ABSTRAK
ANALISIS RESERVOAR PADA LAPANGAN “FRL”
FORMASI TALANG AKAR, CEKUNGAN SUMATERA SELATAN MENGGUNAKAN SEISMIK MULTIATRIBUT
Oleh
FILYA RIZKY LESTARI
Analisis seismik multiatribut adalah salah satu metode statistik menggunakan lebih dari satu atribut untuk memprediksi beberapa properti fisik dari bumi. Pada analisis ini dicari hubungan antara log dengan data seismik pada lokasi sumur dan menggunakan hubungan tersebut untuk memprediksi atau mengestimasi volume dari properti log pada semua lokasi pada volume seismik. Atribut- atribut seismik yang digunakan yaitu atribut amplitudo, frekunsi, dan waktu. Analisis multiatribut ini menggunakan metode regresi linear dengan teknik step wise regression. Metode tersebut dapat membantu mengidentifikasi reservoar dilihat dari nilai validasi data log, nilai crossplot, serta hasil slicing peta gamma ray, density, p-wave, dan neutron porosity pada zona interest lapangan FRL. Slicing daerah target diambil berdasarkan besar window dengan mengambil range nilai rata- rata antara persebaran sand dan shale berdasarkan window targetnya (marker W3c- X0). Berdasarkan nilai gamma ray, persebaran batupasir berada pada daerah low gamma ray dengan range dari 20- 45 API dan nilai densitas pada daerah low density dengan range 2.2- 2.38 g/cc, sedangakan untuk melihat dari nilai neutron porosity dan p-wave harus disertai juga dengan melihat nilai dari gamma ray dan densitas pada slice NR yang melewati sumur NR-1, NR-3, NR-5, dan NR-7, karena nilai dari porositas dan kecepatan batupasir dan serpih yang hampir sama. Nilai neutron porosity dengan range 15- 20 % dan nilai p-wave antara 3428- 3740 m/s. Pengendapan zona target NR berasal dari arah utara menuju barat (NE-SW) yang merupakan distribusi sand dengan tipe pengendapan distributary channel yang dapat diidentifikasi dari deflaksi nilai log gamma ray pada zona target W3c sampai X0.
ABSTRACT
RESERVOIR ANALYSIS IN “FRL” FIELD AT TALANGAKAR FORMATION, SOUTH SUMATERA BASIN WITH SEISMIC
MULTI-ATTRIBUTE
By
FILYA RIZKY LESTARI
Seismic multiattribute analysis is one of statistical method using more than one attribute to predict some physical properties of the Earth. In this analysis, the relationship between the logs with seismic data at the well site and use these relationship to predict or estimate the volume of logs property at all locations on the seismic volume. Seismic attributes are used to attribute amplitude, frequency, and time. This multiattribute analysis using the linear regression method with step- wise regression technique. This method can help identify reservoir seen from the log data validation, crossplot value, as well as the results of gamma ray map slicing, density, p- wave, and neutron porosity in the interest zone at FRL field. Slicing the target area taken by large window by taking the average value between the distribution of sand and shale based window target (marker W3c- X0). Based on the value of gamma ray, sandstone distribution in the area of low gamma ray with a range of 20 to 45 API and denisty value in the low density area with a range of 2.2- 2.38 g/cc, whereas to see the value of the neutron porosity and p - wave must be accompanied also by looking at the value of the gamma ray and density in the slice passing through wells, NR- 1, NR- 3, NR- 5, and NR- 7, because the value of the porosity and velocity, sandstones and shales are almost the same. Neutron porosity values with a range of 15- 20 % and the value of the p- wave between 3428- 3740 m/s. Deposition NR target zones from the north to the west (NE-SW) which is a sand distribution with deposition type is distributary channel that can be identified from the deflection of gamma ray log value in the W3C to X0 target zone.
ANALISIS RESERVOAR PADA LAPANGAN “FRL” FORMASI TALANGAKAR, CEKUNGAN SUMATERA SELATAN
MENGGUNAKAN SEISMIK MULTIATRIBUT
Oleh
FILYA RIZKY LESTARI
Skripsi
Sebagai Salah Satu Syarat untuk Mencapai Gelar SARJANA TEKNIK
Pada
Jurusan Teknik Geofisika Fakultas Teknik Universitas Lampung
FAKULTAS TEKNIK UNIVERSITAS LAMPUNG
-PER}[YATAAII
Dengan ini saya menyatakan bahwa dalam skripsi ini tidak terdapat karyayang
pernah dilakukan oleh orang lain dan sepanjang pengetahuan saya juga tidak
terdapat karya atau pendapat yang dihrlis atau diterbitkan oleh orang lain kecuali yang secara tertulis diacu dalam naskah ini sebagaimana disebutkan dalam daftar
pustaka. Selain
itu
saya menyatakan pula bahwa skripsiini
dibuat oleh sayasendiri.
Apabila pernyataan saya
ini
tidak benar maka saya bersedia dikenai sanksi sesuai dengan hukum yang berlaku.18 Februari 2015
vii
RIWAYAT HIDUP
Penulis dilahirkan di Kota Bandar Lampung pada tanggal 24 Agustus 1992, sebagai anak kedua dari tiga bersaudara dari pasangan Bapak Mulyadi dan Ibu Fitriyah.
Penulis menyelesaikan Pendidikan Taman Kanak-kanak (TK) Al- Kautsar Bandar Lampung diselesaikan tahun 1998, kemudian melanjutkan pendidikan Sekolah Dasar (SD) di SD Al- Kautsar Bandar Lampung pada tahun 2004, Sekolah Menengah Pertama (SMP) di SMP Al- Kautsar Bandar Lampung pada tahun 2007, penulis sempat mengikuti olimpiade bidang bahasa Se-Bandar Lampung, dan pada tahun 2010 menyelesaikan pendidikan Sekolah Menengah Atas (SMA) di SMA Al- Azhar 3 Bandar Lampung, penulis tercatat aktif pada Organisasi Pramuka (Prazga) sebagai Pradana Putri pada tahun 2009 dan tercatat sebagai Finalis Duta Bahasa SMA pada tahun 2009.
viii
PERSEMBAHAN
Aku persembahkan karya kecil ini untuk:
Allah SWT
Ayahanda tercinta Bapak Mulyadi dan Ibunda terkasih Ibu
Fitriyah, walaupun terpisah tetapi akan selalu tetap
dihatiku.
Saudara kandungku Layla Febry Hidayati
dan M. Maulana Julio
Seorang sahabat hati yang selalu mendukungku dan memberi
motivasi
Teknik Geofisika UNILA 2010
Keluarga Besar Teknik Geofisika UNILA
MOTTO
“
Berdoa dan berlarilah, ketika terjatuh maka tetap berdoa dan
kembali berlari
”
(Filya R.L
)
I will not say I failed 1000 times, I will say that I discovered there are 1000 ways that can cause
failure (Thomas A. Edison)
“Cukuplah Allah (menjadi penolong) bagi kam
i dan Dia sebaik-baik
pelindung
” (Qs. Ali Imran : 173
)
Saya tak mau jadi bambu, Saya mau jadi pohon oak yang berani
menantang angin Soe Hok Gie
Alhamdulillah-1
SANWACANA
Puji syukur penulis ucapkan kehadirat Tuhan Yang Maha Esa, karena atas rahmat dan hidayah-Nya skripsi ini dapat diselesaikan.
Skripsi dengan judul “Analisis Reservoar Pada Lapangan “FRL” Formasi Talangakar, Cekungan Sumatera Selatan Menggunakan Seismik Multiatribut” adalah salah satu syarat untuk memperoleh gelar Sarjana Teknik di Universitas Lampung.
