KARAKTERISASI RESERVOAR BATUPASIR ...repository.ub.ac.id/1628/1/DHONY WIDYASANDY.pdfKetua Prodi S2 Fisika, Bapak Dr. Eng. Didik R Santoso, M.Si. yang selalu memberikan motivasi untuk

KARAKTERISASI RESERVOAR BATUPASIR MENGGUNAKAN

TEKNIK ANALISIS AMPLITUDE VERSUS OFFSET (AVO) DAN

EXTENDED ELASTIC IMPEDANCE (EEI) BERDASARKAN PSEUDO

WELL DI LAPANGAN X

TESIS

Untuk Memenuhi Persyaratan

Memperoleh Gelar Magister Sains

Oleh:

DHONY WIDYASANDY

136090300111009

PROGRAM STUDI S2 FISIKA

MINAT GEOFISIKA

PROGRAM PASCASARJANA FAKULTAS MIPA

UNIVERSITAS BRAWIJAYA

MALANG

2017

ii

HALAMAN PENGESAHAN

KARAKTERISASI RESERVOAR BATUPASIR MENGGUNAKAN

TEKNIK ANALISIS AMPLITUDE VERSUS OFFSET (AVO) DAN

EXTENDED ELASTIC IMPEDANCE (EEI) BERDASARKAN PSEUDO

WELL DI LAPANGAN X

Oleh:

Dhony Widyasandy

Telah dipertahankan didepan penguji

Pada tanggal 28 Juli 2017

dan dinyatakan lulus

KOMISI PEMBIMBING

Ketua Anggota

Adi Susilo, Ph.D. Fatkhul Mu’in, S.T., M.T.

NIP. 19631227 199103 1 002 Geophysicist Pertamina UTC

Mengetahui

Ketua Program Studi S2 Fisika

Mauludi Ariesto Pamungkas, Ph.D.

NIP. 19730412 200003 1 013

iii

JUDUL TESIS:

KARAKTERISASI RESERVOAR BATUPASIR MENGGUNAKAN TEKNIK

ANALISIS AMPLITUDE VERSUS OFFSET (AVO) DAN EXTENDED ELASTIC

IMPEDANCE (EEI) BERDASARKAN PSEUDO WELL DI LAPANGAN X

Nama Mahasiswa : Dhony Widyasandy

NIM : 136090300111009

Program Studi : S2 Ilmu Fisika

Minat : Geofisika

KOMISI PEMBIMBING

Ketua : Adi Susilo, Ph.D.

Anggota : Fatkhul Mu’in, S.T., M.T.

TIM DOSEN PENGUJI

Dosen Penguji 1 : Sukir Maryanto, Ph.D.

Dosen Penguji 2 : Mauludi Ariesto Pamungkas, Ph.D.

Tanggal Ujian : 28 Juli 2017

iv

PERNYATAAN ORISINALITAS

Saya menyatakan dengan sebenar-benarnya bahwa sepanjang pengetahuan saya, di

dalam naskah Tesis ini tidak terdapat karya ilmiah yang pernah diajukan oleh orang lain

untuk memperoleh gelar akademik di suatu Perguruan Tinggi, dan tidak terdapat karya atau

pendapat yang pernah ditulis atau diterbitkan oleh orang lain, kecuali yang secara tertulis

dikutip dalam naskah ini dan disebutkan dalam sumber kutipan dan daftar pustaka.

Apabila ternyata di dalam naskah Tesis ini dapat dibuktikan terdapat unsur-unsur

jiplakan (plagiat), saya bersedia Tesis (Magister) dibatalkan, serta diproses sesuai

perundang-undangan yang berlaku.

Malang, 28 Juli 2017

Mahasiswa

Dhony Widyasandy

NIM. 136090300111009

v

KARAKTERISASI RESERVOAR BATUPASIR MENGGUNAKAN TEKNIK

ANALISIS LOG EXTENDED ELASTIC IMPEDANCE DI LAPANGAN X

ABSTRAK

Analisis Extended Elastic Impedance diperkenalkan pertama oleh Whitcombe (2002)

digunakan untuk memprediksi litologi dan fluida pada suatu reservoar hidrokarbon.

Extended Elastic Impedance adalah pengaplikasian sudut yang diterapkan range pada sudut

datang tertentu sehingga dapat memperjelas zona target. EEI merupakan subjek yang

menarik untuk diamati dan sangat berguna diterapkan pada attribut seismik dengan

kemampuannya yang mampu memprediksi litologi dan fluida dimana impedansi akustik

sand dan shale terlihat hampir sama. Dengan melakukan pendekatan menggunakan metode

ini memungkinkan anomali yang dihasilkan sand dan shale terlihat berbeda. EEI

mempunyai kemampuan untuk memperkirakan parameter elastis. Pada penelitian ini

menggunakan beberapa parameter yang diteliti langsung menggunakan original log dari

well yaitu 𝑣𝑝𝑣𝑠 rasio, pseudo gamma ray, pseudo NPHI, pseudo density. Sudut korelasi (𝜒)

maksimum pada EEI terdapat pada log Gamma Ray yaitu 25° dengan tingkat korelasi

0.83866 (pada skala -1 s/d 1). Pada korelasi sudut optimum dari EEI tersebut terbukti

mampu meningkatkan pemahaman tentang adanya zone of interest pada well X. Hasil

penelitian menunjukkan bahwa menggunakan log yang dihasilkan dari optimasi sudut pada

EEI dapat menunjukkan zona target yang dimaksud.

Kata kunci : Pre-Stack Time Migration (PSTM), Well log analysis, Amplitude Versus

Offset (AVO), Extended Elastic Impedance (EEI)

vi

CHARACTERIZATION OF RESERVOIR SANDSTONES USING LOG

ANALYSIS TECHNIQUE EXTENDED ELASTIC IMPEDANCE IN FIELD X

ABSTRACT

Extended Elastic Impedance Analysis first introduced by Whitcombe (2002) was used for

the review predicting lithology and fluid in a hydrocarbon reservoir. Extended Elastic

Impedance is an application of an angle that is applied in a certain range until clarify the

zone of interest (zoi). EEI is an interesting subject to be observed and very usefully to be

applied on seismic attributes with its ability to predict lithology and fluid where acoustic

impedance sands and shale looks almost the same. By using an approach of this method, it

allows anomalies of its result of sand and shale is seen different. EEI has the ability to

review the estimation of elastic parameters. In this research uses multiple parameters that

is analyzed directly by using an original log from well that are 𝑣𝑝𝑣𝑠 ratio, pseudo gamma

ray, pseudo NPHI, pseudo resistivity. Angle of maximum correlation at EEI contained in

the Gamma Ray is log 𝜒=25° with the level of correlation 0.83866 (on a scale of -1 s/d 1).

At the optimum angle of EEI correlations were proven to be able increase the

understanding of their zone of interest in the well X. The result of the research shows that

using log that is produced from the optimization of the range in EEI that able to show the

zone of interest.

