Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"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. "

"Semakin menipisnya cadangan minyak bumi dan semakin sempitnya daerah eksplorasi merupakan tantangan untuk mengoptimalkan pencarian dan perolehan minyak bumi dengan pengembangan metoda-metoda tertentu. Keterbatasan data adalah suatu permasalahan yang dapat diatasi dengan mengintegrasikan data-data dari segala aspek (geofisika, geologi, reservoir) kemudian dengan metoda tertentu dapat menggambarkan karakteristik reservoir suatu lapangan.Dalam penelitian ini metoda gabungan seismik inversi impedansi akustik gelombang-P dan geostatistik mencoba memberikan pendekatan untuk memetakan properti pada suatu reservoar batupasir dan konglomerat formasi Tanjung di lapangan minyak X yang terdapat di cekungan Barito, Kalimantan.Hasil akhir pemetaan properti Øeff mampu memberikan informasi yang cukup baik dan berguna dalam penentuan lokasi pengeboran dan penentuan area untuk dilakukannya waterflood dengan lebih akurat. Hasil penelitian ini juga dapat digunakan sebagai masukan simulasi reservoir untuk menentukan pola sumur injeksi-produksi dalam projek waterflood.

---

Decreasing oil reserve and exploration areas are challenges to optimize oil recovery by developing advance methods used in the oil industry. Data limitation is a solvable problem with integrating some data from all aspect (geophysics, geology, reservoir) and using some method capable of describing reservoir characteristics.

This research is using acoustic impedance from P-wave inversion of seismic data and geostatistic method to give some approach for describing reservoir sandstone and conglomerat in Tanjung formation at X oil field, Barito basin, Kalimantan.

The result is a distribution Øeff that give good information and benefit in determination of drilling location and prospect area in waterflood project accurately. The result is also used as an input in reservoir simulation for determining well injection-production pattern in waterflood project."

"Lapangan BOS, berlokasi di daerah onshore blok Malacca Strait, cekungan Sumatera Tengah, telah dilakukan pengeboran 3 sumur di tahun 2006 - 2007, yaitu sumur BOS-01, BOS-02, dan BOS-03. Pada lapangan ini memiliki kasus yang unik karena pada dua sumur, BOS-01 (yang berada di crestal structure) dan BOS-03 (berada di flange structure, sebelah selatan dari BOS-01), mendapatkan hidrokarbon berupa gas pada formasi Lower Pematang yang menampakkan feature brighspot. Sedangkan sumur BOS-02 (berada di flange structure, sebelah utara sumur BOS-01), yang juga memiliki target pada feature brighspot pada formasi Lower Pematang, ternyata mendapatkan litologi shale. Untuk menganalisis lebih lanjut, dilakukan analisis dan interpretasi Geofisika, yaitu karakterisasi reservoir dengan menggunakan Impedansi Akustik untuk membedakan zona reservoar dan non-reservoar, dan analisis AVO untuk memprediksi kandungan fluida pada Formasi Lower Pematang tersebut. Hasil studi menunjukkan bahwa litologi shale yang berada di sumur BOS-02, kemungkinan terbentuk/tersedimentasi karena secara posisi struktur sumur BOS- 02 lebih rendah daripada sumur BOS-01, dimana suplai sedimentasi berasal dari arah North-East ke South-West.

---

BOS field, located in the onshore of block Malacca Strait, Central Sumatra basin, have 3 wells, were drilled in 2006-2007, there are BOS-01, BOS-02, and BOS-03. This field has unique case, because in two wells, BOS-01 (located at crestal structure) and BOS-03 (located at the flange, south of BOS-01), got hydrocarbon gas at Lower Pematang formation with brighspot feature. But at BOS-02 well (located at the flange, north of BOS-01), with same target at brighspot feature, got shale and categorized as wet.

For further analysis, this study use analysis and geophysical interpretation, used to characterize reservoir at Lower Pematang Formation, there are Acoustic Impedance to differentiate reservoir zone and non-reservoir, and the AVO Analysis to predict fluid content on the Lower Pematang Formation. Result of this study shown that lithology shale on BOS-02 well, sedimented because BOS-02 well located on the lower position (flange) than BOS-01, while sedimentation supply have direction North-East to South-West."

