manajemen production database di unocal indonesia

PROCEEDING SIMPOSIUM NASIONAL IATMI 2001
Yogyakarta, 3-5 Oktober 2001
MANAJEMEN PRODUCTION DATABASE DI UNOCAL INDONESIA
Steve Palar, Indro Widodo, dan Agus M. Manggala
Unocal Indonesia Company
ABSTRAK
Unocal Indonesia (UICo.) telah berproduksi minyak dan gas sejak tahun 1972. Setiap tahun data-data produksi bertambah
banyak dan makin kompleks seiring dengan pertambahan jumlah sumur dan lapangan. Disamping pertambahan jumlah data, semakin
hari semakin maju sistim teknologi informasi. Untuk memudahkan perkerjaan maka bermacam-macam application software diciptakan
dan sebagian diantaranya telah digunakan Unocal. Sebagian software ini menggunakan production database sebagai input.
Diperlukan sistim database yang effisien untuk menyimpan dan mengolah data produksi yang makin bertambah supaya sistim database
ini terintegrasi satu dengan yang lain dan supaya mudah digunakan dengan application software.
Pada awal operasinya, Unocal memakai sistim production database yang diciptakan sendiri dalam bentuk spreadsheet. Sistim ini
memenuhi kebutuhan database pada waktu itu. Seiring dengan makin bertambahnya data produksi dan berkembangnya application
software, maka production database di Unocal mengalami evolusi dan pengembangan. Pada tahun 1999, ada lebih dari satu
production database untuk menunjang laporan dan pemakaian application software. Tiap-tiap database mempunyai fungsinya masingmasing dan memerlukan support dari segi resources baik manpower maupun maintenance.
Di tahun 2000, Unocal melakukan perombakan sistim production databasenya dimana beberapa sistim production database yang
diciptakan sendiri digantikan dengan sistim commercial production database. Makalah ini akan membahas mengenai peralihan ke dan
pemakaian dari sistim Finder Database. Urutan peralihan dari sistim lama ke sistim baru akan dijelaskan dimana hasil akhirnya
adalah satu sistim production database yang terintegrasi dengan database dari exploration dan development (G & G) disamping tidak
menutup kemungkinan berintegrasi dengan database yang lain dimasa yang akan datang.
Proses peralihan menuju ke sistim yang baru di lakukan secara bertahap. Tahap pertama melibatkan konsolidasi dari Legacy
Database ke dalam sebuah commercial production database berdasarkan standar data model industri yang berlaku. Tahap kedua
menyangkut perubahan sistim pengambilan data lapangan (field data capture) dan juga sistim alokasi produksi. Hasil akhirnya adalah
sebuah master database yang berisi data-data yang telah tervalidasi, absah (persetujuan partner PSC), mudah di gunakan dan dapat di
akses melalui fasilitas built-in data browsing, disamping itu dapat pula digunakan untuk keperluan inter-application data exchange.
Dengan demikian sistim commercial production database hanya akan membutuhkan dukungan staf yang relatif kecil saja, sehingga
profesional staf Unocal dapat lebih leluasa untuk lebih fokus pada proses pengoptimuman produksi dan perolehan cadangan
hidrokarbon.
1.
PENDAHULUAN
Unocal Indonesia beroperasi di offshore Kalimantan Timur
(Gambar-1). Meskipun terdapat banyak tersebar lapangan
minyak dan gas, terdapat empat pusat operasi antara lain :
Northern Offshore (Attaka), Southern Offshore (Sepinggan),
Northern Onshore (Santan terminal) dan Southern Onshore
(Lawe-lawe terminal). Gambar-2 dan 3 menunjukkan
berbagai fasilitas produksi lapangan yang ada. Data produksi
yang berasal dari keempat lapangan tersebut dikirimkan
melalui e-mail ke kantor Unocal di Pasir Ridge (Balikpapan).
Sebuah tim Technician dari Petroleum Engineering
menginput data ke dalam berbagai Production database untuk
proses berikutnya, termasuk daily gas balance, gas allocation,
dan monthly allocation untuk sumur-sumur dan lapisan HCnya. Data tersebut juga digunakan untuk Web reporting dan
membuat beberapa laporan hard copy, Gambar-4.
memperlihatkan
diagram kerja (workflow) tersebut.