Keyword : Pre-Stack Time Migration (PSTM), Well log analysis, Amplitude Versus

Offset (AVO), Extended Elastic Impedance (EEI)

vii

RIWAYAT HIDUP

Dhony Widyasandy, merupakan putra pertama dari pasangan Bapak Sairun dan Ibu

Wijayanti. Lahir di Nganjuk, Propinsi Jawa Timur pada tanggal 16 Mei 1991. Penulis

menyelesaikan pendidikan TK di TK Baiturrohman Sampit Kalimantan Tengah pada tahun

1996, pendidikan Sekolah Dasar (SD) di SDN Watudandang II Nganjuk pada tahun 2002,

pendidikan Sekolah Menengah Pertama (SMP) di SMPN 4 Kediri pada tahun 2005,

pendidikan Sekolah Menengah Atas (SMA) di SMAN 5 Kediri pada tahun 2008.

Penulis melanjutkan pendidikan tinggi (S-1) ke Universitas Islam Negeri (UIN)

Maulana Malik Ibrahim Malang dan diterima sebagai mahasiswa Jurusan Fisika, Fakultas

Sains dan Teknologi pada tahun 2008 dan memperoleh gelar Sarjana Sains (S.Si) pada

tahun 2013. Pada tahun yang sama yaitu 2013, penulis melanjutkan pendidikan tinggi

pascasarjana (S-2) dan diterima sebagai mahasiswa Program Studi S2 Ilmu Fisika dengan

bidang minat Geofisika, Fakultas MIPA di Universitas Brawijaya Malang.

viii

UCAPAN TERIMAKASIH

Penulis menyampaikan ucapan terimakasih yang sebesar-besarnya terutama kepada

kedua orang tua di rumah dan calon istri tercinta, Bapak Adi Susilo, Ph.D. selaku

pembimbing pertama di kampus yang sudah saya anggap sebagai bapak saya sendiri yang

tak henti-hentinya memberikan arahan, semangat, dan motivasi untuk menyelesaikan studi

ini dan Bapak/Mas Fatkhul Mu’in, M.T. selaku pembimbing kedua di Pertamina UTC

dengan gaya penjelasan yang sedikit frontal tetapi justru dengan cara tersebut ilmu yang

beliau ajarkan masuk dan mengendap ke dalam otak saya serta Bapak Sukir Maryanto,

Ph.D. selaku dosen penguji pertama, Bapak Mauludi Ariesto Pamungkas, Ph.D. selaku

dosen penguji kedua yang telah sudi kiranya menguji, membimbing, memberikan saran dan

masukannya untuk penyusunan tesis ini. Ketua Prodi S2 Fisika, Bapak Dr. Eng. Didik R

Santoso, M.Si. yang selalu memberikan motivasi untuk segera menyelesaikan studi ini.

Rekan-rekan Magister Fisika Brawijaya, rekan-rekan Fisika UIN Malang terutama

Pak Irjan, M.Si., Pak Abdul Basid, M.Si., Alm. Pak Novi Avicena, M.Si., Mas Rusli, M.Si.,

Mas Dafiqiy Y Ulinnuha, S.Si., rekan-rekan di lantai 11 dan 13 Pertamina UTC (Mas Aulia,

Bima, Sasti, Shofi, Dito, Ayu, Indah, Christy, Bella, Hilmi, Fian, Paksi, Dimas) atas sharing

ilmu dan pengalamannya yang sangat bermanfaat dalam penulisan tesis ini, dan tidak lupa

rekan-rekan di kost pejambon yang selalu menjadi tempat curhat yang nyaman saat

pengolahan data di Pertamina UTC (Mas Danny, Mas Sapto, Mas Egra, Mas Zaki, Mas

Aziz, Mas Jauhari, Dimas).

Malang, 20 Juni 2017

Penulis

ix

KATA PENGANTAR

Assalamu’alaikum. Wr. Wb.

Segala puji syukur penulis panjatkan ke hadirat Tuhan Yang Maha Esa karena hanya

atas tuntunan dan penyertaan-Nya penulis dapat menyelesaikan penulisan tesis yang

berjudul “Karakterisasi Reservoar Batupasir Menggunakan Teknik Analisis Amplitude

Versus Offset (AVO) dan Extended Elastic Impedance (EEI) Berdasarkan Pseudo Well di

Lapangan X”.

Dalam penulisan tesis ini secara tulus penulis menyampaikan ucapan terimakasih

yang sebesar-besarnya kepada :

1. Bapak Adi Susilo, Ph.D. selaku ketua komisi pembimbing atas masukan, arahan,

bimbingan, dan motivasi kepada penulis selama penelitian dan penyusunan tesis ini,

2. Bapak Fatkhul Mu’in, M.T. selaku anggota komisi pembimbing yang juga

memberikan bimbingan masukan, arahan, bimbingan, dan motivasi dalam penulisan

tesis ini,

3. Bapak Sukir Maryanto, Ph.D., Bapak Mauludi Ariesto Pamungkas, Ph.D. selaku

penguji pertama dan penguji kedua yang telah memberikan saran dan masukan dalam

penulisan tesis ini,

4. Kedua orang tua (Bapak Sairun, S.H., M.M. dan Ibu Wijayanti, S.H.) dan Adik

(Dhedy Widyarianto) serta seluruh keluarga yang selalu memberikan dukungan

penuh kepada penulis selama kegiatan perkuliahan sampai dengan penyelesaian tesis

ini,

5. Teman-teman serta seluruh civitas akademika Program Pascasarjana Fisika, Fakultas

MIPA Universitas Brawijaya yang telah banyak membantu penulis dalam kegiatan

perkuliahan.

Akhir kata, semoga studi dan karya tulis ini dapat bermanfaat bagi semua pihak,

khususnya bagi penulis dan umumnya bagi pembaca.

Wallahu Muwafiq Illa Aqwamittoriq

Wassalamu’alaikum Wr. Wb.

