Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

Hasil Pencarian

Ditemukan 154108 dokumen yang sesuai dengan query
cover
Panji Satrio Hutomo
"Prediksi nilai Pore Pressure ini dilakukan dengan menggunakan metode Eaton dengan input data berupa data sonikdan data densitas. Dengan adanya data pendukung seperti leak-off test LOT dan repeat formation test RFT maka nilai prediksi ini dapat mendekati nilai tekanan aktualnya. Penelitian ini dilakukan dengan menggunakan sumur sebagai kalibrasi data, serta menggunakan neural network sebagai metode prediksinya. Nilai Pore Pressure ini mengestimasi dua jenis batuan yaitu shale dan karbonat. Karena perbedaan litologi, maka digunakan nilai konstanta empiris yang berbeda untuk setiap litologi. Nilai estimasi ini kemudian dikalibrasi dengan data RFT dan data berat jenis lumpur. Penentuan fracture pressure tekanan rekahan dilakukan dengan menggunakan data LOT dimana datanya diperoleh berdasarkan jumlah tekanan saat terjadi kebocoran pada suatu batuan. Setelah semua nilai tersebut diperoleh, maka dihasilkan nilai estimasi yang kemudian diprediksi dengan titik lain menggunakan parameter kecepatan seismik, frekuensi seismik, acoustic impedance, dan simultaneous impedance. Prediksi tersebut dilakukan dengan menggunakan data sumur sebagai data sampel. Hasil yang diperoleh menunjukan nilai error dengan menggunakan sumur relatif lebih mendekati data aktualnya. Menggunakan nilai korelasi tersebut, maka diperoleh permodelan yang kemudian dapat dimanfaatkan sebagai penentuan area pengeboran.

Determination of drilling area is very important because it related to safety in oil and gas industry. Determination of pore pressure value can minimize the drilling hazard. Eaton method used in pore pressure prediction with sonic and density as a parameter. With leak off test LOT and repeat formation test RFT as a support data, pore pressure prediction can be more accurate. This research using well log as a parameter input and calibrator, using a neural network as a prediction method. The reservoir of the field is carbonate reef with shale above the reservoir. Because of the difference of the lithology, then we use two different empirical value in every lithology. The pore pressure prediction calibrate with RFT and mud weight data and the fracture gradient that calibrate with LOT data. Value of the pore pressure prediction then correlates with the other seismic, frequency, acoustic impedance, and simultaneous impedance attribute. The correlation is using a neural network, and the result of the prediction show good correlation with pore pressure prediction on well log data. As it shows a good correlation, so it can use as a determining factor of drilling location on field ldquo X rdquo "
Depok: Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Indonesia, 2018
S-Pdf
UI - Skripsi Membership  Universitas Indonesia Library
cover
David Andrian
"Saat ini industri minyak dan gas fokus dalam produksi dan pengembangan di mana sumur pengeboran sering dilakukan. Salah satu di antara banyak aspek yang perlu dipertimbangkan untuk keselamatan pengeboran adalah prediksi tekanan pori. Ada begitu banyak metode yang digunakan dalam prediksi tekanan pori termasuk JN pembelajaran mesin tetapi tidak ada yang pernah melakukan ini dengan ANFIS yang merupakan kombinasi JN dan pembelajaran mesin FIS dan penelitian ini ingin menggunakan ANFIS untuk membuat distribusi tekanan pori dalam data seismik 2D dengan 70% akurasi. Penelitian ini menggunakan data seismik pre-stack dan post-stack dengan pengukuran sumurand RFT. Penelitian ini menggunakan Eaton yang digunakan-Azadpour dan Metode Eaton untuk memprediksi tekanan pori karena metode ini dianggap baik dalam prediksi tekanan pori karena korelasinya dalam apa yang terjadi selama pengeboran. Model-model ini kemudian didistribusikan dengan ANFIS untuk menemukan korelasinya dengan impedans P, impedans S dan log densitas sehingga kita dapat menemukan distribusinya dalam data seismik 2D. Hasilnya adalah distribusi tekanan pori tetapi masih perlu penelitian lain untuk memberikan informasi mengenai keselamatan pengeboran

At present the oil and gas industry is focused on production and development where drilling wells are often carried out. One of the many aspects that needs to be considered for drilling safety is the prediction of pore pressure. There are so many methods used in pore pressure prediction including JN machine learning but no one has ever done this with ANFIS which is a combination of JN and FIS machine learning and this study wants to use ANFIS to make pore pressure distribution in 2D seismic data with 70% accuracy . This study uses pre-stack and post-stack seismic data with well measurements and RFT. This study uses the Eaton-used Azadpour and Eaton Method to predict pore pressures because this method is considered good in predicting pore pressures due to its correlation in what happens during drilling. These models are then distributed with ANFIS to find correlations with P impedance, S impedance and density log so that we can find their distribution in 2D seismic data. The result is pore pressure distribution but more research is needed to provide information on drilling safety.
