Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Azotobacter chroococcum has a great potential as biosurfactant producing bacteria and was used as co-inoculant to promote the rate hydrocarbon biodegration...."

"New thermodynamic property model for n-butane exprasesed in form of the Helmholtz free energy equation is presented....."

"The limited of ozon depleting substance (ODS) such as CFC and HCFC refrigrants has encourage researchers to find a new alternative refrigrant

---

"

"A new thermodynamic property model for propane is expressed in form of the helholtz free energy function....."

"AFI (AVO Fluid Inversion) menganalisa respon dari anomali AVO, kemudian membandingkannya dengan respon yang didapat secara teori dan memprediksi sifatsifat fluida. AFI dalam prosesnya terbagi dalam 2 tahap. Tahap pertama didapatkan peta atribut AVO. Pada peta ini akan ditentukan zona-zona berdasarkan intensitas warna. Tahap selanjutnya melakukan analisa tren dari data sumur. Dari analisa tersebut didapat model parameter stochastic. Hasil penggabungan model parameter stochastic dengan ekstraksi wavelet dari data seismik akan didapat simulasi crosplot antara perpotongan (Intercept) dan kemiringan (Gradient) yang terdiri dari 3 fluida yaitu minyak, gas dan brine. Dari simulasi crosplot tersebut dimasukkan sayatansayatan data dari peta atribut AVO yang akan menentukan penyebaran kandungan reservoar hidrokarbon. Penentuan karakteristik hidrokarbon diperkuat lagi dengan peta indikasi dan peta probabilitas. Dari penggunaan analisa AFI dapat diketahui bahwa karakteristik reservoar hidrokarbon pada daerah TPS merupakan gas dan didominasi oleh minyak.

---

AFI (AVO Fluid Inversion) analyze AVO response, compare them without theoretically derived response and predict fluid properties. There are two steps in AFI process. First, using AVO attribute maps. In this map will be decided zones based on color intensity. The next step is doing trend analysis from well database. From that analyze will obtain stochastic models parameters. The result from gathering stochastic models parameters and wavelet extraction from seismic data are crossplot simulation between intercept and gradient which consist of oil, gas and brine. Then input data slices from AVO attribute maps to crossplot simulation which will determine hydrocarbon reservoar distribution. The determine of hydrocarbon characteristic will be more certain with indication and probability maps. By using AFI analysis can be determine that hydrocarbon reservoar characteristic at TPS is gas and dominated by oil."

"Penggunaan refrigeran HFC dan HCFC yang mempunyai dampak terhadap ozon lebih kecil dibandingkan CFC, ternyata dari masyarakat pemerhati lingkungan mengajukan keberatan atas penggunaan jenis refrigeran ini. Karena senyawa ini masih memiliki potensi pemanasan global atau GWP (Global Warming Potensial) yang cukup tinggi. Walaupun pelarangan resmi secara internasional senyawa ini belum ada, pada beberapa negara main seperti negara-negara di Eropa mengkategorikan refrigeran HFC dan HCFC sebagai refrigeran yang harus dikontrol penggunaannya dan mengusulkan agar jadwal pengurangannya harus diatur secara internasional.Refrigeran alternative hidrokarbon dengan komposisi utama propana, yang tidak memiliki dampak terhadap pengurangan ozon dan tidak memiliki dampak terhadap pemanasan global saat ini di tawarkan sebagai pengganti HCFC-22- Dari hasil pengujian unjuk kerja refrigeran hidrokarbon H dapat menggantikan refrigeran HCFC-22, dan juga mempunyai beberapa kelebihan diantaranya tekanan kondensasi, temperatur buang, dan daya listrik yang rendah dibandingkan refrigeran HCFC-22."

"Dalam tahapan awal eksplorasi hydorkarbon, diperlukan suatu metode awal yang dapat mendeteksi adanya perangkap hydrokarbon dimana perangkap ini disebabkan oleh adanya struktur patahan. Metode Magnetik adalah salah satu metode Geofisika yang dapat digunakan untuk mengetahui struktur permukaan bawah tanah, sehingga metode magnetik ini digunakan untuk menduga lokasi struktur patahan yang berlaku sebagai perangkap hydrokarbon. Dari hasil data pengukuran, kita mengaplikasikan KOREKSI DIURNAL dan KOREKSI IGRF, kemudian dilakukan UP WARD CONTINUATION untuk menghilangkan efek?efek lokal, dan ketika pemodelan digunakan metode FORWARD MODELLING untuk memperoleh gambaran awal mengenai struktur perlapisan bawah tanah. Daerah penelitian didominasi oleh lapisan sedimen dan juga banyak fosil?fosil yang tersingkap ke permukaan, hal ini dapat menjadi indikasi awal keberadaan hydokarbon pada daerah tersebut. Lokasi penelitian didominasi oleh nilai anomali negatif yang dikarenakan tebalnya lapisan sedimen yang memiliki nilai suseptibilitas rendah dan kenaikan anomali cenderung dikarenakan oleh adanya kenaikan lapisan dan juga kehadiran lapisan yang lebih magnetik. Dari hasil pemodelan diketahui terdapat 2 patahan yang diperkirakan menjadi perangkap hydrokarbon dimana pada daerah tersebut ditunjukkan adanya perubahan nilai anomali magnetik yang drastis.

