METODE PENENTUAN LOKASI SUMUR PENGEMBANGAN UNTUK OPTIMASI PENGEMBANGAN LAPANGAN X DENGAN MENGGUNAKAN

(1)

METODE PENENTUAN LOKASI SUMUR PENGEMBANGAN UNTUK

OPTIMASI PENGEMBANGAN LAPANGAN X DENGAN MENGGUNAKAN

PARAMETER POROSITAS, PERMEABILITAS DAN SATURASI MINYAK

SECARA SEMI-ANALITIK

TUGAS AKHIR

Oleh:

YOGA PRATAMA

NIM : 12206049

Diajukan sebagai salah satu syarat untuk

mendapatkan gelar

SARJANA TEKNIK

pada Program Studi Teknik Perminyakan

PROGRAM STUDI TEKNIK PERMINYAKAN

FAKULTAS TEKNIK PERTAMBANGAN DAN PERMINYAKAN

INSTITUT TEKNOLOGI BANDUNG

(2)

METODE PENENTUAN LOKASI SUMUR PENGEMBANGAN UNTUK

OPTIMASI PENGEMBANGAN LAPANGAN X DENGAN MENGGUNAKAN

PARAMETER POROSITAS, PERMEABILITAS DAN SATURASI MINYAK

SECARA SEMI-ANALITIK

Tugas Akhir

Oleh:

YOGA PRATAMA

NIM 12206049

Diajukan sebagai salah satu syarat untuk

mendapatkan gelar

SARJANA TEKNIK

pada Program Studi Teknik Perminyakan

Fakultas Teknik Pertambangan dan Perminyakan

Institut Teknologi Bandung

Disetujui oleh:

Dosen Pembimbing Tugas Akhir,

Ir. Tutuka Ariadji, M.Sc., Ph.D

NIP 19640826 199001 1 001

(3)

1 Yoga Pratama - 12206049

METODE PENENTUAN LOKASI SUMUR PENGEMBANGAN UNTUK OPTIMASI PENGEMBANGAN LAPANGAN X DENGAN MENGGUNAKAN PARAMETER POROSITAS, PERMEABILITAS DAN

SATURASI MINYAK SECARA SEMI-ANALITIK Yoga Pratama*

Ir. Tutuka Ariadji, M.Sc., Ph.D.**

Sari

Lapangan X adalah jenis reservoir karbonat yang menghasilkan minyak jenis black oil. Pengembangan awal lapangan ini masih dilakukan dengan satu sumur saja dengan faktor perolehan masih sangat rendah. Pengembangan lapangan lebih lanjut sangat diperlukan untuk mengetahui lokasi di reservoir yang potensial untuk dilakukannya pengeboran sumur baru dan tentunya hasil akhirnya adalah meningkatkan faktor perolehan. Studi ini bertujuan untuk mengidentifikasi lokasi yang mempunyai potensi terbaik untuk sumur pengembangan secara cepat dengan melakukan simulasi reservoir terhadap hubungan antara sifat fisik batuan reservoir dan faktor perolehan. Parameter sifat fisik yang akan diuji adalah porositas, permeabilitas, dan saturasi minyak. Hubungan antara ketiga parameter terhadap faktor perolehan selanjutnya dianalisa menggunakan analisis fungsi kurva dan analisis derajat kemiringan kurva. Setelah seluruh prosedur dilaksanakan, didapatkan kondisi optimal ini berada saat kurva (ф x So) vs RF y=31.86x2-2.21x+0.038 mencapai slope = 0.352. Faktor perolehan optimum sebesar 12% dan lokasi atau zona yang potensial untuk dikembangkan adalah saat porositas > 0.297, permeabilitas > 120 md, dan saturasi minyak >0.78. Galat yang dihasilkan dari metode ini adalah 3%.

Kata Kunci : sumur pengembangan, simulasi reservoir, faktor perolehan, porositas, permeabilitas, saturasi minyak

Abstrak

The X field is an oil field having a complex carbonat reservoir formation that produces Black Oil reservoir fluid type. Initial development from just one well representing low recovery factor. The next development is needed to predicted the new potential areas or locations for drilling a new well and its certainly can increase the recovery factor.

