Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
2.663
P-Index
This Author published in this journals
All Journal CITIZEN: Jurnal Ilmiah Mulitidisiplin Indonesia Al-MIKRAJ: Jurnal studi Islam dan Humaniora Journal of Artificial Intelligence and Digital Business Indonesian Research Journal on Education AMMA : Jurnal Pengabdian Masyarakat Petrogas : Journal of Energy and Technology Jurnal Rekayasa Tropis, Teknologi, dan Inovasi (RETROTEKIN) Jejak digital: Jurnal Ilmiah Multidisiplin Solusi dan Inovasi Pengabdian Kepada Masyarakat
Abdul Gafar Karim
Sekolah Tinggi Teknologi Migas Balikpapan
Religion Arts Humanities Chemical Engineering, Chemistry & Bioengineering Chemistry Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Decision Sciences, Operations Research & Management Earth & Planetary Sciences Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Energy Engineering Environmental Science Languange, Linguistic, Communication & Media Law, Crime, Criminology & Criminal Justice Library & Information Science Materials Science & Nanotechnology Mathematics Nursing Physics Social Sciences Other

Published : 17 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 17 Documents
Search

 1   2 
ENHANCING THE RHEOLOGICAL PROPERTIES OF OIL-BASED MUD THROUGH THE INCORPORATION OF POTATO STARCH Abdul Gafar Karim; Aprilino Alfa Kurmasela; Muhammad Rizqie; Dody Finansa; Aditya Rizky
PETROGAS: Journal of Energy and Technology Vol 5, No 2 (2023): October
Publisher : Sekolah Tinggi Teknologi MIGAS

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.58267/petrogas.v5i2.152

Abstract

Oil-based drilling muds are effective in protecting formation integrity and resisting high temperatures, but additives are necessary to optimize their performance. This study proposes using potato starch as an additive to improve the performance of oil-based drilling mud. Potato starch was chosen because of its ability to act as a viscosifier or thickener that remains unaffected by water salinity. The research involved adding different concentrations of potato starch to a fresh oil-based drilling mud, with two Oil-to-Water Ratio (OWR) ratios, 75:25 and 80:20, employed for the two trials. Rheological testing was utilized to assess the influence of potato starch additives on the viscosity, gel strength, plastic viscosity, and yield point of drilling mud. The findings showed that the incorporation of potato starch in oil-based drilling mud can enhance its rheological values. Using potato starch as an additive offers the potential to tackle wells that have formation conditions that are brittle and sensitive to water and high temperatures. This research provides novel insights into the development of more effective and eco-friendly drilling mud formulations.
Penerapan Model Random Forest Untuk Prediksi Penyebaran Porositas pada Lapangan X Nugraha Septiawisal Putra; Abdul Gafar Karim
Jurnal Rekayasa Tropis, Teknologi, dan Inovasi (RETROTEKIN) Vol. 1 No. 2 (2023): RETROTEKIN (Rekayasa Tropis, Teknologi, dan Inovasi)
Publisher : Fakultas Teknik Universitas Mulawarman