Dalam kesempatan ini penulis mengucapkan terima kasih kepada:
1. Bapak Prof. Dr. Ir. Sugeng P. Hariyanto, selaku Rektor Universitas Lampung; 2. Bapak Prof. Drs. Suharno, M.Sc., Ph.D., selaku Dekan Fakultas Teknik
Unila;
3. Bapak Bagus Sapto Mulyatno, S.Si., M.T., selaku Ketua Jurusan Teknik Geofisika Unila sekaligus sebagai pembimbing skripsi atas kesediaannya untuk memberikan bimbingan, saran dan kritik dalam proses penyelesaian skripsi ini;
4. Bapak Dr. H. Muh. Sarkowi, S.Si., M.Si., selaku penguji yang telah memberikan saran, motivasi yang membangun;
5. Bapak Rustadi, M.T., selaku pembimbing akademik;
xii
Asset 2 Sumatera Selatan yang telah memberikan banyak masukan, kritik, dan motivasi yang membangun serta bimbingannya dalam melakukan pengolahan data sehingga skripsi ini terselesaikan;
7. Mas Aji, Mas Rifki, Mas Yoga, Mas Aziz, Mas Adit, dan seluruh staff G & G Department PT. Pertamina Asset 2 yang telah banyak membantu memberikan masukan dan saran dalam mengerjakan Tugas Akhir;
8. Dosen-dosen Jurusan Teknik Geofisika Unila, Bapak Prof. Drs. Suharno, M.Sc., Ph.D., Bapak Bagus Sapto Mulyatno, S.Si., M.T., Bapak Dr. H. Muh. Sarkowi, S.Si., M.Si., Bapak Alimuddin Muchtar, M.Si., Bapak Rustadi, M.T., Bapak Dr. Ahmad Zaenudin, S.Si., M.T., Bapak Ordas Dewanto, M.Si., Bapak Karyanto, M.T., Bapak Nandi H., M.Si., dan Bapak Syamsurijal R., M.Si., yang telah memberikan ilmu yang luar biasa dan memotivasi penulis untuk selalu menjadi lebih baik selama di perkuliahan Jurusan Teknik Geofisika Unila;
9. Seluruh Staf Tata Usaha Jurusan Teknik Geofisika Unila, Pak Marsono, Mbak Dewi, dan Mas Pujiono, yang telah memberi banyak bantuan dalam proses administrasi;
10. Teman seperjuangan selama Tugas Akhir, Andi Fauzan, Nurhuda T.S, Demas N.K, R.V. Aditya Wira S.W, dan Ines K.N, terima kasih atas kerjasamanya, dukungan, kebersamaan berbagi dan bertukar pikiran;
11. Sahabatku, Annisa M.B, Anita O.G, Taufiq, dan Beriyan Adeam, terima kasih atas dukungan dan semangat yang diberikan;
xiii
Duta, Ines, Mega, Amri, Taufiq, Yuda, Wiwi, Sari, Anne, Bima, Dito, Heksa, Bagus, Satria Boy, Imah, Bang Rian, kalian adalah keluargaku, terimakasih untuk setiap pahit manis cerita yang terukir sejak hari pertama berkutat dibangku perkuliahan. Semangat dan sukses untuk kita semua;
13. Kakak tingkat dan senior Teknik Geofisika angkatan 2007, 2008, 2009, khususnya Kak Syayid, Kak Andri, Mb Uti, dan Kak Zaivan, yang telah memberikan banyak dukungan dan masukan yang sangat bermanfaat untuk penulis;
14. Adik-adik tingkat angkatan 2011, 2012, 2013, dan 2014, yang selalu memberi semangat;
Akhir kata, penulis menyadari bahwa skripsi ini masih jauh dari kesempurnaan, akan tetapi sedikit harapan semoga skripsi yang sederhana ini dapat berguna bagi kita semua. Aamiin.
Bandar Lampung, Februari 2015
DAFTAR ISI
Halaman
ABSTRAK ……….…… ... i
ABSTRACT ……….…… ... ii
HALAMAN JUDUL ……….…… .. iii
PERSETUJUAN ……….…… ... iv
PENGESAHAN ……….…… ... v
PERNYATAAN ……….…… ... vi
RIWAYAT HIDUP ……….…… vii
PERSEMBAHAN ……….…… ... ix
MOTO ……….…… ... x
SANWACANA ……….…… ... xi
DAFTAR ISI ……….…… ... xiv
DAFTAR TABEL ……….…… .. xviii
DAFTAR LAMPIRAN ... xix
DAFTAR GAMBAR ……….… .. xx
BAB I PENDAHULUAN 1.1.LatarBelakang……….…… 1
xv
1.3.Batasan Masalah …….……… 3
BAB II GEOLOGI REGIONAL 2.1. Kerangka Tektonik . ………...……… 4
2.2. Stratigrafi Regional 2.2.1. Bataun Dasar ... 10
2.2.2. Formasi Lahat ... 11
2.2.3. Formasi Talang Akar ... 11
2.2.4. Formasi Baturaja ... 12
2.2.5. Formasi Gumai ... 12
2.2.6. Foramsi Air Benakat ... 12
2.2.7. Formasi Muara Enim ... 13
2.2.8. Formasi Kasai ... 13
2.2.9. Sedimen Kuarter ... 14
2.3. Petroleum System Cekungan Sumatera Selatan 2.3.1. Bataun Induk/ Source Rock ... 15
2.3.2. Reservoar ... 16
2.3.3. Batuan Penutup/ Seal Rock ... 17
2.3.4. Jebakan/ Trap ... 17
2.3.5. Migrasi ... 18
BAB III TEORI DASAR 3.1. Resolusi Vertikal ... 19
3.2. Konsep Dasar Seismik Refleksi ... 20
3.3. Sifat Fisis Batuan 3.3.1. Densitas ... 21
3.3.2. Kecepatan ... 22
3.3.3. Porositas ... 23
3.4. Impedansi Akustik (IA) ... 25
3.5. Definisi dan Klasifikasi Atribut Seismik 3.5.1. Atribut Amplitudo ... 27
3.5.2. Atribut Sesaat (Instantaneous Attribute) ... 29
3.5.3. Atribut Jendela Frekuensi (Window Frequency Attributes) 30 3.5.4. Atribut Waktu (Time Attribute) ... 30
3.6. Analisis Multiatribut 3.6.1. Crossplot Atribut ... 32
3.6.2. Regresi Linier Multiatribut ... 35
xvi 3.7. Tinjauan Umum Well-logging
3.7.1. Log Sinar Gamma (Gamma Ray) ... 42
3.7.2. Log Densitas ... 42
3.7.3. Log Sonik ... 43
3.7.4. Log Neutron Porosity ... 43
3.7.5. Log Resistivitas ... 44
3.8. Karakterisasi Reservoir ... 44
BAB IV METODOLIGI PENELITIAN 4.1. Waktu dan Tempat Penelitian ... 46
4.2. Perangkat ... 46
4.3. Pengolahan Data ... 47
4.4. Data Penelitian 4.4.1. Base Map (Lokasi Penelitian) ... 49
4.4.2. Data Seismik ... 49
4.4.3. Data Sumur ... 50
4.4.4. Well Seimic Tie ... 51
4.4.5. Picking Horizon ... 52
4.4.6. Proses Multiatribut ... 53
4.4.7. Proses Slice ... 53
BAB V HASIL DAN PEMBAHASAN 5.1. Analisis Zona Target ... 55
5.2. Analisis Tuning Thickness ... 56
5.3. Analisis Well Seismic Tie ... 58
5.4. Hasil Picking Horizon ... 61
5.5. Analisis Seismik Multiatribut 5.5.1. Prediksi Gamma Ray ... 63
5.5.2. Prediksi Neutron Porosity ... 68
5.5.3. Prediksi Density ... 71
5.5.4. Prediksi P-wave ... 74
5.5.5. Analisis Window Target ... 77
xvii BAB VI KESIMPULAN DAN SARAN
6.1. Kesimpulan ... 90 6.2. Saran ... 91
DAFTAR TABEL
Halaman Tabel 1. Skala penentuan baik tidaknya kualitas nilai porositas batuan
suatu reservoar (Koesoemadinata, 1978) ... 24
Tabel 2. Kegiatan Penelitian ... 46
Tabel 3. Data sumur dan log ... 50
Tabel 4. Hasil well seismic tie menggunakan statistical wavelet ... 52
Tabel 5. Kedalaman Zona Target TAF- Y1b ... 56
Tabel 6. Analisis tuning thickness ... 57
Tabel 7. Multiatribut yang digunakan log gamma ray ... 64
Tabel 8. Multiatribut yang digunakan log neutron porosity ... 68
Tabel 9. Multiatribut yang digunakan log density ... 71
DAFTAR LAMPIRAN
Halaman Lampiran 1. Lembar Pengesahan Pembimbing Lapangan ... 94 Lampiran 2. Overlay slice NR antara penampang gamma ray, density,
xx
DAFTAR GAMBAR
Halaman Gambar 1. Posisi tektonik Cekungan Sumatera Selatan dan pembagian
subcekungan di Cekungan Sumatera Selatan (Laporan
Internal PT. PERTAMINA EP Asset 2, 2013) ... 4 Gambar 2. Posisi Lapangan FRL diantara Limau Graben dan Lematang
Depression (Laporan Internal PT. PERTAMINA EP Asset 2, 2013 dengan modifikasi) ... 7 Gambar 3. Peta geologi Lapangan FRL dan jalur Antiklinorium Pendopo
Limau, dengan sesar turun berarah hampir utara selatan
(Laporan PT. PERTAMINA Asset 2, 2013) ... 8 Gambar4a. Penampang utara-selatan perkembangan tektonik
Sedimentasi Limau dan sekitarnya pada Mid Miocene (Pulunggono, 1986; dalam Laporan Internal PT.
