KARAKTERISASI RESERVOAR “FEBRI-UNILA FIELD” MENGGUNAKAN METODE ACOUSTIC IMPEDANCE (AI) INVERSION

KARAKTERISASI RESERVOAR “FEBRI-UNILA FIELD”

MENGGUNAKAN METODE ACOUSTIC IMPEDANCE (AI) INVERSION (Skripsi)

Oleh :

FEBRINA KARTIKA

JURUSAN TEKNIK GEOFISIKA FAKULTAS TEKNIK UNIVERSITAS LAMPUNG

KARAKTERISASI RESERVOAR “FEBRI-UNILA FIELD”

MENGGUNAKAN METODE ACOUSTIC IMPEDANCE (AI) INVERSION (Skripsi)

Oleh :

FEBRINA KARTIKA

Sebagai Salah Satu Syarat untuk Mencapai Gelar SARJANA TEKNIK

Pada

Jurusan Teknik Geofisika Fakultas Teknik Universitas Lampung

JURUSAN TEKNIK GEOFISIKA FAKULTAS TEKNIK UNIVERSITAS LAMPUNG

I. PENDAHULUAN

1.1Latar Belakang

Karakterisasi reservoar merupakan suatu proses untuk menjabarkan secara kualitatif dan atau kuantitatif karakter reservoar menggunakan semua data yang ada (Sukmono, 2002). Karakterisasi reservoar perlu dilakukan untuk mendapatkan keadaan parameter subsurface, baik litologi ataupun fluida. Analisis data seismik dikombinasikan dengan data geologi akan mengurangi keambiguitasan dalam karakterisasi reservoar. Untuk itu diperlukan suatu metode untuk mengkarakterisasi suatu reservoar.

Dalam perkembangan ilmu tentang karaterisasi reservoar, dikenal metode inversi seismik Acoustic Impedance (AI). Metode inversi seismik untuk menghasilkan Acoustic Impedance (AI) yang digunakan untuk merubah citra seismik normal incidence yang mencerminkan batas antar lapisan menjadi layer properties yang dapat digunakan dalam membantu mengkarakterisasi suatu reservoar.

AI (Acoustic Impedance) adalah salah satu parameter batuan yang nilainya dipengaruhi oleh tipe litologi, porositas, kandungan fluida, kedalaman tekanan dan temperatur. Oleh karena itu AI digunakan sebagai indikator litologi, porositas, hidrokarbon, pemetaan litologi, dan menentukan karakteristik reservoar.

2

Secara umum inversi AI akan memberikan gambaran geologi bawah permukaan yang lebih detail dari pada seismik konvensional. Karena umumnya amplitudo pada seismik konvensional hanya menggambarkan batas lapisan batuan, sedangkan AI memberi gambaran karakteristik batuan itu sendiri.

Pada reservoar target penelitian yang merupakan channel-infill, Acoustic Impedance (AI) Inversion diharapkan akan dapat memetakan distribusi lateral porositas reservoar target.

1.2Tujuan

Tujuan dari penelitian ini adalah mengkarakterisasi reservoar “Febri-Unila Field” menggunakan seismik inversi (Acoustic Impedance Inversion) untuk memetakan distribusi lateral porositas reservoar target.

1.3Batasan Masalah

Batasan masalah pada penelitian ini adalah:

1. Teknik inversi metode Acoustic Impedance (AI) Inversion yang digunakan pada penelitian ini adalah Linier Programing Sparse Spike (LPSS).

2. Hasil data akhir adalah peta sebaran Acoustic Impedance (AI) dan peta sebaran porositas.

Tabel 1. Kelebihan dan Kelemahan Masing-Masing Teknik Inversi pada Acoustic Impedance Inversion

No. Teknik Inversi Kelebihan Kekurangan

1. Bandlimited/Recursive Inversion

 Merupakan metode paling sederhana dalam menghasilkan penampang Acoustic Impedance (AI)

 Sangat bergantung dengan penentuan Acoustic Impedance (AI) lapisan pertama. Jika tidak tepat, dapat terjadi pemumpukan kesalahan.

 Proses inversi tidak menggunakan estimasi wavelet.

 Tidak ada kontrol geologi, sehingga data tetap bandlimited. Hal ini menjadikan metode ini sama dengan forward modeling.

 Data seismik yang mengandung noise akan terbawa dalam proses inversi  Tidak mengandung frekuensi tinggi

maupun rendah

 Kemampuan untuk memprediksikan Acoustic Impedance (AI) secara lateral tidak baik.

2. Colored Inversion  Merupakan metode yang sangat mudah dan cepat diaplikasikan pada data

 Sama seperti inversi recursive, proses inversi tidak menggunakan estimasi wavelet

 Karena sangat simpel dengan parameter inversi yang sedikit, metoda ini hanya digunakan sebagai metode quick look.

3. Model Based Inversion  Resolusi meningkat karena proses

inversi dilakukan dengan data dari model, bukan seismik

 Baik digunakan untuk target yang memiliki reflektifitas rendah.

 Sangat bergantung pada wavelet dan model awal

 Membutuhkan banyak sumur untuk menghasilkan kualitas data yang lebih baik

 Kesalahan pada estimasi wavelet dan pembuatan model, akan terbawa pada hasil inversi

 Detail frekuensi tinggi pada hasil inversi dapat disebabkan oleh initial model, bukan dari data seismik.

4 Linier Programing Sparse Spike

 Baik untuk diaplikasikan pada target yang memiliki reflectivity yang tinggi

 Dapat digunakan untuk estimasi reflektifitas full-bandwidth

 Resolusi meningkat karena bandwith meningkat.

 Tidak terlalu bergantung pada model awal.

 Tidak dapat diaplikasikan pada reflektivitas yang rendah

 Dapat menghasilkan solusi event lebih sedikit dari event geologi

Judul Skripsi : KARAKTERISASI RESERVOAR “FEBRI-UNILA FIELD”

MENGGUNAKAN METODE ACOUSTIC IMPEDANCE (AI) INVERSION

Nama Mahasiswa : Febrina Kartika Nomor Pokok Mahasiswa : 0715051011 Program Studi : Teknik Geofisika Fakultas : Teknik

MENYETUJUI 1. Komisi Pembimbing

Bagus Sapto M, S.Si., M.T NIP 19700120 200003 1 001

Dr. A. Zaenudin. S,Si,. M.T. NIP 19720928 199903 1 001 2. Ketua Jurusan

Bagus Sapto M, S.Si., M.T NIP. 197001202000031001

MENGESAHKAN

1. Tim Penguji

Ketua : Bagus Sapto M, S.Si., M.T ...………...

Sekretaris : Dr. A. Zaenudin. S,Si,. M.T. ...………….

Penguji

Bukan Pembimbing : Prof. Dr. Suharno, M.S., M.Si. ...………….

2. Dekan Fakultas Teknik

Dr. Ir. Lusmeilia Afriani, D. E. A. NIP 196505101993032008

RESERVOIR CHARACTERIZATION "FEBRI-UNILA FIELD" USING ACOUSTIC IMPEDANCE (AI) INVERSION METHOD

(Tesis) Oleh Febrina Kartika

ABSTRAK

AI (Acoustic Impedance) is one rock physic parameter whose value is influenced by the type of lithology, porosity, fluid content, depth of pressure and temperature. Therefore, AI (Acoustic Impedance) is used as an indicator of porosity, lithology mapping, and define the characteristics of the reservoir at Febri-Unila Field. In general, inversion AI (Acoustic impedance) will provide an overview subsurface geology is more detailed than on conventional seismic. Because the seismic amplitude generally only describe the boundaries of conventional rock layers, while the AI (Acoustic Impedance) illustrates the characteristics of the rocks themselves. At the target reservoir study is channel-infill, Acoustic impedance (AI) inversion will map the lateral distribution of Acoustic Impedance (AI) reservoir targets using Linear Programming techniques Sparse Spike (LPSS) inversion, which then spread Acoustic impedance (AI) inversion results are converted to porosity using multiatributte. Linear Programming Spike Sparse (LPSS) Inversion Method chosen as the focus of the inversion technique, because it is not overly dependent on the initial model, and the method of Linear Programming Sparse Spike (LPSS) Inversion fit applied to the data research that has good reflectivity. The results show the distribution channel inversion found from time 1050 ms, is on low Acoustic Impedance (AI) anomalies, with a value between 21563 ft/ s * gr/cc - 31042 ft/s * gr/cc with a thickness varying channel, until 35 m. Conversion porosity using 7 attributes, shows low impedance zone on the output of the inversion will have the high porosity, with porosity up to about 18 %.