Workflow tersebut dikenal sebagai Production Data
Management System (PDMS) Unocal Indonesia.
2.
PDMS DI UNOCAL INDONESIA
Guna mempermudah pemahaman tentang PDMS, maka
PDMS dapat dibagi-bagi dalam beberapa module (Gambar5). Module-module tersebut merupakan data input, modeling
dan mapping, proses data seperti gas allocation, membuat
laporan dan hubungan pada application software yang lain.
Pada tiap sistim yang pernah ada (Production Information &
Reporting System (PIRS), Daily Production Data Processing
& Reporting UICo. (JAVELIN), and Monthly Production
System UICo. (INFOWELL)) dapat dibagi-bagi ke dalam
IATMI 2001-43
module-module generic tersebut. Kemudian di dalam sub
pembahasan pada paper ini akan diperkenalkan beberapa
point utama dari PDMS antara lain :
- Data Produksi (Production Data)
- Jenis Data Proses (Typical Data Processing)
- Jenis Laporan Web (Typical Web Reporting)
- Hubungan pada aplikasi lain (Connectivity to other
Applications)
2.1. Data Produksi
Terdapat dua tipe/jenis data pada production domain. Tipe
pertama adalah data dari beberapa meter (alat pengukur
aliran), berbagai peralatan, operasi tes sumur, analisa fluida
dan product movement. Frekuensi data biasanya satu kali tiap
hari untuk jenis-jenis data tersebut. Pengecualian terjadi pada
data tes sumur, yang dapat terjadi secara sporadic. Tipe yang
kedua, terdapat data olahan yang dihasilkan dari beberapa
proses seperti daily allocation dan monthly allocation atau
bahkan perhitungan sederhana yang menggunakan
pengukuran data yang mendasar. Kategori ini juga meliputi
beberapa grafik living plan dan forecast yang dihasilkan dari
beberapa studi paralel dan penggabungan ke dalam database
dengan basis bulanan (monthly) atau tahunan (yearly). Tabel1 menyajikan urutan parsial dari jenis data produksi dan
informasi lainnya.
2.2. Jenis Proses Data
Terdapat dua jenis teknik proses data yang umumnya
diterapkan pada data basic. Pertama, plant balancing yang
diterapkan untuk processing plants untuk keseimbangan
Manajemen Production Database di UNOCAL Indonesia
volume intput dan output. Jika perbedaan hasil adalah besar
maka pencocokan ulang dari pengukuran meter biasanya
diperlukan. Proses umum yang lain adalah monthly allocation
dari minyak dan gas untuk beberapa sumur dan zona lapisan.
Grafik produksi harian lapangan kemudian digunakan untuk
menghitung grafik monthly production. Selanjutnya volume
tersebut di dibagi rata untuk beberapa individual sumur dan
lapisannya, berdasarkan pada perkiraan produksi dari teori
grafik tes sumur dan juga dari perhitungan pemisahan (split)
reservoar.
2.3. Jenis Laporan Web
Unocal Indonesia berusaha menyediakan akses yang mudah
ke data utama untuk seluruh pengguna (user) yang memiliki
otoritas. Untuk alasan tersebut, secepat mungkin setelah
proses harian terselesaikan selanjutnya data tersimpan di
database utama. Data tersebut dapat di akses dari Intranet
Unocal melalui beberapa modifikasi web. Gambar-6
memperlihatkan satu jenis Laporan web.
2.4. Hubungan pada Aplikasi lain
PDMS Unocal Indonesia menyajikan data produksi siap pakai
untuk aplikasi lain yang penting termasuk composite maps
untuk seluruh pemakai di G & G yang merupakan kombinasi
kontur permukaan dan data produksi dari beberapa reservoar
yang dipilih. Aplikasi tambahan meliputi data produksi
surveillance dari Oil Field Manager (OFM) software dari
Schlumberger-GeoQuest, simulasi reservoar dan manajemen
cadangan dari Reserves Management System (RIMS)
software. Pada sistim terdahulu mempergunakan PIRS,
JAVELIN dan INFOWELL hubungan pada aplikasi lain
bersamaan pula adanya biaya tambahan. Hal tersebut biasanya
terdiri dari beberapa langkah proses intermediate yang
memerlukan pengawasan yang cermat.
