47

BAB IV

PENGEMBANGAN LAPANGAN GAS DENGAN

SIMULASI RESERVOAR DAN PRODUKSI

4.1. Simulator Eclipse 2005.1

Simulasi yang akan dilaksanakan pada reservoar ‘A’ dari Lapangan IDM

menggunakan Compositional simulator dengan E300 2005.1. Simulator ini dibuat

oleh Schlumberger Amerika. Simulator ini bisa digunakan untuk reservoir dengan

satu, dua atau multi fasa dan juga bisa membuat simulasi (gridding) dengan 2D

atau 3D. Pada penelitian ini digunakan compositional Simulator karena setelah

dilakukan DST didapatkan GLR diatas 50.000 stb/scf. Compositional simulator

memperhitungkan variasi komposisi fasa berdasarkan tekanan dalam

hubungannya dengan aliran berbagai fasa tersebut.

4.2. Persiapan dan Pengolahan Data

Data-data yang diinput dalam simulasi reservoir antara lain adalah data

fluida, data SCAL, data equlibrium dan data penunjang lainnya. Sebelum diinput

data-data tersebut harus dianalisa dan di normalisasi sehingga dicapai data yang

valid dan dapat diinputkan pada simulator.

4.2.1. Model Geostatic

Penelitian ini dimulai dari memperoleh model geostatic yang telah di buat

oleh para geomodeller melalui software petrel 2008.1. Pembuatan model ini

didasari dari pengolahan data-data geologi seperti Peta kontur struktur, peta

Isopach, peta Isoporosity, peta Iso permeability, peta isosaturasi dan data

penunjang lainnya.

4.2.2. Data Fluida

Pengambilan data fluida pada lapangan IDM diperoleh dari Sumur IDM-7

DST#4 di kedalaman 4400-4414 MD. Pada saat DST dilakukan, dicatat tekanan

48

Reservoir sebesar 1937 Psig dan temperatur 217o F. Dari analisa laboratorium, di

ambil kesimpulan bahwa tipe fluida pada reservoir tersebut adalah retrogade gas,

jadi model black oil tidak dapat digunakan dan disarankan menggunakan model

fluida Compositional. Data komponen Fluida berada pada Tabel IV-1 dibawah i

Gambar 4.1

Model Geostatik Lapangan IDM formasi A

49

Tabel IV-1

Data PVT Hasil Analisa Laboratorium

Model Fluida perlu dibuat terlebih dahulu dengan menggunakan Peng robinson

EOS (Equation of state),dan dilakukan penyelarasan dengan data analisa

laboratorium seperti CCE (Constant Composition Expansion) dan CVD(Constant

Volume Depletion) Setelah itu baru bisa digunakan untuk Input data simulasi

compositional.

Komposisi Wellstream

Mol % GPM

Hydrogen Sulfide 0.00

Carbon Dioxide 2.14

Nitrogen 1.63

Methane 67.62

Ethane 8.50 2.274

Propane 10.09 2.780

Iso-Butane 2.05 0.671

N-Butane 2.77 0.873

Iso-Pentane 1.02 0.373

N-Pentane 0.78 0.283

Hexanes 1.23 0.477

Heptanes 1.07 0.450

Octanes 0.44 0.200

Nonanes 0.28 0.140

Decanes 0.18 0.098

Undecanes plus 0.20 0.118

TOTAL 100.00 8.737

50

Gambar 4.2

Diagram Fasa Reservoar Gas kondensat Lapangan IDM

Proses Penyelarasan data PVT telah dilakukan dengan CCE dan CVD, Oleh

karena itu model fluida ini sudah dianggap baik dan dapat digunakan untuk

simulasi reservoir,

4.2.3. Data Batuan

Sampel Core yang digunakan dalam penelitian ini berasal dari sumur X

yang terletak di luar lapangan IDM dan beberapa sumur lapangan IDM, Hal ini

disebabkan kurangnya sampel Core yang baik pada lapangan IDM. Sampel Core

sumur X dapat digunakan karena mempunyai karakteristik batuan yang hampir

sama dengan sumur-sumur yang berada di lapangan IDM berdasarkan korelasi

log. Terdapat dua jenis analisa yaitu Routine Core dan Special Core Analysis

(SCAL). Routine Core analysis mendapatkan Harga porositas, permeabilitas serta

hubungan antar keduanya. SCAL mendapatkan harga permeabilitas relative dan

tekanan kapiler.

51

4.2.3.1. Analisa Core Routine

Analisa Core routine dilakukan pada sumur X pada kedalaman 4492-

4499.4 MD (Talang akar bagian atas) dana kedalaman 4809’-4854’ MD (Talang

akar bagian bawah). Pada Gambar 4.3 dapat terlihat hubungan antara

Permeabilitas dan porositas dengan K = 0,001e0,513θ sedangkan hubungan antara

permeabilitas vertikal dan horizontal dapat dilihat pada Gambar 4.4 dengan

hubungan Ky = 0,444Kx0,746

Gambar 4.3 Hubungan Porositas dan Permeabilitas

Gambar 4.4

Hubungan Permeabilitas Vertikal dan Permeabilitas Horizontal

52

4.2.3.2. Analisa Core Spesial

Sebelum membuat kurva permeabilitas relatif yang akan digunakan untuk

simulasi, harus dilakukan penentuan rock region. Dalam penelitian ini rock region

dibuat berdasarkan porositas vs jumlah sample dimana terpisah 3 jenis rock type.

