Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Melalui metode inversi seismik yang digabungkan dengan simulasi geostatistik diperoleh suatu gambaran yang lebih rinci mengenai karakter reservoar pada lapangan "X", Cekungan Kutai dibandingkan dengan metode inversi seismik secara deterministik baik secara lataeral maupun vertikal. Proses inversi terlebih dahulu dilakukan kemudian dilanjutkan proses simulasi geostatistik untuk menghasilkan kemungkinan-kemungkinan terbaik model sebaran properti lapisan zona target disesuaikan dengan kondisi geologi lapangan dan mendekati batasanbatasan data yang dimiliki. Analisa variogram terhadap sebaran data lateral maupun horizontal memerlukan pengerjaan khusus terkait isotropik dan anisotropik. Untuk pendekatan geostatistik inversi pada lapangan "X" Cekungan Kutai diperoleh sebaran data impedansi akustik dengan resolusi vertikal yang lebih baik dibandingkan hasil dari inversi biasa, walaupun secara statistik tidak nampak perbedaan. Simulasi probabilitas sebaran batu pasir terhadap hasil geostatistik inversi diperoleh sebagai hasil terbaik dari beberapa kemungkinankemungkinan yang ada.

---

Seismic inversion methods was combined with geostatistical simulation to obtain a more detailed picture of the characteristic of the reservoir on the field "X", Kutai Basin compared with the seismic inversion methods deterministically both lateral and vertically. Inversion process first made and then continued with geostatistical simulation process to produce the best possibilities layer property distribution models tailored to the target zone of the geological conditions of the field and approached the limits of data held.

Variogram analysis of the lateral and horizontal distribution of the data requires special processing adjustment associated to isotropic and anisotropic. For geostatistical inversion approach on the field "X" Kutai Basin acoustic impedance data obtained distribution with better vertical resolution than the result of the usual inversion, although the difference was not statistically visible. Simulating the probability distribution of sandstone on the results of geostatistical inversion was obtained as the best result of several possibilities exist."

"Metode seismik merupakan suatu metode geofisika yang hingga saat ini merupakan metode dipercaya dapat memberikan gambaran bawah permukaan dari suatu lapangan. Seismik inversi adalah salah satu dari banyak metode yang digunakan untuk karakterisasi reservoar. Dengan menggunakan inversi seismik simultan mampu mendapatkan jawaban yang lebih pasti dengan cara menganalisa impedansi P, impedansi S dan densitas. Lapangan X, pada zona dangkal merupakan zona produksi yang cukup menjanjikan. Sehingga, pengembangan pada zona ini cukup gencar. Namun, beberapa kali prediksi reservoar meleset dikarenakan lapisan coal yang melimpah. Sebelum melakukan analisa inversi seismik simultan, perlu diketahui terlebih dahulu hubungan sifat fisik batuan (Zp, Zs, VpVs, lamda-rho dan mhu-rho) dengan properti batuannya (densitas dan porositas). Studi kelayakan dilakukan dengan cara melakukan cross plot parameter fisik batuan untuk dapat mendefinisikan litologi dan fluida yang ada. Selanjutnya well-seismic tie dilakukan untuk mendapatkan korelasi dan koherensi antara data dari log sumur dengan data seismik. Interpretasi horison, struktur dan pembuatan model frekuensi rendah dilakukan untuk memahami keadaan geologi dari daerah penelitian. Pada akhirnya, inversi seismik simultan dapat dilakukan dengan tepat. Hasil dari analisa inversi seismik simultan adalah kisaran nilai Zp, Zs dan Dn untuk mengkarakterisasi reservoar. Selain itu, analisa mengenai LMR (lamda-mhurho) juga dilakukan untuk mendapatkan hasil yang lebih baik. Sehingga, persebaran reservoar pada daerah penelitian dapat diketahui.

---

Seismic is one of the methods in geophysics that until now still reliable for sub-surface imaging and interpretation of a field. Seismic inversion is one of the methods to characterize the reservoir. Using simultaneous seismic inversion, analyzing the P-impedance, S-impedance and density can be more convenient and certain.

X Field, especially in the shallow zone is a promising production zone. Hence, development in this zone is very incentive. Unfortunately, miss prediction sometimes happens due to coal layer that abundant. Relationship between rock physic (Zp, Zs, Vp/Vs, lamda-rho and mhu-rho) and rock property (density and porosity) must be understood prior to simultaneous seismic inversion analysis. Feasibility study was conducted by cross plotting among some parameters to define the lithology and fluids.

