PEMETAAN SEBARAN POROSITAS RESERVOIR MENGGUNAKAN METODE INVERSI

IMPEDANSI AKUSTIK BERBASIS MODEL DAN SPARSE SPIKE PADA LAPANGAN Y

Muhammad Alkadri Samaun1, Sabrianto Aswad2, Syamsuddin3 1Mahasiswa Program Studi Geofisika, Universitas Hasanuddin,

Email: samaun14h@student.unhas.ac.id 2Staf Pengajar Program Studi Geofisika, Universitas Hasanuddin,

Email: sabri@science.unhas.ac.id 3Staf Pengajar Program Studi Geofisika, Universitas Hasanuddin,

Email: syamsuddinmalang@yahoo.co.id

ABSTRAK

Pengetahuan mengenai karakterisasi reservoir dari segi geometri, bodi, dan aspek fisis menjadi indikator

penting dalam mengembangkan prospektivitas lapangan minyak dan gasbumi. Pada analisis karakter

reservoir saat ini umumnya menggunakan metode inversi impedansi akustik. Data seismik yang awalnya berupa data amplitudo kemudian ditransformasi untuk merepresentasikan keadaan litologi bawah

permukaan yang sebenarnya. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui prospektivitas hidrokarbon

berdasarkan sebaran parameter impedansi akustik dan porositas di daerah penelitian. Pada penelitian ini digunakan teknik inversi impedansi akustik yaitu Berbasis model dan Sparse Spike. Teknik inversi berbasis

model menggunakan teorema GLI (Generalizized Linear Inversion) yaitu suatu proses membandingkan

data model seismik buatan (sintetik) dengan rekaman seismik asli secara berulang – ulang. Sedangkan

teknik sparse spike mengasumsikan bahwa reflektifitas yang sebenarnya dapat diasumsikan sebagai seri dari spike – spike besar yang bertumpukan dengan spike – spike yang lebih kecil. Berdasarkan hasil analisis

kualitatif dan kuantitatif dengan menggunakan inversi model based memberikan tingkat korelasi yang lebih

baik daripada sparse spike. Pada zona reservoir menujukkan nilai AI yang tinggi yaitu sekitar 13.000 – 45.000 ((ft/s)*(g/cc)) dengan nilai porositas 5 – 25%. Berdasarkan hasil pemetaan mengindikasikan akumulasi hidrokarbon terdapat pada struktur antiklin yang berarah utara ke selatan daerah penelitian.

Kata Kunci : GLI ; Inversi berbasis model ; Inversi Sparse spike ; Impedansi Akustik ; Porositas.

ABSTRACT

Knowledge of reservoir characterization in terms of geometry, body, and physical aspect is an important indicator in developing the prospect of oil and gas fileds. Generally, reservoir characterization analysis use

acoustic impedance inversion method. Seismic data initially form of amplitude then transformed to

represent actual subsurface. This study aims to determine prospect of hydrocarbon based on distribution of acoustic impedance and porosity parameters. Inversion technique was used Model Based and Sparse Spike.

Model Based inversion technique use GLI (Generalized Linear Inversion) theorem, algorithm of GLI

assume comparing artificial (synthetic) seismic data with repetitive original seismic recordings. Sparse spike inversion assumes that reflectivity can be assumed to be a series of spikes - large spikes that are

stacked with smaller spikes. Based on qualitative and quantitative analysis result model based inversion

provides a better correlation than sparse spike. According to reservoir zone shows a high acoustic

impedance around 13.000 – 45.000 ((ft/s)*(g/cc)) with porosity around 5 – 25%. Based on mapping result hydrocarbon accumulation indicating found in anticline which formed from north – south of study area.

Keywords : GLI ; Model Based Inversion ; Sparse spike inversion ; Acoustic Impedance ; Porosity