Gambar 4.5

Penentuan Rock Region berdasarkan data Permeabilitas

Tabel IV-2

Penentuan Rock Region berdasarkan Data Permeabilitas

Rock Region Permeability

(md)

Avg

Permeability Num Sample

1 Perm < 10 4.3 16

2 10< Perm < 100 42.6 18

3 Perm > 100 274.06 3

53

Gambar 4.6

Penentuan Rock Region berdasarkan data Porositas

Tabel IV-3

Penentuan Rock Region berdasarkan Data Porositas

Kurva permeabilitas relatif dari analisa core spesial sebelum digunakan

perlu dilakukan normalisasi atau perata-rataan dengan skala yang sesunggunya

seperti yang ditunjukan pada Gambar 4.7. Hasil Normalisasi ini yang digunakan

sebagai kurva pedoman dalam mendistribusikan kurva pada setiap rock type yang

telah dibuat sebelumnya.

Rock Region Porositas (%) Avg Porosity Num Sample

1 Porosity< 16 10.96 16

2 16< Perm < 21 19.08 18

3 Perm > 21 23.95 3

Region 1

Region 2 Region 3

54

Gambar 4.7 Normalisasi Kurva Permeabilitas Relatif Minyak-Air

Gambar 4.8

Normalisasi Kurva Permeabilitas Relatif Minyak-Gas

Proses Normalisasi juga dilakukan untuk harga Tekanan Kapiler. Proses

ini menggunakan metode J-Function lalu mendistribusikannya pada setiap rock

type yang berfungsi untuk distribusi saturasi air untuk mempermudah

penyelarasan IGIP Geomodel dengan simulasi reservoir dalam proses inisialisasi.

55

Gambar 4.9

Kurva J(Sw) vs Sw

Gambar 4.10

Distribusi Pc pada setiap rock type

56

4.3. Inisialisasi

Setelah data fluida dan data batuan berhasil diinputkan ke dalam model

statik, IGIP dari model dinamik dapat dihitung, pada proses ini distribusi dari

geostatik sedikit dilakukan perubahan dengan maksud menyelaraskan IGIP

geomodel dengan IGIP hasil simulasi reservoir. Terdapat perbedaan sebesar 0,038

% dari model geostatic seperti terlihat pada Tabel IV-4.

Tabel IV-4

Perbandingan Perhitungan Cadangan Geostatik dan Simulasi Reservoir

Perbedaan IGIP hasil inisialisasi sangat kecil, maka model reservoir

sudah dianggap benar dan dapat digunakan untuk proses selanjutnya. Tekanan

Reservoir juga perlu dilakukan inisialisasi agar sesuai dengan tekanan actual.

Pada gambar 4.11 sampai dengan gambar 4.19 dapat terlihat distribusi porositas,

saturasi air dan saturasi gas pada setiap zona yang telah ditentukan sebelumnya.

Parameter Zone Geomodel Reservoir

Simulation Difference %

Tekanan

Reservoir, Psi IDM 2000 2002.786 0.0013

OGIP, Bscf

IDM 130.868571 130.918448 0.03811228

Zona 1 46.905 44.844 4.95

Zona 2 31.037 31.162 0.4

Zona 3 52.975 54.86 3.55

57

Gambar 4.11

Distribusi Porositas Zona 1

Gambar 4.12

Distribusi Porositas Zona 2

58

Gambar 4.13

Distribusi Porositas Zona 3

Gambar 4.14

Distribusi Saturasi air Zona 1

59

Gambar 4.15

Distribusi Saturasi air Zona 2

Gambar 4.16

Distribusi Saturasi air Zona 3

60

Gambar 4.17

Distribusi Saturasi Gas Zona 1

Gambar 4.18

Distribusi Saturasi Gas Zona 2

61

Gambar 4.19

Distribusi Saturasi Gas Zona 3

4.4. History Matching

Pada lapangan IDM, pernah dilakukan Drill Stem Test pada beberapa

sumur, maka dari itu proses history matching lapangan IDM menggunakan data

DST, yang berasal dari sumur IDM-65 dan IDM-69 yang di perforasi pada

formasi Talang akar bagian atas. Parameter yang di selaraskan yaitu Laju alir gas,

laju alir condensate,laju alir air dan tubing head pressure.

4.4.1. IDM-65 DST Matching

DST sumur IDM-65 dilakukan pada 15-17 Januari 2009 pada kedalaman

5290’-5304 MD. Gamabar dibawah ini menunjukan Hasil penyelarasan untuk

sumur IDM-65. Gambar 4.20 menggambarkan penyelarasan laju alir gas, hal ini

membuktikan bahwa deliverability sumur dari mode dinamik telah selaras dengan

data produksi DST. Penyelarasn Laju alir condensate dapat dilihat pada Gambar

4.21, yang bisa diambil kesimpulan bahwa PVT pada simulasi ini dapat

62

memodelkan pengurasan kondensat. Hasil simulasi memperlihatkan laju produksi

air yang sangat rendah, yaitu dibawah 1 stb/day, oleh karena itu diasumsikan

bahwa tidak diperolehnya produksi air pada DST.

