dengan viskositas minyak relatif rendah. Chemical flooding terdiri atas pendesakan dengan polymer, surfactant-polymer, dan
pendesakan dengan alkaline. Parameter yang paling berpengaruh dalam proses ini adalah parameter yang mempengaruhi stabilitas kimiawi, seperti temperatur, komposisi batuan
reservoar, salinitas air reservoar. Pemanfaatan mikroba untuk pendesakan minyak tingkat lanjut relatif baru. Proses
ini dilakukan dengan menginjeksikan nutrisi atau media yang dapat memacu pertumbuhan bakteri yang ada untuk menghasilkan bioproduk yang dapat bermanfaat untuk proses
pendesakan minyak. Jenis mikroba yang digunakan adalah mikroba indigenus eksogenus. Metode microbial tidak memiliki subkategori. Keempat kategori utama dan
metode-metode EOR yang berasosiasi pada masing-masing kategori ditampilkan dalam Gambar 2.1.
EOR
Chemical Flooding
Thermal Gas
Injection Microbial
In-situ Combustion
Steam Flooding
Polymer
Surfactant Polymer
Alkaline Hydro
carbon
Nitrogen Flue gas
Carbon Dioxide
Gambar 2.1 Diagram kategorisasi EOR
2.2. Seleksi Metode EOR
Seleksi metode EOR berdasarkan pada data geologi atau reservoar, sifat minyak dan sifat batuan. Sejumlah tabel dan grafik telah disusun berdasarkan data-data tersebut untuk
mempermudah dan mempercepat proses seleksi ini. Tabel 2.1 menampilkan secara umum data yang diperlukan. Tabel ini disusun berdasarkan studi literatur.
Tabel 2.1 Data seleksi metode EOR
Sifat Reservoar Sifat Minyak
Jenis Formasi Gravity
Ketebalan Viskositas Permeabilitas
Komposisi Kedalaman Salinitas
Temperatur Saturasi Porositas
Taber, dkk. telah menyusun kriteria seleksi metode EOR berdasarakan data sifat minyak dan karaktersitik reservoar. Kriteria tersebut disusun dalam suatu matriks seperti
ditunjukkan pada Tabel 2.2. Pengembangan fuzzy inferensi sistem untuk seleksi metode EOR yang akan dikembangkan dalam penelitian ini mengacu pada kriteria Taber, dkk.
Gambar 2.2 Metode EOR berdasarkan selang gravity minyak
Ukuran grafik menunjukkan kontribusi masing-masing metode terhadap total tambahan produksi minyak dari metode EOR [9]. Gambar 2.2 menunjukkan suatu
10 20
30 40
50 60
Gravity minyak,
o
API
5 15
25 35
45 55
In-situ combustion
CO
2
- Miscible
Hydrocarbon
N
2
Flue gas
Alkaline; Surfactant dan polymer
Immiscible gas Polymer flooding
Gel treatments
Steam
Mining
metode seleksi EOR yang didasarkan hanya pada data densitas minyak yang dinyatakan dalam unit
o
API, yaitu perbandingan densitas minyak relatif terhadap densitas air reservoar. Grafik ini hasil kompilasi data proyek-proyek EOR dari berbagai lokasi di seluruh dunia.
Ukuran masing-masing metode menunjukkan kontribusi metode tersebut terhadap tambahan perolehan produksi minyak.
2.3. Teori Fuzzy
Teori fuzzy menyediakan konsep matematis untuk mendasari penalaran terhadap data dan informasi yang tidak pasti atau fuzzy. Komputasi numerik dilakukan dengan
menggunakan variabel linguistik misalnya “Gravity35”, “Viscosity10”, dan lain-lain yang dinyatakan dalam bilangan fuzzy. Bentuk suatu bilangan fuzzy, A, senantiasa
diekspresikan dengan himpunan fuzzy,
{ }
, X
x x
x A
A
∈ =
µ
dimana
x
A
µ
adalah fungsi keanggotaan merepresentasikan derajat keanggotaan x dalam A dan x adalah bagian dari semesta pembicaraan X. Nilai
x
A
µ
dalam himpunan fuzzy berada pada selang
[ ]
1 ,
. Ini berbeda dengan himpunan klasik crispt set dimana nilai keanggotaan adalah 1 atau 0.
Tabel 2.2 Kriteria seleksi metode EOR berdasarkan Taber, dkk.
