31
EVALUASI PERFORMA PEMBORAN TERHADAP INVISIBLE LOST TIME UNTUK
MENINGKATKAN KINERJA DAN EFISIENSI PADA SUMUR B DAN D PADA
PEMBORAN SUMUR PANAS BUMI
Fernandez Sabar
1, Sugiatmo Kasmungin
21
Jurusan Teknik Perminyakan Fakultas Teknologi Kebumian dan Energi Universitas
Trisakti
2
Magister Teknik Perminyakan
Fernandez.pangaribuan@gmail.com
sugiatmo@trisakti.ac.id
ABSTRAK
Kegiatan pemboran saat ini dituntut untuk dapat menggunakan waktu efektif dan efisien untuk dapat mencapai target kedalaman dalam waktu yang cepat dikarenakan biaya operasional yang besar. Hal ini juga menjadi prioritas pada saat ini pada pemboran di Panas Bumi dimana performa dalam pemboran di panas bumi hanya selama ini hanya berupa hasil penentuan waktu produktif dan waktu tidak produktif. Peninjauan lebih jauh untuk dapat mengukur besaran performa belum pernah diukur di dalam evaluasi identifikasi yang diketahui sebagai ILT (Invisible Lost Time). Pada penelitian ini, waktu merupakan faktor terpenting dalam kinerja pemboran, untuk menuju efektif dan efisien menjadi kata kunci untuk mengukur kinerja pemboran dengan melakukan identifikasi KPI dari setiap aktivitas pemboran tersebut beserta target dimana masing-masing KPI. Perhitungan dilakukan pada 2 sumur panas bumi dengan evaluasi kembali kinerja selama waktu pemboran dimana waktu tidak produktif dengan waktu yang produktif memiliki waktu rata-rata sebesar 28 hari tanpa komplesi. Pembagian KPI (Key Performance Indicator) dibagi menjadi 2 aktivitas berupa Flat time dan Non Flat time yang menunjukkan perbandingan performa crew pada masing-masing trayek dimana crew siang memiliki performa yang lebih baik dari crew malam. Hasil pengukuran ILT (Invisible Lost Time) bila dibandingkan dengan sumur yang sedang dikerjakan tidak mencapai target dengan performa rata-rata sebesar 20% atau rata-rata 5 hari waktu pemboran terhadap 2 sumur. Dengan biaya operasi pemboran sebesar 1 milyar rupiah per hari menunjukkan potensi efisiensi sebesar 10 milyar untuk dua sumur.
Kata kunci: Panas bumi, Rig, KPI (Key Performance Indicator), efisiensi, ILT (Invisible
Lost Time)
PENDAHULUAN
Lapangan “X” di Maluku merupakan lapangan panas bumi dimana lapangan ini dikembangkan oleh PT. PLN (Persero) sebagai pemilik WK. Secara geologi lapangan ini didominasi oleh batuan beku yang berumur Permian hingga Holocene dengan dominasi batuan volkanik. Hingga saat ini PT. PLN telah melakukan pemboran 4 sumur dari 4 sumur yang direncanakan sebagai lapangan eksplorasi berupa sumur A, B, C dan D. Lapangan Panas Bumi ini terletak pada bagian timur pulau Ambon, sekitar 20 km dari kota Ambon, provinsi Maluku Selatan. Kegunungapian untuk dua gunung berupa gunung Eriwakang (+/- 350 mdpl) dan komplek gunung Salahutu (+/- 900 mdpl) merupakan gunung api yang tidak aktif. Komposisi dari gunung tersebut terdiri dari beberapa jenis batuan berupa material piroklastik andesitic hingga batuan dasite.
