Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"ABSTRAKLapangan ?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.

---

ABSTRACTField "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."

"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."

"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."

"Area prospek panasbumi Lapangan "A" terletak pada daerah bagian barat Indonesia. Secara umum, batuan di daerah panasbumi Lapangan "A" didominasi oleh batuan lava gunung api (andesitbasalt) dan breksi. Batuan tersebut sebagian besar berumur kuarter hingga tersier. Analisis dan model bawah permukaan yang dilakukan pada Lapangan "A" menggunakan data anomali gaya berat. Hasil pemodelan gaya berat 2 dimensi yang dikorelasikan dengan data geologi, geokimia dan geofisika (metode magnetotteluric dan magnetic) mengidentifikasikan adanya sistem panas bumi dengan zona reservoar pada bagian selatan puncak gunung penelitian dan manifestasi mata air panas serta fumarol di permukaannya. Zona reservoar sistem panasbumi Lapangan "A" diperkirakan berasal dari batuan gunung api muda yakni breksi, tufa dan batu pasir yang berumur kuarter.

---

Geothermal prospect area in Field "A" is located on the western side of Indonesia. Generally, the rocks in the north and west geothermal field "A" are consists of volcanic rocks such as lava and breccia. Most of them were formed in tertiary and quaternary age. Analysis and subsurface models of Field "A" are based on gravity anomalies data. The result of 2-dimensional gravity modeling correlated with geological, geochemical and geophysical data (magnetic and magnetotelluric method) identified a geothermal system with a reservoir zone in the southern part of the mountain peaks along with the manifestations of hot spring and fumarole on the surface. Geothermal field "A" is estimated to be consists of young volcanic rocks such as breccia, tuff and sandstone from quaternary age."

"Desain Seismik survey merupakan tahapan yang paling penting sebelum melakukan survey seismik, terutama untuk daerah yang memiliki keadaan kompleks. Pada lapangan 'X' memiliki keadaan kompleks dengan topografi yang bervariasi, lapisan loose sand dan keberadaan lapisan batubara. Permukaan tanah yang di lapisi oleh lapisan loose akan menyebabkan absorbsi dan atenuasi pada gelombang refleksi seismik. Topografi yang bervariasi akan membuat koreksi statik yang dilakukan tidak optimal. Serta keberadaan batubara dianggap akan menyebabkan absorpsi pada gelombang yang dihasilkan oleh sumber. Keadaan ini sangat memungkinkan menyebabkan kurangnya kualitas data seismik dengan S/N ratio yang rendah. Pada studi ini ditentukan desain survey seismik melalui analisis forward modeling dan nilai Quality Factor. Forward modeling dibuat berdasarkan parameter seperti data log, data seismik dan laporan dari survey terdahulu. Hasil forward modeling berupa model dari gambaran bawah permukaan. Selanjutnya, atenuasi yang terjadi dapat dilihat melalui analisis nilai kualitas batuan. Nilai kualitas batuan didapatkan dengan menggunakan metode rasio spektral. Melalui kedua analisis tersebut, maka dapat ditentukan parameter akuisisi yang tepat untuk meningkatkan S/N ratio pada akuisisi selanjutnya.

---

Seismic survey design is the most important step before doing a seismic survey, especially for areas that have complex circumstances. The field 'X' has a complex condition with varying topography, the presence of coal layer and also the surface layer was covered by loose-sand. In this formation, the loose layer caused the absorption and attenuation of the seismic reflection wave. It means that we should give more attention in the seismic survey. The complex topography will cause poor static correction. According to the previous investigation, the coal layer affected the absorption of the seismic wave. This effect will cause the low S/N ratio.

In this study, Seismic Survey design in the field 'X' was determined by forward modeling and Q-Factor analysis. The forward modeling was made by considering parameters such as, log data, seismic data and the observer's report. The result of forward modeling gives a model of the subsurface. Then, the magnitude of attenuation that occurs can also be seen by looking at the value of Q-Factor. This value was obtained by the spectral ratio method. After these analysis then the best acquisition parameter can be determined to increase the S/N ratio in the next acquisition."

"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. "

"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."

