Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Tesis ini membahas penentuan penyebaran reservoar batu pasir DST-5 dan DST-6 formasi Gumai dan penyebaran minyak pada reservoar tersebut di lapangan Jura dengan menggunakan pemodelan rock physics serta inversi AVO. Metoda ini digunakan karena diferensiasi litologi reservoir dengan non-reservoir tidak dapat dilakukan dengan menggunakan pemodelan Acoustic Impedance (AI). Karakterisasi reservoar dilakukan dengan analisa crossplot Lambda-Rho dan Mu-Rho sebagai parameter yang paling sensitif dalam membedakan litologi. Karakterisasi fluida dilakukan dengan analisa crossplot menggunakan parameter Lambda-Rho serta menggunakan metoda FRM (Fluid Replacement Modeling) untuk membedakan minyak dengan air. Karakterisasi reservoar dan fluida tersebut dikontrol oleh pengukuran data core pada sumur terdekat yang telah dikorelasikan dengan kondisi geologi bawah permukaan lapangan Jura. Hasil penelitian yang diperoleh berupa peta penyebaran lateral dari reservoar dan minyak di lapangan Jura.

---

The study is focused on the distribution of sandstone reservoir DST-5 and DST-6 and the distribution of oil on Gumai Formation in Jura Field using rock physics modeling and AVO inversion. This work was performed since Acoustic Impedance (AI) can not differentiate the reservoir and non-reservoir rock. The reservoir characterization is analyzed by cross plotting Lambda-Rho and Mu-Rho as a sensitive parameters to differentiate lithology. In addition the fluid characterization is analyzed by cross plotting Lambda-Rho and also using Fluid Replacement Modeling (FRM) to differentiate between oil and water. Those analyses were controlled by core measurement on the adjacent well, which already correlated with sub-surface geological condition of Jura field. The result of this study is a reservoir and oil distribution in Jura field using Lambda-Mu-Rho as sensitive parameters to differentiate lithology and fluid."

"Dengan keterbatasan data seismik yang tidak mampu menampilkan parameter-parameter fisis layaknya data sumur dan juga ketiadaan data shear-wave yang sangat penting dalam identifikasi fluida dan litologi, maka dibutuhkan metode yang mampu mengakomodir keterbatasan tersebut. Dengan memanfaatkan sumur sekitar yang memiliki informasi shear-wave, maka dapat dilakukan perhitungan stastistik menggunakan genetic algorithm untuk memperoleh algoritma yang mampu memprediksi shear-wave secara akurat dan merepresentasikan informasi fluida maupun litologi bawah permukaan. Bermodalkan shear-wave hasil prediksi yang akurat tersebut, maka dapat pula dilakukan inversi EEI dengan baik yang mampu menghasilkan volume seismik yang memiliki informasi parameter-parameter fisis layaknya data sumur. Inversi EEI dilakukan pada parameter lambda-rho, mu-rho, Vp/Vs ratio, porosity, density, water saturation, resistivity, dan gamma ray. Analisa terhadap inversi EEI dilakukan secara terpusat pada horizon B-32. Berdasarkan inversi EEI yang dilakukan, dapat diperoleh peta persebaran anomali hidrokarbon dan peta persebaran litologi. Peta persebaran anomali hidrokarbon ditunjukkan oleh parameter lambda-rho, Vp/Vs ratio, density, water saturation, dan resistivity. Sedangkan peta persebaran litologi ditunjukkan oleh parameter mu-rho, porosity, dan gamma ray.

---

With the limitation of seismic data that cannot showing physical properties as well log data and without shear-wave that very important in identification of fluid and lithology, so it needed method that can solve and accommodate the limitation. By utilizing shear-wave from another well log data, shear-wave can be predicted statistically by genetic algorithm method. Shear-wave predicted are reliable and represent fluid and lithology information that is key to perform EEI inversion. EEI inversion are used to produce seismic volume that contains physical properties as well log data. EEI inversion analysis are concentrated on horizon B-32 and resulting maps that contains information of distribution of hydrocarbon and lithology. Maps of hydrocarbon distribution are consist of physical parameter such as lambda-rho, Vp/Vs ratio, density, water saturation, and resistivity. Maps of lithology distribution are consist of physical parameter such as mu-rho, porosity, and gamma ray."