Objective of this study are identified location which have the best potential for development well rapidly with use reservoir simulation about relationship between reservoir properties and recovery factor. Rock properties of revervoir as identification tools are porosity, permeability, and oil saturation. The relationship between rock properties and recovery factor will be analyzed with curve function analysis and equal slope analysis. After reservoir simulation and curve function analysis is complete, we can get optimum condition in (ф x So) vs RF curve with correlation y=31.86x2-2.21x+0.038 at slope = 0.352. The optimum recovery factor is 12% and best location for developed with the values of porosity>0.297, permeability>120md, and oil saturation>0.78. The error from this method is 3%.

Keyword : development well, reservoir simulation, recovery factor, porosity, permeability, oil saturation

*) Mahasiswa Program Studi Teknik Perminyakan – Institut Teknologi Bandung

(4)

2 Yoga Pratama - 12206049 I. PENDAHULUAN

1.1 Latar Belakang

Rencana pengembangan lapangan adalah salah satu inti dari proses bisnis hulu industri minyak dan gas. Sebelum sebuah lapangan ditemukan dan hidrokarbonnya diproduksikan, evaluasi yang tepat dan perencanaan yang baik sangat diperlukan terutama pada reservoir untuk meyakinkan bahwa pengembangan lapangan itu baik secara teknis dan ekonomi serta harus cukup flexibel jika terjadi beberapa perubahan dari rencana awal selama pelaksanaan karena sifat reservoir itu sendiri yang tidak bisa diprediksikan secara pasti selama masa produksi dari lapangan.

Perusahaan yang mengerjakan suatu proyek di suatu lapangan tentu saja menginginkan keakuratan dalam perencanaan pengembangan lapangannya yang pada akhirnya berorientasi pada keuntungan perusahaan itu sendiri. Pada kasus ini untuk mengetahui daerah-daerah pada reservoir X yang potensial dikembangkan secara teknis diperlukan adanya analisis optimasi posisi calon sumur pengembangan dalam pengembangan lapangan ini. Mengukur suatu kepotensialan dari pemboran atau komplesi pada suatu lapangan minyak merupakan suatu permasalahan yang menantang, hal ini disebabkan oleh besarnya variabel-variabel yang mempengaruhinya seperti kualitas batuan, jarak antar sumur, komplesi sumur, dan besarnya jumlah sumur yang diperhitungkan. Suatu studi reservoir yang terintegrasi diperlukan untuk menentukan potensi infill drilling untuk mengurangi konsumsi waktu dan biaya yang sangat besar. Pada makalah ini, penulis mencoba menggunakan metode penentuan sumur pengembangan dengan menggunakan parameter sifat fisik yaitu porositas, permeabilitas, dan saturasi air.

Dalam studi ini yang ditinjau adalah bagaimana memperoleh nilai faktor perolehan (recovery

factor) yang seoptimal mungkin yang dapat dicapai

dengan memperhitungkan optimasi lokasi sumur terhadap faktor perolehan yang didapatkan dengan menggunakan ketiga sifat petrofisik yang utama sekaligus.

1.2 Tujuan

Tujuan dilakukannya studi ini adalah untuk mencari metode ilmiah dalam mengoptimasi nilai faktor perolehan sehingga dapat ditentukan lokasi sumur pengembangan yang terbaik dengan menggunakan sifat petrofisik dasar yaitu porositas, permeabilitas, dan saturasi minyak (So). Dengan cara ini diharapkan proses perencanaan awal pengembangan suatu lapangan dapat dilakukan dengan lebih cepat dan efisien.

