PENGGUNAAN SIMULASI RESERVOIR UNTUK MENGOPTIMALKAN FAKTOR PEROLEHAN MINYAK PADA FORMASI LOWER SIHAPAS, LAPANGAN X

PENGGUNAAN SIMULASI RESERVOIR UNTUK MENGOPTIMALKAN FAKTOR PEROLEHAN MINYAK PADA FORMASI LOWER SIHAPAS, LAPANGAN X Oleh: Jupiter Midian Nababan* Dr. Ir. Taufan Marhaendrajana**

SARI Dalam rencana pengembangan lapangan, diperlukan suatu studi komprehensif untuk mengetahui kinerja reservoir dalam mengalirkan fluida hidrokarbon dari reservoir sampai ke permukaan. Oleh karena itu, diperlukan suatu simulator untuk mensimulasikan kinerja reservoir secara dinamis, dengan biaya yang lebih murah, guna mengoptimisasi faktor perolehan minyak pada formasi Lower Sihapas, lapangan X – cluster AC. Lapangan X merupakan lapangan minyak marginal dengan laju produksi minyak harian yang mengalami penurunan. Oleh sebab itu, perlu dilakukan usaha peningkatan perolehan minyak dengan berbagai skenario yang diajukan, a.l. infill drilling, injeksi air, dan injeksi polimer. Dari ketiga skenario yang diajukan, akan dipilih skenario terbaik yang dapat diimplementasikan pada lapangan X – cluster AC di formasi Lower Sihapas. Kata kunci: Simulasi Reservoir, Infill Drilling, Injeksi Air, Injeksi Polimer, Incremental Recovery

ABSTRACT In Plan of Development (POD), a comprehensive study is needed to know the reservoir performance in making hydrocarbon fluid flow from reservoir to surface. Therefore, a simulator should be needed to simulate the reservoir performance dynamically, with the lower cost, in optimizing oil recovery factor at Lower Sihapas Formation, X Field – AC Cluster. X Field is an oil marginal field with decreasing oil rate production. Therefore, it needs an improving oil recovery method with some scenarios, i.e. infill drilling, water injection, and polymer injection. From all these scenarios, it would be chosen the best scenario that could be applied at X Field – AC Cluster, Lower Sihapas Formation. Keywords: Reservoir Simulation, Infill Drilling, Water Injection, Polymer Injection, Incremental Recovery

*) Mahasiswa Teknik Perminyakan – Institut Teknologi Bandung **) Dosen Pembimbing Tugas Akhir – Institut Teknologi Bandung I.

PENDAHULUAN Simulasi reservoir merupakan suatu alat prediksi yang dapat memperkirakan kinerja reservoir, termasuk memperkirakan faktor perolehan minyak dalam pengaplikasian beberapa skenario pengembangan lapangan. Dalam hal ini, akan dilakukan simulasi reservoir untuk mengoptimumkan faktor perolehan minyak pada formasi Lower Sihapas, lapangan X, cluster AC. Lapangan X (Gambar 1) adalah lapangan minyak (onshore) yang ditemukan pada tahun 1986 melalui sumur eksplorasi MSBG – 01. Total sumur yang telah dibor pada cluster AC sampai Desember 2009 berjumlah 31 sumur (25 sumur produksi dan 6 sumur abandon), dengan produksi kumulatif minyak untuk cluster AC adalah 44,2 juta STB. Original Oil in Jupiter Midian Nababan, 12206098, Semester II – 2009/2010

Place (OOIP) untuk cluster ini adalah 120 juta STB, yang berarti bahwa faktor perolehan minyak sampai Desember 2009 sebesar 36,83%. Dengan banyaknya cadangan yang masih tersisa (63.17% atau 75,8 juta STB), segala upaya dibutuhkan untuk meningkatkan faktor perolehan minyak dengan menggunakan simulasi reservoir, yang biayanya rendah dan efektif dalam melakukan skenario pengembangan cluster AC. Beberapa parameter yang perlu diperhatikan dalam skenario pengembangan ini adalah distribusi Hydrocarbon Pore Volume (HCPV), porositas, permeabilitas, tekanan, well spacing, fault, laju alir injeksi air, konsentrasi polimer, dan lain – lain. Setelah semua skenario disimulasikan pada simulator, ditentukan skenario terbaik berdasarkan faktor 1

perolehan minyak terbesar, yang dapat diaplikasikan pada cluster AC.

history matching untuk laju produksi minyak, laju produksi air, dan field pressure.

