Teknologi pengeboran geotermal super dalam ala Quaise dan peran AI bisa mengubah PLTU batu bara Indonesia menjadi PLTP bersih yang stabil dan efisien.
Geotermal Super Dalam & AI: Peluang Baru Energi RI
Tingkat pemanfaatan panas bumi Indonesia masih di kisaran 10–12% dari total potensi yang diperkirakan lebih dari 23 GW. Di sisi lain, PLTU batu bara masih menyumbang porsi terbesar listrik nasional. Kombinasi fakta ini berarti satu hal: kita duduk di atas “tambang energi bersih” yang belum tersentuh, sambil tetap bergantung pada batu bara.
Di tengah tekanan transisi energi dan rencana pensiun dini PLTU, muncul teknologi geotermal baru dari spinout MIT, Quaise Energy, yang mengklaim membawa “inovasi pengeboran pertama dalam 100 tahun”. Bukan dengan mata bor mekanik, tapi dengan gelombang mikro berfrekuensi tinggi yang melelehkan batuan keras hingga kedalaman ekstrem. Jika digabung dengan kecerdasan buatan (AI), pendekatan ini membuka skenario menarik: PLTU batu bara lama diubah menjadi PLTP geotermal super dalam, dengan AI yang mengoptimalkan operasi dari hulu sampai hilir.
Tulisan ini mengupas bagaimana teknologi pengeboran geotermal Quaise bekerja, apa artinya bagi transisi energi Indonesia, dan di mana tepatnya AI untuk sektor energi bisa membuat model ini layak secara teknis dan finansial.
Apa Itu Teknologi Pengeboran Geotermal Quaise?
Jawabannya singkat: Quaise mengganti mata bor konvensional dengan “sinar panas” dari gyrotron yang menguapkan batuan.
Dari Laboratorium Fusi ke Sumur Geotermal
Quaise Energy berawal dari riset di MIT Energy Initiative (MITEI). Intinya:
- Mereka memakai perangkat bernama gyrotron, sumber gelombang elektromagnetik di frekuensi milimeter (mirip “laser” tapi di frekuensi lain).
- Gyrotron ini biasanya dipakai di riset fusi nuklir untuk memanaskan plasma.
- Insinyur MIT, Paul Woskov, punya ide: alih-alih menembak plasma, tembakkan energi ini ke batuan untuk menguapkannya dan membuat lubang.
Dengan dukungan pendanaan awal MITEI, konsep itu diuji di laboratorium. Tahun 2018, Carlos Araque dan Matt Houde mendirikan Quaise Energy untuk mengkomersialisasikan teknologi ini.
Demonstrasi Lapangan: 118 Meter dan Granit 5 m/jam
Pada 2024, Quaise melaporkan dua pencapaian penting:
- Sumur sedalam 118 meter di lapangan terbuka, bukan lagi kondisi laboratorium terkendali.
- Demonstrasi pengeboran di batuan granit—salah satu batuan paling keras—dengan kecepatan hingga 5 meter per jam.
Sebagai pembanding, menurut VP Engineering Quaise, operasi pengeboran komersial saat ini umumnya hanya sekitar 0,1 meter per jam di granit. Artinya, kalau angka ini konsisten, teknologi gelombang milimeter ini bisa 50 kali lebih cepat untuk formasi batuan sangat keras.
Araque punya target jelas:
“Kami ingin membuat geotermal menjadi kuda kerja transisi energi, dan kami tidak akan berhenti sampai itu tercapai.”
Jika pengeboran super cepat ke batuan keras betul-betul tercapai hingga beberapa kilometer, kita masuk wilayah baru: geotermal super dalam yang hampir bisa di mana saja, tidak hanya di zona vulkanik.
Mengapa Geotermal Super Dalam Penting untuk Indonesia?
Bagi Indonesia, teknologi ini menyentuh tiga isu strategis sekaligus: ketahanan energi, pensiun PLTU batu bara, dan pemanfaatan panas bumi.
1. Dari PLTU ke PLTP: Menggunakan Kembali Aset Lama
Quaise secara eksplisit punya visi: mengubah PLTU batu bara menjadi PLTP geotermal. Caranya:
- Mengebor sumur geotermal sangat dalam di area sekitar PLTU yang ada.
- Menggunakan infrastruktur yang sudah ada: jaringan transmisi, ruang turbin, sistem kontrol, bahkan sebagian SDM.