"Summary:With inclusive coverage of state-of-the-art technical detail, this newly expanded edition of the invaluable primer for geoscientists aiming at careers in the oil industry will enable them to tackle the many complex issues faced by professional oil engineer"

"Pemetaan distribusi reservoir melalui distribusi porositas pada lapangan Texaco dilakukan dengan menggunakan seismik inversi dan analisa multi atribut. Pada studi ini data seismik diinversi menjadi nilai impedansi akustik yang diturunkan dari data sumur untuk mengubah data volume seismik menjadi data volume impedansi akustik. Inversi seismik sparse-spike digunakan untuk melakukan proses tersebut. Hasil dari proses inversi juga digunakan sebagai atribut eksternal dalam proses analisis multi atribut neural network untuk memperkirakan distribusi nilai porositas dalam reservoar. Kajian mendalam terhadap hasil inversi dan analisa multi atribut ditekankan pada reservoar batu pasir pada pengendapan era Miocene yang ada pada interval horizon Miocene Early hingga Sand A. Identifikasi reservoar pada data log sumur memperlihatkan indikasi yang jelas pada kedalaman 2000m - 2100m dan dipertajam dengan fenomena bright spot pada interval waktu 2700ms - 2800ms. Hasil inversi memperlihatkan bahwa distribusi nilai impedansi akustik mampu membantu mendeliniasi sebaran reservoar dan hasil analisa multi atribut dapat melihat sebaran nilai porositas didalam reservoar.

---

Mapping reservoir distribution and its porosity in the Texaco field is done by using a combination of seismic inversion and multi attribute analysis. In this study the seismic inversion is constrained by well to change the volume of seismic data to the data volume of acoustic impedance. In this study Sparse-spike inversion of seismic method is used to perform the inversion process. The inverted result is used as an external attribute for multi attribute neural network process to delinieate porosity distribution of the reservoir.

This study is pointed out on sand reservoir, which was deposited in era of Miocene existing from horizon Miocene Early to Sand A. Reservoir identification from log data shows a clear indication of reservoir at a depths of 2000m-2100m dan sharpened with bright spot phenomena in the seismic data at depths of 2700ms-2800ms. AI inversion result are expected to help delineate the distribution of the reservoir and the multi attribute analysis result able to shows the reservoir porosity."

"Fractured Basement adalah batuan beku yang mengalami rekahan sehingga dapat menjadi salah satu jenis reservoar hidrokarbon. Sesar dan rekahan merupakan struktur penting dari reservoar yang menyebabkan terbentuknya porositas sekunder. Reservoar jenis ini salah satunya terletak di basement Pra-tersier pada cekungan Sumatera Selatan. Struktur geologi yang mendominasi daerah ini adalah antiklin, sesar, dan rekahan yang diduga kuat disebabkan oleh beberapa fase tektonik. Sesar serta rekahan tersebut akan dideteksi dengan menggunakan atribut coherence dan curvature. Atribut coherence pada dasarnya menghitung kesamaan trace dengan trace tetangganya, sehingga apabila ada ketidakkontinuan trace maka akan memberikan nilai similarity yang rendah, sedangkan curvature menghitung kelengkungan kurva pada suatu titik di kurva tersebut. Jenis curvature yang dipakai adalah most positif curvature dan most negatif curvature karena keefektifannya dalam mendeteksi sesar. Parameter atribut coherence, yaitu time gate, dan parameter curvature, yaitu stepout, akan divariasikan untuk mendapatkan parameter dengan hasil terbaik dalam mendeteksi sesar. Penerapan dip-steering cube pada atribut dan proses Fault Enhacement Filter akan meningkatkan kualitas dari hasil atribut coherence dan curvature. Hasil akhir dari atribut baik coherence dan curvature ini adalah penyebaran arah sesar pada horizon top basement Pra-tersier dengan orientasi dominan yaitu barat lauttenggara. Curvature ternyata dapat memetakan sesar lebih baik dari coherence karena baik major fault maupun minor fault dapat terdeteksi secara detil dengan curvature, sedangkan coherence tidak dapat mendeteksi sesar sedetil curvature. Secara kualitatif, arahsesar ini akan dikorelasikan dengan orientasi sesar dan rekahan yang terekam pada log FMI dalam bentuk diagram Rose, yaitu diagram yang dapat memetakan orientasi strike sesar. Didapat kesamaan orientasi sesar, yaitu barat laut-tenggara, dari hasil atribut curvature dan diagram Rose FMI yang menunjukkan keefektifan atribut ini dalam mendeteksi sesar.

