Jurnal Ilmiah MTG, Vol. 6, No. 2, Juli 2013
KORELASI POROSITAS vs PERMEABILITAS LAPANGAN “Y” DENGAN MENGGUNAKAN DATA CORE KABUPATEN BANGGAI, SULAWESI TENGAH
Dedi Cahyoko Aji Mahasiswa Magister Teknik Geologi UPN “Veteran” Yogyakarta
ABSTRAK Karakterisasi resevoir merupakan integrasi data geologi dan engineering, berdasarkan analisa geologi diperoleh interpretasi secara kualitatif, sedangkan untuk melakukan korelasi dan karakteristik sehingga memperoleh data kuantitatif diperlukan suatu metode. Salah satu metode yang digunakan adalah Hydraulic Flow Unit (HFU) yang merupakan salah satu metode yang dikembangkan berdasarkan analisa core, pada prinsipnya metode ini mengelompokkan data berdasarkan zona alirannya (hydraulic unit). Pada Lapangan "Y" merupakan salah satu lapangan minyak dengan data core yang terbatas pada beberapa interval kedalaman, dengan menerapakan metode HFU diperoleh 7 zona aliran yang merupakan hasil korelasi. Zonasi hasil analisa data core Lapangan "Y" sangat dipengaruhi oleh litologi, berdasarkan hasil zonasi maka diperoleh persamaan yang dapat dipergunakan untuk pendeskripsian (perhitungan) nilai permeabilitas pada interval kedalaman yang tidak mempunyai data core dan juga dapat digunakan dalam melakukan pemodelan permeabilitas sehingga sesuai dengan kondisi lapangan. Parameter 2 validasi ini (permeabilitas) dikontrol dengan nilai r sebesar 0.959 yang mengindikasikan bahwa hasil perhitungan permeabilitas dengan menggunakan metode HFU mendekati data permeabilitas Lapangan "Y"
PENDAHULUAN Evaluasi dan karakterisasi reservoir mempunyai tingkat ketidakpastian yang cukup besar. Salah satu sifat fisik di dalam reservoir yang sulit diprediksi dan selalu menjadi permasalahan dalam melakukan evaluasi serta karakterisasi reservoir yaitu distribusi permeabilitas, terutama pada reservoir yang heterogen. Pengukuran nilai permeabilitas diperoleh dari analisa core. Variasi ukuran dan geometri pori batuan yang kompleks (heterogen) maka akan mempersulit dalam melakukan analisa, sehingga dengan memahami lithofasies merupakan salah satu kunci untuk dapat mengetahui karakterisasi reservoir, sehingga dapat mengurangi ketidakpastian dalam evaluasi dan karakterisasi reservoir. Maksud dan tujuan penulisan paper ini adalah untuk memprediksi hubungan dan melakukan pengelompokan (korelasi) permeabilitas dari data core dengan menggunakan metode konventional dan HFU. Korelasi porositas vs permeabilitas berguna untuk membuat suatu model penyebaran permeabilitas (pemodelan distribusi permeabilitas berdasarkan korelasi porositas vs permeabilitas) yang kemudian digunakan untuk melakukan karakteristik reservoir.