Keywords: Acoustic impedance (AI) inversion, Spike Sparse Linear Programming (LPSS), and porosity.

KARAKTERISASI RESERVOAR “FEBRI-UNILA FIELD”

MENGGUNAKAN METODE ACOUSTIC IMPEDANCE (AI) INVERSION (Skripsi)

Oleh Febrina Kartika

ABSTRAK

AI (Acoustic Impedance) adalah salah satu parameter fisis batuan yang nilainya dipengaruhi oleh tipe litologi, porositas, kandungan fluida, kedalaman tekanan dan temperatur. Oleh karena itu AI (Acoustic Impedance) digunakan sebagai indikator porositas, pemetaan litologi, dan menentukan karakteristik reservoar pada Febri-Unila Field. Secara umum inversi AI (Acoustic Impedance) akan memberikan gambaran geologi bawah permukaan yang lebih detail dari pada seismik konvensional. Karena umumnya amplitude pada seismik konvensional hanya menggambarkan batas lapisan batuan, sedangkan AI (Acoustic Impedance) memberi gambaran karakteristik batuan itu sendiri. Pada reservoar target penelitian yang merupakan channel-infill, Acoustic Impedance (AI) Inversion akan memetakan distribusi lateral Acoustic Impedance (AI) reservoar target dengan menggunakan teknik Linier Programing Sparse Spike (LPSS) Inversion, yang kemudian sebaran Acoustic Impedance (AI) hasil inversi dikonversikan ke porositas dengan menggunakan multiatributte. Metode Linier Programing Sparse Spike (LPSS) Inversion dipilih sebagai fokus teknik inversi, karena tidak terlalu bergantung pada initial model, dan metode Linier Programing Sparse Spike (LPSS) Inversion cocok diterapkan pada data yang memiliki reflektivitas baik. Hasil inversi menunjukkan sebaran channel ditemukan mulai dari time 1050 ms, berada pada anomali Acoustic Impedance (AI) rendah, dengan nilai antara 21563 ft/s*gr/cc -31042 ft/s*gr/cc dengan ketebalan channel yang bervariasi, hingga mencapai 35 m. Konversi porositas menggunakan 7 attribute, menunjukan zona low impedance pada hasil inversi akan memilki porositas tinggi, dengan porositas hingga sekitar 18 %.

Kata kunci : Acoustic Impedance (AI) Inversion, Linier Programing Sparse Spike (LPSS), dan Porositas.

PERNYATAAN

Dengan ini saya menyatakan bahwa dalam skripsi ini tidak terdapat karya yang pernah dilakukan orang lain, dan sepanjang pengetahuan saya juga tidak terdapat karya atau pendapat yang ditulis atau diterbitkan oleh orang lain, kecuali yang secara tertulis diacu dalam naskah ini sebagaimana disebutkan dalam daftar pustaka, selain itu saya menyatakan pula bahwa skripsi ini dibuat oleh saya sendiri.

Apabila pernyataan saya ini tidak benar maka saya bersedia dikenai sangsi sesuai dengan hukum yang berlaku.

Bandar Lampung, Februari 2013

Febrina Kartika NPM. 0715051011

RIWAYAT HIDUP

Penulis dilahirkan di Pringsewu, Lampung pada tanggal 6 Februari 1990, sebagai anak kedua dari empat bersaudara, dari Ibu Kartini Sanusi dan Bapak Eko Purwanto. Pendidikan di Taman Kanak-kanak Aisyiah Bustanul Atfal 1 Pringsewu pada tahun 1994-1995, Sekolah Dasar Negeri 2 Pajarisuk tahun 1995-2001, Sekolah Menengah Pertama Negeri 1 Pringsewu tahun 2001-2004, dan Sekolah Menengah Atas Negeri 1 Pringsewu pada tahun 2004-2007. Tahun 2007 penulis terdaftar sebagai mahasiswa Universitas Lampung, Fakultas Teknik, Jurusan Teknik Geofisika. Selama menjadi mahasiswa penulis pernah menjadi asisten pratikum Geologi Dasar dan Geologi Struktur, serta aktif di Organisasi Himpunan Mahasiswa Teknik Geofisika. Pada Januari - Februari tahun 2011 penulis melakukan Kerja Praktik di Pertamina EP Region Jawa, Cirebon, Jawa Barat, dan pada tahun 2012 melaksanakan Tugas Akhir di Pertamina Hulu Energi West Madura Offshore (PHE WMO) di Jakarta.

Seperti bentuk dalam sebuah cermin, kuikuti Wajah itu. Allah menampakkan dan menyembunyikan sifat-sifat-Nya.

Tatkala Tuhan tertawa, maka akupun tertawa. Dan manakala Tuhan gelisah, maka gelisahlah aku.

Maka katakanlah tentang Diri-Mu, ya Allah. Agar segala makna terpahami, sebab mutiara-mutiara makna yang telah aku rentangkan di atas kalung pembicaraan

berasal dari Lautan-Mu. (Jalaluddin Rumi)

“Dan hamba-hamba yang baik dari Tuhan yang Maha

Penyayang itu ialah orang-orang yang berjalan di atas bumi dengan rendah hati, dan apabila orang-orang jahil menyapa mereka, mereka mengucapkan kata-kata (yang mengandung)

keselamatan” (Q.S. Al-Furqon : 63)

“Ya (cukup), jika kamu bersabar dan siap-siaga, dan mereka datang menyerang dengan seketika itu juga, niscaya Allah menolong kamu dengan lima ribu Malaikat yang memakai

tanda”

(Q.S. Ali Imron : 125)

“Karena sesungguhnya sesudah kesulitan itu ada kemudahan”

(Q.S. Alam Nasyroh : 5) Setiap orang melihat Yang Tak Terlihat

dalam persemayaman hatinya.

Dan penglihatan itu bergantung pada seberapakah ia menggosok hati tersebut.

Bagi siapa yang menggosoknya hingga kilap, maka bentuk-bentuk Yang Tak Terlihat

semakin nyata baginya. (Jalaluddin Rumi)

PERSEMBAHAN

Dengan segala kerendahan hati, karya kecil ini kupersembahkan untuk :

ALLAH SWT

Jika saja bukan karena keridhaan-Mu,

Apa yang dapat dilakukan oleh manusia yang seperti debu ini

dengan Cinta-Mu? Mama…

Mama..

Dan sekali lagi untuk Mama… Serta untuk Papa

Kakakku Freska Pita Sari, A.Md.,Keb. Adik-adikku,

Nine Tria Rossa, Calon S.T. dan

Eki Adhim Amrulloh Sahabat- sahabatku..

Temam-teman Teknik Geofisika 07 Keluarga Besar Teknik Geofisika UNILA Almamater tercinta Universitas Lampung

KATA PENGANTAR

(Dengan menyebut nana Allah yang Maha Pengasih lagi Maha Penyanyang) Alhamdulillahirobbilalamin, puji syukur bagi ALLAH SWT yang telah memberikan nikmat, karunia dan pelindungan-Nya sehinngga penulis dapat menyelesaikan Skripsi yang berjudul “KARAKTERISASI RESERVOAR ‘FEBRI-UNILA FIELD’ MENGGUNAKAN METODE ACOUSTIC IMPEDANCE (AI) INVERSION” sebagai salah satu bagian dari kurikulum dan salah satu syarat bagi penulis untuk menyelesaikan studi pada Jurusan Teknik Geofisika, Fakultas Teknik, Universitas Lampung. Skripsi ini merupakan hasil kegiatan Tugas Akhir di Pertamina Hulu Energi West Madura Offshore (PHE WMO). Namun demikian, penulis menyadari masih banyak ketidaksempurnaan dan banyak kelemahan dalam laporan ini. Oleh karena itu penulis mengharapkan kritik dan saran yang membangun agar lebih memperbaiki dan menyempurnakan Skripsi berikutnya. Semoga Skripsi ini dapat bermanfaat bagi kita semua.

_{Bandar lampung, Februari 2012}

Penulis,

SANWACANA

Assalamu’alaikum Wr. Wb

Segala puji dan syukur saya haturkan kehadirat ALLAH SWT yang telah melimpahkan nikmat, hidayah dan karunia-NYA, sehingga penulis dapat menyelesaikan Skripsi ini.

Skripsi yang berjudul Karakterisasi Reservoar ‘Febri-Unila Field’ Menggunakan Metode Acoustic Impedance (AI) Inversion telah dilaksanakan di Pertamina Hulu Energi West Madura Offshore (PHE WMO) Jakarta. Skripsi ini merupakan bagian dari kurikulum dan salah satu syarat bagi penulis untuk menyelesaikan studi di Jurusan Teknik Geofisika, Fakultas Teknik Universitas Lampung.