3. PERUBAHAN
Unocal telah berproduksi sejak tahun 1972. Setiap tahun data
produksi bertambah seiring dengan pertambahan lapangan
dan jumlah sumur. Bukan hanya data produksi saja yang
bertambah tetapi juga application software yang digunakan
pada data produksi.
Untuk mendukung application software yang berbeda-beda,
maka Production Database harus dibuat sedemikian rupa
sehingga cocok/compatible. Hal tersebut menyebabkan pada
akhir tahun 1999 teradapat lebih dari satu Production
Database, yaitu sebanyak tiga (3) buah (PIRS, JAVELIN, dan
INFOWELL). Production database yang lebih dari satu
merupakan hal yang tidak effisien dan bisa menyebabkan
kesalahan. Disamping itu diperlukan personnel support dan
maintenance yang bukan merupakan cost-effective system.
Oleh sebab itu ditahun 2000, diadakan usaha peng-integrasian
Production Database Unocal. Usaha ini dilakukan dengan
bertahap. Tahap pertama adalah penyederhanaan Production
database dari tiga menjadi satu dengan menggunakan
commercial system, yaitu sistim yang dibeli dari vendor
dalam hal ini Geo Quest (Schlumberger Co.).
Dalam tahap pertama ini, semua production database
dimigrasikan ke dalam Finder (Flagship Data Management
System) Database System. Untuk tahap kedua, Unocal
IATMI 2001-43
Steve Palar, Indro Widodo, Agus M. Manggala
melakukan perubahan dalam hal sistim Field Data Capture
(FDC). Sebelum tahun 2001, data dari lapangan dikirim
dengan e-mail ke kantor Balikpapan kemudian diinput ke
production database. Ini mengandung ketidakefisienan karena
data entry dilakukan di dua lokasi yang berbeda. Oleh sebab
itu Unocal mengganti sistim yang sudah ada dengan
Commercial System dari GeoQuest. Software ini bernama
FieldView (from Schlumberger). Gambar-7 menunjukkan
status sebelum integrasi sedangkan Gambar-8 dan 9
memperlihatkan status setelah integrasi. Beberapa alasan
utama untuk melakukan suatu perubahan antara lain :
- Semangat penguasaan bekerja (spirit of knowledge work)
- Integrasi data kedalam satu database
- Implementasi standar data modeling
- Penggantian sistim yang telah usang.
- Mengadopsi penyelesaian secara komersial
3.1. Knowledge Work
Unocal Indonesia memberikan nilai tertinggi pada data dan
secara berkesinambungan mencari metode untuk memperbaiki
cara penggunaan data. Philosophy ini merupakan kata-kata
yang terbaik diambil dari suatu Petrotechnical Open Software
Corporation (POSC) perspektif3 yang menyatakan bahwa
pada dasarnya, “knowledge work” berarti mengubah data ke
dalam suatu informasi, yang dapat digunakan oleh beberapa
tim untuk membuat suatu keputusan yang bijaksana. Beberapa
keputusan yang bijak dapat memperbaiki pengembalian dari
pada investasi.
Untuk seluruh E & P aset, proses ini merupakan suatu loop
dari rediscover, redefine dan redevelop seluruh reservoar
lifecycle. Aset life cycle dapat mencapai 50 tahun atau lebih.
Pada pendekatan life cycle, knowledge work akan
berkembang. Data akan terkumpul ketika umur aset dimulai
dan terus menerus pada seluruh fase dari life cycle. Siapa saja,
kapan saja, dapat menggunakan data yang telah terkumpul.
Kemudian beberapa tim yang berbeda, bekerja pada beberapa
permasalahan secara bersamaan dapat berbagi data antar
beberapa aplikasi yang berbeda. Beberapa tim di kemudian
hari dapat kembali kepada data asli dan menarik kembali
informasi ketika perolehan lanjutan atau software yang lebih
baik dikembangkan.
Dengan konsep knowledge work, data menjadi sumber yang
lebih berharga. Seluruh perangkat yang ada untuk mengatur
data. Beberapa proses dikembangkan untuk mendukung aliran
kerja. Dan manusia bebas untuk melakukan pekerjaan apa
yang mereka dapat lakukan : “berpikir”.
