OPTIMASI PENGEMBANGAN LAPANGAN X DENGAN MENGGUNAKAN SIMULASIRESERVOIR DAN ANALISIS KEEKONOMIAN

TUGAS AKHIR

Oleh:

IKHWANUSHAFA DJAILANI

NIM 12204017

Diajukan sebagai salah satu syarat untuk

mendapatkan gelar

SARJANA TEKNIK

pada Program Studi Teknik Perminyakan

PROGRAM STUDI TEKNIK PERMINYAKAN

FAKULTAS TEKNIK PERTAMBANGAN DAN PERMINYAKAN

INSTITUT TEKNOLOGI BANDUNG

2010

OPTIMASI PENGEMBANGAN LAPANGAN X DENGAN MENGGUNAKAN SIMULASIRESERVOIR DAN ANALISIS KEEKONOMIAN

TUGAS AKHIR

Oleh:

IKHWANUSHAFA DJAILANI

NIM 12204017

Diajukan sebagai salah satu syarat untuk

mendapatkan gelar

SARJANA TEKNIK

pada Program Studi Teknik Perminyakan

Fakultas Teknik Pertambangan dan Perminyakan

Institut Teknologi Bandung

Disetujui oleh:

Dosen Pembimbing Tugas Akhir,

Tanggal…………………………

(Ir. Tutuka Ariadji, MSc, Ph.d)

1 | P a g e

OPTIMASI PENGEMBANGAN LAPANGAN X DENGAN SUMUR VERTIKAL MENGGUNAKANSIMULASI RESERVOIR DAN ANALISIS KEEKONOMIAN

Oleh :Ikhwanushafa Djailani, Institut Teknologi Bandung (ITB)

Pembimbing:Ir. Tutuka Ariadji, MSc, Ph.d, Institut Teknologi Bandung (ITB)

SARI

Perencanaan pengembangan lapangan merupakan hal yang sangat vital untuk dilakukan di industri perminyakan,mengingat biaya yang dibutuhkan dalam mengoperasikan suatu lapangan sangatlah besar. Simulasi Reservoir adalahalat yang sangat diperlukan dalam perencanaan pengembangan lapangan yang handal untuk meramalkan performareservoir dengan realistis.

Lapangan X merupakan lapangan minyak bumi dengan jenis reservoir karbonat yang sangat kompleks. Jumlahminyak yang diproduksikan dari lapangan tersebut masih sangat terbatas yaitu 2,23 % dari satu sumur saja. Studi inimembutuhkan pengembangan lapangan dengan menambahkan beberapa sumur di derah-daerah yang memiliki prospekyang baik.

Hasil simulasi yang dilakukan dengan berbagai skenario memberikan hasil sama dengan 14,02 % FaktorPerolehan dari tiga sumur yang berproduksi. Setelah proses simulasi, dilanjutkan dengan melakukan analisiskeekonomian terhadap skenario yang dibuat dan dengan menetapkan beberapa asumsi biaya capital dan non capitalmaka didapat nilai NPV Pemerintah 50.627 MUS$, NPV Kontraktor 8.346 MUS$, ROR 75,6 %, POT setelah 2,98tahun dan PI sebesar 1,76.

Kata kunci: Simulasi Reservoir, Faktor Perolehan, Rate of Return

ABSTRACT

Plan of Development is very important to be conducted in oil industry, where a lot of money needed forproducing an oil field. Reservoir simulation is an indispensable tool for planning the development of a reliable field forpredicting realistic reservoir performance.

X Field is an oil field with a complex carbonate reservoir. Amount of oil that produced from the field was verylimited, it was just 2,23 % from just one well. These studies require field development by adding a few wells in apotential area.

Simulation with different scenarios results in 14,02 % Recovery Factor of 3 producing wells. After simulationprocess, the next step is to analize economic aspect of the development scenario which is offered by reservoirsimulation, and by using some capital and non capital cost assumptions we obtaine some economic indicator results,NPV Value for Government is 50,627 MUS$, NPV Value for Contractor is 8,346 MUS$, ROR is 75,6 %, POT is after2,98 years and PI value is about 1,76.

Keyword: Reservoir Simulation, Recovery Factor, Rate of Return

I. PENDAHULUAN

Lapangan X merupakan suatu reservoirminyak dengan formasi batu gamping yang secarageologi berumur Miosen Awal hingga MiosenAkhir. Ekplorasi awal lapangan ini dilakukansekitar tahun 2004 dan berjalan dengan sangatsukses. Sumur pertamanya berproduksi sekitartahun 2009, dan memiliki nilai Original Oil InPlace yang termasuk kecil.

Geologi lapangan ini mempunyai batasanstudi antara lain adalah model geologi dan reservoir

telah tersedia, seperti input data model struktur,properti batuan, PVT, dan data sejarah produksiselama satu tahun.

