Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Depth uncertainties in subsurface modeling can significantly impact exploration success, particularly in geologically complex areas like the "SEA" Field, located in the Bintuni Basin. This study addresses these uncertainties by analyzing well-derived velocity data, applying geostatistical techniques including kriging interpolation, collocated co-kriging, sequential gaussian simulation (SGS) and minimum curvature to model spatial variability, using Monte Carlo simulation to create thousands of velocity realizations to evaluate depth conversion accuracy and generate multiple depth map scenarios for the Miocene, Eocene, Paleocene, Cretaceous and Jurassic intervals. These realizations are used to produce probabilistic depth maps, quantifying uncertainties and their impact on reservoir geometry. Results show depth variations of up to ±150 meters for key horizons, with the kriging interpolation geostatistical approach proving most effective in capturing uncertainty ranges. This study provides a robust framework for depth conversion in the "SEA" Field, supporting risk-informed decision-making and reducing exploration risks in the Bintuni Basin.

---

Ketidakpastian kedalaman dalam pemodelan subsurface dapat berdampak signifikan terhadap kesuksesan eksplorasi, terutama di area dengan kondisi geologi yang kompleks seperti Lapangan "SEA", yang terletak di Cekungan Bintuni. Studi ini mengatasi ketidakpastian tersebut dengan menganalisis data kecepatan dari sumur, menerapkan teknik geostatistik termasuk interpolasi kriging, kolokasi co-kriging, simulasi Gaussian berurutan (SGS), dan kurva minimum untuk memodelkan variabilitas spasial, serta menggunakan simulasi Monte Carlo untuk menghasilkan ribuan realisasi kecepatan guna mengevaluasi akurasi konversi kedalaman dan menghasilkan beberapa skenario peta kedalaman untuk interval Miocene, Eocene, Paleocene, Cretaceous, dan Jurassic. Realisasi ini digunakan untuk menghasilkan peta kedalaman probabilistik, mengkuantifikasi ketidakpastian dan dampaknya terhadap geometri reservoir. Hasil penelitian menunjukkan variasi kedalaman hingga ±150 meter untuk horizon kunci, dengan pendekatan geostatistik interpolasi kriging terbukti paling efektif dalam menangkap rentang ketidakpastian. Studi ini memberikan kerangka kerja yang kuat untuk konversi kedalaman di Lapangan "SEA", mendukung pengambilan keputusan berbasis risiko dan mengurangi risiko eksplorasi di Cekungan Bintuni."

"Terdapat banyak hasil penyelidikan tanah lapangan di DKI Jakarta yang tidak terpakai lagi setelah proyek pembangunan selesai. Sebagai bentuk pemanfaatan data hasil penyelidikan tanah di lapangan, pemetaan nilai N SPT serta qc dan FR CPT dilakukan untuk wilayah DKI Jakarta menggunakan data dari Laboratorium Mekanika Tanah, Universitas Indonesia. Pemetaan dilakukan untuk membuat prediksi hasil pengujian SPT maupun CPT sebagai data pembanding untuk penyelidikan tanah selanjutnya. Analisis geostatistik berupa kriging dilakukan untuk proses pemetaan. Sebelum dilakukan proses pemetaan, data hasil SPT dan CPT dikelompokkan berdasarkan kelompok kedalaman. Dengan bantuan aplikasi ArcGIS, hasil pemetaan prediksi nilai N SPT menunjukkan sebaran nilai yang membentuk kontur dari wilayah selatan menuju utara dengan nilai yang semakin meningkat ke arah selatan. Sedangkan pada peta prediksi nilai qc dan FR CPT ditemukan sebaran nilai yang cenderung homogen di setiap kedalaman yang ditinjau. Hasil prediksi nilai qc dan FR CPT juga digunakan untuk memetakan jenis tanah berdasarkan grafik Soil Behavior Type Robertson. Peta prediksi jenis tanah menunjukkan pada kedalaman 0-10 m akan ditemukan jenis tanah lempung (clay) dan campuran lanau-lempung (silt mixtures). Sedangkan pada kedalaman 10-20 m diprediksi akan ditemukan jenis tanah campuran pasir-lanau (sand mixtures).