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Kegiatan karakterisasi reservoir memiliki peran yang penting untuk dapat mengidentifikasi sifat-sifat batuan dan fluida, serta dapat mengestimasi besar cadangan hidrokarbon dibawah permukaan. Estimasi metode tradisional memiliki akurasi yang rendah, sangat memakan waktu, dan kesalahan yang lebih besar selama memprediksi porositas dan permeabilitas reservoir menggunakan data well logging serta pengukuran sample core yang cukup memakan biaya. Dalam penelitian ini, metode machine learning Random Forest diterapkan sebagai solusi yang cepat, hemat biaya untuk mengestimasi parameter reservoir dari data well logging. Enam model telah dikembangkan pada kondisi yang berbeda (jumlah fitur dan transformasi data) yang dibagi menjadi 85% training data dan 15% test data. Penentuan hyperparameters merupakan hal yang penting dikarenakan akan sangat berpengaruh ke performa pada setiap model. Hasil Exploratory Data Analysis menunjukkan bahwa fitur-fitur yang dapat digunakan sebagai input data untuk memprediksi nilai porositas core adalah fitur GR (-0.54), RHOB (-0.51), LLS (-0.44), LLD (-0.4), dan CXO (0.32). Sehingga dilanjutkan kedalam proses pelatihan model dan ditemukan bahwa model B dengan fitur tiga teratas (GR, RHOB, dan LLS) tanpa transformasi data mendapatkan hasil yang optimal dengan mendapatkan nilai R2 sebesar 0.8 dan RMSE sebesar 0.034 dengan menggunakan hyperparameter n_estimators=19 dan random_state=42. Penelitian dilanjutkan dengan melakukan pelatihan model ulang dengan menggunakan seluruh data well logging untuk dapat mengembangkan model prediksi porositas. Prediksi porositas core berhasil dilakukan hingga 1393 data pada baris kosong yang terdapat pada kolom porositas core.
Aplikasi Simulator Optimisasi Sistem Reservoir Multifasa dalam Membangun Model Produksi yang Terintegrasi di Lapangan HRD dengan Metode Integrated Production Modelling Lembang, Haris Rio Datu; Karim, Abdul Gafar; Mirza, Mirza; Laby, Dharma Arung; Lutfi, Mohammad; Mamuaya, Arjuna Brifling
Indonesian Research Journal on Education Vol. 1 No. 3 (2021): irje 2021
Publisher : Fakultas Keguruan dan Ilmu Pendidikan, Universitas Pahlawan Tuanku Tambusai

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31004/irje.v1i3.2782

Abstract

Lapangan HRD adalah lapangan salah satu lapangan minyak dan gas yang paling tua yang terletak di Offshore Delta Mahakam, Indonesia. Semua hidrokarbon terakumulasi pada reservoir kompleks yang terdiri dari banyak lapisan, di mana minyak, gas dan tekanan reservoir yang berbeda setiap saat. Integrated Production Modelling dengan menggunakan simulator GAP menawarkan teknik yang efektif dalam memperkirakan performa sumur yang mana diproduksi dari reservoir multifasa dan tekanan yang bervariasi. Integrated Production Modelling mampu mengelola dengan baik kompleksitas reservoir, skenario produksi yang bermacam - macam bentuknya, dan juga dengan keterbatasan fasilitas produksi di permukaan. Salah satu kelebihan dari GAP adalah dapat membuat produksi dari bermacam – macam reservoir multifasa yang digabungkan dalam satu bentuk Network Simulation tentunya dengan data PVT yang berbeda – beda, yang mana respon dari satu sumur dapat mempengaruhi produksi sumur yang lainnya. Tujuan utama dari penggunaan GAP adalah untuk mendapatkan respon penuh dari Lapangan Hidrokarbon dengan menggunakan sifat fisik dari setiap data yang pastinya dapat mempengaruhi produksi. Melalui proses Integrated Production Modelling ini, Sumur Lapangan HRD di Zona Lower dan Deep berhasil memberikan tambahan produksi sebesar 0.15 MMbo dan memberikan justifikasi kebutuhan Gas Lift Network di Lapangan HRD. Singkatnya, Model ini memberikan optimasi ekonomi dari minyak dan gas yang terproduksi.
Calculation of Cement Volume in 8½-Inch Borehole Drilling Using the Pump Capacity Calculation Method at Sonos-A Field Drilling Platform in Well “A15” Sudarsono, Andrea Cokro; Battu, Desianto Payung; Hidayat, Irfan; Karim, Abdul Gafar; Paindan, Esterina Natalia; Lutfi, Mohamad
Indonesian Research Journal on Education Vol. 3 No. 3 (2023): irje 2023
Publisher : Fakultas Keguruan dan Ilmu Pendidikan, Universitas Pahlawan Tuanku Tambusai