I. PENDAHULUAN

Pengetahuan tentang karakter reservoir dari segi

geometri, bodi, dan aspek fisis reservoir yang

berkembang, dapat membantu dalam

menemukan dan mengembangkan wilayah yang

memiliki prospek minyak dan gas bumi. Salah

satu metode analisis data yang digunakan untuk

karakterisasi reservoir adalah aplikasi inversi

seismik. Dalam penelitian ini membandingkan

antar dua metode inversi impedansi akustik

berbasis model dan linier programming sparse

spike. Teknik inversi berbasis model

menggunakan teorema GLI (Generalized Linear

Inversion) yaitu suatu proses membandingkan

data model seismik sintetik dengan rekaman

seismik aslinya secara berulang – ulang. Teknik

inversi sparse spike mengasumsikan bahwa

reflektifitas sebenarnya dapat diasumsikan

sebagai seri dari spike – spike besar yang

bertumpukan dengan spike – spike yang lebih

kecil. Dalam menentukan hasil inversi yang

digunakan pada tahap transformasi nilai porositas

maka dilakukan perbandingan berdasarkan

analisis kualitatif dan kuantitatif. Berdasarkan

hasil pemetaan yang diperoleh maka dapat

diketahui sebaran nilai porositas yang

mengindikasikan prospektivitas di lapangan Y.

II. TINJAUAN PUSTAKA

A. Koefisien Refleksi

Besarnya KR (koefisien refleksi) mempunyai

nilai mulai dari 0 sampai 1. Jika impedansi

akustik i lebih rendah dari impedansi akustik i +

1, maka dikatakan gelombang merambat dari

lapisan dengan densitas lebih rendah ke lapisan

batuan dengan densitas lebih tinggi maka nilai

adalah negatif (-) dan sebaliknya, jika koefisien

positif (+) disimpulkan bahwa gelombang

merambat dari lapisan batuan densitas lebih

rendah ke lapisan batuan dengan densitas lebih

tinggi. Persamaan 1 memberikan gambaran

mengenai kekompakan batuan yang dilalui

gelombang.

𝐾𝑅 =𝐴𝐼𝑖+1−𝐴𝐼1

𝐴𝐼𝑖+1+𝐴𝐼1=

𝜌(𝑛+1).𝑣(𝑛+1)−𝜌𝑛.𝑣𝑛

𝜌(𝑛+1).𝑣(𝑛+1)+𝜌𝑛.𝑣𝑛 (1)

B. Impedansi Akustik

Secara fisis, impedansi akustik merupakan

produk perkalian antara kecepatan

gelombang kompresi dengan densitas

batuan. Semakin keras suatu batuan maka

impedansi akustiknya semakin besar pula,

sebagai contoh batupasir yang sangat

kompak memiliki impedansi akustik yang

lebih tinggi dibandingkan dengan batu

lempung (Sukmono, 2000).

AI = 𝜌. 𝑣𝑝 (2)

C. Konsep Inversi Seismik

Inversi seismik adalah suatu metoda untuk

mendapatkan gambaran model geologi bawah

permukaan dengan menggunakan data seismik

sebagai data input utama dan data sumur sebagai

data kontrol (Sukmono, 2000). Hasil yang

didapat menggunakan metoda inversi adalah

informasi yang terkandung di dalam lapisan

batuan berupa impedansi (akustik atau elastik).

Dari informasi impedansi ini dapat dikorelasikan

secara kuantitatif dengan parameter fisis lain

pada reservoir yang terukur pada sumur seperti

porositas, saturasi air, dsb.

D. Metode Inversi Berbasis Model (Model

Based)

Prinsip metode ini adalah membuat model

geologi dan membandingkan dengan data riil

(Russell, 1998). Metode ini memasukkan data

frekuensi rendah dan frekuensi tinggi yang hilang

dengan cara mengkorelasikan data seismik

dengan respon seismik dari model geologi,

karena itulah secara teori metode ini

menggunakan data frekuensi dengan cakupan

yang luas. Metode inversi ini menggunakan

teorema GLI (Generalizized Linear Inversion),

yaitu suatu proses yang dilakukan dengan cara

membuat model seismik (buatan) dan kemudian

dibandingkan dengan rekaman seismik real

secara berulang-ulang sampai didapat kesalahan

terkecilnya lalu diubah menjadi impedansi

akustik. Metode GLI merupakan suatu proses

iterasi.

Gambar 2.2 Alur proses teorema GLI (Arifien,

2010).

