KELAKUAN RESERVOIR CBM SEBELUM MENCAPAI PUNCAK PRODUKSI GAS

(1)

JTM Vol. XVI No.4/2009

249

KELAKUAN RESERVOIR CBM SEBELUM MENCAPAI PUNCAK

PRODUKSI GAS

Neni Yuliana1, Pudjo Sukarno1, Amega Yasutra1 Sari

Dalam memproduksikan gas pada CBM, pertama kali gas harus didesorpsi (dilepaskan) dari permukaan coal. Untuk dapat melepaskan gas dari permukaan coal, tekanan reservoir harus duturunkan hingga mencapai tekanan desorpsi yaitu tekanan terbesar dimana metana mulai terlepas dari coal. Oleh karena reservoir CBM rekahannya dipenuhi air, maka untuk awal produksi dilakukan proses dewatering yaitu produksi air secara besar-besaran untuk menurunkan tekanan reservoir dan melepaskan metana dari coal. Seiring dengan dilakukannya dewatering, produksi gas akan meningkat hingga akhirnya mencapai puncak produksi,mencapai kestabilan, dan pada akhirnya produksi gas akan menurun. Korelasi untuk menentukan waktu terjadinya produksi gas maksimum (t peak) amat penting karena pembentukan IPR dan perencanaan laju produksi gas optimum baru dapat dilakukan setelah produksi gas mencapai puncaknya. Selain itu, apabila waktu pucak terbentunya gas diketahui, maka volume air yang harus diproduksikan dapat diketahui sehingga dapat memberikan input yang penting bagi desain pengolahan air formasi di permukaan. Penentuan korelasi untuk menentukan waktu produksi gas maksimum pada reservoir CBM dilakukan dengan melakukan simulasi menggunakan software Computer Modelling Group. Model reservoir CBM dibangun dari model CBM dari CMG dengan data reservoir dari lapangan Cedar Hill. Dengan berbagai sensitivity, model reservoir CBM disimulasi untuk mengetahui waktu terproduksinya gas secara maksimum. Dari hasil simulasi tersebut, dibangun korelasi untuk menentukan waktu produksi gas maksimum dengan menggunakan software XL Stat.

Kata Kunci: coalbed methane, dewatering, t peak

Abstract

In producing gas on CBM, firstly gas must be desorbed from coal surface. In order to desorb gas from coal surface, reservoir pressure must be lowered until it reached desorption pressure. Desorption pressure is the highest pressure where methane starts to be released from coal. Because fracture of CBM reservoir filled with water, production of large amount of water (dewatering) in the beginning of production must be done to decrease pressure so that methane can be released from coal. Along with dewatering process, gas production will be increased until it reach peak production, obtain stability, and at the end gas production will decrease. Correlation to determine time when gas production reaches its peak (t peak) is very important because formation of IPR and optimum production gas rate planning can only be done after t peak is reached. Furthermore, if t peak is known, volume of water which has to be produced can be predicted so that it can used as an important input in designing surface facilities. The determination of t peak correlation on CBM reservoir was done by carrying out simulation using Computer Modelling Group software. CBM reservoir model was built from CBM model from CMG with reservoir data from Cedar Hill field. With much sensitivity, simulation on CBM reservoir model was done in order to get t peak values. From the simulation result, correlation to determine t peak was executed by using XL Stat software.

Keywords: coalbed methane, dewatering, t peak 1)

Program Studi Teknik Perminyakan, Institut Teknologi Bandung. Email : against_002@yahoo.com

I. PENDAHULUAN

Coalbed methane (CBM) adalah gas bumi dengan komponen dominan metana yang terbentuk secara alamiah dalam proses pembentukan batubara (coalification) dalam kondisi terperangkap dan terserap dalam batubara. Terdapat tiga tahapan proses dalam produksi gas metana dari reservoir CBM. Pertama adalah desorpsi metana dari micropore coal. Terjadinya desorpsi dimungkinkan dengan penurunan tekanan reservoir melalui proses dewatering. Kedua, ketika tekanan reservoir turun hingga mencapai tekanan desorpsi, metana akan berdifusi dalam matriks hingga methane mencapai rekahan. Kemudian, setelah mencapai rekahan, methane akan mengalir mengikuti hukum Darcy hingga mencapai lubang sumur. Proses produksi gas metana ditunjukkan di Gambar 1.