Permasalahan studi yang akan dibahasantara lain adalah jumlah sumur eksplorasi yangmasih sangat terbatas yaitu hanya satu sumur, jugaakan dibahas kriteria yang digunakan untukmemilih lokasi sumur tambahan yang baik, danyang terakhir adalah tinjauan kelayakan secaraekonomi.

2 | P a g e

Tujuan paper ini yaitu melakukan optimasiproduksi reservoir dengan menambahkan beberapasumur pada daerah prospek, kemudian melakukansimulasi terhadap skenario tersebut menggunakanSimulator Reservoir. Simulasi dilakukan untuksetiap penambahan sumur dan hasil simulasi akandibandingan antara satu sama lain. Setelah didapatkombinasi sumur optimal maka tahap terakhir yangdilakukan adalah menganalisa kelayakannya secaraekonomi dengan menggunakan beberapa indikatorseperti Net Present Value, Rate of Return, Pay OutTime dan Profitability Index.

II. MODEL RESERVOIR

Untuk melakukan skenario pengembanganlapangan dengan simulasi reservoir, makadibutuhkan suatu model reservoir yangmerepresentasikan reservoir sebenarnya. Beberapainput data yang diperlukan adalah model struktur,PVT, properti batuan dan data sejarah produksilapangan X tersebut.

Tabel 2.1 berikut ini merupakan deskripsikarakteristik reservoir Lapangan X:

Tabel 2.1 – Data Reservoir dan Data Produksi

Properties Unit Value

Temperatur oF 165@2650 ft.SS

Tekanan Psig 1063@2650 ft.SS

Pb Psig 220

Kedalaman WOC ft 2947

Kedalaman GOC ft 2620

Laju Alir Minyak STB/D 1155

Tekanan Alir Psia 948

API Gravity oAPI 34,8

Specific GravityGas

0,706

GOR SCF/STB 79,68

TemperaturSeparator

oF 102

Tekanan Separator Psig 90

Oil FVF (Bo) RB/STB 1,06

Viskositas Minyak Cp 0,88898

Heptane plus % mole 76,29

Initial GOR SCF/STB 638

Dari data karakteristik reservoir pada Tabel2.1 dapat dilihat nilai tekanan bubble point adalah220 psig, masih jauh dibawah nilai tekananreservoir, yaitu 1063 psig untuk kedalaman 2650 ftdi bawah permukaan laut. Ini mengindikasikanbahwa keadaan reservoir adalah under-saturated.Jika ditinjau dari nilai API gravity-nya yang kecil

yaitu 34,8 oAPI, juga dari nilai GOR 79,68SCF/STB dan nilai Formation Volume Factorsebesar 1,06RB/STB maka reservoir ini dapatdigolongkan ke dalam reservoir black oil. Nilai SGgas 0,706 menunjukkan bahwa gas jauh lebihringan dari udara.

Gambar 2.1, 2.2 dan 2.3 berikut merupakanpersebaran properti reservoir secara 3D di lapanganX:

Gambar 2.1 – Porositas

Gambar 2.2 – Saturasi Air

Gambar 2.3 – Permeabilitas XY

Dari gambar-gambar persebaran propertiesbatuan di atas terlihat nilai properti yang bagussebagai daerah akumulasi minyak terletak padadaerah tengah saja. Sedangkan bagian yang laintidak begitu menjanjikan, selain karena nilaiporositas dan permeabilitas yang kecil, juga karenasudah tersaturasi oleh air. Pada Gambar 2.1 warnamerah, kuning dan hijau menunjukkan area yangmemiliki porositas terbesar hanya terletak dibagiantengah reservoir. Warna nila, dan biru menunjukkanarea yang memiliki porositas kecil terletak sebagianbesar reservoir tersebut. Hal yang sama jugaditunjukkan oleh Gambar 2.3 yang merupakangambaran persebaran permeabilitas batuan reservoirsecara lateral. Pada Gambar 2.2 yang merupakanpeta persebaran saturasi air keterangan warnamenunjukkan indikasi sebaliknya, yaitu warna birumerupakan area yang memiliki saturasi air terbesar,

3 | P a g e

terletak di sebagian besar area kiri reservoirtersebut. Sedangkan sebagian kecil area berwarnahijau menunjukkan daerah yang memiliki saturasiair terkecil pada reservoir ini.

Properties PVT ditunjukkan pada Gambar2.4-Gambar 2.8 berikut ini:

Gambar 2.4 – Solution Gas Oil Ratio(Rs)

Gambar 2.4 menunjukkan profil Rs sebagaifungsi dari tekanan. Pada tekanan di atas 220 psig(Pb), penurunan tekanan tidak menyebabkanperubahan nilai Rs, ini terjadi karena pada keadaantekanan di atas Pb gas terlarut di dalam minyakmasih dalam jumlah maksimal. Namun padatekanan di atas Pb mulai terjadi penurunan nilai Rs

karena gas terlarut sebagian sudah keluar di dalamreservoir.

