Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Daerah penelitian berada pada lapangan panas bumi Frontier Observatory for Research in Geothermal Energy (FORGE), Utah, Amerika Serikat dengan luas daerah 5,3 km x 4,2 km. Daerah ini memiliki reservoir yang tersusun oleh batuan beku intrusif berjenis granitoid dan memiliki struktur regional berupa sesar normal. Sistem panas bumi pada daerah ini berupa sistem hot dry rock. Pada sistem panas bumi ini, diperlukannya rekahan sebagai salah satu faktor dalam penentuan jalur injeksi fluida. Tujuan dari penelitian ini adalah menentukan persebaran dan intensitas rekahan yang kemudian divisualisasikan dengan model 3D yang menunjukkan rekahan tersebut. Metode yang digunakan pada penelitian ini sehingga tujuan penelitian dapat dicapai berupa interpretasi data seismik, mengolah atribut seismik, dan membuat model rekahan implisit. Hasil penelitian menunjukkan struktur geologi yang mempengaruhi daerah penelitian berupa sesar naik dengan orientasi utara-selatan dan sesar normal dengan orientasi barat-timur. Rekahan pada daerah penelitian memiliki orientasi dominan berupa utara-selatan dan timurlaut-baratdaya. Persebaran rekahan berada disekitar zona bidang sesar. Intensitas rekahan berkisar antara 0-3 rekahan tiap kaki.

---

The research area is in the Frontier Observatory for Research in Geothermal Energy (FORGE) geothermal field, Utah, United States with an area of 5.3 km x 4.2 km. This area has a reservoir composed of granitoid intrusive igneous rocks and has a regional structure in the form of normal faults. The geothermal system in this area is a hot dry rock system. In this geothermal system, fracture is needed as one of the factors in determining the fluid injection path. The purpose of this study was to determine the distribution and intensity of the fracture which was then visualized with a 3D model showing the fracture. The method used in this study so that the research objectives can be achieved in the form of interpretation of seismic data, processing seismic attributes, and creating implicit fracture models. The results showed that the geological structure that affected the research area was a reverse fault with a north – south orientation and a normal fault with a west – east orientation. The fracture in the study area has a dominant orientation of north-south and northeast-southwest. The distribution of fractures is around the fault zone. Fracture intensity ranges from 0-3 fractures per feet."

"Reservoir terekahkan alami merupakan reservoir dengan karakteristik rekahan yang baik sehingga sebaran dari rekahan berkontribusi terhadap porositas dan permeabilitas reservoir. Penelitian ini menggunakan data seismik 3D, log sumur konvensional dan log rekahan pada daerah Kubah Teapot, Wyoming, Amerika Serikat. Terdapat dua metode yang digunakan yaitu pemodelan rekahan serta pembelajaran mesin tersupervisi untuk mengetahui karakteristik struktur geologi, menganalisis sebaran serta faktor pengontrol rekahan, mengetahui kemampuan pembelajaran mesin untuk memprediksi rekahan serta melakukan perbandingan kedua metode selama penelitian. Analisis terintegrasi menghasilkan daerah penelitian terdiri dari lima struktur geologi utama berupa patahan dan lipatan yang berorientasi barat laut – tenggara dan timur laut – barat daya dengan pola wrench fault system. Kemudian terdapat rekahan terbuka, tertutup dan pengeboran dengan fracture driver berupa zona patahan serta litologi dolostone berdasarkan nilai korelasi tinggi pada parameter distance from fault, displacement, dan log sumur terkait zonasi litologi. Pembelajaran mesin tersupervisi untuk prediksi rekahan memiliki akurasi 86% dengan peningkatan kemampuan prediksi pada zona dengan intensitas rekahan tinggi. Metode pemodelan rekahan disarankan untuk tahap pengembangan lapangan karena lebih representatif terhadap kondisi geologi sedangkan pembelajaran mesin disarankan untuk evaluasi rekahan pada sumur tua karena model yang lebih sederhana tetapi memiliki akurasi yang baik.