Seiring dengan menurunnya tekanan reservoir, produksi gas akan meningkat hingga mencapai

puncaknya hingga mencapai kestabilan. Setelah itu, produksi gas akan menurun. Produksi gas diawal produksi disertai dengan produksi air yang besar hingga akhirnya produksi air menurun drastis ketika produksi gas mencapai maksimum. Skema produksi reservoir CBM dapat dilihat di Gambar 2. Pada umumnya produksi reservoir CBM dilakukan dengan menggunakan constraint laju produksi air. Selain dipengaruhi oleh laju produksi air tersebut, waktu yang dibutuhkan untuk mencapai produksi gas maksimum dipengaruhi oleh berbagai variabel antara lain luas area, ketebalan, permeabilitas fracture, porositas matriks dan fracture, volume Langmuir, serta tekanan reservoir. Berbagai variable tersebut nantinya akan disensitivity untuk melihat pengaruhnya terhadap tercapainya t peak. 1.1 Langmuir Adsorption Isotherm

Adsorpsi isotherm adalah suatu ukuran yang menyatakan kemampuan batubara untuk menyerap methana pada tekanan tertentu dalam keadaan

(2)

temperatur tetap. Informasi ini dibutuhkan untuk memprediksi metana yang akan dilepas akibat penurunan tekanan selama produksi. Kapasitas penyerapan batubara ini tergantung pada beberapa hal antara lain kualitas batubara, temperature, moisture content matriks batubara, dan tekanan Pada tekanan rendah, kapasitas penyerapan bertambah hampir linier dengan tekanan. Karena tekanan terus bertambah, kemampuan batubara untuk menyerap metana berkurang, hingga mencapai suatu tekanan tertentu dimana sangat sedikit tambahan gas yang dapat diserap. Semakin tinggi kualitas batubara, dengan area permukaan yang lebih besar, makin tinggi kapasi penyerapan batubara.

Ada beberapa teori Sorption Isotherm yang telah dimodelkan diantaranya teori Langmuir, teori Henry, dan teori Freundlichs. Diantara teori tersebut yang paling sering digunakan dalam CBM adalah teori Langmuir Sorption.

Langmuir Sorption memiliki variabel tekanan Langmuir (PL) dan volume Langmuir (V yang didapatkan melalui percobaan

isotherm di laboratorium. Asumsi-asumsi yang digunakan pada penurunan persamaan Langmuir Isotherm:

Persamaan ini memiliki variabel-variabel tekanan

Bentuk umum Kurva Langmuir ditunjukkan pada Gambar 3.

1.2 Rangking Batubara

Rangking sebagai pengukuran pembentukan batubara diberikan pada Tabel 1.

dibedakan menjadi kelas lignitic, subbituminous, bituminous dan anthracitic dan di sub kelompokkan lebih jauh menjadi 13 kelompok. Batubara dari kelas bituminous adalah yang paling sering dicari setelah proses coalbed methane karena kebanyakan propertinya optimum pada rangking ini. Secara spesifik, batubara hvAb yang m lvb adalah yang terbaik. Lebih banyak gas yang tercipta pada point ini pada saat proses maturation dan kapasiti penyimpanan telah dijadikan lebih baik. Dan juga, properti physical dan mechanical dari batubara sebagai batu reservoir adalah optimum.

Properti fisik yang sering mencapai titik maximum dan minimum pada level bituminous yang lebih tinggi dengan system cleat yang lebih baik dan kecenderungan untuk pecah. Di atas tingkat bituminous, pergantian pada struktur kimia pada anthracite menciptakan penurunan permeabilitas. temperatur tetap. Informasi ini dibutuhkan untuk memprediksi metana yang akan dilepas akibat si. Kapasitas penyerapan batubara ini tergantung pada beberapa , temperature, moisture content matriks batubara, dan tekanan. Pada tekanan rendah, kapasitas penyerapan bertambah hampir linier dengan tekanan. Karena terus bertambah, kemampuan batubara untuk menyerap metana berkurang, hingga mencapai suatu tekanan tertentu dimana sangat sedikit tambahan gas yang dapat diserap. Semakin tinggi kualitas batubara, dengan area permukaan yang lebih besar, makin tinggi kapasitas