Gambar 2.5 –Formation Volume Factor (Bo)minyak

Gambar 2.5 merupakan profil Bo sebagaifungsi dari tekanan. Pada tekanan diatas 220 psig(Pb) penurunan tekanan akibat produksi akanmeningkatkan Bo karena adanya ekspansi minyak didalam reservoir. Pada tekanan di bawah Pb

penurunan tekanan mengakibatkan penurunan Bo

karena adanya pelepasan gas terlarut.

Gambar 2.6 – Viskositas Minyak

Gambar 2.6 merupakan profil viskositasminyak sebagai fungsi dari tekanan. Pada tekanan siatas 220 psig (Pb) nilai viskositas minyak menurunseiring dengan penurunan tekanan, ini terjadikarena penurunan tekanan menyebabkan jarak antarmolekul semakin renggang sehingga dapat bergeraklebih leluasa. Namun pada tekanan di bawah Pb

penurunan tekanan reservoir menyebabkan nilaiviskositas minyak meningkat kembali, ini terjaidkarena pada keadaan ini minyak mulai melepaskangas terlarutnya sehingga yang tersisa hanya minyakfraksi berat saja.

Gambar 2.7 –Formation Volume Factor (Bg) gaskering

Gambar 2.7 menunjukkan profil FormationVolume Factor (Bg) untuk gas kering sebagai fungsidari tekanan. Dari gambar terlihat bahwa harga Bg

meningkat seiring dengan terproduksi gas (tekananreservoir menurun).

Gambar 2.8 – Viskositas gas kering

Gambar 2.8 menunjukkan profil viskositasgas kering sebagai fungsi dari tekanan. Tampakpada gambar bahwa nilai viskositas menurunseiring dengan penurunan tekanan. Pada tekananyang tinggi penurunan viskositas terjadi jauh lebihcepat daripada ketika saat tekanan rendah.Kesimpulan ini tergambar dari bentuk kurva yangrelatif miring pada tekanan tinggi, namun jauh lebihmendatar pada tekanan rendah.

Lapangan X merupakan reservoir yangmemiliki dua kelakuan properti, sehingga dalampemodelan kita perlu membuat dua region yangmasing-masing memiliki karakteristik tersendiri.Data yang diperoleh menunjukkan nilai porositasuntuk region satu adalah kurang dari 0,125 danporositas region dua lebih dari 0,125. Gambar 2.9

4 | P a g e

menunjukkan pembagian region di reservoirlapangan X yang terbagi menjadi dua region.

Gambar 2.9 – Region 3D

Gambar 2.10 memperlihatkan kondisireservoir di Lapangan X memiliki tiga fasa fluidadimana warna merah menunjukkan area yangtersaturasi oleh sebagian besar gas, hijau adalaharea yang tersaturasi oleh minyak dan biru adalaharea yang tersaturasi oleh air.

Gambar 2.10 – Contact 3D

Gambar 2.11 dan Gambar 2.12 adalahgrafik permeabilitas relatif sistem minyak air dantekanan kapiler terhadap saturasi air (Sw) regionsatu, sedangkan Gambar 2.13 menunjukkan grafikpermeabilitas relatif sistem minyak gas terhadapsaturasi gas (Sg).

Gambar 2.11 – kr sistem minyak air region satu

Gambar 2.12 – Tekanan kapiler region satu

Gambar 2.13 – kr sistem minyak gas region satu

Grafik permeabilitas relatif Gambar 2.11menggambarkan bahwa region satu reservoir inibersifat water wet untuk sistem minyak air, terlihatdari bentuk grafik yang lebih condong ke kanan,dimana perpotongan antar kurva terletak pada nilaiSw sama dengan 0,79 yang berarti melebihi titiktengah saturasi air. Dari Gambar 2.11 didapat nilaiSwc sama dengan 0,64 dan nilai Sor sama dengan0,11 sehingga dapat dihitung nilai Faktor PerolehanMaksimum untuk region satu yaitu sebesar 69,4 %.Sedangkan untuk sistem minyak gas reservoir inibersifat oil wet, terlihat dari bentuk grafik yanglebih condong ke kiri, dimana perpotongan antarkurva terletak pada nilai Sg sama dengan 0,13 yangberarti kurang dari titik tengah saturasi gas. Bentukkurva Pc yang landai mencirikan bahwa nilaipermeabilitas di region satu kecil1. Data yang didapat menunjukkan nilai permeabilitas berkisarantara 2,98 md - 123,93 md.