"
Depok: Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Indonesia, 2019
S-pdf
UI - Skripsi Membership  Universitas Indonesia Library
cover
Irwan
"Prediksi tekanan pori sebelum melakukan proses pengeboran menjadi hal yang sangat penting karena dapat merepresentasikan pemetaan migrasi hidrokarbon, serta analisa konfigurasi tutupan dan geometri cekungan. Disisi lain penentuan tekanan pori dapat membantu dalam pembuatan desain program casing dan lumpur. Penelitian ini dilakukan pada lapangan X, Cekungan Kutai Kalimantan Timur dimana secara regional cekungan ini tersusun atas endapan- endapan sedimen yang berumur tersier yang memperlihatkan endapan-endapan fase trangresi dan regresi laut. Prediksi tekanan pori pada penelitian ini menggunakan metode yang dikembangkan oleh Eaton, metode ini membutuhkan data pengukuran geofisika seperti data kecepatan seismik dan data log sumur.
Prediksi tekanan pori diturunkan dari kecepatan seismik 3D yang diperoleh dari hasil pemodelan kecepatan dengan menggunakan metode Impedansi akustik Inversion, dimana metode tersebut mampu untuk memprediksi kecepatan lebih akurat untuk menetukan karakteristik litologi dan daerah yang berstruktur komplek. Proses yang dilakukan pada penelitian ini dimulai dengan menentukan parameter-parameter perhitungan dengan Metode Eaton pada 5 sumur dengan data kecepatan sonic dan seismic, selanjutnya melakukan perhitungan nilai overburden, Tekanan Hidrostatik, Normal Compaction trend NCT dan Model distribusi prediksi tekanan pori. Dari hasil prediksi tekanan pori dapat memperlihatkan penyebaran/ distribusi zona overpressure pada lapangan X yang dilalui oleh 5 sumur, penyebaran ini menjadi penting untuk membantu dalam program untuk menentukan pengeboran sumur di area tersebut.

Pore Pressure prediction prior to drilling is paramount importance as it can represent of mapping hydrocarbon migration, as well as to analyse of trap and basin geometric configurations. Side of is other pore pressure determination can be assist in design of casing and mud program. This research was conducted in X field , Kutai basin, East Kalimantan, where is by regional this basin is composed of tertiary deposits which to show sedimentary deposits of marine tracres and regressions. The pore pressure prediction in this study using developed methods by Eaton, this method requires geophysical measurement data such as seismic velocity data and well log data.
The pore pressure prediction is derived from the 3D seismic velocity obtained from the velocity modeling results using the Inversion acoustic impedance method, where the method is able to predict more accurate velocities to determine lithologic characteristics and complex structured regions. The process performed in this study begins by determining the calculation parameters with the Eaton Method on 5 wells with sonic and seismic velocity data, then performing overburden value calculation, Hydrostatic Pressure, Normal Compaction Trend NCT and Pore pressure prediction distribution model. From the predicted pore pressures can show the distribution of overpressure zones in the X field through which 5 wells, this distribution is important to assist in the program to determine drilling wells in the area.