"Gas hidrat merupakan sumberdaya energi potensial di masa yang akan datang dimana potensinya melebihi sumberdaya energi konvensional yang ada saat ini seperti minyak, gas dan batu bara. Dengan bertambahnya kebutuhan sumberdaya energi ini maka akan meningkatkan pula eksplorasi yang menjadikan minat riset di bidang ini terus berkembang.Bottom Simulating Reflector (BSR) muncul pada penampang seismik yang merupakan suatu indikasi akan hadirnya gas hidrat pada lapisan bawah permukaan laut. Kehadiran gas hidrat dapat meningkatkan velocity gelombang seismik yang melalui reservoar gas hidrat. Efek ini akan dapat memperlihatkan kenampakan kontras impedansi akustik antara hidrat yang terdapat pada sedimen dengan kecepatan rendah yang dihasilkan dari sedimen yang berisi gas yang dikenal sebagai Bottom Simulating Reflector (BSR) pada profil sedimen laut.Konsep AVO (Amplitudo Versus Offset) yang mengamati perubahan amplitudo terhadap offset dalam suatu data CDP gather dapat memberikan informasi adanya BSR yang berasosiasi dengan gas hidrat.Untuk mengetahui model geologi yang berasosiasi dengan BSR telah dibuat pemodelan seismik. Respon dari pemodelan seismik diamati berdasarkan konsep AVO analisis terutama pada angle gather yang mengindikasikan adanya BSR.

---

Gas hydrate is potential energy resources in the future which more potential than existing conventional energy resources like oil, gas and coal deposits. Increasing necessity of energy resources will increase interest of exploration so enthusiasms for research in this area will growth.

Bottom Simulating Reflector (BSR) appearance in seismic profile known as tool to identify the presence of gas hydrate in sea bed. The presence of gas hydrate will increase velocity of seismic wave through reservoir gas hydrate. This effect will make contrast acoustic impedance between gas hydrate bearing sediment with lower velocity from gas-filled sediment as known as bottom simulating reflector (BSR) in seabed profile.

AVO concept (amplitude Versus Offset) based on the amplitude variation with increasing offset can detect the existence of BSR which associated with gas hydrate.

Seismic modeling has been made to find out geological model which is associated with BSR. Response of seismic modeling can be determined base on AVO analysis concept particularly on angle gather which is indicating the existence of BSR."

"Dalam usaha pengembangan lapangan minyak Rahma dan Nala penting untuk dilakukan pemodelan dan karakterisasi reservoir yang meliputi distribusi fasies dan properti reservoir batupasir 1950 dan 2110 Formasi Bekasap yang merupakan salah satu reservoir di lapangan ini. Hasil penelitian ini diharapkan dapat memberikan gambaran suatu play concept yang lebih baik dalam meningkatkan performance lapangan.Identifikasi distribusi fasies dan properti reservoir menggunakan metoda simulasi kondisional sekuensial yang merupakan salah satu metode geostatistik yang termasuk dalam kategori simulasi berbasis grid dengan mengintegrasikan beberapa data seperti data core, data sumur dan data seismik 2D.Berdasarkan analisa data core dan elektrofasies, daerah penelitian terdiri dari beberapa fasies pengendapan yakni fasies channel sand, fasies bar sand dan fasies marine shale dimana batupasir 1950 dan 2110 yang menjadi objek penelitian merupakan fasies channel sand.Akibat keterbatasan data maka geometri reservoir fasies channel sand tidak dapat diidentifikasi secara pasti. Untuk mengakomodasi ketidakpastian ini maka pemodelan dilakukan berdasarkan tiga skenario yang meliputi lebar dan ketebalan fasies channel sand serta arah pengendapan yang akan memberikan 23 realisasi model distribusi fasies. Dari beberapa realisasi model yang dihasilkan, akan di ranking dan diuji kebenarannya untuk mendekati kondisi geologi bawah permukaan yang sebenarnya.

---

During the development program of Rahma and Nala fields, it is important to execute modeling and reservoir characterization that is comprised of reservoir properties and facies distribution. The program will focus on two potential reservoir in Bekasap Formation, they are 1950 and 2110 sandstone. The expectation from the evaluation result capability to describe a better play concept in order to increase fields performance.

Identification of reservoir properties and facies distribution in these fields will use Sequential Conditional Simulation. Sequential Conditional Simulation is one of geostatistical method which is categorized as grid base simulation that integrates several data such as core, well data and 2D seismic.

According to core and electrofacies analysis, the field can be differentiated into several depositional facies which are channel sand facies, bar sand facies and marine shale facies while 1950 and 2110 sandstone are known as channel sand facies. Reservoir geometry cannot be determined easily because of data limitation. To accommodate the uncertainty, the modeling was run by emphasizing 3 scenarios, such as width and thickness of channel sand and azimuth. The scenarios will produce 23 realizations of facies model distribution. All of them will be ranked and will be tested in order to approach real sub surface condition.

