Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Karakterisasi reservoar merupakan sebuah serangkaian tahapan evaluasi, analisis serta interpretasi keadaan, kondisi reservoar. Rangkaian tahapan tersebut berguna untuk mengetahui segala karakter yang dibutuhkan untuk melakukan justifikasi apakah sebuah reservoar memiliki klasifikasi ekonomis atau non ekonomis. Untuk mendapatkan definisi karakter reservoar dengan akurasi yang baik, analisis kualitatif dan kuantitatif sangat dibutuhkan.Salah satu metode yang dapat mendefinisikan karakter reservoar secara lengkap adalah metode inversi seismik simultan. Sebuah metode inversi seismik dengan menggunakan data pre-stack mengintegrasikan beberapa sudut insiden dengan asosiasi wavelet pada masing-masing sudut dan integrasi data sumur. Implementasi dari metode tersebut dapat menghasilkan beberapa properti fisika batuan seperti kecepatan gelombang-P (Vp), kecepatan gelombang-S (Vs), densitas, rasio Vp/Vs, impedansi akustik gelombang-P (Zp), dan impedansi akustik gelombang-S (Zs). Properti-properti batuan tersebut akan dielaborasikan guna analisis kandungan fluida dan litologi bawah permukaan. Selain itu, transformasi Lambda-Mu-Rho dan scaled-Qp (SQp) dan scaled-Qs (SQs) juga diaplikasikan sebagai luaran model fisika batuan lebih lanjut. Kelebihan dari transformasi tersebut adalah tingkat keakuratan dalam diskriminasi litologi dan jenis fluida pori dalam reservoar hidrokarbon yang lebih baik. Selain itu, dilakukan pemodelan AVO sebagai klasifikasi kelas AVO pada reservoar gas wilayah penelitian. Sebagai bentuk validasi awal sebelum dilakukannya inversi seismik simultan dan impedansi elastik, dilakukan pemodelan substitusi fluida (FRM) sebagai pemodelan skenario fluida pengisi pori dalam reservoar gas.Intergrasi dari metode dan transformasi tersebut diaplikasikan pada Lapangan “NS” yang terletak di Cekungan Kutai, Kalimantan Selatan. Lapangan tersebut merupakan lapangan penghasil gas pada rentang reservoar Formasi 4 Ma hingga Formasi 7.6 Ma yang tercakup dalam Formasi Kampung Baru hingga Formasi Balikpapan. Hasil penelitian ini merupakan sebaran lateral indikasi keberadaan prospek hidrokarbon gas yang dicirikan dengan definisi properti Zp, densitas, Lambda-Rho, rasio Poisson, dan SQp dengan nilai relatif rendah, serta properti Zs, Mu-Rho, dan SQs dngan nilai relatif tinggi. Selain itu, hasil klasifikasi AVO menunjukkan bahwa reservoar gas tergolong sebagai kelas III dengan nilai produk AVO positif. Pembobotan zonasi hidrokarbon kemudian dilakukan untuk melihat zona-zona dengan indikasi hidrokarbon tertinggi hingga terendah pada Formasi 4 Ma dan Formasi 7.6 Ma.

---

Reservoir characterization is a series of evaluation, analysis, and interpretation stages of reservoir conditions. This series of stages helps know all the characteristics needed to justify whether a reservoir has an economic or non-economic classification. Qualitative and quantitative analysis is needed to define reservoir character with reasonable accuracy.

One method that can define the reservoir character thoroughly is the simultaneous seismic inversion method. A seismic inversion method incorporates several incident angles with wavelets at each angle and integrates well data. The implementation of this method can construct several rock physics properties such as P-wave velocity (Vp), S-wave velocity (Vs), density, Vp/Vs ratio, P-wave acoustic impedance (Zp), and S-wave acoustic impedance (Zs). These rock properties will be elaborated to examine fluid content and subsurface lithology. In addition, the Lambda-Mu-Rho and scaled-Qp (SQp) and scaled-Qs (SQs) transformations were also applied as the outcomes of further rock physics models. The advantages of this transformation are the accuracy in lithological discrimination and the better type of pore fluid in the hydrocarbon reservoir. AVO modeling as an AVO type classification was carried out in the gas reservoir in the research area. As a form of initial validation prior to simultaneous seismic inversion and elastic impedance, fluid substitution modeling (FRM) was carried out as a scenario modeling pore-filling fluid in a gas reservoir.

