Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0.751
P-Index
This Author published in this journals
All Journal JTTT Prosiding Seminar Nasional Rekayasa dan Teknologi (TAU SNAR- TEK)
Cahya Rohmana, Rian
Unknown Affiliation
Automotive Engineering Chemical Engineering, Chemistry & Bioengineering Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Electrical & Electronics Engineering Energy Engineering Transportation

Published : 4 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 3 Documents
Search
Journal : JTTT

 1 
Prediksi Elektrofasies Berdasarkan Data Log Sumur pada Formasi Huggin: Studi Kasus Menggunakan Algoritma Random Forrest dan Multi-Layer Perceptron Makapuan, Jehezkiel; Cahya Rohmana, Rian
English Vol 3 No 1 (2025): Volume 3 - Nomor 1 - Mei 2025
Publisher : Fakultas Teknik dan Teknologi

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.47970/jttt.v3i1.863

Abstract

Penelitian ini dilakukan pada Formasi Hugin, salah satu formasi penghasil hidrokarbon di North Sea. Penelitian ini bertujuan untuk membandingkan keakuratan algoritma machine learning dalam mengklasifikasikan elektrofasies. Adapun algoritma machine learning yang diuji yaitu Random Forest (RF) dan Multi-Layer Perceptron (MLP). Penelitian ini menggunakan 6 log sumur, dimana salah 1 sumur akan digunakan sebagai test data dan 5 sumur lainnya akan digunakan sebagai train data. Hyperparameter tuning dilakukan agar mendapatkan parameter yang tepat pada masing-masing algoritma. Data log sumur yang digunakan untuk mengidentifikasi elektrofasies adalah log gamma ray (GR), elektrofasies dapat diidentifikasi dengan melihat pola dari kurva log GR. Data log sumur untuk melatih algoritma machine learning untuk memprediksi elektrofasies menggunakan data log GR, deep resistivity, medium resistivity, densitas, neutron, dan photoelectric. Terdapat lima pola elektrofasies yang ditemukan pada 6 sumur setelah dilakukan analisis terhadap log GR. lima pola tersebut adalah cylindrical, funnel, bell, symmetrical, dan serrated. Berdasarkan penelitian yang dilakukan RF memiliki akurasi 100%, dan MLP memiliki akurasi 97%. Walaupun perbedaan akurasi tidak terlalu signifikan, namun algoritma RF dapat mengklasifikasikan elektrofasies dengan tepat. Metode ini dapat menjadi acuan dalam membantu pengklasifikasian elektrofasies yang efisien dalam hal waktu, terutama jika terdapat banyak data saat pengembangan lapangan hidrokarbon.
Re-evaluasi Keamanan Casing Grade Q-125 Menggunakan Analisis Beban Maksimum pada Sumur Produksi "MK" Daniel, Alfredo; Cahya Rohmana, Rian
English Vol 3 No 2 (2025): Volume 3 - Nomor 2 - Oktober 2025
Publisher : Fakultas Teknik dan Teknologi

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.47970/jttt.v3i2.985

Abstract

Pemasangan casing merupakan tahap krusial dalam kegiatan pemboran untuk menjamin integritas dan keamanan sumur. Penelitian ini bertujuan untuk melakukan re-evaluasi keamanan penggunaan casing grade Q-125 yang telah terpasang pada sumur produksi "MK" di lapangan "AK". Menggunakan metode analisis beban maksimum (maximum load), penelitian ini melakukan perhitungan ulang terhadap tiga beban kritis yakni burst (tekanan internal), collapse (tekanan eksternal), dan tension (gaya tarik) pada rangkaian surface casing dan production casing. Hasil perhitungan pada surface casing hingga kedalaman 4.200 ft menunjukkan beban burst di permukaan sebesar 3818.7 Psi dan di dasar sebesar 1890.8 Psi, dengan beban collapse sebesar 3.071 Psi. Untuk production casing yang terpasang hingga kedalaman 14.200 ft, beban burst di permukaan adalah 3.800 Psi dan di dasar sebesar 3.842.8 Psi, sementara rentang beban collapse tercatat antara 3510 hingga 10166 Psi. Analisis ini membuktikan bahwa seluruh nilai beban maksimum yang diterima kedua rangkaian casing masih berada di bawah batas kapasitas aman (rating) dari casing grade Q-125. Berdasarkan hal tersebut, dapat disimpulkan bahwa desain casing yang digunakan pada sumur "MK" adalah aman dan memiliki kekuatan yang
Karakterisasi Reservoir Berbasis Data Log dan Core pada Zona Shallow dan Deltaic di Lapangan "Alfa", Cekungan Kutai, Kalimantan Timur Alfarisi, Andika; Cahya Rohmana, Rian; Atmoko, Widi
English Vol 3 No 2 (2025): Volume 3 - Nomor 2 - Oktober 2025
Publisher : Fakultas Teknik dan Teknologi

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.47970/jttt.v3i2.986

Abstract

Lapangan "Alfa" yang terletak pada Formasi Attaka di Cekungan Kutai, Kalimantan Timur, memiliki potensi hidrokarbon pada zona shallow dan deltaic dengan litologi dominan batupasir dan batugamping. Penelitian ini bertujuan untuk melakukan karakterisasi reservoir guna mengidentifikasi zona-zona potensial hidrokarbon dan menentukan nilai properti petrofisikanya. Analisis dilakukan dengan mengintegrasikan data dari empat sumur, meliputi data well log (triple combo), mud log, dan core. Metode penelitian menggabungkan analisis kualitatif melalui quick look interpretation untuk identifikasi awal zona prospek, yang dilanjutkan dengan analisis kuantitatif menggunakan perangkat lunak petrofisika untuk menghitung parameter reservoir seperti volume serpih, porositas, permeabilitas, dan saturasi air. Hasil analisis kualitatif menunjukkan adanya 5 zona potensial dari total sumur yang dievaluasi. Berdasarkan analisis kuantitatif lebih lanjut, 3 zona di antaranya direkomendasikan sebagai kandidat untuk Drill Stem Test (DST). Zona-zona kandidat ini menunjukkan karakteristik reservoir yang menjanjikan dengan rata-rata porositas 18-28% (baik-istimewa), permeabilitas 27.2–261 mD, dan saturasi air 47–53%. Penentuan ini didasarkan pada nilai batas (cut-off) asumsi: porositas >18%, volume serpih <46%, dan saturasi air <53%, yang mengonfirmasi prospek hidrokarbon yang signifikan di lapangan penelitian
Co-Authors Alfarisi, Andika Daniel, Alfredo Fairuz Zaemi, Fiqya Gabenta Peterson Tampubolon, Reuben Makapuan, Jehezkiel Rosiyanti, Dian Widi Atmoko