II. TEORI DASAR

Optimasi sumur pengembangan adalah salah satu aspek krusial dari pengembangan lapangan minyak dan gas. Ketika reservoir minyak atau gas ditemukan, operator akan membutuhkan suatu perencanaan melihat bagaimana caranya mendapatkan sebanyak mungkin produksi minyak atau gas. Jika hanya ada satu sumur saja maka akan membutuhkan waktu yang sangat lama untuk berproduksi secara efektif dalam menguras reservoir. Untuk itu diperlukan adanya pemboran sumur baru pada suatu lokasi reservoir yang sudah terbukti mempunyai cadangan hidrokarbon yang dapat diproduksi yang dikenal sebagai sumur pengembangan. Dalam penentuan sumur pengembangan perlu diketahui jarak optimal dengan sumur lainnya yang telah ada sehingga diusahakan tidak ada produksi suatu sumur yang terganggu oleh sumur lainnya.

Seperti yang telah disebutkan sebelumnya bahwa sumur pengembangan bisa meningkatkan recovery hidrokarbon karena kebanyakan reservoir yang ada di dunia ini adalah tidak homogen. Driscoll dan Gould telah menganalisis faktor-faktor yang berkontribusi dalam upaya meningkatkan recovery setelah dilakukan sumur pengembangan, yaitu : - Peningkatan areal penyapuan (areal sweep) - Keheterogenitasan area

- Peningkatan penyapuan vertikal - Konektivitas antara lapisan lateral - Recovery dari ‘wedge-edge’ oil - Adanya batasan secara ekonomi

Selama ini, cara konvensional untuk menentukan suatu lokasi yang potensial bagi sumur pengembangan pada suatu reservoir hidrokarbon dilaksanakan dengan evaluasi reservoir secara

(5)

menyeluruh termasuk secara geologi, geofisika, serta analisis reservoir dan interpretasinya. Hal ini meliputi pengembangan model geologi pada area target, memperkirakan distribusi sifat fisik statik reservoir seperti porositas, permeabilitas, dan saturasi air, merekonstruksi dan mengkalibrasi model simulasi reservoir, serta menggunakan model reservoir itu untuk memprediksi produksi kedepannya dan cadangan pada lokasi sumur pengembangan tersebut. Ketika seluruh proses ini dituntut untuk seakurat mungkin, pendekatan ini membutuhkan waktu yang banyak dan sangat mahal biayanya.

Seperti yang telah disebutkan sebelumnya, perencanaan yang baik seharusnya bisa efisien secara waktu dan biaya. Pada makalah ini penulis mencoba menentukan lokasi sumur pengembangan dengan memperhatikan sifat fisik statik dan dinamik reservoir. Dalam studi ini, penulis juga ingin membandingkan metode-metode dengan menggunakan kelompok parameter sifat fisik reservoir. Metode yang dipilih diharapkan dapat secara cepat menentukan lokasi sumur pengembangan tanpa perlu mensimulasi lapangan secara keseluruhan.

III. METODOLOGI

Metodologi yang digunakan dalam studi yang dilakukan yaitu dengan melakukan simulasi. Simulasi dilakukan dengan menggunakan software komersial yang ada. Model reservoir yang digunakan adalah model konseptual reservoir yang telah divalidasi. Walaupun makalah ini dikembangkan dengan menggunakan parameter yang sifatnya statik yaitu porositas dan saturasi minyak serta secara dinamik yaitu dengan permeabilitas, ada dua metode analisis lain yang menggunakan parameter yang seluruhnya bersifat dinamik dan juga bisa digunakan memprediksi lokasi yang potensial untuk sumur pengembangan. Tetapi pada makalah ini, penulis hanya membandingkannya secara teoritis. Berikut ini kelompok parameter sifat fisik yang bisa digunakan untuk menentukan lokasi sumur pengembangan, yaitu :

1. Menggunakan parameter porositas (ф), permeabilitas (k), dan saturasi minyak (So) 2. Menggunakan parameter Oil In Place (OIP)

dan permeabilitas (k)