Integration of these methods and transformations is applied to the “NS” Field located in the Kutai Basin, South Kalimantan. The field is gas-producing in the reservoir range of the 4 Ma Formation to 7.6 Ma Formation, which is contained in the Kampung Baru Formation to the Balikpapan Formation. The results of this study are lateral distributions indicating the presence of hydrocarbon prospects characterized by the relatively low value of Zp, density, Lambda-Rho, Poisson ratio, and SQp properties with Zs, Mu-Rho, and SQs properties with relatively high values. In addition, the results of the AVO classification indicate that the gas reservoir is classified as class III with a positive AVO product value. The hydrocarbon zone weighting then showed the zones with the highest to lowest hydrocarbon indications in the 4 Ma Formation and 7.6 Ma Formation."

"Jumlah produksi minyak dan gas dari suatu lapangan penghasil hidrokarbon dapat dikaji dengan melakukan perhitungan cadangan. Salah satu cara untuk mendapatkan nilai pretorian cadangan hidrokarbon adalah dengan memodelkan reservoar pada lapisan interest dari sebuah lapangan penghasil hidrokarbon. Daerah penelitian lapangan FIAN berada pada Sub-Cekungan Jambi yang secara regional termasuk wilayah Cekungan Sumatera Selatan. Fokus penelitian berada pada lapisan Sand 1 dan Sand 2 yang merupakan zona reservoar pada lapangan FIAN. Model berbasis data seismik dan data sumur yang dalam pengolahannya menghasilkan marker geologi, dan peta struktur sebagai input dalam memodelkan reservoar dengan pendekatan geostatistik stokastik. Pemodelan fasies menggunakan metode SIS (Sequential Indicator Simulation) sedangkan pemodelan properti petrofisika menggunakan metode SGS (Sequential Gaussian Simulation). Pemodelan properti petrofisika terdiri dari pemodelan porositas, saturasi air, dan NTG (net to gross). Dari analisis fasies seismik menunjukkan bahwa lapangan FIAN berada pada lingkungan pengendapan marine atau delta yang sifatnya tenang. Lapisan Sand 1 dan Sand 2 memiliki karakteristik reservoar yang baik karena memiliki nilai properti petrofisika optimal yaitu porositas 20-30%, saturasi air 50-70%, dan NTG 70-90%. Berbasis peta isopach lapisan Sand 1 dan Sand 2 memiliki ketebalan rata-rata berturut-turut 49,34 meter dan 26,30 meter. Proses perhitungan cadangan minyak dapat dilakukan dengan memodelkan STOIIP (Stock Tank Oil Initially in Place) yang pada lapisan Sand 1 dan Sand 2 memiliki nilai 64 x 106 m3. Terdapat respons hidrokarbon yang baik pada lapisan tersebut di sebelah baratdaya lapangan FIAN.

---

The amount of oil and gas production from a hydrocarbon producing field can be assessed by making a reserve calculation. One of many ways to obtain an estimated value of hydrocarbon reserves is modeling the reservoir in the interest layer of a hydrocarbon producing field. The FIAN field research area is in the Jambi Sub-Basin which is regionally included in the South Sumatra Basin. The research focus is on the Sand 1 and Sand 2 layers which are reservoir zones in the FIAN field. The model based on seismic data and well data which in processing produces geological marker, and structure maps as input in modeling the reservoir with stochastic geostatistical approach. Facies modeling is using the SIS (Sequential Indicator Simulation) method while petrophysical property modeling is using the SGS (Sequential Gaussian Simulation) method.