Malang, 20 Juni 2017

Penulis

x

DAFTAR ISI

HALAMAN PENGESAHAN ii

IDENTITAS TIM PENGUJI iii

PERNYATAAN ORISINALITAS iv

ABSTRAK v

ABSTRACT vi

RIWAYAT HIDUP vii

UCAPAN TERIMAKASIH viii

KATA PENGANTAR ix

DAFTAR ISI x

DAFTAR GAMBAR xii

DAFTAR TABEL xiv

BAB I PENDAHULUAN

1.1 Latar Belakang Masalah 1

1.2 Rumusan Masalah 3

1.3 Batasan Masalah 3

1.4 Tujuan Penelitian 4

BAB II TINJAUAN PUSTAKA

2.1 Karakterisasi Reservoar 5

2.2 Seismik Refleksi 5

2.3 Inversi Seismik dan Acoustic Impedance (AI) 6

2.4 Elastic Impedance (EI) 9

2.5 Persamaan Zoeepritz dan Pendekatan Aki-Richard 11

2.6 Extended Elastic Impedance (EEI) 15

2.7 Metode Seismik Inversi 18

2.8 Petroleum System 21

BAB III KERANGKA KONSEP PENELITIAN

3.1 Kerangka Konsep Berpikir 24

3.2 Definisi Operasional 26

BAB IV METODOLOGI PENELITIAN

4.1 Tempat dan Waktu Penelitian 27

xi

4.2 Data dan Alat 27

4.3 Alur Penelitian 28

4.4 Pengolahan Data 29

BAB V HASIL DAN PEMBAHASAN

5.1 Geologi Umum Daerah Penelitian 33

5.2 Pre-conditioning Data Seismik 35

5.2.1 Koreksi Normal Move Out (NMO) 36

5.2.2 Bandpass Filter 37

5.2.3 Mute 38

5.2.4 Koreksi Trim Statik 39

5.2.5 Supergather 39

5.3 Pengolahan dan Analisis Sensitifitas Data Sumur 40

5.3.1 Log P-Wave Velocity 42

5.3.2 Prediksi Log S-Wave Velocity 43

5.3.3 Log Density 48

5.3.4 Log Gamma Ray 50

5.3.5 Log Neutron Porosity Hydrogen Indeks (NPHI) 51

5.3.6 Log Resistivity 52

5.4 Analisis AVO Attribute 52

5.5 Extended Elastic Impedance (EEI) 56

5.5.1 Inversi EEI Pseudo Gamma Ray 62

5.5.2 Inversi EEI Pseudo Neutron Porosity 63

5.5.3 Inversi EEI Pseudo Density 64

BAB VI PENUTUP

6.1 Kesimpulan 66

6.2 Saran 67

DAFTAR PUSTAKA 68

LAMPIRAN 70

xii

DAFTAR GAMBAR

Gambar 2.1 Penjalaran gelombang melalui batas dua medium 5

Gambar 2.2 Ilustrasi proses seismik 6

Gambar 2.3 Ilustrasi proses pengambilan data seismik 7

Gambar 2.4a Inversi AI 10

Gambar 2.4b Inversi EI 10

Gambar 2.5 Klasifikasi kelas AVO 14

Gambar 2.6 Jarak jangkauan EI dan EEI pada model AVO linear 16

Gambar 2.7 Pengaplikasian inversi EEI 18

Gambar 2.8 Diagram alir teknik inversi berbasiskan model 19

Gambar 3.1 Kerangka konsep penelitian 25

Gambar 4.1 Diagram alir penelitian 28

Gambar 5.1 Peta lokasi cekungan Sumatra Selatan 33

Gambar 5.2 Regional stratigraphy of South Sumatra basin 34

Gambar 5.3 CDP gather lapangan X sebelum dilakukan pre-conditioning 36

Gambar 5.4 CDP gather setelah dilakukan proses NMO 37

Gambar 5.5 CDP gather setelah melalui proses bandpass filter 38

Gambar 5.6 CDP gather setelah melalui proses mute 38

Gambar 5.7 CDP gather setelah melalui proses trim static correction 39

Gambar 5.8 Hasil CDP gather dalam bentuk supergather 40

Gambar 5.9 Data log pada sumur X 41

Gambar 5.10 Crossplot hubungan 𝑣𝑝𝑣𝑠 Greenberg-Castagna 44

Gambar 5.11 Crossplot dari North Sea Oil Field dan studi empiris Castagna 45

Gambar 5.12 Crossplot 𝑣𝑝 terhadap 𝑣𝑠 dengan color key kedalaman 46

Gambar 5.13 Crossplot 𝑣𝑝 terhadap densitas dengan color key kedalaman 49

Gambar 5.14 Crossplot 𝑣𝑝 terhadap 𝑣𝑠 dengan color key Gamma Ray 50

Gambar 5.15 Crossplot 𝑣𝑝 terhadap 𝑣𝑠 dengan color key Neutron Porosity 51

Gambar 5.16 Crossplot Intercept (A) dan Gradient (B) 53

Gambar 5.17 Penampang AVO Intercept (A) dan Gradient (B) 55

Gambar 5.18 Hubungan reflektivitas dan impedansi akustik 56

Gambar 5.19 Spektrum EEI chi angle -90° sampai 90° pada sumur X 57

xiii

Gambar 5.20 Kurva log target EEI 58

Gambar 5.21 REEI chi angle 25° 59

Gambar 5.22 Pada data log: kurva log target vs log EEI 61

Gambar 5.23 Penampang inversi EEI pseudo gamma ray di sumur X 62

Gambar 5.24 Penampang inversi EEI pseudo neutron porosity di sumur X 64

Gambar 5.25 Penampang inversi EEI pseudo density di sumur X 65

xiv

DAFTAR TABEL

Tabel 5.1 Posisi sumur berdasarkan data seismik PSTM 41

Tabel 5.2 Quick look interpretation 42

Tabel 5.3 Kecepatan gelombang dari berbagai macam jenis batuan 47

Tabel 5.4 Densitas mineral dan liquids 48

Tabel 5.5 Koefisien hubungan kecepatan terhadap densitas 50

Tabel 5.6 Kelas AVO 54

Tabel 5.7 Hasil cross correlation log sumur dengan pengaplikasian EEI 58

1

BAB I

PENDAHULUAN

1.1 Latar Belakang Masalah

Peningkatan akan jumlah populasi manusia yang disertai dengan

pertumbuhan ekonomi mengakibatkan meningkatnya kebutuhan akan energi.

Minyak dan gas bumi sampai saat ini masih menjadi sumber energi utama untuk

kebutuhan sehari-hari baik pada tingkat industri, transportasi maupun rumah

tangga. Minyak dan gas bumi atau yang biasa disebut hidrokarbon termasuk

kategori energi yang tidak renewable dikarenakan terjadi secara alami melalui

proses yang sangat lama. Dengan berjalannya waktu manusia, telah banyak

menggunakan energi hidrokarbon sehingga energi tersebut semakin habis dan sulit

untuk ditemukan.

Pencarian hidrokarbon yang dilakukan oleh para ahli geofisika dengan

mempelajari sifat-sifat fisik dari lapisan batuan menggunakan metode seismik

refleksi semakin kurang efektif karena semakin sulit mengenali struktur-struktur

geologi dan pengidentifikasian litologi melalui metode tersebut. Oleh sebab itu,

upaya peningkatan produksi hidrokarbon pada suatu lapangan minyak bumi

memerlukan pemahaman yang baik mengenai karakteristik reservoarnya.

Salah satu teknik untuk mengkarakterisasi reservoar adalah menggunakan

teknik inversi Extended Elastic Impedance (EEI), teknik ini merupakan perluasan

dari teknik sebelumnya (AI dan EI). AI (Acoustic Impedance) menggunakan data

stack zero offset dengan prinsip sudut datang gelombang 0° atau bisa disebut tegak

2

lurus dengan bidang pantul, tetapi kenyataannya memiliki keterbatasan pada kasus

perkiraan adanya hidrokarbon. Keterbatasan pada teknik AI tersebut, memunculkan

teknik baru yaitu teknik inversi EI (Elastic Impedance) yang merupakan

generalisasi dari AI. EI menggunakan data non-zero offset artinya stack yang

mempunyai rentang sudut datang tertentu dengan prinsip sudut datang tidak sama

dengan 0°. Pada teknik inversi EI perkiraan kehadiran hidrokarbon menjadi lebih

sensitif karena selain dipengaruhi oleh fungsi densitas dan kecepatan gelombang P

tetapi dipengaruhi juga oleh kecepatan gelombang S. (Whitcombe et al., 2002)

Pada inversi EEI perluasan yang dimaksud adalah jika menggunakan EI

rentang sudut datang gelombang hanya 0° sampai 90° tetapi pada EEI

pengaplikasian sudut datang dapat menggunakan rentang sudut ∞ sampai -∞.

