Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Daerah Kradenan, Jawa Tengah telah terbukti menghasilkan gas dengan dilakukannya pengeboran terhadap sumur HZ-1 pada formasi Kujung yang merupakan batuan karbonat buildup. Keberadaan gas ini dapat dipelajari dengan mengamati perubahan amplitudo terhadap offset atau disebut juga sebagai analisis AVO. Analisis AVO dapat membuktikan terdapatnya anomali amplitudo pada formasi Kujung khususnya pada daerah disekitar sumur HZ-1.Pada batuan karbonat kecepatan seismik cenderung merambat melalui matriks batuan daripada melalui pori-pori batuan. Keadaan ini mengakibatkan ketidaksensitifan kecepatan seismik pada zona reservoir. Ketidaksensitifan Vp dan Vs pada batuan karbonat dapat diatasi dengan menurunkan attribut lamda mu rho (LMR) dengan inversi AVO. Attribut lamda rho sensitif terhadap fluida batuan sedangkan attribut mu rho sensitif terhadap litologi batuan. Dengan melakukan analisa terhadap beberapa attribut AVO persebaran reservoir gas daerah Kradenan dapat diperkirakan.

---

Kradenan area at Center of Java has proven produce gas by the drilled well HZ-1 in Carbonate buildup, Kujung formation. The gas existence will be able to studied, by observing amplitude variation with offset or named as AVO analysis. AVO analysis can show amplitude anomaly at Kujung formation especially in the area around well HZ-1.

Seismic velocities in carbonate rocks lean to propagate across matrix of rock than propagate across pore space of rock. Consequence of this situation is seismic velocities (Vp and Vs) in reservoir zone become insensitive. The insensitively of Vp and Vs could be solved with creating lamda rho and mu rho attributes (LMR) by AVO inversion. Lamda rho attribute sensitive to fluid filled rock, while mu rho attribute sensitive to rocks lithology. With analyzing several AVO attributes, the gas reservoir delineation at Kradenan area may estimated."

"This book presents selected papers from the 7th International Field Exploration and Development Conference (IFEDC 2017), which focus on upstream technologies used in oil & gas development, the principles of the process, and various design technologies. The conference not only provides a platform for exchanging lessons learned, but also promotes the development of scientific research in oil & gas exploration and production. The book will benefit a broad readership, including industry experts, researchers, educators, senior engineers and managers."

"ABSTRAKData bawah permukaan merupakan data yang sangat dibutuhkan dalam menentukan besar cadangan hidrokarbon di Indonesia. Selain itu, kualitas dari cadangan itu sendiri menentukan perkembangan industri migas kedepannya. Pemerintah telah secara agresif mendorong penggunaan gas alam dan saat ini pemerintah belum memiliki data mengenai cadangan gas secara efisien. Oleh karena itu, diperlukan penyusunan dalam manajemen data reservoir, khususnya reservoir gas. Penelitian ini menyajikan konsep sehingga pemerintah dapat dengan mudah melihat kualitas cadangan gas yang berasal dari data bawah permukaan. Dalam penelitian ini, manajemen data dilakukan dengan cara mengelompokkan data mentah sesuai parameter dari sistem evaluasi Sumber Daya Cadangan (eSDC). Salah satu sistem pengolahan data untuk analisa kualitas berproduksi suatu reservoir gas, menggunakan Bayesian Hierarchical Softmax Regression dengan perhitungan Markov Chain Monte Carlo untuk penyelesaian integral multi dimensi dari Bayesian. Penelitian ini menunjukkan bahwa dengan metode yang digunakan, dapat memprediksi keyakinan kualitas reservoir untuk berproduksi dan memberikan informasi ketidakpastian atas prediksi tersebut. Pada eSDC, terdapat lima klasifikasi status lapangan di Indonesia yaitu, on production, production on hold, production justified, production pending, dan recently discovered. Pada klasifikasi status On Production dengan 100 data lapangan gas, menghasilkan nilai precision 81%, recall 98%, dan f-measured sebesar 89%. Dengan demikian, dapat dikatakan bahwa lapangan gas dengan klasifikasi on production, keyakinan reservoir dalam berproduksi secara komersil tinggi.

