Bab III Pengolahan dan Analisis Data
Pengolahan data telah dilakukan mengikuti diagram alir umum seperti Gambar III.1. Studi kelayakan dan pembuatan SGRID dilakukan secara bersamaan karena terdapat bagian tertentu dalam studi kelayakan yang dilakukan dalam format SGRID, sedangkan simulasi 3D dilakukan dalam format SGRID dengan salah satu masukan datanya merupakan hasil studi kelayakan.
Gambar III.1 Diagram alir umum pemodelan geostatistik sifat reservoir.
III.1 Studi Kelayakan Studi kelayakan telah dilakukan mengikuti diagram alir Gambar III.2, dengan cara membuat plot silang antara data sifat reservoir (seperti porositas, permeabilitas dan saturasi) dengan data sifat batuan (seperti AI, Vp/Vs dll.) untuk mencari koefisien korelasi antara kedua macam data tersebut. Terdapat dua macam data sifat batuan yaitu data nyata yang diekstrak dari data seismik dan data sintetik yang merupakan hasil olahan dari data log sumur. Format data yang dibuat plot silang juga terdapat dalam dua macam yaitu format SGRID dan format rata-rata. Hasil plot silang berupa koefisien korelasi antara data sifat reservoir dengan data sifat batuan sintetik dalam format SGRID terdapat pada Tabel III.1, sedangkan hasil plot silang menggunakan data sifat batuan nyata dalam format SGRID terdapat pada Tabel III.2. Khusus pada Tabel III.3 merupakan hasil plot silang
19
pada format rata-rata masing-masing data. Contoh plot silang terdapat pada Gambar III.3.
Gambar III.2 Diagram alir studi kelayakan. Tabel III.1
Koefisien korelasi antara data sifat reservoir dengan data sifat batuan sintetik dalam format SGRID. Warna sel menyatakan kelompok nilai koefisien korelasi, merah 0 – 0,49, kuning 0,500,74 dan hijau 0,75-0,99. Jumlah sumur 152 buah. Tanda * di sebelah kanan berarti dalam skala logaritmik dari data pada sumbu horisontal. Sifat batuan sintetik
Sifat reservoir
AIp
AIs
Vp/Vs
LamdhaRho
MuRho
Poisson’s Ratio
PHIE
0,16
0,2
-0,7
-0,78 / -0,81*
0,12
-0,68
GR
-0,3
-0,55
0,76
0,47
-0,53
0,73
Log_PERM
-0,2
0,14
-0,62
-0,78
0,12
-0,61
SWIRR
0,05
-0,28
0,71
0,71
-0,27
0,75
20
Tabel III.2
Koefisien korelasi antara data sifat reservoir dengan data sifat batuan nyata dalam format SGRID. Pada data sifat reservoir telah dikenai modul Smooth_20, untuk menyesuaikan “frekuensi” data sifat batuan nyata. Sifat batuan nyata
Sifat reservoir
AIp
AIs
Vp/Vs
LamdhaRho
MuRho
Poisson’s Ratio
PHIE
0,002
-0,14
-0,002
0,002
-0,14
GR
0,01
0,09 0,07
0,12
-0,01
0,01
0,12
Log_PERM
0,04
-0,18
-0,04
0,04
-0,18
SWIRR
-0,06
0,13 0,14
0,18
0,06
-0,06
0,19
Tabel III.3
Koefisien korelasi antara data sifat reservoir/data sifat batuan sintetik dengan data sifat batuan nyata dalam format rata-rata. Sifat batuan nyata
Sifat reservoir
AIp
AIs
Vp/Vs
LamdhaRho
MuRho
Poisson’s Ratio
PHIE
0,014
0,141
0,192
0,243
0,17
0,215
Log_PERM
0,102
0,112
0,0775
0,099
0,081
0,093
AIp
0,141
0,013
0,084
0,045
0,017
0,2
AIs
0,224
0,173
0,173
0,089
0,141
0,245
Gambar III.3 Plot silang antara sifat batuan sintetik LamdhaRho (dalam skala log) dengan sifat reservoir PHIE yang mempunyai koefisien korelasi -0,81.
21
III.1.1 Rock Type Kelompok rock type dihitung menggunakan fungsi analisis diskriminan dalam Excel-95 oleh ahli evaluasi formasi, menghasilkan tiga kelompok rock type yaitu rock type_1, rock type_2 dan rock type_3 (Lampiran A). Selanjutnya dilakukan studi kelayakan untuk mengetahui apakah
kelompok rock type berhubungan
dengan fenomena geologi tertentu dan juga untuk mencari sifat batuan apa yang bisa memisahkan rock type dengan baik untuk pemodelan geologi 3D-nya. Setelah tampilan rock type digabungkan dengan berbagai sifat reservoir dan sifat batuan diperoleh hubungan bahwa rock type berhubungan dengan litologi dan porositas (Gambar III.4): 1. Rock type_1 merupakan batupasir dengan porositas kurang baik (GRN kecil dan PHIE besar). 2. Rock type_2 merupakan serpih dengan porositas tidak baik (GRN besar dan PHIE kecil). 3. Rock type_3 merupakan batupasir dengan porositas baik (GRN dan PHIE sedang).
Gambar III.4 Log GRN yang diisi dengan sifat rock type, ditimpa dengan log PHIE menunjukan adanya hubung antara rock type dengan litologi dan porositas.