II. MODEL RESERVOIR Software simulasi yang digunakan adalah software komersial ECLIPSE, dengan tipe simulator Black Oil (E100) dan tipe grid yang digunakan adalah Cartesian dengan tipe geometri Corner Point. Model reservoir ini memiliki 118*78*95 cells (874.380 cells) dengan 83.510 active cells. Cluster AC memiliki 4 area produksi (East, Central East, Central West, and West; ditunjukkan pada Gambar 2) dan 6 zona minyak (G-10xx, G-20xx, G-203x, G-30xx, G-40xx, and G-50xx). Pembagian 4 area produksi berdasarkan posisi fault, yang memisahkan masing – masing area (vertical seal fault). Properti reservoir dan properti fluida ditunjukkan pada Tabel 1 dan Tabel 2. Properti pressure – volume – temperature (PVT) minyak ditunjukkan pada Gambar 3 – 5. Terdapat 3 fasies batuan reservoir berdasarkan volume clay yang terkandung, yaitu fasies 1 (21% < Vcl < 32%), fasies 2 (10% < Vcl < 21%), dan fasies 3 (Vcl < 10%). Kurva relative permeability masing – masing fasies ditunjukkan pada Gambar 6 – 8.

IV. SKENARIO PENGEMBANGAN Skenario pengembangan yang diajukan adalah infill drilling, infill + injeksi air, dan infill + injeksi polimer (metoda Enhanced Oil Recovery – EOR). Semua skenario dimulai pada 1 Januari 2012 dan performa reservoir diamati sampai 1 Januari 2021 (akhir kontrak lapangan – PSC).

Tabel 1 – Properti Reservoir Parameter Value Kedalaman, ft 4504 - 5052 Net Thickness (rata-rata), ft 141.64 Porositas (rata-rata), fraction 0.24 Permeabilitas (rata-rata), mD 809 Initial Pressure, psi 1934 Nowadays Pressure, psi 1617 Tekanan Bubble Point, psi 406 o Temperatur, F 273 Tabel 2 – Properti Fluida Parameter Densitas Minyak, kg/m3 Oil Gravity, oAPI Viskositas Minyak, cp Gas Gravity Densitas Gas, kg/m3 Densitas Air, kg/m3 Water FVF, RB/STB Viskositas Air, cp

Value 810.88 43 0.64 0.81 0.9908 986 1.0 0.21

Pada Tabel 2, dapat dilihat bahwa oil gravity 43 o API dan temperature reservoir - nya pada Tabel 1 sebesar 273 oF. Hal ini mengindikasikan jenis fluida reservoir - nya adalah volatile oil. III. VALIDASI MODEL RESERVOIR Model reservoir harus selalu di – update untuk rencana pengembangan lapangan yang selanjutnya. Hal ini perlu dalam membuat suatu prediksi kinerja reservoir (forecasting), sehingga dapat diketahui faktor perolehan minyak yang dapat diambil. Proses ini disebut history matching. Gambar 9 – 11 menunjukkan Jupiter Midian Nababan, 12206098, Semester II – 2009/2010