"

"Metode litologi seismik bertumpu pada amplitudo gelombang-gelombang seismik yang dipantulkan oleh bidang batas antar lapisan. Litologi seismik menghasilkan penampang pseudosonic log, pseudo velocity atau impedansi akustik yang merepresentasikan litologi lebih baik dari pada seismik struktur.Amplitudo dari sinyal seismik terpantul tergantung pada variasi impedansi akustik yang merupakan hasil kali kecepatan dan densitas. Sehingga perubahan pada salah satu parameter tersebut, kecepatan atau densitas batuan akan berkontribusi pada variasi respon seismik dari reservoar.Litologi dan ketebalan reservoar serta sejumlah sifat petrofisika batuan seperti porositas dan saturasi fluida dipengaruhi kedua parameter tersebut. Oleh karena itu untuk mengestimasi sifat-sifat petrofisika batuan dengan menggunakan data seismik harus mengkuantisasi kontribusi masing-masing parameter petrofisika pada pengukuran akustik.Metoda ini digunakan untuk mengestimasi parameter petrofisika reservoar migas dari data seismik sehingga disebut sebagai 'Seismically guided reservoir characterization di luar sumur pengeboran.Geostatistik merupakan framework yang mengkombinasikan sample yang terdistribusi secara spatial, berdasarkan atas data log sumur dan data seismik. Yang berguna untuk estimasi yang akurat dari reservoar properties dari ketidakpastian dari model reservoar.Dalam geostatistik mapping teknik ini berdasarkan atas Kriging, Regresi Linear dan Cokriging untuk memberikan kontribusi berdasarkan informasi petrofisika batuan yang diperoleh dari log sumur dan arah spatial dari seismik attribute. Secara garis besar teknik geostatistik untuk mengkombinasikan informasi petrofisika dan data seismik.Dengan geostatistik pada situasi dengan minimal kontrol data, dapat memprediksi karakteristik reservoar dengan lebih baik dibandingkan dengan mapping standard.

---

Seismic Lithology method was introduced in the 1970's was based on amplitude of the seismic waves reflected by the subsurface interfaces. Seismic lithology generates pseudo sonic log, pseudo velocity log or acoustic impedance time section which represents the lithology better than the seismic structure. By using this method it is possible to estimate the petrophysical properties of the reservoir rocks from seismic data. Furthermore it is possible to estimate the reservoir parameters from seismic data. This approach enables to implement a new method which referred to as seismically guided reservoir characterization in the zones outside the borehole.

The amplitudes of reflected seismics signals depend primarily on variations in acoustic impedance. Changes in either rock velocity or density will contribute to variations in the seismic response of the reservoir. A number of petrophysical properties, such as porosity, fluid saturation affect both rock velocity and density. To estimate reservoir properties using seismic data it is necessary to quantify the respective contribution of each petrophysical parameter to the acoustic measurements.

A series of laboratory P wave and S wave measurement has been conducted on limestone core samples from Baturaja limestone reservoir. By using the laboratory acoustic measurement data to support seismic derived porosity and fluid saturation determination in the reservoir. Several parameters have been derived from transit time data such as P and S wave velocities, Poisson ratio. To provide relationship between fluid saturation, porosity, P wave velocity and Poisson ratio, and modify acoustic impedance, crossplots between the parameters have been generated using a combination of laboratory acoustic measurement on core samples and mathematic modelling.

A geostatistical technique integrating well and seismic data has been studied for mapping porosity in hydrocarbon reservoirs. The most important feature of the cokriging method is that it uses spatial correlation functions to model the lateral variability of seismic and porosity measurements in the reservoir interval.

Cokriging was tested on a numerically simulated reservoir model and compared first with kriging, then with a conventional least squares procedure relying only on local correlation between porosity and acoustic impedance. As compared to kriging, the seismically assisted geostatistical method detects subtle porosity lateral variations that cannot be mapped from sparse well data alone.

As compared to the standard least squares approach, cokriging provides not only more accurate porosity estimates that are consistent with the well data. Using seismically derived acoustic impedances, cokrigging also was applied to estimate the distribution of porosity in limestone reservoir."

