Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

Abstrak :
Inversi seismik deterministik sudah banyak digunakan dalam lapangan eksplorasi dan pengembangan. Metode ini digunakan sebagai salah satu cara untuk karakterisasi reservoir dengan menghilangkan efek wavelet sehingga dapat membantu interpreter untuk memetakan struktur bawah permukaan dengan lebih baik. Akan tetapi, metode ini memiliki limitasi karena menggunakan impedansi rata-rata dari layer seismik dimana pada umumnmya nilai impendansi lebih kecil daripada impedansi data sumur sehingga dihasilkan model inversi yang tidak sesuai. Metode inversi stokastik menggunakan konsep geostatistikal, dimana variogram berperan penting dalam menghasilkan output yang sesuai. Pada inversi stokastik dihasilkan banyak realisasi inversi yang digunakan sebagai basis dalam analisis uncertainty, tiap realisasi akan sama pada tiap lokasi sumur yang digunakan namun akan berubah seiring dengan bertambahnya jarak spasial dari lokasi sumur. Metode inversi stokastik akan diaplikasikan pada lapangan gas K yang terletak di lepas pantai cekungan Bonaparte, Indoensia Timur. Data yang tersedia antara lain, sebagian dari 3D PSTM angle gather dengan luasan 1,300 km2, 3 sumur dengan data P-Sonic, S-Sonic, densitas, Gamma Ray, dan log resistivitas. Tambahan data berupa report komplesi dan report well testing tersedia untuk beberapa sumur. Lapangan gas K terletak pada undeformed continental margin Australia yang melampar kearah lndonesia, dimana secara geologi lapangan K terletak pada area Timur dari Sahul Platform dan memiliki struktur berupa tilted fault block. Lapangan ini memiliki reservoir batupasir formasi Plover yang tersaturasi gas dengan hidrokarbon kolom cukup signifikan, dimana reservoir terdeposisi pada lingkungan shallow marine pada umur Middle Jurasic. Target utama pada lapangan gas K merupakan struktural trap berupa horst block, tilted fault block yang berada dibawah sub-unconformity di umur Palaezoic. Penerapan metode inversi stokastik pada lapangan gas K menghasilkan kelebihan yang cukup signifikan dibandingkan dengan inversi deterministik. Reservoir pada lapangan gas K terdiri dari batupasir dengan persilangan shale tipis. Metode inversi stokastik dapat membedakan antara batupasir yang tersaturasi gas dengan intraformational shale tipis yang tidak teresolusi oleh seismik dan inversi deterministik. Hasil realisasi dapat digunakan untuk analisis uncertainty dengan probabilitas P10, P50, dan P90 dari facies yang dihasilkan. ......Deterministic seismic inversion method has been successfully used in various projects in exploration and development. This method enables the interpreter to get better understanding of subsurface by omitting the wavelet and tuning effects therefore quantitative reservoir properties can be generated. However, this method has significant limitation by generating average impedances of each layer, and the range of values is smaller than the impedance from the wells therefore the inversion will not produce results that are not within the calibration range. Stochastic seismic inversion is done by conditioning well data and reproducing spatially varying statistics using variogram which could overcome the deterministic limitation. This method generates multiple realizations of high-frequency elastic properties that are consistent with both seismic amplitude and well data. In such instances, stochastic seismic inversion method could provide the uncertainties associated with the models that have been generated. The proposed method is applied in K gas field which located in the offshore Bonaparte Basin, Eastern Indonesia. The available dataset for this work includes : part of PSTM 3D which cover 1,300 km2 in angle gather, and 3 wells with compressional sonic, shear sonic, density, gamma ray, and resistivity logs. Additional well completion and well testing reports are available for some wells. Geologically, the K field is located within relatively undeformed Australian continental margin that extends into Indonesian waters. It lies on the eastern extremity of the Sahul Platform and occupies a large tilted fault block bounded to the east and south by the Calder-Malita Grabens. This field contains a significant gas column, reservoired within shallow marine, highly mature, quartzose sandstone of the Middle Jurassic Plover Formation. Potential targets in the area may be large folds, horst blocks, tilted fault blocks ad sub-unconformity traps in the Palaeozoic section. The application of stochastic seismic inversion showed significant benefits compared to deterministic especially in K gas field where the reservoirs are stacked sandstone with intra-formational shale. Some of the reservoir and all the intraformational shales are below seismic resolution. Stochastic seismic inversion able to distinguish those features, in addition the inverted volumes with multiple realizations with ranking criteria for P10, P50, and P90 of facies could be utilized to reduce the risk associated with exploration plan and field development.

