Online Training - Artificial Intelligence (AI) for Oilfield Optimization

DESKRIPSI

Perkembangan teknologi digital, khususnya Artificial Intelligence (AI), telah membuka peluang baru dalam meningkatkan efisiensi dan produktivitas di sektor minyak dan gas bumi. Dengan memanfaatkan data besar (big data), pembelajaran mesin (machine learning), dan analisis prediktif, perusahaan migas kini dapat melakukan optimasi operasi lapangan (oilfield) secara real time — mulai dari eksplorasi, pengeboran, produksi, hingga pemeliharaan fasilitas. PT Cakra Biwa Consultant menyelenggarakan pelatihan “Artificial Intelligence (AI) for Oilfield Optimization”, yang bertujuan memberikan wawasan dan keterampilan praktis bagi para profesional migas untuk memahami, mengimplementasikan, dan mengintegrasikan teknologi AI dalam proses operasional lapangan. Melalui pendekatan studi kasus dan simulasi, peserta akan belajar bagaimana AI membantu meningkatkan produktivitas, menurunkan biaya operasi, serta meminimalkan risiko di seluruh siklus hidup sumur minyak dan gas.

TUJUAN

Setelah mengikuti pelatihan ini, peserta diharapkan mampu:

1. Memahami konsep dasar dan penerapan Artificial Intelligence (AI) di industri migas.
2. Menjelaskan peran machine learning, data analytics, dan predictive modeling dalam optimasi oilfield.
3. Mengidentifikasi area operasional yang berpotensi ditingkatkan melalui penerapan AI.
4. Menganalisis data operasional untuk pengambilan keputusan berbasis data (data-driven decision making).
5. Menerapkan konsep AI untuk memprediksi kinerja sumur, efisiensi peralatan, dan estimasi produksi.
6. Mengembangkan strategi transformasi digital berbasis AI di lingkungan kerja migas.

MATERI

1. Pengantar Artificial Intelligence (AI) dalam Industri Migas • Konsep dasar AI, machine learning, dan deep learning • Evolusi teknologi digital di sektor energi • Peran AI dalam mendukung efisiensi operasi oilfield
2. Data Management dan Digital Oilfield • Konsep digital twin dan smart oilfield • Data acquisition, integration, dan analytics • Tantangan dalam pengelolaan data migas
3. Machine Learning untuk Oilfield Optimization • Supervised dan unsupervised learning • Model prediktif untuk produksi dan reservoir performance • Pattern recognition untuk deteksi anomali peralatan
4. Predictive Maintenance dan Equipment Monitoring • Penggunaan AI untuk mendeteksi potensi kerusakan (failure prediction) • Optimasi waktu perawatan (maintenance scheduling) • Real-time monitoring dan alarm system berbasis AI
5. AI dalam Reservoir dan Production Optimization • Analisis data sumur untuk forecasting produksi • Integrasi AI dengan reservoir simulation • Optimization of lift systems (ESP, gas lift, rod pump)
6. Drilling Optimization with AI • Data-driven drilling parameter optimization • ROP (Rate of Penetration) prediction menggunakan machine learning • Automated drilling dan real-time decision support
7. Health, Safety, and Environment (HSE) Enhancement • AI untuk monitoring keselamatan operasional • Pendeteksian gas, kebocoran, dan risiko lingkungan • Penggunaan drone dan computer vision untuk inspeksi area berbahaya
8. Implementasi dan Integrasi Sistem AI • Arsitektur sistem AI di lingkungan oilfield • Integrasi dengan SCADA, IoT, dan cloud computing • Keamanan data dan keandalan sistem digital
9. Studi Kasus dan Best Practices • Implementasi AI oleh perusahaan migas global (Shell, BP, Petronas, dll.) • Pembelajaran dari proyek AI di eksplorasi dan produksi • Analisis ROI dan manfaat penerapan AI
10. Workshop & Simulation • Latihan analisis data lapangan menggunakan model AI sederhana • Pembuatan rencana implementasi AI di unit kerja peserta • Diskusi strategi digital transformation roadmap