BAB IV
VALIDASI MODEL SIMULASI DENGAN MENGGUNAKAN
DATA LAPANGAN
Untuk memperoleh keyakinan terhadap model yang akan digunakan dalam simulasi untuk menggunakan metode – metode analisa uji sumur injeksi seperti yang dijelaskan pada Bab III, perlu dilakukan validasi model reservoir dengan data dari suatu lapangan.
4.4 Lapangan
4.1.1 Data lapangan
Diperoleh data lapangan dari suatu reservoir dengan parameter – parameter sebagai berikut :
• Waktu injeksi (ti), jam 72
• Laju injeksi air (qi), STB/hari 576
• Kedalaman sumur (D), ft 4288
• Jari - jari sumur (rw), ft 0.35
• Tebal lapisan (h), ft 43
• Porositas (φ) 0.18
• Faktor Volume Formasi (BBw), RB/STB 1.0278 • Kompresibilitas total (Ct), psi-1 6.71 x 10-6 • Viskositas air (μw), cp 0.40 • Saturasi air connate (Swc) 0.18
setelah dilakukan injeksi dengan laju sebesar qi dalam waktu , ti , sumur ditutup selama 72 jam, diperoleh data tekanan dasar sumur seperti ditunjukkan pada Gambar 4.1.
Gambar 4.1 General Plot BHP data lapangan
Dan plot log - log selisih tekanan dan turunan
tekanannya, terhadap waktu penutupan sumur (Δt) ditunjukkan
pada Gambar 4.2
Gambar 4.2 Plot log – log selisih tekanan dan turunan tekanan terhadap waktu dari data lapangan
4.1.2 Pengolahan Data Lapangan
Plot antara tekanan dasar sumur pada saat ditutup (Pws) sebagai fungsi log waktu penutupan sumur (Δt), seperti pada Gambar 4.3
Gambar 4.3 Plot semilog data lapangan
Dari Gambar 4.3 di atas, diperoleh kemiringan garis lurus setelah efek
wellbore storage dianggap sudah hilang, m, sebesar 120 psi/skala log. Dengan
menggunakan Persamaan 2.8 didapat permeabilitas formasi
Sedangkan faktor skin ditentukan dengan Persamaan 2.9
P1jam adalah tekanan dasar sumur pada waktu penutupan 1 (satu) jam yaitu sebesar 2130 psi, Pws (Δt=0) adalah tekanan dasar sumur ketika sumur pertama kali
ditutup yaitu sebesar 2625 psi, sehingga faktor skin formasi tersebut
Untuk menentukan volume pori, dengan memplotkan antara Pws vs Δt, seperti ditunjukkan pada Gambar 4.4
Gambar 4.4 Plot Pws vs Δt data lapangan
Dari Gambar 4.4 didapatkan kemiringan garis lurus pada periode semi
steady state (βL) sebesar 1.57 psi/jam, sehingga volume pori reservoir tersebut sesuai dengan Persamaan 2.27
4.1.3 Analisa Data Lapangan
Dari Gambar 4.2, terlihat bahwa efek wellbore storage cukup berarti sampai pada waktu penutupan 0.3 jam, sehingga analisa uji sumur pada periode transien sebaiknya dilakukan mulai pada waktu 3 jam (1 skala log setelah efek
wellbore storage dianggap hilang).
Dari hasil pengolahan data lapangan tersebut, didapatkan permeabilitas formasi (k) yang cukup kecil sebesar 7.46 md yang menandakan reservoir tersebut tidak terlalu bagus untuk mengalirkan fluida. Hal ini cukup ditolong oleh adanya perbaikan di sekitar sumur (meskipun dalam kuantitas yang kecil) yang ditandai oleh faktor skin yang negatif (S = - 0.86) sehingga pada awal – awal sumur ditutup, penurunan tekanan cukup besar dari 2625 psi sampai ke keadaan tekanan yang menurun secara stabil di sekitar 2150 psi, seperti yang ditunjukkan pada Gambar 4.1.