Jurnal Ilmiah MTG, Vol. 6, No. 2, Juli 2013
Persiapan Data Awal (Data Core)
Metoda Konvensional Klasik
Metoda Hydraulic Flow Unit
Analisa Deskripsi Batuan (Ukuran Butir, Sortasi Batuan, dan Pengemasan)
Perhitungan RQI, Øz, FZI, HU Pada Cored Well
Penentuan Rock Type
Perhitungan RQIcorrelation dan HU Pada Uncored Well
Penentuan Permeability Transform
Nilai Permeabilitas Pada Uncored Well
Tidak
Matching Permeabilitas Data vs Permeabilitas Transform (r2>0.8)
Ya Persamaan Korelasi Porositas vs Permeabilitas
Gambar 1. Flow Chart Analisa transform porositas vs permeabilitas dilakukan dengan 2 metoda. Pertama adalah metoda konvensional klasik yang menggunakan deskripsi core sebagai parameter dalam menentukan tingkat heterogenitas dari reservoir. Ukuran butir, sortasi batuan, dan pengemasan menjadi faktor penting dalam penentuan lithofacies yang berperan dalam pengelompokan permeability transform-nya. Metoda kedua adalah metoda hydraulic flow unit, yang mengelompokkan data berdasarkan zona alirannya (hydraulic unit). Hasil permeability transform yang didapat dari ke dua metode tersebut akan dibandingkan hasilnya, terutama pada hasil korelasi porositas vs permeabilitas dan juga nilai dari simpangan datanya (varians), jika nilai variansnya besar (>0.8) maka korelasi mendekati data lapangan. Data awal yang akan dipergunakan untuk melakukan analisa adalah data core pada interval kedalam tertentu. Metode konventional dilakukan analisa untuk melihat korelasi (porositas vs permeabilitas) antara data core apakah membentuk satu trend atau mempunyai beberapa trend persamaan garis yang berbeda. Berdasarkan hasil analisa konventional dilakukan validasi dengan melakukan plot antara perhitungan permeabilitas transform hasil korelasi porositas vs permeabilitas dengan data
Jurnal Ilmiah MTG, Vol. 6, No. 2, Juli 2013
permeabilitas (core), jika nilai penyimpangan datanya cukup besar maka akan dilakukan analisa dengan menggunakan metode HFU, yang merupakan pengembangan persamaan yang dikemukakan oleh Kozeny-Carman. Pada dasarnya metoda ini membedakan batuan berdasarkan zona yang memiliki karakteristik aliran yang serupa. Dari metoda ini diperkirakan mendapatkan hasil pendekatan permeability transform yang lebih baik. Setelah diperoleh permeability transform berdasarkan HFU maka dilakukan validasi dengan plot antara permeabilitas hasil korelasi vs permeabilitas core. Perbandingan dan pemilihan hasil 2 korelasi antara metode konventional dengan HFU dengan melihat nilai r (varians) hasil validasi antara permeabilitas hasil korelasi vs permeabilitas core. DASAR TEORI Secara umum hubungan antara porositas dengan permeabilitas dapat diperkirankan secara kualitatif dan kuantitatif, apabila porositas semakin besar maka permeabilitasnya akan semakin besar. Pada kenyataannya akan ditemui pada lapangan tertentu akan memiliki porositas yang besar tetapi permeabilitasnya kecil, seperti halnya pada lapisan yang mengandung, clay, atau shale. Berbagai metode dikembangkan untuk dapat membuat analisa korelasi antara permeabilitas dengan porositas antara lain : • •
Metode Konvensional Klasik yaitu dengan membuat crossplot secara manual antara porositas dengan permeabiltas HFU yaitu mengkolerasikan permeabilitas dengan porositas dengan menggabungkan antara Hukum Poisseuille dengan Hukum Darcy.
Gambar 2. Korelasi Permeabilitas – Porositas (Petrophysic 2nd, Djebbear Tiab and Erle C. Donaldson)
Jurnal Ilmiah MTG, Vol. 6, No. 2, Juli 2013