---

There are many results of field investigations in DKI Jakarta that are not used anymore after the construction project is completed. As a form of utilizing data from soil investigations in the field, mapping of N SPT values as well as qc and FR CPT was conducted for the DKI Jakarta area using data from the Soil Mechanics Laboratory, University of Indonesia. Mapping is done to offer predictions of SPT and CPT test results as comparative data for further soil investigations. Geostatistical analysis in the form of kriging is carried out for the mapping process. Before the mapping process is carried out, the SPT and CPT result data are grouped by depth groups. With the help of the ArcGIS application, the results of mapping the predicted N SPT values shows the distribution of values that form the contours from the south to the north with increasing values to the south. Whereas on the prediction map, the values of qc and FR CPT were found to be uniformly distributed at each depth observed. In addition, the results of prediction of qc and FR CPT are used to map soil types based on Robertson's Soil Behavior Type Graph. A map of soil type predictions shows that at depths of 0-10 m, clay types and silt mixtures will be found. While at a depth of 10-20 m, it is predicted that sand mixtures will be found."

"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))."

"Model impedansi akustik dapat menjadi indikator litologi, porositas, serta sebagai data untuk analisis kuantitatif dari sifat fisik reservoar seperti porositas. Hasil analisis inversi impedansi akustik serta dengan pendekatan geostatistika menunjukkan bahwa reservoar yang berkembang di lapangan penelitian adalah batupasir tight yang diendapkan pada lingkungan fluvial ? dominated fan delta, dengan nilai impedansi akustik yang tinggi, hidrokarbon gas, nilai porosity yang rendah, nilai gamma ray yang rendah, nilai resistivity yang tinggi, nilai sonic yang tinggi, dan nilai density yang tinggi pada horison Caddo, Davis, Runaway, Vineyard. Namun reservoarnya tidak tebal dan dibawah limit of separability tetapi masih diatas limit of visibility.

---

The reservoir is developed in the field of research is that tight sandstones deposited in fluvial environment - dominated fan delta, with high acoustic impedance value, hydrocarbon gases, low porosity value, low gamma ray value, high resistivity value, high sonic value, and high density value in horizon of Caddo, Davis, Runaway, Vineyard. But not thick reservoir and below the limit of separability but still above the limit of visibility."

"Spektral dekomposisi memberikan sebuah arti baru dalam penggunaan data seismik dan Discrite Fourier Transform (DFT) untuk penggambaran dan pemetaan ketebalan lapisan fungsi waktu dan ketidak selarasan geologi meliputi survey seismic 3-D yang luas. Dengan mentranformasikan data seismik ke domain frekuensi dengan DFT, amplitudo spektrumnya mengindikasikan variasi ketebalan lapisan fungsi waktu sedangkan spektrum phase nya mengindikaskan ketidakselararan geologi secara lateral. Sementara itu, geostatistik menyediakan teknik integrasi antara data sumur (?hard data?) dan data seismik ("soft data"). Lebih dari satu dekade, khususnya ketika mengintergrasikan data seismik 3-D dan data sumur, teknik geostatistik telah diterima sebagai teknologi untuk karakterisasi reservoar minyak bumi.Penelitian ini dilakukan dengan membuat suatu metode untuk estimasi ketebalan reservoar batupasir dengan mengintegrasikan metode spektral dekomposisi dan teknik geostatistik. Model sintetik lapisan membaji digunakan untuk membuktikan teori spektral dekomposisi. Setelah sukses dalam karakterisasi model sintetik, kemudian metode ini digunakan pada data riil dengan mengintegasi teknik geostatistik untuk kuantifikasi ketebalan reservoir batupasir. Dari metode spektral dekomposisi diperoleh attribut frekuensi tuning yang mempunyai korelasi terbalik dengan ketebalan reservoar pada sumur-sumur kontrol. Dengan teknik geostatistik, attribut frekuensi tuning digunakan sebagai preditor untuk mengestimasi ketebalan reservoar batupasir diluar sumur kontrol.Dua model kasus dengan berbeda koefisien korelasi digunakan untuk menguji metode ini. Untuk validasi, kemudian digunakan dua data sumur sebagai blind test di masing-masing kasus untuk mengetahui keakuratan estimasi ketebalan reservoar batupasir dengan metode ini dibandingkan dengan metode konvensional kriging data sumur saja. Hasilnya memperlihatkan bahwa metode ini memberikan hasil yang lebih akurat dibandingkan dengan metode konvensional. Sehingga metode ini dapat menjadi salah satu alternatif untuk kuantifikasi ketebalan reservoar.