---

Fractured Basement is the fractured igneous that can be one of hydrocarbon reservoir type. Faults and fractures is an important structure of the reservoir that forms the secondary porosity. One of these type of reservoir is located in the Pre-Tertiary basement in the South Sumatra basin. Geological structures that dominate this area are anticlines, faults, and fractures caused by some tectonic phases. Fault and fracture are detected using coherence and curvature attributes.

Coherence attribute basically calculates similarities of the trace with their neighbors, so if there is a discontinuities of the trace, it will provide a low similarity value, while curvature is calculating the curvature of the curve at a point on the curve. Type of curvature that is used is most positive and most negative curvature due to its effectiveness in detecting faults. Coherence attribute parameters, namely time gate, and the curvature parameter, namely stepout, will be varied to obtain the parameters with the best results in detecting faults. Applying dip-steering cubein attributes and Fault Enhacement Filter will improve the quality of the results of coherence and curvature attributes.

The end result of both coherence and curvature attributes are the dispersion of fault lineaments on the top horizon Pre-Tertiary basement with a dominant orientation is northwest-southeast. Curvature can map the faults better than coherence because both major and minor faults can be detected in detail with curvature, whereas coherence can not detect faults as precisely as curvature. Qualitatively, the direction of this fault will be correlated with the orientation of the fault and fracture recorded on FMI logs in the form of Rose diagram, ie a diagram can map the fault strike orientation. Obtaining similarity fault orientation, ie northwest-southeast, between the curvature attributes and Rose FMI diagram showing the effectiveness of this attribute in detecting faults."

"Saat ini, sekitar 40% produksi hidrokarbon dunia berasal dari reservoir karbonat. Berbeda dengan reservoir silisiklastik, reservoir karbonat memiliki karakteristik dengan tingkat heterogenitas lebih tinggi. Rock typing adalah metode klasifikasi batuan reservoir berdasarkan karakteristik spesifiknya kedalam satuan berbeda. Tujuan dari identifikasi rock type ini adalah menyederhanakan karakterisasi yang disebabkan oleh heterogenitas batuan reservoir. Identifikasi rock type pada tugas akhir ini menggunakan metode FZI, Winland-R35, dan Lucia. Metode ini dapat digunakan pula untuk memprediksi nilai permeabilitas pada uncored interval. Data yang digunakan pada penelitian ini adalah RCAL dan wireline log. Pengolahan data menggunakan perangkat lunak Interactive Petrophysics, dan Microsoft Excel. Berdasarkan hasil identifikasi, rock type atau flow unit berdasarkan metode FZI dibagi menjadi enam flow unit, berdasarkan metode winland-R35 dibagi menjadi empat tipe pore throat dengan sembilan flow unit, dan berdasarkan identifikasi klasifikasi lucia, kelas petrofisika dibagi kedalam kelas dua dan kelas tiga. Pada interval rock type yang tidak memiliki data core diprediksi menggunakan artificial neural network. Input porositas pada prediksi permeabilitas terdiri dari porositas sonik dan total (terkoreksi serpih). Prediksi permeabilitas paling baik ditemukan menggunakan metode FZI, dengan input porositas total.

---

Currently, about 40% of the world's hydrocarbon production comes from carbonate reservoirs. In contrast to siliciclastic reservoirs, carbonate reservoirs have characteristics with a higher degree of heterogeneity. Rock typing is a method of classification of reservoir rocks based on their specific characteristics into different units. The purpose of this rock type is to simplify the characterization caused by the heterogeneity of reservoir rocks. Rock type identification in this final project uses the FZI, Winland-R35, and Lucia methods. This method can also be used to predict permeability value at the uncored interval. The data used in this study were RCAL and wireline logs. Data processing using Interactive Petrophysics, and Microsoft Excel software. Based on the identification, rock type or flow unit from FZI method is divided into six, winland-R35 method flow unit is divided into four types of pore throat with nine flow units, and based on identification of lucia classification, the petrophysics class is divided into second and third class. Rock type of uncored interval is predicted using an artificial neural network. Porosity input in permeability prediction are using sonic and effective porosity (shale corrected). The best prediction of permeability was found using FZI method with effective porosity input"