Ada beberapa teori Sorption Isotherm yang telah dimodelkan diantaranya teori Langmuir, teori Henry, dan teori Freundlichs. Diantara teori tersebut yang paling sering digunakan dalam CBM

memiliki variabel-variabel ) dan volume Langmuir (VL) yang didapatkan melalui percobaan adsorbtion asumsi yang digunakan pada penurunan persamaan Langmuir

variabel tekanan

(1) itunjukkan pada

Rangking sebagai pengukuran pembentukan 1. Batubara dibedakan menjadi kelas lignitic, subbituminous, anthracitic dan di sub-kelompokkan lebih jauh menjadi 13 kelompok. Batubara dari kelas bituminous adalah yang paling sering dicari setelah proses coalbed methane karena kebanyakan propertinya optimum pada rangking ini. Secara spesifik, batubara hvAb yang melalui lvb adalah yang terbaik. Lebih banyak gas yang tercipta pada point ini pada saat proses maturation dan kapasiti penyimpanan telah dijadikan lebih baik. Dan juga, properti physical dan mechanical dari batubara sebagai batu reservoir adalah

sering mencapai titik maximum dan minimum pada level bituminous yang lebih tinggi dengan system cleat yang lebih baik dan kecenderungan untuk pecah. Di atas tingkat bituminous, pergantian pada struktur kimia pada

enurunan permeabilitas.

II. PENGEMBANGAN MODEL 2.1 Model Reservoir

Model yang digunakan dalam penelitian ini mengunakan model standar dalam CMG yaitu model gmsmo014. Model tersebut kemudian dimodifikasi kembali gridnya dan berbagai variabelnya menggunakan data dari Lapangan Cedar Hill. Model berbentuk kubus yang kemudian dibagi menjadi 5 lapisan dan memiliki satu buah sumur produksi di bagian tengah seperti ya ditunjukkan pada Gambar 5.

Asumsi yang digunakan untuk model ini adalah sebagai berikut:

Reservoir CBM terdiri dari lima lapisan. Reservoir homogen dan isothermal Rekahan terjenuhi air 100% Aliran fluida laminar. Faktor Skin = 0

Batuannya berjenis low volatile bituminous

Model ini kemudian di validasi agar sesuai dengan kondisi sebenarnya dengan men

persamaan Cooper dan Seidle King. III. DATA RESERVOIR

Data reservoir yang digunakan dalam percobaan ini hampir sama dengan data model reservoir standar yang tersedia di CMG. Hanya saja untuk temperature reservoir, kedalaman, variabel Langmuir, dan tekanan awal reservoir menggunakan data reservoir yang telah ada yaitu dari lapangan Cedar Hill. Data-data yang berasal dari data model standar adalah sifat fisik batu bara seperti permeabilitas, porositas, kompressibilitas, jarak rekahan dan data saturasi fluida seperti S dan Sgc. Selain itu sifat fisik fluida yaitu air, methana dan CO2 juga didasarkan pada data yang telah ada pada simulator. Data sifat fisik batuan dapat dilihat pada Tabel 2.

Mengingat bahwa reservoir CBM umumnya merupakan reservoir dengan jenis

maka dalam model terdapat dua jenis tipe batuan. Batuan tipe 1 mewakili matriks dan batuan tipe 2 mewakili rekahan. Kurva permeabilitas relatif dari batuan reservoir tipe 1 dapat dilihat pada Gambar 6 dan Gambar 7, sedangkan untuk tipe 2 dapat dilihat pada Gambar 8 dan Gambar 9.

Selanjutnya data geometri reservoir adalah pada Tabel 3.

IV. VALIDASI MODEL

Model yang digunakan pada simulasi ini akan divalidasikan terlebih dahulu. Tujuannya adalah untuk memastikan model reservoir yang dibuat dapat mewakili reservoir CBM yang telah ada. Model yang digunakan dalam penelitian ini mengunakan model standar dalam CMG yaitu model gmsmo014. Model tersebut kemudian dimodifikasi kembali gridnya dan berbagai data dari Lapangan Cedar Hill. Model berbentuk kubus yang kemudian dibagi menjadi 5 lapisan dan memiliki satu buah sumur produksi di bagian tengah seperti yang

Asumsi yang digunakan untuk model ini adalah oir CBM terdiri dari lima lapisan. Reservoir homogen dan isothermal Rekahan terjenuhi air 100%

Batuannya berjenis low volatile

Model ini kemudian di validasi agar sesuai dengan kondisi sebenarnya dengan menggunakan persamaan Cooper dan Seidle King.