PERTAMINA EP Asset 2, 2013) ... 9 Gambar 4b. Penampang utara-selatan perkembangan tektonik sedimentasi
sedimentasi Limau dan sekitarnya pada Late Miocene– Upper Pliocene (Pulunggono, 1986; dalam Laporan
Internal PT. PERTAMINA EP Asset 2, 2013) ... 10 Gambar 5. Kolomstratigrafi Sub Cekungan Palembang (Laporan
Internal PT. PERTAMINA EP Asset 2, 2013) ... 14 Gambar 6. Petroleum system Cekungan Sumatera Selatan (Laporan
Internal PT. PERTAMINA EP Asset 2, 2013) ... 15 Gambar 7. Efek interferensi yang berhubungan dengan batuan
dengan IA tinggi yang teletak pada batuan dengan
xxi
Gambar 9. Klasifikasi seismik atribut (Brown, 2000) ... 27
Gambar 10. Ilustrasi penghitungan Amplitudo RMS (Sukmono, 1999) .. 28
Gambar 11. Penulisan tras kompleks dalam bentuk polar ... 29
Gambar 12. Conventional cross-plotantara „log target‟ dan “atribut seismik” ... 33
Gambar 13. Penerapan transformasi non-linier terhadap target dan atribut mampu meningkatkan korelasi diantara keduanya ... 35
Gambar 14. Contoh kasus tiga atribut seismik, tiap sampel log target dimodelkan sebagai kombinasi linier dari sampel atribut pada interval waktu yang sama ... 36
Gambar 15. Plot dari prediksi error terhadap jumlah atribut yang digunakan dalam transformasi. secara matemastis kurva turun secara asimptotis ... 38
Gambar 16. Ilustrasi cross-validasi ... 39
Gambar 17. Validasi eror ... 41
Gambar 18. Diagram alir pengolahan data ... 48
Gambar 19. Lokasi sumur daerah penelitian ... 49
Gambar 20. Data seg-y PSTM ... 50
Gambar 21. Zona target daerah penelitian sumur NR-1 ... 56
Gambar 22. Amplitude spectrum ... 57
Gambar 23. Hasil geometri dan amplitudo ekstrak wavelet sumur NR-1. 58 Gambar 24. Hasil well tie sumur NR-1 pada xline 10237 dan inline 2195 ... 59
Gambar 25. Hasil well tie sumur NR-3 pada xline 10219 dan inline 2165 ... 59
Gambar 26. Hasil well tie sumur NR-5 pada xline 10199 dan inline 2195 ... 60
xxii
Gambar 28. Hasil picking horizon pada sumur NR-1 dan NR-5 inline
2195 ... 61 Gambar 29. Time map (a) layer BRF_bot dan (b) layer NR ... 62 Gambar 30. Data input multiatribut ... 64 Gambar 31. Kurva gamma ray (a) tes operator length, (b) pemilihan atribut
berdasarkan operator length yang terpilih ... 65 Gambar 32. Crossplot gamma ray ... 65 Gambar 33. Validasi error dengan log target gamma ray ... 66 Gambar 34. Volume pseudo gamma ray inline 2195 ... 67 Gambar 35. Kurva neutron porosity (a) tes operator length, (b) pemilihan
atribut berdasarkan operator length yang terpilih ... 68 Gambar 36. Crossplot neutron porosity ... 69 Gambar 37. Validasi error dengan log target neutron porosity ... 69 Gambar 38. Volume pseudo neutron porosity inline 2195 ... 70 Gambar 39. Kurva density (a) tes operator length, (b) pemilihan atribut
berdasarkan operator length yang terpilih ... 72 Gambar 40. Crossplot density ... 72 Gambar 41. Validasi error dengan log target density ... 72 Gambar 42. Volume pseudo density inline 2195 ... 73 Gambar 43. Kurva p-wave (a) tes operator length, (b) pemilihan atribut
berdasarkan operator length yang terpilih ... 74 Gambar 44. Crossplot p-wave ... 75 Gambar 45. Validasi error dengan log target p-wave ... 75 Gambar 46. Volume pseudo p-wave inline 2195 ... 76 Gambar 47. Analisis windiw target pada log gamma ray dengan acuan
horizon NR ... 77 Gambar 48. Peta slice NR gamma ray dengan nilai antara 95-120 API
xxiii
Gambar 49. Peta slice NR density dengan nilai antara 2.48-2.55 g/cc
yang mengidentifikasikan nilai low density ... 80 Gambar 50. Peta slice NR neutron porosity dengan nilai antara 17-20 %
yang mengidentifikasikan nilai high neturon porosity .... ... 81 Gambar 51. Peta slice NR p-wave dengan nilai antara 3400-3750 m/s
yang mengidentifikasikan nilai high p-wave ... 82 Gambar 52. Peta zona pengembangan slice NR gamma ray dengan nilai
antara 90-100 API yang mengindikasikan nilai low gamma
ray ... 84 Gambar 53. Peta zona pengembangan slice NR density dengan nilai antara
2.46- 2.52 g/cc yang mengeindikasikan nilai low density ... 85 Gambar 54. Peta zona pengembangan slice NR neutron porosity dengan
nilai antara 20- 23 % yang mengeindikasikan nilai high
neutron porosity ... 86 Gambar 55. Peta zona pengembangan slice NR p-wave dengan nilai antara
2800- 3450 m/s yang mengeindikasikan nilai high p-wave .. 87 Gambar 56. Peta pengendapan batupasir (a) berdasarkan nilai gamma ray,
(b) berdasarkan nilai density ... 88 Gambar 57. South Sumatera Basin Basement Surface ... 89 Gambar 58. South Sumatera Basin Regional Depositional daerah Lower
BAB I PENDAHULUAN
1.1. Latar Belakang
Tahap ekplorasi merupakan tahap yang sangat penting dalam industri migas.
Pada tahap ini kita meneliti kemungkinan kehadiran hidrokarbon dengan
pendekatan secara geologi dan geofisika. Geologi berperan dalam melakukan
interpretasi secara umum yang meliputi studi geologi regional, stratigrafi, analisis
cekungan, kehadiran source rock, reservoar, seal, jalur migrasi, dan sebagainya.
Setelah semua data diperoleh, mulai dari data seismik, sumur wild cat, interpretasi
geologi, dan sampai pada tahap rencana penempatan lokasi sumur eksplorasi
berikutnya. Sumur ini diharapkan selain menghasilkan data baru yang lebih akurat
juga diharapkan mampu memproduksi hidrokarbon. Peran geofisika disini adalah
memberikan gambaran physical properties reservoar dengan cakupan yang luas,
sehingga lokasi sumur berikutnya dapat ditentukan. Untuk mendapatkan
gambaran lokasi sumur yang baik atau secara geologi lokasi tersebut mempunyai
porositas dan permeabilitas yang tinggi, maka perlu dilakukan karakterisasi
reservoar.
Metode seismik banyak digunakan untuk memberikan gambaran lapisan di
bawah permukaan sebagai gambaran geologi bawah permukaan dan sifat– sifat
2
interpretasi sebagai tahap akhir dalam mendapatkan gambaran atau deskripsi
keadaan bawah permukaan. Kemajuan teknologi memungkinkan untuk
melakukan gambaran litologi reservoar hidrokarbon secara lebih akurat dengan
memadukan data lapangan yang didapat dengan metode yang paling tepat untuk
keadaan data tersebut. Interpretasi seismik merupakan salah satu tahapan yang
penting dalam eksplorasi hidrokarbon dimana dilakukan pengkajian, evaluasi,
pembahasaan data seismik hasil pemrosesan kedalam kondisi geologi yang
mendekati kondisi geologi bawah permukaan sebenarnya agar lebih mudah untuk
dipahami. Pada tahapan interpretasi seismik ini dibutuhkan pengetahuan dasar
yang baik dari ilmu geofisika dan geologi mengenai keberadaan dan karakterisasi
sebuah reservoar hidrokarbon.
Atribut seismik merupakan ukuran kuantitatif dari karakteristik seismik.
Kelebihan dari atribut seismik ini dapat mencirikan karakteristik statis dan
dinamis pada daerah reservoar yang terkait dengan deposisi hidrokarbon,
generation, migration dan trap. Metode seismik atribut merupakan salah satu
metode untuk menganalisis karakteristik reservoar dalam eksplorasi hidrokarbon.
Karakterisasi reservoar didefinisikan sebagai proses untuk menggambarkan
karakter reservoar secara kualitatif dan kuantitatif dengan menggunakan semua
data yang ada. Atribut seismik sering diterapkan pada analisis eksplorasi dengan
menggunakan data seismik. Kenyataannya, tidak satupun atribut seismik yang
dapat mengungkapkan seluruh jenis litologi suatu lapisan, sehingga diperlukan
kombinasi dari berbagai atribut (multi-atribut) dan data lain untuk
menggambarkan karakteristik reservoar.
