recovery. Ke depan, teknologi ini bahkan memungkinkan perawatan sumur tanpa intervensi fisik, cukup dengan menutup zona water breakthrough secara digital.

General Manager PHE OSES Antonius Dwi Arinto, penerima penghargaan dari SKK Migas, menegaskan dampak luas inovasi ini. “Digitalisasi bukan sekadar tren, tapi solusi efisiensi dan keberlanjutan. Kami siap replikasi pendekatan serupa di wilayah kerja lain,” ujar dia dalam pernyataannya, Senin (7/7).

Baca Juga: Raih Penghargaan ESG 2025, Komitmen Pertamina Tumbuh Berkelanjutan



You May Also Like

Tinggalkan Balasan

Alamat email Anda tidak akan dipublikasikan. Ruas yang wajib ditandai *