"Analisis petrofisika dilakukan untuk mendapatkan parameter-parameter petrofisika seperti kandungan lempung, porositas dan saturasi air, yang berguna untuk karakterisasi batuan reservoar. Berdasarkan data sumur 17 dan 50, Reservoar yang akan diteliti berada pada kedalaman 3328.50 hingga 3469 feet yang merupakan formasi missisauga tengah yang batuannya didominasi oleh batuan pasir. Dari perhitungan analisis petrofisika, didapatkan nilai kandungan lempung berkisar antara 13%-36%, porositas berkisar antara 16%-23% dan saturasi air berkisar antara 39%-53%. Analisis petrofisika hanya mampu memberikan informasi tentang karakter reservoar secara vertikal. Untuk itu itu perlu dilakukan analisis multiatribut seismik. Dengan analisis mulitatribut seismik persebaran parameter petrofisika seperti kandungan lempung, porositas dan saturasi air pada volum seismik bisa didapatkan. Atribut yang digunakan adalah sampled-based attributes dan inversi seismik sebagai eksternal atribut. Penggunaan Neural network dapat meningkatkan korelasi antara nilai log prediksi dengan nilai log sebenarnya hingga mencapai nilai 0.98.

---

Analysis petrophysical result can provide vertical information about the character of the reservoir. However, this method lacking in the horizontal resolution. so we can provide 3D information from analysis multiatribut. Shaly sand rock in Norwegia field is an area that has potential as a reservoir. Petrophysical parameters that will be studied in this thesis, such as clay content, porosity and water saturation. From the petrophysical analysis calculation , the value obtained clay content ranged from 13%-36%, porosity ranged from 16%-23% and a water saturation ranged from 39%-53%. Petrophysical parameters throughout the seismic volume will be predicted using multiatribut analysis. Linear sparse spike inversion results will be used as an external atribute on multiatribut analysis. The use of Neural Network aims to improve the correlation between the log predictive value with the actual value . Results from the log input will be spread throughout the seismic volume to get a pseudo volume."

"Karakterisasi reservoar hidrokarbon merupakan serangkaian proses yang meliputi interpretasi, analisis, serta evaluasi sebuah reservoar berdasarkan data geologi dan geofisika. Suatu reservoir hidrokarbon dapat diklasifikasikan sebagai suatu reservoar yang berkarakter ekonomis untuk eksplorasi dan produksi jika proses karakterisasi reservoir dilakukan dengan tepat secara kualitatif dan kuantitatif. Integrasi data geologi dan geofisika dapat bermanfaat bagi karakterisasi reservoar melalui pemanfaatan metode inversi seismik. Keberadaan hidrokarbon di Formasi Talang Akar, Cekungan Sumatra Selatan dianalisis menggunakan inversi seismik yang menggunakan data full-stack seismic secara model-based. Implementasi metode inversi model-based menggunakan properti seismik, yaitu impedansi akustik. Dengan mengintegrasi data sumur, dapat dihasilkan properti fisika batuan, seperti impedansi akustik gelombang-P (Zp) dan kecepatan gelombang-P (Vp). Pemanfaatan impedansi akustik dengan memperhatikan hasil analisis wavelet yang tepat untuk melaksanakan proses inversi dapat bermanfaat untuk melakukan prediksi litologi bawah permukaan penyusun reservoar hidrokarbon. Hasil inversi impedansi akustik dapat dielaborasikan untuk mendelineasi litologi sand dan shalesecara umum pada lingkungan pengendapan berupa delta-fluvial. Prediksi litologi melalui ketersediaan data Sumur BUDAPEST, CANNES, dan DEBRECEN pada reservoar pada studi penelitian ini berhasil memprediksi litologi berupa sand (Class 1) sebesar 40.89%, sand (Class 2) sebesar 38.08%, shale sebesar 37.20%, serta karbonat sebesar 53.34%.

---

Hydrocarbon reservoir characterization is a series of processes that include interpretation, analysis, and evaluation of a reservoir based on geological and geophysical data. A hydrocarbon reservoir can be classified as a reservoir with economical characteristics for exploration and production if the reservoir characterization process is carried out qualitatively and quantitatively. The integration of geological and geophysical data can be useful for reservoir characterization through the use of the seismic inversion method. The presence of hydrocarbons in the Talang Akar Formation, South Sumatra Basin was analyzed using seismic inversion which uses model-based, from full-stack seismic data. The implementation of the model-based inversion method uses acoustic impedance as the property. By integrating well data, rock physics properties can be generated, such as P-wave acoustic impedance (Zp) and P-wave velocity (Vp). Utilization of acoustic impedance by taking into account the results of the appropriate wavelet analysis to carry out the inversion process can be useful for predicting subsurface lithology making up hydrocarbon reservoirs. The results of acoustic impedance inversion can be elaborated to delineate sand and shale lithologies in general in delta-fluvial depositional environments. The lithology prediction through the availability of data on the BUDAPEST, CANNES, and DEBRECEN wells in the reservoir of research in this study succeeded in predicting lithology in the form of 40.89% sand (Class 1), 38.08% sand (Class 2), 37.20% shale, and 53.34% carbonate."