3.2. Integrasi Database
Data manajemen yang efektif mengintegrasikan data geologi,
geofisika dan seluruh interpretasi yang digunakan pada proses
eksplorasi dan pengembangan, membuat informasi tersedia
untuk production engineer. Pengintegrasian dari beberapa
sumber pendukung data tersebut lebih efisien untuk
pemeliharaan lapangan dan keputusan operasi manajemen
lapangan,
mengarahkan
pada
pengurangan
biaya
pengangkatan per barrel-nya 5.
Sebuah ilustrasi yang sederhana adalah bahwa interpretasi
stratigrafi oleh geoscientists menentukan beberapa reservoar
dengan top dan bottom kedalaman. Perhitungan dari net-pay
dan porositas rata-rata dengan menggunakan log data
Manajemen Production Database di UNOCAL Indonesia
petrophysik, dan penggunaan seluruh properties untuk
menghitung split reservoar. PDMS dapat lebih efisien
menghitung seperti split beberapa gambar yang digunakan
pada monthly allocation dari produksi hidrokarbon dari tiap
sumur, tiap reservoar.
3.3. Standar Data Modeling
Sebagai geoscientists, pengkombinasian interpretasi dari
empat (4) disiplin ilmu geologi, geofisik, petrofisik dan teknik
reservoar, yang diperlukan adalah untuk sebuah standar
model data eksplorasi dan produksi : sebuah sistim untuk
mengkoordinasi dan menentukan informasi geoscience dan
hubungan diantara data pada model reservoar4. Sejak sistim
Finder, yang berdasarkan pada Oracle (Software Oracle Co.)
Relation Database Management System (RDBMS), sudah
siap pakai di Unocal Indonesia, sebuah pilihan telah
digunakan untuk perluasan produksi dari Finder untuk
kecocokan data model dari POSC.
Gambar-10 menjelaskan prinsip-prinsip mendasar model ini,
yang mengambarkan produksi lapangan dan data operasi dari
empat keberadaan utama : aktivitas, fasilitas, material dan
property. Sebagai tambahan, keberadaan referensi membantu
integritas data dengan menyediakan sumber pencarian.
Sebagai salah satu contoh, sebuah tes sumur dapat
digambarkan sebagai sebuah aktivitas (jenis/tipe tes sumur)
yang dilakukan pada sebuah fasilitas (tipe string
produksi/sebuah komplesi sumur) untuk mengukur sebuah
property (laju alir) dari satu material atau lebih (minyak, gas,
atau air).
3.4. Penggantian Sistim
Salah satu bagian dari PDMS terdahulu di Unocal Indonesia
adalah sebuah database dan sistem laporan yang telah usang
bernama Javelin. Disana tidak terdapat standar konvensi
penamaan untuk data atribut Javelin. Produksi harian propane
untuk lapangan Serang dapat disebut SERANG_PROPANE
TODAY, namun produksi harian propane untuk lapangan
Santan dapat di sebut PROPANE_SANTAN_TODAY.
Nama-nama atribut juga dapat berbeda dari satu tahun ke
yang lain, karena data Javelin biasanya tersimpan di dalam
bentuk Binary Format (MDL) file yang terpisah seperti halnya
tahun 1994.MDL atau tahun 1995.MDL. Seperti halnya
mencegah kekurangan pengkoordinasian data, pengawasan
data Javelin dilakukan kualitas kontrol (QC) pada data
terdahulu sepanjang tahun.
Tabel-2
menunjukkan
rasionalisasi potensial data Javelin.
3.5. Sistim Komersial
Pada tahun 2000,Unocal Indonesia juga telah memutuskan
untuk berpindah dari in-house software development,
khususnya untuk databasen inti E & P dan beberapa aplikasi.
Sebuah analogi dapat digambarkan dari beberapa perusahaan
yang memiliki pilihan untuk mengadopsi penyelesaian standar
industri Enterprise, Resource, Planning (ERP) untuk
mengganti in-house business software proses data guna
keperluan keuangan atau sumber daya manusia. Dengan
keputusan untuk berpindah ke sebuah paket commercial
software untuk penyelesaian PDMS, Unocal Indonesia
mengharapkan keuntungan dari versi lanjutan dimasa depan
yang akan di sediakan sebagai bagian dari penyediaan
pemeliharaan software oleh vendor.