"
Depok: Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Indonesia, 2017
T47916
UI - Tesis Membership  Universitas Indonesia Library
cover
Hendri Yanto
"Penelitian ini dilakukan pada lapangan X yang terletak di laut dalam cekungan Selat Makasar, dimana dari regional geologi cekungan ini memiliki lapisan serpih yang tebal pada umur Eosin dan Awal-Oligosen. Lapisan serpih ini mempunyai kontribusi yang besar dalam pembentukan zona overpressure. Prediksi tekanan pori pada penelitian ini dilakukan dengan memakai metode yang dikembangkan oleh Eaton, metoda ini membutuhkan data pengukuran geofisika seperti data kecepatan seismik dan data sonik. Proses yang dilakukan dalam penelitian ini dimulai dengan menentukan parameter-parameter perhitungan pada sumur kalibarasi (sumur A) seperti koefisien Eaton (N), shear factor (K). Dan koefisien A,B pada persamaan Garner. Langkah selanjutnya melakukan perhitungan overburden, fracture pressure gradien dan perhitungan pori pada data 1 dimensi, 2 dimensi, dan 3 dimensi.
Hasil dari prediksi tekanan pori pada data yang dipakai memiliki kesesuaian dengan data hasil pengeboran sumur B dan ditemukan adanya zona overpressure yang memiliki rentang nilai antara 9-11.5 ppg di bagian selatan dari area penelitian. Hasil ini didukung dengan nilai laju sedimentasi pada wilayah penelitian yang mencapai 0.11m per 1000 tahun dimana kecepatan sedimentasi tersebut cukup untuk menjadi penyebab terjadinya overpressure. Hal ini menunjukan bahwa analisa kecepatan yang dilakukan dapat dipercaya ketelitiannya serta pemakaian metode Eaton tepat untuk area serta data yang digunakan. "
Depok: Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Indonesia, 2011
T24912
UI - Tesis Open  Universitas Indonesia Library
cover
Az Zahra
"Penelitian mengenai tekanan pori dilakukan pada Formasi Talang Akar dan Baturaja, Sub-Cekungan Jambi, Cekungan Sumatera Selatan. Cakupan penelitian berfokuskan pada wilayah yang mengalami overpressure atau tekanan pori melebihi normal. Analisis mengenai tekanan pori dilakukan sebagai upaya mengoptimalkan proses pengeboran di wilayah yang akan dilakukan pengembangan sumur. Pengolahan data terbagi menjadi dua, yaitu pengolahan tekanan pori pada data sumur dan penyebarannya menggunakan data seismik. Dalam melakukan estimasi nilai tekanan pori pada sumur, digunakan metode dasar tekanan pori, yaitu metode Eaton. Selanjutnya, dilakukan penyebaran tekanan pori pada data seismik menggunakan neural network dengan data masukan berupa kecepatan gelombang P dan inversi impedansi elastik. Penggunaan data tersebut dipilih karena cukup efektif dalam melakukan estimasi persebaran tekanan pori yang dikontrol oleh keberadaan litologi dan fluida. Selain itu, dilakukan pemodelan substitusi fluida guna menguatkan analisis persebaran gas pasiran.
Dari pengolahan data didapatkan bahwa terdapat zona overpressure di Formasi Talang Akar dengan kedalaman 6030.184 ft - 6368.5 ft. Sedangkan pada Formasi Batu Raja tidak terlihat anomali tekanan pori yang signifikan. Keberadaan fluida hidrokarbon berupa gas pasiran di antara litologi shale dan keberadaan struktur patahan diduga menjadi penyebab terjadinya anomali berupa overpressure.

Research on pore pressure was carried out in the Talang Akar and the Batu raja Formation, Jambi Sub-Basin, South Sumatra Basin. The scope of research focuses on areas that experience overpressure or the pore pressure exceeds normal. Analysis of pore pressure is carried out as an effort to optimize the drilling process in areas where well development will be carried out. The data processing is divided into two, namely the processing of pore pressure in the well data and its distribution using seismic data. In estimating the value of pore pressure in drilling wells, the basic method for calculating pore pressure is used, namely the Eaton method. Next, the distribution of pore pressure estimates on seismic data is carried out using a neural network with input data in the form of P wave velocity and elastic impedance inversion. The use of input data was chosen because it is quite effective in estimating the pore pressure distribution which is controlled by the presence of lithology and fluids. In addition, fluid substitution modeling was carried out to strengthen the analysis of the distribution of sandy gas.
From the data processing carried out, it was found that there are zones overpressure in the Talang Akar Formation with a depth of 6030.184 ft to 6368.5 ft. Whereas in the Batu Raja Formation there is no significant pore pressure anomaly. The presence of hydrocarbon fluids in the form of sandy gas between lithology shale and the existence of a fault structure is thought to be the cause of the anomaly in the form of overpressure.