HFU adalah volume yang mewakili volume batuan reservoir termasuk sifat – sifat geologinya yang mengontrol aliran fluida. Secara internal berbeda dan dapat diperkirakan perbedaan tersebut dengan sifat fisik batuan lainnya. Flow unit didefinisikan sebagai suatu zona reservoir yang memiliki kemenerusan lateral, yang dipengaruhi sifat batuan terhadap aliran fluidanya dan berbeda dengan kondisi disekitarnya. Persamaan flow unit didasarkan pada persamaan modifikasi dari Kozeny – Carmen dan dikombinasikan dengan konsep radius rata–rata (Hydraulic Mean Radius) dengan menggunakan analisa data yang berasal dari well logging dan analisa core. rmh =
𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿 𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃
𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃 𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵 ℎ
=
𝑟𝑟
2
dimana r adalah radius pore throat (μm), dan rmh adalah radius rata – rata (μm). Kozeny – Carmen menganggap bahwa media berpori reservoir sebagai kumpulan pipa kapiler, sehingga menggabungkan Hukum Darcy untuk aliran dalam media berpori dan Hukum Poisseuille untuk aliran dalam tabung, agar dapat memperoleh hubungan antara porositas dan permeabilitas. Asumsi utama yang digunakan adalah bahwa waktu tempuh elemen fluida di dalam pipa kapiler sama dengan waktu tempuh elemen fluida di dalam satuan elemen volume reservoir, serta porositas yang digunakan adalah porositas efektif (Øe), yang dinyatakan pada persamaan berikut :
𝑘𝑘 =
∅𝑒𝑒 𝑟𝑟
=
8𝜏𝜏 2
𝑟𝑟 2
∅𝑒𝑒
� � = 2𝜏𝜏 2 2
2 ∅𝑒𝑒 𝑟𝑟𝑚𝑚 ℎ
2𝜏𝜏 2
(1)
k adalah permeabilitas, Øe adalah porositas efektif dan Ʈ adalah turtousity. Radius rata – rata (rmh) merupakan fungsi dari luas permukaan butir per satuan volume butir (Sgv) dan porositas efektif (Øe), yang dinyatakan dalam persamaan berikut :
𝑠𝑠𝑔𝑔𝑔𝑔 = 𝑟𝑟
1
∅
�1−∅𝑒𝑒 �
𝑚𝑚 ℎ
(2)
𝑒𝑒
Dengan menggabungkan persamaan (1) dengan persamaan (2) didapatkan persamaan Kozeny – Carmen berikut : ∅3
𝑘𝑘 = �(1−∅𝑒𝑒
𝑒𝑒
)2
1
� 𝜏𝜏 2 𝑠𝑠 2
𝑔𝑔𝑔𝑔 𝐹𝐹𝑠𝑠
(3)
FsƮ adalah konstanta Kozeny yang biasanya berkisar antara 5 – 100 pada batuan 2 2 reservoir. Parameter FsƮ S gv merupakan fungsi dari karakteristik geologi media berpori dan dapat bervariasi harganya dengan adanya perubahan geometri pori batuan. Jika persamaan (3) dibagi dengan Øe dan kemudian diakarkuardratkan kedua sisinya maka akan didapatkan persamaan sebagai berikut : 2
𝑘𝑘
∅
1
�∅ = (1−∅) × 𝜏𝜏𝜏𝜏𝜏𝜏𝜏𝜏𝜏𝜏
√𝐹𝐹𝐹𝐹
(4)
Jika permeabilitas dalam milidarcy, maka persamaan (4) dapat menghasilkan parameter baru disebut Reservoir Quality Index (RQI) yang mendefinisikan derajat kualitas batuan reservoir berdasarkan nilai permeabilitas dan porositas efektif. Bila dituliskan dalam persamaan yaitu :
Jurnal Ilmiah MTG, Vol. 6, No. 2, Juli 2013
𝑘𝑘
𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅 (𝜇𝜇𝜇𝜇) = 0.0341 �∅
(5)
Parameter lain yang dihasilkan adalah porositas normal, yang merupakan perbandingan antara volume pori terhadap volume butiran, seperti dapat dilihat pada persamaan (6) berikut :
∅z =
∅
(6)
(1−∅)
Dari persamaan (6) akan menghasilkan suatu parameter baru yang disebut Flow Zone Indikator (FZI) :
FZI =
1
Svgr τ √Fs
=
RQI
(7)
∅z
Kemudian untuk dapat mengetahui pembagian data berdasarkan flow unitnya dapat digunakan persamaan sebagai berikut : HFU = Round [2ln(FZI) + 10.6]
(8)
Dari pendekatan ini maka nilai FZI dapat membantu dalam prediksi harga permeabilitas dengan menggunakan nilai porositas efektifnya, yaitu : ∅3
k = 1014(FZI)2 �(1−∅)2 �
(9)
GEOLOGI REGIONAL LAPANGAN ”Y” Lapangan "Y" terletak di Kabupaten Banggai, Sulawesi Tengah. Secara geografis o o terletak pada 001 LS dan 122 BT. Peta Lokasi "Y" dapat dilihat pada Gambar 3.