3. Menggunakan parameter Oil In Place (OIP), permeabilitas, dan tekanan awal (Pi)

Pemilihan calon sumur sumur pengembangan dipilih berdasarkan pada perbedaan nilai parameter sifat fisik yang ingin diuji yaitu porositas, permeabilitas, dan saturasi minyak (1-Sw) untuk melihat pengaruh dari nilai sifat-sifat fisik ini terhadap faktor perolehan masing-masing sumur. Sumur yang diuji diperforasi pada layer yang sama dan diasumsikan nilai sifat fisik sepanjang zona perforasi itu sama. Nilai faktor perolehan dari masing-masing sumur calon sumur pengembangan ini kemudian dicari dengan membandingkan FOPT dan IOIP. Setelah didapat nilai faktor perolehan dari setiap sumur, kemudian nilai ini diplot terhadap nilai sifat fisik pada masing-masing sumur.

Fungsi yang didapatkan dari porositas vs RF dan saturasi minyak vs RF kemudian dikalikan sehingga didapatkan fungsi baru yang berikutnya dilakukan perhitungan optimasi dengan metode

most appropriate least slope. Grafik permeabilitas

vs RF berikutnya juga di plot untuk menentukan nilai RF yang optimum. Analisis porositas dan saturasi minyak yang digabungkan ini karena kedua sifat fisik batuan ini merupakan karakteristik statik batuan sementara permeabilitas adalah sifat dinamis. Pada akhirnya kedua nilai optimal baik yang dihasilkan oleh perkalian porositas dan saturasi minyak vs RF dan permeabilitas vs RF dapat divalidasi balik dan dibandingkan untuk menguji keakuratannya.

IV. MODEL GEOLOGI

Salah satu proses penting dalam suatu simulasi reservoir adalah membuat suatu model reservoir dengan mengumpulkan data-data seperti : geologi-geofisika, PVT, rock properties, karakteristik sumur, dan data produksi sehingga diharapkan model reservoir ini bisa menjadi input/masukan yang baik bagi proses simulasi berikutnya. Tetapi, dalam kasus ini penulis sudah mendapatkan model reservoir yang telah tersedia dengan ukuran grid (45x38x110) sehingga dapat langsung dianalisis karakteristik dari lapangan X ini terutama terhadap distribusi porositas, permeabilitas, dan saturasi minyak sepanjang reservoir.

(6)

4 Yoga Pratama - 12206049 Distribusi Porositas

Distribusi porositas pada reservoir X ditunjukkan oleh Gambar-1. Dari gambar tersebut, dapat dilihat bahwa reservoir ini memiliki penyebaran porositas yang tidak merata. Pada bagian tengah dan kiri (menurut gambar ini) terlihat bahwa porositas batuannya lebih rendah dibandingkan bagian kanan yaitu memiliki porositas rata-rata kurang dari 0.125.

Gambar-1. Porositas

Distribusi Permeabilitas XY

Persebaran permeabilitas lateral (XY) pada reservoir X seperti yang disajikan pada Gambar 2.2 dibawah ini terlihat mengikuti kecendrungan persebaran porositas. Hal ini dapat disimpulkan bahwa porositas dan permeabilitas XY pada reservoir ini di setiap bagian berbanding lurus. Distribusi permeabilitas yang bagus (k > 70 md) hanya terletak di bagian kanan reservoir.

Gambar -2. Permeabilitas XY

Distribusi Saturasi Fluida (Minyak (So) dan Air (Sw))

Peta persebaran fluida pada reservoir X seperti pada Gambar 2.3 ini menunjukkan bahwa kondisi reservoir ini undersaturated karena adanya gas cap yang berada di bagian atas reservoir. Sementara Gambar 2.4 menunjukkan distribusi saturasi air pada reservoir dimana strong aquifer terlihat terletak pada bagian kiri reservoir.

Gambar -3. Kontak antar fluida

Gambar -4. Saturasi Air (Sw)

Distribusi Tekanan

Distribusi tekanan pada reservoir X juga tidak merata karena ada kecendrungan tekanan yang tinggi hanya berada di bagian kanan reservoir.

