Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"ABSTRAKPeristiwa kick atau blowout merupakan masalah serius yang diakibatkan overpressure. Predikasi tekanan formasi diperlukan untuk mendesain berat jenis lumpur dan lokasi kedalaman casing yang tepat agar tidak terjadi masalah akibat overpressure. Selain itu, optimalisasi lokasi sumur juga dapat dilakukan sebelum pemboran dengan bantuan prediksi tekanan formasi. Penelitian ini menggunakan beberapa teknik untuk mendapatkan model kecepatan yang sesuai untuk analisa prediksi tekanan pori. Model kecepatan yang dilakukan adalah pemodelan dari kecepatan rata-rata (Va). Selanjutnya, model kecepatan rata-rata tersebut akan ditrasformasi untuk mencari tekanan efektif (effective stress). Kecepatan rata-rata tersebut didapatkan dengan beberapa metode, yang meliputi: dix-velocity inversion, model kecepatan rata-rata dari data checkshot dan post-stack impedance inversion. Selanjutnya, ketiga hasil kecepatan tersebut dikombinasikan untuk memperoleh model kecepatan dengan resolusi tinggi yang sesuai untuk prediksi tekanan efektif dan tekanan pori. Dari hasil prediksi tekanan pori di atas memperlihatkan penyebaran dari zona overpressure pada Formasi Brownshale. Penyebaran zona tersebut hanya berada di sekitar sumur Y-03 yang memang terbukti ditemukan zona overpressure. Penyebaran ini menjadi penting untuk membantu dalam program pengeboran di Area-K.

---

ABSTRACTKick problem or blowout is serious problem affected by overpressure phenomena. Using the pore pressure prediction to guide the choice of mud weight and casing point should help to alleviate lost circulation or kick problems. Also, well location can be optimizing using information from pore pressure prediction. To reach for such target, it was decided to build reliable pore pressure cube from velocity-to-pore pressure transform over the entire K- Field. An integrated geological and geophysical technique for pressure prediction has been developed, where pore pressure can be transformed from velocity cube that derived from several methods. It can be from seismic velocity data only (stacking velocity) or calibrated with offset wells (check shot) or using seismic inversion data. This study presents those methods on creating velocity cube for pore pressure prediction. Velocity cube here is referred to velocity average cube. And next, the velocity cube is transformed using Bower?s Methods to determine velocity to effective stress transformation. The pore pressure prediction result shown that overpressure zone exhibit in Brownshale Formation. Their distribution located around Y-03 Well as known as overpressured well. This cube will give important information on distribution."

"Penelitian mengenai tekanan pori dilakukan pada Formasi Talang Akar dan Baturaja, Sub-Cekungan Jambi, Cekungan Sumatera Selatan. Cakupan penelitian berfokuskan pada wilayah yang mengalami overpressure atau tekanan pori melebihi normal. Analisis mengenai tekanan pori dilakukan sebagai upaya mengoptimalkan proses pengeboran di wilayah yang akan dilakukan pengembangan sumur. Pengolahan data terbagi menjadi dua, yaitu pengolahan tekanan pori pada data sumur dan penyebarannya menggunakan data seismik. Dalam melakukan estimasi nilai tekanan pori pada sumur, digunakan metode dasar tekanan pori, yaitu metode Eaton. Selanjutnya, dilakukan penyebaran tekanan pori pada data seismik menggunakan neural network dengan data masukan berupa kecepatan gelombang P dan inversi impedansi elastik. Penggunaan data tersebut dipilih karena cukup efektif dalam melakukan estimasi persebaran tekanan pori yang dikontrol oleh keberadaan litologi dan fluida. Selain itu, dilakukan pemodelan substitusi fluida guna menguatkan analisis persebaran gas pasiran.Dari pengolahan data didapatkan bahwa terdapat zona overpressure di Formasi Talang Akar dengan kedalaman 6030.184 ft - 6368.5 ft. Sedangkan pada Formasi Batu Raja tidak terlihat anomali tekanan pori yang signifikan. Keberadaan fluida hidrokarbon berupa gas pasiran di antara litologi shale dan keberadaan struktur patahan diduga menjadi penyebab terjadinya anomali berupa overpressure.