"Formasi Talang Akar yang saat ini merupakan reservoir utama penghasil hidrokarbon yaitu sebanyak 75% akumulasi hidrokarbon dari Cekungan Sumatra Selatan dihasilkan oleh Formasi Talang Akar. Untuk memaksimalkan serta menemukan zona reservoir baru yang dapat dijadikan zona potensi akumulasi hidrokarbon, maka penelitian ini dilakukan yaitu dengan menentukan atau mengidentifikasi zona potensi reservoir hidrokarbon pada Formasi Talang Akar. Penelitian ini dilakukan dengan menggunakan beberapa data yaitu data log, Routine Core Analysis (RCA), data XRD, data mudlog, dan data biostratigrafi dengan pengolahan data yang dilakukan yaitu secara kualitatif dan secara kuantitatif. Berdasarkan pengolahan data secara kualitatif dapat diamati litologi dari seluruh sumur yaitu berupa batupasir dengan selingan serpih dan terdapat beberapa endapan tipis batubara. Penentuan litologi ini dapat dilihat dari pembacaan log dan dengan validasi data mudlog. Berdasarkan analisis kuantitatif atau petrofisika, hasil perhitungan parameter petrofisika pada sumur penelitian didapatkan rata-rata pada zona hidrokarbon dengan Volume Shale (Vshale): 0,195 s.d. 0,298 V/V, Porositas Efektif (PHIE): 19% s.d. 34%, Saturasi Air (Sw): 0,371 s.d. 0,616 V/V. Nilai cut off yang digunakan untuk menentukan ketebalan zona hidrokarbon (net pay) yaitu Vshale ≤ 0.4 V/V, PHIE ≥ 12%, dan Sw ≤ 0.7 V/V. Ketebalan zona hidrokarbon dari masing-masing sumur yaitu X1: 18,5 ft, X2: 13 ft, X3: 4,7 ft, X4: 63 ft, dan X5: 1,7 ft.

---

The Talang Akar Formation is currently the main hydrocarbon-producing reservoir, 75% of the hydrocarbon accumulation of the South Sumatra Basin is produced by the Talang Akar Formation. To maximize and find new reservoir zones that can be used as potential hydrocarbon accumulation zones, this research was conducted by determining or identifying potential hydrocarbon reservoir zones in the Talang Akar Formation. This research was conducted using several data, namely log data, Routine Core Analysis (RCA), XRD data, mudlog data, and biostratigraphic data with data processing carried out qualitatively and quantitatively. Based on qualitative data processing, it can be observed that the lithology of all wells is sandstone with shale interludes and there are several thin deposits of coal. This lithology determination can be seen from log readings and by validating mudlog data. Based on quantitative or petrophysical analysis, the results of the calculation of petrophysical parameters in the research wells obtained an average in the hydrocarbon zone with Volume Shale (Vshale): 0.195 to 0.298 V/V, Effective Porosity (PHIE): 19% to 34%, Water Saturation (Sw): 0.371 to 0.616 V/V. The cut off values used to determine the thickness of the hydrocarbon zone (net pay) are Vshale ≤ 0.4 V/V, PHIE ≥ 12%, and Sw ≤ 0.7 V/V. The hydrocarbon zone thickness of each well is X1: 18.5 ft, X2: 13 ft, X3: 4.7 ft, X4: 63 ft, and X5: 1.7 ft."

"Daerah Simisuh, Kabupaten Pasaman, Provinsi Sumatera Barat memiliki potensi sumber panasbumi yang dibuktikan dengan adanya manifestasi yang muncul di permukaan berupa hot spring dan batuan alterasi. Data yang didapat dari kegiatan pengukuran, diolah untuk dapat mengidentifikasi sistem panasbumi di daerah Simisuh dalam memetakan lapisan overburden, clay cap, reservoir, dan heat source. Metode geofisika yang digunakan pada penelitian ini adalah metode Audio-frequency Magnetotelluric (AMT) dan Magnetotelluric (MT) yang mampu memetakan komponen-komponen sistem panasbumi berdasarkan tahanan jenisnya. Hasil inversi 2-dimensi yang divisualisasikan secara 2-dimensi maupun 3-dimensi memperlihatkan batuan alterasi yang berperan sebagai clay cap berada di bagian barat laut dari daerah penelitian, sedangkan reservoir terdapat pada kedalaman sekitar 1 km. Berdasarkan hasil survei pengolahan data AMT dan MT yang didukung oleh data geologi, geokimia, gravitasi, dan magnetic, sistem panasbumi Simisuh merupakan sistem vulkanik-tektonik dengan suhu reservoir diperkirakan sekitar 150oC (moderate temperature system) dengan potensi listrik sekitar 36 MWe.