IATMI 2001-43
Steve Palar, Indro Widodo, Agus M. Manggala
4. IMPLEMENTASI
Merubah sistim harus dengan perencanaan yang matang,
terlebih-lebih jika sistim ini dipakai oleh banyak orang (many
stakeholders). Perubahan manajemen data harus dilakukan
dengan benar untuk sedapat mungkin mengurangi gangguan
dari kegiatan operasi. Dengan mempertimbangkan hal
tersebut diatas maka implementasi dari perubahan sistim
dilakukan secara bertahap.
Sebelum tahun 2000, G & G database menggunakan
GeoQuest – Finder software. Mulai tahun 2000, memperluas
kemampuan dari Finder master database saat ini untuk
meliputi data produksi. Hal ini telah diantisipasi dengan
memiliki sebuah database yang terintegrasi, perusahaan akan
beruntung dengan memiliki proses yang lebih efisien dan
diagran kerja, dan dengan produk dari hal ini akan menjadi
suatu perbaikan pada kualitas data.
Tim implementasi proyek termasuk profesional data
manajemen dengan sebuah kombinasi keahlian domain,
termasuk IT, petroleum engineering, G & G, dan manajemen
proyek. Seperti jenis/tipe yang dibutuhkan pada suatu proyek,
Tim mempekerjakan standar development cycle melibatkan
pengumpulan yang diperlukan, spesifikasi, pengembangan,
tes dan penyebaran. Gambar-11 menggambarkan cycle
tersebut. Pendekatan ini membantu kesalahpahaman dimasa
datang tentang ruang lingkup pekerjaan yang dilakukan.
Setelah mendapatkan pengguna (user) dan persetujuan
manajemen pada spesifikasi proyek, tim proyek meneruskan
dengan implementasi.
Berikut tahap-tahapan penggantian dari tiap sistim terdahulu
yang digunakan :
- mapping data sistim lama kedalam data model Finder
- memindahkan data terdahulu kedalam Finder sebagaimana
- proses mapping diatas dan pelaksanaan QC secukupnya dari
data selama pemindahan.
- Penyisihan historical data yang di koordinasikan dengan
user dan di masukkan data yang benar
- Menciptakan mekanisme data input yang baru dengan
menggunakan bentuk dasar pemasukkan dan pengisian
(loading).
- Proses penggantian dari sistim lama, sebagai contoh,
reservoar split di INFOWELL telah diganti oleh sebuah
tampilan yang mirip di Finder
- Perubahan data yang terkait pada Web dan laporan laporan
lain dari sistim lama ke tempat penyimpanan yang baru.
- Menghubungkan beberapa target aplikasi, seperti OFM ke
sumber data yang baru
- Mendokumentasikan kebijakan dan prosedur untuk
bagaimana menggunakan sistim yang baru.
- Tes pada sistem pemindahan
- Mengerjakan proses paralel secukupnya dan bandingkan
hasil-hasil dari kedua sistem yang lama dan baru.
- Pelatihan pada pengguna (user) pada sistim yang baru.
4.1. Tahapan pendekatan
User mengerti di akhir tahun 1999 tentang keperluan dari
perubahan berbagai prosedur seperti keperluan untuk
konsolidasi database, yang akan menyediakan pusat/master
data produksi. Kemudian juga keperluan untuk memperbaiki
pengambilan data lapangan (FDC) dan keinginan untuk
sebuah program commercial software untuk Back Allocation
Manajemen Production Database di UNOCAL Indonesia
Steve Palar, Indro Widodo, Agus M. Manggala
(BA). Bagaimanapun, karena besarnya pekerjaan ini dan
keterbatasan pada sumber-sumber dan juga karena keinginan
tidak mengacaukan operasi secara substansi, perusahaan
menyetujui untuk tahapan pada perubahan secara berangsurangsur. Pada tahun 2000, perusahaan mengimplementasikan
konsolidasi database. Sebuah perencanaan pengembangan di
tahun 2001 telah di jadwalkan untuk memperkenalkan sebuah
sistem komersial pengambilan data lapangan (FDC) dan
komersial software Back Allocation dengan fasilitas
visualisasi jaringan kerja (network).