---

Research on pore pressure was carried out in the Talang Akar and the Batu raja Formation, Jambi Sub-Basin, South Sumatra Basin. The scope of research focuses on areas that experience overpressure or the pore pressure exceeds normal. Analysis of pore pressure is carried out as an effort to optimize the drilling process in areas where well development will be carried out. The data processing is divided into two, namely the processing of pore pressure in the well data and its distribution using seismic data. In estimating the value of pore pressure in drilling wells, the basic method for calculating pore pressure is used, namely the Eaton method. Next, the distribution of pore pressure estimates on seismic data is carried out using a neural network with input data in the form of P wave velocity and elastic impedance inversion. The use of input data was chosen because it is quite effective in estimating the pore pressure distribution which is controlled by the presence of lithology and fluids. In addition, fluid substitution modeling was carried out to strengthen the analysis of the distribution of sandy gas.

From the data processing carried out, it was found that there are zones overpressure in the Talang Akar Formation with a depth of 6030.184 ft to 6368.5 ft. Whereas in the Batu Raja Formation there is no significant pore pressure anomaly. The presence of hydrocarbon fluids in the form of sandy gas between lithology shale and the existence of a fault structure is thought to be the cause of the anomaly in the form of overpressure."

"Prediksi tekanan pori merupakan hal yang penting dalam persiapan program pemboran, khususnya jika diprediksi menembus zona gas dangkal. Program pemboran akan mempengaruhi saat penentuan desain selubung pemboran, berat lumpur dan mitigasi tekanan abnormal sebagai bahaya pemboran. Di lapangan ?B?, Cekungan Sumatera Tengah beberapa sumur mengalami tendangan lumpur (kick). Kejadian tersebut yang melatar belakangi studi tekanan pori untuk pemboran selanjutnya. Studi ini ditekankan pada teknik integrasi prediksi tekanan pori dari data sumur, yaitu data pemboran, wireline log, data tekanan formasi dan data seismik 2-D. Saat ini, teknologi seismik dengan dasar teknik geopressure dapat memberikan estimasi tekanan dari data kecepatan seismik dikombinasikan dengan data sumur memiliki tren yang sama. Studi ini menggunakan hasil analisa kecepatan seismik untuk mendapatkan resolusi tinggi kecepatan dalam tiga dimensi. Tahap kalibrasi dilakukan berdasarkan hasil perhitungan tekanan pori dari data sumur dan well log. Metoda Eaton merupakan metoda empiris untuk mengestimasi tekanan pori data log sonik, resistivitas, dan densitas yang dikalibrasi dengan pengukuran tekanan formasi dari data RFT dan DST. Prediksi tekanan pori di Lapangan ?B? dilakukan dapat membuat prediksi di seluruh area lapangan dan berguna dalam desain selubung pemboran, berat lumpur, dan pencegahan untuk drilling hazard.

---

Pore Pressure Prediction is crucial to prepare a safe drilling program especially if there the well will potentially intersect shallow gas zones. It influences casing design, drilling mud weight and mitigation of overpressure as a drilling hazard. In the "B" Block, Central Sumatra Basin several wells have experienced kicks. These kicks led me to conduct a pore pressure study ahead of future drilling. The work more emphasize the technique integrated pore pressure prediction (PPP) brings together well and 2-D seismic data. The study used as input data from drilling data, wireline logs, pressure tests,and 2D Seismic.

Nowadays, seismic technology-based geopressure techniques provide an estimation of pore pressure from seismic velocity combine with well data has a relation in trend.

This study uses velocity analysis result to obtain a high-resolution velocity cube. Afterward, calibrated to pore pressure using well log and drilling data. The Eaton method is an empirical method to estimate pore pressures from sonic, resistivity and density logs which are calibrated to measured pore pressures from RFT and DST. In the "B" Block, the resistivity data did not reliably characterize pore pressure, and density data was incomplete, so the sonic log proved to be the most appropriate source data. Reliable pore pressure distribution required an empirical relationship between pore pressure and velocity. The Bentu Block pore pressure model created in this study allowed us to predict pore pressure throughout the block, and was used to design a drilling program especially for propose delineation wells, casing design, drilling mud weight, and overpressure prediction to prevent drilling hazards."