Grafik permeabilitas relatif region dua direservoir Lapangan X sedikit berbeda dari regionsatu, namun memiliki sifat wettability yang sama.Begitu juga bentuk kurva Pc-nya yang landai.Perbedaan antara kedua kurva Pc ini terletak dariinterval nilainya, dimana region satu memiliki nilaiyang lebih besar dari pada region dua. Pada regiondua ini nilai perpotongan antara kurva kro dengankrw terletak pada Sw sama dengan 0,81. Sedangkanperpotongan kurva kro dengan krg terletak pada Sg

0,13. Gambar 2.14 dan 2.16 berikut adalah grafik-grafik permeabilitas relatif region dua, dan grafiktekanan kapiler region dua ditunjukkan olehGambar 2.15:

Gambar 2.14 – kr sistem minyak air region dua

0

0.2

0.4

0.6

0.8

1

1.2

0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1

Rel

ativ

eP

erm

eab

ility

(Kr)

Water Saturation (Sw)

Relative Permeability (Water -Oil Region I)

Krw

Kro

0

10

20

30

40

50

60

70

80

0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1

CapillaryPressure(Psi)

Water Saturation (Sw)

CapillaryPressure (Water-Oil Region I)

0

0.2

0.4

0.6

0.8

1

1.2

0 0.05 0.1 0.15 0.2 0.25 0.3

Re

lati

veP

erm

eab

ilit

y(K

r)

Gas Saturation (Sg)

Relative Permeability (Gas-Oil Region I)

Krg

Kro

0

0.2

0.4

0.6

0.8

1

1.2

0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1

Rel

ati

veP

erm

eab

ility

(Kr)

Water Saturation (Sw)

Relative Permeability (Water-Oil Region II)

Krw

Kro

5 | P a g e

Gambar 2.15 – Tekanan kapiler region dua

Gambar 2.16 – kr sistem minyak air region dua

III. INISIALISASI DAN HISTORYMATCHING

Setelah memiliki seluruh data geologi danreservoir di dalam simulator reservoir, perludilakukan beberapa prosedur validasi, validasimodel awal yang dilakukan adalah inisialisasi, yaituproses menyamakan nilai IOIP reservoir modelterhadap nilai IOIP hasil perhitungan volumetrikoleh geologist.

Nilai IOIP yang didapat secara volumetrikjika dibandingkan dengan nilai IOIP model tidakberbeda jauh. Perbedaan antara kedua nilai tersebuthanya sebesar 0,53%.

Setelah penyelarasan nilai IOIP dilakukanmaka tahap selanjutnya adalah history matchingdata produksi. Pada tahap ini model yang di dapatdari penyelarasan nilai IOIP sebelumnya diujiterlebih dahulu dengandata produksi lapangan,yaitu dengan melihat performa yang dihasilkan olehmodel tersebut dan membandingkannya dengankinerja sejarah produksi dari data lapangan.

Secara lengkapnya proses matchingdilakukan terhadap data sejarah tekanan dan lajualir fluida, namun pada kasus di lapangan X inihanya dilakukan terhadap data sejarah laju alirkarena data sejarah tekanan tidak tersedia. Datasejarah produksi yang menjadi acuan dalam modelini adalah data laju alir minyak dan air selama lebihkurang satu tahun, yaitu mulai 17 Februari 2009hingga 26 Januari 2010. Pada Gambar 3.1 dapatdilihat produksi minyak yang semakin menurunsetiap harinya. Produksi sempat dihentikanbeberapa lama dengan cara menutup sumur,

kemudian setelah beberapa lama mulai berproduksikembali.

Proses matching dilakukan denganmengubah-ubah beberapa nilai properties, sepertipermeabilitas relatif, Index Produktifitas (PI),transmisibility dan beberapa properties yang lain.Hasil history matching ditunjukkan oleh Gambar3.1 hingga Gambar 3.4. Secara jelas terlihat hasilmatching sudah sangat bagus baik untuk fluidaminyak maupun air, Meskipun di beberapa bagiankurva tidak matching secara sempurna, terutamahasil matching terhadap laju alir air produksi.

Gambar 3.1 – Matching laju alir minyak

Gambar 3.2 – Matching produksi minyak kumulatif

Gambar 3.3 – Matching laju alir air

Gambar 3.4 – Matching produksi air kumulatif

0

2

4

6

8

10

12

14

16

0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1

CapillaryPressure(Psi)

Water Saturation (Sw)

Capillary Pressure (Water-Oil Region II)

0

0.2

0.4

0.6

0.8

1

1.2

0 0.05 0.1 0.15 0.2 0.25 0.3

Rel

ativ

eP

erm

eab

ility

(Kr)

Gas Saturation (Sg)

Relative Permeability (Gas-Oil Region II)