---

Spectral decomposition provides a novel means of utilizing seismic data and the Discrete Fourier Transform (DFT) for imaging and mapping temporal bed thickness and geologic discontinuities over large 3-D seismic surveys. By transforming the seismic data into the frequency domain via the DFT, the amplitude spectra delineate temporal bed thickness variability while the phase spectra indicate lateral geologic discontinuities. Meanwhile, geostatistics provide data integration techniques between wells data (?hard data?) and seismic data (?soft data?). For more than a decade, geostatistical techniques, especially when incorporating 3-D seismic data, have been an accepted technology to characterize petroleum reservoirs.

The research was done by building a methodology for estimating sandstone reservoir thickness by integrating spectral decomposition and geostatistical techniques. Wedge synthetic model used for proving spectral decomposition theory. After having a successfully in characterization on synthetic model then the methodology applied to the real data with geostatistical techniques for quantify sandstone reservoir thickness. From spectral decomposition method, we got attribute tuning frequency which have inverse correlation with sandstone reservoir thickness in control wells. With geostatistic technique, collocated cokriging, attribute frequency tuning used as predictor for quantifying sandstone reservoir thickness away from the wells.

Two difference cases with difference correlation coefficient used for testing this method. For validation, then two wells used as blind test for every case to understand the accurateness of this method compare to conventional method using kriging wells data only. This method gave an accurate results compare to conventional kriging method. And this method can be used an alternative method for quantify reservoir thickness."

"Sejak tahun 1980-an, Laboratorium Mekanika Tanah Universitas Indonesia memiki laporan hasil penyelidikan tanah berisi parameter tanah untuk Wilayah DKI Jakarta yang cukup banyak jumlahnya. Oleh karena itu pada penelitian ini data-data tersebut dipetakan kemudian diinterpolasi dengan menggunakan analisis geostatistik sehingga lokasi yang tidak diketahui nilainya dapat diestimasi dan peta parameter tanah untuk Wilayah DKI Jakarta dapat diketahui, dianalisis dan menjadi sarana identifikasi awal sebelum dilakukan penyelidikan tanah yang sebenarnya. Analisis geostatistik dilakukan dengan metode interpolasi kriging yang terdapat pada program ArcGIS 10.1 untuk setiap parameter tanah pada lapis kedalaman 0-5 meter, 5-10 meter, 10-15 meter, dan 15-20 meter. Berdasarkan hasil peta parameter tanah untuk Wilayah DKI Jakarta pada setiap lapis kedalaman diketahui bahwa nilai prediksi untuk parameter berat jenis berkisar antara 13.5-18 kN/m3, berat jenis kering antara 6-14 kN/m3, kadar air antara 36%-91%, batas cair antara 50-120%, batas plastis antara 31-65%, indeks plastisitas antara 20-80%, specific gravity antara 2.58-2.72, angka pori antara 1-2.2, distribusi persen pasir antara 2- 30%, distribusi persen lanau antara 33-74%, distribusi persen lempung 10-35%, kohesi antara 0-25 kPa, sudut geser antara 4-25o, OCR antara 1-8, indeks kompresi antara 0.25- 1.65, dan indeks pemampatan kembali antara 0.02-0.15. Pada penelitian ini peta berisi parameter tanah untuk Wilayah DKI Jakarta dapat dibuat dan dianalisis. Hasil analisis menunjukan adanya kecendrungan penurunan nilai seiring bertambahnya kedalaman pada parameter berat jenis, berat jenis kering, kadar air, batas cair, batas plastis, indeks plastisitas, persentase kandungan lempung, kohesi, sudut geser, dan OCR. Kemudian adapun kecenderungan peningkatan nilai seiring bertambahnya kedalaman pada parameter specific gravity, angka pori, indeks kompresi, indeks pemampatan kembali, persentase pasir, dan persentase lanau.