Data reservoir yang digunakan dalam percobaan ini hampir sama dengan data model reservoir standar yang tersedia di CMG. Hanya saja untuk temperature reservoir, kedalaman, variabel tekanan awal reservoir menggunakan data reservoir yang telah ada yaitu data yang berasal dari data model standar adalah sifat fisik batu bara seperti permeabilitas, porositas, kompressibilitas, fluida seperti Swc, . Selain itu sifat fisik fluida yaitu air, juga didasarkan pada data yang Data sifat fisik batuan

Mengingat bahwa reservoir CBM umumnya merupakan reservoir dengan jenis dual porosity, maka dalam model terdapat dua jenis tipe batuan. Batuan tipe 1 mewakili matriks dan batuan tipe 2 mewakili rekahan. Kurva permeabilitas relatif dari 1 dapat dilihat pada Gambar 6 dan Gambar 7, sedangkan untuk tipe 2 dapat dilihat

voir adalah pada

Model yang digunakan pada simulasi ini akan u. Tujuannya adalah untuk memastikan model reservoir yang dibuat dapat mewakili reservoir CBM yang telah ada.

(3)

Ada dua persamaan yang dapat digunakan untuk memvalidasi model reservoir CBM yaitu yang pertama adalah persamaan Cooper.

Sehingga bisa didapatkan plot penurunan tekanan terhadap recovery fact, RF (Gp/G).

Selain itu digunakan juga persamaan Seidle King.

dimana

Dengan Psc, Zsc dan Tsc masing-masing adalah tekanan, faktor kompresibilitas dan temperature pada kondisi standar. Sedangkan A merupakan fraksi Ash dan ρ adalah densitas batubara bruto. Hasil validasi dapat dilihat pada Gambar 10. Hasilnya menunjukkan hasil yang sangat mendekati, sehingga dapat disimpulkan bahwa model yang digunakan valid dan sesuai denga kondisi reservoir yang sudah ada.

V. METODE PENELITIAN

Setelah model reservoir dibuat dan divalidasi, selanjutnya dilakukan studi sensitivity pada berbagai parameter, antara lain:

Area 80 s.d 18 acre Ketebalan reservoir 30 s.d 6 ft • Porositas Matriks 0.1 s.d 0.001 • Porositas Fracture 0.02 s.d 0.001 • Permeabilitas Fracture 10 s.d 4 mD • Volume Langmuir 550 s.d 350 scf/ton

Di studi ini saya mengasumsikan bahwa batuan berjenis low volatile bituminous dengan PL=360 psia dan Maximum VL=700 scf/ton. • Pr

2000

VI. HASIL SENSITIVITY

Hasil dari berbagai sensitivity yang telah d dapat ditunjukan pada Gambar 11 sampai

Kelakuan Reservoir CBM Sebelum Mencapai Puncak Produksi Gas

Ada dua persamaan yang dapat digunakan untuk memvalidasi model reservoir CBM yaitu yang

(2) sa didapatkan plot penurunan tekanan

Selain itu digunakan juga persamaan Seidle King.

(3)

(4) masing adalah tekanan, faktor kompresibilitas dan temperature disi standar. Sedangkan A merupakan adalah densitas batubara bruto. i dapat dilihat pada Gambar 10. Hasilnya menunjukkan hasil yang sangat mendekati, sehingga dapat disimpulkan bahwa model yang digunakan valid dan sesuai dengan

Setelah model reservoir dibuat dan divalidasi, selanjutnya dilakukan studi sensitivity pada

Di studi ini saya mengasumsikan bahwa batuan berjenis low volatile bituminous dengan PL=360 psia dan Maximum VL=700 scf/ton.

1000 psia

Hasil dari berbagai sensitivity yang telah dilakukan dapat ditunjukan pada Gambar 11 sampai 18.

Rekapitulasi dari sensitivity terseb pada Tabel 4 di Lampiran

VII. ANALISA HASIL SENSITIVITY

Dari berbagai hasil sensitivity dapat disimpulkan sebagai berikut:

• Meningkatnya area, ketebalan reservoir, porositas fracture dan matriks mengakibatkan semakin besarnya volume reservoir dan volume gas yang terkandung didalamnya sehingga t peak menjadi semakin besar.