Banyak pihak yang telah berperan serta membantu penulis dalam menyelesaikan Skripsi ini. Oleh karena itu, penulis mengucapkan terima kasih kepada:

1. Dr. Ir. Lusmeilia Afriani, D.E.A selaku Dekan Fakultas Teknik Universitas Lampung.

2. Bapak Djoko Rubiyanto selaku Pembimbing di Pertamina Hulu Energi West Madura Offshore (PHE WMO).

3. Bagus Sapto Mulyatno, M.T. selaku Ketua Jurusan dan Pembimbing I di Jurusan Teknik Geofisika Universitas Lampung.

4. Bapak Dr. Ahmad Zaenudin, M.T. selaku pembimbing II di Jurusan Teknik Geofisika Fakultas Teknik, Universitas Lampung.

5. Bapak Prof. Dr. Suharno, M.S., M.Si. selaku Penguji di Jurusan Teknik Geofisika Fakultas Teknik, Universitas Lampung.

6. Bpk. Dr. Muh Sarkowi, M.T. selaku Pembimbing Akademik Jurusan Teknik Geofisika Fakultas Teknik, Universitas Lampung.

7. Keluarga tercinta, Mamaku Kartini Sanusi, Papaku Eko Purwanto, kakakku Freska Pita Sari, A.Md.Keb., adik-adikku Nine Tria Rossa sang calon Sarjana Teknik Kimia , dan Eki Adhim Amrulloh yang selalu memberikan doa, dorongan, semangat, kepercayaan dan harapan kepadaku.

8. Bpk. Elan Biantoro, Bpk. Hari Subagio, dan Pertamina Hulu Energi West Madura Offshore (PHE WMO) atas kesempatan melakukan Tugas Akhir yang diberikan untuk saya, serta terimakasih untuk seluruh kariyawan di Divisi GnG Eksplorasi.

9. Teman-temanku Titin Silvia Sakti TG’07, Fitriani TG’07, Ujang Suwardi

TG’07, Alpan Prananta Barus TG’07, Ni Made Yuliana Megasari TG’07,

Yuni Iswati TG’07, Aan Kurniawan TG’07, Mukti Handayani TG’07 dan Yuza Riyadi TG’07 yang semuanya udah S.T., untuk semua bantuan materil, spirituil, juga injeksi kegilaannya , kalian selalu jadi inspirasi untukku. Serta teman-teman Teknik Geofisika’07 atas kebersamaannya selama ini.

10.Budika Indra, M.Si. (Fisika Unpad’07), Riri Purwoko, S.T. (Geofisika

UPN’05), Andri Aspari, S.T. (Geofisika ITB’06), Liyanto, S.Si. (Fisika

UNILA’03), Teman Seperjuangan TA Alhada Faharuddin TG’08, para

Punggawa Seismik TG Unila, khususnya Aldo Noviardo TG’08, M.Sholeh, S.T (TG’07) dan Rahmat Catur Wibowo, S.T (TG’07) terimakasih atas segala bantuan selama pelaksanaan Tugas Akhir.

11.Betha Februari Kristi, Oma Darami, Bu Tias, serta semua penghuni kosan Oma di Senopati, Jakarta Selatan yang seperti keluarga. Dan untuk Bang Sapri cs di kosan Bu Wati.

12.Sahabat-sahabat lama dari SMPN 1 Pringsewu kelas 3.5, terimakasih untuk tetap ada untukku selama ini, aku selalu bersyukur karena punya kalian .

13.Silvia Febriani Tekim’10, Nina Febriantina Tekim’10, Yoannika Suci

Aufa Tekim’10, Fastina B. Hairat Tekim’10 yang semuanya calon S.T.,

terimakasih untuk mau kurepotkan selama ini . Juga untuk Dwi Agus

Sari FKIP Geografi’10 dan Fuspa Dewi FKIP Geografi’10 yang menjadi

saudariku di Asrama kita Barcelona.

14.Melisa dan Deka cs (TG’09) yang selalu mengundangku dan

membiarkanku turut memeriahkan even-even gilanya , serta seluruh anggota Keluarga Besar Teknik Geofisika Unila.

15.Berbagai pihak yang telah ikut berjasa dalam penyusunan Skripsi ini, saya mengucapkan terimakasih.

Akhir kata, Penulis menyadari bahwa Skripsi ini masih jauh dari kesempurnaan. Kesempurnaan hanyalah milik-Nya. Menyadari keterbatasan dan kekurangan yang ada, penulis sangat menerima masukkan yang berupa kritik dan saran yang bersifat membangun demi kesempurnaan karya ilmiah ini dan semoga Skripsi dapat berguna dan bermanfaat bagi kita semua. Amin.

Wassalamu’alaikum Wr. Wb

Bandar lampung, Februari 2013

Penulis,

DAFTAR ISI

Halaman

ABSTRAK………. i

PENGESAHAN ………... iii

PERNYATAAN ………... v

RIWAYAT HIDUP……….. vi

MOTTO………. vii

PERSEMBAHAN……… viii

KATA PENGANTAR………. ix

SANWACANA……… x

DAFTAR ISI……… xii

DARTAR GAMBAR………... xiv

DAFTAR TABEL……… xvii

I. PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang ……….. 1

1.2 Tujuan……….... 2

1.3 Batasan Masalah……… 2

II. TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Geografi Daerah Penelitian……… 3

2.2 Geologi Regional……… 3

2.3 Stratigrafi ………... 8

III. TEORI DASAR 3.1 Karakterisasi Reservoar……….. 10

3.2 Metode Seismik Inversi………... 14

3.2.1 Post Stack Inversion……….. 16

3.2.1.1 Acoustic Impedance (AI) Inversion………… 16

3.2.1.1.1 Recursive Inversion……… 17

3.2.1.1.2 Sparse Spike Inversion …………... 17

3.1.1.1.3 Model Based Inversion …………... 18

3.1.1.1.4 Colored Inversion………... 18

3.3 Well Loging……….. 22

3.3.1 Gamma Ray (GR) Log………... 23

3.3.3 Density (RHOB) Log………. 25

3.3.4 Sonic Interval Transite Time (DT) Log………. 25

3.3.5 Volume Shale (Vsh)……….. 26

3.4 Seismik Attribute………. 26

3.4.1 Atribut Amplitudo RMS……… 27

3.4.2 Atibut Frekuensi Sesaat………. 28

3.4.3 Atibut Envelope / Kuat Refleksi……… 29

IV. METODE PENELITIAN 4.1 Waktu Penelitian………. 31

4.2 Perangkat Lunak………. 31

4.3 Input Data……….…….. 32

4.3.1. Data Seismik ……….……….. 32

4.3.2 Data Sumur………. 35

4.3.3 Data Horizon……… 36

4.3.4 Data Pendukung………... 36

4.4 Pengolahan Data dan Diagram Alir………. 38

4.4.1 Diagram Alir……….. 38

4.4.2 Pengolahan Data………. 39

V. HASIL DAN PEMBAHASAN 5.1 Tuning Thickness Analisis……….. 56

5.2 Sebaran Acoustic Impedance Absolute hasil Inversi……….. 57

5.3 Konversi Porositas………... 65

VI. KESIMPULAN DAN SARAN 6.1 Kesimpulan………... 70

6.2 Saran……….. 71

DAFTAR GAMBAR

Gambar Halaman

1. Peta Area studi ( Miller opcit Riyanto, 2010)………..…...3

2. General Struktur Map Lokasi Penelitian (Petterson opcit BF Reservation, 2005)………..4

3. Skema sebuah lingkungan pengendapan estuari barier ideal dengan beban pengendapan (A) normal dan kenaikan sedimentasi (B). (Dennison opcit Broke, 2003)………5

4. Struktural Features/ Basin (Petterson opcit BF Reservation, 2005…...6

5. Penampang melintang slice A-A’ (Petterson opcit BF Reservation, 2006)………..7

6. Stratigrafi “Area Studi” (Miller opcit Riyanto, 2010)………9

7. Porositas (Minchigan Technological University, 2003)……….11

8. Skema deformasi batuan terhadap Gelombang Kompresi (P-Wave) dan Gelombang Shear (S-Wave), (AVO Workshop, 2008)………..…12