---

Since the 1980s, the University of Indonesia Soil Mechanics Laboratory has a report on the results of soil investigations containing a large number of soil parameters for the DKI Jakarta Region. Therefore, in this study the data is mapped and interpolated using geostatistical analysis so the unindetified value at few locations can be estimated and a map of soil parameters for the DKI Jakarta area can be known, analyzed and become a tools for initial identification before actual soil investigations are conducted. Geostatistical analysis was performed using the kriging interpolation method in ArcGIS 10.1 program for each soil parameter in layers of depth 0-5 meters, 5-10 meters, 10-15 meters, and 15-20 meters. Based on the results of the soil parameter map for DKI Jakarta

s known that the predicted value for the specific gravity parameter ranges from 13.5-18 kN/m3, dry density between 6-14 kN / m3, water content between 36% -91%, liquid limit between 50-120%, plastic limit between 31-65%, plasticity index between 20-80%, specific gravity between 2.58-2.72, void ratio between 1-2.2, distribution of sand percentage between 2-30%, distribution of silt percentage between 33-74%, distribution of clay percentage between 0-35%, cohesion between 0-25 kPa, friction angle between 4-25o, OCR between 1-8, compression index between 0.25-1.65, and recompression index between 0.02-0.15. In this study a map containing soil parameters for the DKI Jakarta Region can be generated and analyzed. The results of the analysis shows a tendency to decrease in value with increasing depth in the parameters of specific gravity, dry density, water content, liquid limit, plastic limit, plasticity index, percentage of clay content, cohesion, friction angle, and OCR. Then there is a tendency for the value to increase with increasing depth on the specific gravity parameters, void ratio, compression index, recompression index, percentage of sand, and percentage of silt.

"

"Efek drag reduction dapat dihasilkan dengan penambahan aditif berupa polymer yang dapat menimbulkan peredaman turbulensi yang disebabkan oleh karakteristik dan gerakan fluida Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui pengaruh penambahan guar gum kedalam crude oil yang dialirkan dalam pipa diameter 8 mm dan pengaruh penambahan konsentrasi guar gum terhadap efek drag reduction.Penambahan polimer dilakukan pada kisaran konsentrasi sampai 10 kali lipat, dan dihasilkan efek drag reduction sampai 2 kali lipat lebih besar. Analisa dilakukan dengan mengamati hubungan antara koeiisien gesek dan bilangan Reynolds untuk menampilkan efek drag reduction. Dari hasil eksperimen, didapat hasil pada penarnbahan polimer 500 ppm, 1000 ppm, 2000 ppm, 3500 ppm, dan 5000 ppm didapatkan efek drag reduction sebesar berturut-turut 93%, 11,1%, 12,3%, 13,6% dan 18,7%.

---

Drag reduction phenomena can be obtained using additive polymer that can generate turbulence damping by fluid movement and characteristic. This research was carried out to observe the effect of additive guar gum in crude oil solvent, which flow through 8 mm diametered pipe, and the increments effect of guar gum concentration.