---

ABSTRACTSubsurface data is data that is needed to determine the amount of hydrocarbon reserves in Indonesia. In addition, the quality of the reserves itself determines the future development of the oil and gas industry. The government has aggressively encouraged the use of natural gas and currently the government does not have data on gas reserves efficiently. Therefore, it is necessary to arrange in the management of reservoir data, especially gas reservoirs. This research presents a concept so that the government can easily see the quality of gas reserves from subsurface data. In this study, data management is done by grouping raw data according to parameters of the Reserve Resources evaluation system (eSDC). One of the data processing systems for analyzing the quality of producing a gas reservoir, using Bayesian Hierarchical Softmax Regression with Markov Chain Monte Carlo calculations for solving multi-dimensional integrals from Bayesian. This study shows that with the method used, it can predict reservoir quality beliefs for production and provide uncertainty information on these predictions. In eSDC, there are five classifications of field status in Indonesia, namely, on production, production on hold, production justified, production pending, and recently discovered. In the On Production status classification with 100 gas field data, it produces a precision value of 81%, recall 98%, and f-measured of 89%. Thus, it can be said that the gas field with the classification of on production, reservoir confidence in commercial production is high."

"Metode Inversi Seismik banyak digunakan untuk mengidentifikasi reservoar minyak dan gas bumi dengan data Impedansi Akustik (IA), yang merupakan korelasi antara data seismik dan data sumur. Permasalahan yang ada pada metode inversi seismik adalah resolusi nilai IA hanya pada satu titik-titik tertentu, sedangkan untuk mendapatkan nilai keseluruhan secara obyektif dibutuhkan metode yang dapat mengestimasi nilai ke arah vertikal dan lateral. Metode yang digunakan untuk estimasi ini adalah geostatistik. Dengan mengkombinasikan data sumur dan data seismik, kita akan mengintegrasikan konsep inversi seismik dan geostatistik untuk memetakan penyebaran reservoar yang lebih akurat. Pada studi ini inversi seismik menggunakan modul strata sedangkan teknik geostatistik menggunakan modul ismap. Kedua modul tersebut merupakan modul yang ada pada software Hampson Russell. Teknik integrasi ini mengaplikasikan data seismik 3D yang berada dalam cakupan inline 119 dan X-line 81. Data sumur yang digunakan adalah 13 sumur yang memiliki log densitas dan log sonic. Tujuan dari studi ini adalah menganalisa dan membandingkan hasil impedansi akustik dari kedua metode tersebut sama lain. Hasil yang diperoleh nilai penyebaran impedansi akustik inversi seismik lebih akurat dibandingkan geostatistik. Dengan mengkombinasikan hasilnya, akan lebih mudah memahami penyebaran impedansi akustik dengan data sumur yang terbatas. Bagaimanapun juga secara umum pola penyebaran dari kedua metode tersebut memiliki persamaan.

---

Seismic Inversion method has been applied to identify oil and gas reservoir characteristic by using Acoustic Impedance (AI) data, which can be used to correlate between seismic and well data. However, the seismic inversion is very dependent on the well log constraint, which is commonly distributed in sparse area. In order to combine the two data sets (well and seismic), we integrate the power of seismic inversion and the geostatistic concept to map the reservoir distribution more accurate.

In this study the seismic inversion is performed by using strata module, while the geostatistic technique is carried out by using ismap module. These two module are embedded in the commercial software of Hampson Russell. This integrated technique is applied to 3D seismic data seismic, which consists of 119 inline and 81 x-line. The well data set consists of 13 well, which is completed with sonic and density log. The goal of this study is to analyze and compare the resulted acoustic impedance from these two techniques.

The results show that the resulted acoustic impedance seismic inversion give more accurate distribution compared to the result of geostatistic. The result of comparison could be well understood since the distribution of well data are limited, however, in general the pattern of distribution from both technique showing similarity."