Petropyhsical property modeling consists of porosity, water saturation, and NTG (net to gross). From the analysis of seismic facies shows that the FIAN field is in a marine or delta deposition environment with tranquil condition. Sand 1 and Sand 2 layers have good reservoir characteristics because it has optimal petrophysical values i.e. 20-30% porosity, 50-70% water saturation, and 70-90% NTG. Based on isopach maps, Sand 1 and Sand 2 layers has an average thicknesses of 49,34 meters and 26,30 meters consecutively. The process of calculating oil reserves can be done by modeling STOIIP (Stock Tank Oil Initially in Place) which at the Sand 1 and Sand 2 layers has a value of 64 x 106 m3. There is a potential hydrocarbon response in that layers at southwest of the FIAN field."

"Basement merupakan batuan yang kompak dan memiliki porositas yang sangat kecil, sehingga dibutuhkan porositas sekunder agar dapat menyimpan hidrokarbon. Rekahan merupakan salah satu porositas sekunder, namun tidak semua rekahan dapat menjadi porositas sekunder yang baik. Rekahan terbuka dapat menyimpan hidrokarbon dan menukung produktivitas dan kualitas dari basement reservoir. Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi rekahan terbuka dengan menggunakan log FMI dan atribut seismik pada lapangan "I", Cekungan Barito. Hasil dari interpretasi log FMI dari kedua sumur menyatakan bahwa arah azimuth dari rekahan terbuka adalah Timur-Timur Laut mdash;Barat-Barat Daya, Utara-Barat Laut Selatan-Tenggara dan Barat-Barat Laut Timur-Tenggara serta dapat diketahui arah stress horizontal. Orientasi stress dari log FMI didukung oleh data leak-off test LOT dan log densitas dapat mengidentifikasi stress regime yang berlaku pada cekungan Barito. Orientasi azimuth dan dip dari open fracture hasil dari analisa open fracture digunakan sebagai input di stereonet, sebagai filter orientasi untuk melakukan ant-tracking. Atribut ant-track berdasarkan dari algoritma ant-colony optimization dimana atribut ini hanya memetakan objek yang kontin dan digunakan sebagai metode untuk meningkatkan resolusi dari atribut geometri seismik lainnya. Atribut yang sensitif terhadap rekahan yaitu varian digunakan sebagai input untuk atribut ant-track. Hasil menunjukkan bahwa ant-track dan image log berkorelasi dengan baik. Dengan digunakannya atribut ant-track, patahan dan rekahan dapat diidentifikasi dengan resolusi dan visualisasi lebih baik dibandingkan hanya menggunakan atribut varian saja, sehingga memudahkan interpretasi.

---

basement has very small matrix porosity, secondary porosity is needed to storing hydrocarbon within the basement. Fracture is a secondary porosity, yet not all fracture can be a good secondary porosity. Open fracture have capability to storing hydrocabon, also have important roles in productivity and quality of the pre tertiary basement reservoir. This study is aimed at identifying open fractures using FMI log and seismic attributes in the I Field, Barito Basin. Interpreted image log FMI on two wells gives the azimuth and dip orientation of open fractures ENE ndash WSW, NNW SSE and WNW ESE and also the horizontal stress orientation. The stress orientation from image log combined with leak off test LOT data and density log used to prevailing stress fields.

Azimuth and dip orientation of the open fracture from FMI log is the input of the stereonet, as an orientation filter for ant tracking. Ant track attribute is based on ant colony optimization algorithm that captures only continuous features and used as edge enhancement methods for fracture sensitive attributes. The fracture sensitive attribute variance applied as an input data for ant track attribute. Results showed that ant track map and image log analysis correlated very well. Also, by applying ant track attribute to the fracture sensitive attributes succesfully able to identify faults and fractures with better resolution and visualization than only using the fracture sensitive attribute itself, so it makes easier to interpret and get the information."