Gambar-5. Peta Distribusi Tekanan

Validasi

Setelah memiliki seluruh data geologi dan reservoir di dalam simulator reservoir, perlu dilakukan beberapa prosedur validasi, validasi model awal yang dilakukan adalah inisialisasi, yaitu proses menyamakan nilai IOIP reservoir model terhadap nilai IOIP hasil perhitungan volumetrik oleh

geologist. Nilai IOIP yang didapat secara

volumetrik jika dibandingkan dengan nilai IOIP model tidak berbeda jauh. Hasil perhitungan secara volumetrik mengindikasikan bahwa IOIP pada Lapangan X adalah sebesar 12.98 MMSTB, nilai ini hanya berbeda 0.35% dari IOIP pada model reservoir sebesar 12.934.683 STB.

(7)

5 Yoga Pratama - 12206049 V. HASIL DAN PEMBAHASAN

Hasil Analisa Keefektifan Metode Alternatif

Untuk menguji ketiga metode alternatif maka dilakukan pengujian sederhana dengan simulasi terhadap masing-masing metode. Pada metode pertama yang dilakukan adalah melihat kecendrungan distribusi dari ketiga sifat fisik ini. Seperti terlihat dalam Gambar-1 dan Gambar-2 parameter porositas dan permeabilitas memiliki peta distribusinya yang mirip. Prosedur yang kedua adalah dengan menggunakan parameter OIP dan permeabilitas. Oil In Place (OIP) adalah total kandungan hidrokarbon minyak pada suatu grid tertentu reservoir yang dinyatakan dalam STB.

Pada kasus ini, penulis menggunakan fungsi Block

Oil In Place dalam simulator untuk mengetahui

nilai OIP pada suatu grid model reservoir. Sementara untuk metode ketiga, prosedurnya hampir sama dengan dengan metode dua, tetapi pada metode ketiga ini juga ditinjau parameter baru yaitu tekanan awal (initial pressure).

Setelah melakukan simulasi terhadap ketiga metode diatas didapatkan bahwa penggunaan metode ketiga dengan parameter OIP, k, dan Pi lebih menggambarkan keadaan reservoir yang sesungguhnya. Hal ini disebabkan karena ketiga parameter ini bersifat dinamis yang menyesuaikan sifat reservoir yang dinamis juga. Peta distribusi tekanan seperti yang terlihat pada Gambar-5 juga dapat menjadi alat analisis sederhana selain halnya porositas, permeabilitas, dan saturasi minyak karena dapat menggambarkan daerah pengurasan reservoir. Hal ini disebabkan karena dengan menggambarkan pergerakan aliran fluida ke arah sumur dan area pengurasan masing-masing sumur bisa dibedakan. Penggunaan parameter tekanan ini terutama sangat berguna ketika untuk mengetahui produksi dari sejumlah sumur dan ketika reservoir dibatasi oleh adanya boundaries.

Tetapi pada studi ini sekedar melihat efek per sumur pengembangan terhadap produksi total reservoir dan bukan kelompok sumur maka lebih praktis dengan menggunakan parameter porositas, permeabilitas, dan saturasi minyak. Selain itu, alasan penggunaan ketiga parameter ini adalah

karena parameter ini merupakan parameter dasar yang mudah dipahami pengaruhnya. Walaupun metode ini tidak melakukan studi secara detail terhadap karakteristik reservoir, tetapi waktu yang dibutuhkan lebih singkat dan hal ini juga menyangkut dengan ketersediaan data yang ada.

Lokasi Sumur Pemboran dan Perencanaan Komplesi

Faktor perolehan (recovery factor) dapat dihitung dengan membandingkan produksi minyak pada saat tertentu dibagi dengan volume minyak pada saat awal (Initial Oil In Place), dituliskan dengan persamaan sebagai berikut:

Gambar-1 pada bagian lampiran menjelaskan bagaimana posisi calon infill drilling terhadap distribusi porositas dan Gambar-2 menggambarkan posisi posisi sumur infill drilling terhadap distribusi saturasi air. Masing-masing sumur ini kemudian disimulasi untuk melihat pengaruhnya terhadap faktor perolehan yang dihasilkan. Hasil selengkapnya disajikan dalam Tabel-1 dan Tabel-2 yang terlampir di bagian lampiran. Setelah itu dibuat plot antara porositas dan saturasi minyak (So) masing-masing sumur calon sumur pengembangan terhadap RF seperti yang terlihat pada Gambar-6.