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31004/irje.v3i3.2810

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis rata-rata ukuran lubang bor (Average Hole Size) pada sumur Sonos A15 serta mengevaluasi kebutuhan aktual volume semen berdasarkan hasil perhitungan hidraulik dan geometri lubang bor. Data diperoleh dari laporan lapangan serta hasil pemantauan oleh Mud Engineer dan tim Mud Logging. Analisis dilakukan terhadap konfigurasi casing, open hole, dan rangkaian pipa (Bottom Hole Assembly/BHA) dengan menggunakan pendekatan matematis berbasis volume silinder dan efisiensi pompa. Hasil menunjukkan bahwa diameter aktual lubang bor mengalami pelebaran dari 8.5 inci (ukuran bit) menjadi 8.88 inci. Akibatnya, volume ruang annulus meningkat dan berdampak pada bertambahnya kebutuhan semen dari nilai teoritis sebesar 33.38 bbl menjadi 44.75 bbl. Perbedaan ini menegaskan pentingnya evaluasi aktual ukuran lubang dalam perencanaan program penyemenan untuk menghindari kekurangan slurry saat operasi berlangsung.
Monitoring dan Surveillance Sumur Water Injection terhadap Sumur Produksi di Lapangan “X” Area Utara Mahakam Rahul, Muhammad; Karim, Abdul Gafar; Sinaga, Jan Friadi; Bambang, R.; Alfa, Aprillino; Finansa, Dody
Indonesian Research Journal on Education Vol. 3 No. 3 (2023): irje 2023
Publisher : Fakultas Keguruan dan Ilmu Pendidikan, Universitas Pahlawan Tuanku Tambusai

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31004/irje.v3i3.2813

Abstract

Water Injeksi yaitu perolehan minyak dengan cara memasukan air ke dalam reservoir agar didapatkan tambahan perolehan minyak yang bergerak dari reservoir menuju ke sumur produksi, dan berhasil atau tidaknya injeksi air dilihat dari program Monitoring dan Surveillance yang baik, dengan melihat keadaan sumur injeksi, sumur produksi, Serta reaksi sumur produksi terhadap injeksi yang di lakukan oleh sumur injeksi dan mengetahui efektif atau tidak injeksi yang dilakukabn. Dalam Tugas Akhir ini, dilakukan tahapan Monitoring dan Surveillance sumur injeksi dengan sumur produksi. Pada sumur “NKL01” di lakukan injeksi air. Dengan menggunakan 4 metode kita dapat melihat efek injeksi yang di lakukan dari 1 sumur injeksi terhadap 6 sumur produksi dengan menggunakan data yang didapat sesui kondisi actual di lapangan. Dari Injeksi yang di lakukan pada sumur “NKL01” analisa menggunakan Metode Hall Plot dan Voidage Replacement Ratio (VRR) injeksi yang dilakukan sudah stabil tetapi belum efektif karena nilai VRR yang di dapat sebesar 0.49. Metode Chan Diagnostic air berlebihan yang masuk ke sumur produksi disebabkan karena kondisi Water Channeling. Dan metode Konektivitas hasil yang di dapat dari Sumur injeksi “NKL01” terhadap sumur Produksi “NKL02”, “NKL04”, “NKL05”, dan “NKL06” kondisi konetivitas bagus. Sedangkan untuk sumur produksi “NKL03” dan “NKL07” kondisi konektivitas buruk.
Peramalan Produksi Hidrokarbon Berdasarkan Decline Curve Analysis (DCA) Dengan Metode Levenberg-Marquardt Algorithm (LMA) Pada Sumur HS-0105 Lapangan AG Hasnawi Hs; Dharma Arung Laby; Abdi Suprayitno; Abdul Gafar Karim; Amiruddin; Luthfiyah Atisa Fadhilah
AL-MIKRAJ Jurnal Studi Islam dan Humaniora (E-ISSN 2745-4584) Vol. 4 No. 1 (2023): Al-Mikraj, Jurnal Studi Islam dan Humaniora
Publisher : Pascasarjana Institut Agama Islam Sunan Giri Ponorogo