"
Depok: Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Indonesia, 2023
S-pdf
UI - Skripsi Membership  Universitas Indonesia Library
cover
Sinaga, Taufik Mawardi
"Reservoir karbonat diperkirakan mengandung hampir 60% dari total cadangan hidrokarbon dunia dan diperkirakan memiliki 50% dari total produksi hidrokarbon. Hidrokarbon umumnya terdapat pada batuan berpori. Porositas batuan karbonat umumnya memiliki heterogenitas yang tinggi, kompleksitas, dan random. Salah satu metode yang efektif untuk mengatasi heterogenitas adalah metode neural network. Sehingga penelitian ini bertujuan untuk menetukan distribusi porositas dengan neural network pada batuan karbonat dengan menggunakan 2 data sumur dan data seismik 2D post stack time migration (PSTM) pada lapangan T. Seismik atribut yang digunakan sebagai input proses probabilistic neural network berupa data seismik dan hasil inversi serta log yang akan diprediksi penyebarannya. Digunakan step wise regression dan validation error untuk menentukan atribut terbaik yang akan digunakan.
Hasil prediksi nilai porositas menggunkan probabilistic neural network dengan input atribut terbaik yang telah terpilih menghasilkan korelasi yang lebih baik 0.81 dengan error 0.03 dibanding dengan metode multiatribut yang menggunakan persamaan linier yaitu 0.66 dengan error 0.04 dan hasil model log prediksi mendekati log aktual. Hasil distribusi porositas dapat dianilisis bahwa nilai porositas pada sumur C1 memiliki nilai porositas efektif yang rendah dibandingkan dengan sumur C4.

Reservoir carbonate mostly contains 60% of total hydrocarbon preserves in the world, and it is predicted about 50% which is produced hydrocarbon. Commonly, hydrocarbon is found in the rock pores. The porosity of carbonate, generally, has high heterogeneity, complexity, and random. One of effective methods to solve the problem is neural network. The aim of this study is to determine the distribution of porosity using neural network for carbonate in T field. Seismic attribute is used as input in neural network process which is seismic data, inversion result, and well log. Step wise regression and validation error are used to determine the best attributes that will be used to.
The prediction result of porosity using probabilistic neural network with the best attribute has better correlation than using multi attributes for linier method. The correlation and error value using neural network are 0.08% and 0.03%, while the value of correlation and error using multi attribute for linier method are 0.06% and 0.04%, respectively. The predicted log model is approaching the actual log. The result of porosity distribution shows that the porosity value of well C1 has lower effective porosity than well C4.
"
Depok: Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Indonesia, 2019
T53081
UI - Tesis Membership  Universitas Indonesia Library
cover
Bintang Aditiya
"Cekungan Jawa Timur merupakan salah satu cekungan tertua dengan tekanan pori tinggi di Indonesia. Penelitian dilakukan berfokus pada wilayah yang mengandung keberadaan hidrokarbon dengan kondisi tekanan tinggi (overpressure). Analisis pencarian zona hidrokarbon dilakukan menggunakan data sumur. Pengembangan eksplorasi untuk mencari cadangan minyak baru perlu dilakukan analisis tekanan pori agar proses pengeboran dapat dilakukan dengan optimum dan dapat mencegah dari kecelakaan kerja. Proses pengolahan pada penelitian ini dibagi menjadi dua, yaitu pengolahan terhadap data sumur yang digunakan untuk menentukan zona hidrokarbon dan besar tekanan pori pada area penelitian. Dalam mengolah data sumur, akan digunakan crossplot log untuk menentukan zona hidrokarbon dan menggunakan metode Eaton untuk mendapatkan estimasi tekanan pori. Selanjutnya adalah pengolahan data seismik yang akan digunakan dalam melakukan persebaran estimasi tekanan pori pada area penelitian. Pengolahan data seismik, akan dilakukan proses inversi untuk mendapatkan pemodelan kecepatan dan densitas serta inversi impedansi. Persebaran tekanan pori pada data sumur dilakukan dengan menggunakan neural network dengan masukkan data yang didapat dari hasil pengolahan data sumur dan data seismik. Berdasarkan pengolahan data yang telah dilakukan, didapatkan hasil bahwa Cekungan Jawa Timur memiliki tekanan tinggi dengan nilai tekanan pori melebihi tekanan hidrostatik. Zona overpressure ditemukan pada formasi Kujung I yaitu pada kedalaman 3725-3902 kaki dengan nilai tekanan pori 2334-2421 psi dan formasi Kujung II pada kedalaman 3975-4120 kaki dengan nilai tekanan pori sebesar 2592-2686 psi. Tekanan pori tinggi diduga karena hidrokarbon yang telah mencapai tingkat kematangan.