"Karbonat Oligosen-Miosen di Cekungan Jawa Timur, atau Formasi Kujung 1, telah memberi kontribusi terhadap penemuan cadangan hidrokarbon sejak tahun 1990-an. Beberapa studi dilakukan untuk karakterisasi reservoar didominasi oleh penggunaan data pre-stack untuk membedakan antar fluida. Dengan adanya ketersediaan data seismik post-stack pada Lapangan “PATRA”, dilakukan integrasi antara analisis petrofisika dan analisis multi-atribut untuk melengkapi hasil inversi seismik post-stack. Studi ini menghasilkan volume petrofisika semu (kandungan serpih, porositas dan saturasi) menggunakan 5 kombinasi atribut seismik yang ditentukan melalui analisis multi-atribut. Atribut ini termasuk atribut eksternal (impedansi akustik hasil inversi berbasis model) dan atribut internal (amplitudo sesaat, frekuensi sesaat, fase sesaat, polaritas semu, frekuensi rata-rata dan frekuensi dominan). Jika atribut impedansi akustik digunakan untuk menghasilkan parameter petrofisika, maka error berkisar pada 32-57%. Penggunaaan multi atribut, dan juga PNN, mengurangi error ini menjadi 32-40% hingga 19-35%. Interpretasi seismik terintegrasi ini memungkinkan untuk delineasi zona interest yang berpotensi. PROMETHEUS dengan ketebalan ~213 ft dan luas 58.268.238 ft2 memiliki rata-rata kandungan serpih, porositas dan saturasi air sebesar 0,12-0,25, 0,3 dan 0,7. Prospek ini memiliki estimasi Hydrocarbon Initially in Place sebesar ~930.835.102 scf.

---

The Oligocene-Miocene carbonates of the East Java Basin, or the Kujung 1 Fm., have contributed significant hydrocarbon discoveries since the 1990s. Multiple studies conducted for reservoir characterization dominantly use pre-stack information to differentiate fluids. With the availability of post-stack seismic data Field “PATRA”, the integration of petrophysical analysis and multi-attribute analysis is done to enhance the results of post-stack inversion. This study created pseudo-petrophysical volumes (shale content, porosity and water saturation) using 5 combinations of seismic attributes through multi-attribute analysis. These attributes include external attributes (inverted P-Impedance from model-based inversion) and internal attributes (instantaneous amplitude, instantaneous frequency, instantaneous phase, apparent polarity, average frequency and dominant frequency). If a single attribute of P-impedance is used to derive the petrophysical parameter, the error ranges 32-57%. The use of multi attributes, and then PNN, reduced this error to 32-40% to 19-35%. The integration of seismic interpretation made it possible to delineate a potential zone of interest. PROMETHEUS with a thickness of ~213 ft and an area of 58,268,238 ft2 has average shale content, porosity and water saturation value of 0.12-0.25, 0.3 and 0.7. This zone of interest has an estimated Hydrocarbon Initially in Place of ~930,835,102 scf."