"Analisa petrofisika bertujuan untuk mengidentifikasi reservoir minyak dan gas bumi melalui perhitungan parameter petrofisika. Hasil parameter petrofisika yang didapat merupakan nilai secara vertikal. Dengan penggabungan dengan data 3D seismik, maka akan didapat penyebaran nilai parameter petrofisika dalam bentuk volum seismik. Proses penyebaran nilai ini dapat dilakukan dengan menggunakan metode multiatribut seismik. Pada studi ini, perhitungan parameter petrofisika dilakukan dengan menggunakan software Interactive Petrophysics, dan metode multiatribut seismik dilakukan dengan menggunakan software Hampson Russell. Teknik integrasi ini diaplikasikan pada data 3D seismik yang berada dalam cakupan in-line 250 ? 320 dan x-line 270 ? 310. Data sumur yang digunakan sebanyak 8 buah. Secara lebih rinci, tujuan dari studi ini adalah menghitung nilai kejenuhan air, kandungan lempung, porositas, dan permeabilitas, yang merupakan parameter petrofisika, untuk diubah menjadi bentuk volum melalui metode multiatribut seismik.

---

Petrophysical analysis is intended to identify oil and gas reservoir by evaluation of petrophysical parameters. The result of these evaluation just describes the petrophysical parameters vertically. By combining with 3D seismic data set, it can be distributed through seismic volume. This process is carried out by using seismic multi attribute method. In this study, evaluation of petrophysical parameters is performed by Interactive Petrophysics Software, while the seismic multi attribute method is carried out by Hampson Russell Software. This combined method is applied to 3D seismic data, which consists of 70 in-line and 40 x-line. The well data set consists of 8 wells. The goal of this study is to evaluate water saturation, shale content, porosity, and permeability, and to transform the results to become the form of seismic volume. "

"Lapangan "X" terletak di Cekungan Sumatera Selatan tepatnya pada Formasi Talang Akar. Telah teridentifikasi sebelumnya bahwa pada lapangan ini tersaturasi hidrokarbon berupa condensate dan minyak. Zona target berupa paket-paket reservoir karena sistem pengendapannya berada pada lingkungan delta. Inversi simultan akan menghasilkan impedansi P, impedansi S, dan densitas. Dengan menggunakan parameter Zp, Zs, dan densitas, dapat diketahui persebaran zona hidrokarbon secara lateral. Impedansi P sensitif terhadap identifikasi hidrokarbon dikarenakan mengandung komponen inkompresibilitas. Sementara parameter impedansi S digunakan untuk identifikasi litologi karena mengandung komponen rigiditas yang sensitif terhadap matriks batuan. Untuk mengontrol inversi seismik, digunakan informasi dari log sumur. Analisis krosplot dari parameter fisis sumur dilakukan guna mengetahui anomali persebaran data. Anomali ini biasanya menandakan zona hidrokarbon. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa persebaran litologi dan zona hidrokarbon teridentifikasi dengan cukup baik dengan parameter Zp, Zs dan densitas.

---

Field "X" is located in the South Sumatra Basin precisely in Talang Akar Formation. Have been identified earlier that the field is saturated by hydrocarbons in the form of condensate and oil. Target zone in the form are packets of reservoir because the deposition system on this field are in the delta environment.Simultaneous inversion will generate impedance P, S impedance, and density. By using the parameter Zp, Zs and density, hydrocarbon zone can be seen spread laterally. Impedance P sensitive to the identification of hydrocarbon-containing due components of incompresibility. While the S impedance parameter is used to identify lithology because it contains components of rigidity that are sensitive to matrix of rock. In addition, information from well logs are used to control the seismic inversion. Crossplot analysis of the physical parameters of the wells was conducted to determine the distribution of data anomalies. This anomaly usually indicates a hydrocarbon zone.The results showed that the distribution of lithology and hydrocarbon zones identified quite well with Zp, Zs, and density."