4.1 Base Case Base case merupakan kondisi operasi terkini tanpa adanya metoda – metoda Improving Oil Recovery (IOR). Gambar 12 menunjukkan laju produksi minyak dan laju produksi kumulatif minyak pada kondisi base case (sampai akhir kontrak, 1 Januari 2021), dengan laju produksi kumulatif minyak sebesar 48,5785 juta STB (faktor perolehan minyak 40,48%). Nilai ini sesuai pada suatu water drive reservoir dengan ultimate recovery factor sebesar 35% - 75%, yang artinya water drive mechanism pada reservoir ini cukup baik dalam memelihara tekanan reservoir dan mendorong minyak menuju sumur produksi. Gambar 13 menunjukkan distribusi HCPV yang menjadi dasar pelaksanaan skenario yang akan dilakukan. 4.2 Infill Drilling Pada skenario ini, dilakukan pengeboran sumur infill pada area yang HCPV – nya tinggi, yaitu sebanyak 3 sumur infill (Gambar 14). Penetapan lokasi sumur infill perlu diperhatikan terhadap posisi fault (vertical seal fault) yang akan berdampak negatif pada skenario selanjutnya, infill + injeksi air atau infill + injeksi polimer. Dampak negatifnya adalah tidak terjadinya koneksi aliran antara sumur injeksi dan sumur produksi karena dipisahkan oleh lapisan yang impermeable. Tiga sumur infill yang dibor terletak pada west area, central west area, dan east area (1 sumur infill pada masing – masing area), dengan produksi kumulatif minyak sampai akhir kontrak (1 Januari 2021) adalah 49,7403 juta STB atau oil gain dari base case sebesar 1,1618 juta STB. Gambar 15 menunjukkan laju produksi minyak pada skenario infill drilling. 4.3 Infill + Injeksi Air Pada skenario ini, dilakukan injeksi air berpola 5 titik (five – spot pattern) dan injeksi five – spot inverted pada area sumur infill sebelumnya (skenario sebelumnya). 4.3.1 Injeksi Five - Spot Injeksi five – spot merupakan injeksi air berpola 5 titik, terdiri dari 1 sumur produksi dan 4 sumur injeksi di sekitarnya (Gambar 16), dengan luas pattern sebesar 42,198 acre/pattern. Dalam hal ini, dilakukan analisa baik secara analytical maupun secara numerik.

2

Secara analytical, dengan menggunakan MacroExcel for Waterflooding, oleh Divisi EOR Kondur Petroleum S.A., didapatkan bahwa injeksi air pada seluruh area produksi menghasilkan 44 pattern dengan luas per pattern adalah 42,918 acre/pattern dan menghasilkan oil gain sebesar 3,1 juta STB, mulai dari awal injeksi (1 Jan, 2012) sampai keadaan residual oil saturation – nya (terlampir). Analisa dengan cara numerik yaitu dengan menggunakan simulasi. Parameter yang di – sensitivity dalam simulasi ini adalah laju injeksi air (qw)inj.yang mempengaruhi produksi kumulatif minyak (Tabel 3).

4.3.2 Injeksi Five – Spot Inverted Pada injeksi ini, status sumur produksi pada injeksi five – spot diubah menjadi sumur injeksi sehingga terdapat 1 sumur injeksi dan 4 sumur produksi (Gambar 21). Untuk harga laju injeksi air, diambil 4 * (qw)inj. terbaik pada injeksi five – spot, sehingga laju injeksi air yang di – set pada injeksi five – spot inverted = 4 * 50 = 200 STB/D/sumur injeksi. Harga ini kemudian disimulasikan pada simulator, dan didapatkan hasil produksi minyak kumulatif sebesar 50,6799 juta STB atau oil gain dari base case sebesar 2,1014 juta STB. Gambar 22 menunjukkan laju produksi minyak untuk skenario ini.