"Cekungan Jawa Timur Utara membentang sepanjang lebih dari 600 km dari barat ke timur, dan memanjang sekitar 250 km dari arah utara ke selatan, serta telah menjadi tempat eksplorasi dan eksploitasi minyak sejak seratus tahun lamanya (Lunt, 2013). Pada batas antara Eosen dan Oligosen, Central Deep mulai mengalami pemekaran (rifting), kemudian terjadi subsidensi secara cepat ke kondisi laut sangat dalam dan menangkap sebagian besar sedimen yang sebelumnya tertransport jauh ke arah timur. Daerah penelitian berada di area struktur Central Deep, tepatnya pada formasi Kujung. Formasi tersebut didominasi oleh litologi claystone dengan banyak sisipan tipis karbonat dan batupasir. Penelitian ini bertujuan untuk mengarakterisasi reservoir yang ada pada formasi Kujung (middle Kujung hingga lower Kujung) menggunakan inversi seismik simultan dan transformasi LMR. Metode tersebut akan menghasilkan model properti batuan berupa Zp, Zs, densitas, rigiditas, dan inkompresibilitas, yang dapat digunakan untuk mengetahui sebaran litologi dan kandungan fluida di dalam batuan. Berdasarkan hasil analisis, dapat disimpulkan bahwa hasil inversi simultan mampu mendelineasi zona reservoir karbonat dan batupasir dengan masing-masing nilai parameter sebagai berikut. Reservoir karbonat memiliki nilai impedansi P sebesar 8823 – 11788 (m/s)*(gr/cc), impedansi S 5338 – 6636 (m/s)*(gr/cc), densitas 2.47 – 2.7 gr/cc, dan rasio VpVs paling rendah yaitu 1.63 – 1.8. Sedangkan reservoir batupasir memiliki nilai impedansi P sebesar 7764 – 8823 (m/s)*(gr/cc), impedansi S 4597 – 5338 (m/s)*(gr/cc), densitas 2.33 – 2.47 gr/cc, dan rasio VpVs sebesar 1.75 – 1.99. Hasil transformasi LMR menunjukkan bahwa reservoir yang mengandung hidrokarbon memiliki nilai parameter sebagai berikut. Zona hidrokarbon pada karbonat memiliki nilai inkompresibilitas 31.9 – 34.2 GPA*gr/cc dan riditas 22.7 – 32.1 GPA*gr/cc. Sedangkan zona hidrokarbon pada batupasir memiliki nilai inkompresibilitas 27.9 – 31.9 GPA*gr/cc dan rigiditas 17.4 – 22.7 GPA*gr/cc.

---

The North East Java Basin extends more than 600 km from west to east, and about 250 km from north to south, has been a place of oil exploration and exploitation for hundred years (Lunt, 2013). At the boundary between the Eocene and the Oligocene, the Central Deep begins to rifted, then subsided rapidly to very deep sea conditions and captures most of the sediment that was previously transported far to the east. The research area is in the Central Deep structure, precisely in the Kujung formation. The formation is dominated by lithology of claystones with many thin interbeds of carbonates and sandstones. This study aims to characterize the reservoir in the Kujung formation (middle Kujung to lower Kujung) using simultaneous seismic inversion and LMR transformation. This method will produce a rock property model in the form of Zp, Zs, density, rigidity, and incompressibility, which can be used to determine the lithological distribution and fluid content of the rocks. Based on the results of the analysis, it can be concluded that the simultaneous inversion result can delineate the carbonate and sandstone reservoir zones with each of the following parameter values. The carbonate reservoir has a P-impedance value of 8823 - 11788 (m/s)*(gr/cc), S-impedance value of 5338 - 6636 (m/s)*(gr/cc), density of 2.47 - 2.7 gr/cc, and the lowest value of Vp/Vs is 1.63 - 1.8. While the sandstone reservoir has a P-impedance value of 7764 - 8823 (m/s)*(gr/cc), S-impedance value of 4597 - 5338 (m/s)*(gr/cc), density of 2.33 - 2.47 gr/cc, and the Vp/Vs of 1.75 - 1.99. The results of the LMR transformation show that the reservoir containing hydrocarbons has the following parameter values. The hydrocarbon zone in the carbonate has an incompressibility value of 31.9 - 34.2 GPA*(gr/cc) and rigidity of 22.7 - 32.1 GPA*(gr/cc). Meanwhile, the hydrocarbon zone in the sandstones has an incompressibility value of 27.9 - 31.9 GPA*(gr/cc) and rigidity of 17.4 - 22.7 GPA*(gr/cc)."