The East Java Basin is one of the oldest basins with high pore pressure in Indonesia. The research focuses on areas containing hydrocarbon presence with high-pressure conditions (overpressure). Analysis for hydrocarbon zones is conducted using well data. Exploration development to find new oil reserves requires an analysis of pore pressure to optimize drilling processes and prevent workplace accidents. The processing in this study is divided into two parts: processing well data used to determine hydrocarbon zones and the magnitude of pore pressure in the research area. When processing well data, a log crossplot will be used to identify hydrocarbon zones, and the Eaton method will be employed to estimate pore pressure. Subsequently, seismic data processing will be used to map the distribution of estimated pore pressure in the research area. Seismic data processing will involve inversion processes to obtain velocity and density modeling, as well as impedance inversion. Pore pressure distribution in well data will be conducted using a neural network, inputting data obtained from processing both well and seismic data. Based on the processed data, it was found that the East Java Basin has high pressure with pore pressure values exceeding hydrostatic pressure. Overpressure zones were identified in the Kujung I formation at depths of 3725-3902 feet with pore pressure values of 2334-2421 psi and in the Kujung II formation at depths of 3975-4120 feet with pore pressure values of 2592-2686 psi. The high pore pressure is suspected to be due to hydrocarbons reaching maturity levels."
Depok: Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Indonesia, 2023
S-pdf
UI - Skripsi Membership  Universitas Indonesia Library
cover
Dita Aulia Shabrina
"Tekanan abnormal sering terjadi dalam pemboran sumur eksplorasi, jika tidak diprediksi dengan baik maka dapat menyebabkan bencana seperti kick dan blow out. Identifikasi tekanan pori penting dalam industri untuk perencanaan dan pengembangan pengeboran selanjutnya. Penelitian ini berfokus pada analisis tekanan pori dengan zona berpotensi overpressure dan pembagian zona potensi drilling hazard. Pengolahan ini dibagi menjadi dua, yaitu pengolahan tekanan pori pada sumur dan penyebarannya menggunakan data seismik. Metode Eaton merupakan metode dasar tekanan pori yang dapat dilakukan tanpa data pengukuran langsung. Kemudian, akan dilakukan penyebaran tekanan pori pada data seismik dengan menggunakan neural network dibantu dengan data masukan inversi impedansi akustik dan beberapa data masukan lainnya. Penggunaan data tersebut dipilih karena cukup efektif dalam melakukan estimasi persebaran tekanan pori. Hasil analisis ini digunakan untuk memetakan penyebaran tekanan pori pada penampang seismik. Hasil yang didapat menunjukkan bahwa zona overpressure pada lapangan ini berada pada formasi Balikpapan dengan kedalaman 8475-9000 ft yang diamati dari ketiga sumur penelitian. Sedangkan pada formasi Mahakam dan kampung baru tidak terlihat adanya anomali tekanan pori yang signifikan. Penentuan zona dilakukan berdasarkan effective stress yang melibatkan log resistivitas dan log sonik. Karakterisasi tekanan pori dan penentuan zona pore pressure diharapkan dapat mengoptimalkan proses pengeboran dan pengembangan sumur lanjutan di daerah penelitian.