---

Natural fractured reservoirs have good fracture characteristics that contribute to reservoir porosity and permeability by their distribution. This study integrates 3D seismic data, conventional well logs, and fracture logs in the Teapot Dome area, Wyoming, United States. Fracture modeling and supervised machine learning uses to determine the characteristics of geological structures, analyze the distribution and fracture driver, determine the ability of machine learning to predict fractures, and compare the ability of these methods during the study. Integrated analysis shows the study area consisting of five main geological structures (faults and folds) oriented northwest-southeast and northeast southwest with a wrench fault system pattern. Furthermore, the open, closed and drilling induces fractures distribution controlled by fault zones and dolostone lithology based on high correlation values between parameters of distance from fault, displacement, and well logs related to lithology zonation with fracture log. Supervised machine learning for fracture prediction has 86% accuracy with improved ability in highly fracture zone. The fracture modeling method is recommended for the field development phase due to has better ability to represent geological conditions while machine learning is recommended for the evaluation of fractures in mature wells due to the simplicity with good result."

"Panas bumi merupakan sumber energi terbarukan yang tengah dikembangkan di masa kini. Amerika Serikat memiliki potensi energi panas bumi yang cukup menjanjikan, terutama di daerah Roosevelt Hot Springs, Utah. Suatu sistem panas bumi memerlukan rekahan sebagai salah satu aspek yang perlu menjadi pertimbangan dalam proses evaluasi sistem panas bumi. Keterbentukan rekahan tersebut tentunya dipengaruhi oleh kondisi geologi yang terjadi pada daerah tersebut, sehingga hal ini dapat mempengaruhi karakteristik dari rekahan tersebut. Tujuan dari penelitian ini adalah menganalisis kondisi struktur geologi, karakteristik rekahan, akurasi prediksi rekahan, dan perbandingan hasil prediksi rekahan dengan model rekahan. Untuk mencapai tujuan tersebut, dilakukan beberapa proses pengolahan data, seperti interpretasi data seismik, membuat atribut seismik, membuat model rekahan implisit, dan memprediksi keberadaan rekahan menggunakan metode Support Vector Machine (SVM) yang merupakan salah satu metode pembelajaran mesin yang kemudian diterapkan pada sumur yang tidak memiliki informasi rekahan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa struktur geologi di daerah penelitian terdiri dari sesar normal berorientasi barat – timur dan sesar naik berorientasi utara – selatan. Rekahan di daearh penelitian memiliki orientasi dominan ke arah utara – selatan dengan intensitas rekahan berkisar dari 0 hingga 3. Intensitas rekahan yang tinggi dapat ditemukan di sekitar sesar dan fitur lengkungan/kubah. Prediksi rekahan menggunakan metode SVM menghasilkan nilai akurasi sebesar 73%. Hasil prediksi rekahan secara umum cukup baik, meskipun terdapat beberapa zona yang menggambarkan hasil yang kurang baik apabila dibandingkan dengan modelan rekahan implisit.

---

Geothermal is a renewable energy that is being developed at this time. The United States of America has a promising geothermal energy potential, especially in Roosevelt Hot Springs area in Utah. Geothermal system needs fractures as one of the considerable aspects in geothermal system evaluation. The formation of fractures itself is controlled by the geological condition in the area, so it can affect the characteristic of the fractures. This research aims to analyze the structural geology condition, fracture characteristic, fracture prediction accuracy, and the comparison of the fracture prediction result with the fracture model. To achieve the goals, there are some data processing steps, such as seismic data interpretation, building seismic attributes, building implicit fracture model, and predicting fracture occurrence using Support Vector Machine (SVM) method which is one of the machine learning methods to be implicated on the well which does not provide fracture information. The research shows that the structural geology condition in the study area consists of east – west trending normal faults and north – south trending reverse faults. The fracture in the study area has a dominant trend of north – south with the intensity ranging from 0 to 3. High fracture intensity zone can be found around faults and curvatures. The fracture prediction using SVM method produces an accuracy value of 73%. Overall, the fracture prediction result is good enough, although there are some zones which have a poor result when it compared to the implicit fracture model."