---

In the first step on hydrocarbon exploration, we need some preface method that can detect the hydrocarbon trap where it was because fault structure. Magnetic method was one of geophysics methods that can use to know the structure under the surface. After the aqusition data, we apply the DIURNAL CORRECTION and IGRF CORRECTION, after that we apply UP WARD CONTINATION to separate from local effect, and at modelling we use the FORWARD MODELLING to estimate the structure under surface. The exploration territory was dominated by sediment rock and many fossil show up into the surface, and this is can be first indication that in that place there are hydrocarbon. Location of exploration was dominated by negative anomaly and this is because the thick of sediment rock and the rise of anomaly because there was some layer go up into the surface and also because there are more magnetic layer. From the modelling result we know they are 2 fault that can be indicated the hydrocarbon trap where in that place occur drasctic anomaly changing."

"Penelitian ini didasarkan pada kebutuhan akan peningkatan akurasi dalam memprediksi properti reservoir, yang sangat penting untuk eksplorasi dan produksi hidrokarbon yang efektif. Metode tradisional sering kali kurang akurat dalam memberikan estimasi yang tepat, sehingga adopsi MARS bertujuan untuk mengatasi kekurangan ini. Penerapan Metode MARS bertujuan untuk mengevaluasi sensitivitas dan dampak transformasi Multi Attribute Rotation Scheme (MARS) dalam meningkatkan karakterisasi reservoir di Lapangan X, Cekungan Sunda. Metode ini bekerja dengan memperkirakan atribut baru dalam arah perubahan maksimum properti target dalam ruang Euclidean berdimensi n yang dibentuk oleh beberapa atribut, kemudian menskalakan atribut ini ke properti unit target. Hasil MARS diterapkan untuk memprediksi distribusi porositas, volume shale, dan saturasi air menggunakan atribut elastis yang diturunkan dari data seismik. Hasil penelitian menunjukkan bahwa metode MARS memiliki sensitivitas yang cukup terhadap perubahan atribut elastis, menghasilkan transformasi optimal untuk memprediksi sifat petrofisika reservoir. Transformasi MARS meningkatkan akurasi karakterisasi reservoir dibandingkan dengan metode konvensional. Pola distribusi porositas, volume shale, dan saturasi air yang diperoleh dari metode MARS konsisten dengan data log dan karakteristik geologi Cekungan Sunda. Temuan ini menunjukkan bahwa MARS dapat menjadi alat yang berharga untuk meningkatkan prediksi properti reservoir, yang mengarah pada pengambilan keputusan yang lebih baik dalam eksplorasi dan produksi hidrokarbon.

---

This research is based on the need to improve the accuracy of predicting reservoir properties, which is crucial for effective hydrocarbon exploration and production. Traditional methods often lack precision in providing accurate estimates, thus the adoption of MARS aims to address these shortcomings. The application of the Multi Attribute Rotation Scheme (MARS) method aims to evaluate the sensitivity and impact of the MARS transformation in enhancing reservoir characterization in Field X, Sunda Basin. This method works by estimating new attributes in the direction of maximum change of the target property in an n-dimensional Euclidean space formed by multiple attributes, and then scaling these attributes to the target unit properties. The MARS results are applied to predict the distribution of porosity, shale volume, and water saturation using elastic attributes derived from seismic data. The research findings show that the MARS method has sufficient sensitivity to changes in elastic attributes, producing optimal transformations for predicting reservoir petrophysical properties. The MARS transformation improves the accuracy of reservoir characterization compared to conventional methods. The distribution patterns of porosity, shale volume, and water saturation obtained from the MARS method are consistent with log data and the geological characteristics of the Sunda Basin. These findings suggest that MARS can be a valuable tool for enhancing reservoir property predictions, leading to better decision-making in hydrocarbon exploration and production."