32
LATAR BELAKANG
Pemboran yang dilakukan pada lapangan Panas Bumi ini pada data yang dianalisa yang terdiri dari estimasi secara statistik dari efisiensi waktui dalam perboran tersebut. Pada konstruksi sumur perhitungan terhadap waktu yang dibutuhkan pada setiap trayek sumur (Permukaan, intermediat, dan produksi hingga pada pipa selubung (slotted liner) dianalisa dan hasilnya akan dibandingkan terhadap masing-masing sumur yang berguna dalam penerapan teknologi yang tepat guna. Hal ini dirasa perlu dilakukan oleh peneliti untuk mengidentifikasi berapa besar waktu yang perlukan untuk menyelesaikan sumur pemboran yang didalamnya menguraikan suatu transparansi, utilisasi pekerjaan yang lebih efektif dari segi pengalaman dan memberikan kesempatan untuk lebih meningkatkan performa terhadap operasi pemboran yang dirasa masih perlu ditingkatkan. Peneliti memfokuskan diri untuk melihat waktu yang tidak efisien namun dianggap produktif yang diistilahkan sebagai ILT (Invisible Lost Time). Mengukur besaran ILT yang dapat berkontribusi pada penigkatan performa terutama terhadap kinerja crew yang mengoperasikan alat. Selama ini Invisible Lost Time secara kuantitatif tidak diukur sehingga waktu ini tetap dianggap produktif namun tidak efisien, dimana hal ini terakumulasi selama waktu pemboran.
TUJUAN PENELITIAN
Tujuan penelitian pada pemboran sumur panas bumi diantaranya:
1. Menganalisis sumur offset sebelumnya (sumur A, B, C dan sumur D yang dalam hal ini hanya sumur B dan sumur D yang memenuhi syarat dalam ketersediaan data).
2. Menentukan target pada masing-masing KPI (Key Performance Indicator) dalam pelaksanaan operasional pemboran dengan membandingkan antara kinerja crew pemboran dari segi waktu
3. Menentukan besaran Invisible Lost Time berdasarkan target KPI (Key Performance
Indicator) dalam pelaksanaan operasional pemboran telah berjalan secara baik atau
tidak.
STUDI PUSTAKA
aktivitas dalam pemboran memiliki waktu masing-masing dan ini perlu untuk direncanakan. Adapaum jenis waktu dalam kegiatan pengeboran yang secara tradisional di kenal pada industry berupa waktu produktif (Productive Time) dan waktu tidak produktif (Non Productive
Time). Namun pada perkembangannya terdapat istilah ILT (Invisible Lost Time) yang memiliki
definisi berupa kegiatan yang diasosiasikan sebagai kegiatan yang rutin namun tidak efisien yang termasuk katagori produktif (bukan waktu tidak produktif atau Non Productive Time) namun sangat sulit untuk diidentifikasi atau diukur sehingga perlu untuk dilakukan pengukuran dengan menggunakan alat bantu (Eric Maidla, 2010). Pengukuran dapat dilakukan dengan melakukan analisis pada KPI (Key Performance Indicator) yang ditarget yang nantinya dapat melihat produktivitas dari Crew (drilling crew, casing crew dan lainnya). ILT (Invisible Lost
Time) hanya diterapkan pada waktu di dalam waktu produktif (Productive Time) hingga pada
batas teknikal yang dapat dicapai pada pemboran.
METODOLOGI PENELITIAN
Penggunaan Alat bantu untuk mengukur Rigstate sebagai alat bantu untuk melakukan analisis diperlukan untuk perhitungan Hidden NPT atau Invisible Lost Time.Persiapan
33
penelitian untuk performa drilling dalam pengembangan lapangan Panas Bumi dengan beberapa langkah sebagai berikut:
Langkah 1.Pemilihan data berupa data teknis (Dari sumur pemboran Sumur A, B, C dan D) dan melakukan kontrol kualitas (Quality Control).
Langkah 2. Melakukan evaluasi pekerjaan dengan membandingkan dengan sumur-sumur
offset yang dalam hal ini Sumur A, B, C dan D.
Langkah 3. Pada kegiatan analisis dari segi waktu terbaik dengan membagi beberapa proses pemboran berdasarkan aktivitas-aktivitas dari setiap section dari 2 sumur berupa Sumur B dan Sumur D yang dalam hal ini berupa (Rig Up; Make up BHA; Run in hole; drill setiap section;
Tripping out; Run casing, stand time, stationary time, run time dll).