Krg

Kro

6 | P a g e

IV. SKENARIO OPTIMASI PRODUKSIRESERVOIR

Optimasi reservoir lapangan X dilakukandengan cara penambahan sumur di daerah yangmemiliki porositas yang baik dan jugapertimbangan terhadap kondisi saturasi air. Padaawalnya hanya ada Sumur-1. Penambahan sumurdilakukan pada simulator berjumlah sampai empatsumur, namun dengan mempertimbangkan tingkatproduktivitas yang kurang, maka diputuskan untukmenambah hanya dua sumur saja. Gambar 4.1berikut ini adalah gambar reservoir denganpenambahan sumur:

Gambar 4.1 – Penambahan sumur

Tabel 4.1 dan Gambar 4.2 berikut inimemperlihatkan hubungan antara jumlah sumurterhadap Recovery Factor:

Tabel 4.1 – Recovery Factor terhadap jumlah sumur

Nama SumurJumlahsumur

FOPT(BBL)

RF(%)

Sumur 1 1 1367116 10,59

Sumur 1-2 2 1646318 12,75

Sumur 1-2-5 3 1810013,8 14,02

Sumur 1-2-3-5 4 1882704 14,58

Sumur 1-2-3-4-5 5 1992226 15,43

Gambar 4.2 – Optimasi jumlah sumur terhadap RF

Dari Gambar 4.2 dan Tabel 4.1 di atasterlihat pengaruh jumlah sumur terhadap FaktorPerolehan. Penambahan sampai dua sumur pertama,yaitu sumur 2 dan 5 memberikan pertambahanFaktor Perolehan sebesar 1,27 %, namun ketikajumlah sumur bertambah menjadi tiga nilai

pertambahan Faktor Perolehan tidak begitusignifikan yaitu sebesar 0,56 %.

Jumlah sumur yang di tambah sebanyak duasumur, letak sumur-sumur tersebut adalah pada grid34i, 17j dan grid 34i, 20j. Pengaturan konstrainBHP sebesar 500 psia bertujuan untuk mencegahturunnya nilai BHP sampai 14,7 psia yang berartiterlalu optimis. Tabel 4.2 berikut adalah deskripsisumur yang ditambahkan:

Tabel 4.2 – Deskripsi sumur

Properties Sumur 2 Sumur 5Letak Grid 34i, 17j 34i, 20jPerforasi 15k-80k 15k-70kKonstrain Laju Alir 800 stb/d 500 stb/dBHP Minimum 500 psia 500 psia

Setelah penambahan dua sumur, makadihasilkan Produksi Kumulatif Minyak sebesar1.810.013,8 STB atau Faktor Perolehan samadengan 14,02 %. Prediksi dilakukan selama lebihkurang 10 tahun dari Februari 2010 sampaiDesember 2020.

Keputusan untuk melakukan penambahantidak lebih dari dua sumur diambil karenapertimbangan jumlah produksi yang tidaksignifikan. Gambar 4.3 berikut ini adalah grafikproduksi kumulatif minyak selama 10 tahunrunning:

Gambar 4.3 – Produksi kumulatif minyak padabeberapa skenario

Dari data produksi kumulatif kita dapatmemperkirakan mekanisme pendorongan suatureservoir. Dengan melihat trend kurva yangterbentuk maka kita dapat menyimpulkanmekanisme pendorongannya5. Untuk kasus dilapangan X ini kurva yang terbentuk mengikuti trenuntuk mekanisme pendorongan jenis dissolved gasdrive. Gambar 4.4 berikut merupakan kurva yangterbentuk dari hasil plot antara data tekananreservoir terhadap data produksi kumulatif. Kurvaberwarna hitam merupakan kurva acuan yang didapat dari sumber lain. Sedangakan kurva berwarnamerah merupakan hasil pengolahan data dari

0

5

10

15

20

0 2 4 6

RF,

%

Jumlah Sumur

7 | P a g e

Lapangan X. Terlihat bahwa kurva berwarna merahmengikuti trend kurva untuk dissolved gas drive.

Gambar 4.4 – Grafik tekanan-total poduksi tipedissolved gas drive (Clark, N.J., 1951)

V. ANALISIS KEEKONOMIAN

Penting bagi kontraktor untuk menganalisaskenario pengembangan reservoir lapangan x secaraekonomi. Dengan mempelajari beberapa indikatorekonomi seperti NPV, IRR, POT dan PI maka dapatdisimpulkan apakah investasi yang telahdikeluarkan nantinya akan memberi keuntunganbagi kontraktor. Gambar 5.1 berikut inimenunjukkan pengaruh beberapa indikator ekonomisatu terhadap lainnya:

Gambar 5.1- Diagram Faktor yang mempengaruhipengembangan Lapangan X (Sumber: Ariadji,

Tutuka, 2009)

Dari diagram pada Gambar 5.1 dapat dilihatbahwa Net Present Value (NPV) dipengaruhi olehdua faktor, yaitu revenue yang akan meningkatkannilai NPV dan cost yang akan menurunkan nilaiNPV. Cost terbagi menjadi beberapa katagori, yaituopening cost, field management cost dandevelopment. Revenue sendiri dipengaruhi olehperubahan harga minyak, gas, dan oleh profilproduksi.