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.37680/almikraj.v4i1.7164

Abstract

Hydrocarbon production forecasting is the process of projecting oil or gas production over a period of time. One commonly used method is production modeling with Decline Curve Analysis (DCA). Many previous studies have used the Trial Error and Chisquare test method in DCA. However, this method has limitations including: long calculation time, modeling is done manually and not automatically, and the fit of the production curve with the data is often inaccurate. To overcome these limitations, a method that is fast, automatic and produces accurate curves with data is needed. One of them is the Levenberg-Marquardt Algorithm (LMA) numerical optimization approach. The Levenberg-Marquardt Algorithm method is an iterative method used to solve nonlinear optimization problems. The Levenberg Marquardt Algorithm method has advantages such as: reliability, fast convergence, and has been widely applied in engineering optimization problems. This study aims to forecast hydrocarbon production, calculate EUR (Estimated Ultimate Recovery) and ERR (estimated remaining reserve) at well HS-0105 AG field. First, a DCA program based on LMA was developed with the MATLAB programming language. After that, the production data is inputted into the LMA program to do production modeling until the optimum curve is obtained. After obtaining the optimum DCA curve, a comparison was made with the curve resulting from trial and error. From the results of DCA curve optimization with LMA, the RMSE (Root Mean Square Error) value = 101,756, R2 (R-squared) value = 0,574, computation time 2-3 seconds in the Levenberg-Marquardt Algorithm (LMA) method while the Trial Error and Chisquare test method RMSE (Root Mean Square Error) value 128.905 R2 (R squared) value = 0.569 and long computation time. From the comparison results, the Levenberg-Marquardt Algorithm (LMA) method is much better than Trial Error and is recommended for use. Based on the Decline Curve Analysis with the Levenberg-Marquardt Algorithm (LMA) method, the EUR (Estimated Ultimate Recovery) value is 14339,525 STB and the ERR (estimated remaining reserve) value is 7693,091 STB at the HS-0105 well in the AG field. With the results of this projection, it is expected that the production of the HS-0105 well in the AG field can be stimulated to withstand the rate of decline in production and even increase.
Study Of Critical Flow Rate As A Water Coning Indicator In “Volve” Wells In Norway Production Fields Dharma Arung Laby; Abdi Suprayitno; Amiruddin; Aprilno Alfa Kumasela; Abdul Gafar Karim; Darmiyati, Iin
AL-MIKRAJ Jurnal Studi Islam dan Humaniora (E-ISSN 2745-4584) Vol. 2 No. 1 (2021): Studi Keislaman dan Humaniora
Publisher : Pascasarjana Institut Agama Islam Sunan Giri Ponorogo

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.37680/almikraj.v2i1.7347

Abstract

Oil wells with water drive propulsion, if produced then water will move towards the well hole to form a cone. Under certain conditions, water will break into the well and begin to be produced along with oil and this phenomenon is called water coning, therefore a critical flow rate calculation is carried out to determine the limit of the flow rate allowed by the well to produce without water coning. The purpose of this final project research is to determine the value of the critical flow rate in the methods used, namely the Mayer Gardner and Pirson method and also the Schols method, and the calculation of time to brekthrought with the Sobicinski and Cornelius method is carried out to determine the time needed for water to reach bottom perforation. The results of calculating the flow rate with the Mayer Gardner and Pirson method of 5.21 STB / day, then obtained time to breakthrough for 82437,02 days, and at the flow rate with the schools method of 0.23 STB / day obtained a flow rate of 4729678 days and if the well is produced at the actual rate of 86.5684 STB / day then the time to breakthrough is obtained for 418 days.
Production Optimization Through Horizontal Well Geometry : Toe-Up Vs Toe-Down Dharma Arung Laby; Abdi Suprayitno; Amiruddin; Aprilno Alfa Kumasela; Abdul Gafar Karim; Darmiyati, Iin
AL-MIKRAJ Jurnal Studi Islam dan Humaniora (E-ISSN 2745-4584) Vol. 2 No. 1 (2021): Studi Keislaman dan Humaniora
Publisher : Pascasarjana Institut Agama Islam Sunan Giri Ponorogo