- Mengganti “sumber panas” dari boiler batu bara menjadi uap geotermal.
Untuk Indonesia, ini relevan dengan:
- Rencana pensiun dini PLTU dalam dokumen transisi energi dan skema pendanaan internasional.
- Tantangan besar: apa pengganti kapasitas PLTU tanpa mengacaukan keandalan pasokan? Konversi ke geotermal di lokasi yang sama menawarkan jalur transisi yang lebih mulus daripada membangun dari nol.
2. Mengurangi Risiko Eksplorasi Geotermal Tradisional
Proyek panas bumi Indonesia sering terhambat oleh:
- Ketidakpastian sumber daya (suhu, debit, permeabilitas).
- Biaya eksplorasi awal yang tinggi.
- Risiko pengeboran di formasi batuan kompleks.
Geotermal super dalam menarget: panas dari kerak bumi yang relatif “universal”, bukan hanya kantong uap di reservoir konvensional. Secara teori, ini bisa:
- Memperluas area prospektif geotermal di luar jalur vulkanik utama.
- Menurunkan risiko eksplorasi, karena “targetnya” adalah gradien geotermal dalam, bukan jebakan geologi spesifik.
Tentu, ini masih tahap awal. Tapi sebagai negara dengan ambisi Net Zero 2060 atau lebih cepat, Indonesia perlu memantau dan mulai menguji opsi seperti ini jauh sebelum teknologi matang total.
3. Beban Dasar Bersih di Sistem Ketenagalistrikan yang Semakin Variabel
Seiring masuknya PLTS dan PLTB, sistem kelistrikan makin variabel. Semua operator sistem tahu: kita tetap butuh kapasitas beban dasar (baseload) yang stabil.
Geotermal punya profil yang mirip PLTU: kapasitas faktor tinggi, produksi stabil 24/7, cocok untuk menopang sistem dengan banyak energi terbarukan variabel. Jika geotermal super dalam berhasil diintegrasikan dengan PLTU eksisting, PLN dan IPP mendapat opsi:
- Mengganti batu bara dengan panas bumi.
- Tetap menjaga keandalan jaringan.
- Mengurangi intensitas emisi COâ‚‚ secara besar-besaran.
Di Mana AI Masuk? Fondasi “Smart Geothermal” di Indonesia
AI akan menentukan apakah konsep seperti Quaise ini hanya jadi berita teknologi menarik… atau benar-benar menjadi model bisnis energi yang layak. Di sini peran AI untuk sektor energi Indonesia mulai krusial.
1. AI untuk Optimasi Pengeboran dan Eksplorasi
Pengeboran super dalam melibatkan risiko biaya yang sangat besar. AI bisa menurunkannya lewat beberapa cara:
- Analisis data geologi multi-sumber (seismik, log sumur, data gravitasi) dengan model pembelajaran mesin untuk memprediksi zona batuan keras, zona fraktur, dan gradien panas.
- Pengendalian real-time parameter pengeboran (daya gyrotron, tekanan fluida, kecepatan rotasi jika hibrida) menggunakan reinforcement learning untuk meminimalkan kerusakan peralatan dan memaksimalkan kecepatan pengeboran.
- Prediksi kegagalan peralatan dengan analitik prediktif, sehingga downtime berkurang dan CAPEX/ OPEX pengeboran lebih terkendali.
Untuk Indonesia, bayangkan integrasi ini di proyek panas bumi di Jawa Barat atau Nusa Tenggara: AI memproses data historis ratusan sumur, lalu merekomendasikan lintasan pengeboran paling aman dan hemat biaya untuk teknologi baru seperti gyrotron.
2. AI untuk Prediksi Produksi & Manajemen Reservoir
Begitu sumur geotermal beroperasi, tantangan berikutnya adalah menjaga stabilitas produksi bertahun-tahun.
AI bisa:
- Memprediksi laju penurunan tekanan dan temperatur berdasarkan pola produksi historis dan data sensor di sumur.
- Mengoptimalkan rasio produksi–injeksi agar reservoir tidak cepat “lelah”.
- Mengadaptasikan strategi pengoperasian multi-sumur untuk menjaga kapasitas PLTP yang menggantikan PLTU.
Di konteks Indonesia, di mana beberapa lapangan geotermal mengalami penurunan produksi sebelum waktunya, pendekatan AI-driven reservoir management ini bisa mengurangi kebutuhan pengeboran sumur baru yang mahal.