Gambar 16 – Injeksi Five – Spot Gambar 21 – Injeksi Five – Spot Inverted Tabel 3 – Sensitivitas Laju Injeksi Air (qw)inj./sumur injeksi Produksi Kumulatif Minyak (STB/D) ( * 106 STB) 1000 49,5759 500 49,7008 250 49,7504 50 49,7936 Base Case = 48,5785 juta STB Dari hasil simulasi di atas, didapatkan bahwa produksi kumulatif minyak terbesar dihasilkan oleh (qw)inj./sumur injeksi = 50 STB/D. Laju injeksi ini sangat tidak realistik, jika diaplikasikan di lapangan. Artinya, water drive mechanism pada reservoir ini sudah cukup baik untuk mendorong minyak ke sumur produksi dan hanya membutuhkan sedikit dorongan atau tambahan injeksi, (qw)inj./sumur injeksi = 50 STB/D, agar pendesakan minyak sempurna. Sebaliknya, jika laju injeksi air diperbesar, maka air akan chanelling, melewati minyak dalam reservoir. Akibatnya, produksi kumulatif minyak menurun dan produksi kumulatif air bertambah. Gambar 17 – 19 menunjukkan area injeksi untuk infill + injeksi air. Dari Tabel 3, didapatkan bahwa oil gain ((qw)inj./sumur injeksi = 50 STB/D) dari base case sebesar 1,2151 juta STB. Gambar 20 menunjukkan laju produksi minyak untuk injeksi air five – spot.

Jupiter Midian Nababan, 12206098, Semester II – 2009/2010

4.4 Infill + Injeksi Polimer Pada skenario ini, dilakukan injeksi polimer berpola 5 titik (five – spot pattern) dan injeksi five – spot inverted pada area sumur infill sebelumnya (skenario sebelumnya). 4.4.1 Injeksi Five – Spot Sama halnya dengan injeksi air five – spot, injeksi polimer five spot juga dilakukan analisa secara analytical maupun numerik. Secara analytical (terlampir), didapatkan bahwa oil gain sebesar 15.7 juta STB. Baik untuk analytical injeksi air maupun polimer five spot, keduanya tidak dapat dijadikan sebagai rujukan penambahan minyak, karena metoda analytical ini tidak dapat merepresentasikan kondisi dan geometri reservoir yang sesungguhnya. Contohnya, adanya fault pada reservoir. Untuk analisa numerik, dilakukan sensitivitas terhadap konsentrasi polimer (Cp) dari 250 gr/m3 – 1000 gr/m3 dan laju injeksi air (qw)inj/sumur injeksi dari 250 STB/D – 1000 STB/D, yang diperlukan untuk mendorong polimer di depan. Gambar 23 - 26 menunjukkan sensitivitas terhadap Cp dan (qw)inj. dengan lama waktu injeksi 6 bulan. Dari hasil sensitivitas Cp dan (qw)inj. di atas, didapatkan bahwa produksi minyak kumulatif terbesar adalah 49,7513 juta STB dengan penggunaan Cp = 1000 gr/m3 dan (qw)inj./sumur injeksi = 500 STB/D. Oil gain yang diperoleh sebanyak 1.1728 juta STB. Jika dibandingkan dengan injeksi air five – spot, nilai incremental recovery untuk injeksi polimer five – spot lebih kecil. Hal ini dikarenakan, injeksi air five – 3

spot dilakukan sampai akhir kontrak (1 Januari 2021), sedangkan injeksi polimer five – spot dilakukan selama 6 bulan dari 1 Januari 2012 (berakhir 1 Juli 2012). Tabel 4 menunjukkan produksi minyak kumulatif untuk injeksi polimer five – spot selama beberapa bulan dengan Cp = 1000 gr/m3 dan (qw)inj./sumur injeksi = 500 STB/D. Tabel 4 – Produksi Minyak Kumulatif Untuk Injeksi Polimer Selama Beberapa Bulan Lama Waktu Injeksi (bulan) 6 12 24