Secara matematis metode GLI mulai dari

persamaan dibawah ini(Arifien, 2010) ;

𝐹(𝑀) = 𝐹(𝑀0) +𝜕𝐹(𝑀)

𝜕𝑀|𝑀−𝑀0

∆𝑀 (3)

Dimana ;

F(M) = data pengamatan (trace seismik)

F(𝑀0) = Respon dari model awal ( seismogram

sintetik)

𝑀0 = Model awal impedansi akustik

M = Model parameter bumi =

(𝑚1, 𝑚2, … . 𝑚𝑛)𝑟 = impedansi akustik 𝜕𝐹(𝑀0)

𝜕𝑀 = Jacobian = A

∆F = F(M) – F(𝑀0) = A.∆𝑀 (4)

Persamaan diatas dapat diubah menjadi :

∆𝑀 = 𝐴−1∆𝐹 (5)

Dengan 𝐴−1 invers dari matriks A

Dengan menganggap matriks A-nya NxN, maka

digunakan solusi kuadrat terkecil yang

dikemukakan oleh Gauss-Newton yaitu :

∆𝑀 = (𝐴𝑇 . 𝐴)−1𝐴𝑇∆𝐹 (6)

Dengan ;

∆𝑀 = 𝑀 − 𝑀0 (7)

Bila ∆𝑀 didapat, maka M diketahui, M lalu

dimasukkan ke dalam respon model F(𝑀0)

sehingga ∆𝐹(𝑀) didapat. Proses diatas terus

berlangsung berulang – ulang sampai didapat

nilai ∆𝐹(𝑀) sesuai dengan yang kita tentukan.

Umumnya nilai ∆𝐹(𝑀) mendekati nol untuk

mengetahui kesesuaian antara data pengamatan

dan data model. Bila sudah optimum nilai

∆𝐹(𝑀), maka bisa didapatkan nilai M atau

parameter model. Secara matematis metode ini

dituliskan :

Model konvolusi 1-D ;

𝑇(𝑖) = ∑ 𝑟(𝑗)𝑊(𝑖 − 𝜏(𝑗) + 1) + 𝑛(𝑖)𝑁𝑗+1 (8)

Dimana :

T(i) = trace seismik

𝜏(𝑗) = interval sampling

r(j) = refleksifitas pada offset nol

i,j = jumlah sampel dan pertambahan sampel

dengan awal koefisien refleksi :

𝑟0(𝑗) dengan 𝑗 = 1,2,3, … 𝑛

Maka trace model :

M(i) = ∑ 𝑟0(𝑗)𝑊(𝑖 − 𝜏(𝑗) + 1)𝑁𝑗+1 (9)

Dengan :

M(i) = model

Dan error e(i) atau selisih antara jejak seismik

T(i) dan M(i) dihitung oleh :

e(i) = T(i) – M(i) (10)

Jika diasumsikan reflektivitas sebenarnya adalah

r(i) = 𝑟0(𝑖) + ∆𝑟(𝑖) (11)

Dengan ∆𝑟(𝑖) = selisih reflektivitas dugaan awal

dengan reflektivitas sebenarnya.

Maka untuk memperoleh ∆𝑟(𝑖) dilakukan dengan

cara meminimalkan jumlah error atau selisih

menggunakan fungsi objektif :

J = ∑ [𝑒(𝑖) − ∑ ∆𝑟(𝑗)𝑊(𝑖 − 𝜏(𝑗) + 1𝑁𝑗 ]

𝑁𝑠𝑎𝑚𝑝𝑒𝑙𝑖 (12)

Dengan j sebagai fungsi objektif.

E. Metode Inversi Sparse Spike

Teknik inversi sparse spike yang dilakukan pada

penelitian ini adalah linier programming sparse

spike. Metode inversi sparse spike

mengasumsikan bahwa reflektifitas yang

sebenarnya dapat diasumsikan sebagai seri dari

spike - spike besar yang bertumpukan dengan

Trace seismik Trace seismik model

Menghitung

error

Solusi Akhir

Menentukan impedansi

𝐹(𝑀) − 𝐹(𝑀0) = 𝐴. ∆𝑀

M = 𝑀0 + ∆𝑀

Eror

cukup

kecil

tidak

ya

spike - spike yang lebih kecil sebagai

background. Kemudian dilakukan estimasi

wavelet berdasarkan asumsi model tersebut.

Metode ini mengasumsikan bahwa hanya spike -

spike yang besar saja yang penting. Inversi ini

mencari lokasi spike yang besar dari trace

seismik. Spike - spike tersebut terus ditambahkan

sampai trace dimodelkan secara cukup akurat

(Russell, 1998).

