STTMCILEUNGSISTTMCILEUNGSI
TEKNOSAINS : Jurnal Sains, Teknologi dan InformatikaTEKNOSAINS : Jurnal Sains, Teknologi dan InformatikaPemilihan metode angkat buatan yang tepat sangat penting dalam industri minyak dan gas untuk memastikan kelanjutan produksi saat tekanan reservoir menurun. Namun, proses pemilihan saat ini masih bergantung pada keahlian teknis dan pendekatan heuristik konvensional, yang sering kali tidak cukup untuk menangani kompleksitas karakteristik reservoir dan kondisi operasional dinamis. Studi ini bertujuan mengevaluasi kinerja tiga algoritma machine learning berbasis pohon, yaitu Decision Tree, Random Forest, dan Gradient Boosting, dalam memprediksi metode angkat buatan optimal. Data historis lapangan, termasuk laju aliran fluida, suhu, API gravity, dan label metode angkat buatan, digunakan untuk melatih model. Data mengalami proses pra-pemrosesan seperti pembersihan data, encoding, dan pemisahan menjadi himpunan pelatihan dan pengujian sebelum dimodelkan menggunakan perpustakaan Scikit-learn. Kinerja ketiga model dievaluasi menggunakan metrik klasifikasi standar, termasuk akurasi, presisi, recall, dan F1-score. Hasil menunjukkan bahwa algoritma Decision Tree mencapai akurasi sekitar 81%, Random Forest memberikan akurasi tertinggi sekitar 94% (dengan akurasi validasi 93,67%), sedangkan Gradient Boosting paling tidak efektif dengan akurasi sekitar 64%. Analisis penting fitur dan SHAP menunjukkan bahwa suhu adalah variabel paling berpengaruh dalam memilih metode angkat buatan, diikuti oleh API gravity dan laju aliran fluida. Kesimpulannya, Random Forest adalah model terbaik, menawarkan kombinasi akurasi dan stabilitas terbaik dalam memprediksi metode angkat buatan optimal.
Berdasarkan evaluasi dan perbandingan kinerja tiga algoritma klasifikasi utama, yaitu Decision Tree, Random Forest, dan Gradient Boosting, dalam mengidentifikasi metode angkat buatan menggunakan parameter seperti laju aliran, suhu, dan API gravity, hasil menunjukkan bahwa Random Forest unggul, mencapai akurasi validasi 93,67%, ROC AUC 0,994, dan PR AUC 0,970.Meskipun Decision Tree cocok sebagai model dasar, ia rentan terhadap overfitting, dan Gradient Boosting menunjukkan kinerja yang tidak stabil.Analisis penting fitur dan SHAP memperkuat bahwa suhu memainkan peran dominan, terutama dalam memprediksi metode Jet Pump, diikuti oleh API gravity dan laju aliran.Secara keseluruhan, Random Forest menawarkan kombinasi terbaik antara akurasi, stabilitas, dan interpretasi, menjadikannya pilihan utama untuk sistem pendukung keputusan dalam memilih metode angkat buatan.
Penelitian lanjutan dapat fokus pada integrasi data real-time dari sensor IoT untuk meningkatkan responsivitas model dalam kondisi operasional yang berubah-ubah. Selain itu, eksplorasi algoritma machine learning lain seperti neural networks atau ensemble methods yang lebih kompleks mungkin menghasilkan prediksi yang lebih akurat untuk skenario reservoir heterogen. Penelitian juga bisa mengevaluasi adaptasi model ini di wilayah dengan karakteristik geologi dan lingkungan berbeda, seperti daerah dengan suhu ekstrem atau tekanan reservoir sangat rendah, untuk memastikan generalisasi universal dari pendekatan ini. Dengan menggabungkan analisis data historis dan pengumpulan data lapangan secara kontinu, peneliti dapat mengembangkan sistem keputusan yang lebih dinamis dan efektif untuk pemilihan metode angkat buatan.
- Vol 13 No 1 (2026): TEKNOSAINS: Jurnal Sains, Teknologi dan Informatika | TEKNOSAINS : Jurnal Sains,... doi.org/10.37373/tekno.v13i1Vol 13 No 1 2026 TEKNOSAINS Jurnal Sains Teknologi dan Informatika TEKNOSAINS Jurnal Sains doi 10 37373 tekno v13i1
- Artificial lift selection methods in conventional and unconventional wells a summary and review from... doi.org/10.38124/ijisrt/IJISRT24MAR2108Artificial lift selection methods in conventional and unconventional wells a summary and review from doi 10 38124 ijisrt IJISRT24MAR2108
- Optimasi Gas Injeksi Pada Sembur Buatan Gas Lift Untuk Meningkatkan Besarnya Laju Produksi Minyak Maksimum... journal.uir.ac.id/index.php/JEEE/article/view/993Optimasi Gas Injeksi Pada Sembur Buatan Gas Lift Untuk Meningkatkan Besarnya Laju Produksi Minyak Maksimum journal uir ac index php JEEE article view 993
| File size | 599.53 KB |
| Pages | 15 |
| DMCA | Report |
Related /
UIMUIM Pertumbuhan supermarket semakin meningkat. Supermarket mempunyai berbagai macam produk yang berbeda merek, bermacam cabang dan berbagai tipe pelanggan.Pertumbuhan supermarket semakin meningkat. Supermarket mempunyai berbagai macam produk yang berbeda merek, bermacam cabang dan berbagai tipe pelanggan.