Langkah 4. Analisis setiap operasi pada 2 sumur pemboran yaitu Sumur B dan Sumur D dalam menentukan waktu aktual serta detail dari masing KPI beserta target pada masing-masing KPI
Langkah 5. Analisis setiap operasi dengan melakukan analisis setiap operasi yang berlangsung pada pemboran dan fasa pemboran untuk mengidentifikasi masalah setiap area dalam mengurangi ILT (Invisible Lost Time). Pada bagian ini akan dipilah berdasarkan operasi utama berupa (Drilling; Tripping; Make Up BHA; Run Casing)
Langkah 6. Memberikan rekomendasi dan langkah selanjutnya dalam operasi pemboran.
HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada hasil analisis, observasi diharapkan adanya perubahaan dan pembelajaran dari setiap sumur yang dibor. Pemberian rekomendasi dari hasil analisis menunjukkan adanya kenaikan performa dari waktu ke waktu serta adanya perubahaan dari penerapan teknis lapangan antara crew yang bekerja sesuai dengan pengalaman masing-masing dengan peralatan yang digunakan.Target-target KPI yang telah masuk dalam sistem akan dikalkulasi dengan menggunakan algoritma tertentu untuk menghasilkan perhitungan ILT atau Hidden
NPT.
Pemilihan data dan kontrol kualitas
Data yang dipilih berasal dari 4 sumur panas bumi antara lain sumur A; B; C dan D dengan susunan secara waktu pemboran (analisis terbatas hingga pemboran trayek 8.5” tidak termasuk komplesi). Dari sumur yang memiliki kelengkapan data berupa sumur B dan sumur D berupa data ASCII Time dengan Data laporan harian (DDR) sedangkan sumur lainnya tidak memiliki kelengkapan data ASCII Time untuk sumur A dan sumur C. Pada sumur B dan sumur D secara keseluruhan memiliki dibor hingga kedalaman 1800 mMD.
Perhitungan waktu yang sekarang pada 4 sumur (Sumur A, B, C, D)
Analisis perhitungan waktu dengan detail terhadap sumur untuk operasi pemboran dan tahapan dalam pemboran untuk identifikasi masalah yang ada (A.W. Iyoho et al, 2004). Di bawah ini merupakan analisis untuk penerapan aktivitas mulai dari perencanaan hingga waktu aktual pada masing-masing sumur yang telah dibor sebelumnya tanpa mengukur ILT (Invisible
34
Tabel 1. Waktu terhadap sumur A,B, C dan D
Nama Sumur Tanggal tajak Tanggal sumur selesai Rencana waktu (hari) Waktu Aktual sumur (hari) Waktu produktif (hari) Waktu tidak produktif (hari) SumurA 21/06/2017 jam 00:00 11/08/2017 jam 01:45 30.00 50.16 42.54 7.62 Sumur B 1/09/2017 jam 07:00 30/09/2017 jam 00:00 30.00 26.65 25.9 0.75 Sumur C 11/10/2017 jam 22:00 15/11/2017 jam 00:00 30.00 30.81 28.57 2.24 Sumur D 19/12/2017 jam 00:00 25/01/2018 jam 09:00 29.73 30.38 28.86 1.52
Pendetilan Tahapan Perhitungan terhadap Sumur B dan Sumur D
Dari perhitungan terhadap 2 sumur berupa Sumur B dan Sumur D mengenai detail operasi dalam KPI yang dibagi dalam 2 bagian diantaranya Flat Time dan Non Flat time.Pengukuran waktu lebih baik dengan mengambil informasi dari DDR (Daily Drilling