Gambar-6. Hubungan antara porositas dan saturasi minyak masing-masing sumur terhadap RF

f(x)1

(8)

Grafik porositas vs RF dan saturasi minyak vs RF diatas kemudian masing - masing ditentukan fungsinya untuk melihat kecendrungannya. Berikut ini adalah fungsi yang dihasilkan kedua grafik.

Keterangan : x = RF (Recovery Factor) y1 =Porositas y2 = Saturasi minyak

Kedua grafik ini menggunakan regresi linear karena penulis melihat kecendrungan antara

Recovery Factor terhadap porositas dan saturasi

minyak berbanding lurus. Setelah didapatkan fungsi dari masing-masing plot, kemudian kedua fungsi ini dikalikan untuk mendapatkan fungsi baru yaitu :

Fungsi baru yang dihasilkan ini merupakan fungsi

eksponential. Selanjutkan fungsi baru ini diplot

terhadap harga RF (x) yang hasil selengkapnya dapat dilihat pada Tabel-1 dibawah ini :

x = RF (fraksi) y = ф x So (fraksi) 0.0 0.038 0.1 0.136 0.2 0.870 0.3 2.242 0.4 4.252 0.5 6.898 0.6 10.182 0.7 14.102

Tabel–1.Hubungan antara (ф x So) terhadap RF Kurva perkalian kedua fungsi ini seperti yang terlihat pada Gambar-7 merupakan fungsi

exponential sehingga penulis mengusulkan metode most appropriate least slope sederhana untuk

menghitung kapan terjadinya kondisi optimum. Metode ini menggunakan prinsip mencari slope

atau gradien pada suatu selang tertentu dan menentukan titik optimum kurva dari gradien paling tepat. Pada kurva RF vs (ф x So) diatas terlihat bahwa kemiringan (slope) menunjukkan derajat perubahan laju peningkatan RF terhadap peningkatan kualitas sifat fisik batuan (∆RF/∆(ф x So)). Pada harga slope = 0, akan diperoleh RF maksimum. Untuk menghitung slope, kurva dibagi menjadi selang yang sama, dalam kasus ini saya membagi selang RF per 0.02. Setelah itu, nilai

slope akan dihitung dengan definisi slope,

∆RF/∆(ф x So), yaitu :

Tetapi, pada kenyataannya akan tidak efisien bagi perusahaan untuk mencapai target yang optimal itu karena sebelum ’titik optimal’, pertambahan faktor perolehan terhadap meningkatnya kualitas sifat fisik batuan (porositas dan saturasi minyak) tidak signifikan. Karena itu penulis telah menetapkan suatu batasan optimal yaitu pada saat slope sudah mencapai harga slope = 0.352.

y = RF slope 0.02 1.13 0.04 0.88 0.06 0.59 0.08 0.504 0.1 0.42 0.12 0.352 0.14 0.284 0.16 0.23

Tabel–2. Slope pada grafik (ф x So) vs RF Gambar-7. Hubungan antara RF terhadap kualitas

(9)

Berdasarkan hasil perhitungan nilai slope seperti Tabel-2 diatas maka dapat dilihat bahwa batas optimum dari perkalian antara ф dan So adalah 0.23. Kedua nilai ini dicocokkan pada salah satu grid model reservoir yang mempunyai nilai tersebut dan didapatkan koordinat i = 34 dan j = 18. Lokasi ini diharapkan memiliki prospek paling bagus untuk dilakukan sumur pengembangan pada karena menghasilkan recovery factor yang tinggi. Selanjutnya akan dilihat pengaruh permeabilitas batuan pada beberapa lokasi reservoir terhadap besarnya faktor perolehan. Hasil perhitungan selengkapnya ada pada Tabel-3 di bagian lampiran

Berdasarkan nilai optimum dari permeabilitas yang prospek untuk dikembangkan adalah saat k = 122 md.

