Tren dan Tantangan Integrasi AI pada Sektor Migas

AI memainkan peran fundamental dalam hal ini, membantu mengungkap pola-pola tak terduga dan signifikan yang sebelumnya tak terlihat.

Kemajuan pesat dalam analisis big data dan teknik-teknik AI terkait terus memicu inovasi baru dalam pengembangan lapangan minyak. Diramalkan, AI, bersama teknologi pendukung seperti komputasi awan (cloud computing), Internet of Things, dan realitas virtual (Virtual Reality/VR), akan menjadi senjata ampuh untuk memangkas biaya dan meningkatkan efisiensi eksplorasi dan produksi minyak ke depan.

Kita mulai dari sektor hulu/upstream (eksplorasi dan produksi) memanfaatkan IoT untuk mendapatkan wawasan operasional baru dengan menganalisis sensor geologi, geofisika, dan interdisipliner, meningkatkan efisiensi pengeboran dan ekstraksi.

Penerapan kecerdasan buatan (AI) di sektor hulu migas memberikan kontribusi signifikan terutama dalam kegiatan eksplorasi dan produksi.

Pada tahap eksplorasi, AI digunakan untuk mengelola sejumlah besar data seismik yang dihasilkan selama akuisisi data, menciptakan model geografis 3D dari lapangan minyak atau gas.

Kemudian, sektor midstream (transportasi pipa dan penyimpanan) bisa fokus pada transparansi operasional dan membuka peluang bisnis baru melalui infrastruktur berbasis data.

Sementara itu, sektor hilir downstream (kilang dan pemasaran) melihat potensi terbesar dalam era informasi ini dengan mempertajam pemahaman jaringan pasokan hidrokarbon dan menyasar konsumen secara lebih strategis melalui model pemasaran berbasis data.

Interpretasi data seismik, seperti yang dilakukan oleh Mao (2019), melibatkan analisis berbasis mesin untuk mempercepat proses pembuatan gambaran 3D dari pantulan gelombang elastis di bawah permukaan.

Selain itu, teknologi AI mampu meningkatkan kecepatan pemodelan reservoir, seperti yang dilakukan oleh Temirchev et al. (2020), dengan memanfaatkan jaringan pembelajaran mendalam (deep learning) untuk mereduksi dimensi masalah matematis dan mempercepat perhitungan fisika aliran reservoir.

Semua ini menunjukkan bahwa penerapan AI di setiap proses bisnis industri migas tidak hanya memungkinkan pengelolaan data yang besar dan kompleks, tetapi juga mempercepat proses pengambilan keputusan dan pemodelan fisika yang menjadi inti dari kegiatan eksplorasi dan produksi minyak dan gas.

Aplikasi AI di Sektor Hulu Migas

AI memiliki potensi untuk mengatasi tantangan dalam eksplorasi dan pengambilan keputusan di industri hulu migas.

Secara historis, selama ini perusahaan mengandalkan proses manual yang didukung oleh ahli, yang tentunya sangat berisiko dan mengarah pada kerentanan dalam keputusan bernilai puluhan triliunan rupiah karena ketergantungannya pada data terbatas dan cenderung bias.

AI dan pembelajaran mesin bisa memanfaatkan data lapangan untuk mendukung pengambilan keputusan lebih baik.

Salah satu contohnya adalah penggunaan ML untuk meningkatkan citra seismik, langkah penting dalam mengidentifikasi potensi cadangan minyak dan gas.

Dengan memasukkan teknik AI dan ML, industri dapat mengoptimalkan upaya eksplorasi, mengurangi ketidakpastian, dan membuat investasi yang lebih kaya informasi di masa depan.

Singkatnya, untuk kebutuhan eksplorasi, AI dapat digunakan untuk menganalisis data seismik, geofisik, dan lain-lain untuk mengidentifikasi potensi cadangan minyak dan gas.

Sementara untuk sektor produksi, AI dapat digunakan untuk memantau dan mengoptimalkan produksi minyak dan gas.

Kemudian dalam peningkatan keselamatan kerja, AI juga dapat digunakan untuk mendeteksi dan mencegah kecelakaan di lapangan migas.

Namun memang penerapan AI di industri hulu migas masih dalam tahap awal, tetapi memiliki potensi untuk mengubah industri ini secara signifikan. Dengan memanfaatkan AI, industri dapat menjadi lebih efisien, produktif, dan aman.

Aplikasi AI di sektor Midstream Migas

Selanjutnya, penerapan AI dalam sektor midstream industri minyak dan gas, khususnya pada logistik pengangkutan produk dari lapangan ke kilang.

AI berperan dalam menganalisis data dan memberikan rekomendasi spesifik untuk meningkatkan efisiensi pengiriman melalui pipa dan metode lainnya.

Dengan memanfaatkan informasi dan pembelajaran mesin, industri midstream mampu meningkatkan produktivitas operasional.

Penggunaan AI memungkinkan prediksi kegagalan dan pengambilan tindakan pencegahan melalui analisis data dari sensor, sumber operasional, sistem perusahaan, dan penyedia eksternal.