Gambar 4.20 Penyelarasan laju alir gas sumur IDM-65

Gambar 4.21 Penyelarasan laju alir kondensat sumur IDM-65

63

Gambar 4.22

Penyelarasan Tubing Head Pressure IDM-65

Gambar 4.23 Penyelarasan Laju Produksi Air IDM-65

4.4.2. IDM-69 DST Matching

DST sumur IDM-69 dilakukan pada tanggal 29 juli 2009 di kedalaman

5393’-5398’ MD. Gambar dibawah ini menunjukan Hasil penyelarasan untuk

sumur IDM-65. Gambar 4.24 menggambarkan penyelarasan laju alir gas, hal ini

membuktikan bahwa deliverability sumur dari mode dinamik telah selaras dengan

64

data produksi DST. Penyelarasn Laju alir condensate dapat dilihat pada Gambar

4.25, yang bisa diambil kesimpulan bahwa PVT pada simulasi ini dapat

memodelkan pengurasan kondensat. Hasil simulasi memperlihatkan laju produksi

air yang sangat rendah, yaitu dibawah 1 stb/day, oleh karena itu diasumsikan

bahwa tidak diperolehnya produksi air pada DST.

Gambar 4.24 Penyelarasan laju alir gas sumur IDM-69

Gambar 4.25 Penyelarasan laju Produksi kondensat sumur IDM-69

65

Gambar 4.26 Penyelarasan Tubing Head Pressure IDM-69

Gambar 4.27 Penyelarasan Laju Produksi Air IDM-69

Hasil Penyelaran sudah dianggap benar sesuai dengan acuan yang telah

dibuat Skk migas yaitu, jika dilakukan input gas rate pada simulator untuk proses

history matching maka ketentuan matchnya adalah Perbedaan Gp history dengan

Gp simulasi kurang dari 5% dan Wp history dengan Wp simulasi kurang dari 10%

Selain itu dapat dilihat kemiripan dari trend grafik hasil simulasi dengan data

aktual.

66

4.5. Prediksi Kinerja Reservoir

Proses DST matching sudah diakukan, Kesimpulan menyatakan bahwa

model dinamik IDM siap digunakan untuk proses selanjutnya yaiu

memperkirakan kinerja reservoir dengan berbagai skenario yang direncanakan.

Terdapat 3 skenario yang dibuat pada penelitian ini yaitu

1. High Pressure

2. Low Pressure

3. Low Low Pressure

Prediksi simulasi ini dilakukan dari November 2013 dan berakhir di bulan

maret 2023.Skenario - skenario ini dibuat dengan dasar sensitifitas tekanan di

kepala tubing. Skenario HP dengan sensitifitas THP sebesar 1150 psia skenario

LP dengan sensitifitas THP sebesar 500 psia dan skenario LLP dengan sensitifitas

THP sebesar 200 psia. Sensitifitas yang dilakukan juga pada setiap skenario

adalah laju produksi gas yang biasa disebut plateu rate. Dimana skenario high

pressure dengan constraint laju produksi gas 10 mmscfd, skenario Low pressure

20 mmscfd dan skenario LLP sebesar 20 mmscfd.

4.5.1. Skenario High Pressure

Pada skenario ini dilakukan perforasi pada setiap sumur di zona yang

mempunyai porositas dan permeabilitas yang baik. Pada gambar 4.18 dibawah ini

dapat dilihat lokasi penempatan sumur-sumur untuk skenario High pressure.

Constraint yang digunakan pada skenario ini adalah laju produksi gas dan

Tekanan kepala tubing yang dapat dilihat pada Tabel IV-5.

67

Gambar 4.28

Lokasi Sumur Skenario High Pressure

Tabel IV-5

Constraint Sumur Skenario High Pressure

Well name BHP THP Online

Date

Group Gas

Rate

IDM-27ST 1250 1150 Nop-13

10 MMSCFD

IDM-59 1250 1150 Nop-13

IDM-7 1250 1150 Nop-13

IDM-74 1250 1150 Nop-13

IDM-65 1250 1150 Nop-13

IDM-68 1250 1150 Nop-13

IDM-89 1250 1150 Nop-13

IDMX4 1250 1150 Jan-14

68

4.5.1.1. Hasil Simulasi Skenario High Pressure

Hasil Simulasi dari skenario High Pressure dapat dilihat pada Gambar

4.29. Plateu rate 10 mmscf pada skenario ini dapat bertahan selama 21 bulan,

mulai dari November 2013 sampai dengan September 2015. Total produksi gas

hasil simulasi ini sebesar 15186.6 MMSCF sampai akhir produksi, sedangkan

Condensate yang terproduksi sebesar 557.799 MSTB sampai akhir produksi.

Gambar 4.29

Laju Alir Gas Skenario High Pressure

Gambar 4.30

Total Perolehan Produksi Gas Skenari High Pressure

69

Gambar 4.31

Laju alir Condensate Skenario High Pressure

Gambar 4.32

Total Perolehan Condensate Skenario High Pressure

4.5.2. Skenario Low Pressure

Berdasarkan skenario sebelumnya, Hasil simulasi menyatakan pada bulan

september 2015 terjadi penurunan laju produksi. Oleh karena itu perlu dilakukan

penambahan sumur agar plateu rate yang dituju tetap tercapai. Pada skenario low

pressure ini terjadi penambahan 12 sumur yang mempunyai porositas dan

70

permeabilitas yang baik, Constraint untuk skenario ini dilakukan perubahan yang

dapat dilihat pada Tabel IV-6.