Report) dikombinasikan dengan ASCII time untuk pengukuran KPI yang lebih detail (Syed Ali
Raza et al, 2017). Dari masing-masing KPI tersebut dapat diidentifikasikan mengenai performa crew yang bekerja pagi dan malam hari untuk bisa dibandingkan yang hal ini dapat diuraikan di bawah ini berdasarkan performa, diantaranya:
a. Performa ROP pada sumur B dan D, pada trayek 17.5”, 12.25” dan 8.5” didapatkan bahwa crew pagi memiliki performa lebih baik daripada crew malam hari
b. Performa koneksi (Weight to Weight) pada saat pemboran untuk trayek 17.5”, 12.25” dan 8.5” menunjukkan bahwa crew pagi memiliki performa lebih baik dari crew malam
c. Koneksi pipa saat Tripping in dan out, pada trayek 17.5”, 12.25” dan 8.5” menunjukkan bahwa crew pagi lebih baik dari crew malam
Analisis terhadap waktu terbaik dalam menentukan ILT (Invisible Lost Time)
Peningkatan performa adalah dengan mengidentifikasi aktivitas harian dari pemboran (G. Thonhauser et al, 2006). Pembagian trayek sumur menjadi tiga bagian utama yang menjadi fokus Analisa dan pembahasan antara lain trayek 17.5”, Trayek 12.25” dan trayek 8.5”. Adapun trayek 24” tidak menjadi fokus dengan alasan lebih kepada persiapan serta pemasangan pipa konduktor 20”. Menunjukkan target dari masing-masing KPI yang di ukur untuk melihat seberapa efektif dan effisien pekerjaan dalam pemboran tersebut dibagi menjadi dua bagian yaitu Flat time dan Non Flat time.Tabel 2. Aktivitas KPI Flat timedan Non Flat time
KPI Flat time KPI Non Flat time
M/U 17.5” Drilling BHA RIH Connection Time in Cased hole (14 stands) L/D 17.5” Drilling BHA RIH Connection Time in Open hole (8 stands) N/U Diverter RIH Speed in Cased hole (14 stands)
35
KPI Flat time KPI Non Flat time
N/U BOP’s RIH Speed in Open hole (8 stands) Pressure Test BOP Rotary vs Sliding Time
Install ADA Tool Avg vs On-Bottom ROP (11 stands) Circulation section Drilling Stand Time
Cement job Weight-to-weight (Preconnection time) (9 stands) Wait on cement Weight-to-weight (Connection time) (9 stands) Wellhead work Weight-to-weight (Post Connection time) (9 stands) R/U casing equipment POOH Connection Time in Open hole (18 stands) R/D casing equipment POOH Speed in Open hole (18 stands)
Drill out cement POOH Connection Time in Cased hole POOH Speed in Cased hole
Run Casing Joint Connection Time in Cased hole and Open hole (33 joints) Run Casing Speed in Cased hole and Open hole (33 joints)
Perhitungan Total ILT (Invisible Lost Time) Performa pemboran
Hasil ILT (Invisible Lost Time) pada lapangan “X” dengan pembanding pada sumur pemboran B dengan sumur D berdasarkan masing-masing aktivitas KPI tidak konsisten dimana ILT tidak menunjukkan penurunan dari waktu ke waktu (Tabel IV.2 dan Tabel IV.3).