Inversi EEI dapat menginterpretasi jenis fluida maupun litologi reservoar dengan

cara mendekati langsung jenis log tertentu sehingga dapat menghasilkan suatu

kombinasi parameter fisik batuan yang mencerminkan karakteristik batuan dan

reservoar tersebut.

Beberapa studi yang dilakukan oleh (Fernandus, 2008) tentang penentuan

litologi batupasir menggunakan inversi EEI Mu-Rho, porositas dan gamma ray;

(Hadi, 2009) tentang hasil inversi EEI dan analisis prediksi Vs untuk

memperlihatkan kuatnya pengaruh nilai modulus elastik batuan; (Woelandari,

2010) tentang metode Lambda-Mu-Rho yang dijelaskan bahwa masih cukup efektif

untuk memisahkan fluida dan litologi; (Shahri, 2013) menjelaskan bahwa data log

dapat memberikan informasi yang sangat penting dalam mendefinisikan reservoar

dengan integrasi petrofisika dan fisika batuan memungkinkan untuk

3

mengidentifikasi anomali seismik dalam memprediksi litologi; (Septiani, 2015)

menyatakan dalam studinya melalui analisis inversi elastic impedance memiliki

kekurangan pada konsistensi analisis litologi pada sumur, sehingga diharapkan

dengan menggunakan metode EEI dapat menghasilkan informasi lebih akurat pada

analisis prediksi litologi sumur.

1.2 Rumusan Masalah

Rumusan masalah pada penelitian tesis ini diantaranya adalah sebagai berikut:

a. Bagaimana memperkirakan dan mengidentifikasi zona target berdasarkan data

sumur dan data geologi ?

b. Bagaimana menganalisis prediksi 𝑣𝑠 yang akan digunakan dalam AVO

attribute dan perkiraan chi angle inversi EEI ?

c. Bagaimana menganalisis AVO attribute dalam bentuk intercept dan gradient

untuk memperlihatkan anomali reservoar pada zona target ?

d. Bagaimana mengidentifikasi dan menganalisis hasil reflektifitas EEI pada chi

angle tertentu untuk mendeskripsikan secara visual perbedaan litologi sand dan

shale pada zona target ?

e. Bagaimana menganalisis hasil dari optimasi sudut EEI pada pseudo gamma

ray, pseudo neutron porosity, pseudo density ?

1.3 Batasan Masalah

Batasan masalah dalam penelitian ini terletak pada analisis karakterisasi

reservoar dengan menganalisis kecepatan gelombang S (𝑣𝑠) menggunakan

Persamaan Greenberg-Castagna. Sedangkan identifikasi reservoar batupasir untuk

4

memprediksi litologi yang dilakukan dengan menganalisis dan mengevaluasi hasil

proses dari inversi EEI.

1.4 Tujuan Penelitian

Tujuan dilakukannya penelitian ini adalah sebagai berikut :

a. Memperkirakan dan mengidentifikasi zona target berdasarkan data sumur dan

data geologi di lapangan X.

b. Menganalisis prediksi 𝑣𝑠 yang akan digunakan dalam inversi AVO dan

perkiraaan chi angle inversi EEI volume.

c. Menganalisis AVO attribute dalam bentuk intercept dan gradient untuk

memperlihatkan anomali reservoar pada zona target.

d. Mengidentifikasi dan menganalisis hasil reflektivitas EEI pada chi angle

tertentu untuk mendeskripsikan secara visual litologi sand dan shale pada zona

target.

e. Menganalisis hasil dari optimasi sudut EEI pada pseudo gamma ray, pseudo

neutron porosity, pseudo density.

5

P

P

Medium 1

Medium 2

vp1, vs1

vp2, vs2

S

S

𝜃p1

𝜃sr

𝜃pr

𝜃pt

𝜃st

P

BAB II

TINJAUAN PUSTAKA

2.1 Karakterisasi Reservoar

Karakterisasi reservoar didefinisikan sebagai proses pendiskripsian secara

kuantitatif dan kualitatif sifat fisika dalam batuan (porosity, permeability, fluid

saturation) yang berorientasi pada data seismik sebagai data yang utama.

Karakterisasi reservoar seismik terdiri atas tiga bagian utama yaitu delinasi,

deskripsi dan monitoring hidrokarbon. (Sukmono dan Abdullah, 2001)

2.2 Seismik Refleksi

Penjalaran gelombang seismik mengikuti hukum snellius dimana gelombang

datang akan dipantulkan dan di transmisikan jika melewati suatu reflektor.

Gambar 2.1 Penjalaran gelombang melalui batas dua medium menurut hukum Snellius

Keterangan

𝑣𝑝1,𝑣𝑠1 : Kecepatan gelombang P (𝑣𝑝) dan S (𝑣𝑠) dalam medium 1

𝑣𝑝2,𝑣𝑠2 : Kecepatan gelombang P (𝑣𝑝) dan S (𝑣𝑠) dalam medium 2

𝜃p1 : Sudut datang gelombang P di medium 1

𝜃sr, 𝜃pr : Sudut pantul gelombang S dan sudut pantul gelombang P di medium 1

𝜃pt, 𝜃st : Sudut bias gelombang P dan gelombang S di medium 2

6

Ketika gelombang seismik melewati lapisan batuan dengan impedansi

akustik yang berbeda dari lapisan batuan yang dilalui sebelumnya, maka gelombang

akan terbagi. Gelombang tersebut sebagian terefleksikan kembali ke permukaan

dan sebagian diteruskan merambat dibawah permukaan. Penjalaran gelombang

seisimik mengikuti Hukum Snellius yang dikembangkan dari Prinsip Huygens,

menyatakan bahwa sudut pantul dan sudut bias merupakan fungsi dari sudut datang

dan kecepatan gelombang. Gelombang P yang datang akan mengenai permukaan

bidang batas antara dua medium berbeda akan menimbulkan gelombang refraksi

dan refleksi.

2.3 Inversi Seismik dan Acoustic Impedance (AI)

Proses inversi merupakan pembalikan dari data geologi (forward modelling).

Sama halnya dengan pembuatan model bawah permukaan mengacu pada data

seismik dan data sumur.

Gambar 2.2 Ilustrasi Proses Inversi (Irfan, 2014)

Pada proses forward modeling terjadi karena adanya konvolusi antara wavelet

dengan nilai kontras acoustic impedance sehingga didapatkan suatu penampang

seismik yang berisi informasi batas batuan bawah permukaan bumi. Sedangkan

7

pada proses seismik inversi (impedansi akustik) merepresentasikan sifat fisis

internal batuan.

Gambar 2.3 Ilustrasi Proses Pengambilan Data Seismik (Abdullah, 2007b)

Berdasarkan gambar 2.3 mendeskripsikan bahwa AI dari hasil inversi

menggambarkan sifat fisik dalam batuan. AI merupakan sifat fisika batuan yang

dipengaruhi oleh porosity, fluid saturation, pressure di bawah permukaan. Secara

matematis, respon seismik merupakan konvolusi dari refleksifitas bumi dengan

wavelet sumber ditambah dengan noise dalam domain waktu.