Gambar 3. Lokasi Lapangan "Y"
Jurnal Ilmiah MTG, Vol. 6, No. 2, Juli 2013
Termasuk dalam cekungan Banggai Tersier yang merupakan bagian dari Banggai – Sula Microcontinent. Banggai – Sula Microcontinent merupakan bagian dari lempeng benua Australia – New Guinea yang terlepas selama zaman Mesozoik akhir. Selama periode Miosen hingga Pliosen, Microcontinent bertumbukan dengan lempeng Asiatic yang kemudian menghasilkan obduction kerah timur dari ophiolite di Timur Laut Sulawesi. Stratigrafi Lapangan "Y" Lapangan "Y" terdiri dari beberapa beberapa formasi yang tersusun berdasarkan umur yang tertua sampai yang termuda yaitu : 1. Formasi Biak Formasi ini termasuk kelompok umur Recent to Pliocene, tersusun atas batuan konglomerat dan batu pasir. Sebagian batuan konglomerat interbedded dengan batu pasir minor, yang didominasi oleh warna abu–abu muda sampai abu–abu tua. Sedangkan untuk batu pasir interbedded dengan batuan konglomerat minor, dimana batu pasir dengan lapisan yang tebal, dengan ukuran butir yang sedang–sangat halus. 2. Formasi Kintom Formasi ini termasuk dalam kelompok umur Middle to Lower Pliocene. Tersusun atas batuan claystone dan batu pasir. Pada umumnya Claystone pada formasi ini berwarna abu–abu cerah sampai abu–abu muda, bersifat agak keras sampai keras. Sedangkan untuk batu pasirnya didominasi oleh warna abu–abu muda sampai abu–abu dan berbutir halus. 3. Formasi Minahaki Formasi ini berumur Upper Miocene, yang tersusun atas limestone. Dominasi warna untuk limestone adalah cream dan putih, terdiri dari wackstone dan packstone. 4. Formasi Matindok Formasi ini berumur Middle Miocene, didominasi oleh claystone dan batu pasir dan beberapa perlasipasan coal dan limestone. Untuk claystone didominasi oleh warna abu – abu sampai dengan abu–abu gelap. Sedangkan untuk batu pasir berwana abu – abu kehijauan dengan ukuran butir yang halus. 5. Formasi Tomori Formasi ini berumur early Miocene, yang didominasi oleh limestone, claystone, minor sandstone, dan coal streak. Limestone didominasi oleh cream yang terdiri dari wackestone dan packstone. Claystone didominasi warna abu – abu kecoklatan sampai dengan abu – abu cerah. Sandstone berukuran butir sangat halus. Coal Streak berwarna coklat sampai hitam dan memiliki sifat yang rapuh.
Jurnal Ilmiah MTG, Vol. 6, No. 2, Juli 2013
Gambar 4. Stratigrafi Lapangan “Y”
Jurnal Ilmiah MTG, Vol. 6, No. 2, Juli 2013
KONDISI RESERVOIR LAPANGAN “Y” Pada Formasi Kintom dapat ditemukan keberadaan gas pada batupasir di Lower Pliocene sedangkan dapat ditemukan pula adanya jejak minyak pada Limestone di bagian bawah dari Formasi Kintom. Selain itu gas juga dapat ditemukan di Formasi Minhaki pada Upper Miocene. Sedangkan pada reservoir yang merupakan bagian bawah dari Mantawa Reef dapat ditemukan minyak dalam jumlah yang kecil. Batuan reservoir penyusun Lapangan "Y", yaitu Limestone, Sandstone, dan Claystone. Analisa core tidak dilakukan untuk setiap kedalaman, hanya dibeberapa interval kedalaman saja. Dari Analisa core menjelaskan bahwa lithology Lapangan "Y" sebagian besar merupakan batuan carbonate (limestone). Dari data core akan digunakan untuk melakukan analisa permeabilitas transform.
