RIAUIN.COM- Sumur pengeboran minyak bumi yang tidak lagi aktif kini menghadapi tantangan berupa tingginya kandungan air akibat penurunan tekanan reservoir. Berdasarkan data SKK Migas (2023), sekitar 70% sumur tua menunjukkan rasio air yang tinggi, melebihi 40%. Kondisi ini menyebabkan biaya produksi menjadi tidak ekonomis dan menurunkan efisiensi operasional. Oleh karena itu, optimalisasi teknologi menjadi langkah strategis untuk memaksimalkan produksi minyak dari sumur-sumur tersebut.

Menjawab tantangan ini, Erwin Fernanda, alumni Universitas Pertamina (UPER), bersama dua mahasiswa Program Studi Teknik Perminyakan UPER, yaitu Aghar Tabish Naqeeb dan M Reihan Alfaridh, berhasil mengembangkan solusi inovatif untuk meningkatkan produksi minyak pada sumur tua. Inovasi tersebut dilakukan melalui optimalisasi teknologi choke sumur yang dikombinasikan dengan pemodelan berbasis machine learning.

Aplikasi yang diberi nama CHOPTIMA (singkatan dari Choke Size Optimization for Balancing Oil and Water Production) adalah inovasi berbasis kecerdasan buatan yang dibuat untuk membantu mengatur ukuran choke, yaitu alat pengatur aliran cairan di dalam sumur pengeboran minyak. Dengan alat ini, tekanan dan jumlah minyak serta air yang keluar dari sumur bisa dikendalikan dengan lebih baik, sehingga produksi minyak menjadi lebih efisien dan tidak banyak tercampur air.

Penggunaan choke sumur terbukti efektif dalam memprediksi peningkatan produksi minyak, dengan potensi kenaikan produksi hingga 20–30% dan penurunan kadar air sampai 25% (International Petroleum Technology Conference, 2023). Temuan ini mendasari inovasi Aghar dan tim dari Universitas Pertamina yang berhasil meraih juara kedua dalam kompetisi 2025 Geo-energy Hackathon SCALE UP, yang diselenggarakan oleh SLB dan Society of Petroleum Engineers International, mengungguli puluhan peserta dari berbagai universitas dan perusahaan migas.

Dalam pengembangan aplikasi tersebut, Aghar dan tim memanfaatkan beberapa algoritma machine learning seperti Support Vector Machine (SVM), Stochastic Gradient Descent (SGD), dan Gradient Boosting. Pemilihan metode ini didasarkan pada hasil riset dan evaluasi kandungan minyak serta air pada sumur tua.

“Kami melakukan pengukuran choke dan menyetel parameter-parameter optimalisasi untuk menemukan konfigurasi yang paling efektif, sehingga choke dapat dioperasikan untuk mengontrol tekanan dalam sumur secara presisi, meningkatkan efisiensi produksi minyak, serta mengurangi masuknya air berlebih,” jelas Aghar.

Penggunaan choke membantu mengatur tekanan sumur agar produksi minyak tetap maksimal, meskipun kondisi sumur sudah melemah. Inovasi Aghar dan tim terbukti mampu memprediksi adanya peningkatan produksi minyak hingga 4,99% dan mengurangi air berlebih sebesar 12,38%.

Dengan bantuan kecerdasan buatan, sistem ini juga mempermudah pemantauan data secara langsung dan membantu pengambilan keputusan lebih cepat dan efisien.

Rektor Universitas Pertamina, Prof Dr Ir Wawan Gunawan A Kadir M S IPU menyampaikan apresiasi atas capaian inovatif tersebut. Menurutnya, solusi yang dikembangkan Aghar dan tim tidak hanya meningkatkan efektivitas produksi minyak, tetapi juga memberikan kontribusi nyata dalam menghadapi tantangan industri migas saat ini.

Minyak bumi masih menjadi komoditas utama, namun tren penurunan produksinya merupakan tantangan penting bagi industri. Universitas Pertamina berkomitmen mempersiapkan mahasiswa melalui kurikulum yang aplikatif dan relevan, seperti yang diterapkan dalam Program Studi Teknik Perminyakan pada mata kuliah Teknik Reservoir, Teknik Produksi, dan Kecerdasan Buatan di dunia Migas, yang menggabungkan pembelajaran praktis dengan teknologi terkini. Dengan pendekatan ini, kami berharap lulusan UPER mampu menjadi solusi atas berbagai persoalan nyata di industri energi,” tutur Prof Wawan.

Universitas Pertamina sebagai kampus energi dan teknologi kini tengah membuka jalur pendaftaran mahasiswa baru melalui jalur SNBT, Rapor dan Ujian Masuk. Informasi selengkapnya dalam diakses melalui https://universitaspertamina.ac.id/pendaftaran . -inf