Untuk kasus yang dibahas di paper ini kitahanya meninjau pengaruh revenue oleh produksiminyak saja tanpa melihat produksi gasnya. Profilproduksi yang ditinjau juga hanya satu skenariosaja, yaitu penambahan sumur explorasi, namunwalau demikian kita juga melakukan optimasi pada

setiap penambahan sumur. Biaya yang dimasukkanke dalam perhitungan adalah sebagian biayainvestasi baik capital maupun non capital, danbiaya operasi di lapangan. Sedangkan biayapembangunan fasilitas dianggap sudah dilakukansebelumnya sehingga tidak perlu ditambahkan lagidalam biaya investasinya.

Untuk menyusun cash flow digunakanasumsi-asumsi sebagai berikut:

1. Harga Minyak 70 US$/BBL2. Biaya Operasi 15 US$/BBL3. Bagian kontraktor 26,8 %4. Bagian pemerintah 73,2 %5. Pajak 44 %6. FTP 10 %7. Investment Credit 15 %8. DMOi 25 %9. DMO fee 10 % setelah 60 bulan berproduksi10. Lama Proyek 11 tahun11. Depresiasi Double Decline Balance (DDB)

selama 5 tahun12. MARR kontraktor sebesar 15 %13. Sumur yang berproduksi sebanyak tiga sumur

vertikal.14. Total biaya investasi sebesar 11.043 MUS$

dengan rincian tangible cost 2.668 MUS$ danintangible cost 8.375 MUS$

Tabel 5.1 di bawah ini memperlihatkanbeberapa indikator ekonomi yang di dapat setelahpengolahan data:

Tabel 5.1 – Hasil perhitungan Indikator Ekonomi

Indikator Ekonomi Satuan NilaiTotal produksi MBBL 1.810,01Total Investasi MUS$ 11.043Total pengeluaran MUS$ 38.193NPV Kontraktor @ 0% MUS$ 15.754NPV Kontraktor @ 15% MUS$ 8.346Rate of return (ROR) % 75,6Profitability Index (PI) fraksi 1,76Pay Out Time (POT) Tahun 2,98NPV Indonesia @ 0% MUS$ 72.754NPV Indonesia @ 15% MUS$ 50.627

Nilai NPV kontraktor dihitung untuk masakontrak 11 tahun dan discount rate (MARR) 15 %.Nilai investasi yang dikeluarkan adalah 11.043MUS$. Secara data cash flow hasil perhitungan saatini, pemasukan yang diterima oleh kontraktoradalah sebesar cash flow total 15.754 MUS$,dengan nilai Net Present Value (NPV) sebesar8.346 MUS$. Besar nilai Rate of Return adalah75,6 %, dengan index keuntungan sebesar 1,76 danPay Out Time setelah 2,98 tahun. Sedangkan besarcash flow yang diterima Indonesia adalah 72.754

+

-

NPV = Revenue - Cost

8 | P a g e

MUS$ dengan Net Present Value sebesar 50.627MUS$. Nilai ROR yang lebih besar dari 30 % dannilai PI yang menunjukkan angka lebih besar dari 1mengindikasikan bahwa skenario pengembanganreservoir ini akan memberikan keuntungan yangmemadai jika dilakukan.

Setelah beberapa indikator ekonomidiperoleh, selanjutnya dilakukan analisissensitivitas. Tujuan melakukan analisis sensitivitasadalah karena parameter-parameter sepertioperating cost, price, dan investasi tidak tetapharganya, namun selalu berubah-ubah. Analisadilakukan dengan interval nilai antara 50% - 150%.Gambar 5.2 dan Gambar 5.3 berikut merupakanspider diagram yang terbentuk setelah dilakukan ujisensitivitas:

Gambar 5.2 – Spider Diagram NPV kontraktor

Gambar 5.3 – Spider Diagram IRR

Dari Gambar 5.2 di atas menunjukkanpeningkatan operating cost dan investasimemberikan penurunan yang sama terhadap nilaiNPV baik untuk 50% ataupun 150%, terlihat daribentuk kurva operating cost yang masihberhimpitan dengan kurva investment. Dari grafikyang terbentuk pada Gambar 5.2 dapat disimpulkanyang paling memberi pengaruh terhadap nilai NPVadalah perubahan price. Pada 50% price harga NPVsama dengan -543 MUS$, 100% price harga NPVsama dengan 8.346 MUS$, kemudian pada 150%price meningkat tajam menjadi 17.080 MUS$.Sedangkan Gambar 5.3 memperlihatkan penurunannilai IRR disebabkan oleh meningkatnya nilaiinvestasi dan operating cost, namun di antarakeduanya yang memberi pengaruh terbesarterhadap penurunan nilai IRR adalah biaya

investasi. Sedangkan peningkatan pricemenyebabkan peningkatan nilai IRR juga.