Gambar 5. Deskripsi Litologi Sumuran "Y"
Jurnal Ilmiah MTG, Vol. 6, No. 2, Juli 2013
PEMBAHASAN Hasil korelasi dengan metode konventional (Gambar 6) menunjukkan data yang 2 menyebar sehingga memberikan hasil korelasi dengan varian (nilai r ) sebesar 0.136. Kondisi data yang menyebar ini disebabkan oleh adanya pengaruh dari tipe 2 batuan (lithofasies) dan sifat fisik batuannya. Berdasarkan nilai r maka mengindikasikan hasil korelasi menyimpang jauh dari kondisi lapangan sehingga akan digunakan metode HFU. Metode HFU menggunakan dasar pengelompokkan korelasi antara porositas dan permeabilitas dari analisa core berdasarkan zona aliran. Dari analisa core yang telah dilakukan dapat dibuat korelasi antara porositas dengan permeabilitas. Dari korelasi antara porositas dengan permeabilitas ini kemudian dikelompokkan berdasarkan flow unit nya untuk bisa mendapatkan suatu persamaan yang kemudian dari persamaan ini dapat digunakan untuk mencari permeabilitas pada sumur atau kedalaman yang tidak dilakukan analisa core. Persamaan RQI hasil korelasi untuk setiap harga HFU bisa dipakai apabila hasil perhitungan dari permeabilitas korelasi memiliki hasil yang sama atau konsisten dengan harga permeabilitas dari analisa core. Oleh karena itu hasil dari perhitungan permeabilitas korelasi harus divalidasi dengan permeabilitas core. Apabila telah mendapatkan hasil yang sesuai maka persamaan RQI yang telah didapatkan dari hasil korelasi tersebut kemudian dapat digunakan pada sumur yang tidak dilakukan analisa core. Data awal untuk melakukan prediksi permeabilitas dengan menggunakan metode HFU adalah data hasil porositas dan permeabilitas hasil analisa core. Pada Tabel 1. memperlihatkan hasil pengukuran analisa core. Dari harga porositas dan permeabilitas dihitung besarnya RQI dengan menggunakan persamaan (5) : 0,52
𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅 (𝜇𝜇𝜇𝜇) = 0,0341 �0,222 = 0,048
Tabel 1. Data dari Analisa Core
Depth (ft) Permeability (mD) Porosity (fraksi)
Depth (ft) Permeability (mD) Porosity (fraksi)
6447
0,25
0,212
6465,8
3,54
0,258
6446,1
0,06
0,125
6470,6
5,24
0,316
6448,1
0,64
0,245
6472,5
3,97
0,279
6449,3
0,52
0,222
6476,1
6,85
0,314
6452,2
0,24
0,174
6479,1
7,58
0,318
6453,2
0,82
0,272
6480,1
7,52
0,332
6458,1
0,22
0,19
6481,2
7,95
0,312
6492
0,34
0,216
6483
5,22
0,312
6445
3,11
0,322
6484
5,28
0,306
6450
6,48
0,324
6485,1
5,17
0,308
6454
4,84
0,32
6486
6,54
0,321
6455,2
4,81
0,311
6487
7,68
0,312
6456,5
5,15
0,318
6488,1
6,73
0,3
6460,3
5,98
0,342
6491,1
6,59
0,324
6493
3,67
0,285
6463
6,21
0,332
6464,2
4,51
0,292
Jurnal Ilmiah MTG, Vol. 6, No. 2, Juli 2013
10000 y = 555.6780899x2.488579687 R² = 0.136605377 1000
Permeability, mD
100
10
1
0.1
0.01 0.01
0.1
1
Porosity, Fraksi
Gambar 6. Plot Korelasi porositas vs Permeabilitas (Metode Konventional)
10
RQI
1
0.1
0.01 0.01
0.1 φz
Gambar 7. Korelasi RQI vs Øz
1
Jurnal Ilmiah MTG, Vol. 6, No. 2, Juli 2013
Porositas normal (Øz) dihitung dengan menggunakan persamaan (6).
∅𝑧𝑧 =
0,222
(1−0,222)
= 0,285
Setelah didapatkan harga RQI dan Øz untuk setiap kedalaman selanjutnya hitung besarnya Flow Zone Indikator (FZI) dengan menggunakan persamaan (7).
𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹 =
0,048
= 0,165
0,285
Setelah mendapatkan besarnya harga FZI untuk masing – masing kedalaman maka dapat dicari harga HFU nya dengan menggunakan persamaan (6). HFU = Round [2ln(0,168) + 10,6] = 7 Dalam melakukan zonasi dengan menggunakan metode HFU harus dilihat kondisi lithology untuk masing – masing kedalaman. Karena untuk setiap lithology yang berbeda akan memiliki sifat kemampuan mengalirkan yang berbeda satu dengan yang lain. Dari harga RQI, Øz, dan FZI yang ada, dapat dibuat kedalam suatu persamaan : log(RQI) = log(Øz) + log(FZI)
(10)
Dari persamaan (10) diperoleh hasil seperti Gambar 8. Dari Grafik Øz vs RQI setelah dilakukan pembagian harga HFU nya maka bisa didapatkan persamaan RQIcorrelation untuk setiap zona pengelompokan HFU nya, seperti yang dapat dilihat pada Gambar 8. dan Gambar 9.