Abstrak :
ABSTRAK
Model epidemik SIS (Susceptible Infected Susceptible) diaplikasikan dalam pembuatan model matematis penyebaran penyakit influenza. Model penyebaran penyakit flu dibuat dengan pendekatan stokastik. Model stokastik yang digunakan dalam skripsi ini adalah model Continuous Time Markov Chain (CTMC). Pada model CTMC, dikonstruksi probabilitas transisi, ekspektasi, dan limit distribusi dari banyaknya individu yang terinfeksi penyakit flu dengan asumsi banyaknya individu terinfeksi hanya dapat bertambah satu, berkurang satu atau tetap dalam interval waktu yang sangat pendek (
t 􀀀 0). Ekspektasi dari banyaknya individu yang terinfeksi flu tidak dapat diselesaikan secara langsung, tetapi dapat diketahui bahwa rata- rata pada model stokastik lebih kecil dibandingkan dengan solusi deterministik. Dari kajian tentang limit distribusi, didapatkan bahwa probabilitas tidak ada individu terinfeksi adalah satu saat t 􀀀 ª. Simulasi numerik pada penyebaran penyakit flu diberikan sebagai pendukung untuk interpretasi model

---

ABSTRACT
Mathematical model for the spread of influenza using SIS (Susceptible Infected Susceptible) Epidemic Model for constant total human population size is discussed in this undergraduate thesis. These influenza model was made with stochastic approach. Stochastic model that used in this thesis is Continuous Time Markov Chain (CTMC). Transition probability, expectation, and limiting distribution for the number of infected people were constructed in CTMC with assumption that the number of infected people might change by increasing one, decreasing one, or still in the time interval that tends to zero (
t 􀀀 0). The expectation for the number of infected people cannot be solved directly, but we will know that the mean of the stochastic SIS epidemic model is less than the deterministic solution. From limiting distribution analyses, probability that there are no infected people at t 􀀀 ª is one. Some numerical simulation for the spread of influenza is given to give a better interpretation and a better understanding about the model interpretation

Abstrak :
Sebaran porositas pada batugamping terumbu di formasi Baturaja yang tidak seragam mengakibatkan perubahan signifikan pada sifat akustik batuan secara vertikal dan horizontal. Selain itu, data seismik yang tersedia hanya memiliki kandungan frekuensi dominan sebesar 12 Hz dan tidak memadai untuk meresolusi perubahan facies secara mendetail. Limitasi yang ada membuat karakterisasi reservoir pada batugamping terumbu di Formasi Baturaja sangat rumit. Inversi Stokastik dilakukan untuk menghasilkan impedansi akustik dengan frekuensi tinggi dan resolusi lebih detail. Data yang digunakan dalam penelitian adalah data seismik tiga dimensi post stack migration (3D PSTM) dan empat data sumur yang memiliki data log sonic, density, gamma ray, porosity dan saturasi air. Analisa tuning thickness pada data seismik yang tersedia menunjukkan bahwa inversi deterministik hanya dapat mengidentifikasi ketebalan reservoar hingga 52 m. Hasil analisis sensitivitas menunjukkan adanya hubungan linear antara impedansi akustik dan porositas batuan dengan korelasi sebesar 0.82. Klasifikasi fasies dilakukan untuk mendelineasi zona pay dan non-pay. Ketebalan zona pay bervariasi antara 2 hingga 75 m dengan ketebalan 75 m di satu sumur serta 2 m di sumur lainnya. Analisis perbandingan antara hasil inversi deterministik dan inversi stokastik telah dilakukan. Hasil inversi stokastik menunjukkan karakterisasi perubahan porositas pada batuan karbonat Baturaja dapat diamati dengan lebih baik. Terlebih lagi metode inversi stokastik dapat mendelineasi zona pay pada Formasi Baturaja hingga ketebalan 2 m. ......Random porosity distribution of reef in the Baturaja formation significantly effects the vertical and horizontal acoustic properties. Furthermore, the existing seismic data has only 12 Hz of dominant frequency and it causes inadequate characterization of facies variation. Those limitations affect complicated reservoir characterization of reef in the Baturaja formation. Stochastic Inversion was conducted for resulting in detailed highfrequency acoustic impedance. This research used three-dimensional post stack migration (3D PSTM) seismic data and four wells including sonic, density, gamma ray, effective porosity, shale volume and water saturation log data. Tuning thickness analysis of seismic data indicates that the model-based seismic inversion can only identify reservoirs with a minimum thickness of 52 m. Sensitivity analysis result indicates that there is a linear relationship between the acoustic impedance and effective porosity with a 0.82 correlation coefficient. Facies classification was carried out to delineate pay and non-pay zones. Pay zone thickness varies from 2 – 75 m with the thickest pay zone is 75 m in one well and 2 m in another well. The comparison between model-based and stochastic seismic inversion result is presented. The result of stochastic inversion shows a significant refinement in characterizing porosity changes of carbonate reservoirs. In addition, the method is also able in delineating thickness up to 2 m pay zones in the Baturaja formation.