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.37680/almikraj.v2i1.7348

Abstract

Horizontal wells are wells that are widely used in the oil and gas industry considering their effectiveness in increasing the productivity of a well. In field V, horizontal wells are not completely horizontal (90 degrees). Due to deviations in the geological formation, the drilled wells follow the formation dip. This study aims to determine the most optimal well model from several scenarios (toe-up, horizontal, or toe-down) and identify the dominant flow regime in the well. In this study, the author models well productivity and flow regimes with several scenarios. Such as the original scenario, true horizontal (90 degrees), toe-up (95 and 100 degrees) and toe-down (80 and 85 degrees). In each scenario, several different flow patterns or flow regimes can occur such as dispersed bubble flow, plug flow, annular flow, and slug flow. After comparing the productivity of each scenario, the results show that the toe-up scenario (100 degrees) has the highest oil production rate of 9401.8 STB/day, the original scenario 8599.7 STB/day, and the toe-down scenario (80 degrees) with 8237.6 STB/day has the lowest oil production rate. Therefore, toe-up (100 degrees) is the optimal well model used for horizontal wells in the V field compared to other scenarios. The gradient matching results for all well scenarios show a bubble flow pattern along the horizontal section of the well.
Analisis Cadangan Hidrokarbon pada Lapangan "AT" dengan Metode Monte Carlo Handayani, Handayani; Karim, Abdul Gafar; Sulardi, Sulardi; Malrin, Engeline; Manik, Nijusiho; Mamuaya, Arjuna Brifling; Darmiyati, Iin
Indonesian Research Journal on Education Vol. 1 No. 3 (2021): irje 2021
Publisher : Fakultas Keguruan dan Ilmu Pendidikan, Universitas Pahlawan Tuanku Tambusai

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31004/irje.v1i3.2592

Abstract

Mengestimasikan cadangan minyak dan gas termasuk dalam kegiatan yang utama dalam merencanakan pengembangan lapangan migas. Data yang tersedia atau parameter adalah hal penting untuk memperkirakan besarnya cadangan. Pada kegiatan eksplorasi, informasi data yang ada bisa dibilang sangat sedikit atau terbatas menyebabkan keakuratan dari data yang didapatkan umumnya tidak pasti. Pendekatan secara probabilistik dapat membantu mengurangi faktor ketidakpastian. Simulasi Monte Carlo menggunakan metode dimana perhitungannya dilakukan berdasarkan ketersediaan data lapangan yang masih belum lengkap pada variabel input dan dinyatakan dengan distribusi probabilitas, agar mendapatkan hasil yang tepat dalam bentuk distribusi probabilitas. Perhitungan cadangan hidrokarbon pada lapangan “AT” menggunakan dua distribusi probabilitas yaitu distribusi konstan dan distribusi segitiga. Dengan menggunakan metode Monte Carlo, perkiraan .cadangan minyak di lapangan “AT” menghasilkan rata-rata sebesar 55,95 MMSTB dan gas 27976 MMSCF. Besarnya Most Probable pada minyak didapatkan dengan nilai 42,75 MMSTB dan Gas 21394 MMSCF, Cadangan minimum minyak yaitu 7,131 MMSTB dan gas 3565,67 MMSCF, nilai cadangan maximum minyak yaitu 135,50 MMSTB dan gas 67747,81 MMSCF.
Penggunaan Simulasi Model Machine Learning untuk Memprediksi Laju Alir pada Produksi Sumur Minyak High Water Cut dan Critical Flow Soliadi, Indriana; Karim, Abdul Gafar; Mirza, Mirza; Laby, Dharma Arung; Ramadhana, Zulmi; Finansa, Dody; Darmiyati, Iin
Indonesian Research Journal on Education Vol. 3 No. 3 (2023): irje 2023
Publisher : Fakultas Keguruan dan Ilmu Pendidikan, Universitas Pahlawan Tuanku Tambusai