The increment concentrations are ranged up to 10 times and drag reduction eject was obtained up to 2 times bigger. This research analysis was done using j?-iction coejicients and Reynolds numbers relation to put forward drag reduction phenomena. The researchs results using P06/MEF additive in 500 ppm, 1000 ppm, 2000 ppm, 3500 ppm and 5000 ppm concentrations were obtained drag reduction phenomena about 9.3%, 11.1 %, 12.3%, 13.6% and 18,7%."

"ABSTRAKKandungan logam dalam minyak mentah berat semakin meningkat. Logam berat yang paling melimpah dan tidak diinginkan keberadaannya dalam minyak berat adalah nikel dan vanadium. Keberadaan logam ini dapat meracuni katalis pada proses catalytic cracking. Persebaran kandungan logam dalam crude oil diketahui dengan mengelompokan fasa asphaltene dan maltenes menggunakan ekstraksi, kemudian dilanjutkan dengan kolom kromatografi. % fraksi fasa asphaltene dan maltenes terhadap minyak bumi ditemukan sebesar 0,947% dan 60,74%. Pemisahan sampel asphaltene menggunakan eluen diklorometan:metanol (7:3) dan pemisahan sampel maltenes menggunakan eluen n-heptan. Penentuan fraksi-fraksi hasil kolom kromatografi maltenes dan asphaltene dilakukan menggunakan lampu UV 254nm. Hasil pemisahan kolom maltenes dan asphaltene dianalisa menggunakan FTIR menunjukkan adanya cincin pirol pada bilangan gelombang 802 cm-1 dan 804 cm-1 yang merupakan kerangka penyusun senyawa porfirin. Uji kualitatif unsur dilakukan dengan menggunakan EDX, unsur yang ada dalam crude oil Duri, residu, maltenes dan asphaltene adalah C, Si, S, V, Fe, Ni, dan Cu. Uji kuantitatif dilakukan dengan ICP-AES, logam nikel ditemukan hanya pada maltenes sebesar 42,6 ppm. Kadar logam vanadium dan besi paling tinggi berada pada asphaltene sebesar 256 ppm dan 160 ppm. Hasil analisa GC-MS asphaltene menunjukkan adanya senyawa 5,10,15,20-tetra(3,4,5-trimetoksifenil)-21H,23H-porfin dengan m/z 976. Porfirin yang berada dalam asphaltene masih berupa porfirin bebas yang tidak terikat dengan logam.

---

ABSTRACTThe amount of metals in heavy crude oil are increasing. The most abundant and undesireable presence in the heavy oil is nickel and vanadium. The existence of these metals can poison the catalyst in catalytic cracking process. Distribution of metal content in crude oil is known by classifying phase asphaltene and maltene using extraction, then followed by coloumn chromatography. % fraction asphaltene and maltenes on petroleum was found as 0.947% and 60.74%. Asphaltene sample separation using the eluent dichloromethane: methanol (7: 3) and maltenes sample separation using the eluent n-heptane. The result of maltenes and asphaltene column chromatography determined using 254nm UV lamp. The result of column separation maltenes and asphaltene analyzed using FTIR showed a pyrrole ring at wave number 802 cm-1 and 804 cm-1 which is a constituent framework of a porphyrin compound. Qualitative test done using EDX from Duri crude oil, residues, maltenes and asphaltene is C, Si, S, V, Fe, Ni, and Cu. Quantitative test performed by ICP-AES, nickel found only in maltenes of 42,6 ppm. Metal content of vanadium and iron are highest in the asphaltene of 256 ppm and 160 ppm. The results of GC-MS analysis showed the presence of compounds 5,10,15,20-tetra(3,4,5-trimethoxyphenyl)-21H, 23H-porphine with m/z 976 in asphaltene. Porphyrin in asphaltene as known as free porphyrin that not bound to the metal."