)()()()( tntKRtWtS (2.1)

dimana,

)(tS : Trace Seismik

)(tW : Wavelet Seismik

)(tKR : Reflektifitas Bumi

)(tn : Noise

bila disimplifikasi dimana komponen noise = nol, maka

8

tKRWtS (2.2)

Bila dianggap bahwa refleksifitas terdiri dari sebuah KR pada setiap sempel

waktu dan wavelet berupa fungsi smooth dalam waktu maka konvolusi dapat

dianggap sebagai “penggantian” masing-masing koofisien refleksi dengan sebuah

wavelet yang telah terskalakan dan penjumlahan hasilnya. Jika konvolusi dengan

wavelet cenderung “mengaburkan” koefisien refleksi sehingga terjadi penurunan

resolusi atau kemampuan untuk memisahkan reflektor rapat sebagai alternatifnya

untuk melihat trace seismik tersebut adalah dari domain frekuensi :

)()()( fRfWfS (2.3)

dimana,

)( fS : Transformasi Fourier st

)( fW : Transformasi Fourier wt

)( fR : Transformasi Fourier rt

f : Frekuensi

Oleh karena itu, maka AI dapat digunakan sebagai indikator litologi, porositas,

hidrokarbon, pemetaan litologi, pemetaan satuan aliran sampai dengan alat

kuantifikasi karakter reservoar. AI dirumuskan sebagai berikut:

vAI . (2.4)

dimana,

: Densitas

v : Kecepatan Gelombang Seismik

9

Pantulan gelombang seismik terjadi disebabkan oleh perubahan AI lapisan.

Perbandingan antara energi yang dipantulkan dengan energi datang pada keadaan

normal adalah:

E (pantul) / E (datang) KRKR (2.5)

)(

)(

21

12

AIAI

AIAIKR

(2.6)

dimana,

E : Energi

KR : Koefisien Refleksi

1AI : Acoustic Impedance Lapisan Atas

2AI : Acoustic Impedance Lapisan Bawah

Sebuah seri KR sering disebut sebagai seri reflektifitas R(t) atau secara

singkat disebut Reflektifitas. Harga kontras AI dapat diperkirakan secara kuantitatif

dari amplitudo refleksinya. Semakin besar amplitudonya semakin besar refleksi dan

kontras AI nya.

2.4 Elastic Impedance (EI)

Elastic Impedance (EI) merupakan hasil kali dari nilai densitas dengan vp dan

vs. Hasil EI tersebut diperoleh dari inversi angle stack terjauh dengan sudut datang

< 30°. Perbedaan prinsip yang mendasar pada Elastic Impedance (EI) dengan

Acoustic Impedance yaitu pada EI gelombang tidak diasumsikan tegak lurus

terhadap bidang pantul sehingga mengikuti hukum Snellius yang menjelaskan

bahwa suatu ketika gelombang melewati batas antara dua medium isotropik,

gelombang akan berubah arah dan menghasilkan 𝑣𝑝 dan 𝑣𝑠 yang dipantulkan

10

ataupun diteruskan. Jika AI dan EI digunakan dalam suatu proses karakterisasi

reservoar maka akan menghasilkan gambaran bawah permukaan lebih akurat.

Gambar 2.4 (a) Inversi AI (b) Inversi EI (Abdullah, 2007a)

Berasumsi pada hukum Snellius maka,

𝒔𝒊𝒏 𝝀𝒓

𝒗𝒑𝟏=

𝒔𝒊𝒏 𝝀𝒕

𝒗𝒑𝟐=

𝒔𝒊𝒏 𝜽𝒓

𝒗𝒔𝟏=

𝒔𝒊𝒏 𝜽 𝒕𝒗𝒔𝟐

= 𝒑 (2.7)

dimana, 𝜆𝑟 : sudut datang gelombang P

𝜆𝑡 : sudut bias gelombang P

𝜃𝑟 : sudut pantul gelombang S

𝜃𝑡 : sudut bias gelombang S

𝑣𝑝1 : kecepatan gelombang P pada medium pertama

𝑣𝑝2 : kecepatan gelombang P pada medium kedua

𝑣𝑠1 : kecepatan gelombang S pada medium pertama

𝑣𝑠2 : kecepatan gelombang S pada medium kedua

𝑝 : parameter gelombang

2.4a 2.4b

11

2.5 Persamaan Zoeepprit dan Pendekatan Aki-Richard

Persamaan ini berguna untuk menentukan amplitudo gelombang yang

terpantul dan terbiaskan pada bidang batas untuk gelombang P yang datang. Jika

notasi A0, A1, A2, B1 dan B2 menyatakan masing-masing amplitudo gelombang P

datang, gelombang P pantul, gelombang P bias, gelombang S pantul, dan

gelombang S bias. Gelombang yang datang dari suatu medium ke medium lain

dengan sudut datang tidak sama dengan nol (tidak tegak lurus bidang pantul)

koofisien refleksi dan transmisinya dapat dihitung dengan persamaan Zoeppritz.

Bentuk persamaan simultan dari persamaan Zoeppritz (1919) adalah (Oladapo,

2013) :

ttrr

ttrr

rtrr

ttrr

r

r

r

r

D

C

B

A

2sin2cos2sin2cos

2cos2sin2cos2sin

sincossincos

cossincossin

2cos

2sin

cos

sin

11

22

2

2

11

22

1

1

2

11

122

2

2

21

1

2

22

1

1 (2.8)

dimana, 𝛼 : kecepatan gelombang P

𝛽 : kecepatan gelombang S

𝜆𝑟 : sudut datang gelombang P

𝜆𝑡 : sudut transmisi gelombang P

𝜙𝑟 : sudut pantul gelombang S

𝜙𝑟 : sudut bias gelombang S

𝜌 : densitas

A : Rpp refleksi

B : Rps refleksi

12

C : Rpp transmisi

D : Rps transmisi

Pada persamaan Zoeppritz diatas memperlihatkan hubungan antara amplitudo

gelombang P dan S, pada saat ditransmisikan ataupun yang direfleksikan dengan

besarnya sudut datang dan refleksi. Persamaan tersebut tidak dapat memperlihatkan

pemahaman yang sempurna tentang hubungan antara amplitudo dengan offset dan

parameter fisis sifat batuannya.

Aki dan Richards (1980) merumuskan persamaan koefisien refleksi dan

transmisi secara lebih lengkap untuk seberkas sinar gelombang P yang jatuh pada

bidang batas padat-padat. Mereka menganggap bentuk kuadrat dan perkalian

diferensial cukup kecil sehingga dapat dihilangkan. Untuk gelombang terpantul dan

tertransmisi diperoleh koefisien (Wang, 1999) :

2

2

222

2

2

sin4sec2

1sin41

2

1pR

(2.9)

1sec

2

1

2

11 2

pT (2.10)

Persamaan diatas berlaku bila,

kecildan

,, (sehingga ∆𝜃 dan ∆𝛿 juga kecil)

𝜃 < 180° jika 𝛼2 < 𝛼1 atau 𝜃 < 10 jika 𝛼2 > 𝛼1

𝜃 < 𝜃𝑐10° jika 𝛼2 > 𝛼1 dengan 𝜃𝑐 adalah sudut kritis

Persamaan ini sering digunakan untuk memperoleh variasi amplitudo terhadap

offset (AVO) dari gelombang P.