10
2 3 4 5 6 7 8
RQI
1
0.1
0.01 0.01
0.1
1
φz
Gambar 8. Zonasi (Pengelompokan) Berdasarkan Korelasi RQI vs Øz
Jurnal Ilmiah MTG, Vol. 6, No. 2, Juli 2013
10000
2 3 4 5 6 7 8
1000
Permeability, mD
100
10
1
0.1
0.01 0
0.05
0.1
0.15
0.2
0.25
0.3
0.35
0.4
0.45
Porosity, Fraksi
Gambar 9. Korelasi (por vs Perm) Berdasarkan HFU
Tabel 2. RQIcorrelation untuk Masing-Masing HFU
HU
RQIcorelation
2
y = 4.511566001x
1.268167511
3
y = 2.371712469x
1.077640173
y = 1.106186393x
0.913382295
y = 0.621623258x
0.887671111
4 5
1.062480087
6
y = 0.49705688x
7 8
y = 0.253608288x 1.143061566 y = 0.187870725x
0.786549314
2
r
0.83 0.91 0.89 0.92 0.93 0.82 0.89
Dari hasil analisa yang telah dilakukan didapatkan tujuh pembagian HFU untuk Lapangan "Y". Setiap harga HFU memiliki persamaan RQI serta batas porositas. Batas porositas untuk masing – masing harga HFU ini yang digunakan untuk menentukan harga HFU pada kedalaman yang tidak dilakukan analisa core. Setiap nilai HFU, dapat dihitung besarnya harga RQIcorrelation untuk tiap kedalaman dengan menggunakan persamaan pada Tabel 2. Harga kcorrelation yang didapatkan kemudian harus divalidasi dengan harga kcore dengan membuat plot antara kcore vs kcorrelation, seperti yang dapat dilihat pada Gambar 11, dapat dilihat bahwa grafik tersebut memperlihatkan plot yang konsisten, yang artinya antar kcorrelation dan kcore memiliki tingkat validasi yang cukup tinggi 2 (r =0.959). Sehingga dengan menggunakan metode HFU dapat memberikan pengelompokan data yang lebih sesuai dengan kondisi Lapangan “Y”.
Jurnal Ilmiah MTG, Vol. 6, No. 2, Juli 2013
HFU vs Porositas 0.35 0.3
Porositas (fraksi)
0.25 0.2 0.15 0.1 0.05 0 0
2
4
6
8
10
12
14
16
HFU
Gambar 10. Pengelompokan HU Berdasarkan Porositas kcore vs kkorelasi 10000 R² = 0.959 1000
kkorelasi (mD)
100
10
1
0.1
0.01 0.01
0.1
1
10
100
1000
10000
kcore (mD)
Gambar 11. Grafik Kcore Vs Kcorrelation
KESIMPULAN 1. 2. 3. 4.
Berdasarkan plot porositas vs permeabilitas dengan menggunakan metode 2 konventional diperoleh nilai r sebesar 0.136. Analisa berdasarkan HFU pada Lapangan “Y” diperoleh hasil 7 zona aliran (HU). Korelasi zonasi untuk penyebaran permeabilitas diperoleh hasil seperti pada Tabel 2. 2 Berdasarkan nilai korelasi (r =0.959) Gambar 11 menunjukkan bahwa pengelompokan data core dengan metode HFU sesuai dengan kondisi lapangan.
Jurnal Ilmiah MTG, Vol. 6, No. 2, Juli 2013
5.
Pembagian zona (korelasi) di sumur maupun pendistribusian model permeabilitas dilakukan dengan menggunakan metode HFU pada Lapangan “Y” lebih sesuai dibandingkan dengan metode konventional.
DAFTAR PUSTAKA Ahmed, Tarek.,“Reservoir Engineering Handbook”, 2 Company, 1989.
nd
edition, Gulf Publishing
Amaefule, O. Jude,“Enhanced Reservoir Description:Using Core and Log Data to Indentify Hydraulic Flow Units and Predict Permeability in Uncored Interval/Wells”, SPE 26436, 1993. Arteaga,Duarry and Rodolfo Soto B.,”Pore-Type Determination From Core Data Using a New Polar – Transformation Function From Hydraulic Flow Units”, SPE 136805, 2010. Darling , Toby., “Well Logging and Formation Evaluation”, Elsevier, USA, 2005. Donaldson, Erle.C and Djear Tiab,“ Petrophysics 2nd Edition”, Gulf Profesional Publishing, UK, 2004. Helander, Donald P, “Fundamentals of Formation Evaluation”, OGCI Publications; Tulsa, Oklahoma; 1983.