"Lapangan G yang berlokasi pada Cekungan Sumatera Selatan, merupakan salah satu lapangan reservoar hidrokarbon. Untuk mengetahui karakter dari reservoar Lapangan G, dalam penelitian ini, dilakukan pendekatan petrofisika serta penggunaan multi atribut seismik dengan metode Probabilistic Neural Network yang berfokus pada Formasi Gumai. Atribut seismik yang digunakan adalah atribut sesaat, yaitu amplitudo sesaat, fase sesaat, dan frekuensi sesaat serta parameter nilai petrofisika yang dicari adalah nilai porositas, saturasi air, dan volume shale. Anomali seismik Lapangan berupa dim spot diantara kedua patahan utama yang berorientasi NorthWest-SouthEast dan patahan berorientasi NorthEast-SouthWest, diperkirakan sebagai tempat akumulasi hidrokarbon. Output utama penelitian ini adalah hasil lumping untuk melihat zona suatu sumur yang memiliki prospek hidrokarbon dan hasil volume seismik prediksi dari ketiga nilai parameter petrofisika serta output sampingan dari interpretasi penampang seismik. Baik hasil lumping dan volume seismik prediksi, menampilkan bahwa Formasi Gumai memiliki prospek hidrokarbon yang juga ditampilkan pada data sumur, didapatkan bahwa Zona 5 pada Sumur G1 dan Zona 4 pada Sumur G3 memiliki prospek cadangan hidrokarbon dengan nilai volume shale sebesari 0.500, nilaii saturasii airi sebesari 0.406, dan nilai porositas sebesar 0.131.

---

Field G, which is located in the South Sumatera Basin, isi onei ofi thei hydrocarboni reservoir fields. To determine thei character ofi thei G Field reservoir, in this study, a petrophysical approach was used and the use of multiple seismic attributes using the Probabilistic Neural Network method which focused on the Gumai Formation. Seismic attributes used are instantaneous attributes, namely instantaneous amplitude, instantaneous phase, and instantaneous frequency and the parameters of the petrophysical value sought are the value of porosity, water saturation, and shale volume. Seismic anomaly in the field in the form of a dim spot between the two main faults oriented NorthWest-SouthEast and fault oriented NorthEast- SouthWest, is estimated as a place of accumulation of hydrocarbons. The main output of this research is the lumping results to see the zone of a well that has hydrocarbon prospects and the predicted seismic volume results from the three petrophysical parameter values as well as the side output from the interpretation of the seismic cross-section. Both the lumping results and the predicted seismic volume, showing that the Gumai Formation has a hydrocarbon prospect which is also shown in the well data, it is found that Zone 5 in Well G1 and Zone 4 in Well G3 have prospects for hydrocarbon reserves with a shale volume value of 0.500, a water saturation value of 0.406, and a porosity value of 0.131."

"Cekungan Akimeugah merupakan salah satu cekungan prospek hidrokarbon di Indonesia timur, yang terletak di Provinsi Papua. Terdapat beberapa formasi yang berfungsi sebagai batuan waduk (reservoir rock) pada cekungan ini, salah satunya yaitu batupasir pada Formasi Ekmai. Penampang seismik yang biasa diamati merupakan komposit dari rentang frekuensi tertentu. Penampang dengan kandungan frekuensi berbeda akan menunjukkan kenampakan geologi yang berbeda pula. Hal ini disebabkan sifat geologi seperti ketebalan atau kandungan fluida hanya akan lebih jelas bila diamati pada rentang frekuensi yang sesuai. Pada penelitian ini, dilakukan pemanfaatan atribut dekomposisi spektral untuk mengidentifikasi keberadaan reservoir batupasir pada data seismik 3D Lapangan A. Selain data seismik, digunakan juga data sumur, serta data marker geologi untuk validasi letak formasi. Perangkat lunak yang digunakan adalah HRS, Petrel, dan OpendTect. Zona target pada penelitian ini berada pada Formasi Ekmai. Dari pengolahan data seismic-well tie didapat nilai korelasi 0,62 pada sumur Well 2. Wavelet yang digunakan adalah statistical wavelet jenis Ricker. Kemudian, dilakukan interpretasi lapisan melalui picking horizon pada lapisan Ekmai. Penerapan atribut dekomposisi spektral dilakukan dengan metode Continuous Wavelet Transform (CWT). Frekuensi yang digunakan adalah 11 Hz, 37 Hz, dan 59 Hz, pemilihan frekuensi didasarkan pada bentukan spektrum dari data seismik yang digunakan. Dari proses penelitian yang dilakukan, didapati kesimpulan bahwa kandungan batupasir yang terlihat dengan jelas pada Formasi Ekmai memiliki frekuensi 11 Hz dengan wavelet Mexican Hat.The Akimeugah Basin is one of the hydrocarbon prospect basins in eastern Indonesia, located in Papua Province. There are several formations that function as reservoir rock in this basin, one of them is sandstone in the Ekmai Formation. Seismic section commonly observed is a composite of a certain frequency range. Cross sections with different frequency contents will show different geological features. This is due to geological characteristics such as thickness or fluid content will only be more obvious if observed in the appropriate frequency range. In this study, the utilization of spectral decomposition attributes was carried out to identify the presence of sandstone reservoirs in 3D Field A seismic data. In addition to seismic data, well data was used, as well as geological marker data for validation of the formation location. The software used is HRS, Petrel, and OpendTect. The target zone in this study is in the Ekmai Formation. From the seismic-well tie data processing a correlation value of 0.62 was obtained in Well 2. Wavelet used were Ricker statistical wavelet. Then, the interpretation of layers is done through picking horizons at the Ekmai layer. The application of spectral decomposition attributes is done by the Continuous Wavelet Transform (CWT) method. The frequencies used are 11 Hz, 37 Hz, and 59 Hz, the frequency selection is based on the spectrum formation of the seismic data used. From the research process, it was concluded that the sandstone content which is clearly seen in the Ekmai Formation has a frequency of 11 Hz with Mexican Hat wavelet."