9. Skema diagram perambatan kecepatan gelombang seismik (Ensley opcit Winardhi, 2009)………...…..…13

10. Dekonvolusi seismik inversi (Sukmono, 2007)……….…...15

11. Macam Teknik inversi (Russel, 1998)……….….15

12. Geometri seismik input……….32

13.A) Seismik Input (Post-stack)…………...………...…….33

13.B) Seismik Input pada X-line 26 (zoom )....………...34

14. Lokasi titik sumur……….…...36

16. Flow Chart Acoustic Impedance (AI) Inversion………..…38

17. A) Horizon lc……….39

17. B) Horizon slc………..……….40

17. C) Horizon tch ...40

17. D) Horizon mcb……….41

18. Well seismic tie pada sumur Febri1……….43 19. Well seismic tie pada sumur Febri2………..44 20. Well seismic tie pada sumur Febri3……….45 21. Well seismic tie pada sumur Febri4……….46 22. Well seismic tie pada sumur Febri5………..47 23. Well seismic tie pada sumur Febri6……….48 24. Correlasi total hasil multi well-analysis pada

masing-masing sumur……….……….49 25. Interpolasi opsional layer statigrafi antar horizon initial model (Russel, 2006)……….….50 26. Initial Model……….…..51 27. Initial Model tampilan 3D dengan horizon tch……….……..52 28. Hasil slice masing-masing layer pada model initial………...54 29. Analisa error pada pre inverse analysis………...55 30. Arbitrary Line distribusi Acoustic Impedance Absolute

hasil inversi……….….58 31. Slice Impedance Absolute dibawah 10 ms (atas) dan di bawah 15 ms

horizon tch (bawah)……….………...60 32. Slice Impedance Absolute dibawah 20 ms (atas) dan di bawah 25 ms

horizon tch (bawah)……….61 33. Relative Impedance………...………..…63 34. Relative Impedance overlay seismik input………..…64 35. Attribute yang digunakan untuk konversi dan error plot………..…..66

37. Slice porosity dibawah 10 ms (atas) dan di bawah 15 ms

horizon tch (bawah)……….68 38. Slice porosity dibawah 20 ms (atas) dan di bawah 25 ms

DAFTAR TABEL

Halaman

Tabel 1. Kelebihan dan Kelemahan Masing-Masing Teknik Inversi

pada Acoustic Impedance Inversion ………... 19

Tabel 2. Nilai korelasi hasil well seismik tie ……….... 42

DAFTAR PUSTAKA

2006, BF Reservation, Canada.

2008, AVO, Workshop-part1, CGG Veritas.

Brooke, B. 2003. The Role Of Sedimentological Information In Estuary Management. Proceedings Of Coast To Coast 2002 - "Source To Sea" Conference, Tweed Heads, pp. 31-34.

Dennison, W.C. and Abal, E.G., 1999. Moreton Bay Study: A scientific basis of the Healthy Waterway Campaign. SE Qld Regional Water Quality Management Strategy, Brisbane, p. 246.

Hadi, J.M., 2006. Analisis Atribut Seismik untuk Identifikasi Potensi Hidrokarbon. Laboratorium Geofisika FMIPA Jurusan Fisika Universitas Diponegoro, Vol.9, no.4 : 165-170.

Hampson-Russell, 2007. Asistant-Geoview, Hampson-Russel Software Service Inc.

Harsono, A., 1997. Evaluasi Formasi dan Aplikasi Log, Revisi (Edisi) ke 8, Schlumberger Oilfield Services, Jakarta, Indonesia.

Indra, Budika, 2011. Karakteristik Reservoar Melalui Analisis Inversi AI (Acoustic Impedance) dan EEI (Extended Elastic Impedance) Studi Kasus : Formasi Bekasap-Pematang Cekungan Sumatra Tengah, Skripsi, Universitas Padjajaran.

Miller, S ., 1996. Multicomponent seismic data interpretation: M.Sc. thesis, University of Calgary.

Munadi, Suprajitno. 2000. Aspek Fisis Seismologi Eksplorasi. Depok : Universitas Indonesia.

Neil, D.T., 2011. Moreton Bay and its catchment: seascape and landscape, development and degradation. School of Marine Science, University of Queensland, p.3-54.

Petterson, James A. dan MacCary, Lawrence M., 1887. Regional Stratigrafi and General Petrolium Geology of the US Portion of the Williston Basin and Adjacent Areas, Williston Basin : Anatomic of a Cratonic Oil Province, Rocky Mountain Assosiation of Geologist, pp.9-43.

Putra, E.D., 2011. Karakterisasi Zona Reservoir Batu Pasir Menggunakan Metoda Inversi Dan Multi-Attribute Seismik Pada Lapangan “BIMA” Cekungan Sumatera Utara .Surabaya: ITS.

Riyanto, Budi, 2010. Inversi Seismik. Tesis, Fakultas MIPA, Universitas Indonesia.

Rusdiyo, 2006. Identifikasi Penyebaran Reservoir Gas Gumai Tengah Menggunakan Analisis Atribut Seismik - di Daerah Jambi. Prosiding HAGI. Yogyakarta.

Russel, B.H., 1988. Introduction to Seismic Inversion Methods (ed : S.N. Domenico), Soc. Of Exploration Geophysicists.

Sukmono, S., 2001, Interpretasi Seismik Refleksi, Departemen Teknik Geofisika, Institut Teknologi Bandung.

Sukmono, S., 2002. Seismik Inversion and AVO Analysis For Reservoir Characterization, Departemen Teknik Geofisika ITB, Bandung.

Sukmono, S., 2007. Post and Pre Stack Seismic Inversion for Hydrocarbon Reservoir Characterization, Jurusan Teknik Geofisika, Institut Teknologi Bandung.

Thornton, J.A., McComb, A.J., Ryding, S.O., 1995. The role of sediments. In, McComb A.J. (Ed.), Eutrophic shallow estuaries and lagoons. CRC Press; Boca Raton, Chapter 13, p.205-223.

Todor I. Todorov, 2000. Integration Of 3C-3D Seismic Data And Well Logs For Rock Property Estimation. Tesis untuk M.Sc. Department Of Geology And Geophysics Calgary, Alberta.

Winardi, Sony. 2009. Preserved Amplitude Data Processing and Modeling for Field Exploration and Development, Bandung.

Wood, James M. dan John C. Hopkins, 1992, Traps associated with paleovalleys and interfluves in an unconformity bounded sequence: Lower Cretaceous Glauconitic Member, southern Alberta, Canada: AAPG Bulletin 76, p. 904-926.

Yaman, I.H., 2005. Lithology Classification Using Cluster Analysis Of Generalized Principle Components Of Seismic Attributes: A Case Study In Boonsville Area. Proceeding Joint Convention HAGI-IAGI-PERHAPI. Surabaya.

VI. KESIMPULAN DAN SARAN

6.1. Kesimpulan

Dari penelitian dan analisis yang dilakukan, maka disimpulkan :

1. Hasil inversi menunjukkan sebaran channel ditemukan mulai dari time 1050 ms, berada pada anomali rendah, antara 21042 ft/s*gr/cc - 31468 ft/s*gr/cc ditunjukkan warna kuning-oranye.

2. Dari data slice AI, sebaran channel sand dengan anomali impedance rendah berada pada area sekitar sumur, meski pada sekitar Febri2 dan Febri5, menunjukkan nilai impedance yang sedikit lebih tinggi dibanding area sekitar sumur-sumur yang lain.

3. Konversi porositas menggunakan 7 attribute (integrate, instaneneous phase, amplitude weighted frequency, derivative instaneous amplitude, 1/inverted, integrated absoute amplitude, dan fulter 35/40-45/50), menunjukan zona low impedance pada hasil inversi memiliki porositas tinggi.

4. Pada slice porosity, terlihat zona anomali impedance rendah pada penampang AI hasil inversi, memilki nilai porositas baik hingga sekitar 18%.

71

6.2. Saran

Meski Acoustic Impedance Inversion sudah sangat baik untuk mengindikasikan reservoar target, akan tetapi belum mampu untuk menganalisis isi kandungan reservoar. Dengan begitu perlu dilakukan studi geofisika lebih lanjut untuk mengetahui isi kandungan reservoar, seperti Elastic Impedance Inversion ataupun Extended Elastic Impedance Inversion.

III. TEORI DASAR

3.1 Karakterisasi Reservoar

Analisis / karakteristik reservoar seismik didefinisikan sebagai sutau proses untuk menjelaskan karakter reservoar secara kualitatif dan atau kuantitatif menggunakan semua data yang ada data, dan seismik sebagai data utama (Sukmono, 2002).