F. Konsep Sifat Fisis Porositas

Porositas adalah mengukur volume pori yang

tersedia dalam batuan dan permeabilitas

mengindikasikan aliran fluida melalui ruang pori

ini. Jika volume batuan solid di notasikan sebagai

Vm dan volume pori sebagai Vp = V - Vm, maka

porositas dapat didefinisikan sebagai (Sismanto,

2012) :

𝜙 =𝑉𝑝

𝑉= 1 −

𝑉𝑚

𝑉 (13)

Nilai porositas pada suatu reservoir dapat

diklasifikasikan sebagai berikut :

Tabel II.1 Klasifikasi dan Nilai Porositas

(Osama, 2009)

No Klasifikasi Nilai Porositas

(%)

1 Dapat diabaikan 0 – 5

2 Buruk 5 – 10

3 Cukup 10 – 15

4 Baik 15 – 20

5 Sangat Baik 20 – 25

6 Excellent >25

III. METODOLOGI PENELITIAN

A. Data Penelitian

a. Data seismik, yang digunakan pada

penelitian ini berupa data 3D Post Stack

– Time Migration ekstensi SEG-Y

dengan jumlah inline sebanyak 300 line

dan xline sebanyak 800 line. Memiliki

polaritas normal standar SEG dengan

sampling rate 4 ms.

b. Data Sumur, yang berada pada daerah

penelitian sebanyak 4 sumur yang

pengukurannya dimulai dari kelly

bushing dalam satuan feet, adapun data –

data log dasar yang tersedia pada setiap

sumur yaitu Log Gamma Ray, Log

Neutron-Porosity (NPHI), Log Densitas

(RHOB), Log Resistivitas, Log Sonic

dan Log Porositas Total (PHIT).

c. Data Marker, terdapat 2 horizon marker

ditentukan berdasarkan analisa data log

yaitu untuk menentukan batas atas dan

bawah reservoir. Ketersediaan data

marker terdapat pada setiap sumur.

d. Data Checkshot, terdapat pada setiap

sumur dan digunakan dalam proses well

to seismic tie.

B. Bagan Alir Penelitian

Mulai

Studi Literatur

Pengumpulan Data

Data Seismik 3D

Ekstrak Wavelet

Data Sumur

Data

Log Checksho

ot Marker

Seismogram

Sintetik

Well Tie Seismik

Picking Horizon &

Fault

Model Awal Inversi

AI

Analisis

Crossplot

Analisa Log

Time &

Depth Structure

Map

1 2

IV. HASIL DAN PEMBAHASAN

A. Peta Struktur Waktu

Gambar 4.5 Peta Struktur Waktu

Hasil picking horizon pada survey seismic

area menggunakan 30 inline dan 80 xline

dengan increment 10 line menghasilkan peta

struktur waktu

B. Analisis Sensitivitas

Pada Gambar 4.6 crossplot pada zona

reservoir yang mengandung lebih banyak

pengotor (shale) dan zona interest terlihat

berimpit namun masih dapat dibedakan.

Dimana zona dominan shale memiliki

gamma ray < 44% dengan impedansi akustik

>26.000 ((ft/s)*(g/cc)) dan zona interest

memiliki gamma ray > 44% dengan

impedansi akustik < 26.000 ((ft/s)*(g/cc)).

C. Analisis Inversi Impedansi Akustik

1. Pembuatan Model Geologi

Gambar 4.7 Model Penampang Inversi P-

Impedance log disekitar sumur

Model geologi sebagai model inisial yang dibuat

dari data log sonic (p-wave) dan densitas serta

data seismik. Pada model inisial ini difokuskan

pada lintasan yang mendekati atau melewati

sumur yang ada. Hal ini dilakukan agar ada

kontrol secara vertikal dan deviasi terhadap

Linier Programming Sparse Spike

Model Based

Intrepretasi dan

Analisa

Peta Isoporosity

Perbandingan Inversi

Selesai

Kesimpulan

1 2

Gambar 4.6 Crossplot impedansi akustik dan porositas dari data log sumur.

COB

-04

COB

-03

COB

-02

COB

-01

Interest (less shale)

Dominated shale

model inisial. Model inisial ini digunakan sebagai

kontrol hasil inversi. Pada tahap inversi akan

diberi batasan pada horizon yang menjadi zona

target. Model inisial ini dibuat dengan input

sebagai berikut ;

1. Semua sumur yang melewati tahap well

to seismic tie.