3
bahan tugas akhir yang meliputi analisis, penelitian dan investigasi dalam
kerangka metode geofisika, dan hal tersebut dapat diperoleh melalui dunia
industri yang berkaitan dengan bidang Teknik Geofisika. Dengan harapan
melakukan Tugas Akhir di perusahaan dapat memberikan pengalaman dan
kesempatan berharga bagi mahasiswa sebelum masuk ke dunia kerja.
1.2. Tujuan
Tujuan penelitian dari Tugas Akhir yang akan dilakukan adalah :
1. Mendapatkan zona prospek hidrokarbon berdasarkan analisis multiatribut
seismik pada daerah penelitian,
2. Mengetahui sebaran reservoar berdasarkan properti batuan (gamma ray,
density, p-wave, dan neutron porosity) yang terdapat pada layer NR,
3. Mendapatkan zona batupasir reservoar hidrokarbon dalam layer NR pada
daerah penelitian.
1.3. Batasan Masalah
Dalam pelaksanaan penelitian Tugas Akhir ini pembahasaan dibatasi pada
pengaplikasian metode seismik mutliatribut dalam menentukan distribusi
reservoar hingga proses identifikasi karakteristik reservoar dari properti batuan
BAB II
GEOLOGI REGIONAL
2.1. Kerangka Tektonik
5
(b)
Gambar 1. Posisi tektonik Cekungan Sumatera Selatan dan pembagian subcekungan di Cekungan Sumatera Selatan (Laporan Internal PT. PERTAMINA EP Asset 2, 2013)
Secara tektonik Lapangan FRL terletak di Cekungan Sumatra Selatan yang
merupakan Cekungan Busur Belakang (Back Arc Basin) Tersier yang terletak
sepanjang sisi barat dan selatan dari Dataran Sunda (Gambar 1). Cekungan
Sumatra Selatan terbentuk oleh dua sub- cekungan, Sub Cekungan Palembang
Tengah dan Jambi. Struktur geologi Lapangan FRL menunjukkan jalur
6
dan Lembak Deep atau dikenal juga dengan Limau Graben (Gambar 2) yang
merupakan suatu depresi bagian dari Sub Cekungan Palembang Selatan.
Cekungan Busur Belakang Sumatra Selatan terbentuk selama fasa
pemekaran (extensional) Kapur Akhir-Tersier Awal setelah fasa kompresi Jura
Akhir- Kapur Awal. Fasa rifting selama Oligosen memungkinkan pengendapan
sedimen Formasi Lemat. Sedimentasi pada saat itu terjadi pada lingkungan
pengendapan alluvial fan, lacoustrine, dan fluvial setting di dalam sistem half
graben Lematang Trough dan Limau Graben. Subsidence secara cepat akibat
sesar aktif telah memungkinkan terbentuknya danau pada bagian dalam dari
graben. Hasil investigasi sebelumnya memperlihatkan bahwa endapan shale
didalam lingkungan danau ini merupakan batuan induk (source rock) pada
sebagian besar lapangan minyak dan gas di sekitar depresi ini.
Ketidakselarasan miring (angular unconformity) yang terjadi pada Oligosen
Akhir memisahkan Formasi Lemat dengan Formasi Talangakar yang berada
diatasnya. Ketidakselarasan ini menandai dimulainya fasa pengisian (sag phase)
dalam cekungan. Batupasir kuarsa formasi ini diendapkan pada lingkungan
braided stream yang secara berangsur kearah atas berubah menjadi lingkungan
pengendapan laut dangkal. Formasi Talangakar merupakan reservoar utama
penghasil hidrokarbon di cekungan ini. Sedimentasi terus berlanjut sampai
Miosen Tengah dalam lingkungan pengendapan deep marine dengan
diendapkannya shale dari Formasi Telisa/Gumai. Secara lokal, endapan
calcarenite Baturaja Limestone berkembang mulai Miosen Tengah, fasa regresi
menggantikan fasa transgresi dengan diendapkannya sedimen laut dangkal dari
7
Formasi Muara Enim (Miosen Akhir).
Lapangan FRL merupakan Antiklinorium, yang memanjang barat- timur
yang dipisahkan oleh patahan turun dengan arah relatif utara- selatan (Gambar 3).
Gambar 2. Posisi Lapangan FRL diantara Limau Graben dan Lematang
Depression (Laporan Internal PT. PERTAMINA EP Asset 2,
2013 dengan modifikasi)
[image:30.595.116.520.184.651.2]8
Gambar 3. Peta geologi Lapangan FRL dan jalur Antiklinorium Pendopo -Limau, dengan sesar turun berarah hampir utara selatan (Laporan Internal PT. PERTAMINA EP Asset 2, 2013)
Menurut Pulunggono (1986), kompresi Plio-Pleistosen membentuk
konfigurasi struktural seperti sekarang ini. Pada saat itu terjadi pembalikan
struktural di sebagian cekungan, dan bersamaan dengan itu diendapkan material
vulkanik Formasi Kasai Tuff di daerah rendahan. Penampang perkembangan
[image:31.595.141.484.82.536.2]9
[image:32.595.114.517.83.586.2]10
Gambar 4b. Penampang utara-selatan prekembangan tektonik sedimentasi Limau dan sekitarnya pada Late Miocene – Upper Pliocene (Pulunggono, 1986; dalam Laporan Internal PT. PERTAMINA EP Asset 2, 2013)
2.2. Stratigrafi Regional 2.2.1. Batuan Dasar
Menurut Simanjuntak, dkk. (1991), batuan Pra-Tersier atau basement
terdiri dari kompleks batuan Paleozoikum dan batuan Mesozoikum, batuan
metamorf, batuan beku, dan batuan karbonat. Batuan Paleozoikum akhir dan
batuan Mesozoikum tersingkap dengan baik di Bukit Barisan, Pegunungan
Tigapuluh dan Pegunungan Duabelas berupa batuan karbonat berumur
permian, granit dan filit. Batuan dasar yang tersingkap di Pegunungan
Tigapuluh terdiri dari filit yang terlipat kuat berwarna kecoklatan berumur
permian. Lebih ke arah utara tersingkap granit yang telah mengalami
pelapukan kuat. Warna pelapukan adalah merah dengan butir- butir kuarsa
[image:33.595.115.515.84.344.2]11
teramati karena selain kontak tersebut tertutupi pelapukan yang kuat, daerah
ini juga tertutup hutan yang lebat. Umur granit adalah Jura. Hal ini berarti
granit mengintrusi batuan filit.
2.2.2. Formasi Lahat
Formasi Lahat diendapkan secara tidak selaras di atas batuan dasar,
merupakan lapisan dengan tebal 200 m – 3.350 m yang terdiri dari
konglemerat, tufan, breksi vulkanik andesitik, endapan lahar, aliran lava, dan
batupasir kuarsa. Formasi ini memiliki tiga anggota, yaitu :
Anggota Tuf Kikim Bawah, terdiri dari tuf andesitik, breksi, dan
lapisan lava. Ketebalan anggota ini bervariasi, antara 0 - 800 m.
Anggota Batupasir Kuarsa, diendapkan secara selaras diatas anggota
pertama. Terdiri dari konglomerat dan batupasir berstruktur
crossbedding. Butiran didominasi oleh kuarsa.
Anggota Tuf Kikim Atas, diendapkan secara selaras dan bergradual di
atas Anggota Batupasir Kuarsa. Terdiri dari tuf dan batu lempung
tufan berselingan dengan endapan mirip lahar.
Formasi Lahat berumur Paleosen hingga Oligosen Awal.
2.2.3. Formasi Talangakar
Formasi Talangakar pada Sub Cekungan Jambi terdiri dari batulanau,
batupasir, dan sisipan batubara yang diendapkan pada lingkungan laut
dangkal hingga transisi. Menurut Pulunggono (1976), Formasi Talangakar
12
diatas Formasi Lahat. Bagian bawah formasi ini terdiri dari batupasir kasar,
serpih, dan sisipan batubara. Sedangkan di bagian atasnya berupa perselingan
antara batupasir dan serpih. Ketebalan Formasi Talangakar berkisar antara
400 m – 850 m.
2.2.4. Formasi Baturaja
Formasi ini diendapkan secara selaras diatas Formasi Talangakar
dengan ketebalan antara 200 m - 250 m. Litologi terdiri dari batu gamping,
batu gamping terumbu, batu gamping pasiran, batu gamping serpihan, serpih
gampingan, dan napal kaya foraminifera, moluska, dan koral. Formasi ini
diendapkan pada lingkungan litoral- neritik dan berumur Miosen Awal.