Ada tiga bagian pada proses analisis reservoar seismik, yaitu deliniasi, deskipsi, dan monitoring (Sukmono, 2002). Deliniasi reservoar didefinisikan sebagai deliniasi geometri reservoar, termasuk di dalamnya sesar dan perubahan fasies yang dapat mempengaruhi produksi reservoar. Deskripsi reservoar adalah proses untuk mengetahui property fisika reservoar, seperti porositas, permeabilitas, saturasi, analisis fluida pori dan lain-lain. Monitoring reservoar diasosiasikan dengan monitoring perubahan property fisika reservoar selama proses produksi hidrokarbon dari reservoar. Secara umum karakteristik reservoar dipengaruhi oleh parameter-parameter berikut :

1. Distribusi ukuran butir dan pori

2. Porositas dan permeabilitas dari reservoar 3. Fluida pori

4. Distribusi fasies dan lingkungan pengendapan 5. Deskripsi dari cekungan dan tubuh reservoar

11

Porositas (∅) diartikan sebagai perbandingan antara volume pori batuan dengan volume totalnya. Perbandingan ini umumnya dinyatakan dalam persen (%) maupun fraksi yang dirumuskan dengan :

∅ = � �� �

� � 100% ( )

Selain itu juga dikenal dengan istilah porositas efektif (Gambar 7), yaitu apabila bagian rongga di dalam batuan berhubungan dan telah dikoreksi dengan kandungan lempungnya. Porositas efektif (∅_�) biasanya lebih kecil daripada rongga pori total yang biasanya berkisar dari 10% sampai 15%.

∅� = � �� �_{� �}� � � 100% ( )

Gambar 7. Porositas (Minchigan Technological University, 2003)

Rigiditas atau modulus shear (µ) dapat didefinisikan sebagai ketahanan suatu batuan terhadap gaya pelintir yang mengenainya. Atau dapat juga dideskripsikan sebagai seberapa besar ketahanan material untuk tidak berubah bentuk terhadap stress. Rigiditas sensitif terhadap matriks batuan.

12

Semakin rapat matriksnya maka akan semakin mudah pula mengalami slide over satu sama lainya dan benda tersebut dikatakan memiliki rigiditas yang rendah.

Inkompresibilitas atau modulus bulk (K) merupakan kebalikan dari

kompresibilitas. Inkompresibilitas didefinisikan sebagai ketahanan suatu batuan terhadap gaya tekan yang mengenainya. Semakin mudah dikompresi, maka semakin kecil inkompresibilitasnya begitu pula sebaliknya. Perubahan ini lebih disebabkan oleh adanya pori daripada perubahan ukuran butirnya.

Tidak seperti densitas, kecepatan seismik mengikut sertakan deformasi batuan sebagai fungsi waktu. Seperti yang ditujukkan dalam gambar sebuah kubus batuan dapat mengalami kompresi yang mengubah volume dan bentuk batuan, maupun shear, yang hanya mengubah bentuknya saja (Gambar 9).

Gambar 8. Skema deformasi batuan terhadap Gelombang Kompresi (P-Wave) dan Gelombang Shear (S-Wave), (AVO Workshop, 2008).

13

Dari sini muncul dua jenis kecepatan gelombang seismik yaitu (Gambar 9) : a. Kecepatan gelombang kompresi (Vp) : Arah pergerakan partikel sejajar

(longitudinal ) dengan arah perambatan gelombang.

b. Kecepatan gelombang shear (Vs) : Arah pergerakannya tegak lurus

(transversal) dengan arah perambatan gelombang (Munadi, 2000).

Gambar 9. Skema diagram perambatan kecepatan gelombang seismik (Ensley opcit Winardhi, 2009)

Bentuk sederhana dari persamaan kecepatan gelombang P dan kecepatan gelombang S diturunkan untuk batuan non-porous dan isotropic. Persamaan kecepatan menggunakan modulus bulk (K), koefisien Lambda (λ), dan modulus shear (µ) dituliskan sebagai berikut :

V_p = K + 4 3

ρ ( )

Vp =

+ 2

ρ ( )

14

Dengan λ menyatakan koefisien Lambda yang setara dengan K - 2/3µ, K

menyatakan modulus bulk, µ menyatakan modulus shear dan ρ adalah densitas batuan.

Data yang digunakan untuk karakteristik reservoar adalah data seismik, data sumur (terutama log sonic dan log density) dan data reservoar yang saling terintegrasi untuk menutupi kelemahan masing-masing.

3.2 Metode Seismik Inversi

Ada dua cara dalam pemodelan geofisika, yaitu forward modeling (pemodelan ke depan) dan inverse modeling (ke belakang). Pemodelan ke depan adalah menghitung atau memprediksi respon geofisika dari suatu model bumi, sedangkan pemodelan ke belakang adalah menghitung atau memprediksi model bumi dari hasil observasi geofisika. Rekaman seismik yang telah diproses merupakan bentuk dari pemodelan ke depan. Dalam hal ini input data berupa Acoustic Impedance atau koefisien refleksi dari lapisan bumi kemudian dikonvolusi dengan wavelet. Seismik inversi adalah bentuk dari pemodelan ke belakang, dimana inputnya adalah rekaman seismik yang didekonvolusikan dengan wavelet, yang kemudian menghasilkan penampang Impedance.

Seismik inversi adalah teknik untuk memprediksi model geologi bawah permukaan menggunakan data seismik sebagi input dan data sumur sebagai kontrol. Model geologi yang dihasilkan oleh seismik inversi ialah model impedansi yang mewakili gambaran bawah permukaan bumi, sehinga lebih mudah dipahami dan diinterpretasi.

15

Gambar 10. Dekonvolusi seismik inversi (Sukmono, 2007)

Metode seismik inversi terbagi menjadi dua berdasarkan proses-stack data seismik yaitu inversi pre-stack dan inversi post-stack. Jenis Inversi yang termasuk pada kelompok pre-stack inversion dan post-stack inversion dapat dilihat pada gambar 11.

16

3.2.1Post-Stack Inversion

Banyak teknik inversi yang dapat diaplikasikan untuk post-stack inversion untuk ouput inversi berbasis nilai Acoustic Impedance (AI), seperti Rekursif Inversion, Bandlimited Inversion, Sparse Spike Inversion, dan Coloured Inversion yang di kerjakan dalam penelitian ini.

3.2.1.1Acoustic Impedance (AI) Inversion

Salah satu sifat akustik yang khas pada batuan adalah Acoustic Impedance (AI) yang merupakan perkalian antara kecepatan (VP) dan densitas (ρ).

AI = Vp .ρ (6)

Dari persamaan harga AI (acoustic impedance) ini lebih dikontrol oleh Vp (kecepatan gelombang P dalam satuan m/s) dibandingkan ρ (densitas batuan dengan satuan g/cm3), karena orde nilai kecepatan lebih besar dibandingkan orde nilai densitas. Jika gelombang seismik ini melewati dua media yang berbeda impedansi akustiknya, maka akan ada sebagian energi yang dipantulkan yang kemudian direkam oleh receiver di permukaan.Untuk setiap adanya perubahan AI di bawah permukaan bumi akan menimbulkan koefisien refleksi yang dirumuskan sebagai :

di mana :

R = koefisien refleksi

Aii = impedansi akustik lapisan ke‐i AIi+1 = impedansi akustik lapisan ke i+1

17

3.2.1.1.1 Inversi Rekursif/Bandlimited

Inversi rekursif atau biasa disebut dengan bandlimited inverse menganggap jejak seismik merupakan reflektifitas yang telah difilter oleh fase nol. Metode ini merupakan yang paling sederhana untuk mendapatkan nilai Acoustic Impedance (AI). Diawali dari persamaan (2) dapat dirubah menjadi :

AIn = AIi

1 + KR_i 1−KRi n−1

i=1

( )

3.2.1.1.2 Sparse Spike Inversion

Metode inversi ini mengasumsikan bahwa reflektifitas suatu model dianggap sebagai rangkaian spike yang jarang dan bernilai besar, ditambahkan dengan deret spike yang kecil kemudian dilakukan estimasi wavelet berdasarkan asumsi model tersebut. Trace seismik akan mengalami penambahan jumlah spike baru yang lebih kecil dari spike sebelumnya, sehingga akan membuat menjadi lebih akurat. Dalam metode sparse spike ini terdapat beberapa teknik dekonvolusi, karena metode ini mengasumsikan beberapa model reflektifitas dan membuat estimasi wavelet berdasarkan asumsi tersebut, seperti teknik :

1. Maximum Likelihood (MLD)

2. Linier Programing Sparse Spike (LPSS)

Metode inversi ini memiliki kelebihan dibandingkan metode dekonvolusi biasa karena estimasi sparse spike dengan batas, sehingga dapat digunakan untuk estimasi reflektifitas full-bandwidth (Sukmono, 2007).