2. Diaplikasikan pada horizon zona target

3. Memasukkan high cut frequency sebesar 10 / 15 Hz. High cut frequency bertujuan

untuk memenuhi komponen frekuensi

rendah pada model awal geologi

2. Analisis Perbandingan Teknik Inversi

Parameter yang digunakan dalam metode

inversi :

A. Model Based

1. Average block size : 4 ms

2. Processing sample rate : 4 ms

3. Window : Top

Reservoir – Base Reservoir

4. Prewhitening : 1%

5. Number of iteration : 10

B. Sparse Spike

1. Sparnesess : 50%

2. Processing sample rate : 4 ms

3. Constrain Frequency : 20 Hz

4. Window : Top

Reservoir – Base Reservoir

I. Analisis Kualitatif

Gambar 4.8 Penampang hasil inversi (a)

berbasis model dan (b) sparse spike.

Berdasarkan hasil inversi model based di sumur

COB -01 terdapat tiga segmen warna yaitu di

bagian atas dan bawah zona target memiliki

impedansi akustik lebih tinggi yang ditunjukkan

dengan warna biru muda hingga keunguan.

Selanjutnya, sumur COB -02 terdapat dua

segmen warna yang sangat jelas nampak di

bagian atas zona reservoir. Sumur COB -03

memiliki nilai impedansi yang paling tinggi

dibandingkan dengan sumur lainnya. Impedansi

akustik yang tinggi di bagian atas zona reservoir

didominasi oleh warna biru keunguan dengan

selingan impedansi akustik lebih rendah

dibawahnya. Sumur COB -04 memiliki warna

impedansi akustik yang paling tinggi berada pada

bagian atas zona reservoir kemudian terus

menurun hingga ke bagian bawah zona reservoir.

Analisis inversi selanjutnya adalah inversi sparse spike dengan zona target inversi yang sama. Pada

sumur COB-01 terlihat penampang inversi

memiliki kesesuaian yang sangat baik antara data hasil inversi dan data log impedansi akustik.

Terdapat tiga segmen warna yang dibatasi oleh

horizon yaitu selingan impendasi akustik yang

lebih rendah di bagian atas zona reservoir kemudian menerus kebawah dengan impendasi

akustik yang tinggi. Sumur COB-02 terlihat hasil

inversi yang konstan ditunjukkan dengan warna merah terang hingga kebiruan di bagian tengah.

Pada sumur COB -03 hasil inversi didominasi

oleh impedansi akustik yang sangat tinggi dari bagain atas hingga bagian tengah ditunjukkan

dengan warna ungu terang dengan selingan warna

(a)

COB

-01 COB

-02 COB

-03 COB

-04

COB

-01 COB

-02 COB

-03 COB

-04

(b)

biru di bagian bawah. Sebaran impedansi akustik COB-04 pada zona reservoir ditunjukkan dengan

selingan warna biru keunguan di bagian atas zona

reservoir kesesuaian antara data log dan hasil

inversi terlihat berkorelasi dengan baik sedangkan di bagian bawah nilai impedansi

menurun ditunjukkan dengan warna biru

kemerahan.

I. Analisis Kuantitatif

Gambar 4.9 Hasil analisis awal inversi (a)

berbasis model dan (b) sparse spike.

Analisis kuantitatif dilakukan untuk

mendapatkan nilai korelasi dan ketidakcocokan

anatara data sintetik dan trace seismik aslinya.

Analisis kuantitatif dibatasi pada window Top

Res - Base Res sehingga didapatkan nilai korelasi

dan ketidakcocokan pada zona target. Pada

analisis awal terdapat tiga parameter yang

menjadi acuan dalam proses inversi yaitu RMS

error antara data AI dari log dan AI hasil inversi,

korelasi antara sintetik dan trace seismik, dan

trend error antara sintetik dan trace seismik.

Berdasarkan hasil analisis awal inversi dengan

menggunakan dua teknik inversi diperoleh rata –

rata korelasi sintetik dan trace seismik 0.996 atau

99.6% dengan inversi model based sedangkan

dengan inversi sparse spike 0.925 atau 92.5%.

Parameter selanjutnya adalah RMS error dimana

pada parameter ini menujukkan distribusi jumlah

data yang tidak berkesesuaian anatara data AI

dari log dan AI hasil inversi, RMS error paling

minimum pada sumur COB – 02 sebanyak

4102.78 data untuk inversi model based dan

2965.69 data untuk inversi sparse spike.

