BREAKING NEWS
Selasa, 08 Juli 2025

Pertamina Hulu Energi Terapkan AI untuk Optimalkan Produksi Minyak di Lapangan Marginal

Abyadi Siregar - Senin, 07 Juli 2025 22:07 WIB
76 view
Pertamina Hulu Energi Terapkan AI untuk Optimalkan Produksi Minyak di Lapangan Marginal
Tim THATPOOL PHE OSES meraih Juara 2 Kategori Implementation pada ajang Kompetisi Digital Hackathon AI/ML Hulu Migas 2025 SKK Migas. (foto: ig pertamina.ep)
Berita Terkini, Eksklusif di Saluran WhatsApp bitvonline.com
+ Gabung

JAKARTA – PT Pertamina Hulu Energi Offshore Southeast Sumatera (PHE OSES) terus mendorong efisiensi dan keberlanjutan operasional di sektor hulu migas melalui pemanfaatan kecerdasan buatan (AI).

Inovasi digital terbaru yang diberi nama THATPOOL (Technological Hub for Advanced Tools and Predictive Optimization of Oilfield Logs) kini menjadi senjata utama PHE OSES dalam mengoptimalkan produksi minyak di lapangan marginal.

Inovasi ini menggunakan pendekatan machine learning (ML) untuk memperkirakan saturasi fluida terkini (current saturation) di reservoir batu gamping, sebuah parameter penting dalam menentukan potensi sisa minyak (residual oil) di suatu lapangan.

Baca Juga:

"Inovasi ini tidak hanya berdampak nyata di lapangan, tapi juga menjadi bukti bahwa digitalisasi mampu membawa efisiensi dan keberlanjutan operasional," ujar General Manager PHE OSES Antonius Dwi Arinto dalam keterangan resminya di Jakarta, Senin (7/7/2025).

THATPOOL telah berhasil diimplementasikan di Lapangan NR. Hasilnya, produksi minyak meningkat signifikan sebesar 542 barel per hari (BOPD).

Baca Juga:

Selain itu, inovasi ini juga berhasil menghemat Rp7,18 miliar dari biaya material dan sewa kapal yang sebelumnya dibutuhkan dalam operasi konvensional.

Antonius menjelaskan bahwa dengan memanfaatkan algoritma AI untuk memprediksi current saturation, yakni kondisi fluida terkini dalam reservoir pasca produksi, perusahaan dapat mengidentifikasi zona-zona air dan sisa minyak dengan lebih akurat, sekaligus merancang strategi lanjutan untuk peningkatan perolehan minyak (enhanced oil recovery/EOR).

Keunggulan dari pendekatan ini adalah pengurangan kebutuhan intervensi langsung terhadap sumur, karena sistem mampu merekomendasikan tindakan tepat, seperti penutupan zona air, hanya berdasarkan data prediktif yang diolah melalui model machine learning.

"Di masa depan, pendekatan ini bahkan memungkinkan perawatan sumur dilakukan tanpa intervensi langsung," tambah Antonius.

Kesuksesan THATPOOL di Lapangan NR membuka peluang besar untuk replikasi pendekatan ini di wilayah kerja lain yang memiliki karakteristik serupa.

Menurut Antonius, penerapan digitalisasi yang adaptif seperti ini adalah masa depan industri hulu migas yang tak hanya mengedepankan efisiensi, tetapi juga mengurangi jejak operasional dan meningkatkan keberlanjutan energi nasional.

Dengan kombinasi teknologi digital dan pemodelan berbasis AI, PHE OSES membuktikan bahwa inovasi bukan sekadar wacana, melainkan solusi nyata di lapangan.*

Editor
: Paul Antonio Hutapea
Tags
beritaTerkait
Atas Sangkaan Pasal 363, Muhammad Razali dan Budi Syahputra Alias Kecut Gunakan Hak Praperadilan
212 Merek Beras Diduga Langgar Aturan, Satgas Pangan Periksa 10 Produsen: Kerugian Konsumen Capai Rp99 Triliun
BSU 2025 Rp600 Ribu Sudah Cair ke 8,3 Juta Pekerja: Ini Syarat, Alur Verifikasi, dan Solusi dari Kemenaker
PHSS Catat Rekor Baru: Produksi Minyak Tembus 14 Ribu Barel per Hari di Semester Pertama 2025
Martua Sitorus Tak Lagi Terkait Wilmar Group, KPN Corporation Tegaskan Tidak Terlibat Kasus Korupsi
Prabowo Serukan Etika AI dan Perlindungan Data di KTT BRICS 2025, Indonesia Dukung Arah Baru Kerja Sama Global
komentar
beritaTerbaru