Abnormal pressure often occurs in exploration well drilling, and if not properly predicted, it can lead to disasters such as kicks and blowouts. Identifying pore pressure is crucial in the industry for planning and developing subsequent drilling operations. This study focuses on the analysis of pore pressure in zones with potential overpressure and the delineation of potential drilling hazard zones. The processing is divided into two parts: pore pressure analysis in wells and its distribution using seismic data. The Eaton method is a fundamental pore pressure method that can be performed without direct measurement data. Subsequently, pore pressure distribution on seismic data will be carried out using neural networks, supported by input data from acoustic impedance inversion and other inputs. This data is chosen for its effectiveness in estimating pore pressure distribution. The results of this analysis are used to map the pore pressure distribution on seismic sections. Based on the processing that has been done, it was found that the overpressure zone in this field is located in the Balikpapan formation at a depth of 8475-9000 ft, as observed from the three research wells. In contrast, the Mahakam and Kampung Baru formations did not show significant pore pressure anomalies. The zone determination was based on effective stress involving resistivity and sonic logs. Pore pressure characterization and zone determination are expected to optimize the drilling process and the development of subsequent wells in this study area."
Depok: Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Indonesia, 2024
S-pdf
UI - Skripsi Membership  Universitas Indonesia Library
cover
Fayyed Abdullah
"ABSTRAK
Penentuan nilai tekanan pori merupakan salah satu tahapan yang perlu dilakukan dalam suatu kegiatan eksplorasi minyak dan gas bumi pada suatu lapangan hidrokarbon. Nilai tekanan pori dapat digunakan untuk mengetahui seberapa aman proses eksplorasi yang berlangsung pada lapangan tersebut dengan mengetahui apakah terdapat kondisi overpressure di bawah permukaan. Dengan mengetahui hal tersebut maka dapat dilakukan pencegahan terhadap masalah pengeboran seperti loss, kick, atau blowout. Untuk itu perlu dilakukan analisis nilai tekanan pori. Pada penelitian ini dilakukan perhitungan tekanan pori dengan menggunakan Metode Eaton dan Metode Kompresibilitas berdasarkan data wireline logging pada Lapangan X Cekungan Sunda. Metode tersebut diterapkan pada litologi yang berbeda, dimana untuk litologi shale digunakan Metode Eaton dan litologi karbonat digunakan Metode Kompresibilitas. Sebelum melakukan perhitungan tekanan pori, dilakukan analisis petrofisika untuk mendapatkan parameter input yang diperlukan serta perhitungan tekanan overburden dan teknanan hidrostatik dengan data log densitas. Pada penelitian ini juga dilakukan perhitungan tekanan rekah menggunakan Metode Eaton yang bertujuan untuk mengetahui apakah mud-weight yang digunakan dalam eksplorasi sudah tepat atau tidak. Nilai tekanan pori yang didapatkan dengan menggunakan Metode Eaton dihitung berdasarkan nilai Normal Compaction Trend (NCT) Sonik sedangkan perhitungan pada metode kompresibilitas dilakukan dengan mencari nilai kompresibilitas bulk dan kompresibilitas pori terlebih dahulu. Metode Kompresibilitas yang digunakan pada penelitian ini ada dua, yaitu metode Kompresibiltias Atashbari dan metode Kompresibilitas Azadpour. Hasil perhitungan tekanan tersebut kemudian dikalibrasikan dengan data pengukuran tekanan langsung (DST) yang tersedia pada tiap sumur penelitian. Berdasarkan hasil perhitungan dapat dilihat bahwa metode Kompresibilitas Azadpour menunjukkan hasil yang lebih baik untuk perhitungan tekanan pori di litologi karbonat. Hasil dari penelitian menunjukkan bahwa secara umum nilai tekanan pori di sumur penelitian berada pada nilai yang cukup aman, dimana secara keseluruhan nilai tekanan pori berada di bawah mud-weight yang digunakan sehingga tidak menimbulkan fenomena kick yang membahayakan kegiatan eksplorasi.