2.2.5. Formasi Gumai
Formasi Gumai diendapkan secara selaras diatas Formasi Baturaja
dimana formasi ini menandai terjadinya transgresi maksimum di Cekungan
Sumatera Selatan. Bagian bawah formasi ini terdiri dari serpih gampingan
dengan sisipan batu gamping, napal, dan batulanau. Sedangkan di bagian
atasnya berupa perselingan antara batupasir dan serpih. Ketebalan formasi ini
secara umum bervariasi antara 150 m – 2.200 m dan diendapkan pada
lingkungan laut dalam. Formasi Gumai berumur Miosen Awal-Miosen
Tengah.
2.2.6. Formasi Air Benakat
13
dan merupakan awal terjadinya fasa regresi. Formasi ini terdiri dari batu
lempung putih kelabu dengan sisipan batupasir halus, batupasir abu-abu
hitam kebiruan, glaukonitan setempat berkomposisi lignit dan di bagian atas
berkomposisi tufan sedangkan bagian tengah kaya akan fosil foraminifera.
Ketebalan Formasi Air Benakat bervariasi antara 100 m -1300 m dan berumur
Miosen Tengah-Miosen Akhir . Formasi ini diendapkan pada lingkungan laut
dangkal.
2.2.7. Formasi Muara Enim
Formasi Muara Enim mewakili tahap akhir dari fasa regresi tersier.
Formasi ini diendapkan secara selaras diatas Formasi Air Benakat pada
lingkungan laut dangkal, paludal, dataran delta, dan non marin. Ketebalan
formasi ini 500 m – 1.000m, terdiri dari batupasir, batu lempung, batu lanau,
dan batubara. Batupasir pada formasi ini dapat mengandung glaukonit dan
debris vulkanik. Pada formasi ini terdapat oksida besi berupa konkresi
-konkresi dan silisified wood. Sedangkan batubara yang terdapat pada formasi
ini umumnya berupa lignit. Formasi Muara Enim berumur Miosen Akhir–
Pliosen Awal.
2.2.8. Formasi Kasai
Formasi Kasai diendapkan secara selaras diatas Formasi Muara Enim
dengan ketebalan 850 m – 1.200 m. Formasi ini terdiri dari batupasir tufan
dan tefra riolitik di bagian bawah. Bagian atas terdiri dari tuf pumice kaya
14
pumice dan tuf berwarna abu- abu kekuningan, banyak dijumpai sisa
tumbuhan dan lapisan tipis lignit serta kayu yang terkersikkan. Fasies
pengendapannya adalah fluvial dan alluvial fan. Formasi Kasai berumur
Pliosen Akhir-Plistosen Awal.
2.2.9. Sedimen Kuarter
Satuan ini merupakan litologi termuda yang tidak terpengaruh oleh
orogenesa Plio-Plistosen. Golongan ini diendapkan secara tidak selaras diatas
formasi yang lebih tua yang terdri dari batupasir, fragmen- fragmen
konglemerat berukuran kerikil hingga bongkah, hadir batuan vulkanik
andesitik-basaltik berwarna gelap. Satuan ini berumur resen.
Gambar 5. Kolom stratigrafi Sub Cekungan Palembang (Laporan Internal PT. PERTAMINA EP Asset 2, 2013)
[image:37.595.164.457.389.724.2]15
2.3. Petroleum System Cekungan Sumatera Selatan
[image:38.595.113.512.315.569.2]Cekungan Sumatera Selatan merupakan cekungan yang produktif sebagai penghasil minyak dan gas. Hal itu dibuktikan dengan banyaknya rembesan minyak dan gas yang dihubungkan oleh adanya antiklin. Letak rembesan ini berada di kaki bukit Gumai dan pegunungan Barisan. Sehingga dengan adanya peristiwa rembesan tersebut, dapat digunakan sebagai indikasi awal untuk eksplorasi adanya hidrokarbon yang berada di bawah permukaan berdasarkan petroleum system.
Gambar 6. Petroleum system cekungan Sumatera Selatan. (Laporan Internal PT. PERTAMINA EP Asset 2, 2013)
2.3.1. Batuan Induk / Source Rock
16
pada batas half-graben. Selain itu pada batu gamping Formasi Baturaja dan shale dari Formasi Gumai memungkinkan juga untuk dapat menghasilkan hirdrokarbon pada area lokalnya (Bishop, 2001). Gradien temperatur di cekungan Sumatera Selatan berkisar 49° C/Km. Gradien ini lebih kecil jika dibandingkan dengan cekungan Sumatera Tengah, sehingga minyak akan cenderung berada pada tempat yang dalam. Formasi Baturaja dan Formasi Gumai berada dalam keadaan matang hingga awal matang pada generasi gas termal di beberapa bagian yang dalam dari cekungan, oleh karena itu dimungkinkan untuk menghasilkan gas pada petroleum system (Bishop, 2001).
2.3.2. Reservoar
17
Formasi Talangakar diperkirakan mkijkengandung 75% produksi minyak dari seluruh Cekungan Sumatera Selatan (Bishop, 2001). Pada reservoar karbonat Formasi Baturaja, pada bagian atas merupakan zona yang porous dibandingkan dengan bagian dasarnya yang relatif ketat (tight). Porositas yang terdapat pada Formasi Baturaja berkisar antara 10-30 % dan permeabilitasnya sekitar 1 Darcy.
2.3.3. Batuan Penutup / Seal Rock
Batuan penutup Cekungan Sumatra Selatan secara umum berupa lapisan shale cukup tebal, yang berada di atas reservoar Formasi Talangakar dan Gumai itu sendiri (intraformational seal rock). Seal pada reservoar batugamping, Formasi Baturaja juga berupa lapisan shale yang berasal dari Formasi Gumai. Pada reservoar batupasir Formasi Air Benakat dan Muaraenim, shale yang bersifat intraformational juga menjadi seal rock yang baik untuk menjebak hidrokarbon.
2.3.4. Jebakan / Trap
18
Jebakan sturktur tua juga berupa sesar normal regional yang menjebak hidrokarbon. Sedangkan jebakan struktur yang lebih muda terbentuk bersamaan dengan pengangkatan akhir Pegunungan Barisan (Pliosen sampai Plistosen).
2.3.5. Migrasi
BAB III TEORI DASAR
3.1. Resolusi Vertikal
Resolusi didefinisikan sebagai jarak minimum antara dua obyek yang dapat dipisahkan oleh gelombang seismik dan berhubungan erat dengan fenomena interferensi. Sebagai contoh, pada Gambar 7. ditunjukkan tubuh batugamping berkecepatan tinggi yang membaji kedalam tubuh batulempung yang berkecepatan lebih rendah.
Gambar 7. Efek interferensi yang berhubungan dengan batuan dengan IA tinggi yang teletak pada batuan dengan IA rendah (Badley, 1985)
[image:42.595.114.508.415.632.2]20
dengan ketebalan diatas ¼ λ yang dapat dibedakan oleh gelombang seismik (Badley, 1985), ketebalan ini disebut ketebalan tuning. Dengan bertambahnya kedalaman, dimana kecepatan bertambah tinggi dan frekuensi bertambah kecil, maka ketebalan tuning juga akan bertambah besar.
3.2. Konsep Dasar Seismik Refleksi
Pengertian secara lebih spesifik tentang inversi seismik dapat didefinisikan sebagai suatu teknik pembuatan model bawah permukaan dengan menggunakan data seismik sebagai input dan data sumur sebagai kontrol (Sukmono, 2000). Definisi tersebut menjelaskan bahwa metode inversi merupakan kebalikan dari pemodelan dengan metode ke depan (forward modeling) yang berhubungan dengan pembuatan seismogram sintetik berdasarkan model bumi membagi metode inversi seismik dalam dua kelompok, yaitu inversi pre-stack dan inversi post-stack. Inversi post-stack terdiri dari inversi rekursif (Bandlimited), inversi berbasis model (Model Based) dan inversi Sparse Spike. Inversi pre-stack terdiri atas inversi amplitudo (AVO = Amplitude Versus Offset) dan inversi waktu penjalaran (traveltime) atau tomografi (Russell, 1996). Metode seismik refleksi merupakan metode yang sering digunakan untuk mencari hidrokarbon. Kelebihan metode seismik dibanding metode yang lain adalah resolusi horisontalnya yang lebih baik. Refleksi seismik terjadi ketika ada perubahan impedansi akustik sebagai fungsi dari kecepatan dan densitas pada kedudukan sinar datang yang tegak lurus, yaitu ketika garis sinar mengenai bidang refleksi pada sudut yang tegak lurus, persamaan dasar dari koefesien refleksi adalah;
21
dimana, i adalah densitas lapisan ke-i, Vi adalah kecepatan lapisan ke-i, dan Zi adalah Impedansi Akustik ke-i. Dengan mengetahui harga reflektifitas suatu media, maka dapat diperkirakan sifat fisik dari batuan bawah permukaan. Trace seismik dibuat dengan mengkonvolusikan wavelet sumber dengan deret koefesien refleksi reflektor bumi. Konvolusi merupakan operasi matematis yang menggabungkan dua fungsi dalam domain waktu untuk mendapatkan fungsi ketiga. Model satu dimensi seismik trace paling sederhana merupakan hasil konvolusi antara reflektivitas bumi dengan suatu fungsi sumber seismik dengan tambahan komponen bising dan secara matematis dirumuskan sebagai (Russel, 1996);
St = Wt * rt (3.2)
dengan, St adalah seismogram seismik, Wt adalah wavelet seismik, dan rtadalah
reflektivitas lapisan bumi. Persamaan (3.2) dilakukan penyederhanaan dengan mengasumsi komponen bising nol. Seismogam sintetik dibuat berdasarkan wavelet yang digunakan pada persamaan diatas. Seismogram sintetik adalah tidak lain dari model respon total seismik terhadap model dari beberapa batas refleksi pada seksi pengendapan. Metode seismik refleksi dewasa ini masih menjadi salah satu metode yang paling umum digunakan untuk mengindentifikasi akumulasi minyak dan gas bumi.