Well-seismic tie was conducted to have a good correlation and coherency between well-log data and seismic data. Horizon, structural interpretation and low frequency model were performed to have geological understanding of research area. The result of series steps previously then analyzed to have a good quality data. Eventually, the simultaneous seismic inversion can be performed in a proper way.

Result of the simultaneous seismic inversion analysis is a value of Zp, Zs and Dn for reservoir characterization. Moreover, LMR (lamda-mhu-rho) analysis can be performed to give more preferable result. Eventually, the distribution of gas-sand reservoir can be understood."

"Karakterisasi reservoar pada Lapangan "X" telah dilakukan menggunakan inversi impedansi akustik dan geostatistik. Kedua teknik ini dapat menghasilkan peta persebaran reservoar yang didapatkan dari impedansi akustik hasil inversi dan porositas. Selain itu, peta persebaran reservoar dapat digunakan untuk melihat litologi batuan reservoar. Daerah penelitian terletak di Lapangan "X" pada Cekungan Sumatera Tengah, Provinsi Riau. Teknik inversi impedansi akustik yang digunakan adalah inversi model based, sedangkan teknik geostatistik yang digunakan adalah teknik cokriging. Hasil analisa terintegrasi dari kedua teknik menunjukkan bahwa daerah target mempunyai litologi batupasir ber-porous disekitar well A-1 dengan porositas tinggi pada nilai impedansi akustik 15.000-19592 ((ft/s)*(g/cc)) dan mempunyai litologi batupasir tight disekitar well A-12 dan well A-16 dengan porositas cukup rendah pada nilai impedansi akustik 15306-20204 ((ft/s)*(g/cc)) dan 15306-21429 ((ft/s)*(g/cc)).

---

ABSTRAKReservoir characterization in 'X' field has been carried out using acoustic impedance inversion and geostatistics. Both of these techniques can produce a map of the distribution reservoir that obtained from acoustic impedance inversion and porosity results. Beside that, a map of the distribution reservoir can be used to view the lithology of rocks. The research area is in "X" field at Central Sumatera Basin, Riau, Indonesia. The acoustic impedance inversion is performed by using "model based" inversion, while the cokriging technique had been used as part of geostatistic technique. The integrated analysis results from these methods show that the reservoir in research field has porous sandstones around the well A-1 with high porosity in acoustic impedance values 15000-19592 ((ft/s) *(g/cc)) and has tight sandstone around well A-12 and well A-16 with low porosity in acoustic impedance values 15306-20204 ((ft/s) *(g/cc)) and 15306-21429 ((ft/s)*(g/cc))."

"Metode inversi seismik deterministik merupakan salah satu metode yang digunakan dalam proses karakterisasi reservoar. Metode ini digunakan karena ia dapat menggambarkan kondisi bawah permukaan melalui nilai impedansi akustik yang dihasilkannya. Akan tetapi, nilai impedansi akustik yang dihasilkan oleh inversi seismik deterministik dinilai kurang representatif dalam proses karakterisasi reservoar karena dalam proses inversinya hanya dihasilkan satu realisasi saja. Oleh karena itu, dikembangkan metode inversi stokastik yang menggunakan konsep geostatistik. Di mana ia akan menghasilkan beberapa realisasi nilai impedansi akustik untuk meminimalisir ketidakpastian. Penelitian ini memanfaatkan metode inversi geostatistik untuk proses karakterisasi reservoar pada lapangan “X” di Laut Utara. Pada penelitian ini digunakan data seismik 3D post-stack migration dan dua sumur. Melalui penerapan inversi geostatistik di zona target pada lapangan “X” diketahui bahwa pada zona target, litologinya merupakan batu pasir dan shale yang posisinya berselingan dan tidak terlihat indikasi keberadaan fluida hidrokarbon.

---

Deterministic seismic inversion method is one of the methods used in the reservoir characterization process. This method is used because it can describe the subsurface conditions through acoustic impedance value. However, the value of acoustic impedance produced by deterministic seismic inversion is considered less representative in the reservoir characterization process because the inversion only produces one realization of acoustic impedance. Therefore, a stochastic inversion method was developed. The method used a geostatistical concept where it will result in several realizations of acoustic impedance values to minimize uncertainty. This study utilizes the geostatistical inversion method for the reservoir characterization process in the "X" field in the North Sea. In this study, 3D post-stack migration seismic data and two wells were used. Through the application of geostatistical inversion in the target zone on the "X" field, it is known that in the target zone, the lithology is sandstone and shale which are alternately positioned and there is no indication of the presence of hydrocarbon fluids."