Produksi Kumulatif Minyak ( * 106 STB) 49,7513 49,8899 52,4223

Dari Tabel 4 di atas, didapatkan bahwa semakin lama waktu injeksi, maka semakin besar produksi kumulatif minyak. Hal ini sesuai dengan fungsi polimer yang menaikkan efisiensi pengurasan secara luas (makroskopis). Semakin lama waktu injeksi polimer, maka areal sweep efficiency – nya semakin besar sehingga oil gain yang diperoleh semakin banyak. Gambar 27 menunjukkan laju produksi minyak untuk injeksi polimer five – spot. 4.4.2 Injeksi Five – Spot Inverted Pada injeksi ini, konsetrasi polimer yang digunakan adalah 4 * Cp terbaik pada injeksi polimer five – spot dan laju injeksi air adalah 4 * (qw)inj. terbaik pada injeksi polimer five – spot. Jadi, Cp yang digunakan = 4 * 1000 = 4000 gr/m3 dengan laju injeksi = 4 * 500 = 2000 STB/D. Dari hasil simulasi, didapatkan bahwa produksi kumulatif minyak sebesar 50,5597 juta STB untuk lama waktu injeksi 6 bulan. Oil gain yang diperoleh sebesar 1,9812 juta STB. Gambar 28 menunjukkan laju produksi minyak untuk injeksi polimer five – spot inverted. V. REKAPITULASI Semua hasil skenario direkapitulasi pada Tabel 5.

4.1 : Injeksi Polimer Five – Spot 4.2 : Injeksi Polimer Five – Spot Inverted 4.3 : Injeksi Polimer Five – Spot (24 bulan) Untuk injeksi polimer (4.1, dan 4.2), lama waktu injeksi dilakukan selama 6 bulan. Jika waktu injeksi diperpanjang, skenario 4.3, maka oil gain yang terperoleh akan lebih banyak, namun akan semakin banyak pula jumlah polimer yang dibutuhkan. Untuk semua skenario yang telah dilakukan, skenario 2 (infill drilling) merupakan skenario terbaik karena hanya membutuhkan 3 sumur produksi baru dengan oil gain sebesar 1,1618 juta STB. Sementara, untuk skenario lainnya, perubahan oil gain tidak terlalu besar dibandingkan infill drilling, dan membutuhkan banyak sumur injeksi serta chemical (untuk injeksi polimer) yang harganya mahal. VI. KESIMPULAN 1. Jenis fluida reservoir pada cluster AC, lapangan X adalah Volatile Oil (43 oAPI). 2. Jenis batuan reservoir pada cluster AC adalah sandstone dengan porositas rata – rata 24% and permeabilitas rata – rata 809 mD. 3. Skenario terbaik yang dapat diaplikasikan pada cluster AC adalah skenario infill drilling. 4. Cluster AC pada formasi Lower Sihapas memiliki water drive mechanism yang cukup baik dan memerlukan tertiary recovery method yang lebih intensif untuk mengoptimumkan faktor perolehan minyak pada cluster AC. VII. REKOMENDASI 1. Dibutuhkan beberapa metoda EOR yang lebih intensif, untuk mengoptimumkan faktor perolehan minyak pada cluster AC. 2. Dibutuhkan analisis ekonomi dalam menghitung keekonomisan skenario yang diajukan. 3. Untuk water rate matching, profile yang ditunjukkan tidak match. Hal ini harus diperhatikan, sehingga dapat diprediksikan produksi air di permukaan dan water treatment facilities yang dibutuhkan.

Table 5 – Rekapitulasi Perolehan Minyak Skenario

RF (%)

1 2 3.1 3.2 4.1 4.2 4.3

40,48 41.45 41.49 42.23 41.46 42.13 43.68

ΔRF (%) 0.97 1.01 1.75 0.98 1.65 3.2

Oil Gain ( * 106 STB) 1,1618 1,2151 2,1014 1,1728 1,9812 3.8438

Keterangan: 1 : Base Case 2 : Infill Drilling 3.1 : Injeksi Air Five – Spot 3.2 : Injeksi Air Five – Spot Inverted Jupiter Midian Nababan, 12206098, Semester II – 2009/2010

SIMBOL OOIP = Original Oil In Place STB = Stock Tank Barrel kro = Oil Relative Permeability krw = Water Relative Permeability Sw = Water Saturation Bo = Oil Formation Volume Factor Rs = Solution Gas Oil Ratio µo = Oil Viscosity VIII. REFERENSI 1. Siregar, Septoratno. Diktat Kuliah Teknik Peningkatan Perolehan Minyak (Enhanced Oil Recovery). Institut Teknologi Bandung. 2002.