18

3.2.1.1.3 Model BasedInversion

Metode ini dilakukan dengan cara membandingkan data seismik sintetik yang telah dibuat dari hasil konvolusi reflektifitas (model geologi) dengan wavelet tertentu dengan data seismik riil. Penerapan metode ini dimulai dengan dugaan awal yang diperbaiki secara iteratif.

Metode ini dapat dilakukan dengan anggapan trace seismik dan wavelet diketahui, noise tidak berkorelasi dan acak (Sukmono, 2007).

Prinsip metode ini adalah membuat model geologi dan membandingkannya dengan data riil seismik (Russel, 1998). Metode ini menggunakan metode awal yang dibuat berdasarkan picking horizon dan ekstrapolasi nilai Acoustic Impedance (AI) dari sumur. Metode ini juga disebut sebagai blocky inversion karena nilai impedance terlebih dahulu diratakan nilainya berdasarkan ukuran blok yang diberikan.

3.2.1.1.3 Coloured Inversion

Merupakan modifikasi dari Bandlimited Inversion, dimana proses inversi membatasi frekuensi yang dihasilkan, dan digunakan operator untuk mendefinisikan domain frekuensi.

22

Karena kelemahan dan kelebihan masing-masing teknik inversi, maka dipilih metode Linier Programing Sparse Spike (LPSS) Inversion sebagai fokus teknik inversi yang digunakan pada penelitian ini, karena tidak terlalu bergantung pada initial model, dan metode Linier Programing Sparse Spike (LPSS) Inversion cocok diterapkan pada data yang memiliki reflektivitas baik.

Dengan demikian diharapkan hasil akhir inversi memberikan parameter-parameter reservoar target yang dicari, yaitu nilai AI sebagai kontras perubahan litilogi dan nilai parameter porositasnya.

3.3 Well Logging

Penelitian geologi dan seismik permukaan mampu memberikan dugaan potensi hidrokarbon di bawah permukaan, akan tetapi evaluasi formasi menggunakan data sumur (well logging), seperti wireline log, memberikan input respon geologi secara langsung kondisi bawah permukaan dengan akurasi yang lebih tinggi dari pada data seismik. Sehingga data log dijadikan sebagai kontrol data seismik untuk identifikasi hidrokarbon sebagai salah satu tujuan utama evaluasi formasi.

Log adalah suatu grafik kedalaman atau waktu dari satu set data yang menunjukkan parameter yang diukur secara berkesinambungan di dalam sebuah sumur. Kurva log memberikan informasi yang cukup tentang sifat-sifat batuan dan fluida yang terkandung di dalamnya (Harsono, 1997).

23

3.3.1 Gamma Ray (GR) Log

Kurva log Gamma Ray ini merupakan suatu kurva yang menunjukkan besarnya intensitas radioaktif yang ada dalam formasi atau batuan, sehingga kurva log ini dapat digunakan untuk mendeteksi ataupun mengevaluasi endapan-endapan mineral radioaktif, seperti Uranium (U), Thorium (Th) dan Potasium (K).

Dasar dari GR ini adalah perekaman radioaktif alami bumi. Radioaktif GR yang dideteksi oleh GR ini berasal dari 3 unsur yang ada di dalam batuan, yaitu Uranium (U), Thorium (Th) dan Potasium (K), yang secara kontinu memancarkan sinar gamma () dalam bentuk-bentuk pulsa energi radiasi tinggi. Sinar gamma ini mampu menembus batuan dan dideteksi oleh sensor sinar (detector) sehingga menimbulkan pulsa listrik pada detektor. Pada batuan sedimen, unsur-unsur radioaktif terkonsentrasi dalam lapisan batulempung, sehingga pada perlapisan permeabel yang bersih, kurva gamma ray menunjukkan intensitas radioaktif yang sangat rendah, misalnya batupasir. Oleh sebab itu, log gamma ray sering digunakan dalam interpretasi batu pasir-lempung yang nantinya dapat digunakan untuk menghitung volume dari batu lempung (Vsh). Selain untuk menentukan

apakah lapisan tersebut ke dalam kategori batupasir ataupun batu lempung, log gamma ray ini juga dapat memperlihatkan lapisan batuan yang tidak radioaktif, misalnya lapisan batubara. Secara luas, log gamma ray digunakan juga untuk mengkorelasikan sumur-sumur pemboran dengan menyesuaikan gejala-gejala perubahan litologi yang terlihat pada kurva gamma ray. Satuan dari GR adalah API. Shales terbaca kira-kira 100 API, tapi dapat bervariasi dari 75 sampai 150 API. Sedangkan di bawah 75 API adalah litologi sand (Harsono, 1997).

24

3.3.2 NPHILog

Log NPHI tidak mengukur volume pori secara langsung, tetapi bekerja dengan memancar partikel-partikel neutron energi tinggi dari suatu sumber kedalaman formasi batuan. Partikel-partikel neutron ini akan bertumbukan dengan atom-atom pada batuan, sehingga mengakibatkan hilangnya energi dan kecepatan.

Atom H secara fisis memiliki massa atom yang serupa dengan neutron. Dengan demikian tumbukan neutron dengan atom H akan bersifat efektif, artinya energi yang hilang akibat penyerapan merupakan jumlah tertinggi dibanding tumbukan dengan atom lain. Partikel yang telah kehilangan energi tersebut kemudian akan dipantulkan kembali, diterima oleh detektor dan direkam kedalam log. Jumlah atom hidrogen yang terkandung dalam batuan diasumsikan berbanding lurus dengan banyaknya pori batuan. Biasanya pori-pori batuan ini terisi fluida baik gas, air atau minyak. Ketiga jenis fluida tersebut secara relatif memiliki jumlah atom hidrogen tertentu. Dari sini dapat ditentukan jenis fluida pengisi pori batuan / formasi yang telah diukur. Untuk mendapatkan nilai porositas yang sebenarnya, log NPHI harus dibantu oleh log lain seperti densitas (Harsono, 1997).

∅ =∅D +∅N

2 ( ) Dari persamaan 9 terlihat bahwa poristas bergantung pada

25

3.3.3 Density (RHOB) Log

Prinsip kerja log ini memancarakan sinar gamma menengah ke dalam suatu formasi, sehingga sinar gamma akan bertumbukan dengan elektron-elektron yang ada pada batuan. Tumbukan tersebut akan menyebabkan hilangnya energi (atenuasi) sinar gamma yang kemudian akan dipantulkan dan diterima oleh detektor yang akan diteruskan untuk direkam ke permukaan.

Dalam hubungan fisika atenuasi sinar gamma diterjemahkan sebagai fungsi dari jumlah elektron yang terdapat dalam formasi. Jumlah ini dinyatakan dalam kerapatan elektron yang mewakili densitas keseluruhan (Harsono, 1997).

3.3.4 Sonic Interval Transite Time (DT) Log

Log sonic adalah log yang bekerja berdasarkan kecepatan rambat gelombang suara. Gelombang yang dipancarkan kedalam suatu formasi kemudian akan dipantulkan kembali ke receiver. Waktu yang dibutuhkan gelombang untuk sampai ke penerima disebut interval transit time.

Besarnya selisih waktu tersebut tergantung pada jenis batuan dan besarnya porositas batuan tersebut sebagai fungsi dari parameter elastik seperti bulk modulus (K), shear modulus(mu), dan densitas (rho) yang terkandung dalam persamaan kecepatan gelombang kompresi dan kecepatan gelombang shear. Sehingga log sonic sering digunakan untuk mengetahui porositas litologi, selain itu juga digunakan untuk membantu interpretasi data seismik, terutama untuk mengalibrasi kedalaman formasi. Pada batuan yang kerapatannya lebih kecil, kurva log sonic akan mempunyai harga lebih besar.

26

Apabila batuan mempunyai kerapatan seperti batu gamping, kurva log sonic akan bernilai kecil. Besaran pengukuran log sonic dituliskan sebagai perlambatan (slowness)(Harsono, 1997).

3.3.5 Volume Shale (Vsh)

Kandungan serpih dalam formasi berkaitan dengan banyaknya air ikat serpih dalam formasi, sehingga akan berpengaruh terhadap pembacaan parameter petrofisika, sehingga dalam lapisan shale penentuan volume serpih sangat penting. Metode paling umum untuk menentukan volume serpih adalah dengan menggunakan log GR. Indeks sinar gamma ditentukan dengan persamaan :

I_GR = GR−GRmin

GR_max −GR_min ( ) Dengan GR adalah nilai log sinar gamma (API), GRmin menyatakan pembacaan minimum log sinar gamma (API), GR maks adalah pembacaan maksimum log sinar gamma (API). Dan Vsh menyatakan volume serpih (fraksi).