Pengujian Keakuratan Hasil

Untuk mengecek apakah metode ini sudah akurat dalam menentukan lokasi yang paling prospek untuk sumur pengembangan maka dilakukan validasi balik. Prinsipnya adalah mencoba pada beberapa nilai RF lalu ditentukan lokasinya (ф x So) . Setelah mencoba secara trial and error didapatkan harga maksimal yang mungkin adalah saat RF=12% (jika RF<12% belum optimum dan saat RF >12% tidak ada data porositas dan saturasi minyak yang mencapai nilai tersebut). Sehingga batas untuk RF=12%, didapatkan hasil perkalian antara ф dan So paling optimum adalah 0.23. Nilai ini dikembalikan lagi ke persamaan awal sehingga didapatkan lokasi dengan nilai porositas = 0.297 dan saturasi minyak = 0.78. Nilai lokasi ini dicari gridnya pada reservoir X dan dicoba di-run kembali. Setelah dilakukan simulasi didapatkan nilai RF pada lokasi i = 34 dan j = 18 adalah

12.38%. Nilai ini cukup akurat karena setelah dibandingkan dengan hasil yang didapatkan dari proses optimasi yaitu RF = 12%. Dari hasil ini dapat disimpulkan hasil yang didapatkan dengan batasan slope = 0.352 sudah tepat dan memiliki galat 3%.

Nilai RF yang dihasilkan dari optimisasi (ф x So) yaitu 12% lalu dibandingkan dengan kurva permeabilitas vs RF. Lokasi yang didapatkan dari perkalian ф dan So yaitu pada i = 34 dan j = 18 menghasilkan k = 120 md. Nilai ini berbeda pada lokasi optimum yang dihasilkan jika melihat parameter permeabilitas saja yaitu menghasilkan RF = 12.21% pada k = 122 md. Tetapi nilai yang dihasilkan ini diasumsikan tidak terlalu berbeda jauh. Karena nilai yang dihasilkan dari plot (k vs RF) ini hanya sebagai pembanding dan nilainya tidak terlalu berbeda maka yang digunakan sebagai lokasi paling prospek untuk dikembangkan dengan sumur pengembangan adalah pada RF = 12%. Setelah menganalisis hasil metode ini maka dapat dirumuskan suatu prosedur kerja dengan menggunakan metode ini, yaitu :

1. Melakukan simulasi reservoir untuk menentukan faktor perolehan untuk beberapa calon sumur pengembangan terhadap parameter porositas, permeabilitas, dan saturasi minyak.

2. Membuat plot ф vs RF, So vs RF lalu ditentukan fungsinya dengan pendekatan regresi linear. Plot k vs RF juga ditentukan. 3. Mengalikan fungsi ф vs RF dan So vs RF

sehingga dibentuk persamaan baru lalu diplot fungsi (ф x So) terhadap RF.

4. Tentukan slope optimum dengan Metode

Most Appropriate Least Slope.

5. Bandingkan nilai optimum dari grafik (ф x So) vs RF dengan nilai optimum yang dihasilkan k vs RF.

6. Tentukan lokasi dari nilai RF optimum ini. Lalu lokasi tersebut di-run kembali untuk menghitung RF. Bandingkan hasil RF ini terhadap RD yang didapatkan dari hasil metode analisis grafik.

Gambar-8. Hubungan antara RF terhadap permeabilitas

(10)

8 Yoga Pratama - 12206049 VI. KESIMPULAN

Berdasarkan hasil studi yang telah dilakukan maka dapat disimpulkan :

1. Penentuan lokasi sumur pengembangan dengan metode yang menggunakan parameter porositas, permeabilitas, dan saturasi air ini bisa dilakukan untuk pengembangan lapangan X secara praktis dan lebih cepat.