4

2.

3.

4.

Gomaa, Ezzat. Concepts and Mechanism of Enhanced Oil Recovery. Kondur Petroleum S. A. 2008. Craft, B. C. and Hawkins, M. F. Applied Petroleum Reservoir Engineering. Prentice Hall Inc. N. J. 1959. McCain, William D. The Properties of Petroleum Fluids. PennWell Publishing Company. 1990.


5

LAMPIRAN Rs (scf/STB)

150 100 50 0 0

2000 4000 Pressure (psia)

6000

Gambar 4 – Solution Gas Oil Ratio

1

Gambar 1 – Peta Lokasi Lapangan X µo (cp)

0.8 0.6 0.4 0.2 0 0


6000

Gambar 5 – Viskositas Minyak

Gambar 2 – Area Produksi Cluster AC

Bo (RB/STB)

1.18 1.16 1.14 1.12 Gambar 6 – Permeabilitas Relatif Fasies 1

1.1 1.08 0


6000

Gambar 3 – Oil FVF

Gambar 7 – Permeabilitas Relatif Fasies 2


6

Gambar 8 – Permeabilitas Relatif Fasies 3

Gambar 11 – Field Pressure Matching

Gambar 9 – Oil Rate Matching Gambar 12 – Laju Produksi Minyak (Base Case)

Gambar 10 – Water Rate Matching


Gambar 13 – Distribusi HCPV (1 Jan, 2012)

7

Gambar 14 – Infill Drilling 3 - D

Gambar 18 – Injeksi Air Five – Spot (Central West Area)

Gambar 19 – Injeksi Air Five – Spot (West Area)

Gambar 15 – Laju Produksi Minyak (Infill Drilling)

Gambar 20 – Laju Produksi Minyak Gambar 17 – Injeksi Air Five – Spot (East Area)


(Injeksi Air Five – Spot)

8

Produksi Kumulatif Minyak, * 10 6 STB

Cp = 800 gr/m3 49.74 49.735 49.73 49.725 49.72 49.715 49.71 49.705 49.7 49.695

0

200

400

600

800

1000

1200

(qw)inj./sumur injeksi, STB/D

Gambar 25 – Sensitivitas Injeksi Polimer (Cp = 800 gr/m3)

Cp = 1000 gr/m3 Produksi Kumulatif Minyak, * 10 6 STB

Gambar 22 – Laju Produksi Minyak (Injeksi Air Five - Spot Inverted)


Cp = 250 gr/m3 49.7

49.68 49.66

49.755 49.75 49.745 49.74 49.735 49.73 49.725 49.72 49.715 49.71 49.705

0

200

400

600

800

1000

1200


Gambar 26 – Sensitivitas Injeksi Polimer

49.64

49.62

(Cp = 1000 gr/m3)

49.6 49.58

0

200

400

600

800

1000

1200


Gambar 23 – Sensitivitas Injeksi Polimer (Cp = 250 gr/m3)


Cp = 600 gr/m3 49.725 49.72 49.715 49.71 49.705 49.7 49.695 49.69 49.685 49.68

0

200

400

600

800

1000

1200


Gambar 24 – Sensitivitas Injeksi Polimer

Gambar 27 – Laju Produksi Minyak

(Cp = 600 gr/m3)

(Injeksi Polymer Five – Spot)


9

Gambar 28 – Laju Produksi Minyak (Injeksi Polimer Five – Spot Inverted)