"ABSTRACTTo define reservoir potential or to have a better understanding of reservoircharacterization become the most important part to get many subsurface information.It will be very useful to analyze and prospect new candidates. Reservoircharacterization combined with the formation evaluation data between vertical andhorizontal dimensions will produce a geologic model, which is used as an input forreservoir simulation.The objectives of this research is to develop a reservoir model within the producinginterval of interest defined as horizons ?E? where it plays as a main oil target. It is apart of the Salemba Field, Kutai Basin, East Kalimantan.A geostatistical method used for the study was stochastic since the data setavailability is good. But to have better self confidence, a glance of deterministicmethod was applied to see how the differences. There are three kind of stochasticmethod will try for facies modeling, there are: Object-base Modeling, FaciesTransition and Sequential Indicator Simulation. Each method was varied usingexponential types of variogram, which is considered as the best match use in MutiaraField.By using the existing software, it resulted more than 10 good scenarios andrealizations of geological model generated for this study. Also the criterion of themain ranking will use the OOIP and OGIP. The result also was calibrated withcurrent condition, cumulative production and recovery factor to see the remainingreserves."

"ABSTRAKIdentifikasi karakter reservoir dengan data seismik merupakan hal yang menarikuntuk dilakukan dalam eksplorasi dan produksi hydrocarbon, untuk menginterpretasikankondisi bawah permukaan seperti porositas, struktur geology,karakter reservoir dan kandungan HC diperlukan suatu metoda geofisika, sepertiinverse seismik. Terutama jika berhubungan dengan batuan karbonat, dimanadistribusinya selalu menjadi focus utama dalam eksplorasi minyak bumi karenabaik penyebaran vertikal maupun horizontal pada umumnya tidak homogen.Subcekungan Jambi dimana salah satu reservoir yang penting dan banyakmenghasilkan hidrokarbon adalah batupasir dan batuan karbonat, dimana batuankarbonat secara lateral maupun vertikal mempunyai tingkat uncertainty yangtinggi. Dengan dasar tersebut kami mencoba untuk mempelajari kondisi bawahpermukaan daerah penelitian dengan menggunakan metod inverse seismik denganmelihat response Acoustic Impedance (AI). Salah satu sifat akustik batuan adalahimpedansi akustik (AI) yang sangat dikontrol oleh kecepatan. Sementarakecepatan terutama tergantung terhadap porosity atau material yang mengisi poriporibaik gas maupun cairan yang dapat berupa air atau minyak.Data log sumur yang diintegrasikan dengan seismik stack akan diperoleh akustikimpedance hasil inversi, selanjutnya dilakukan cross plot dengan well untukmendapatkan hubungan yang akan dipakai sebagai dasar mengevaluasi nilai AIhasil inversi, kemudian didapat hasil akhir porositas.Berdasarkan analisis dan evaluasi yang menyeluruh diketahui bahwa didaerahTasya terdapat prospek hidrokarbon dilapisan batupasir, karbonat dankemungkinan fracture Basement."

"Pemodelan reservoar batupasir cekungan laut dalam sering sulit dilakukan karena kurangnya data sumur eksplorasi yang tersedia, dan kualitas data seismik yang kurang baik. Data seismik yang ada seringkali banyak mengandung noise dari multiple gelombang yang berasal dari kolom air laut yang tebal, dan adanya pengaruh struktur bawah permukaan yang sangat komplek akibat aktifnya proses tektonik didaerah penelitian.Oleh karena diperlukan suatu metoda yang dapat digunakan untuk mendeteksi penyebaran batupasir turbidit dan kualitas reservoarnya. Salah satu metoda yang dapat digunakan dengan memanfaatkan terbatasnya data-data yang ada adalah metoda analisis multivariate.Metoda ini memanfaatkan berbagai jenis data seismik dan turunannya untuk memprediksi parameter petrofisika batuan dengan memanfaatkan hubungan korelasi statistik antara data atributatribut seismik dan data log sumur. Melalui kombinasi berbagai atribut dengan parameter petrofisik log sumur dapat diperoleh operator hubungan linier dan non-linier dari data-data tersebut. Operator korelasi yang paling optimal akan diaplikasikan kedalam data seismik untuk memprediksi parameter petrofisika batuan diseluruh wilayah penelitian.Analisis korelasi geostatistik tersebut terdiri atas tiga buah metoda analisis yaitu: analisis atribut tunggal (bivariate geostatistics), analisis regresi linier multivariate, dan analisis Probabilistic Neural Network (PNN). Analisis atribut tunggal dan regresi linier multivariate memanfaatkan hubungan linier antar atribut dan parameter petrofisika log sumur, sedangkan PNN memanfaatkan hubungan non-linier antar atribut dan parameter petrofisika log sumur.Pada penelitian ini parameter yang petrofisika batuan yang dicari adalah parameter Gamma Ray (GR) dan parameter porositas neutron. Melalui parameter GR dapat digunakan untuk identifikasi litologi sehingga dapat digunakan untuk mendeteksi distribusi channell batupasir dan kipas turbiditnya. Sedangkan parameter porositas neutron dapat digunakan untuk mendeteksi kualitas dari reservoar tersebut dan penyebarannya.Deep water sandstone reservoir modeling is typically difficult, due to limited well data and poor seismic data quality. Deep water seismic data is often poor quality due to water bottom multiples, and the effects of complex subsurface structure.