3. Integrasi ke Sistem Listrik: Prediksi Beban & Optimasi Dispatch
Begitu PLTP baru masuk sistem, cerita belum selesai. Sistem kelistrikan kita sedang menuju:
- Lebih banyak PLTS atap.
- PLTB di Sulawesi dan NTT.
- Interconnector antarpulau.
Di sini AI membantu di tingkat sistem:
- Prediksi beban per jam menggunakan data historis, cuaca, perilaku pelanggan, dan pola musiman.
- Prediksi output energi terbarukan variabel (PLTS, PLTB) untuk menentukan peran PLTP geotermal sebagai penyeimbang.
- Optimal dispatch unit pembangkit, termasuk PLTP, untuk menekan biaya bahan bakar, emisi, dan risiko pemadaman.
Singkatnya, geotermal super dalam + AI bisa menjadi tulang punggung beban dasar rendah emisi di jaringan listrik yang semakin kompleks.
Langkah Praktis: Apa yang Bisa Dilakukan Pelaku Energi di Indonesia Sekarang?
Teknologi Quaise belum siap diadopsi secara massal hari ini, tapi ada sejumlah langkah realistis yang bisa mulai diambil oleh perusahaan energi, pengembang, dan pembuat kebijakan di Indonesia.
1. Susun Roadmap “AI + Geotermal” Internal
Perusahaan listrik dan panas bumi bisa mulai dengan hal berikut:
- Audit data geologi, operasi pengeboran, dan data SCADA yang sudah dimiliki.
- Identifikasi kasus penggunaan AI jangka pendek: prediksi kegagalan pompa, optimasi injeksi, prediksi beban lokal.
- Rancang pilot project kecil untuk menguji model AI di satu lapangan atau satu area jaringan.
Saat teknologi pengeboran baru seperti Quaise siap diuji di Indonesia, fondasi data dan kapabilitas AI sudah tersedia.
2. Eksplorasi Peluang Konversi PLTU ke PLTP
Bagi pemilik PLTU dan regulator:
- Petakan PLTU yang masuk kandidat pensiun dini 10–15 tahun ke depan.
- Analisis potensi panas bumi di sekitar lokasi tersebut, baik konvensional maupun kemungkinan super dalam.
- Masukkan variabel teknologi pengeboran non-konvensional dalam studi jangka panjang, termasuk skenario penurunan biaya.
Ini bukan soal menunggu teknologi siap, tapi soal merencanakan ruang dalam kebijakan dan pipeline proyek.
3. Bangun Kolaborasi Riset & Uji Lapangan
Teknologi seperti gyrotron untuk pengeboran batuan keras memerlukan:
- Uji adaptasi di kondisi geologi kepulauan vulkanik seperti Indonesia.
- Kolaborasi antara universitas, lembaga riset, dan pemilik aset pembangkit.
Pendekatan yang masuk akal:
- Mendorong proyek demonstrasi skala kecil yang menggabungkan teknologi pengeboran baru dan analitik AI.
- Mengaitkan inisiatif ini dengan agenda nasional transisi energi dan pendanaan iklim internasional.
Masa Depan: Dari Batu Bara ke Data dan Panas Bumi
Jika tren ini berlanjut, peta energi Indonesia di 2035–2045 bisa terlihat sangat berbeda: PLTU lama yang kini jadi PLTP geotermal super dalam, dioperasikan dengan dukungan AI yang mengelola dari ujung sumur sampai jaringan listrik.
Teknologi pengeboran geotermal ala Quaise menunjukkan bahwa inovasi besar di energi tak selalu datang dari panel surya atau baterai. Kadang datang dari memindahkan teknologi fusi nuklir ke sumur panas bumi. Tapi tanpa AI untuk sektor energi yang matang—mulai dari optimasi pengeboran hingga integrasi ke sistem kelistrikan—potensi ekonominya sulit diwujudkan.
Bagi pemain energi di Indonesia, pertanyaannya bukan lagi “apakah teknologi ini pasti berhasil”, tapi: seberapa siap organisasi Anda mengelola energi yang lebih dalam, lebih kompleks, dan lebih berbasis data?
Siapa yang mulai menyiapkan fondasi AI dan data hari ini, punya peluang lebih besar memimpin ketika geotermal super dalam dan teknologi baru lainnya benar-benar mengetuk pintu pasar Indonesia.