VI. KESIMPULAN

1) Penambahan tidak lebih dari dua sumurdilakukan setelah mempertimbangkan jumlahproduksi yang tidak signifikan.

2) Faktor Perolehan setelah simulasi dilakukandidapat sebesar 14,02 %.

3) Indikator ekonomi setelah perhitungan cashflow didapat NPV Pemerintah sama dengan50.627 MUS$, NPV Kontraktor sama dengan8.346 MUS$, ROR sama dengan 75,6 %, POTsetelah 2,98 tahun dan PI sebesar 1,76.

4) Analisis sensitivitas menggunakan spiderdiagram dilakukan dengan selang nilai 50%-150% dari kasus dasar.

5) Faktor yang paling berpengaruh terhadapperubahan nilai NPV adalah price.

6) Faktor yang paling berpengaruh terhadappenurunan nilai IRR adalah investment.

VII. SARAN1) Jika dilihat dari nilai Faktor Perolehan

maksimum yaitu 69,4 % dan jikadibandingkan dengan nilai Faktor Perolehanyang baru tercapai yaitu 14,02 %, makaartinya adalah masih sangat banyak minyakyang tersisa di dalam reservoir. Diperlukanskenario-skenario lebih lanjut untukmengembangkan produksi reservoir diLapangan X ini.

2) Permasalahan reservoir di Lapangan X adalahpenurunan tekanan reservoir yang sangatcepat, sehingga sangat disarankan penerapanskenario-skenario yang mampu memperbaikiatau mempertahankan kemampuan tekananreservoir agar lebih lama.

SIMBOL

Pb = Tekanan bubble point, Psi.GOR = Gas Oil Ratio, SCF/STBOWC = Oil Water ContactGOC = Gas Oil ContactBo/FVF = Formation Volume Factor, RB/STBKr = Permeabilitas relatif, fraksiSw = Saturasi air, fraksiPc = Tekanan Kapiler, PsiIOIP = Initial Oil In Place, BblBHP = Bottom Hole Pressure, PsiSCAL = Special Core AnalysisNPV = Net Present Value, MUS$IRR = Internal Rate of Return, %POT = Pay Out Time, tahunNp = Produksi kumulatif minyak, STBPI = Profitability Index, fraksiFTP = First Tranche PetroleumDMO = Domestic Market ObligationMARR = Minimum Attractive Rate of Return, %

9 | P a g e

ID = Inside Diameter, InchFOPR = Field Oil Production Rate, STB/DFOPRH = Field Oil Production Rate History,STB/DFOPT = Field Oil Production Total, STBFOPTH = Field Oil Production Total History, STBFWPR = Field Water Production Rate, STB/DFWPRH = Field Water Production Rate History,STB/DFWPT = Field Water Production Total, STBFWPTH = Field Water Production Total History,STB

DAFTAR PUSTAKA

1. Amyx, J.W., Bass Jr., D.M., and Whiting, R.L.:Petroleum Reservoir Engineering PhysicalProperties, McGraw-Hill, Inc, New York,1960.

2. Partowidagdo, W.: Migas dan Energi diIndonesia; Permasalahan dan AnalisisKebijakan, Development Studies Foundation,Bandung, 2009.

3. Reservoir Simulation, Institute of PetroleumEngineering, Heriot Watt University, [t.th.].

4. Abdul Wahab Abdoel Kadir: Risiko BisnisSektor Hulu Perminyakan; Analisis Teknis danFinansial, PT Pradnya Paramita Jakarta,Jakarta, 2004.

5. Clark, N.J., Review of Reservoir Engineering,World Oil, May, 1951.

6. Siagian, Ucok: Diktat Kuliah Fluida Reservoir,Bandung, 2002.

10 | P a g e

0

500000

1000000

1500000

2000000

2500000

2008 2010 2012 2014 2016 2018 2020

Pro

du

ksiK

um

ula

tif,

STB

tahun

Sumur 1

Sumur 1-2

Sumur 1 2 3

Sumur 1-2-3-4

Sumur 1-2-3-5

Sumur 1-2-4

Sumur 1-2-5

Sumur 1-3

Sumur 1-3-4

Sumur 1-3-4-5

Sumur 1-3-5

Sumur 1-4

Sumur 1-5

Sumur 1-2-4-5

Sumur 1-2-3-4-5

LAMPIRAN A

`

Produksi Kumulatif Semua Skenario

11 | P a g e

LAMPIRAN B

Cash Flow Produksi Sumur 1-2-5

Year

Production (MSTB)Revenue(MUS$)