Therefore, an analytical technique is required to determine turbidite sandstone distribution and reservoir quality. One method that can be used with limited data is multivariate analysis.

This method uses different attributes of seismic data to predict petrophysical rock parameters by determining a statistical correlation between seismic attributes and well log data. This correlation can be both linear and non linear. The method determines the optimum correlation, which is applied to the seismic data to predict petrophysical rock parameters for the study area.

Geostatistical correlation analysis consists of three analysis methods : single attribute analysis (bivariate geostatistics), multivariate linear regression analysis, and probabilistic neural network (PNN) analysis. Single attribute analysis and multivariate linear regression analysis determine a linear correlation between seismic attributes and well log petrophysical parameters. PNN determines a non-linear correlation between seismic attributes and well log petrophysical parameters.

For this project, the petrophysical rock parameters that we wish to calculate are Gamma Ray ,and neutron porosity. The GR parameter is used for lithology identification, and is used to detect sandstone channel and turbidite fan distribution. The Neutron porosity parameter is used to detect reservoir quality and distribution."

"Studi ini bertujuan untuk pengidentifikasian zona reservoar batuan karbonat dari Formasi Baturaja pada Cekungan Sumatera Selatan dengan mengunakan metode inversi seismik. Data yang digunakan adalah data sesimik 3D post stack (441 inline & 449 crossline) serta sumur TA-6. Parameter seismik impedansi akustik dapat memetakan persebaran batuan karbonat pada Formasi Baturaja yang berada diantara batuan pasir dari Formasi Gumai dan Talang Akar. Model persebaran impedansi akustik dari hasil inversi Model Based menunjukkan rentang nilai impedansi akustik pada zona prospek sebesar 10000 m/s.gr/cc - 12000 m/s gr/cc. Dari korelasi antara nilai impedansi akustikdan porositas dapat diketahui persebaran nilai estimasi porositas pada zona prospek sebesar 10-15%. Dengan bantuan ekstraksi atribut amplitudo rms pada peta struktur persebaran batuan karbonat dapat diketahui lingkungan pengendapannya. Sehingga integrasi model hasil inversi impedansi akustik dengan nilai estimasi porositas serta didukung dengan hasil ekstraksi atribut amplitudo RMS menunjukkan pada daerah tinggian Formasi Baturaja terdapat daerah-daerah yang memiliki anomali impedansi akustik rendah dan porositas tinggi yang tersebar pada fasies body karbonat hingga back reef serta pada bagian atas zona tinggian tersebut terdapat lapisan seal sebagai penutupreservoar.

---

The purpose of this study is to identify reservoir zone of carbonate rock from Baturaja Formation at South Sumatera Basin. The data used from seismic 3D post stack data (441 inline & 449 crossline) and TA-6 log. Acoustic impedance seismic parameter can map the distribution of carbonate rock at Baturaja Formation where is between the sand stone from Gumai Formation and Talang Akar Formation. Distribution model of acoustic impedance from the Model Based Inversion results shows the range value of acoustic impedance at the potential zone is range from 10000 m/s.gr/cc - 12000 m/s gr/cc. From the correlation of values acoustic impedance and porosity, we can infer that distribution of porosity estimation value in potential zone range from 10-15%. With the support of RMS amplitude extraction on map structure of carbonate rocks distribution, the depositional environment can be known. Therefore integration of acoustic impedance inverted results model with porosity estimation results and supported by RMS amplitude attribute extraction results show that at the Baturaja Formation anticlines there are zones that consists of anomaly low acoustic impedance and high porosity which spread out among carbonate body to back reef and at the top part of the anticlines there is a seal as a closure of reservoir."