Abstrak :
Permasalahan logistik maritim Indonesia berakar dari ketidakseimbangan aliran perdagangan di wilayah Indonesia barat dengan wilayah Indonesia timur. Minimnya komoditas yang diangkut dari wilayah timur ke barat menyebabkan biaya operasional perusahaan pelayaran membengkak sehingga profit yang dicapai tidak maksimal. Oleh karena itu, diperlukan perancangan logistik maritim Indonesia yang mampu memenuhi permintaan di pelabuhan-pelabuhan dan menghasilkan profit yang maksimal. Penelitian ini menggunakan pemodelan stokastik untuk memberikan gambaran yang lebih sesuai dengan realita, yaitu dengan memperhitungkan unsur ketidakpastian pada jumlah permintaan kontainer. Hasil penelitian menunjukkan bahwa penggunaaan model stokastik memberikan profit yang lebih tinggi untuk perusahaan. ...... The problem of maritime logistics in Indonesia lies on the unbalanced trade flow between west and east region of Indonesia. Since the east region does not have many comodity to be transported, liner shipping companies have to face the increasing amount of operational costs which makes the company failed to achieve the optimal profit. Based on that situation, liner shipping companies needs a service network design which accomodate demand on each ports and give maximum profit. This research uses stochastic modeling to best portray the real condition of maritime logistics by taking demand uncertainty into consideration. The result shows that stochastic model yields higher profit for liner shipping companies

Abstrak :
ABSTRAK
Model matematika penyebaran dan penanggulangan penyakit flu dengan pendekatan persamaan diferensial stokastik (PDS) yang dibangun dari model deterministik epidemi SIS dibahas dalam skripsi ini. Model PDS dikonstruksi dengan cara menambahkan gangguan pada parameter laju kontak sukses infeksi. Selanjutnya, kajian analitik untuk memperoleh ambang batas stokastik 0 dilakukan dan dikaitkan dengan kondisi kepunahan dan kebertahanan dari banyaknya individu terinfeksi I(t). Jika 0 B 1 maka penyakit akan punah dari populasi dengan probabilitas satu, dan sebaliknya, penyakit akan bertahan jika 0 > 1. Dari hasil ini, 0 pada model PDS dapat dikatakan memiliki peran yang sama dengan R0 pada model deterministik. Simulasi dilakukan untuk mendukung teori-teori yang telah dibahas.

---

ABSTRACT
Mathematical model for influenza spread and prevention from stochastic differential equation (SDE) approach extended from SIS epidemic deterministic model is discussed in this skripsi. The SDE model was constructed by introducing a random perturbation in successful contact rate parameter . Furthermore, analytical study to obtain stochastic threshold parameter 0 was determined and the parameter was linked to extinction and persistence conditions for infected individual I(t). If 0 B 1, the disease dies out from population with probability one, otherwise the disease persists if 0 > 1. Based on these result, 0 in SDE model has similar role to R0 in the deterministic model. Numerical simulations were generated to support the corresponding theories.

Abstrak :
Penelitian tentang model persediaan telah banyak dilakukan dan menjadi solusi bagi perusahaan dalam menghadapi ketidakpastiaan dari permintaan pelanggan. Selain data permintaan yang bersifat stokastik, sering pula ditemukan leadtime kedatangan bahan baku di suatu perusahaan yang bersifat stokastik. Sering kali leadtime yang bersifat stokastik dihitung menjadi leadtime yang tetap untuk menyederhanakan perhitungan dan perancangan model persediaan. Hal ini dapat memicu terjadinya stockout pada kenyataan di lapangan, karena tidak memperhitungkan kejadian leadtime kedatangan bahan baku yang berubah atau tidak tetap seperti yang ditentukan. Sehingga penelitian ini dibuat untuk menganalisis bagaimana pengaruh leadtime yang bersifat stokastik pada performa sistem persediaan di suatu perusahaan manufaktur perusahaan di Indonesia. Penelitian ini menggunakan simulasi Monte Carlo untuk melakukan RNG data berjumlah 5000 periode. Simulasi Monte Carlo dipilih karena data permintaan kebutuhan bahan baku komponen pehiasan tidak mengikuti distribusi normal. Dalam penelitian ini juga akan memakai model persediaan (R,Q) untuk membandingkan total biaya yang dikeluarkan ketika menggunakan model persediaan dengan leadtime stokastik atau menggunakan model persediaan dengan leadtime tetap. ......Research on the inventory model has been done a lot and is a solution for companies in dealing with uncertainty of customer demand. In addition to stochastic demand data, it is often found the lead time for the arrival of raw materials in a company that is stochastic. Often a stochastic leadtime is calculated to be a fixed leadtime to simplify the calculation and design of the inventory model. This can trigger a stockout in reality, because it does not calculate the occurrence of the lead time for the arrival of raw materials that changes or does not remain as determined. So this research was made to analyze how the effect of stochastic leadtime on the performance of the inventory system in a manufacturing company in Indonesia. This study uses a Monte Carlo simulation to perform RNG data totaling 5000 periods. The Monte Carlo simulation was chosen because the data on the demand for the raw material requirements of the decking components did not follow a normal distribution. In this study, we will also use the inventory model (R, Q) to compare the total costs incurred when using an inventory model with stochastic leadtime or using an inventory model with a fixed leadtime.