"Prediksi nilai Pore Pressure ini dilakukan dengan menggunakan metode Eaton dengan input data berupa data sonikdan data densitas. Dengan adanya data pendukung seperti leak-off test LOT dan repeat formation test RFT maka nilai prediksi ini dapat mendekati nilai tekanan aktualnya. Penelitian ini dilakukan dengan menggunakan sumur sebagai kalibrasi data, serta menggunakan neural network sebagai metode prediksinya. Nilai Pore Pressure ini mengestimasi dua jenis batuan yaitu shale dan karbonat. Karena perbedaan litologi, maka digunakan nilai konstanta empiris yang berbeda untuk setiap litologi. Nilai estimasi ini kemudian dikalibrasi dengan data RFT dan data berat jenis lumpur. Penentuan fracture pressure tekanan rekahan dilakukan dengan menggunakan data LOT dimana datanya diperoleh berdasarkan jumlah tekanan saat terjadi kebocoran pada suatu batuan. Setelah semua nilai tersebut diperoleh, maka dihasilkan nilai estimasi yang kemudian diprediksi dengan titik lain menggunakan parameter kecepatan seismik, frekuensi seismik, acoustic impedance, dan simultaneous impedance. Prediksi tersebut dilakukan dengan menggunakan data sumur sebagai data sampel. Hasil yang diperoleh menunjukan nilai error dengan menggunakan sumur relatif lebih mendekati data aktualnya. Menggunakan nilai korelasi tersebut, maka diperoleh permodelan yang kemudian dapat dimanfaatkan sebagai penentuan area pengeboran.

---

Determination of drilling area is very important because it related to safety in oil and gas industry. Determination of pore pressure value can minimize the drilling hazard. Eaton method used in pore pressure prediction with sonic and density as a parameter. With leak off test LOT and repeat formation test RFT as a support data, pore pressure prediction can be more accurate. This research using well log as a parameter input and calibrator, using a neural network as a prediction method. The reservoir of the field is carbonate reef with shale above the reservoir. Because of the difference of the lithology, then we use two different empirical value in every lithology. The pore pressure prediction calibrate with RFT and mud weight data and the fracture gradient that calibrate with LOT data. Value of the pore pressure prediction then correlates with the other seismic, frequency, acoustic impedance, and simultaneous impedance attribute. The correlation is using a neural network, and the result of the prediction show good correlation with pore pressure prediction on well log data. As it shows a good correlation, so it can use as a determining factor of drilling location on field ldquo X rdquo "

"Saat ini industri minyak dan gas fokus dalam produksi dan pengembangan di mana sumur pengeboran sering dilakukan. Salah satu di antara banyak aspek yang perlu dipertimbangkan untuk keselamatan pengeboran adalah prediksi tekanan pori. Ada begitu banyak metode yang digunakan dalam prediksi tekanan pori termasuk JN pembelajaran mesin tetapi tidak ada yang pernah melakukan ini dengan ANFIS yang merupakan kombinasi JN dan pembelajaran mesin FIS dan penelitian ini ingin menggunakan ANFIS untuk membuat distribusi tekanan pori dalam data seismik 2D dengan 70% akurasi. Penelitian ini menggunakan data seismik pre-stack dan post-stack dengan pengukuran sumurand RFT. Penelitian ini menggunakan Eaton yang digunakan-Azadpour dan Metode Eaton untuk memprediksi tekanan pori karena metode ini dianggap baik dalam prediksi tekanan pori karena korelasinya dalam apa yang terjadi selama pengeboran. Model-model ini kemudian didistribusikan dengan ANFIS untuk menemukan korelasinya dengan impedans P, impedans S dan log densitas sehingga kita dapat menemukan distribusinya dalam data seismik 2D. Hasilnya adalah distribusi tekanan pori tetapi masih perlu penelitian lain untuk memberikan informasi mengenai keselamatan pengeboran

---

At present the oil and gas industry is focused on production and development where drilling wells are often carried out. One of the many aspects that needs to be considered for drilling safety is the prediction of pore pressure. There are so many methods used in pore pressure prediction including JN machine learning but no one has ever done this with ANFIS which is a combination of JN and FIS machine learning and this study wants to use ANFIS to make pore pressure distribution in 2D seismic data with 70% accuracy . This study uses pre-stack and post-stack seismic data with well measurements and RFT. This study uses the Eaton-used Azadpour and Eaton Method to predict pore pressures because this method is considered good in predicting pore pressures due to its correlation in what happens during drilling. These models are then distributed with ANFIS to find correlations with P impedance, S impedance and density log so that we can find their distribution in 2D seismic data. The result is pore pressure distribution but more research is needed to provide information on drilling safety."