"Data seismik 2D post ? stack pada lapangan Phy memiliki kecenderungan anomali indikator hidrokarbon bright spot pada interval waktu 1265 hingga 1365 ms. Inversi geostatistik dilakukan dengan tujuan mendapatkan penampang impedansi akustik yang lebih detail secara vertikal daripada inversi deterministik dan proporsi pay sand yang mengacu pada data seismik maupun sumur. Inversi geostatistik pada mulanya membutuhkan hasil inversi deterministik seperti sparse - spike terkonstrain atau inversi simultan yang berusaha menghasilkan penampang impedansi akustik yang paling tinggi rasio sinyal terhadap noisenya. Pada inversi geostatistik, masukan yang diperlukan yaitu penampang impedansi akustik yang digunakan untuk menjadi informasi lateral dan data sumur yang digunakan sebagai informasi vertikal. Penampang impedansi akustik akan menghasilkan model konvolusi seismik yang terkontrol oleh variogram lateral, data sumur menghasilkan klasifikasi litologi menggunakan analisis crossplot, histogram, dan probability density function. Simulasi geostatistik kemudian dilakukan pada saat melakukan perhitungan estimasi proporsi impedansi akustik dan pay sand di interval 1265 ? 1365 ms menggunakan teorema Bayesian untuk memperoleh probabilitas masing - masing proporsi dan simulasi Markov Chain Monte Carlo untuk menghasilkan model reservoir yang integrasi modelnya akan konvergen ke satu nilai distribusi yang paling representatif dengan data seismik yang dimiliki. Hasil inversi geostatistik menunjukkan hasil inversi yang lebih tajam dengan harga impedansi akustik (5 - 5.4e+06) kg/m3m/s dan proporsi pay sand yang terlihat sebagai warna coklat dalam penampang pay sand.

---

Seismic data 2D post ? stack of Phy field has tendency of direct hydrocarbon indicator of bright spot anomaly on time interval 1265 to 1365 ms. Geo-statistical inversion is performed with objectives to obtain acoustic impedance section with more detail information vertically better than deterministic inversion and to get pay sand proportion that respect seismic and well log data. Firstly, geostatistical inversion needs the product of deterministic inversion such as sparse - spike inversion which try to produce acoustic impedance section with high signal to noise ratio. On geostatistical inversion, acoustic impedance section is used as lateral information and well log data is used as vertical information. Acoustic impedance section will produce seismic convolution model that controlled by lateral variogram, well log data will produce lithological classification using cross plot analysis, histogram, and probability density function.

Geostatistical simulation is then conducted when calculating proportion estimation of acoustic impedance and pay sand on time interval 1265 ? 1365 ms using Bayesian theorem to get each proportion probability and Markov Chain Monte Carlo simulation to build reservoir models that will be integrated until they converges into one value of representative target distribution in seismic data. Geostatistical inversion result shows more detail inversion result with AI value of (5 - 5.4e+06) kg/m3m/s and pay sand proportion that is shown as brown coloured section on pay sand section."

"Skripsi ini membahas tentang metode vertical seismic profiling (VSP) dan aplikasinya dalam karakterisasi reservoar. VSP merupakan pengukuran seismik yang dilakukan dengan menempatkan receiver di lubang bor. Karakter reservoar yang akan diteliti yaitu batu pasir pada lapangan Sejati, yang merupakan salah satu lapangan minyak dan gas VICO Indonesia yang terletak di Cekungan Kutai, Kalimantan Timur. Data yang tersedia dalam penelitian ini yaitu data VSP (near & far offset) dan well log dari satu sumur eksplorasi. Karakterisasi reservoar berdasarkan metode inversi data VSP. Langkah-langkah pengerjaan yaitu crossplot, correlation, picking horizon, initial model, inversion analysis (QC), dan final inversion. Dari hasil inversi memperlihatkan adanya sebaran impedansi rendah pada zona target. Karena besarnya tuning thickness maka perlu dilakukan studi lebih lanjut untuk memastikan apakah impedansi rendah tersebut mengindikasikan lapisan sand atau bukan.