3.3. Sifat Fisika Batuan 3.3.1. Densitas
22
maka secara potensial informasi perlapisan dapat diketahui. Besarnya densitas batuan porous yang disusun oleh mineral dan fluida yang seragam dapat diperoleh dengan menggunakan persamaan (Wyllie, 1956):
(3.3)
dengan, ρb adalah densitas bulk batuan, adalah porositas batuan, adalah densitas matrik batuan, dan adalah densitas fluida. Dapat dipahami bahwa densitas turun lebih cepat pada reservoar yang terisi gas dibanding reservoar yang terisi minyak. Besarnya densitas batuan suatu material dipengaruhi oleh: (1). Jenis dan jumlah mineral serta persentasenya, (2). Porositas batuan, dan (3) Fluida pengisi rongga. Nilai densitas turun lebih cepat pada reservoar gas dibandingkan pada reservoar minyak. Karena nilai densitas sangat berpengaruh pada nilai kecepatan primer dan sekunder serta AI, maka nilai densitas tersebut akan berperan penting pada interpretasi data seismik untuk identifikasi jenis reservoar.
3.3.2. Kecepatan
23
gelombang tersebut dalam parameter elastis dapat dituliskan dalam bentuk (Hilterman, 1997). Parameter penting lain dalam interpretasi seismik adalah
Poisson’s ratio yang dapat digunakan untuk analisis litologi. Poisson’s ratio
(σ) adalah parameter elastis yang dapat dinyatakan sebagai fungsi kecepatan gelombang P dan kecepatan gelombang S.
3.3.3. Porositas
Porositas suatu medium adalah perbandingan volume rongga-rongga pori terhadap volume total seluruh batuan yang dinyatakan dalam persen. Suatu batuan dikatakan mempunyai porositas efektif apabila bagian rongga- rongga dalam batuan saling berhubungan dan biasanya lebih kecil dari rongga pori- pori total. Ada dua jenis porositas yang dikenal dalam teknik reservoar yaitu porositas absolut dan porositas efektif. Porositas absolut adalah perbandingan antara volume pori- pori total batuan terhadap volume total batuan. Secara matematis dapat dituliskan sebagai persamaan berikut;
Porositas Absolut (φ) = (3.4)
Sedangkan porositas efektif adalah perbandingan antara volume pori- pori yang saling berhubungan dengan volume batuan total, yang secara matematis dituliskan sebagai berikut;
Porositas Efektif (φ) = (3.5)
24
[image:47.595.151.480.205.381.2]penentuan kualitas baik tidaknya nilai porositas dari suatu reservoar adalah seperti yang terlihat pada Tabel 1.
Tabel 1. Skala penentuan baik tidaknya kualitas nilai porositas batuan suatu reservoar (Koesoemadinata, 1978).
Harga Porositas
(%) Skala
0 – 5 Diabaikan (negligible)
5 – 10 Buruk (poor)
10 – 15 Cukup (fair)
15 – 20 Baik (good)
20 – 25 Sangat baik (very good)
>25 Istimewa (excellent)
Nilai porositas batuan biasanya diperoleh dari hasil perhitungan data log sumur, yaitu dari data log densitas, log neutron, dan log kecepatan. Secara umum porositas batuan akan berkurang dengan bertambahnya kedalaman batuan, karena semakin dalam batuan akan semakin kompak akibat efek tekanan diatasnya. Nilai porositas juga akan mempengaruhi kecepatan gelombang seismik. Semakin besar porositas batuan maka kecepatan gelombang seismik yang melewatinya akan semakin kecil, dan demikian pula sebaliknya. Faktor- faktor utama yang mempengaruhi nilai porositas adalah:
a. Butiran dan karakter geometris (susunan, bentuk, ukuran dan distribusi). b. Proses diagenesa dan kandungan semen.
25
[image:48.595.132.485.144.310.2]Susunan porositas dan matrik dalam suatu batuan dapat ditunjukkan pada gambar berikut ini;
Gambar 8. Porositas dan matrik suatu batuan (Koesoemadinata, 1978).
3.4. Impedansi Akustik (IA)
Impedansi Akustik (IA) dapat didefinisikan sebagai sifat fisis batuan yang nilainya dipengaruhi oleh jenis litologi, porositas, kandungan fluida, kedalaman, tekanan, dan temperatur. Berdasarkan pengertian tersebut maka IA dapat digunakan sebagai indikator jenis litologi, nilai porositas, jenis hidrokarbon, dan pemetaan litologi dari suatu zona reservoar. Secara matematis Impedansi Akustik dapat dirumuskan sebagai berikut;
IA = .v (3.6) dengan, adalah densitas (gr/cm³), dan v adalah kecepatan gelombang seismik (m/s). Pemantulan gelombang seismik akan terjadi jika ada perubahan atau kontras IA antara lapisan yang berbatasan. Perbandingan antara energi yang dipantulkan dengan energi datang pada keadaan normal dapat ditulis sebagai berikut;
E(pantul) E(tang)KR2 (3.7)
Pori- pori
Porositas
Tipe fluida Matrik
Tipe
Ketajaman
26
) (
)
(IA2 IA1 IA1 IA2
KR (3.8)
) (
)
( i 1Vi 1 iVi i 1Vi 1 iVi
KR (3.9)
) (
)
(IAi 1 IAi IAi 1 IAi
KR (3.10)
dari persamaan (3.7) didapat untuk kasus lapisan tipis, maka persamaan diatas dapat ditulis kembali menjadi;
i
i
ii IA KR KR
IA1 1 1 (3.11)
Harga kontras IA dapat diperkirakan dari harga amplitudo refleksi, dimana semakin besar amplitudo refleksi maka semakin besar kontras IA. Impedansi Akustik seismik memberikan resolusi lateral yang bagus tapi dengan resolusi vertikal yang buruk. Sedangkan IA sumur memberikan resolusi vertikal yang sangat baik tetapi resolusi lateralnya buruk.
3.5. Defisnisi dan Klasifikasi Atribut Seismik
27
[image:50.595.146.486.177.399.2]atribut seismik tersebut dapat digunakan sebagai dasar untuk mengklasifikasikan atribut seismik. Pengklasifikasian atribut seismik dapat dilihat pada Gambar 9. berikut ini.
Gambar 9. Klasifikasi seismik atribut (Brown, 2000)
3.5.1. Atribut Amplitudo
28 24.46 RMS ) 25 38 ... 0 (5 8 1 RMS a 8 1 RMS 2 2 2 2 N 1 i 2 i
lebih tinggi dibandingkan dengan yang kaya akan serpih. Perbedaan rasio batupasir dan batuserpih ini dengan mudah dapat dilihat pada peta amplitudo. Kegunaan atribut amplitudo adalah untuk mengidentifikasi parameter- parameter diantaranya gros litologi, akumulasi gas, dan fluida, dan gros porositas batupasir.
a. Amplitudo RMS (Root Mean Square)
Amplitudo RMS merupakan akar dari jumlah energi dalam domain waktu (amplitudo dikuadratkan) bisa dikatakan amplitudo rata- rata dari jumlah amplitudo yang ada. Karena nilai amplitudo diakarkan sebelum dirata- ratakan maka Amplitudo RMS sangat sensitif terhadap nilai amplitudo yang ekstrim dapat juga berguna untuk melacak perubahan litologi seperti pada kasus pasir gas. Persamaan atribut amplitudo RMS yaitu;
(3.14)
[image:51.595.183.505.585.729.2]dimana, N adalah jumlah sampel amplitudo pada jendela analisis, dan a adalah besar amplitudo.