13

Shuey (1985) melibatkan rasio Poisson sebagai tetapan elastik yang

berhubungan langsung dengan variasi Rp terhadap 𝜃, melalui

1

5,0

2

(2.11)

Dengan mengambil log-nya dan kemudian dideferensialkan persamaan (2.11),

maka diperoleh,

21

2

1

1

2

1 (2.12)

Substitusi dari persamaan (2.12) ke (2.10) dan dibagi dengan R0, akan didapat

)sin(tan

2

1sin

)1(

222

2000

RARR p (2.13)

Dari persamaan tersebut menunjukkan bahwa nilai koefisien refleksi yang

bervariasi terhadap sudut datang oleh parameter kecepatan, densitas, dan rasio

poisson. Bentuk terakhir dari persamaan (2.12) hampir selalu positif. Sehingga

menaikkan Rp pada sudut datang yang sangat besar (> 30°), tetapi sudut tersebut

masih dianggap kecil untuk survey gelombang bias. Untuk sudut < 30° dapat

disederhanakan oleh Shuey menjadi,

2

0 1/ PRR p (2.14)

Persamaan ini lebih menekankan pada usaha identifikasi litologi, melalui kontras

rasio poisson.

Berdasarkan persamaan Aki-Richard dan persamaan pendekatan Shuey,

Connoly mendefinisikan EI sebagai:

14

)ln(

2

1

2

1)( EI

EI

EIR

(2.15)

2

vp

vsK dan sin2𝜃tan2𝜃 = tan2𝜃-sin2𝜃

222 sin41sin8)tan1(

2

1)ln( KK

vs

vs

vp

vpEI (2.16)

jika K bernilai konstan (tetap) dan diintegrasikan dengan persamaan di atas, maka

)sin1()sin8()tan1( 222

)( KKvsvpEI (2.17)

Gambar 2.5 Klasifikasi kelas AVO berdasarkan nilai amplitudo dan perubahannya terhadap sudut

datang (Rutherford and Williams, 1989)

Secara singkat, dapat dijelaskan melalui analisis gambar 2.5 diatas oleh

(Rutherford and Williams, 1989), anomali AVO terbagi menjadi beberapa kelas,

yaitu:

a. Anomali kelas 1, ditandai dengan nilai refleksi yang kuat di awal (R0) sudut

datang nol yang bernilai positif, tetap bernilai positif seiring dengan

kenaikan offset/jarak. Anomali kelas ini akan memunculkan efek dimming

pada data stack. Anomali AVO kelas ini seringkali berkorelasi dengan

reservoir yang tight dengan sedimentasi yang tinggi.

15

b. Anomali kelas 2, ditandai dengan nilai refleksi yang lemah di awal (R0)

yang bernilai positif yang kemudian berubah menjadi negatif seiring dengan

kenaikan offset/jarak. Anomali kelas ini seringkali disertai dengan

pembalikan polaritas. Efek pada anomali kelas ini seringkali berkorelasi

dengan reservoir gas sand.

c. Anomali kelas 3, ditandai dengan R0 yang bernilai negatif dan akan semakin

negatif seiring dengan kenaikan offset. Pada efek ini akan memunculkan

efek brightspot pada data penampang seismik. Anomali kelas ini sering

berkorelasi dengan batas atas dari reservoir gas sand.

d. Anomali kelas 4, ditandai dengan refleksi awal (R0) negatif yang kuat dan

melemah seiring dengan naiknya offset namu masih tetap bernilai negatif.

Sulit dibedakan (dimming effect) pada penampang post-stack. Anomali

kelas ini hampir mirip dengan anomali kelas 1, jarang ditemukan berkorelasi

dengan unconsolidated sand.

2.6 Extended Elastic Impedance (EEI)

Metode ini merupakan metode hasil pengembangan dari metode Elastic

Impedance (EI). Jarak jangkauan nilai yang dihasilkan pada metode EI dan EEI

hanya 0 – 1 pada untuk model AVO linear, ini merupakan kelemahan dari metode

EI akibat persyaratan (sin2𝜃).

16

Gambar 2.6 Jarak jangkauan EI dan EEI pada model AVO linear (Connoly, 2002)

Meskipun jarak jangkauan sudut datang pada data seismik biasanya antara 0°

sampai dengan 30°, namun secara matematis sudut yang diperoleh bisa dalam jarak

jangkauan -90° sampai dengan 90°. Dengan kata lain fungsi EI mempunyai dimensi

yang bervariasi terhadap sudut datang 𝜃 sehingga menghasilkan nilai yang berubah

sangat signifikan. Agar log EI dapat dibandingkan langsung dalam skala yang sama

pada kedalaman tertentu, maka (Whitcombe et al., 2002) dengan memberikan nilai

konstanta 𝑣𝑝0, 𝑣𝑠0, 𝜌0 pada persamaan (2.17) menormalisasi persamaan EI

menjadi:

cba

vs

vs

vp

vpvpEI

000

00)(

(2.18)

dimana :

𝑎 = (1 + 𝑠𝑖𝑛2𝜃)

𝑏 = −8𝐾𝑠𝑖𝑛2𝜃

𝑐 = (1 − 4𝐾𝑠𝑖𝑛2𝜃)

𝑣𝑝0 = Kecepatan gelombang P referensi ≈ kecepatan gelombang P rata-rata

𝑣𝑠0 = Kecepatan gelombang S referensi ≈ kecepatan gelombang S rata-rata

𝜌0 = Densitas referensi ≈ densitas rata-rata

17

Untuk mengatasi kelemahan pada metode EI akibat persyaratan sin2𝜃 maka

Whicombe merubah dua hal. Yang pertama mengganti sin2𝜃 dengan tan 𝜒, sehingga

didapatkan nilai jangkauan yang lebih luas yakni -∞ sampai dengan ∞ jika

dibandingkan dengan menggunakan nilai sin2𝜃 yang range jangkauannya 0 sampai

dengan 1. Kedua, membatasi skala refleksivitas persamaan menjadi refleksivitas

normal yang dikalikan dengan cos 𝜒 untuk memastikan bahwa refleksifitas tidak

melebihi satu. Pada kenyataannya tidak ada kontras impedansi pada nilai

refleksivitas lebih dari satu, kecuali untuk impedansi bernilai negatif yang

diperbolehkan. Nilai refleksivitas yang berhubungan dengan kontras parameter

elastik dapat didefinisikan sebagai berikut:

tanBAR (2.19)

lalu dikalikan dengan cos 𝜒 untuk menjadikan reflektivitas normal,

cos

sincos BAR

(2.20)

dan dengan mengalikan cos 𝜒 maka disebutlah persamaan Skala Reflekivitas (Rs)

cosRRs (2.21)

Kemudian substitusikan persamaan (2.20) dan persamaan (2.21) maka diperoleh

persamaan,

sincos BARs (2.22)

Maka menghasilkan persamaan EI normalisasi yang dikenal sebagai persamaan

Extended Elastic Impedance (EEI) dan persamaannya adalah sebagai berikut:

18

rqp

vs

vs

vp

vpvpEEI

000

00)(

(2.23)

dimana :

)sin4(cos

sin8

)sin(cos

Kr

Kq

p

Pada persamaan (2.23) adalah nilai EEI pada jarak jangkauan 𝜒 dari -90° sampai

dengan 90° dengan nilai 𝜒 didapatkan dari korelasi maksimum log EEI.