Tabel 3. Total ILT Sumur B
No Trayek Sumur B Waktu Aktual (Jam) ILT (Jam) NPT (Jam) 1 Section 17.5” 131.60 48.27 0.00 2 Section 12.25” 118.47 36.47 7.42 3 Section 8.5” 220.00 51.24 10.58 Total 470.07 135.98 18.00
Tabel IV.5. Total ILT Sumur D
No Trayek Sumur D Waktu Aktual (Jam) ILT (Jam) NPT (Jam) 1 Section 17.5” 217.64 16.27 36.48 2 Section 12.25” 270.95 29.43 0.00 3 Section 8.5” 401.00 78.66 0.00 Total 889.60 124.36 36.48
36
Peningkatan Performa terhadap Crew dan Rekomendasi TvD (Time versus Depth)
Penggunaan biaya dalam aktivitas pemboran membutuhkan perencanaan untuk menghindari penggunaan biaya yang berlebihan dan tidak sesuai target. Penentuan besaran biaya bisa dikurangi dengan mengidentifikasi setiap aktivitas KPI maupun dari aktivitas yang memiliki performa yang baik. Peningkatan performa pada pemboran panas bumi dapat dilakukan dengan adanya komitmen yang kuat untuk bisa mewujudkan kegiatan yang efektif dan efisien serta belajar secara kontinyu untuk lebih baik lagi dimasa yang akan datang.KESIMPULAN
1. Lapangan penelitian menunjukkan tidak adanya peningkatan performa terhadap setiap aktivitas. Perbandingan antara waktu rencana dengan waktu aktual tidak menunjukkan adanya efisiensi waktu. Untuk pekerjaan pada trayek 17.5” sumur B dan D adanya kegiatan yang mebutuhkan waktu yang lama begitu juga untuk trayek 12.25” dimana kelebihan waktu pada kegiatan Flat time serta kegiatan Non Flat time. Trayek 8.5” menunjukkan adanya waktu yang tidak effisiensi terutama pada kegiatan Non Flat time. 2. Target dari masing-masing KPI harus dilakukan pembagian antara Flat time dan Non Flat
Time dimana pada Flat time menunjukkan crew pagi lebih baik dibandingkan pada crew
malam untuk aktivitas pada trayek 17.5” dan trayek 12.25” dan trayek 8.5”.
3.
Hasil pengukuran ILT (Invisible Lost Time) bila dibandingkan dengan sumur yang sedang dikerjakan tidak mencapai target dengan performa rata-rata sebesar 20% atau rata-rata 5 hari waktu pemboran terhadap 2 sumur. Dengan biaya operasi pemboran sebesar 1 milyar rupiah per hari menunjukkan potensi efisiensi sebesar 10 milyar untuk dua sumur.UCAPAN TERIMA KASIH
Ucapan terima kasih kepada para pembimbing yang sudah membantu dalam penyelesaian makalah ini dan kepada PT. PLN (Persero) yang telah membantu untuk data dan tempat melakukan penelitian
DAFTAR PUSTAKA
Ali Raza, Syed., Al-Braik, Haythem., Attalah, Mohamed. :"Performance Enhancement of Drilling and Completions Operations in Giant Offshore Field Abu Dhabi by Tracking and Monitoring Invisible Lost Time and Defined KPIs” SPE 188238-MS presented at the 2017 Abu Dhabi International Petroleum Exhibition & Conference, Abu Dhabi, November 2017.
Al Shamsi Juma., Al Nauimi Mouza, Al Hosani Faisal, and Al Sairi Abdulrahman. :”Invisible Lost Time Initiative ILT in Drilling-Toward More Efficiency, High Performance and High Profitability-Do More with Less” SPE-192969-MS presented at the 2018 Abu Dhabi International Petroleum & Conference, Abu Dhabi, 2018.
A.W. Iyoho, SPE, K.K. Millheim, SPE, B.K. Virginillo, “Methodology and Benefits of a Drilling Analysis Paradigm”. IADC/SPE 87121, presented at the IADC/SPE Drilling Conference held in Dallas, Texas, U.S.A., 2-4 March 2004.
JICA Report: “JICA Preparatory Survey for Tulehu Geothermal Power Plant” Jakarta, Indonesia, September 2011.
Maidla Eric and Maidla William :"Rigous Drilling Nonproductive-Time Determination and Elimination of Invisible Lost Time: Theory and Case Histories" SPE/IADC 138804 presented at the 2010 SPE Latin American & Caribbean Petroleum Engineering Conference, Lima, Peru, December 2010.
Spoeker Hermann, Thonhauser Gerhard, Maidla Eric :”Rigorous Identification of Unplanned and Invisible Lost Time for Value Added Proposition Aimed at Performance Enhancement” SPE/IADC 138922 presented at the 2011 SPE/IADC Drilling Conference and Exibition, Netherland, March 2011.
37
Thonhauser, G., Wallnoefer, G., Mathis, W., “Use of Real-Time Rig Sensor Data to Improve Daily Drilling Reporting, Benchmarking and Planning – A Case Study”, SPE 99880 presented at the 2006 SPE Intelligent Energy Conference, Amsterdam (The Netherlands), April 2006