Gambar 4.33

Lokasi Sumur Skenario Low Pressure

Tabel. IV-6

Constraint Sumur Skenario Low Pressure

Well name BHP THP Online Date Group Gas

Rate

IDM-27ST 600 500 Sep-15

20 MMSCF

IDM-59 600 500 Sep-15

IDM-7 600 500 Sep-15

IDM-74 600 500 Sep-15

IDM-65 600 500 Sep-15

IDM-68 600 500 Sep-15

IDM-89 600 500 Sep-15

IDMX4 600 500 Sep-15

71

Lanjutan Tabel. IV-6

4.5.2.1. Hasil Simulasi Skenario Low Pressure

Hasil Simulasi dari skenario Low Pressure dapat dilihat pada Gambar

4.34. Plateu rate 20 mmscf pada skenario ini dapat bertahan selama 5 tahun 5

bulan, mulai dari Septemberr 2015 sampai dengan Feb 2020. Total produksi gas

hasil simulasi ini sebesar 53080 MMSCF, sedangkan Condensate yang

terproduksi sebesar 1756.8 MSTB.

Well name BHP THP Online Date Group Gas Rate

IDM-88 600 500 Sep-15 20 MMSCF

IDM-91 600 500 Sep-15

IDM-45 600 500 Jan-16

IDM-47 600 500 Jan-16

IDM-66 600 500 Jan-16

IDM-69 600 500 Jan-16

IDM-95 600 500 Dec-16

IDMX1 600 500 Dec-16

IDMX2 600 500 Dec-16

IDMX5 600 500 Dec-16

IDM-42 600 500 Jan-18

IDM-43 600 500 Feb-18

72

Gambar 4.34 Laju Alir Gas Skenario Low Pressure

Gambar 4.35 Total Perolehan Produksi Gas Skenario Low Pressure

73

Gambar 4.36

Laju alir Condensate Skenario Low Pressure

Gambar 4.37

Total Perolehan Condensate Skenario Low Pressure

74

4.5.3. Skenario LowLow Pressure

Berdasarkan skenario sebelumnya, Hasil simulasi menyatakan pada bulan

september 2018 terjadi penurunan laju produksi.. Pada skenario low low pressure

ini jumlah sumur tetap berjumlah 20 sumur, Hal yang dilakukan agar plateu rate

tetap tercapai yaitu perubahan constraint yang dapat terlihat pada Tabel IV-7.

Gambar 4.38

Lokasi Sumur Skenario Low Low Pressure

Tabel. IV-7

Constraint Sumur Skenario Low Low Pressure

Well name BHP THP Online Date

Group Gas Rate

IDM-27ST 300 200 Mar-18

20 MMSCF

IDM-59 300 200 Mar-18

IDM-7 300 200 Mar-18

IDM-74 300 200 Mar-18

IDM-65 300 200 Mar-18

IDM-68 300 200 Mar-18

75

Lanjutan Tabel. IV-7

Well name BHP THP Online Date

Group Gas Rate

IDM-89 300 200 Mar-18

20 MMSCF

IDMX4 300 200 Mar-18

IDM-88 300 200 Mar-18

IDM-91 300 200 Mar-18

IDM-45 300 200 Mar-18

IDM-47 300 200 Mar-18

IDM-66 300 200 Mar-18

IDM-69 300 200 Mar-18

IDM-95 300 200 Mar-18

IDMX1 300 200 Mar-18

IDMX2 300 200 Mar-18

IDMX5 300 200 Mar-18

IDM-42 300 200 Mar-18

IDM-43 300 200 Mar-18

4.5.3.1. Hasil Simulasi Skenario LowLow Pressure

Hasil Simulasi dari skenario LowLow Pressure dapat dilihat pada

Gambar 4.39. Plateu rate 20 mmscf pada skenario ini dapat bertahan selama 12

bulan, mulai dari Januari 2020 sampai dengan Januari 2021. Total produksi gas

hasil simulasi ini sebesar 57374 MMSCF, sedangkan Condensate yang

terproduksi sebesar 1937 MSTB.

76

Gambar 4.39 Laju Alir Gas Skenario Low Low Pressure

Gambar 4.40

Total Perolehan Produksi Gas Skenario Low Low Pressure

77

Gambar 4.41 Laju alir Condensate Skenario Low Low Pressure

Gambar 4.42 Total Perolehan Condensate Skenario Low Low Pressure

4.5.4. Perbandingan Ketiga Skenario

Pada skenario high pressure dengan plateu rate 10 MMscf diperoleh total

produksi gas sebesar 6680.6 MMSCFD dengan masa produksi selama 22 bulan

dari November 2013 sampai September 2015. Skenario Low pressure dengan

plateu rate 20 MMSCF yang dimulai dari september 2015, memperoleh total

78

produksi gas sebesar 31657.8 MMSCF dengan masa produksi selama 49 bulan.

Pada skenario terakhir yaitu Low Low Pressure yang dilakukan dari februari 2020

sampai akhir kontrak gas Maret 2023 dengan plateu rate 20 MMSCFD,

memperoleh total produksi gas sebesar 25914.5 MMSCF. Ketiga skenario ini

memperoleh kumulatif produksi gas sebesar 57572.3 MMSCF selama masa

produksi 9 tahun 10 bulan dengan RF sebesar 44.01 %. Pada Tabel IV-8 dapat

dilihat kontribusi perolehan gas dari setiap sumur yang diproduksi.