"Prediksi tekanan pori sebelum melakukan proses pengeboran menjadi hal yang sangat penting karena dapat merepresentasikan pemetaan migrasi hidrokarbon, serta analisa konfigurasi tutupan dan geometri cekungan. Disisi lain penentuan tekanan pori dapat membantu dalam pembuatan desain program casing dan lumpur. Penelitian ini dilakukan pada lapangan X, Cekungan Kutai Kalimantan Timur dimana secara regional cekungan ini tersusun atas endapan- endapan sedimen yang berumur tersier yang memperlihatkan endapan-endapan fase trangresi dan regresi laut. Prediksi tekanan pori pada penelitian ini menggunakan metode yang dikembangkan oleh Eaton, metode ini membutuhkan data pengukuran geofisika seperti data kecepatan seismik dan data log sumur. Prediksi tekanan pori diturunkan dari kecepatan seismik 3D yang diperoleh dari hasil pemodelan kecepatan dengan menggunakan metode Impedansi akustik Inversion, dimana metode tersebut mampu untuk memprediksi kecepatan lebih akurat untuk menetukan karakteristik litologi dan daerah yang berstruktur komplek. Proses yang dilakukan pada penelitian ini dimulai dengan menentukan parameter-parameter perhitungan dengan Metode Eaton pada 5 sumur dengan data kecepatan sonic dan seismic, selanjutnya melakukan perhitungan nilai overburden, Tekanan Hidrostatik, Normal Compaction trend NCT dan Model distribusi prediksi tekanan pori. Dari hasil prediksi tekanan pori dapat memperlihatkan penyebaran/ distribusi zona overpressure pada lapangan X yang dilalui oleh 5 sumur, penyebaran ini menjadi penting untuk membantu dalam program untuk menentukan pengeboran sumur di area tersebut.

---

Pore Pressure prediction prior to drilling is paramount importance as it can represent of mapping hydrocarbon migration, as well as to analyse of trap and basin geometric configurations. Side of is other pore pressure determination can be assist in design of casing and mud program. This research was conducted in X field , Kutai basin, East Kalimantan, where is by regional this basin is composed of tertiary deposits which to show sedimentary deposits of marine tracres and regressions. The pore pressure prediction in this study using developed methods by Eaton, this method requires geophysical measurement data such as seismic velocity data and well log data.

The pore pressure prediction is derived from the 3D seismic velocity obtained from the velocity modeling results using the Inversion acoustic impedance method, where the method is able to predict more accurate velocities to determine lithologic characteristics and complex structured regions. The process performed in this study begins by determining the calculation parameters with the Eaton Method on 5 wells with sonic and seismic velocity data, then performing overburden value calculation, Hydrostatic Pressure, Normal Compaction Trend NCT and Pore pressure prediction distribution model. From the predicted pore pressures can show the distribution of overpressure zones in the X field through which 5 wells, this distribution is important to assist in the program to determine drilling wells in the area."

"Middle Baong Sand (MBS) merupakan reservoar penghasil utama minyak dan gas bumi disamping lapisan batupasir anggota Formasi Keutapang di Cekungan Sumatra Utara. Middle Baong Sand adalah kipas turbidit yang diendapkan pada lingkungan laut dalam yang diamati sebagai perulangan berkali-kali lapisan tipis batupasir dan serpih pada singkapan (outcrop). Batupasir kipas turbidit sangat susah ditebak ukuran, geometri, arah dan pola penyebarannya dari metoda interpretasi conventional. Studi ini bertujuan untuk membelajari variasi lithofasies, geometri dan distribusi spasial kipas turbidit Middle Baong Sand pada prospek ?Corundum? dengan analisis electro-fasies dan analisis multiatribut seismik dengan menggunakan pendekatan artificial neural network. Pendekatan artificial neural network untuk karakterisasi lithofasies dan dimensi reservoir Middle Baong Sand diterapkan pada 2 (dua) level data, yaitu (1) data open hole log sumur dan (2) multi-atribut seismik pada prospek ?Corundum?, Cekungan Sumatra Utara. Sumur eksplorasi Besitang-1 yang memiliki data lengkap dipilih sebagai training well sehingga hasilnya dapat dikalibrasi dengan data cutting, core, dan biostratigraphic, model Besitang-1 digunakan untuk memprediksi fasies batupasir pada sumur Ruby-1 dalam area study. Selanjutnya setiap fasies batupasir yang diperoleh pada Ruby-1 dipetakan melalui análisis multiatribut data seismik Corundum3D untuk mengidentifikasi distribusi lateral dan geometri batupasir anggota Middle Baong Sand. Dari studi ini diperoleh 4 (empat) fasies batupasir turbidit dalam area Corundum3D berturut-turut dari tua ke muda; (1) fasies batupasir-4 berbutir sedang ? kasar dengan kenampakan coarsening upward pada elektrofasies sebagai produk cannel fill, (2) fasies batupasir-3 berbutir sedang - kasar, (3) fasies batupasir-2 perselingan pasir halus - sedang dan lanau, dan terakhir (4) facies batupasir-1 diperoleh sebagai batupasir berbutir halus - lanauan pada sumur Ruby-1 namun ditemukan sebagai lobe turbidit di baratdaya sumur Ruby-1. Arah sedimentasi adalah dari Tinggian Malaka, fasies batupasir-4 yang paling tua provenannya dari arah baratlaut, berangsur-angsur bergeser searah jarum jam hingga provenan fasies batupasir-1 yang paling muda adalah dari arah utara. "