---

Simisuh area, Pasaman, West Sumatera Province has potency of geothermal resource which is proven by surface manifestation in the form of hot springs and altered rocks. Observed data were processed to identify the geothermal system in Simisuh area including mapping of overburden layer, clay cap, reservoir, and heat source.

Geophysical methods used for this investigation are Audio-frequency Magnetotelluric (AMT) and Magnetotelluric (MT) that can delineate components of the geothermal system based on resistivity distribution.

The result of 2 dimensional inversion which was visualized in 2 dimension or 3 dimension showed altered rocks as clay cap which is located at north-west direction of investigation area, and reservoir which is located 1 km beneath the surface.

Based on the result of AMT and MT data which were supported by geology, geochemistry, gravity and magnetic data, the Simusuh geothermal system was concluded as volcanic-tectonic system with reservoir temperatur around 150oC (moderate temparatur system), associate with 36 MWe."

"[ABSTRAKFPGA merupakan piranti yang bersifat dapat dikonfigurasi-ulang (reconfigurable). Dengan mengambil keuntungan dari paralel hardware, eksekusi FPGA dapat lebih cepat dari pemrosesan DSP(Digital Signal Processor). Disain dan Implementasi Pengenalan wajah menggunakan FPGA, untuk mengidentifikasi citra wajah yang diberikan dengan menggunakan Fitur utama dari wajah. Dalam tesis ini Algoritma Artificial Neural Network metode Back Propagation disajikan, untuk mendeteksi pandangan frontal wajah. Extraksi Penciri citra wajah di lakukan dengan (PCA) dan identifikasi menggunakan Back Propagation. Citra wajah diambil dari 100 At&T Database menghasilkan 90 % acceptance ratio.

---

ABSTRACTFPGA is a device that can be re-configured (reconfigurable). By taking advantage of parallel hardware, FPGA execution can be faster than processing DSP (Digital Signal Processor). Design and Implementation of face recognition using FPGA, to identify a given face image using the main features of the face. In this thesis Algorithm Artificial Neural Network Back Propagation method is presented, for detecting frontal view faces. Identifier face image extraction is done by (PCA) and identification using Back Propagation. 100 face images taken from At & T database generates 90% acceptance ratio.;FPGA is a device that can be re-configured (reconfigurable). By taking advantage of parallel hardware, FPGA execution can be faster than processing DSP (Digital Signal Processor). Design and Implementation of face recognition using FPGA, to identify a given face image using the main features of the face. In this thesis Algorithm Artificial Neural Network Back Propagation method is presented, for detecting frontal view faces. Identifier face image extraction is done by (PCA) and identification using Back Propagation. 100 face images taken from At & T database generates 90% acceptance ratio.;FPGA is a device that can be re-configured (reconfigurable). By taking advantage of parallel hardware, FPGA execution can be faster than processing DSP (Digital Signal Processor). Design and Implementation of face recognition using FPGA, to identify a given face image using the main features of the face. In this thesis Algorithm Artificial Neural Network Back Propagation method is presented, for detecting frontal view faces. Identifier face image extraction is done by (PCA) and identification using Back Propagation. 100 face images taken from At & T database generates 90% acceptance ratio., FPGA is a device that can be re-configured (reconfigurable). By taking advantage of parallel hardware, FPGA execution can be faster than processing DSP (Digital Signal Processor). Design and Implementation of face recognition using FPGA, to identify a given face image using the main features of the face. In this thesis Algorithm Artificial Neural Network Back Propagation method is presented, for detecting frontal view faces. Identifier face image extraction is done by (PCA) and identification using Back Propagation. 100 face images taken from At & T database generates 90% acceptance ratio.]"