• Meningkatnya permeabilitas fracture mempermudah aliran gas sehingga t peak menurun seiring dengan peningkatan k fracture • Semakin besar tekanan reservoir, semakin

tinggi tekanan reservoir yang harus diturunkan agar gas terproduksi. Sehingga semakin besar tekanan reservoir, semakin tinggi pula harga t peak.

• Semakin kecil harga Vl pada tekanan yang sama, semakin besar pressure drop yang harus dihasilkan agar gas terproduksi. Sehingga semakin kecil Vl, semakin tinggi pula harga t peak.

VIII. PENGEMBANGAN PERSAMAAN Untuk membangun persamaan digunakan software XL Stat. Dengan memasukkan berbagai variable serta hasil simulasi kedalam XL Stat, diperoleh korelasi t peak sebagai berikut:

Untuk memvalidasi persamaan tersebut dilakukan simulasi untuk berbagai variable yang berbeda kemudian nilai t peak nya dibandingkan. Variabel yang digunakan adalah sebagai berikut:

Area=80 acre, h=6 ft, Por Mat=0.1, Por Frac=0.02, kf=7, Vl=600 scf/ton, Pr=2000 psia, qw= 1000 bpd Hasil Validasi adalah sebagai berikut:

T peak simulator=297 days Tpeak prediksi = 310 Error= 4.33 %

Maka dapat disimpulkan bahwa persamaan t peak yang dihasilkan valid.

IX. KESIMPULAN DAN SARAN 9.1 Kesimpulan

1. Dalam proses dewatering CBM, terdapat rat optimum untuk qw, yaitu laju dimana t peak tidak akan menurun seiring dengan penambahan qw.

(

)

(

)

r 3 2 3 2 2 2 2 2 2 5003 (0.46 ) (1.075 ) (0.13 ) 21.35 2783 (31.24 ) (18 ) (18.51 ) (2.28 P ) (8.05 10 ) (1.4 10 ) (9.08 10 ) (2345 ) (54898 ) (1.74 ) (1.74 10 ) (6.05 10 w m f f L L w m f f L t peak Q A h V V Q A h k V φ φ φ φ − − − = − × + × − × + × + × − × − × − × + × + × × + × × + × × + × + × + × + × × − × 6 2 ) r P − ×

Sebelum Mencapai Puncak Produksi Gas

251

Rekapitulasi dari sensitivity tersebut ditunjukkan

ANALISA HASIL SENSITIVITY

Dari berbagai hasil sensitivity dapat disimpulkan Meningkatnya area, ketebalan reservoir, porositas fracture dan matriks mengakibatkan emakin besarnya volume reservoir dan volume gas yang terkandung didalamnya sehingga t Meningkatnya permeabilitas fracture mempermudah aliran gas sehingga t peak menurun seiring dengan peningkatan k fracture.

n reservoir, semakin tinggi tekanan reservoir yang harus diturunkan agar gas terproduksi. Sehingga semakin besar tekanan reservoir, semakin tinggi pula harga t Semakin kecil harga Vl pada tekanan yang sama, semakin besar pressure drop yang harus silkan agar gas terproduksi. Sehingga semakin kecil Vl, semakin tinggi pula harga t

PENGEMBANGAN PERSAMAAN Untuk membangun persamaan digunakan software XL Stat. Dengan memasukkan berbagai variable serta hasil simulasi kedalam XL Stat, diperoleh

Untuk memvalidasi persamaan tersebut dilakukan simulasi untuk berbagai variable yang berbeda kemudian nilai t peak nya dibandingkan. Variabel

nakan adalah sebagai berikut:

Area=80 acre, h=6 ft, Por Mat=0.1, Por Frac=0.02, kf=7, Vl=600 scf/ton, Pr=2000 psia, qw= 1000 bpd Hasil Validasi adalah sebagai berikut:

bahwa persamaan t peak

DAN SARAN

Dalam proses dewatering CBM, terdapat rat u dimana t peak un seiring dengan 4 2 r 3 2 3 2 5003 (0.46 ) (1.075 ) (0.13 ) 21.35 2783 (31.24 ) (18 ) (18.51 ) (2.28 P ) (8.05 10 ) (1.4 10 ) (9.08 10 ) m f f L L w t peak Q A h k V V Q A h − = − × + × − × + × + × − × − × − × + × + × ×

(4)

2. Persamaan t peak untuk batuan low volatile bituminous adalah:

9.2 Saran

Perlu dilakukan sensitivity dengan model lapangan yang lebih besar sehingga sensitivity data qw lebih beragam sehingga dapat dihasilkan persamaan yang lebih mewakili.