Tabel 6 – Sumur Base Case Sumur Produksi pada cluster AC (MSAC – NN) 02 13 21 30 05 14 22 31 06 15 23 32 08 16 24 33 09 17 27 11 18 28 12 19 29 Table 7 – Sumur Infill dan Sumur Injeksi Sumur Infill

Sumur Injeksi

WELL-01

INJ-1

INJ-2

INJ-3

INJ-4

WELL-03

INJ-9

INJ-10

INJ-11

INJ-12

WELL-04

INJ-13

INJ-14

INJ-15

INJ-16


10

Injeksi Air (Analytical Initialization) General Data 42.91886364 141.6417 0.896016667 0.2366 809 817.44 986 0.2 9.8 0.2582 0 0% 0 0 0 2650 0.01 1.154 1.154

Pattern area Reservoir thickness (Net thickness) NTG Porosity Permeability Reservoir oil density Reservoir water density Superficial velocity g Initial water saturation Polymer concentration Surfactant concentration Polymer adsorption Surfactant retention Surfactant density Rock solid density Capilary number Original oil FVF Current oil FVF Np until Jan - 2012 OIP at flood start Initial oil saturation Oil saturation at flood start (average) Residual saturation Mobile oil saturation

45.30 74.70 0.7418 0.39 0.29 0.10

Water Flooding

acre/pattern ft

mD kg/m3 kg/m3 m/day m/s2 g/m3 by volume g/kg of rock kg/m3 of rock solid kg/m3 kg/m3 RB/STB RB/STB MMSTB MMSTB

Fractional flow of water

0.98

Water saturation behind front Oil saturation behind front Displacement efficiency Mobility total behind front Mobility @ intial Water flood mobility ratio M0 Areal sweep efficiency @ bt ( five spot)

0.72 0.28 0.273 0.651 0.104 6.27 1.39

Water Flooding Distance between injector - producer (mtr) Gravity number Ngh/L VDP X WOR Y Vertical sweep efficiency

0.88

Er = Ed*Ea*Ev

OIP/pattern Nom/pattern Np @ flood start OOIP/pattern Oil recovery Ultimate recovery factor Possible pattern Practical number of pattern Estimate additional reserves

Oil Recovery Calculation 1.698 0.419 1.03 2.727 0.099 0.414 44 31 3.1


295 0.370 0.0542 0.42 -0.01 49.0 413.31 0.980 0.236

MMSTB/pattern MMSTB/pattern MMSTB/pattern MMSTB/pattern MMSTB/pattern patterns patterns MMSTB

11

Calculation Procedure (Water Injection) 1.

Fractional flow of water (fw, desirable)

2.

Water saturation behind front ( S w , from fw curve)

3.

Oil saturation behind front,

4.

Displacement efficiency,

5.

Mobility total behind front,



Ed  1 

 So behind _ front * Boi  So @ flood _ start *  Bo current

    36.89*  S     30.236*  S    11.397 *  S   1.3766

M t  15.91* S w 6.

So = 1- water saturation behind front

4

3

Mobility @ initial,



2

w

 

w

w



M i  1.438* 1  Soi   5.672* 1  Soi    3.41* 1  Soi     0.631 3

2

water _ flood 

Mt Mi

7.

Waterflood mobility ratio,

8.

Mo 

9.

Areal sweep efficiency @ breakthrough (five – spot)

Ea 

krw * o 0.41*0.64  kro * w 0.9*0.21

1 1  0.2062ln  M o  0.0712   0.511 f w  0.3048ln  M o  0.123  0.4394

 Pattern Area*4047  10. Distance between injector – producer =   2   K * krw *   w  o  * g 11. Gravity number  o *Vsp Ngh Gravity Number*0.3048*Thickness 12.  L Distance injector - producer

1

2

13. VDP (from VDP curve) 14. X  1.6453 VDP   0.935 VDP   0.6891 2

15. WOR=

16.