22
Sifat batuan sintetik yang dapat memisahkan rock type dengan baik adalah Vp/Vs yang mempunyai koefisein korelasi -0,70 dengan log sumur PHIE (Gambar III.5 bawah). Meskipun terdapat plot silang dengan koefisien korelasi lebih baik (Gambar III.5 atas) namun plot ini tidak mampu memisahkan rock type dengan baik.
Gambar III.5 Plot silang sifat batuan sintetik Vp/Vs dengan log PHIE dengan koefisien korelasi -0,70 (bawah) mampu memisahkan rocktype secara relatif lebih baik dibandingkan dengan plot silang sifat batuan sintetik log_LamdhaRho dengan log PHIE dengan koefisien korelasi lebih tinggi -0,81 (atas).
23
III.1.2 Fasies Litologi Dari Gambar III.5 bagian bawah dapat juga dibuat indikator fasies litologi biner 1 dan 0 yang dalam hal ini mewakili batupasir dan serpih. Indikator batupasir diperoleh dengan menggabungkan rock type 1 dan 3 sedangkan serpih adalah rock type 2. Model indikator fasies biner ini berguna untuk melakukan estimasi penyebaran batupasir dan serpih secara lebih baik dengan bantuan trend data sekunder (volum Vp/Vs). III.1.3 Resolusi Vertikal Data Seismik Resolusi vertikal data seismik dihitung dengan variabel frekuensi yang diekstrak dari data seismik dan kecepatan batuan dari volume Vp (yang berasal dari data check shot) pada interval batupasir Bekasap A. Hasilnya adalah 106 – 127 ft (Lampiran B), yang berarti bahwa ketebalan lapisan batupasir A yang lebih kecil dari 106 FT tidak dapat dibedakan top dan bottomnya oleh data seismik. Sedangkan ketebalan lapisan batupasir Bekasap A adalah 50 – 112 ft dengan ratarata 77 ft, dengan jumlah data yang diatas 106 ft hanya 3 sumur. Namun dengan data AI mapun Vp/Vs hasil inversi hal tersebut menjadi teratasi, karena AI yang merupakan sifat batuan dapat membedakan lapisan batupasir dengan lapisan serpih dengan baik.
III.2 Pembuatan SGRID Pembuatan SGRID dilakukan mengikuti diagram alir Gambar III.6. Interpretasi horison pada volum 3D hasil inversi dalam domain waktu, dapat dilakukan untuk top dan bottom lapisan batupasir Bekasap A, setelah dikonversi ke domain kedalaman menggunakan volum kecepatan Vp, selanjutnya dilakukan tie dengan data marker sumur yang tidak memiliki data kecepatan. Akhirnya diperoleh top dan bottom surface marker stratigrafi untuk lapisan batupasir A di seluruh lapangan. Dimensi lateral sel grid ditetapkan 30 m x 30 m. Secara vertikal sel grid ditetapkan sejumlah 40 sel grid yang masing-masing memiliki ketebatalan ratarata mendekati 2 ft karena rata-rata ketebalan lapisan batupasir Bekasap A adalah
24
77 ft. Selanjutnya volum 3D SGRID dibuat dengan menempelkan bagian atas dan bawah sel grid 3D secara proporsional ke masing-masing top dan bottom dari surface marker stratigrafi yang telah tie dengan data seismik, sehingga batas atas dan bawah sel grid 3D mengikuti bentuk permukaan dari top dan bottom surface marker stratigrafi (Gambar III.7). Sel-sel grid diantaranya secara otomatis dan proporsional mengikuti top dan bottom surface marker stratigrafi tersebut.
Gambar III.6 Diagram alir pembuatan SGRID.
Gambar III.7 Visualisasi pembuatan GRID Stratigrafi (SGRID).
25
III.3 Simulasi 3D Simulasi 3D dilakukan mengikuti diagram alir Gambar III.8. Variogram dibuat untuk masing-masing indikator fasies litologi biner, kemudian dilakukan estimasi/simulasi nilai indikator fasies litologi biner pada lokasi grid yang tidak punya data dengan teknik kriging SIS Binary with Soft Trend, memanfaatkan korelasi antara PHIE dengan Vp/Vs yang dapat memisahkan fasies litologi (Gambar III.5 bagian bawah). Region sebagai wadah untuk masing-masing indikator kemudian dibuat dalam SGRID. Variogram sifat reservoir seperti porositas, permeabilitas dan saturasi kemudian dibuat dalam masing-masing region indikator tersebut. Selanjutnya dilakukan simulasi untuk masing-masing sifat reservoir di dalam wadahnya masing-masing menggunakan teknik collocated cokriging dengan data sekunder sifat batuan masing-masing: - PHIE dengan data sekunder LamdhaRho (kk = -0.78, -0.6, -0.3 dan 0) - LOGPERM dengan data sekunder LamdhaRho (kk = -0.78 dan -0.6) - LOGPERM dengan data sekunder PHIE hasil simulasi (kk = 0.85) - SWIRR dengan data sekunder Poisson’s Ratio (kk = 0,75 dan 0.50)
III.4 Validasi Validasi dilakukan dengan membandingkan sifat reservoir hasil simulasi dengan nilai sifat reservoir pada 21 sumur yang dibor setelah tahun 2003 dan tidak diikut sertakan dalam proses simulasi.
26
Gambar III.8 Diagram alir simulasi 3D dengan teknik collocated cokriging.
27