InvestmentOil Depreciation (MUS$) Opex

(MUS$)FTP

(MUS$)Yearly CummCap

(MUS$)Non Cap(MUS$) 1 2 3 4 5 Subtotal

0 2008 - - - 2901,00 1818,00 - - - - - - - -

1 2009 281,94 281,94 19735,86 - - 725,25 - - - - 725,25 4229,11 1973,59

2 2010 648,22 930,16 45375,47 5474,00 850,00 - 543,94 - - - 543,94 9723,32 4537,55

3 2011 492,94 1423,10 34505,56 - - 1368,50 - 407,95 - - 1776,45 7394,05 3450,56

4 2012 171,03 1594,13 11972,01 - - - 1026,38 - 305,96 - 1332,34 2565,43 1197,20

5 2013 71,53 1665,65 5006,82 - - - - 769,78 - 917,89 1687,68 1072,89 500,68

6 2014 50,98 1716,63 3568,58 - - - - - 577,34 - 577,34 764,70 356,86

7 2015 34,13 1750,76 2389,18 - - - - - - 1732,01 1732,01 511,97 238,92

8 2016 26,51 1777,27 1855,60 - - - - - - - - 397,63 185,56

9 2017 19,97 1797,25 1398,14 - - - - - - - - 299,60 139,81

10 2018 9,38 1806,63 656,88 - - - - - - - - 140,76 65,69

11 2019 1,78 1808,41 124,48 - - - - - - - - 26,67 12,45

12 2020 1,61 1810,01 112,39 - - - - - - - - 24,08 11,24

Jumlah 1810,01 18361,95 126700,97 8375,00 2668,00 2093,75 1570,31 1177,73 883,30 2649,90 8375,00 27150,21 12670,10

YearInvestment

Credit(MUS$)

CostRecovery(MUS$)

Recovery(MUS$)

EquityContractor

Share(MUS$)

DMOBurben(MUS$)

DMOFee

(MUS$)

ContractorTaxableIncome(MUS$)

Govern-mentTax

(MUS$)

ContractorIncome

After Tax(MUS$)

TotalContractor

Income(MUS$)

To beSplit

(MUS$)

0 2008 - - - - - - - - - - -

1 2009 435,15 6772,36 7207,51 10554,76 5992,51 2359,99 - 4067,66 1789,77 2277,89 9050,25

2 2010 - 10267,25 10267,25 30570,67 16792,83 5425,95 - 11366,87 5001,42 6365,45 16632,70

3 2011 821,10 10020,50 10841,60 20213,40 11318,85 4126,14 - 8013,81 3526,08 4487,73 14508,23

4 2012 - 3897,77 3897,77 6877,04 3862,04 1431,60 - 2430,44 1069,39 1361,04 5258,82

12 | P a g e

5 2013 - 2760,57 2760,57 1745,57 1074,42 598,71 - 475,71 209,31 266,40 3026,96

6 2014 - 1342,03 1342,03 1869,69 1064,99 426,73 42,67 680,94 299,61 381,33 1723,36

7 2015 - 2243,98 2150,27 - 114,28 114,28 28,57 28,57 12,57 16,00 2166,26

8 2016 - 491,34 491,34 1178,70 652,55 221,89 22,19 452,85 199,25 253,59 744,93

9 2017 - 299,60 299,60 958,72 525,45 167,19 16,72 374,98 164,99 209,99 509,59

10 2018 - 140,76 140,76 450,43 246,87 78,55 7,85 176,17 77,52 98,66 239,42

11 2019 - 26,67 26,67 85,36 46,78 14,89 1,49 33,39 14,69 18,70 45,37

12 2020 - 24,08 24,08 77,06 42,24 13,44 1,34 30,14 13,26 16,88 40,96

Jumlah 1256,25 38286,92 39449,46 74581,41 41733,80 14979,36 120,84 28131,53 12377,87 15753,66 53946,86

YearExpen-Diture

(MUS$)

ContractorCash Flow(MUS$)

ContractorCum Cash Flow

(MUS$)

IndonesiaTake

(MUS$)

0 2008 4719,00 -4719,00 -4719,00 -

1 2009 4229,11 4821,14 102,14 10685,60

2 2010 16047,32 585,39 687,53 28742,77

3 2011 7394,05 7114,19 7801,71 19997,32

4 2012 2565,43 2693,38 10495,10 6713,19

5 2013 1072,89 1954,07 12449,17 1979,86

6 2014 764,70 958,66 13407,83 1845,22

7 2015 511,97 1654,30 15062,13 222,92

8 2016 397,63 347,30 15409,43 1110,67

9 2017 299,60 209,99 15619,42 888,55

10 2018 140,76 98,66 15718,08 417,46

11 2019 26,67 18,70 15736,78 79,11

12 2020 24,08 16,88 15753,66 71,42

Jumlah 38193,21 15753,66 - 72754,10