Tabel IV-8 Perbandingan Kontribusi Perolehan Gas Setiap Sumur

Sumur EUR (MSCF) GAS IN PLACE

(MSCF) CATEGORY

IDM-45 717623.9 1630774.984 P2

IDM-27ST 25537.28 58032.56746 P2

IDM-42 1131367 2570991.576 P2

IDM-43 531718.2 1208310.843 P2

IDM-59 1330229 3022898.452 P2

IDM-7 4526515 10286345.57 P1

IDM-47 4724149.5 10735463 P2

IDM-74 2196348.5 4991124.446 P1

IDM-66 2047281 4652373.814 P1

IDM-69 1511359.37 3434510.825 P1

IDM-65 5371726 12207057.74 P1

IDM-68 595744 1353807.213 P2

IDM-89 839146.437 1906930.66 P2

IDM-88 4103687 9325483.868 P2

IDM-95 3101026 7046972.134 P2

IDM-91 866672.06 1969481.667 P2

IDMX1 4630233 10522041.07 P2

79

Lanjutan Tabel IV-8

Sumur EUR (MSCF) GAS IN PLACE

(MSCF) CATEGORY

IDMX2 5412086.5 12298775.55 P2

IDMX4 12412297 28206506.84 P2

IDMX5 1513404 3439157.174 P2

Total P1 15653229.87 35571412.4

Total P2 41934920.88 95295627.6

TOTAL 57588150.75 130867040

RF 0.440050839

44.01%

4.6. Pembuatan Sistem Jaringan

Pemodelan yang dilakukan adalah pembuatan model total system dengan

data yang tersedia agar menyerupai total system aktual di lapangan. Pembuatan

model terdiri dari pembuatan model single branch, model network, dan model

FPT.

4.6.1. Pembuatan Model

Langkah awal dalam pembuatan model jaringan adalah membuat model

fluida sebagai dasar pemodelan jaringan keseluruhan. Model fluida yang

digunakan adalah model compositional yang didasarkan pada data komposisi

fluida hasil analisis fluida pada kondisi separator. Dalam hal ini data komposisi

fluida sudah tersedia sebelumnya, ditentukan berdasarkan hasil analisis dari

software PVTi. Dalam pemodelan ini digunakan korelasi kehilangan tekanan

aliran dalam pipa vertical (tubing), tetapi pada simulasi reservoir sebelumnya

sudah diinputkan data Vertical lift Performance dari software IPM dan untuk

aliran horizontal (flow line) menggunakan metode Begs & Brill. Metode Begs &

Brill tersebut digunakan karena adanya pegaruh aliran fluida dua fasa pada pipa

alir.

80

4.6.1.1. Model Single Branch

Model single branch merupakan model sistem per sumuran yang

merupakan anggota dari kelompok sumur suatu jaringan yang akan dianalisis

potensi supply fluidanya untuk digunakan dalam network model dan FPT model.

Hal tersebut dilakukan untuk melakukan validasi kondisi sumur dan produksi

pada waktu tertentu. Data yang dipersiapkan untuk di-input-kan melalui struktur

data yang terdapat pada setiap komponen single branch adalah data komposisi

fluida, data formasi produktif, data tubing dan perforasi dan data fasilitas produksi

yang terkait. Data yang dimasukkan ke dalam single branch model disiapkan

melalui proses validasi dan optimasi, Data yang dilakukan validasi menggunakan

Produktifitas index hasil simulasi reservoir, sedangkan untuk jaringan pipa tidak

dilakukan validasi karena belum dilakukannya produksi sumur-sumur yang ingin

dikembangkan., selanjutnya dilakukan suatu operasi analisis nodal, dengan

menggunakan titik nodal di dasar sumur, di kepala sumur, dan di separator. Profil

sumur single branch model untuk reservoir multilyer dapat dilihat pada Gambar

4.43.

Gambar 4.43. Profil Sumur Single Branch Model (Multilayer)

81

Tabel IV-9 Input Data Single Branch Model

No Well k (upper) k (lower) Zone K avg

(md) Thickness (ft)