"Daerah penelitian terletak di Sunda Basin yang merupakan bagian dari Cekungan Northwest Java yang terletak di offshore. Cekungan ini terbukti produktif, namun aktivitas eksplorasi saat ini di daerah penelitian ini jarang. Penelitian difokuskan pada reservoir hidrokarbon dari formasi karbonat di Lapangan 'X', yang dikenal sebagai Formasi Batu Raja Atas. Lapangan ini memiliki dua sumur untuk diteliti, yaitu Sumur GD1 dan GD2, keduanya merupakan sumur deviasional dan memiliki jarak yang berdekatan satu sama lain. Dalam menentukan reservoir hidrokarbon di daerah ini, analisis petrofisika dan metode inversi seismik telah dilakukan. Keduanya akan digunakan untuk menganalisis reservoir hidrokarbon sebagai hasil utama. Parameter analisis petrofisika terdiri dari permeabilitas, densitas, volume shale, porositas dan saturasi air. Selain itu, inversi seismik menerapkan metode impedansi akustik untuk menunjukkan kenampakan geologi di bawah permukaan, sehingga dapat mengidentifikasi karakterisasi reservoir. Nilai Impedansi Akustik menunjukkan bahwa zona minat di Batu Raja Atas atau diperpendek formasi UBR memiliki rentang interval dari 17.000 hingga 22.000 (ft/s)*(g/cc), sehingga kedua metode tersebut dapat membuktikan formasi ini memiliki karakterisasi yang baik sebagai target utama atau reservoir. Berdsarkan analisis petrofisika, hasil perhitungan parameter volume shale, saturasi air, dan porositas yang telah dianalisis menunjukkan bahwa area zone of interest memiliki reservoir hidrokarbon yang cukup baik. Hal tersebut dapat dilihat dari nilai rata-rata volumei shalei sebesari kurang dari sama dengan 40%, nilaii saturasii airi sebesari kurang dari sama dengan 0.43 v/v, dan nilaii porositasi sebesari 0.117-0.13 v/v.