---

This study are about vertical seismic profiling (VSP) and it?s application for reservoir characterization. VSP is an seismic measurement which is put some receivers in borehole. The character of reservoir will be studied is sandstone in Sejati field, which is one of VICO?s oil and gas fields at Kutai Basin, East Kalimantan. The data avalaible of this study are VSP (near & far offset) and well log from one exploration well. Reservoir characterization based on VSP inversion method. The sequence step of this study are crossplot, correlation, picking horizon, initial model, inversion analysis (QC), and final inversion. The inversion result show low impedance at target zone. Because tuning thickness is very high, so it is needed detailed study for identifying sand distribution at target zone."

"Lapangan ‘B’ merupakan lapangan prospek hidrokarbon yang berlokasi di offshorecekungan Kutai, Kalimantan Timur. Untuk mengetahui karakterisasi reservoir lapangan‘B’, dilakukan pemodelan porositas dan saturasi air menggunakan inversi AI, multiatributseismik dan probabilistic neural network. Penelitian ini menggunakan data seismik 3DPSTM dan data sumur (AND-1, AND-2, AND-3 dan AND-4). Pada data seismik dan datasumur dilakukan inversi AI untuk mengetahui sifat litologi area penelitian. Kemudian,hasil AI ditransformasikan untuk mendapatkan model porositas. Metode multiatributseismik menggunakan beberapa atribut untuk memprediksi model porositas dan saturasiair. Setelah itu, diaplikasikan sifat non-linear dari probabilistic neural network sehinggamenghasilkan model porositas dan saturasi air hasil probabilistic neural network (PNN).Model porositas dan saturasi air transformasi AI, multiatribut seismik dan PNN divalidasidengan nilai porositas dan saturasi air data sumur untuk mengetahui apakah modelporositas dan saturasi air tersebut merepresentatifkan nilai data sumur. Validasi dilakukanpada sumur AND-1 dan AND-2. Nilai porositas dan saturasi air data sumur untuk AND-1 adalah 25.3 – 35.9% dan 45 – 60%, dan nilai porositas dan saturasi air AND-2 adalah11 – 35% dan 15 – 82%. Nilai porositas AND-1 hasil transformasi AI sekitar 16 – 67%,multiatribut seismik sekitar 11.5 – 27% dan PNN sekitar 11.5 – 27%. Nilai saturasi airAND-1 hasil multiatribut seismik sekitar 4 – 63% dan PNN sekitar 18 – 63%. Nilaiporositas AND-2 hasil transformasi AI sekitar 52 – 72%, multiatribut seismik sekitar 11– 21.5% dan PNN sekitar 11 – 21.5%. Nilai saturasi air AND-2 hasil multiatribut seismiksekitar 63 – 85% dan PNN sekitar 63 – 85%. Kemudian, metode multiatribut seismik danPNN didapatkan nilai korelasi antara parameter target dengan parameter prediksi. Modelporositas multiatribut seismik memiliki korelasi 0.840836 dan PNN memiliki korelasi0.936868. Model saturasi air multiatribut seismik memiliki korelasi 0.915254 dan PNNmemiliki korelasi 0.994566. Model porositas transformasi AI memiliki rentang yanglebih tinggi dibandingkan dengan data sumur. Model porositas dan saturasi air metodePNN memiliki rentang nilai yang cukup dekat dengan data sumur dan memiliki korelasiyang lebih tinggi dibandingkan dengan metode multiatribut seismik. Oleh sebab itu,model porositas dan saturasi air metode PNN merupakan model prediksi terbaik.Berdasarkan model PNN, reservoir zona target lapangan ‘B’ memiliki nilai impedansiakustik 25384 – 26133 ((ft/s)*(g/cc)), porositas sekitar 15 – 27% dan nilai saturasi airsekitar 11 – 63%.

---

The 'B' field is a hydrocarbon prospect field located in the offshore Kutai Basin, East

Kalimantan. To determine the characterization of the ‘B’ field reservoir, porosity and

water saturation modeling was carried out using AI inversion, seismic multiattribute and

probabilistic neural network. This study uses 3D PSTM seismic data and wells data

(AND-1, AND-2, AND-3 and AND-4). In seismic data and wells data, AI inversion was

carried out to determine the lithological characteristics of the research area. Then, the AI

results were transformed to obtain a porosity model. The seismic multiattribute method

uses several attributes to predict the porosity and water saturation model. After that, the

non-linear properties of the probabilistic neural network were applied to produce the

porosity and water saturation model of the probabilistic neural network (PNN). The

porosity and water saturation model of AI transformation, seismic multiattribute and PNN

were validated with the porosity and water saturation values of the wells data to determine

whether the porosity and water saturation models represent the wells data values.

