SIMULASI MONTE CARLO BERBASIS PYTHON UNTUK ESTIMASI SUMBER DAYA PANAS BUMI DENGAN METODE VOLUMETRIK DI LAPANGAN Z

Authors

  • Muhamad Zhorif Virza Tama Politeknik Energi dan Mineral Akamigas
  • Henk Subekti Politeknik Energi dan Mineral Akamigas

DOI:

https://doi.org/10.53026/prosidingsntem.v5i1.734

Keywords:

Simulasi Monte Carlo, Python, Energi Panas Bumi, Volumetric Method, Analisis Sensitivitas

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk memperkirakan adanya potensi panas bumi di Lapangan Z menggunakan metode voluetrik yang dilakukan dengan menggunakan simulasi Monte Carlo yang berbasis dengan Python.Simulasi ini bertujuan untuk pendekatan yang mengatasi ketidakpastian dari parameter seperti luas area, ketebalan, porositas, densitas batuan, dan recovery factor. Simulasi dijalankan sebanyak 200.000 iterasi menggunakan library Python seperti Gppeval, NumPy, Pandas, dan Plotly. Hasil simulasi menunjukkan estimasi daya listrik dengan nilai probabilistik P10 sebesar 45 MWe, P50 sekitar 69-70 MWe, dan P90 mencapai 102 MWe. Analisis sensitivitas mengidentifikasi bahwa luas area, ketebalan, dan recovery factor merupakan parameter yang paling berpengaruh terhadap variasi hasil estimasi daya. Hasil ini menunjukkan bahwa pendekatan probabilistik menghasilkan estimasi yang lebih realistis dibandingkan metode deterministik dan dapat menjadi dasar dalam pengambilan keputusan pengembangan lapangan panas bumi di masa mendatang.

References

Richter, A. (2020). Geothermal Energy Use, Country Update for Indonesia. Proceedings World Geothermal Congress.

Saptadji, N. M. (2009). Geothermal Reservoir Engineering. Bandung: ITB Press.

Muffler, L. J. P., & Cataldi, R. (1978). Methods for Regional Assessment of Geothermal Resources. Geothermics, 7(2–4), 53–89.

Sanyal, S. K., & Sarmiento, Z. F. (2005). Reservoir Resource Assessment and Power Plant Output Capacity. Proceedings World Geothermal Congress, Antalya, Turkey.

Grant, M. A., & Bixley, P. F. (2011). Geothermal Reservoir Engineering. Elsevier.

McPherson, M., & Williams, C. (2016). Quantifying Uncertainty in Geothermal Resource Assessment Using Monte Carlo Simulation. Geothermics, 62, 34–45.

Ciriaco, A. E., Zarrouk, S. J., & Zakeri, G. (2020). Geothermal Resource and Reserve Assessment Methodology: Overview, Analysis, and Future Directions. Renewable and Sustainable Energy Reviews, 119, 109599.

Chen, H., et al. (2024). Geothermal Resource Assessment and Development in Huangliu Formation via Volumetric + Monte Carlo Simulations. Sustainability, 16(16), 7104.

Li, Y., et al. (2023). Evaluation of Geothermal Resources Potential in the Uplifted Mountain of Guangdong Province Using the Monte Carlo Simulation. Frontiers in Earth Science, 11, 1233026.

Zhang, T., & Chen, W. (2022). Application of Python in Geological and Geothermal Modeling. Journal of Applied Geoscience Engineering, 8(3), 45–53.

Pocasangre, C., & Fujimitsu, Y. (2018). A Python-based stochastic library for assessing geothermal power potential using the volumetric method in a liquid-dominated reservoir. Geothermics, 76, 164–176.

Krieger, L., & Peacock, J. R. (2014). MTpy: A Python toolbox for magnetotellurics. Computers & Geosciences, 72, 167–175.

B. Tian et al., “An improved volumetric method of geothermal resources assessment for shallow ground combining geophysical data,” Renewable Energy, vol. 145, pp. 2306–2315, Jan. 2020, doi: 10.1016/j.renene.2019.08.005.

F. J. Resende and B. V. Costa, “Using random number generators in Monte Carlo simulations,” Phys. Rev. E, vol. 58, no. 4, pp. 5183–5184, Oct. 1998, doi: 10.1103/PhysRevE.58.5183.

H.-D. Vosteen and R. Schellschmidt, “Influence of temperature on thermal conductivity, thermal capacity and thermal diffusivity for different types of rock,” Physics and Chemistry of the Earth, Parts A/B/C, vol. 28, no. 9, pp. 499–509, Jan. 2003, doi: 10.1016/S1474-7065(03)00069-X.

Downloads

Published

2025-12-18

How to Cite

SIMULASI MONTE CARLO BERBASIS PYTHON UNTUK ESTIMASI SUMBER DAYA PANAS BUMI DENGAN METODE VOLUMETRIK DI LAPANGAN Z. (2025). Prosiding Seminar Nasional Teknologi Energi Dan Mineral, 5(1), 1505-1515. https://doi.org/10.53026/prosidingsntem.v5i1.734

Similar Articles

1-10 of 174

You may also start an advanced similarity search for this article.

Most read articles by the same author(s)

1 2 > >>