---

The study area is located in Sunda Basin which is part of Northwest Java Basin that lies on offshore. The basin is proven to be prolific, however, the current exploration activity in this study area is sparse. The study is focused on the hydrocarbon reservoir of the carbonate formation, which is known as Upper Batu Raja Formation. This research has two wells to be researched, which are Well GD1 and GD2, both of them are deviational wells and have close distance with each other. To specifically determine the hydrocarbon reservoir in this area, a petrophysical analysis and seismic inversion method have been carried out. Both of them will be used to analyze the hydrocarbon reservoir as the main result. The parameters of petrophysical analysis consist of permeability, density, shale volume, porosity and water saturation. Aside from that, the seismic inversion applies acoustic impedance method to show the geological appearance in the subsurface, therefore it can identify the reservoir characterization. The Acoustic Impedance value shows that the zone of interest in Upper Batu Raja or as shorten as UBR formation has interval range from 17000 to 22000 (ft/s)*(g/cc), hence, these methods promptly prove this formation has good characterization as the main target or reservoir. According to petrophysical analysis, the results of shale volume, water saturation, and porosity which have been analyzed show that zone of interest has a good hydrocarbon reservoir. It has been proved from the average calculation of shale volume more or less 40%, water saturation more or less 0.43 v/v, and porosity in range 0.117-0.13 v/v."

"Proses prediksi litologi sekaligus kandungan fluidanya merupakan bagian terpenting dalam karakterisasi reservoar. Salah satu metode yang digunakan dalam proses ini adalah metode inversi seismik simultan. Pada Lapangan Poseidon, Cekungan Browse, Australia, parameter-parameter yang dihasilkan melalui inversi seismik simultan kurang dapat mengkarakterisasi reservoar dengan baik karena saling tumpang tindihnya nilai impedansi antara hydrocarbon sand, water sand, dan shale yang menyebabkan tingkat ambiguitas yang tinggi dalam interpretasi. Inversi Poisson Impedance memberikan solusi terhadap permasalahan tersebut dengan cara merotasi impedansi beberapa derajat yang didapatkan melalui koefisien c. Hasilnya menunjukkan bahwa PI memberikan hasil yang lebih baik dalam memisahkan zona reservoar tersaturasi hidrokarbon. Berdasarkan hasil crossplot LI-GR, crossplot ¼- effecitive porosity, dan crossplot FI-Sw dengan nilai c masing-masing 2.04, 2.28, dan 1.05 didapatkan nilai korelasi optimum masing-masing 0.74, 0.91, dan 0.82 menunjukkan bahwa litologi porous sand tersaturasi hidrokarbon berada berada pada nilai LI ≤2800(m/s)(g*cc), 𝜙𝐼 ≤-5500(m/s)(g*cc), dan FI ≤3750(m/s)(g*cc). Keberadaan nilai LI, ϕI, dan FI yang rendah ini berkorelasi baik dengan keberadaan hidrokarbon pada sumur. Masing-masing nilai c tersebut kemudian diaplikasikan pada data seismik. Hasilnya menunjukkan bahwa distribusi persebaran porous sand tersaturasi Hidrokarbon pada penampang inversi seismik terlihat pada arah timur laut-barat daya yang diperkirakan sebagai arah persebaran gas.

---

The prediction process of lithology and fluid are the most important parts of reservoir characterization. One of the methods used in this process is the simultaneous seismic inversion method. In the Poseidon field, Browse Basin, Australia, the parameters generated through simultaneous seismic inversion are not able to characterize the reservoir accurately because of the overlapping impedance values between hydrocarbon sand and shale which causes a high level of ambiguity in the interpretation. The Poisson Impedance inversion provides a solution to this problem by rotating the impedance through the coefficient c. Based on the results of the LI-GR crossplot, the 𝜙I-effective porosity crossplot, and the FI-SW crossplot with c values of 2.04, 2.28, and 1.05 respectively, obtained the optimum correlations of 0.74, 0.91,and 0.82 respectively, indicating that hidrocarbon-saturated porous sand is at the value of LI ≤ 2800 (m/s)(g *cc), 𝜙I ≤ 5500 (m/s)(g*cc), and FI ≤ 4000 (m/s)(g*cc). The presence of low values of LI, 𝜙I, and FI correlates accurately with the presence of hydrocarbons in the well. The results show that the distribution of hydrocarbon saturated porous sand on the seismic inversion section is seen in the northeast-southwest direction which is estimated as the direction of gas distribution."

"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%."