Validation was carried out on AND-1 and AND-2 wells. The porosity and water

saturation value of the well data for AND-1 around 25.3 - 35.9% and 45 - 60%, and the

porosity and water saturation value of AND-2 around 11 - 35% and 15 - 82%. The

porosity value of AND-1 as a result of AI transformation is around 16 - 67%, the seismic

multiattribute about 11.5 - 27% and the PNN about 11.5 - 27%. The water saturation value

of AND-1 resulted from seismic multiattribute around 4 - 63% and PNN around 18 - 63%.

The porosity value of AND-2 transformed by AI around 52 - 72%, the seismic

multiattribute around 11 - 21.5% and the PNN around 11 - 21.5%. The water saturation

value of AND-2 result from the seismic multiattribute around 63 - 85% and PNN around

63 - 85%. Then, the multiattribute seismic and PNN methods obtained the correlation

value between the target parameter and the predicted parameter. The seismic

multiattribute porosity model has a correlation of 0.840836 and PNN has a correlation of

0.936868. The multiattribute seismic water saturation model has a correlation of 0.915254

and PNN has a correlation of 0.994566. The AI transformation porosity model has a

higher range than the wells data. The PNN method of porosity and water saturation model

has a fairly close range of values to wells data and has a higher correlation than the

multiattribute seismic method. Therefore, the porosity and water saturation model of the

PNN method is the best prediction model. Based on the PNN model, the field target zone

reservoir 'B' has an acoustic impedance value about 25384 – 26133 ((ft/s) * (g/cc)), a

porosity of 15 - 27% and a water saturation of 11 - 63%."

"Lapangan Eka terletak di Cekungan Sumatra Tengah, dengan reservoar berupa batuan sedimen tersier utama yang memproduksi hidrokarbon. Reservoar lapisan tipis ini berada Formasi Bekasap dan dibagi menjadi 3 zona reservoar utama Bekasap A, B, dan C. Karakterisasi reservoir dilakukan untuk mendelineasi distribusi reservoir dalam Formasi Bekasap dengan menggunakan inversi seismik, Inversi Deterministik DI , dan Inversi Geostatistik GI. GI adalah metode simulasi yang menggunakan data seismik, hasil DI, dan data log sumur. GI dapat memisahkan reservoir yang tebal menjadi beberapa lapisan tipis yang ketebalan sebenarnya di bawah ketebalan tuning. Analisis cross plot menunjukkan Impedansi Akustik AI tidak dapat membedakan litologi antara pasir dan serpih dalam Formasi Bekasap. Namun, AI cukup baik dalam memisahkan pasir dan serpih pada Bekasap A dan Bekasap B. Lithologi pasir memiliki nilai impedansi akustik yang berkisar antara 18213 - 25043 gr / cm3 ft / s. Pasir berpori reservoir memiliki parameter cutoff tambahan yang porositasnya total, berkisar antara 0.2649 - 0.4136. Hasil DI mencitrakan hasil blocky pada distribusi batu pasir. Keterbatasan inversi deterministik dalam resolusi vertikal membuatnya sulit untuk membedakan reservoar berlapis tipis dan mengasumsikan lapisan tersebut sebagai satuan tubuh pasir yang tebal. DI juga tidak bisa menyelesaikan masalah non-keunikan. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk menggambarkan distribusi reservoir dengan resolusi lebih tinggi. GI diterapkan pada alur kerja inversi. Hasil GI dapat mencitrakan distribusi reservoar berlapis tipis yang DI tidak dapat selesaikan.

---

Eka field is located in Central Sumatra Basin, the largest principal Indonesia tertiary sediment basin producing hydrocarbon. Having great potential to produce hydrocarbon, Bekasap Formation were divided into 3 reservoir zones Bekasap A, B, and C. Reservoir characterization was conducted to delineate the distribution of reservoir within Bekasap Formation by generating seismic inversions, Deterministic Inversion DI, and Geostatistic Inversion GI . GI is a simulation method honoring seismic data, DI result, and well log data. The GI can separate the blocky layers of the reservoir into several thin layers which thicknesses are below the tuning thickness.