Kandungan serpih lebih besar dari 50 % menurut Adi Harsono adalah litologi shale, sedangkan untuk kandungan serpih di bawah 50 % adalah litologi sand (Harsono, 1997).

3.4. Seismic Attribute

Atribut seismik merupakan suatu transformasi matematis dari data trace seismik yang merepresentasikan besaran waktu, amplitudo, fase, frekuensi, dan atenuasi.

27

Atribut seismik juga dinyatakan sebagai sifat kuantitatif dan deskriptif dari data seismik yang dapat ditampilkan dalam skala yang sama dengan data aslinya (Sukmono, 2001). Tiap-tiap atribut saling berhubungan satu sama lainnya, di mana beberapa atribut memiliki sensitifitas terhadap sifat reservoar tertentu dan beberapa atribut lainnya lebih baik di dalam menampilkan informasi ataupun anomali bawah permukaan yang mula-mula tidak teridentifikasi oleh data konvensional atau bahkan sebagai indikator keberadaan hidrokarbon (direct hydrocarbon indicator) (Yaman, 2005). Sehingga penampang dan peta baru yang dihasilkan dari perhitungan atribut diharapkan mampu mencitrakan aspek geologi yang lebih baik dibandingkan dengan hasil dari penampang konvensional (Rusdiyo, 2004).

3.4.1. Atribut Amplitudo RMS

Salah satu sinyal seismik yang umummya digunakan untuk mendapatkan informasi reservoar adalah amplitude (Hadi, 2006). Dalam gelombang seismik, amplitude menggambarkan jumlah energi dalam domain waktu. Atribut amplitude dibedakan menjadi atribut amplitudo jejak kompleks dan amplitudo primer. Contoh atribut amplitudo jejak kompleks antara lain, kuat refleksi atau amplitude sesaat yang merupakan akar dari energi total sinyal seismik pada waktu tertentu yang secara matematis dapat didefinisikan sebagai berikut:

R (t) = �2_{( ) +} ℎ2_{( ) (11)}

Dengan g (t) adalah bagian riil jejak seismik h (t) adalah bagian imajiner jejak seismik

28

Aplikasi atribut ini terutama digunakan sebagai indikator hidrokarbon langsung serta pembuatan fasies dan ketebalan. Contoh dari atribut amplitude primer antara lain adalah amplitudo rms. Atribut amplitudo yang digunakan dalam penelitian ini adalah adalah amplitudo rms. Amplitudo rms merupakan akar dari jumlah energi dalam domain waktu yang secara matematis dapat didefinisikan sebagai berikut:

Arms =

1

� �

2

�

�=1

= r12+r22+32+⋯+ 2

� (12) Dengan : - N merupakan jumlah amplitude pada jangkauan (range) tertentu

- r merupakan nilai dari amplitude

Karena nilai amplitudo dikuadratkan dulu sebelum dirata-ratakan, maka perhitungan rms sangat sensitif terhadap nilai amplitudo yang ekstrim.

3.4.2. Atribut Frekuensi Sesaat

Frekuensi sesaat merupakan jenis dari atribut kompleks yang merupakan kombinasi dari seismic trace riil dan seismic trace imajiner. Trace seismik imajiner didapat dari Hilbert transform, yaitu:

h (t) = 1

� * f (t) (13) Dengan f (t) = tras seismik riil

h (t) = tras seismik imajiner

Selain itu frekuensi sesaat juga merepresentasikan nilai pada suatu titik, bukan hasil rata-rata dari suatu interval sehingga dapat menonjolkan perubahan-perubahan mendadak yang mungkin hilang selama proses perata-ratan tersebut.

29

Frekuensi sesaat memberikan informasi mengenai karakter frekuensi dari suatu reflektor, efek absorbsi, pengkekaran, dan tebal pengendapan.

Nilai frekuensi sesaat merupakan turunan fasa terhadap waktu. Sedangkan fasa didapat dari pembagian antara tras seismik riil dengan tras seismik imajiner (Putra, 2011). Aplikasi frekuensi sesaat dalam karakterisasi reservoar :

a. Zona bayangan frekuensi rendah biasanya berhubungan dengan reflektor di bawah zona gas, kondensat, atau kadang-kadang reservoar minyak. b. Secara umum perubahan frekuensi rendah terjadi hanya pada reflektor

yang berada langsung di bawah zona tersebut sedangkan untuk reflektor yang lebih dalam reflektor akan terlihat normal.

3.4.3. Atribut Envelope / Kuat Refleksi

Envelope F(t) / Kuat refleksi A(t) adalah envelope dari tras seismik. Atribut envelope merupakan akar dari kuadrat trace real ditambah kuadrat trace imaginer yang dapat dijelaskan pada persamaan di bawah:

(14)

Dimana : F(t) = Envelope A(t) = Kuat Refleksi f(t) = Real Trace F*2(t)= Imaginer Trace

) ( ) ( * ) ( )

(t f2 t F 2 t At

30

a. Aplikasi Atribut Envelope

Envelope F(t) / Reflection Strength A(t) / instantaneous Amplitudo merupakan akar dari energi total sinyal seismik yang terjadi pada waktu sesaat. Berhubungan dengan nilai amplitudo (menonjolkan nilai amplitudonya) namun kelemahannya adalah merata-ratakan semua nilai amplitudo sehingga amplitudo kecil akan hilang. Dalam karakterisasi reservoar, Envelope akan membantu dalam :

1. Korelasi Regional

Reflection strength akan merata-ratakan nilai amplitudo sehingga akan memudahkan dalam melakukan korelasi regional. Contoh SB, Batas BedRock, Batas lingkungan pengendapan.

2. Mengestimasi struktur sesar

Perubahan lokal yang tajam bisa mengindikasikan pensesaran atau dapat berasosiasi dengan lingkungan pengendapan seperti “channel”.

3. Mengestimasi keberadaan ketidakselarasan

Kuat refleksi tinggi sering berasosiasi dengan perubahan litologi tajam, seperti pada kasus ketidakselarasan atau batas yang berasosiasi dengan perubahan tajam dari lingkungan pengendapan.

4. Identifikasi awal DHI

Kuat refleksi juga merupakan alat efektif untuk mengidentifikasi anomali terang dan buram ("bright dan spots"). Reservoar gas, misalnya sering muncul sebagai refleksi beramplitudo tinggi dan "terang”.

5. Kuat refleksi juga bisa berfungsi untuk mendeteksi dan mengalibrasi efek tuning, yang terjadi akibat interferensi konstruktif dan destruktif wavelet reflektor.

V. PEMBAHASAN

5.1 Tuning Thickness Analysis

Analisis tuning thickness dilakukan untuk mengetahui ketebalan reservoar yang dapat teresolusi dengan baik oleh wavelet secara perhitungan teoritis, dimana pada analisis diperlukan kecepatan interval diantara horizon-horizon target. Dalam hal ini, target horizon adalah tch sebagai top boundary dari channel yang akan dipetakan dan mcb sebagai sebagai base channel.

Dari data log sonic, didapat kecepatan interval rata-rata antara horizon tch dan mcb adalah 4080,854 m/s. Wavelet yang digunakan pada proses inversi memilki frekuensi dominan 35 Hz. Maka dengan menggunakan persamaan :

λ = V/f ,

maka ketebalan tuning 1/4λ pada channel akan bernilai 29.15 m. Jika berdasarkan data geologi, ketebalan channel berbeda-beda, berkisar pada ketebalan 0-35 m lebih. Dengan begitu wavelet yang digunakan pada proses inversi secara teoritis diharapkan meng-cover channel dengan ketebalan rata-rata di atas ketebalan tuning.

57

5.2 Sebaran Acoustic ImpedanceAbsolute Hasil Inversi

Data merupakan data 3D dimana keenam sumur yang ada tersebar pada beberapa line, sehingga untuk melihat hasil distribusi impedance semua sumur pada suatu line yang sama diperlukan arbitrary line yang merupakan penampang seismik 2D yang dibuat dari data seismik 3D, sehingga semua sumur yang digunakan pada pemodelan berada pada satu penampang. Gambar penampang hasil inversi pada Gambar 31, 34, dan 35 merupakan arbitary line yang dibuat setelah inversi.

Perbedaan harga IA kita dapatkan karena adanya kontras densitas maupun kecepatan gelombang seismik yang selanjutnya diinterpretasikan sebagai kontras litologi.

Hasil dari inversi berupa sebaran absolute impedance dimana zona anomali berada pada nilai impedance rendah (21042 ft/s*gr/cc -31468 ft/sc*gr/cc), pada kedalaman sekitar 1050 ms seperti yang terlihat pada gambar 30. Tanda panah putih menunjukan impedance rendah yang mengindikasikan reservoar target/ channelsand pada 1050-1100 ms.