"Cekungan Jawa Timur merupakan salah satu cekungan tertua dengan tekanan pori tinggi di Indonesia. Penelitian dilakukan berfokus pada wilayah yang mengandung keberadaan hidrokarbon dengan kondisi tekanan tinggi (overpressure). Analisis pencarian zona hidrokarbon dilakukan menggunakan data sumur. Pengembangan eksplorasi untuk mencari cadangan minyak baru perlu dilakukan analisis tekanan pori agar proses pengeboran dapat dilakukan dengan optimum dan dapat mencegah dari kecelakaan kerja. Proses pengolahan pada penelitian ini dibagi menjadi dua, yaitu pengolahan terhadap data sumur yang digunakan untuk menentukan zona hidrokarbon dan besar tekanan pori pada area penelitian. Dalam mengolah data sumur, akan digunakan crossplot log untuk menentukan zona hidrokarbon dan menggunakan metode Eaton untuk mendapatkan estimasi tekanan pori. Selanjutnya adalah pengolahan data seismik yang akan digunakan dalam melakukan persebaran estimasi tekanan pori pada area penelitian. Pengolahan data seismik, akan dilakukan proses inversi untuk mendapatkan pemodelan kecepatan dan densitas serta inversi impedansi. Persebaran tekanan pori pada data sumur dilakukan dengan menggunakan neural network dengan masukkan data yang didapat dari hasil pengolahan data sumur dan data seismik. Berdasarkan pengolahan data yang telah dilakukan, didapatkan hasil bahwa Cekungan Jawa Timur memiliki tekanan tinggi dengan nilai tekanan pori melebihi tekanan hidrostatik. Zona overpressure ditemukan pada formasi Kujung I yaitu pada kedalaman 3725-3902 kaki dengan nilai tekanan pori 2334-2421 psi dan formasi Kujung II pada kedalaman 3975-4120 kaki dengan nilai tekanan pori sebesar 2592-2686 psi. Tekanan pori tinggi diduga karena hidrokarbon yang telah mencapai tingkat kematangan.

---

The East Java Basin is one of the oldest basins with high pore pressure in Indonesia. The research focuses on areas containing hydrocarbon presence with high-pressure conditions (overpressure). Analysis for hydrocarbon zones is conducted using well data. Exploration development to find new oil reserves requires an analysis of pore pressure to optimize drilling processes and prevent workplace accidents. The processing in this study is divided into two parts: processing well data used to determine hydrocarbon zones and the magnitude of pore pressure in the research area. When processing well data, a log crossplot will be used to identify hydrocarbon zones, and the Eaton method will be employed to estimate pore pressure. Subsequently, seismic data processing will be used to map the distribution of estimated pore pressure in the research area. Seismic data processing will involve inversion processes to obtain velocity and density modeling, as well as impedance inversion. Pore pressure distribution in well data will be conducted using a neural network, inputting data obtained from processing both well and seismic data. Based on the processed data, it was found that the East Java Basin has high pressure with pore pressure values exceeding hydrostatic pressure. Overpressure zones were identified in the Kujung I formation at depths of 3725-3902 feet with pore pressure values of 2334-2421 psi and in the Kujung II formation at depths of 3975-4120 feet with pore pressure values of 2592-2686 psi. The high pore pressure is suspected to be due to hydrocarbons reaching maturity levels."