5. KEGUNAAN
Seperti data produksi bulanan untuk beberapa sumur dan
reservoar menjadi tersedia di master database terintegrasi,
pengguna/user akan mendapatkan keuntungan dengan
membuat beberapa map dalam bentuk production bubble map,
pie map dan grafik produksi. Gambar-12 adalah sebuah
contoh dari pie map. Karena jenis lain dari data input untuk
map tersedia pada database yang sama, pengguna dapat
membuat gabungan beberapa map dengan campuran data G &
G. Contohnya termasuk kontur map dari top reservoar, map
yang memperlihatkan data geografi seperti garis pantai dan
objek grafik yang lain, dan data produksi seperti volume
kumulatif dari produksi.
Produksi dari master database biasanya terhubung melalui
Open Database Connectivity (ODBC) dengan seperangkat
analisa data, seperti halnya OFM. Sebagai tambahan, data
produksi yang dipilih dapat di transfer untuk dipakai di
simulasi reservoar dan beberapa aplikasi manajemen reserves.
Software data pertambangan, Software for Data Access
(BRIO), juga telah di-instal untuk membantu analisa data
(Gambar-13). Pengunaan aplikasi Microsoft Excel
(Spreadsheet Application) telah tertulis untuk menyajikan
pengguna dengan bantuan ekstraksi data dan kemampuan
membuat grafik di lingkungan Microsofts Window (Gambar14).
6. KESIMPULAN
Pada awalnya Production Database yang diciptakan Unocal
sendiri mampu menunjang operasi Unocal dengan
memberikan kegunaan (functionality). Akan tetapi dengan
bertambahnya data produksi dan semakin bervariasinya
application software, maka Production Database system perlu
dikonsolidasikan untuk mengurangi kemungkinan timbulnya
kesalahan serta untuk mengurangi ketidakefisienan.
Konsolidasi ini dengan menggunakan Commercial System
dengan tujuan utama supaya Database cocok (compatible)
dengan application software yang makin berkembang.
Disamping itu agar pemeliharaan (maintenance) dari sistim
yang baru lebih efektif. Ini merupakan usaha Unocal untuk
lebih memfokuskan kepada penilaian /interpretasi maka
productivity akan meningkat, karena Engineer tidak perlu lagi
membuang waktu untuk mempersiapkan data dan mengolah
data sebelum masuk tahap interpretasi.
7. DAFTAR PUSTAKA
1.
SPE 38118 (1997) : EXPRIS – An Integrated System for
the Management of E&P Technical Data in Abu Dhabi
by M. Taher Shehata and D. Chatterjee.
2.
SPE 68758 (2001) : The Integrated Production Database
in Unocal Indonesia by Debasis Chatterjee, Steve Palar
and Louis Rothenberg.
3.
E&P Knowledge Management – A POSC perspective by
Bill Bartz and David Archer.
4.
GeoByte (1992) : Taming the Geoscience Data Dragon
by Steve Darden et al.
5.
Schlumberger white paper (1999) : A Way of Looking at
E&P Data Management by Ken Landgren
Tabel-1
Jenis Macam-macam Data Produksi
Frequency
Data table
Data attributes
Daily
Field production summary
Platform production
Stock report
Date, Field, Volume of hydrocarbon produced
Date, Platform, oil/gas/water produced
Date, Storage facility, opening, closing stock, loss/gain
Process plant remarks
Crude shipment
Compressor readings
Chemical usage
Hydrocyclone data
Forecast per field
Barrel plan per field
Well production
Well/reservoir production
Well test
Gas well test
Reservoir split
Date, name of plant, remarks
Date, source, volume shipped, destination
Date, Compressor name, run hours, temperature, gas
Date, chemical type, volume used, where
Date, inlet deoiler (pressure, flow), outlet deoiler
Month, Field, volume forecast
Month, field, volume planned
Month, well, oil, water, gas, on-days
Month, well, reservoir, oil, water, gas
Date, well, string, pressure, tested fluid volume
Date, well, string, pressure, tested fluid volume
Date, well, reservoir, split percentage Oil etc.