4.5 Validasi Model Simulasi
4.5.1 Model Sistem
Model sistem yang akan dipakai dalam simulasi menggunakan asumsi - asumsi sebagai berikut
• Model berbentuk radial silindris, seperti pada Gambar 4.5
Gambar 4.5 Model sistem Sumur
Zona
Zona rf1
re
• Reservoir homogen isotropik, kecuali pada daerah sekitar lubang bor (untuk membuat efek wellbore storage dan faktor skin)
• Reservoir hanya terdiri dari dua zona radial konsentrik saja, yaitu zona 1 (didominasi oleh air yang diinjeksikan) berjari – jari rf1 dan zona 2 (didominasi oleh air yang mengisi volume pori reservoir) berjari – jari re • Air bersifat tak termampatkan (incompressible) atau sedikit termampatkan
(slightly compressible)
• Permeabilitas, viskositas dan kompresibilitas tetap dan aliran laminar, sehingga hukum Darcy berlaku
Selain asumsi – asumsi tersebut, parameter – parameter reservoir pada data lapangan, juga digunakan sebagai input, yaitu
• Waktu injeksi (ti), jam 72
• Laju injeksi air (qi), STB/hari 576
• Kedalaman sumur (D), ft 4288
• Jari - jari sumur (rw), ft 0.35
• Tebal lapisan (h), ft 43
• Porositas (φ) 0.18
• Faktor Volume Formasi (BBw), RB/STB 1.0278 • Kompresibilitas total (Ct), psi-1 6.71 x 10-6
• Viskositas air (μw), cp 0.40 • Saturasi air connate (Swc) 0.18 dilengkapi juga dari hasil analisa uji sumur data lapangan
• Permeabilitas formasi (k), md 7.46
• Faktor skin (S) - 0.86
Akan tetapi sayangnya kurva permeabilitas relatif lapangan tersebut tidak tersedia, sehingga digunakan kurva permeabilitas yang dibangun dari korelasi Persamaan Corey5 sebagai berikut
(4.1) (4.2) dengan
(4.3) Dimana juga diasumsikan Sor = 0 dan Krw, maks = 0.3, sehingga didapat kurva permeabilitas relatif
Gambar 4.6 Kurva permeabilitas relatif model simulasi 4.5.2 Respon Tekanan Dasar Sumur
Setelah dilakukan injeksi air selama waktu , ti, dengan laju yang konstan sebesar, qi, pada model reservoir seperti pada Gambar 4.5, didapat respon tekanan dasar sumur sebagai fungsi waktu seperti ditunjukkan pada Gambar 4.7 dan Gambar 4.8
Gambar 4.8 Plot log – log selisih tekanan dan turunan tekanan terhadap waktu data model simulasi
4.5.3 Pengolahan Data Model Simulasi
Plot semilog (Pws vs log Δt) dan plot (Pws vs Δt) data dari simulasi model reservoir pada Gambar 4.5 ditunjukkan pada Gambar 4.9 dan Gambar 4.10
Dari Gambar 4.9, diperoleh kemiringan garis lurus setelah efek wellbore
storage dianggap sudah hilang, m, sebesar 110 psi/skala log. Dengan
menggunakan Persamaan 2.8 didapat permeabilitas formasi
Sedangkan faktor skin ditentukan dengan Persamaan 2.9
P1jam adalah tekanan dasar sumur pada waktu penutupan 1 (satu) jam yaitu sebesar 2230 psi, Pws (Δt=0) adalah tekanan dasar sumur ketika sumur pertama kali
ditutup yaitu sebesar 2900 psi, sehingga faktor skin formasi tersebut
Untuk menentukan volume pori, dengan memperhatikan plot antara Pws vs
Δt, seperti ditunjukkan pada Gambar 4.10. Dari Gambar 4.10 di atas, didapat
kemiringan garis lurus pada periode semi steady state (βL) sebesar 1.1 psi/jam,
sehingga volume pori reservoir tersebut sesuai dengan Persamaan 2.27
4.5.4 Analisa Model Simulasi
Validasi model simulasi dengan data lapangan ditunjukkan dengan kurva respon tekanan type curve memberikan kecocokan yang sangat bagus seperti pada Gambar 4.11.