DAFTAR SIMBOL

C = jumlah gas yang teradsorbsi, scf/ton T peak = waktu terbentuknya gas puncak, days VL = konstanta volume Langmuir, scf/ton PL = konstanta tekanan Langmuir, psia P = tekanan, psia

fa = kandungan debu (fraksi) fm = moisture Content (fraksi)

Psc = tekanan pada kondisi standar, 14.7 Psi Zsc = faktor kompresibilitas gas pada kondisi standar, 0.997042

Tsc = teperatur pada kondisi standard, 520R (60.33 F, 15.74C)

Sw = rata-rata saturasi air reservoir a = fraksi debu

RF = Faktor perolehan, Recovery factor ρ = densitas batubara bruto

pwf = tekanan alir dasar sumur, psi pr = tekanan reservoir, psi pi = tekanan reservoir awal, psi Sw = saturasi air, fraksi

Swi = saturasi air awal, fraksi µw = viskositas air, cp cw = kompresibilitas air, psi-1 SG = specific gravity, graksi

k = permeabilitas absolut batuan, mD kr = permeabilitas relatif batuan, fraksi h = ketebalan reservoir, ft

Φ = porositas batuan, fraksi A = luas area reservoir, acre rw = jari-jari sumur, ft DAFTAR PUSTAKA

1. Roger, R.E., 1994. Coalbed Methane: Principles and Practice. Mississippi State University, PTR Prentice Hall.

2. Arsyadanie, R., 2008. IPR Sumur pada Reservoir CBM, Petroleum Engineering Department, Bandung Institute of Technology.

3. Ertekin, T., 2006. Engineering of Coalbed Methane Reservoir, ITB Persentation, Bandung.

4. Clarkson, C. R., 2008. Case Study: Production Data and Pressure Transient Analysis of Horseshoe Canyon CBM Wells. SPE 114485. 5. Schlachter, G., 2007 Using Wireline

Formation Evaluation Tools To Characterize Coalbed Methane Formations. SPE 111213. 6. Thungsuntonkhun, W., and Engler, T.W.,

2001. Well Deliverability of Undersaturated Coalbed Reservoir. SPE 71068.

7. Gerami, S., Darvish, Pooladi M., Morad, K., Mattar, L., 2007. Type Curves for Dry CBM Reservoirs with Equilibrium Desorption dipresentasikan pada Petroleum Society’s 8th Canadian International Petroleum Conference, Calgary, Alberta, Canada.

(

)

(

)

4 2 r 3 2 3 2 2 2 2 2 2 5003 (0.46 ) (1.075 ) (0.13 ) 21.35 2783 (31.24 ) (18 ) (18.51 ) (2.28 P) (8.05 10 ) (1.4 10 ) (9.08 10 ) (2345 ) (54898 ) (1.74 ) (1.74 10 ) (6.05 10 w m f f L L w m f f L t peak Q A h k V V Q A h k V φ φ φ φ − − − − = − × + × − × + × + × − × − × − × + × + × × + × × + × × + × + × + × + × × − × 6 Pr2) − ×

(5)

253

Tabel 1. Peringkat Batubara ASTM

Class Group Abbreviatio n Meta-Anthracite ma Anthracite an Anthracitic Semianthracite sa Bituminous Low volatile lvb Medium volatile mvb

High volatile A hvAb

High volatile B hvBb High volatie C hvCb Subbitumino us Subbituminous A subA Subbituminous B subB Subbituminous C subC

Liginite Lignite A ligA

Lignite B ligB

Tabel 2. Data Sifat Fisik Batuan Reservoir

Parameter Dimensi Nilai

Porositas Matriks fraksi 0.0025

Porositas rekahan fraksi 0.001

Permeabilitas Matriks mD 0.0001 Permeabilitas rekahan mD 4 Cf matriks psi-1 1 x 10-6 Cf rekahan psi-1 1 x 10-6 Skin - 0

Tabel 3. Data Geometri Reservoir

Parameter Dimensi Nilai

A Acre 80

rw ft 0.25

(6)

Gambar 1. Mekanisme Produksi Metana

Gambar 2. Skema Produksi Reservoir CBM

Gambar 3. Kurva Langmuir Desorption From Internal Surfaces Flow Through the Matrix Flow in the Natural Fracture Network JA F 00 6 7 0 .C D R Natural Fracture Network