Pada Gambar 30 juga terlihat semua sumur, dimana warna yang terlihat pada masing-masing sumur merupakan log impedansi akustik masing-masing yang telah difilter dengan 0/0-50/60 Hz, dan warna tersebut hampir keseluruhannya sesuai dengan warna impedance absolute hasil inversi. Hal ini juga merupakan salah satu quality control yang dilakukan untuk mengetahui bahwa hasil inversi telah sesuai dengan data sumur. Dan dari gambar terlihat hasil absolute impedance sudah cukup baik.

59

Kemudian dilakukan slicing terhadap penampang impedance absolute dibawah 10, 15,20, dan 25 ms dari horizon tch. Hasil dari slice data tersebut merupakan peta sebaran zona reservoar target, dimana channel target berada pada nilai impedance rendah. Data impedance absolute rendah sebagai penanda reservoar target, hanya valid pada sekitar data yang terdapat sumur.

Line-line yang jauh dari kontrol sumur, tetapi memiliki impedance yang rendah pula, belum dapat dipastikan apakah dilokasi tersebut juga merupakan zona sebaran channel, karena tidak ada kontrol sumur pada zona tersebut, seperti yang terlihat pada gambar slice data. Slice data dibuat dengan window di bawah horizon tch, 10-15 ms dibawah horizon (Gambar 31) dan 20-25 ms dibawah horizon (Gambar 32). Zona dengan nilai impedance rendah, merupakan refleksi sebaran channel ditunjukkan warna putih hingga oranye.

Dari data slice AI, sebaran channel sand dengan anomali impedance rendah berada pada kisaran sumur Febri1, Febri3, Febri4, dan Febri6. Sedangkan pada area sekitar sumur Febri2 dan Febri5, menunjukkan nilai impedance yang sedikit lebih tinggi dibanding sumur yang lain.

60

Gambar 31. Slice Impedance Absolute dibawah 10 ms (atas) dan di bawah 15 ms horizon tch (bawah)

61

Gambar 32. Slice Impedance Absolute dibawah 20 ms (atas) dan di bawah 25 ms horizon tch (bawah)

62

Untuk quality control hasil inversi selanjutnya, dilihat dari penampang impedance relative yang di overlay seismic.

Penampang impedance relative di dapat dari penampang impedance absolute hasil output inversi, dan difilter bandpass dengan range frekuensi seismik. Pada penilitian ini digunakan bandpass 5/10-60/80 Hz untuk memfilter absolute impedance menjadi relative impedance.

Pada Gambar 33 terlihat sebaran impedance relative, dimana anomali channel target berada pada impedance negatif, pada time mulai dari 1050 hingga 1100 ms dengan warna putih hingga oranye.

Dan pada Gambar 34 relative impedance yang di-overlay data seismik input terlihat relative impendace akan mengikuti batas sequen seismik input dan menunjukkan kontras perubahan litologinya. Hal ini menandakan bahwa hasil inversi sudah baik.

65

5.3. Konversi Porositas

Karena Acoustic Impedance merupakan hasil perkalian Velocity primer (Vp) dengan densitas (persamaan 6 halaman 16), dan densitas itu sendiri dapat dinyatakan dengan :

dimana ρsat adalah densitas bulk batuan (tersaturasi penuh), ρm adalah densitas matriks, ф adalah porositas batuan, Sw adalah water saturation, ρw adalah densitas air (mendekati 1 g/cm3), dan ρhc adalah densitas hidrokarbon, maka akan terdapat hubungan antara AI dan porositas. Ketika suatu zona menunjukan nilai Impedansi Akustik rendah, maka zona tersebut memiliki porositas yang tinggi.

Konversi porositas dilakukan dengan multi atribute dengan menggunakan input seismik poststack data dan seismik hasil inversi. Gambar 35 menunjukkan attribute yang digunakan pada konversi integrate, instaneneous phase, amplitude weighted frequency, derivative instaneous amplitude, 1/inverted, integrated absoute amplitude, dan fulter 35/40-45/50), dan error plot-nya.

Dari data error plot dapat terlihat bahwa validation error naik pada attribute ke 7. Hal ini menunjukan bahwa attribute yang cocok diterapkan pada data adalah hanya sampai attribute ke 7 (tujuh) yaitu filter 35/45-45/50 Hz.

66

Gambar 35. Attribute yang digunakan untuk konversi dan error plot

Gambar 36 menunjukkan hasil konversi porositas dari multi atttribute, dimana jika pada hasil inversi (Impedance absolute) merupakan zona low impedance, maka akan memiliki porositas tinggi pada data hasil keluaran konversi porosity. Hal ini sesuai dengan teori dasar, dimana porositas akan terbalik dengan nilai impedance-nya. Pada area sekitar sumur Febri2 dan Febri5 terlihat distribusi porositas kurang baik dibanding dengan 4 sumur lainnya, yaitu Febri1, Febri3, Febri4, dan Febri6 yang memiliki distribusi lateral lebih baik, mencapai nilai porositas maksimum sekitar 18% ditunjukkan dengan warna oranye hingga kuning. Data slice porositas berkebalikan dengan hasil slice impedance absolute, dimana lokasi yang terpetakan memiliki impedance rendah, akan terpetakan sebagai porositas yang tinggi (Gambar 37 dan Gambar 38 ). Tetapi tidak pada semua zona yang terpetakan memiliki impedance rendah akan terpetakan sebagai zona porositas tinggi. Karena tidak semua zona yang memiliki anomali impedance rendah memang memiliki porositas baik. Untuk itu, konversi porositas dilakukan untuk mengetahui distribusi lateral porosity dan mengeliminir zona anomali low impedance non-poros.

68

Gambar 37. Slice porosity dibawah 10 ms (kiri) dan di bawah 15 ms horizon tch (kanan)

69

Gambar 38. Slice porosity dibawah 20 ms (kiri) dan di bawah 25 ms horizon tch (kanan

dimana ρsat adalah densitas bulk batuan (tersaturasi penuh), ρm adalah densitas matriks, ф adalah porositas batuan, Sw adalah water saturation, ρw adalah densitas air (mendekati 1 g/cm3), dan ρhc adalah densitas hidrokarbon, maka akan terdapat hubungan antara AI dan porositas. Ketika suatu zona menunjukan nilai Impedansi Akustik rendah, maka zona tersebut memiliki porositas yang tinggi.

Konversi porositas dilakukan dengan multi atribute dengan menggunakan input seismik poststack data dan seismik hasil inversi. Gambar 35 menunjukkan attribute yang digunakan pada konversi integrate, instaneneous phase, amplitude weighted frequency, derivative instaneous amplitude, 1/inverted, integrated absoute amplitude, dan fulter 35/40-45/50), dan error plot-nya.

Dari data error plot dapat terlihat bahwa validation error naik pada attribute ke 7. Hal ini menunjukan bahwa attribute yang cocok diterapkan pada data adalah hanya sampai attribute ke 7 (tujuh) yaitu filter 35/45-45/50 Hz.

Gambar 35. Attribute yang digunakan untuk konversi dan error plot

Gambar 36 menunjukkan hasil konversi porositas dari multi atttribute, dimana jika pada hasil inversi (Impedance absolute) merupakan zona low impedance, maka akan memiliki porositas tinggi pada data hasil keluaran konversi porosity. Hal ini sesuai dengan teori dasar, dimana porositas akan terbalik dengan nilai impedance-nya. Pada area sekitar sumur Febri2 dan Febri5 terlihat distribusi porositas kurang baik dibanding dengan 4 sumur lainnya, yaitu Febri1, Febri3, Febri4, dan Febri6 yang memiliki distribusi lateral lebih baik, mencapai nilai porositas maksimum sekitar 18% ditunjukkan dengan warna oranye hingga kuning. Data slice porositas berkebalikan dengan hasil slice impedance absolute, dimana lokasi yang terpetakan memiliki impedance rendah, akan terpetakan sebagai porositas yang tinggi (Gambar 37 dan Gambar 38 ). Tetapi tidak pada semua zona yang terpetakan memiliki impedance rendah akan terpetakan sebagai zona porositas tinggi. Karena tidak semua zona yang memiliki anomali impedance rendah memang memiliki porositas baik. Untuk itu, konversi porositas dilakukan untuk mengetahui distribusi lateral porosity dan mengeliminir zona anomali low impedance non-poros.

Gambar 37. Slice porosity dibawah 10 ms (kiri) dan di bawah 15 ms horizontch (kanan)

Gambar 38. Slice porosity dibawah 20 ms (kiri) dan di bawah 25 ms horizontch (kanan