Parameter terakhir adalah ketidakcocokan antara

sintetik dan trace seismik, trend error terkecil

pada sumur COB -02 dengan nilai 0.044 atau

4.4% untuk inversi model based dan 0.284 atau

28.4% untuk inversi sparse spike.

II. Crossplot AI log vs AI inversi

Berdasarkan analisis kualitatif dan kuantitatif

yang telah dilakukan dengan menggunakan

dua teknik inversi yaitu berbasis model dan

sparse spike, maka hasil yang diperoleh

memperlihatkan korelasi yang lebih baik

diberikan oleh inversi dengan teknik berbasis

model. Hal ini didukung pula dengan

crossplot antara data impedansi akustik dari

log dan hasil inversi AI menggunakan teknik

inversi berbasis model dengan korelasi

(a)

(b)

Gambar 4.10 Crossplot antara impedansi akustik data log dan impedansi akustik

hasil inversi Model Based.

mencapai 78% dan inversi sparse spike

hanya mencapai 72%. Oleh karena beberapa

parameter tersebut, inversi dengan teknik

model based dipilih dalam penelitian ini.

D. Pemetaan

1. Peta Struktur Kedalaman

Gambar 4.11 Peta Struktur Kedalaman.

Berdasarkan pemetaan struktur kedalaman

didaerah penelitian menunjukkan skala

kedalaman dari 3900 – 9000 ft. Struktur didaerah

penelitian memperlihatkan kontur tinggian dan

rendahan dengan kehadiran antiklin pada

kedalaman sekitar 3900 ft atau 1188.72 m. Letak

sumur berada di sekitar antiklin dengan sumur

COB - 01 berada pada puncak antiklin, dapat

dilihat pada Gambar 4.11. Kedalaman zona

reservoir pada batas Top Reservoir sekitar 4200

ft atau 1280 m ditunjukkan dengan warna oranye

kemerahan dan pada batas Base Reservoir sekitar

1371.6 m yang ditunjukkan dengan warna

kekuningan. Berdasarkan intrepretasi struktur

yang dilakukan terdapat 4 sesar normal yang

membentang dari arah timur ke barat.

2. Peta Sebaran Impedansi Akustik

Gambar 4.12 Peta Sebaran Impedansi

Akustik slicing 5 ms dibawah horizon

Top Reservoir.

Sebaran impedansi akustik pada

lapangan Y terlihat mengarah utara ke

selatan. Didaerah tinggian memiliki

perbedaan yang cukup signfikan

ditunjukkan dengan titik sumur COB-01

memiliki impedansi akustik lebih rendah

dibanding sumur COB-03. Kehadiran

struktur sesar didaerah tinggian

mengindikasikan didaerah tersebut

terjadi transportasi sedimen yang cukup

besar sehingga membuat nilai impedansi

akustik berubah secara signifikan.

Pemilihan letak slicing ini didasarkan

pada gambaran hasil inversi secara

lateral. Pada time tersebut dapat

memperlihatkan sebaran impedansi

akustik di zona target reservoir dengan

baik. Semakin slicing kebawah sebaran

impedansi akustik makin tinggi terutama

pada daerah sumur COB- 03 menjadi

daerah yang impedansi akustiknya paling

tinggi sekitar 45.000 ft/s*g/cc.

3. Peta Sebaran Porositas

Gambar 4.13 Peta Sebaran Porositas

slicing 5 ms dibawah horizon Top

Reservoir

Sebaran porositas diperoleh dari volume

impedansi akustik yang ditransformasikan

melalui persamaan regresi linier. Persamaan

tersebut diperoleh dari crossplot Gambar 4.6

antara data log impedansi akustik dan log

porositas total dengan sebaran data gamma

ray. Sebaran gamma ray ini dapat

membedakan litologi batupasir dan batu

lempung pada zona reservoir. Persamaan

regresi linier yang digunakan adalah Y =

0.00000741567. x + 0.390596. Y adalah

porositas dan x adalah volume inversi

impedansi akustik. Pemilihan letak slicing

didasarkan pada sebaran porositas secara

lateral. Pada time 5 ms memperlihatkan nilai

porositas di lapangan Y dengan baik. Dimana

daerah yang memiliki porositas yang

sempurna terdapat pada sumur COB-01,

COB-02, dan COB-04 sedangkan COB-03

memiliki nilai porositas paling rendah sekitar

10%.