1 IDM 27-st 18 25 Zone 3 0.17 65.7

2 IDM 42 20 25 Zone 3 4 60

3 IDM 66 12 25 Zone 2/3 2.8 85

4 IDM 43 22 25 Zone 3 9.6 55

5 IDM 65 12 16 Zone 2 220 33

6 IDM 47 20 25 Zone 3 60 60

7 IDM 7 1 10 Zone 1 220 46

8 IDM 45 21 25 Zone 3 6 57

9 IDM 59 21 25 Zone 3 21 57

10 IDM 69 1 7 Zone 1 2 40

12 25 Zone 2/3 4 85

11 IDM 74 1 8 Zone 1 7 46

20 25 Zone 3 22 60

12 IDM 68 1 10 Zone 1 0.0071 45

12 25 Zone 2/3 7 85

13 IDM 89 12 18 Zone 2 4 35

20 25 Zone 3 1 60

14 IDM 88

1 10 Zone 1 24 46

12 18 Zone 2 13 35

20 25 Zone 3 0.4 60

15 IDM 95 1 10 Zone 1 0.458 46

20 25 Zone 3 60 60

16 IDM 91 12 18 Zone 2 1 35

20 25 Zone 3 3 60

17 X1

1 10 Zone 1 3.2 45

12 18 Zone 2 5.44 35

20 25 Zone 3 12.3 60

18 X2

1 10 Zone 1 8.613 45

12 18 Zone 2 11.5 35

20 25 Zone 3 2.4 60

19 X4

1 10 Zone 1 12.4 45

12 18 Zone 2 32.1 35

20 25 Zone 3 71.26 60

20 X5

1 10 Zone 1 1.422 45

12 18 Zone 2 0.0032 35

20 25 Zone 3 2.412 60

82

Gambar 4.44 menunjukan hasil analisa nodal dengan top node wellhead

untuk sumur IDM-X1, dimana dihasilkan perpotongan antara Inflow Curve

dengan Outflow Curve berada di 4 mmscfd sesuai dengan rate yang dihasilkan

pada simulasi reservoir, Oleh karena itu model single branch sudah bisa

digunakan untuk pembuatan model jaringan di permukaan.

Gambar 4.44. Contoh Analisa Nodal Single Branch Model (Multilayer)

4.6.1.2. Model Network

Model network terdiri dari beberapa model single branch yang

dihubungkan satu dengan yang lainnya menggunakan branch dan junction dalam

setiap manifold untuk selanjutnya dihubungkan ke separator dan peralatan proses

lainnya sampai sink yang diinginkan. Proses input data yang dibutuhkan network

model sama dengan pada single branch model. Pengaturan dilakukan untuk

menentukan suatu komponen model tersebut digunakan atau tidak pada waktu

tertentu sesuai dengan skenario yang diinginkan. Gambar 4.45. merupakan

network model Lapangan “IDM” , Pembuatan network model ini disesuaikan

83

dengan lokasi sumur sebenarnya di permukaan dan sesuai dengan pad masing-

masing sumur.Setelah model berhasil di-run kemudian di-export ke sub-program

FPT

Gambar 4.45. PipeSim Network Model

4.6.1.2.1 Data Faslilitas Peralatan Permukaan

Data flowline yang digunakan dapat dilihat pada Tabel IV-10, Pada

Gambar 4.46 dapat terlihat fasilitas pemisah yang di desain oleh peneliti untuk

memisahkan dan mengumpulkan fluida hidrkarbon dalam hal ini yaitu gas dan

kondensat. Pada stasiun pengumpul digunakan 3 separator dan 3 scrubber yang di

aplikasikan untuk ketiga skenario yang di rencanakan. Output yang diaplikasikan

juga ada 3 yaitu sales point sebagai tujuan akhir produksi sales gas, tank untuk

mengumpulkan produksi kondensat, dan juga flare untuk membakar gas sisa.

Spesifikasi dari separator, scrubber, flash drum dapat dilihat pada Tabel IV-11.

84

Tabel IV-10 Spesifikasi Flowline

Sumur

Parameter Pipa

Jarak (Km)

ID (inch)

Wall thickness

Roughness

IDM- 65 11.9 4 0.5 0.001

IDM-27ST 11.0 6 0.5 0.001

IDM-7 11.0 4 0.5 0.001

IDM-47 9.6 4 0.5 0.001

IDM-43 9.6 6 0.5 0.001

IDM-42 9.6 6 0.5 0.001

IDM-68 8.9 6 0.5 0.001

IDM-74 7.5 4 0.5 0.001

IDM-66 6.5 4 0.5 0.001

IDM-59 11.0 4 0.5 0.001

IDM-45 8.0 6 0.5 0.001

IDM-69 3.0 4 0.5 0.001

IDM-89 12.2 4 0.5 0.001

IDM-88 11.3 4 0.5 0.001

IDM-91 1.67 6 0.5 0.001

IDM-95 3.5 4 0.5 0.001

IDMX1 4.3 4 0.5 0.001

IDMX2 2.3 4 0.5 0.001

IDMX4 8.9 4 0.5 0.001

IDMX5 4.3 4 0.5 0.001

85

Gambar 4.46. PipeSim Network Model (Stasiun Pengumpul)

Gas bertekanan tinggi (high pressure) dari sumur-sumur produksi masing-

masing dialirkan ke separator produksi HP bertekanan 735 psig untuk dipisahkan

fasa cair dan gas. Fasa Gas (dry gas) langsung menuju sales point dengan tekanan

700 psig sebagai sales gas. Fasa cair disini adalah kondensate yang terproduksi

ketika tekanan reservoir berada di bawah dew point line. Fasa cair hasil separator

HP dipisahkan kembali di scrubber HP dan diturunkan tekananya menjadi 60 psig.

Kemudian dialirkan menuju Flash Drum, untuk memisahkan gas sisa dengan

tekanan 35 psig. Gas yang keluar dari FD dibakar (flare) sedangkan fasa cair di

kirim ke tank dengan tekanan 50 psig.

Pada skenario Low pressure, Aliran gas dari lapangan IDM dialirkan

menuju Separator LP bertekanan 385 psig. Seperti pada skenario HP fasa cair

langsung dipisahkan di scrubber LP yang akhirnya dialirkan menuju FD untuk

pemisahan gas sisa, dan Fasa cair di kirim ke tank. Hasil pemisahan dari separator

LP (Dry Gas) harus dilakukan penaikan tekanan, karena tekanan yang disepakati

untuk sales gas adalah 700 psig. Oleh karena itu, peneliti mengaplikasikan

kompressor untuk mengkompresi dry gas tersebut, agar mendapatkan tekanan

yang diinginkan.