2. Kondisi optimal ini berada saat kurva (ф x So) dengan fungsi y=31.86x2-2.21x+0.038 mencapai slope = 0.352. Recovery factor optimum sebesar 12% dan lokasi atau zona yang potensial untuk dikembangkan adalah saat porositas > 0.297, permeabilitas > 120 md, dan saturasi minyak >0.78.

3. Metode dengan cara ini cukup akurat dalam memprediksi lokasi yang optimal bagi sumur pengembangan. Hal ini dibuktikan dari galat yang kecil yaitu 3%.

VII. SARAN

1. Metode ini hanya spesifik untuk lapangan X saja. Perlu adanya penelitian dengan metode ini terhadap lapangan sehingga diharapkan bisa disimpulkan suatu persamaan atau korelasi yang bisa dipakai secara umum. 2. Perlu kajian yang khusus terhadap dua metode

alternatif lain dalam penentuan sumur pengembangan serta jenis sumur dan desain trajektorinya.

3. Perlu dilakukan studi lebih lanjut terhadap jumlah sumur tambahan atau infill drilling yang optimum dan terhadap parameter keekonomian khususnya NPV dan IRR sehingga diperoleh adanya batasan ekonomi (economic limits)

VIII. DAFTAR SIMBOL

FOPT = Field Oil Production Total, STB h = Ketebalan lapisan, ft

IOIP = Initial Oil In Place, STB OIP = Oil In Place, STB RF = Recovery Factor, %

Sw = Saturasi air, fraksi

So = Saturasi minyak, fraksi

Ф = Porositas, fraksi

IX. DAFTAR PUSTAKA

1. Amyx, James W. : Petroleum Reservoir

Engineering – Physical Properties, Mc

Graw-Hill Company, New York, 1960.

2. Jesta dan Ariadji, Tutuka: Pengembangan Lapangan X Dengan Sumur Berarah Melalui Simulasi Reservoir Dan Analisa Keekonomian,

Tugas Akhir, ITB Bandung, 2010.

3. Permadi, Asep Kurnia : Dikat Teknik Reservoir

(11)

X. LAMPIRAN

Tabel-1 Perbandingan RF terhadap posisi infill drilling dengan nilai porositas berbeda-beda Sumur Porositas (fraksi) Koordinat Zona Perforasi RF

i j 1 0.0557 16 29 44-52 4.41 % 2 0.0917 20 26 44-52 6.1 % 3 0.0622 23 24 44-52 7.2 % 4 0.07 28 19 44-52 7.97 % 5 0.299 30 17 44-52 6.55 % 6 0.1913 33 13 44-52 12.34 % 7 0.1439 36 10 44-52 4.9 %

Tabel-2 Perbandingan RF terhadap posisi infill drilling dengan nilai saturasi air berbeda-beda Sumur Saturasi Air

(Sw) So = 1-Sw Koordinat Zona Perforasi RF i j 1 0.9676 0.0324 20 25 44-52 4.67% 2 1.00 0 24 23 44-52 2.14 % 3 0.944 0.056 31 20 44-52 4.98% 4 0.38 0.62 34 17 44-52 6.73% 5 0.61 0.39 34 15 44-52 7.30% 6 0.7987 0.2013 34 11 44-52 9.43% 7 0.3936 0.6064 37 9 44-52 9.98%

Tabel-3 Perbandingan RF terhadap posisi infill drilling dengan nilai permeabilitas berbeda-beda Sumur Permeabilitas (md) Koordinat Zona Perforasi RF

i j 1 17 24 24 44-52 3.78 % 2 26 29 20 44-52 7.02 % 3 36 17 28 44-52 7.43 % 4 46 32 17 44-52 7.95 % 5 85 33 17 44-52 9.3 % 6 122 35 13 44-52 12.21 %

(12)

Gambar 1 – Posisi sumur terhadap distribusi porositas

Gambar 2 – Posisi sumur terhadap distribusi saturasi air