Gambar 10. Ilustrasi penghitungan Amplitudo RMS (Sukmono, 1999).
29
[image:52.595.142.493.229.329.2]3.5.2. Atribut Sesaat (Instantaneous Attribute)/Atribut Kompleks Atribut kompleks pertama kali diperkenalkan oleh Taner, dkk. (Geophysics, Juni 1979). Atribut ini dihitung dari tras kompleks C(t), yang terdiri dari tras seismik s(t), dan transformasi Hilbertnya h(t), yang merupakan pergeseran fasa sebesar 90° dari tras seismik.
Gambar 11. Penulisan tras kompleks dalam bentuk polar.
Penulisan tras kompleks dalam bentuk polar, memberikan kita dua atribut dasar, yaitu: kuat refleksi A(t) dan fasa sesaat, (t).
C(t) = s(t) + h(t) = A(t)ei(t)
= A(t)cos(t) + A(t)sin(t) (3.15) dimana : i = 1
Atribut dasar yang ketiga adalah frekuensi sesaat, yang merupakan turunan waktu dari fasa sesaat. Persamaan frekuensi sesaat ini dapat ditulis sebagai : dt ) t ( d ) t (
= frekuensi sesaat (3.16)
Atribut- atribut lainnya merupakan kombinasi dari tiga atribut dasar tersebut, seperti yang terlihat di bawah ini :
cos(t) = kosinus fasa sesaat
t
Seismic
30
A(t)cos(t) = amplitude weighted cos phase A(t)(t) = amplitude weighted phase A(t)(t) = amplitude weighted frequency
Sedangkan atribut polaritas semu merupakan kuat refleksi dikalikan tanda pada sampel seismik pada nilai puncaknya. Perhitungan ini memberikan tanda positif saat koefisien refleksi positif dan tanda negatif saat koefisien refleksi negatif.
3.5.3. Atribut Jendela Frekuensi (Windowed Frequency Attributes) Set atribut yang kedua didasarkan pada windowed frequency analysis atau analisis frekuensi menggunakan window. Pada proses ini, fourier transform dari setiap tras seismik diambil sebanyak 64 sampel (default).
Dari window ini, baik amplitudo frekuensi rata- rata maupun amplitudo frekuensi dominan digunakan dan nilainya lalu ditempatkan pada tengah- tengah window. Window baru lalu dipilih 32 sample kemudian, dan atribut frekuensi yang baru lalu dihitung dan demikian seterusnya.
3.5.4. Atribut Waktu (Time Attributes)
31
3.6. Analisis Multiatribut
Analisis seismik multi-attrribute adalah salah satu metode statistik menggunakan lebih dari satu atribut untuk memprediksi beberapa properti fisik dari bumi. Pada analisis ini dicari hubungan antara log dengan data seismik pada lokasi sumur dan menggunakan hubungan tersebut untuk memprediksi atau mengestimasi volume dari properti log pada semua lokasi pada volume seismik.
Statistik dalam karakteristik reservoar digunakan untuk mengestimasi dan mensimulasikan hubungan spasial variabel pada nilai yang diinginkan pada lokasi yang tidak mempunyai data sampel terukur. Hal ini didasarkan pada kenyataan yang sering terjadi di alam bahwa pengukuran suatu variabel di suatu area yang berdekatan adalah sama. Kesamaan antara dua pengukuran tersebut akan menurun seiring dengan bertambahnya jarak pengukuran.
Schultz et al. (1994) mengidentifikasi tiga sub- kategori utama pada teknik analisis multiatribut geostatistik, yaitu:
1. Perluasan dari co- kriging untuk melibatkan lebih dari satu atribut sekunder untuk memprediksi parameter utama.
2. Metode yang menggunakan matriks kovariansi untuk memprediksi suatu parameter dari atribut input yang telah diberi bobot secara linear. 3. Metode yang menggunakan Artificial Neural Networks (AANs) atau
teknik optimisasi non- linear untuk mengkombinasikan atribut- atribut menjadi perkiraan dari parameter yang diinginkan.
32
Dalam kasus yang paling umum, kita mencari sebuah fungsi yang akan mengkonversi m atribut yang berbeda ke dalam properti yang diinginkan, ini dapat ditulis sebagai :
P(x,y,z) = F[A1(x,y,z),…, Am(x,y,z)] (3.12)
dimana :
P = properti log, sebagai fungsi dari koordinat x,y,z
F = fungsi yang menyatakan hubungan antara atribut seismik dan properti log
Ai = atribut m, dimana i = 1,...,m.
Untuk kasus yang paling sederhana, hubungan antara log properti dan atribut seismik dapat ditunjukkan oleh persamaan jumlah pembobotan linier.
P = w0 + w1A1 + ... + wmAm (3.13)
dimana :
wi = nilai bobot dari m+1, dimana 1 = 0,...,m
3.6.1. Crossplot Atribut
33
Gambar 12. Conventional cross-plot antara “log target” dan “atribut
seismik”
Gambar 12. memperlihatkan cross- plot antara log target dalam hal ini “ den-porosity” dengan sebuah atribut seismik, yang disebut “Attribute”. Dengan asumsi bahwa log target telah dikonversi ke dalam satuan waktu dan memiliki sample rate yang sama dengan atribut seismik. Tiap titik pada cross- plot terdiri dari sejumlah data yang berhubungan dengan sampel waktu tertentu.
Hubungan linier antara log target dan atribut ditunjukkan oleh sebuah garis lurus yang memenuhi persamaan :
bx a
y (3.17)
Koefisien a dan b pada persamaan ini diperoleh dengan meminimalisasikan mean-square prediction error :
N
1 i
2 i i
2
) bx a y ( N
1
E (3.18)
[image:56.595.117.502.84.303.2]34
Perhitungan prediksi error E merupakan pengukuran kecocokan untuk garis regresi yang didefinisikan pada persamaan (3.17). Koefisien korelasi didefinisikan oleh persamaan :
y x xy
(3.19)dimana :
N
j
i i x i y
xy (x m )(y m )
N 1
(3.20)
N 1 i 2 x ix (x m ) N 1
(3.21)
N 1 i 2 y iy (y m ) N 1
(3.22)
N 1 i i x x N 1 m (3.23)
N 1 i i y y N 1 m (3.24)35
Gambar 13. Penerapan transformasi non-linier terhadap target dan atribut mampu meningkatkan korelasi diantara keduanya.
3.6.2. Regresi Linier Multiatribut
Dalam metoda ini, tujuan kita adalah untuk mencari sebuah operator, yang dapat memprediksi log sumur dari data seismik didekatnya. Pada kenyataannya, kita menganalisis data atribut seismik dan bukan data seismik itu sendiri. Salah satu alasan kenapa kita melakukan hal ini karena menggunakan data atribut seismik lebih menguntungkan dari pada data seismik itu sendiri, banyak dari atribut ini bersifat non linier, sehingga mampu meningkatkan kemampuan prediksi.
[image:58.595.164.462.83.287.2]36
Gambar 14. Contoh kasus tiga atribut seismik, tiap sampel log target dimodelkan sebagai kombinasi linier dari sampel atribut pada interval waktu yang sama.
Pada tiap sampel waktu, log target dimodelkan oleh persamaan linier :
(t) A w (t) A w (t) A w w
L(t) 0 1 1 2 2 3 3 (3.25)
Pembobotan (weights) pada persamaan ini dihasilkan dengan meminimalisasi mean-squared prediction error:
N j i 2 i 3 3 i 2 2 i 1 1 o 2 ) A w A w A w w Li ( N 1 E (3.26)Solusi untuk empat pembobotan menghasilkan persamaan normal standar :
i i 3 i i 2 i i 1 i 1 i 3 2 i 3 i 2 i 3 i 1 i 3 i 3 i 2 i 2 2 i 2 i 1 i 2 i 3 i 1 i 2 i 1 i 1 2 i 1 i 3 i 2 i 1 3 2 1 0 L A L A L A L A A A A A A A A A A A A A A A A A A A A A N w w w w (3.27) [image:59.595.117.460.80.288.2]37
memilih kombinasi atribut yang paling baik untuk memprediksi log target? Dilakukan sebuah proses yang dinamakan step-wise regression:
1. Dicari atribut tunggal pertama yang paling baik dengan menggunakan trial and error. Untuk setiap atribut yang terdapat pada software dihitung eror prediksinya. Atribut terbaik adalah atribut yang memberikan eror prediksi terendah. Atribut ini selanjutnya akan disebut atribut-a.
2. Dicari pasangan atribut yang paling baik dengan mengasumsikan anggota pasangan yang pertama adalah atribut-a. Pasangan yang paling baik adalah pasangan yang memberikan eror paling kecil. Atribut ini selanjutnya akan disebut atribut-b.