86

Skenario Low Low pressure sama seperti skenario Low Pressure yaitu

menggunakan bantuan kompressor untuk menaikan tekanan menjadi 700 psig.

Hasil Pemisahan gas dari separator LLP dengan tekanan 150 psig membutuhkan

bantuan 2 kompressor. Kompressor pertama menaikan tekanan menjadi 410 Psig

dan kompressor kedua menaikan tekanan dari 410 psig menjadi 735 psig.

Spesifikasi kompressor dapat diihat pada Tabel IV-12.

Tabel IV-11 Spesifikasi Separator

Jenis Fasilitas Pemisah Pressure (Psig)

SEP HP 735

Scrubber HP 60

SEP LP 385

Scrubber LP 60

SEP LLP 150

Scrubber LLP 60

Flash Drum 35

Tabel IV-12

Spesifikasi Compressor

Spesifikasi Compressor 1 Compressor 2

Merk mesin Cat G3500 Cat G3500

Pressure ratio 1.86 1.86

Horse Power (hp) 748.9 655.6

Pressure Discharge (Psig) 410 735

87

4.6.1.3. Hasil Running Network Model (Static Mode)

Pada running statis, berarti tidak adanya perubahan tekanan reservoir.

Tujuan dari running statis ini adalah untuk dilakukan analisa kelakuan aliran

dalam pipa di networ model yang telah dibuat. Pada penelitian ini yang dianalisa

adalah harga velocity. Harga velocity yang dianggap ideal untuk fluida 2 fasa,

dalam hal ini gas dan kondensat adalah 3 ft/scnd – 6 ft/scnd. Pada gambar 4.34,

desain ukuran flowline yang digunakan besarnya seluruhnya sama yaitu 4” in,

baik ukuran flowline maupun trunk line. Harga velocity yang tercatat ada yang

melebihi batas maksimum velocity dan ada yang dibawah batas minimum

velocity. Oleh karena itu dilakukan modifikasi pipeline agar harga velocity sesuai

range velocity yang ideal seperti terlihat pada Gambar 4.48.

Gambar 4.47. Gas Velocity ( 4 in Flowline size)

88

Gambar 4.48.

Gas Velocity ( Input simulator)

4.7. Pembuatan Model FPT

Model FPT yang digunakan adalah metode pengintegrasian antara model

reservoir yang telah dibuat sebelumnya menggunakan simulator eclipse dengan

Network model. Metode ini disebut juga Dynamic Eclipse Link, dimana yang

menjadi menjadi Linking Pressure adalah BHP. Ilustrasi Pemodelan Metode ini

dapat dilihat pada gambar dibawah ini

Gambar 4.49. Ilustrasi Sistem Produksi yang Terintegrasi

89

4.7.1. Pemilihan Reservoir Model, Network Model dan Well Mapping

Reservoir model yang dipilih pada menu ini adalah model yang telah di

simulasikan melalui software Eclipse 2005.1.Pemilihan network model (PipeSim-

net) digunakan untuk integrasi model jaringan dan model waktu produksi. Well

Mapping dimaksudkan untuk menghubungkan tiap-tiap sumur pada network

dengan sumur-sumur pada reservoir model

4.7.2. Flow Rate Constraint

Reservoir gas diproduksikan sesuai dengan kontrak yang ada, umumnya

didasarkan pada tingkat laju produksi gas, tekanan dan waktu tertentu. Oleh

karena itu, performance laju produksi sebagai fungsi waktu diusahakan plateau

sesuai rencana GasDel dalam beberapa tahapan, dengan cara constraint tekanan

tetap (700 psig) di gas outlet menuju sales point.

4.7.3. Field Planning Event dan Pelaksanaan Model

Agenda (event) yang dilakukan selama proses produksi dimulai dari awal

waktu sampai akhir kontrak diatur pada fasilitas field planning event setelah itu

model dapat di-run. Pada field planning event dapat digunakan untuk mengatur

dan merencanakan waktu pengembangan suatu lapangan pada kurun waktu

tertentu. Pada metode Dynamic Eclipse Link, mode Field Planning Event sudah

mengikuti data schedule yang telah dibuat di simulasi reservoir. Output hasil

running program dapat dilihat pada menu result viewer. Kemudian hasilnya dapat

dibuat ploting laju alir, tekanan, waktu dan parameter lainnya. Salah satu hasil

ploting tersebut adalah production forecast baik sumuran ataupun total system,

Pada penelitian ini plotting menggunakan microsoft excel dikarenakan hasil

running tidak bisa di plot pada satu grafik, hal ini disebabkan penggunaan

timestep yang terlalu kecil pada perhitungan yang dilakukan simulator.

4.7.4. Hasil Simulasi FPT

Hasil yang didapat dari simulasi menggunakan software FPT dengan

Dynamic Eclipse Link sesuai dengan output yang dibuat pada network model

90

yaitu Sales point, Tank dan juga Flare. Pada Gambar 4.53 dapat dilihat Laju alir

produksi yang tercatat di sales point, dalam hal ini gas yang terakumulasi di sales

point adalah dry gas, karena telah melalui separasi pada stasiun pengumpul. Pada

skenario LP terjadi perbedaan lamanya produksi bertahan dengan plateu rate.