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31004/irje.v3i3.2593

Abstract

Sumur 1 lapangan Osprey merupakan sumur minyak dengan kondisi water cut yang mencapai lebih dari 60% yang menyebabkan pengukuran fluida menggunakan flow meter tidak akurat, sehingga untuk mengukur laju alir fluida dikembangkan machine learning model untuk memprediksi laju alir fluida pada sumur ini dengan menggunkana data set sebanyak 285 set untuk model development dan 280 set untuk model validasi. GOR berkisar antara 300 hingga 900 scf/stb, dan WC hingga 68%. Parameter yang digunakan adalah gas oil ratio (GOR), water cut (WC), flowing wellhead pressure (PU), choke size, downstream pressure (PD), dan oil flow rate (Qoil). Data diklasifikasikan menjadi critical flow dimana kumpulan data dengan kondisi aliran dengan rasio downstream pressure dan upstream pressure kurang dari 0.5. Dari hasi pengembangan dan validasi, model random forest regressor adalah model machine larning yang paling akurat dalam memprediksi laju alir pada kondisi high water cut dan critical flow reservoir dengan nilai MSE = 3.1, MAE = 1.26, RMSE = 1.76 dan R2 = 0.99 dan comparison model random forest regressor dengan empirical correlation Gillbert membuktikan bahwa model machine learning dapat lebih baik memprediksi laju alir jika dibandingkan dengan metrics empirical correlation Gillbert dengan nilai MSE = 59.31, MAE = 6.18, RMSE = 7.70 dan R2 = 0.83.
Co-Authors Abdi Suprayitno Aditya Rizky Aici Ichtiarizak Machrifah Alfa, Aprillino Algi Setiawan Amiruddin Anjani, Laila Ratna Aprilino Alfa Kurmasela Aprilino Alfa Kurmasela Aprilno Alfa Kumasela Arvel Zeva Fabian Dzulfikar Arya Cakra Okta Nugraha Asyer Yostian Sambara A’am Putra Satria Harryrossa Bambang, R. Battu, Desianto Payung Besse Namira Putri Cia, Rifaldy Prasetya Darwin Fahreza Dharma Arung Laby Dody Finansa Durrotun Nurin Nasiqa Eka Megawati Finansa, Dody Geron , Elfisius Ghifari Laitsi Alfatin Handayani Handayani Hasnawi Hs Hirzi Ashka Mazzaya Iin Darmiyati Inggrid Angelina Ansek Irfan Hidayat, Irfan Isnan Rab Berutu Kurmasela, Apriliono Alfa Laby, Dharma Arung Lembang, Haris Rio Datu Lemuyaq, Guis Pengeran Lutfi, Mohamad Luthfiyah Atisa Fadhilah Malrin, Engeline Mamuaya, Arjuna Brifling Manik, Nijusiho Marbun, Itamaria Mardiana Maulidi Rahmawati Meira Putri Maharani Mirza Mirza Mohammad Lutfi Muhammad Ikmal Hakimi Muhammad Rivaldy Muhammad Rizqie Nijusiho Manik Nugraha Septiawisal Putra Nur Annisa Herliyani Nurfadhillah, Riska Paindan, Esterina Natalia Pradini, Resa Nur Rahul, Muhammad Rama Arya Lingara Ramadhana, Zulmi Restu, Pratama Bagus Rizky Zulfian Istiansyah Salsabila, Anya Adelia Sinaga, Jan Friadi Sinrang Layuk, Mordekhai Stefan Soliadi, Indriana Sondang, Jemmy Jehezkiel Sudarsono, Andrea Cokro Sulardi . Suprayitno, Abdi Syafrizal Syafrizal Wicaksono, Dwiki Ganang Wiyono, Joko Yuniarti Yuniarti