Sifat minyak Sifat reservoar
Tebal Permeabilitas
Tempe- Gravity Viskositas
Salinitas Saturasi
Jenis Net
Rata-rata Kedalaman
ratur Poroasitas
o
API cP Komposisi
ppm Minyak
Formasi ft
mD ft
o
F Metode
EOR
x
1
x
2
x
3
x
4
x
5
x
6
x
7
x
8
x
9
x
10
x
11
Injeksi gas 35 10
NC 30
Tipis NC
2000 NC
NC
Hydrocarbon M
1
C
2
-C
7
tinggi Batupasir,
Karbonat tebal ke
5000 24 Tipis
N
2
Flue gas M2
35 N
2
10 C
1
-C
7
tinggi NC 30
Batupasir, Karbonat
tebal NC 4500
NC NC
Tipis
Carbon dioxide M
3
26 15 C
5
-C
12
tinggi NC 30
Batupasir, Karbonat
tebal NC 2000
NC NC
Chemical flooding Light
Surfactant
Polymer M
4
Interme- 25 30
diate 140.000 30 Batupasir 10
20 8000
175 ≥20
10 Batupasir
a
, Mobile
karbonate
b
Polymer M
5
25 100 NC
100.100 oil
NC 10 9000 200
≥20 Organik
res. sat. Batupasir
a
Alkaline M
6
13-35 35 asam
100.000 air
NC 20 9000 200
≥20 Thermal
In-situ 10-25 1000
Asphaltic NC
40-50 PasirBatu 10
100 500
150
a
≥20
Combustion M
7
komponen pasir
c
PasirBatu
Steamflood M
8
25 20 NC
NC 40-50
pasir
c
20 200 300-5000 NC
≥20 Microbial
Microbial Batupasir,
drive M
9
No toxic metal
Karbonat 25
No biocide 100.000 NC
150 8000
140 -
9
2.3.1 Metode Mamdani
Metode Mamdani sering dikenal sebagai metode Max-Min. Metode ini diperkenalkan oleh Ebrahim Mamdani pada tahun 1975. Untuk mendapatkan output menurut Kusumadewi
2004, diperlukan 4 tahapan, yaitu: 1. Pembentukan Himpunan Fuzzy
2. Aplikasi Fungsi Implikasi 3. Komposisi Aturan Metode Max, Metode Additive, Metode Probabilistik OR
4. Penegasan
1. Pembentukan Himpunan Fuzzy
Pada Metode Mamdani, baik variabel input maupun variable output dibagi menjadi satu atau lebih himpunan fuzzy. Himpunan fuzzy digunakan untuk mengekspresikan
ketidaktentuan yang disebabkan oleh suatu ekspresi kekaburan. Sebagai contoh, Gambar 2.2 merepresentasikan bilangan fuzzy “sekitar 10”. Gambar tersebut menunjukkan selang
bilangan fuzzy antara 8 dan 12, dimana 10 adalah pusat kurva. Dari gambar dapat diketahui kemungkinan bilangan fuzzy 9 atau 11 relatif terhadap 10 adalah 0.5. Jadi suatu himpunan
fuzzy dicirikan dengan suatu fungsi keanggotan. Berikut adalah contoh kurva yang didefinisikan dalam fungsi keanggotaan.
0. 0.
2 0.
4 0.
6 0.
8 1.
6 7
8 9
10 11
12 13
14 N i
l ai
De ra
ja t
k e
an gg
o ta
an
Gambar 2.2 Fungsi keanggotaan untuk bilangan fuzzy “Sekitar 10”
2. Aplikasi Fungsi Implikasi
Pada Metode Mamdani, fungsi implikasi yang digunakan adalah Min. Berdasarkan himpunan fuzzy yang telah terbentuk mencari kurva minimum.
10
3. Komposisi Aturan
Apabila sistem terdiri dari beberapa aturan, maka inferensi diperoleh dari kumpulan dan korelasi antar aturan. Ada 3 metode yang digunakan dalam melakukan inferensi sistem
dalam fuzzy, yaitu max, additive dan probabilistik OR.
a. Metode Max
Pada metode ini, solusi himpunan fuzzy diperoleh dengan cara mengambil nilai maksimum aturan, kemudian menggunakannya untuk memodifikasi daerah
fuzzy dan mengaplikasikannya ke output dengan menggunakan operator OR. Jika semua proposisi yang telah dievaluasi, maka output akan berisi suatu himpunan
fuzzy yang merefleksikan kontribusi dari tiap-tiap proposisi. b. Metode Additive
Pada metode ini, solusi himpunan diperoleh dengan cara melakukan bounded-sum terhadap semua output daerah fuzzy. Secara umum dituliskan:
µsf[xi] = min 1, µsf[xi] + µkf[xi]
c. Metode Probabilistik OR