Cross plot analysis showed the Acoustic Impedance AI cannot distinguish lithology between sand and shale in Bekasap Formation. However, AI is was quite good in separating sand and shale on Bekasap A and Bekasap B. The sand lithology has the value of acoustic impedance ranges from 18213 ndash 25043 gr cm3 ft s. The porous sand reservoir has additional parameter cut off which is porosity total, ranging from 0.2649 ndash 0.4136.

DI result shows the blocky event on sand distribution. The limitation of deterministic inversion in vertical resolution makes it hard to differentiate the thin bed layers of reservoir which assumes the layers as one thick body sand. DI cannot resolve the non uniqueness matter. The aim of this research is to delineate the distribution of the reservoir with higher resolution. GI is applied to the inversion workflow. GI results in high definition imaging that can highlight the distribution of the thin bed reservoirs which DI cannot."

"Studi pengembangan studi tentang reservoar hidrokarbon merupakan suatu kajian untuk mengetahui karakteristik reservoar, yang nantinya dapat digunakan untuk beberapa hal, salah satunya untuk memperhitungkan cadangan hidrokarbon dari suatu area penghasil migas. Berdasar pada informasi yang didapat, baik data geologi setempat, data survey seismik, data sumur pemboran, dan beberapa parameter lainnya yang kemudian dapat menjadi satu kesatuan untuk mengetahui karakteristik dari suatu reservoar. Pada studi telah dilakukan pemodelan litofasies yang di konstrain dengan hasil inversi impedansi akustik pada lapangan "X" Cekungan Kutai. Hasil analisis sensitivitas menunjukan batupasir memiliki nilai impedansi akustik 4500-6500 (m/s)*(g/cc). Pemodelan litofasies dilakukan dengan memasukan hasil inversi impedansi akustik didapatkan hasil persebaran batupasir pada arah barat-timur dari area penelitian.

---

Development study of hydrocarbon reservoar is study to understand the characteristic of reservoar, that will be used for several purposes. One of the aspects is to calculate the hydrocarbon reserve from oil and gas field. By Integrations among information from geological data, seismic survey, wellbore data and other parameter we can get the characteristic from reservoar.

Lithofacies modeling constrained by seismic inversion has been done on "X" field, Kutai Basin. Sensitivity analysis shows that sandstone has acoustic impedance value 4500-6500 (m/s)*(g/cc). Lithofacies modeling constrained by seismic inversion shows sandstone distribution to the west-east."

"Lapangan X merupakan lapangan pengembangan yang berada di Cekungan Kutai. Cekungan Kutai merupakan salah satu cekungan terluas dan terdalam di Indonesia yang terletak di pantai timur Kalimantan. Oleh karena itu, dilakukanlah penelitian untuk mengkarakterisasi reservoir pada Cekungan Kutai. Salah satu metode yang digunakan adalah seismik inversi impedansi akustik. Metode seismik inversi impedansi akustik lebih efektif digunakan daripada metode seismik konvensional karena dapat menunjukan interpretasi struktur, stratigrafi, litologi dan distribusi fluida dengan resolusi yang lebih baik dan akurat. Berdasarkan analisis kualitatif data sumur dan crossplot, litologi yang mengisi lokasi penelitian adalah batupasir dan shale. Pada penelitian ini, pemodelan inversi impedansi akustik menggunakan tiga metode, yaitu model based, bandlimited, dan linear programming sparse spike. Berdasarkan hasil penelitian pada Lapangan X, didapatkan estimasi nilai impedansi akustik batupasir yaitu berkisar 27000-29.500 (m/s)(g/cc) dan shale <24000(m/s)(g/cc).

---

Field X is a development field located in the Kutai Basin. The Kutai Basin is one of the largest and deepest basins in Indonesia, located on the east coast of Kalimantan. Therefore, research is conducted to characterize reservoirs in the Kutai Basin. One of the methods used is acoustic impedance seismic inversion. Acoustic impedance seismic inversion method is more effective than conventional seismic methods because it can show better resolution and more accurate interpretation of structure, stratigraphy, lithology, and fluid distribution. Based on qualitative analysis of well data and crossplot, the lithology of Kutai Basin is sandstone and , shale. In this study, acoustic impedance inversion modelling uses three methods which are model based, bandlimited, and linear programming sparse spike. Based on the research results in Field X, the estimated carbonate acoustic impedance values are around 27000-29.500 (m/s)(g/cc) and shale <24000(m/s)(g/cc)."