Gambar 4.11 Perbandingan plot log – log selisih tekanan dan turunan tekanan terhadap waktu data model simulasi dengan data lapangan
Akan tetapi, hal ini tidak terlalu diperkuat dengan hasil pengolahan data. Hanya permeabilitas formasi yang memberikan hasil yang mendekati hasil dari data lapangan, seperti yang ditunjukkan pada Tabel 4.1
Tabel 4.1 Perbandingan hasil pengolahan data lapangan dan simulasi
Lapangan Simulasi k, md 7.46 8.14
S -0.86 1.27
VP, MM Res Bbl 2.34 3.28
Nilai skin lebih besar dari input karena kompensasi dari nilai permeabilitas formasi yang sedikit lebih besar untuk mempertahankan profil respon tekanan dasar sumur. Volume pori yang jauh lebih besar terjadi karena tekanan di periode
semi steady state pada model simulasi lebih stabil daripada lapangan. Akan tetapi,
secara umum model reservoir yang diajukan dalam simulasi ini dapat digunakan lebih lanjut untuk dilakukan sensitivitas parameter yang mempengaruhi respon tekanan dasar sumur pada saat dilakukan uji sumur injeksi air.
4.6 Penggunaan Metode Analitik untuk Pengolahan Data
Metode – metode analitik pada Bab III yang langsung dapat digunakan untuk uji sumur dengan mobility ratio (M) = 1, hanya metode HRM. Sedangkan metode MKG dan Brown tidak dapat dipakai dalam menganalisa uji sumur dengan mobility ratio (M) = 1 karena tidak adanya garis lurus kedua dalam plot semilog tekanan dan waktu. Karena data lapangan dan validasi model simulasi ini mempunyai nilai (M) = 1, sehingga hanya metode HRM yang dipakai di sini. Untuk metode – metode lain dipakai pada .
4.6.1 Pengolahan data lapangan dengan metode HRM 4.6.1.1 Penentuan tekanan ekuivalen (Pe)
Tekanan ekuivalen ini didapat dengan cara coba – coba (trial and error) dengan memplotkan antara (Pws – Pe) dengan waktu tutup sumur (Δt) dalam satuan detik, sampai didapat suatu garis lurus, seperti pada Gambar 4.12
b1 = 200
i
Gambar 4.12 Plot log (Pws – Pe) sebagai fungsi Δt Dari Gambar 4.12, didapat nilai Pe = 1830 psi dan nilai b1 = 200 psi
4.6.1.2 Penentuan nilai β1
4.6.1.3 Penentuan nilai C1 , C2, C3 dan θ
Untuk menghitung parameter – parameter ini, ada beberapa asumsi tambahan yang digunakan, yaitu
• Tekanan di wellhead dianggap tidak ada, Ph = 0
• Diameter tubing sama dengan diameter sumur, dt = 2 x rw • Densitas air , ρw = 1 gr / cc
sehingga C1 sesuai dengan persamaan 3.21
C2 sesuai dengan persamaan 3.22
C3 sesuai dengan persamaan 3.23
dan θ sesuai dengan persamaan 3.24
4.6.1.4 Penentuan nilai f(θ)
Nilai f(θ) diperoleh dengan menggunakan plot θ vs f(θ) (Gambar 3.3).