Y

fw 1 - fw

WOR  0.4  * 18.948   2.499*VDP   M o   0.8094*VDP   1.137  *10 X

17. Vertical Sweep Efficiency,

 0.00043  2 3 Ev  0.199  0.182*ln Y    0.016*  ln Y     0.00462*  ln Y         0.000277 * Y      ln Y     18.

Er  Ed * Ea * Ev

OIP @ flood _ start pattern Possible Pattern OIP * Mobile Oil Saturation pattern Nom 20.  pattern  So @ flood _ start 19. Oil in Place per pattern, OIP




12

21. Oil production cumulative @ start flooding,

Np@ flood _ start 

Np@ flood _ start Possible Pattern

22. Original Oil in Place/pattern, 23.

OOIP

OOIP pattern Possible Pattern =

Oil Recovery = Er * Nom

pattern Np@ flood _ start  Oil Recovery 24. Ultimate Recovery Factor = OOIP pattern 25. Possible pattern (according to pattern design) 26. Practical Number of Pattern = 0.7 * Possible Pattern 27. Estimate Additional Reserves = Practical Number of Pattern * Oil Recovery


13

Injeksi Polimer (Analytical Initialization) Pattern area Reservoir thickness (Net thickness) NTG Porosity Polymer IPV Permeability Reservoir oil density Reservoir water density Superficial velocity g Initial water saturation Polymer concentration Surfactant concentration Polymer adsorption Surfactant retention Surfactant density Rock solid density Capilary number Original oil FVF Current oil FVF Np until Jan - 2012 OIP at flood start Oil saturation at flood start (average) Initial oil saturation Residual oil saturation Mobile oil saturation

Shear rate

Polymer Flooding 24.345374

General Data 42.918864 141.6417 0.8960167 0.2366 0.3 809 817.44 986 0.2 9.8 0.2582 200 5% 0.005 1.325 1060 2650 0.01 1.154 1.154 45.30 74.70 0.39 0.7418 0.29 0.10

s-1

Polymer viscosity

0.0039

Pa.s

Polymer viscosity

3.9

cp

p

Sw Water saturation behind front Fractional flow of water Oil saturation behind front Displacement efficiency (Ed) Mobility total behind front Mobility @ initial Water flood mobility ratio

0.0862415 0.72 0.98 0.28 0.4809922 2.058 0.08 25.725


acre/pattern ft

mD kg/m3 kg/m3 m/day m/s2 g/m3 by weight g/kg kg/m3 kg/m3 kg/m3 RB/STB RB/STB MMSTB MMSTB

Polymer Flooding M0 Areal sweep efficiency @ bt five spot (Ea) Distance between injector - producer (mtr) Gravity number Ngh/L VDP X WOR Y Vertical sweep efficiency (Ev) Er = Ed*Ea*Ev

0.0747578 0.6312919 294.697 0.3698424 0.054181 0.4186 -0.00941 49 1035.2622 0.974508 0.2959059

14

Oil Recovery Calculation Possible pattern 44 Practical number of pattern 31 OIP at flood start/pattern 1.6977273 Np at flood start 1.0295455 OOIP 3.2711015 Oil recovery 0.5023675 Ultimate recovery factor 0.4683172 Estimate additional reserves 15.573393

PV polymer injected Reservoir pore volume Required mass of polymer Rock solid volume Mass of rock Polymer adsorb by rock Total polymer required

Total Polymer Required 0.3 309.94286 1.8188541 1000.0439 421322.14 2.1066107 3.9254648


MMSTB/pattern MMSTB/pattern MMSTB/pattern MMSTB/pattern MMSTB/pattern MMSTB

MMbbl MMkg MMbbl MMkg MMkg MMkg

15

PENGGUNAAN SIMULASI RESERVOIR UNTUK MENGOPTIMALKAN FAKTOR PEROLEHAN MINYAK PADA FORMASI LOWER SIHAPAS, LAPANGAN X

Recommend Documents