Gambar 2.7 Pengaplikasian Inversi EEI (Abdullah, 2007a)

Pada gambar 2.7 diatas menunjukkan bahwa aplikasi EEI untuk karakterisasi

reservoir dengan litologi batupasir pada interval 2625 sampai dengan 2660 m/s.

Sangat terlihat bahwa besaran EEI dikontrol oleh nilai 𝜒 (chi).

2.7 Metode Seismik Inversi

2.7.1 Inversi Model Based

Teknik Inversi Model-Based dilakukan dengan cara membangun model

geologi lalu model geologi tersebut dibandingkan dengan data seismik dan

kemudian digunakan untuk memperbaharui model secara iteratif sehingga

mendapatkan kecocokan dengan data seismik seperti gambar diagram dibawah ini:

19

Gambar 2.8 Diagram alir teknik inversi berbasiskan model (Sukmono, 2001)

Dasar dari teknik ini adalah metode Generalized Linear Inversion (GLI), jika

terdapat sebuah data observasi (seismik) GLI akan menurunkan model geologi yang

paling cocok dengan data observasi tersebut dalam bentuk least-squares. GLI akan

mengeliminasi dan menganalisa error antara output model dan data observasi.

Dengan cara ini dapat dilakukan iterasi untuk mendapatan solusi yang dirumuskan

sebagai berikut (Sukmono dan Abdullah, 2001):

M

M

MFMFMF

)()()( 0

0 (2.24)

dimana :

M0 : model inisial

M : model bumi sebenarnya

∆M : perubahan parameter model

F(M) : data observasi

F(M0) : nilai terhitung dari model inisial

M

MF

)( 0 : perubahan nilai yang dihitung

20

Walaupun demikian bahwa nilai beda antara observasi dengan nilai yang dihitung

dirumuskan sebagai berikut :

∆F = F(M) – F(M0) (2.25)

Oleh karena itu persamaan diatas dapat diformulasikan sebagai persamaan matriks:

∆F = A ∆(M) (2.26)

dimana, A adalah matriks turunan dengan baris n dan kolom n dan selanjutnya

solusi dari persamaan diatas adalah

∆M = A-1 ∆F (2.27)

dimana, A adalah invers matriks dari A

Untuk jumlah data observasi yang lebih banyak dari parameter model (n > k),

maka matriks A biasanya tidak berbentuk segiempat dan tidak mempunyai invers

sebenarnya. Hal ini disebut sebagai kasus overdeterminasi. Maka untuk

memecahkan kasus ini, dipakailah metode least square yang sering dikenal dengan

nama metode Marquart-Levenburg (Souza, 2014). Persamaan matematisnya adalah

sebagai berikut :

FAAAM TT 1)( (2.28)

Jadi proses pada inversi model-based adalah membuat model seismik sintetik

dari model geologi yang dibuat lalu hasil dibandingkan dengan rekaman seismik

secara berulang sampai diperoleh kesalahan terkecil (error) diantara keduanya.

Model dengan error paling kecil tersebut dijadikan penyelesaian untuk diubah

menjadi impedansi akustik. Ada tiga karakteristik inversi model-based. Pertama,

wavelet dapat menghasilkan nilai error yang signifikan. Kedua, memiliki resolusi

21

yang baik dibanding metode inversi yang lain. Ketiga, untuk hasil akan sangat

tergantung pada model asumsi awal.

2.7.2 Inversi Sparse Spike

Pada inversi sebelumnya yakni inversi rekursif didasarkan pada teknik

dekonvolusi klasik yang mengasumsikan bahwa reflektivitas acak dengan wavelet

fasa nol (minimum) akan menghasilkan wavelet yang mempunyai frekuensi lebih

tinggi pada outputnya, tetapi tidak pernah bisa mendapatkan urutan KR yang

lengkap. Maka dari itu, digunakanlah metode sparse-spike dengan

mengelompokkan teknik-teknik dekonvolusi ke dalamnya karena metode ini

mengasumsikan bahwa suatu model tertentu dari reflektivitas dan melakukan

perkiraan wavelet berdasarkan asumsi model itu sendiri. Pengelompokan teknik-

teknik dekonvolusi tersebut adalah sebagai berikut:

- Inversi dan dekonvolusi maximum-likehood

- Inversi dan dekonvolusi normal

- Dekonvolusi entropi minimum

Kelebihan dari metode inversi sparse-spike ini adalah metode komponen

dengan frekuensi rendah sudah ditambahkan secara matematis pada solusinya.

Sedangkan kelemahan metode ini jika diterapkan pada data seismik yang

mempunyai noise maka hasilnya tidak sedetail dengan menggunakan metode band-

limited.

2.8 Petroleum System

Beberapa faktor yang menjadi titik fokus pada studi tentang petroleoum

system adalah batuan sumber (source rock), pematangan (maturasi), reservoir,

22

migrasi, timing, perangkap (trap), batuan penyekat (sealing rock) dan fracture

gradient. Di daerah cekungan Jambi khususnya merupakan cekungan penghasil

hidrokarbon di Indonesia. Keterdapatan hidrokarbon di cekungan ini sangat

ditentukan oleh sistem petroleum. Secara umum, petroleum system pada lapangan

Jambi ini terbagi menjadi lima bagian, yaitu:

2.8.1 Source Rock

Berdasarkan data biomarker minyak mentah yang telah dikumpulkan

menunjukkan bahwa kisaran formasi dari darat ke laut di Formasi Talang Akar.

Sementara formasi Gumai dan Formasi Air Benakat diendapkan pada lingkungan

laut. Pada formasi gumai kandungan organik berasal dari ganggang. Sistem

pemanasan batuan induk sub-cekungan Jambi adalah akibat panas yang dihasilkan

oleh bidang-bidang sesar yang terbuka pada graben atau half graben, sehingga

cukup untuk menghasilkan hidrokarbon.

Serpih dari formasi Gumai memiliki kekayaan organik yang sangat baik.

Batuan serpih dari Formasi Gumai diyakini terbukti dalam Sub-Cekungan Jambi.

Tipe kerogen II dan III sangat umum pada formasi ini yang cenderung

menghasilkan minyak dan gas dominan. Kontribusi minyak dari kerogen tipe II

dalam sistem pengendapan Formasi Gumai pembentukan laut berpotensi menjadi

batuan sumber. (Exploration Department of Pertamina, 2000)

2.8.2 Batuan Reservoir

Batuan reservoir merupakan batuan berpori yang dapat menyimpan dan

melewatkan fluida. Batuan reservoir umumnya berupa batupasir atau batuan

karbonat. Lapisan batupasir yang terdapat di Formasi Talang Akar dan Formasi Air

23

Benakat dapat menjadi batuan reservoir pada Cekungan Sumatera Selatan.

Batupasir pada formasi ini mempunyai porositas 10% - 30%.

2.8.3 Batuan Penutup

Batuan penutup atau seal merupakan lapisan pelindung yang bersifat

impermeabel dan porositas yang rendah seperti batu lempung. Lapisan ini bersifat

melindungi minyak dan gas bumi yang telah terperangkap agar tidak keluar dari

zona perangkapnya.