(7)

255

Gambar 5. Model Reservoir CBM

Gambar 6. Kurva kr terhadap Sw batuan tipe 1

(8)

Gambar 8 Kurva kr terhadap Sg batuan tipe 2

Gambar 9 Kurva kr terhadap Sw batuan tipe 2

Gambar 10. Validasi Cedar Hill 0 500 1000 1500 2000 0 0.5 1 1.5 P ( p s ia ) Gp/G

Validasi Cedar Hill

(9)

257

Gambar 11. Sensitivity Qw

Gambar 12. Sensitivity Area

(10)

Gambar 14. Sensitivity Porositas Matriks

Gambar 15. Sensitivity Porositas Fracture

(11)

259

Gambar 17. Sensitivity Volume Langmuir

(12)

Tabel 4 Rekapitulasi Sensitivity

qw A h

Por Mat

Por

Frac kf VL Pr qg max t peak

1 5 80 30 0.0025 0.001 4 550 1562 892180 2800 2 100 80 30 0.0025 0.001 4 550 1562 1.28E+06 128.0591 3 200 80 30 0.0025 0.001 4 550 1562 1.28E+06 104.4279 4 300 80 30 0.0025 0.001 4 550 1562 1.27E+06 103.024 5 350 80 30 0.0025 0.001 4 550 1562 1.27E+06 102.3547 6 400 80 30 0.0025 0.001 4 550 1562 1.27E+06 102.3547 7 500 80 30 0.0025 0.001 4 550 1562 1.28E+06 103.0503 8 1000 80 30 0.0025 0.001 4 550 1562 1.27E+06 102.3547 9 5000 80 30 0.0025 0.001 4 550 1562 1.27E+06 102.3547 10 10000 80 30 0.0025 0.001 4 550 1562 1.27E+06 102.3547 11 200 18 30 0.0025 0.001 4 550 1562 804812 31 12 200 34 30 0.0025 0.001 4 550 1562 1020370 48.68863 13 200 54 30 0.0025 0.001 4 550 1562 1171830 73.49571 14 200 80 30 0.0025 0.001 4 550 1562 1.28E+06 104.4279 15 200 80 6 0.0025 0.001 4 550 1562 255079 102.6216 16 200 80 30 0.0025 0.001 4 550 1562 1.28E+06 104.4279 17 200 80 75 0.0025 0.001 4 550 1562 3220170 145.7603 18 200 80 100 0.0025 0.001 4 550 1562 4209800 178.1218 19 200 80 30 0.001 0.001 4 550 1562 1269320 102.4554 20 200 80 30 0.0025 0.001 4 550 1562 1275250 104.4279 21 200 80 30 0.01 0.001 4 550 1562 1299240 107.4439 22 200 80 30 0.05 0.001 4 550 1562 1385570 112.2753 23 200 80 30 0.1 0.001 4 550 1562 1430490 131.5888 24 200 80 30 0.0025 0.001 4 550 1562 1275250 104.4279 25 200 80 30 0.0025 0.005 4 550 1562 832572 206.452 26 200 80 30 0.0025 0.01 4 550 1562 667889 350.5 27 200 80 30 0.0025 0.015 4 550 1562 566479 517 28 200 80 30 0.0025 0.02 4 550 1562 495015 639 29 200 80 30 0.0025 0.001 4 550 1562 1.28E+06 104.4279 30 200 80 30 0.0025 0.001 6 550 1562 1.71E+06 76.04884 31 200 80 30 0.0025 0.001 8 550 1562 2.07E+06 66.60187 32 200 80 30 0.0025 0.001 10 550 1562 2.39E+06 63.79533 33 200 80 30 0.0025 0.001 4 350 1562 172437 670 34 200 80 30 0.0025 0.001 4 420 1562 352215 274 35 200 80 30 0.0025 0.001 4 500 1562 788835 152 36 200 80 30 0.0025 0.001 4 550 1562 1.28E+06 104.4279 37 200 80 30 0.0025 0.001 4 550 1000 1.29E+06 101.8228 38 200 80 30 0.0025 0.001 4 550 1562 1.28E+06 104.4279 39 200 80 30 0.0025 0.001 4 550 1800 1.27E+06 106.1258 40 200 80 30 0.0025 0.001 4 550 2000 1.27E+06 106.6582

(13)