4. Lokasi Sumur Pengembangan AKD –

A1

Gambar 4.14 Titik Lokasi Sumur

Pengembangan AKD – A1

Dalam penentuan daerah prospek

didasarkan terhadap pembacaan

parameter impedansi akustik dan

porositas di daerah penelitian, bagian

barat – timur menjadi daerah yang

dianggap menjadi daerah potensial untuk

dikembangkan ditandai dengan nilai

impedansi antara 12.000 – 18.000

ft/s*gr/cc berwarna hijau kekuningan dan

nilai porositas rata-rata antara 18 – 23%.

Sumur AKD -A1 ditetapkan pada daerah

yang memiliki struktur yang di sekitar

antiklin. Letak ini dipilih dengan alasan

bahwa daerah sumur AKD -A1 memiliki

nilai porositas dan impedansi akustik

yang selaras. Nilai impedansi akustik

sekitar 24.000 ft/s*g/cc dan porositas

sekitar 22% dianggap layak untuk

dijadikan daerah prospek pengembangan

sumur baru.

V. KESIMPULAN DAN SARAN

1. Kesimpulan

Adapun kesimpulan dari penelitian ini :

AKD – A1

1. Analisis impedansi akustik pada daerah

penelitian memiliki nilai yang terbilang

tinggi sekitar 13.000 – 45.000 ft/s*g/cc

dan properti porositas yang tersebar pada

daerah penelitian sekitar 5 – 25%.

Berdasarkan pemetaan nilai yang

diperoleh dari proses inversi dan

transformasi porositas, daerah yang

diindikasikan mengandung hidrokarbon

tersebar mengarah baratlaut - tenggara

daerah penelitian dan berada pada

struktur antiklin.

2. Sebaran nilai porositas di daerah

penelitian menunjukkan persentase yang

bervariasi. Pada sumur COB-01

memiliki porositas sekitar 22%, COB -02

sekitar 18%, COB- 03 sekitar 10%, COB

– 04 sekitar 21%. Berdasarkan posisi

sumur yang berada pada daerah tinggian

dengan struktur sesar yang terdapat

disekitar sumur maka dapat

diklasifikasikan dalam porositas

sekunder.

3. Sebaran nilai impedansi akustik dan

porositas di daerah penelitian tersebar

merata berarah baratlaut – tenggara

dengan struktur antiklin di daerah sekitar

sumur. Rekomendasi sumur baru AD -

A1 didasarkan pada daerah yang

memiliki nilai impedansi dan nilai

porositas yang selaras dimana impedansi

akustiknya sekitar 24.000 ft/s*g/cc dan

nilai porositas sekitar 22% dan

strukturnya yang masih berada di sekitar

antiklin. Sehingga pada titik sumur

AKD- A1 dianggap prospek untuk

menjadi titik pengeboran baru di daerah

penelitian.

2. Saran

Berdasarkan hasil analisis pada

penelitian ini, lapangan Y memiliki

prospektivitas yang baik meskipun

memiliki porositas yang bervariasi dan

cenderung lebih kecil dibanding dengan

lapangan yang memiliki litologi

batupasir. Untuk penelitian lebih lanjut,

karakterisasi reservoir dapat

menggunakan atribut seismik lainnya

dan memetakan fasies serta analisis

petrofisika seperti permeabilitas,

tekanan, saturasi air dan parameter

lainnya di daerah penelitian.

DAFTAR PUSTAKA

Arifien, Hasanul. 2010. Inversi Seismik

Berbasis Model Untuk Karakterisasi

Reservoir : Studi Kasus Hargeulis. Tesis

S2, Program Study of Physics, Depok:

Universitas Indonesia.

Osama. 2009. Rock Porosity. King Saud

University.

Russell, B H. 1996. Instalation and Tutorials

. Tulsa: Hampson - Russell Software

Service Ltd.

Russell. 1998. Introductio n to Seismic

Inversion. SEG Course Note Session 2.

Tulsa: Society of Exploration

Geophysics.

Sismanto. 2012. Handout Kuliah Fisika

Batuan. Yogyakarta: Universitas Gadjah

Mada.

Sukmono. 2000. Seismik Inversi untuk

karakterisasi Reservoir . Bandung: Institut Teknologi Bandung.