Hasil simulasi reservoir memperoleh hasil bahwa produksi dapat bertahan dalam

plateu rate sampai januari 2020, tetapi setelah disimulasikan dengan network

model, Plateu rate skenario LP mengalami deplesi pada maret 2018, oleh karena

itu perubahan schedule untuk skenario LLP dengan merubah start date online

sumur dari Januari 2020 menjadi Maret 2018. Kumulatif produksi dry gas yang

tecatat di sales point untuk ketiga skenario sebesar 53.6 BSCF.

Gambar 4.50. Hasil Simulasi FPT Skenario HP (Sales Gas Production Rate)

91

Gambar 4.51. Hasil Simulasi FPT Skenario LP (Sales Gas Production Rate)

Gambar 4.52.

Hasil Simulasi FPT Skenario LLP (Sales Gas Production Rate)

92

Gambar 4.53. Hasil Simulasi FPT Ketiga Skenario (Sales Gas Production Rate)

Tabel IV-13 Summary Hasil Running FPT

Skenario Schedule Jumlah

Sumur

Plateu

Rate

Cum

Gas

Spesifikasi Peralatan Produksi

Permukaan

Start End Of

Plateu MMSCFD MMSCF

Sep Scrub FD Compressor

Date (Psig) (Psig) (Psig) (hp)

HP Nov-13 Sep-15 8 10 13955 735 60 35 None

LP Sep-15 Mar 18 20 20 47017 385 60 35 748.9 LLP Mart 18 Mar 23 20 20 47356 150 60 35 655.6

HP LP LLP

93

Gambar 4.54 Hasil Simulasi FPT (Condensate and Water Production Rate)

Gambar 4.54 menunjukan terproduksinya kondensat seiring dari penurunan

tekanan reservoir yang kondisinya berada di bawah dewe point line.Pada simulasi

FPT, kondesat yang terakumulasi pada Tank sebesar 3.25 MMSTB seperti yang

terlihat pada Gambar 4.55.

Gambar 4.55 Hasil Simulasi FPT (Condensate and Water Production Total)

94

Pada network model dipasang Flare sebaga tempat pembakaran gas sisa atau gas

yang sudah tidak diperlukan, dengan maskud untuk menyeimbangkan tekanan

pada stasiun pengumpul, alasan kedua yaitu diketahui bahwa gas tidak dapat

disimpan jadi harus selalu dialirkan. Oleh karena itu itu, ketika suatu sistem

produksi gas memproduksikan gas yang melebihi kebutuhan maka harus dibakar

di flare. Laju alir dan total gas yang dibakar dapat dilihat pada Gambar 4.56.

Gambar 4.56 Hasil Simulasi FPT (Condensate and Water Production Total) Flare

4.8. Analisa Keekonomian Pengembangan Lapangan Gas

Analisa keekonomian perlu dilakukan setelah sebuah acuan

pengembangan lapangan dibuat. Tujuan dari analisa ini adalah menggambarkan

kondisi yang akan terjadi ketika penelitian ini diaplikasikan pada kondisi aktual

dalam segi keekonomian. Setiap analisa keekonomian yang dilakukan harus

berdasarkan production sharing contract yang telah disepakati kedua belah pihak,

dalam hal ini kontraktor dan pemerintah. Pada Tabel IV-13 dapat dilihat

95

terminologi dari PSC yang telah disepakati. Hasil perhitungan keekonomian dapat

dilihat secara detail pada Tabel IV-14 sampai Tabel IV-16.

Tabel IV-13 Production Sharing Contract Lapangan IDM

PSC CONTRACT TERM :

Goverment Tax : 0.4800 Contractor Before Tax Oil Split : 0.2885 BPMIGAS Before Tax Oil Split : 0.7115 Invesment Credit : 0.00 FTP,% : 20.0% DMO Volume = 25% of Contractor share Free DMO incentive = 60 months DMO Price = 15% of Market Price

Condensate Split After Tax

Contractor, % 15.0% BPMIGAS 85.0%

Gas Split After Tax Contractor, % 35.0% BPMIGAS 65.0%

Tabel IV-14 Pembagian Keuntungan Kontraktor dan Pemerintah

I T E M $M $/BOE MBOE %

GROSS INCOME 1177712 97 96.58 100

OPERATING COST

118391.5151 9.71 9.71 10.05

INVESTMENT 239941.654 19.68 19.68 20.37

SKK MIGAS EQUITY

362524.6855 29.73 29.73 30.78

TAX 211142.8575 17.31 17.31 17.93

96

Tabel IV-14 (Lanjutan)

DMO 16973.19231 1.39 1.39 1.44

TOTAL INDONESIA

590640.7353 48.44 48.44 50.15

NCF TO CONTRACTOR

228738.0956 18.76 18.76 19.42

T O T A L 1177712 97 96.58 100

Tabel IV-15

Indikator ekonomi Kontraktor

CONTRACTOR. ECONOMIC INDICATORS :

NET CASH FLOW, $M 228738.0956

5% NPV, M$ 217,846

10% NPV, M$ 207,944

15% NPV, M$ 198,903

ROR, % 29.9

Pay-Out Time, in Year 5

Tabel IV-16 Indikator ekonomi Pemerintah

GOVERNMENT ECONOMIC INDICATORS :

NET CASH FLOW, $M 590,641

5% NPV 434,093

10% NPV 328,289

15% NPV 254,614