Akan tetapi nilai parameter – parameter C1 , C2, C3 dan θadalah kecil5, sehingga bisa didekati dengan f(θ) = f(0) =181
4.6.1.5 Penentuan nilai permeabilitas dan skin
Sesuai dengan persamaan 3.15 yang dimodifikasi, nilai permeabilitas dapat ditentukan yaitu
Sedangkan faktor skin ditentukan dengan Persamaan 3.16 dan diasumsikan bahwa
Sgi = 0.01 dan Sgr = 0
sehingga
4.6.2 Pengolahan data simulasi dengan metode HRM 4.6.2.1 Penentuan tekanan ekuivalen (Pe)
Tekanan ekuivalen ini didapat dengan cara coba – coba (trial and error) dengan memplotkan antara (Pws – Pe) dengan waktu tutup sumur (Δt) dalam satuan detik, sampai didapat suatu garis lurus, seperti pada Gambar 4.13
b1 = 110
i
Gambar 4.13 Plot log (Pws – Pe) sebagai fungsi Δt Dari Gambar 4.13, didapat nilai Pe = 1830 psi dan nilai b1 = 110 psi
4.6.2.2 Penentuan nilai β1
Nilai β1 adalah kemiringan garis lurus pada Gambar 4.13, yaitu sebesar
4.6.2.3 Penentuan nilai C1 , C2, C3 dan θ
C1 sesuai dengan persamaan 3.21
C3 sesuai dengan persamaan 3.23,
dan θ sesuai dengan persamaan 3.24,
4.6.2.4 Penentuan nilai f(θ)
Nilai f(θ) diperoleh dengan menggunakan plot θ vs f(θ) (Gambar 3.3).
Akan tetapi nilai parameter – parameter C1 , C2, C3 dan θadalah kecil5, sehingga bisa didekati dengan f(θ) = f(0) =181
4.6.2.5 Penentuan nilai permeabilitas dan skin
Sesuai dengan persamaan 3.15 yang dimodifikasi, nilai permeabilitas dapat ditentukan yaitu
Sedangkan faktor skin ditentukan dengan Persamaan 3.16 dan diasumsikan bahwa
Sgi = 0.01 dan Sgr = 0
sehingga
4.6.3 Analisa terhadap metode analitik
Pengolahan data lapangan dan data hasil simulasi untuk validasi dengan menggunakan metode konvensional satu fasa dan metode – metode analitik yang diajukan HRM2 mendapatkan hasil seperti yang ditunjukkan pada Tabel 4.2 dan Tabel 4.3. Pada tabel – tabel ini juga dicantumkan hasil dari metode MKG dan Brown yang didapat dengan cara yang sama dengan metode konvensional
Tabel 4.2 Hasil pengolahan data lapangan
Konvensional HRM MKG Brown
Permeabilitas, md 7.46 6.16 7.46 7.46
Skin -0.86 -0.06 -0.86 -0.86 Tabel 4.3 Hasil pengolahan data simulasi
Konvensional HRM MKG Brown
Permeabilitas, md 8.14 11.50 8.14 8.14
Skin 1.27 6.68 1.27 1.27
Dari Tabel 4.2 dan Tabel 4.3 di atas, terlihat bahwa metode MKG dan Brown mendapatkan hasil yang sama dengan hasil yang diperoleh dari metode konvensional. Hal ini karena metode MKG dan Brown didasarkan pada metode konvensional dengan mempergunakan kemiringan garis lurus pertama pada plot semilog antara tekanan dengan waktu. Dan karena pada kasus ini cairan yang diinjeksikan maupun yang terkandung dalam reservoir hanya satu fasa yaitu air, maka garis lurus kedua pada plot semilog , yang juga dipakai dalam metode MKG dan Brown, tidak ada.
Sedangkan metode HRM pada modelnya memerlukan asumsi bahwa reservoir tidak seluruhnya terisi cairan saja tetapi juga mengandung gas seperti sudah dijelaskan pada Sub Bab 3.1 sehingga hasil pengolahan datanya cukup berbeda dengan metode konvensional. Selain itu prosedur untuk menentukan tekanan ekuivalen adalah coba – coba (trial and error), di mana garis lurus yang didapat belum tentu hasil yang baik berpengaruh pada perhitungan – perhitungan