Monthly
Sporadic
IATMI 2001-43
Manajemen Production Database di UNOCAL Indonesia
Steve Palar, Indro Widodo, Agus M. Manggala
Tabel-2
Data Javelin (Sebelum dan Sesudah Rasionalisasi)
Data of 2-May-2000
SEDANDANG GAS SALES TODAY
S E D A N D A N G G R O S S O IL TODAY
SEDANDANG SOL GAS TODAY
SEDANDANG WATER
SEGUNI GAS SALES TODAY
SEGUNI GROSS OIL TODAY
SEGUNI SOL GAS TODAY
SEGUNI WATER
SEJADI GAS SALES TODAY
SEJADI GROSS OIL TODAY
SEJADI SOL GAS TODAY
SEJADI WATER
Data of 3-May-2000
SEDANDANG GAS SALES TODAY
S E D A N D A N G G R O S S O IL TODAY
SEDANDANG SOL GAS TODAY
SEDANDANG WATER
SEGUNI GAS SALES TODAY
SEGUNI GROSS OIL TODAY
SEGUNI SOL GAS TODAY
SEGUNI WATER
SEJADI GAS SALES TODAY
SEJADI GROSS OIL TODAY
SEJADI SOL GAS TODAY
SEJADI WATER
IATMI 2001-43
Intermediate table
2341
124
2219
321
3451
154
3321
289
1287
176
1065
264
2441
132
2287
314
3376
132
3200
287
1276
166
1052
243
Field name
Date of transaction
Gas Sales
Gross Oil
Solution Gas
Water
GAS
GROSS SOL
SALES OIL
GAS WATER
Field
Date
SEDANDANG 2-May-00
2341
124 2219
321
SEDANDANG 3-May-00
2441
132 2287
314
SEGUNI
2-May-00
3451
154 3321
289
SEGUNI
3-May-00
3376
132 3200
287
SEJADI
2-May-00
1287
176 1065
264
SEJADI
3-May-00
1276
166 1052
243
Manajemen Production Database di UNOCAL Indonesia
Steve Palar, Indro Widodo, Agus M. Manggala
2000
Gas balance, Monthly
allocation
Policies,
procedures
Web, hard-copy
reports
•
Data
Mapping
•
Data
Migration
Data Input
Excel
Monthly
data
Excel
Daily data
Connectivity to
other
applications
Monthly
Allocation
Excel DB
Other Report
Finder
Excel
Daily Gas
Alloc .
Web Report
Data export/link
for OFM, Zycor ,
VIP
Ex-Javelin
Computation
Gambar-5
Module dari Sistem Manajemen Data Produksi (PDMS)
Ex-IWL Split
Gambar-8
Status Setelah Integrasi Database
2001
BA/NVT
Daily & Monthly
Alloc. + Split
Other
Report
Excel
Monthly data
Field View
FVF Link
Finder
Web
Report
Excel
Daily data
Data export/link
for OFM,Zycor,
VIP
Gambar-6
Contoh Laporan Web
Gambar-9
Kelanjutan Proses Penyederhanaan dari Seluruh Operasi
Monthly
Allocation
1999
Split
Other input from
Finder, manual
Excel
Excel DB
Monthly
data
Infowell
Excel
Daily data
Excel
Daily Gas
Alloc.
Excel
Report
Javelin
Web Report
Data export/link
for OFM, Zycor,
VIP
Javelin
Computation
PIRS
Web Report
Gambar-7
Status Sebelum Integrasi Database
IATMI 2001-43
Gambar-10
Bagian dari Data Model
Manajemen Production Database di UNOCAL Indonesia
User, software
engineer
Requirements
Existing Unocal
form/report,
new ideas from
users
Steve Palar, Indro Widodo, Agus M. Manggala
software
engineer
Specifications
High Level Design
Concept
Release to
users
Commercial
Release
GQ+Unocal DM
engineers
Implementation
Independent
Testing
Gambar-11
Jenis Software Development Cycle
Gambar-13
Analisa Data dengan BRIO
Gambar-12
Contoh Penggunaan Data Produksi
IATMI 2001-43
Gambar-14
Data Extraction dan Charting
Menggunakan Microsoft Excel