SERAMBISERAMBI The study concludes that university students require a digital platform to facilitate structured, accessible, and socially engaging sports activities.The study concludes that university students require a digital platform to facilitate structured, accessible, and socially engaging sports activities.
NURISNURIS BEP PT Gudang Garam Tbk mengalami fluktuasi selama 2017–2021, dipengaruhi oleh dinamika biaya tetap, biaya variabel, dan perubahan rasio margin kontribusi.BEP PT Gudang Garam Tbk mengalami fluktuasi selama 2017–2021, dipengaruhi oleh dinamika biaya tetap, biaya variabel, dan perubahan rasio margin kontribusi.
MULIADARMAMULIADARMA Manfaat utamanya terpusat pada kemampuan untuk mencapai personalisasi pelanggan yang lebih granular, pengoptimalan alokasi anggaran secara dinamis, danManfaat utamanya terpusat pada kemampuan untuk mencapai personalisasi pelanggan yang lebih granular, pengoptimalan alokasi anggaran secara dinamis, dan
POLIBANPOLIBAN Penelitian selanjutnya dapat mengeksplorasi perluasan dataset dan fine-tuning untuk peningkatan akurasi. Model klasifikasi penyakit daun singkong berbasisPenelitian selanjutnya dapat mengeksplorasi perluasan dataset dan fine-tuning untuk peningkatan akurasi. Model klasifikasi penyakit daun singkong berbasis
IDID Kinerja model dievaluasi menggunakan akurasi, presisi, recall, skor F1, dan matriks kebingungan. Hasil eksperimen menunjukkan bahwa VGG19 dengan pengoptimalKinerja model dievaluasi menggunakan akurasi, presisi, recall, skor F1, dan matriks kebingungan. Hasil eksperimen menunjukkan bahwa VGG19 dengan pengoptimal
IUSIUS Pemberdayaan hukum usaha mikro, kecil, dan menengah (UMKM) di Indonesia melibatkan kebijakan strategis untuk meningkatkan ketahanan dan daya saing sektorPemberdayaan hukum usaha mikro, kecil, dan menengah (UMKM) di Indonesia melibatkan kebijakan strategis untuk meningkatkan ketahanan dan daya saing sektor
ICSEJOURNALICSEJOURNAL Keunggulan BERT disebabkan oleh arsitektur perhatian dua arah yang lebih efektif dalam menangkap hubungan antar kata dibandingkan model S2S dan GPT. ModelKeunggulan BERT disebabkan oleh arsitektur perhatian dua arah yang lebih efektif dalam menangkap hubungan antar kata dibandingkan model S2S dan GPT. Model
Useful /
UIMUIM Penelitian yang dilakukan menggunakan data sekunder, yakni data yang berasal dari sumber yang telah ada. Hasil pencatatan dari faktor meteorologi dan produksiPenelitian yang dilakukan menggunakan data sekunder, yakni data yang berasal dari sumber yang telah ada. Hasil pencatatan dari faktor meteorologi dan produksi
UIMUIM Berdasarkan Komisi Pemilihan Umum 2023, jumlah suara Generasi Z mencapai 22,85 persen dari total penduduk Indonesia, dengan Jawa Timur sebagai provinsiBerdasarkan Komisi Pemilihan Umum 2023, jumlah suara Generasi Z mencapai 22,85 persen dari total penduduk Indonesia, dengan Jawa Timur sebagai provinsi
IDID 7994 to 0. 9089. XGBoost performed well even without hyperparameter tuning or random undersampling, indicating its robustness as a baseline model. The7994 to 0. 9089. XGBoost performed well even without hyperparameter tuning or random undersampling, indicating its robustness as a baseline model. The
POLITEKNIK PRATAMAPOLITEKNIK PRATAMA Sistem informasi pengelolaan kas kecil dengan metode fluktuatif ini sangat dibutuhkan dalam membantu pencatatan serta pengelolaan kas kecil. Sistem informasiSistem informasi pengelolaan kas kecil dengan metode fluktuatif ini sangat dibutuhkan dalam membantu pencatatan serta pengelolaan kas kecil. Sistem informasi