3. Dicari tiga buah atribut yang berpasangan paling baik, dengan mengasumsikan dua buah anggota yang pertama atribut-a dan atribut-b. Tiga buah atribut yang paling baik adalah yang memberikan prediksi eror paling kecil.
Prediksi ini berlangsung terus sebanyak yang diinginkan. Prediksi eror, En, untuk n atribut selalu lebih kecil atau sama dengan En-1 untuk n-1 atribut, tidak peduli atribut mana yang digunakan.
3.6.3. Validasi
38
[image:61.595.177.478.140.332.2]sejumlah atribut, kita mengharapkan penurunan secara asimptotis dari prediksi error, seperti yang terlihat pada Gambar 15.
Gambar 15. Plot dari prediksi eror terhadap jumlah atribut yang digunakan dalam transformasi. Secara matemastis kurva turun secara asimptotis.
Dengan bertambahnya atribut maka ia akan meningkatkan kecocokan dari data training, tetapi hal ini mungkin buruk jika diterapkan pada data baru (bukan pada set data training). Hal ini biasanya disebut
dengan “over training”. Dengan menggunakan jumlah atribut yang besar dapat dianalogikan dengan pencocokan cross- plot dengan order polinomial yang besar.
Sejumlah teknik statistik telah dihasilkan untuk mengukur keandalan dari kecocokan order atribut yang besar (Draper dan Smith, 1966). Kebanyakan dari teknik ini diterapkan pada regresi linier, dan tidak diterapkan pada prediksi linier menggunakan neural network. Karena alasan tersebut kita memilih proses Cross Validasi, yang dapat diterapkan pada semua jenis prediksi.
39
[image:62.595.190.469.250.453.2]Cross Validasi membagi seluruh data training kedalam dua bagian, yaitu: data training dan data validasi. Data training digunakan untuk menghasilkan transformasi, sedangkan data validasi digunakan untuk mengukur hasil akhir prediksi eror. Dengan asumsi bahwa over- training pada data training akan mengakibatkan kecocokan yang buruk pada data validasi. Hal ini diilustrasikan pada Gambar 16.
Gambar 16. Ilustrasi cross-validasi.
Kedua kurva digunakan untuk mencocokkan titik- titik data. Kurva tegas adalah polinomial order kecil. Kurva garis putus- putus merupakan polinomial order tinggi. Kurva garis putus- putus mencocokkan data training secara lebih baik, tetapi memperlihatkan kecocokan yang buruk jika dibandingkan dengan data validasi.
40
sumur yang berbeda. Validasi eror total merupakan rata- rata rms eror individual.
N
1 i
2 vi 2
v e
N 1
E (3.28)
Ev : validasi error total
evi : validasi error untuk sumur i
N : jumlah sumur
41
Gambar 17. Validasi eror.
Plot yang sama seperti Gambar 15., kecuali validasi eror total sekarang terlihat sebagai kurva paling atas. Perlu dicatat bahwa setelah atribut kedua, atribut lainnya menyumbang peningkatan kecil pada validasi eror, dan pada kenyataannya, secara bertahap menyebabkan peningkatan pada prediksi eror.
3.7. Tinjauan Umum Well-logging
Menurut Harsono (1997), log adalah suatu grafik dalam satuan kedalaman atau waktu dari satu set yang menunjukkan parameter fisik, yang diukur secara berkesinambungan dalam sebuah sumur. Menurut Schlumberger (1986), logging adalah pengukuran atau pencatatan sifat-sifat fisika batuan di sekitar lubang bor secara tepat dan kontinyu pada interval kedalaman tertentu. Ada 4 (empat) jenis log yang sering digunakan dalam interpretasi yaitu :
1. Log listrik, terdiri dari log resistivitas dan log SP (Spontaneous validasi eror
42
Potential).
2. Log radioaktif, terdiri dari log GR (Gamma ray), log porositas
yaitu terdiri dari log densitas (RHOB) dan log neutron (NPHI).
3. Log akustik berupa log sonic. 4. Log caliper.
3.7.1. Log Sinar Gamma (Gamma ray)
Nilai kurva Log Gamma ray tergantung dari banyaknya nilai radioaktif yang terkandung dalam suatu formasi batuan. Pada batuan sedimen, batuan yang banyak mengandung unsur radioaktif (K, Th, U) adalah serpih dan lempung. Oleh karena itu, besarnya nilai kurva tergantung dari banyaknya kandungan serpih atau lempung pada batuan.
3.7.2. Log Densitas
Prinsip kerja log ini adalah memancarkan sinar gamma energi menengah kedalam suatu formasi sehingga akan bertumbukan dengan elektron- elektron yang ada. Tumbukan tersebut akan menyebabkan hilangnya energi sinar gamma yang kemudian dipantulkan dan diterima oleh detektor yang akan diteruskan untuk direkan ke permukaan. Hal ini mencerminakan fungsi dari harga rata- rata kerapatan batuan.
43
3.7.3. Log Sonik
Log Sonik adalah log yang bekerja berdasarkan kecepatan rambat gelombang suara. Gelombang suara yang dipancarkan kedalam suatu formasi kemudian akan dipantulkan kembali dan diterima oleh penerima. Waktu yang dibutuhkan gelombang suara untuk sampai ke penerima disebut interval transit time. Besarnya selisih waktu tesebut tergantung pada jenis batuan dan besarnya porositas batuan sehingga log ini bertujuan untuk mengetahui porositas suatu batuan dan selain itu juga dapat digunakan untuk membantu interpretasi data seismik, terutama untuk mengalibrasi kedalaman formasi. Log ini bertujuan untuk menentukan jenis batuan terutama evaporit. Pada batuan yang sarang maka kerapatannya lebih kecil sehingga kurva log sonik akan mempunyai harga besar seperti pada serpih organik atau lignit. Apabila batuan mempunyai kerapatan yang besar, maka kurva log sonik akan berharga kecil seperti pada batugamping.
3.7.4. Log Neutron Porosity
Tingkat konsentrasi Hidrogen di setiap formasi berbeda (disebut
dengan Hydrogen Index=HI), dan berdasarkan hal ini neutron log bekerja.
Neutron log dapat dijadikan indikator porositas, pada limestone, neutron
porosity merupakan porositas sesungguhnya pada batuan ini, tapi pada batuan
yang lain diperlukan faktor konversi tersendiri (Rider, 1996).
3.7.5. Log Resistivitas
44
sumur bor. Reisistivitas batuan merupakan kemampuan suatu batuan untuk
menghambat jalanya arus listrik yang mengalir melalui batuan. Kegunaan dari
resistivity log ini dalah untuk mengukur resistivitas dari formasi batuan. Suatu
formasi yang mengandung salty water (air asin), maka respon resistivity
log-nya akan rendah, berbeda dengan formasi yang sama namun yang terkandung
adalah hidrokarbon, maka akan memberikan respon yang tinggi. Secara
umum resistivity log ini dapat digunakan dalam beberapa analisis diantaranya,
analisis saturasi fluida, lithologi, facies, dan lainnya (Rider, 1996).
3.8. Karakterisasi Reservoar
Secara umum karakterisasi reservoar dipengaruhi oleh beberapa parameter (Kelkar, 1982) :
1. Distribusi ukuran dan pori- pori butiran 2. Porositas dan permeabilitas dari reservoar 3. Pori- pori batuan yang dilewati fluida
4. Distribusi facies dan pengendapan lingkungan 5. Deskripsi basin dan tubuh reservoar
Dalam hal karakterisasi reservoar ini, seismik atribut berguna untuk beberapa hal yaitu:
1. Delineasi dari geometri reservoar 2. Korelasi
45
BAB IV
METODOLOGI PENELITIAN
4.1. Waktu dan Tempat Penelitian
Penelitian yang mengambil judul “Analisis Reservoar Pada Lapangan
[image:69.595.118.510.419.563.2]“FRL” Formasi Talangakar, Cekungan Sumatera Selatan dengan Menggunakan Seismik Multiatribut” ini dilaksanakan di PT. Pertamina EP Asset 2, Prabumulih, Sumatera Selatan pada tanggal 7 Juli – 15 September 2014. Berikut adalah tabel kegiatan penelitian:
Tabel 2. Kegiatan Penelitian
4.2. Perangkat
47
peta slice dan peta time stucture, serta dilakukan penambahan atribut eksternal dari Petrel 2009.1.
4.3. Pengolahan Data
48
Gambar 18. Diagram alir pengolahan data Data
Data Sumur Data Seismik
- 3D PSTM
- Data checkshoot - Data marker
Data Log
- Log gamma ray
- Log density - Log neutron porosity - Log p-wave
Koefisien
Reflaksi Konvolusi Wavelet