ABSTRACT
Pore pressure determination is an important step that is needed to be done on an oil and gas exploration process in a hydrocarbon field. Pore pressure value can be used to determine whether the field is safe enough to do exploration by knowing if there is any overpressure condition below the surface. By knowing pore pressure value, we can do prevention towards drilling problem such as loss, kick, or blowout. For that reason, pore pressure analysis needs to be done. In this research, pore pressure value is calculated using Eatons Method and Compressibility Method based on wireline logging data in Field X Sunda Basin. Both methods are applied for different lithologies, in which for shale rock Eatons Method is used, while Compressibility Method is used for carbonate rock. Before calculating pore pressure, first petrophysics analysis is done to get input parameter that is needed, and then overburden stress and hydrostatic pressure is calculated using density log. In this research fracture pressure is also calculated using Eatons Method to find out whether mud-weight that is used in the exploration step is appropriate. Pore pressure value from Eatons Method is calculated based on Sonic Normal Compaction Trend (NCT) value while the calculation on Compressibility Method is done by finding bulk compressibility and pore compressibility first, there are two different Compressibility methods that is used in this research, that is Atashbari Compressibility method and Azadpour Compressibility method. The result of pore pressure calculation is then calibrated using direct pressure measurements from DST data that is available on the research well. Based on the results of calculation, Azadpour Compressibility method shows a better result in calculating pore pressure in carbonate lithology. The results of the study show that in general pore pressure value in the research well were at a safe value, where in general the pore pressure were below mud-weight value that is used on the well so it did not cause any kick phenomena that is dangerous during exploration activity."
2019
S-pdf
UI - Skripsi Membership  Universitas Indonesia Library
cover
Yosef Ronald Costam
"Prediksi tekanan pori merupakan hal yang penting dalam persiapan program pemboran, khususnya jika diprediksi menembus zona gas dangkal. Program pemboran akan mempengaruhi saat penentuan desain selubung pemboran, berat lumpur dan mitigasi tekanan abnormal sebagai bahaya pemboran. Di lapangan ?B?, Cekungan Sumatera Tengah beberapa sumur mengalami tendangan lumpur (kick). Kejadian tersebut yang melatar belakangi studi tekanan pori untuk pemboran selanjutnya. Studi ini ditekankan pada teknik integrasi prediksi tekanan pori dari data sumur, yaitu data pemboran, wireline log, data tekanan formasi dan data seismik 2-D. Saat ini, teknologi seismik dengan dasar teknik geopressure dapat memberikan estimasi tekanan dari data kecepatan seismik dikombinasikan dengan data sumur memiliki tren yang sama.
Studi ini menggunakan hasil analisa kecepatan seismik untuk mendapatkan resolusi tinggi kecepatan dalam tiga dimensi. Tahap kalibrasi dilakukan berdasarkan hasil perhitungan tekanan pori dari data sumur dan well log. Metoda Eaton merupakan metoda empiris untuk mengestimasi tekanan pori data log sonik, resistivitas, dan densitas yang dikalibrasi dengan pengukuran tekanan formasi dari data RFT dan DST. Prediksi tekanan pori di Lapangan ?B? dilakukan dapat membuat prediksi di seluruh area lapangan dan berguna dalam desain selubung pemboran, berat lumpur, dan pencegahan untuk drilling hazard.

Pore Pressure Prediction is crucial to prepare a safe drilling program especially if there the well will potentially intersect shallow gas zones. It influences casing design, drilling mud weight and mitigation of overpressure as a drilling hazard. In the "B" Block, Central Sumatra Basin several wells have experienced kicks. These kicks led me to conduct a pore pressure study ahead of future drilling. The work more emphasize the technique integrated pore pressure prediction (PPP) brings together well and 2-D seismic data. The study used as input data from drilling data, wireline logs, pressure tests,and 2D Seismic.
Nowadays, seismic technology-based geopressure techniques provide an estimation of pore pressure from seismic velocity combine with well data has a relation in trend.
This study uses velocity analysis result to obtain a high-resolution velocity cube. Afterward, calibrated to pore pressure using well log and drilling data. The Eaton method is an empirical method to estimate pore pressures from sonic, resistivity and density logs which are calibrated to measured pore pressures from RFT and DST. In the "B" Block, the resistivity data did not reliably characterize pore pressure, and density data was incomplete, so the sonic log proved to be the most appropriate source data. Reliable pore pressure distribution required an empirical relationship between pore pressure and velocity. The Bentu Block pore pressure model created in this study allowed us to predict pore pressure throughout the block, and was used to design a drilling program especially for propose delineation wells, casing design, drilling mud weight, and overpressure prediction to prevent drilling hazards.
"
Depok: Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Indonesia, 2013
T38097
UI - Tesis Membership  Universitas Indonesia Library
<<   1 2 3 4 5 6 7 8 9 10   >>