2.8.4 Jenis Perangkap

Pada umumnya perangkap hidrokarbon di Jambi merupakan struktur antiklin

yang terbentuk pada Plio-Pleistosen. Struktur sesar, baik normal maupun geser

dapat bertindak sebagai perangkap minyak. Perangkap pada lapangan Jambi

merupakan perangkap struktur dari batupasir Formasi Talang Akar dan Batu

gamping Formasi Baturaja.

2.8.5 Migrasi Hidrokarbon

Pola migrasi hidrokarbon Barembang-Karangmakmur secara vertikal dan

lateral yang dibatasi oleh patahan, sehingga sangat bergantung pada batuan

pembawa hidrokarbon (Carrier Bed) dan pola-pola patahan. Migrasi pada sekitar

area Barembang-Karangmakmur mengikuti pola ketinggian dapur minyak dan gas,

secara umum dapur hidrokarbon relatif pada arah utara-selatan dan timur-barat.

Dengan arah migrasi dan perangkap hidrokarbon akan lebih mudah untuk

menentukan potensi sumur eksplorasi selanjutnya.

24

BAB III

KERANGKA KONSEP PENELITIAN

3.1 Kerangka Konsep Berpikir

Metode seismik inversi merupakan suatu proses pemodelan geofisika yang

digunakan untuk memprediksi sifat fisis bawah pemukaan bumi yang didasarkan

pada informasi rekaman seismik. Melalui informasi seismik tersebut maka

digunakan sebuah pendekatan dalam mengkarakterisasi reservoar. Karakterisasi

reservoar seismik adalah suatu proses penjabaran baik secara kualitatif maupun

kuantitatif dimana data seismik sebagai data utama. Sebaran hidrokarbon yang pada

jaman dahulu dapat ditentukan hanya dengan memetakan struktur bawah

permukaan tanpa proses dan evaluasi lebih lanjut tidak dapat lagi dilakukan pada

masa sekarang. Dengan adanya ketidakpastian antara sebaran litologi dan sebaran

fluida maka salah satu perkembangan teknologi dalam karakterisasi reservoar yaitu

Extented Elastic Impedance (EEI) yang menitik beratkan pada konsep impedansi.

EEI adalah penjabaran, pada teknik inversi EI perkiraan kehadiran hidrokarbon

menjadi lebih sensitif karena selain dipengaruhi oleh fungsi densitas dan kecepatan

gelombang P dipengaruhi juga oleh kecepatan gelombang S tetapi terbatas pada

rentang sudut (χ) tertentu. Pada penelitian ini masalah tersebut dapat diselesaikan

menggunakan beberapa variasi sudut tertentu dan mampu memberikan informasi

reservoar yang lebih baik menggunakan data seismik dan data sumur. Gambar 3.1

berikut akan menggambarkan alur berpikir konsep penelitian.

25

Inversi Extended

Elastic Impedance

(EEI)

Seismik Prestack Time

Migration (PSTM)

Metode Geofisika

Seismik Non Seismik

Inversi Seismik

Inversi AVO

(Amplitude Versus

Offset)

Inversi Tomografi

Gambar 3.1 Kerangka Konsep Penelitian

Karakterisasi Reservoar Hidrokarbon

Impedansi akustik sandstone dan shale secara visual terlihat hampir sama

Prediksi Litologi sandstone dan shale

Seismik Refleksi

Seismik Refraksi

Inversi EI Inversi AI

Interpretasi Analisis

Parameter Penelitian :

vp = Kecepatan gelombang P

vs = Kecepatan gelombang S

𝜌 = Densitas

𝜒 = Sudut

Keterangan gambar :

Dilakukan

Tidak dilakukan

26

3.2 Definisi Operasional

Pada penelitian ini menggunakan definisi operasional, antara lain:

1. Seismik Prestack Time Migration (PSTM) adalah teknik migrasi data

seismik yang dilakukan sebelum proses stacking.

2. AVO (Amplitude Versus Offset) adalah suatu konsep untuk

mengidentifikasi keberadaan hidrokarbon yang berdasarkan pada

pertambahan amplitudo sinyal yang dipantulkan dan mengakibatkan

pertambahan jarak sumber ke penerima.

3. Elastic Impedance (EI) adalah hasil kali density dengan 𝑣𝑝 dan 𝑣𝑠 pada

rentang sudut datang < 30°.

4. Extended Elastic Impedance (EEI) adalah metode hasil pengembangan dari

metode Elastic Impedance (EI) pada rentang sudut datang -90° s/d 90°

terhadap parameter reservoar target.

27

BAB IV

METODE PENELITIAN

4.1 Tempat dan Waktu Penelitian

Tempat penelitian dilaksanakan di ruang lingkup divisi geofisika PT.

Pertamina UTC Gedung Kwarnas Lt. 13 Jalan Medan Merdeka Timur No. 6

Jakarta. Waktu penelitian pada bulan April – Desember 2015, studi hasil

pengolahan data April – Juni 2016 di Malang, studi dan penulisan hasil penelitian

Maret – April 2017 di Malang.

4.2 Data dan Alat

Data utama yang dibutuhkan ada dua jenis data. Pertama data seismik berupa

3D Pre-Stack Time Migration (PSTM) gather dan yang kedua berupa data log

sumur, disamping data checkshot yang diperlukan untuk mengubah data sumur

yang pada awalnya domain kedalaman menjadi domain waktu. Selain itu

dibutuhkan juga data marker yang diperoleh dari laporan akhir well logging, data

marker ini menunjukkan top dan base suatu jenis lapisan batuan untuk menandai

zona target pada seismik (zone of interest).

Alat dalam penelitian ini berupa perangkat lunak yang digunakan untuk

pengolahan data yaitu Hampson-Russel 9 dibantu dengan Microsoft Office (Excel)

dan notepad++ untuk pengkonversian antar jenis log.

28

4.3 Alur Penelitian

Seismik 3D

Prestack Gather

Gather

Angle/Offset

Gather

Pre Conditioning

Data

NMO

Bandpass Filter

Mute

Trim Static

Correction

Supergather Analisis AVO

Attribute

Data Well

Logs

Analisis Crossplot

Sensitifitas

Cross korelasi log EEI

dengan target

Pembuatan model

volume EEI (Pseudo

Gamma ray, NPHI,

Density)

Analisis karakterisasi

reservoar berdasarkan

Pseudo Well

Analisis:

Log Gamma Ray

Log Densitas

Log Neutron Porositas

Log Resistivitas

Log DT/P-Sonic

Log 𝑣𝑠

Chi angle

EEI

Gambar 4.1 Diagram alir penelitian

Studi Greenberg-

Castagna

B

A

C

D

E

29

4.4 Pengolahan Data

Berdasarkan diagram alir pada subbab sebelumnya ada tiga data utama yaitu

3D PSTM (Pre-Stack Time Migration), Kecepatan RMS (𝑣𝑟𝑚𝑠) adalah kecepatan

untuk lapisan yang berjumlah banyak dan berasumsi bahwa offset sangat kecil

terhadap kedalaman dan data Well (sumur) serta studi Greenberg-Castagna untuk

prediksi kecepatan gelombang S dari data sumur. Data well terbagi beberapa

kategori subjek data. Data well adalah data yang diambil melalui proses pengukuran

dengan memasukkan suatu instrumen ke dalam lubang sumur. Data well meliputi

Gamma Ray Log, Density Log, NPHI (Neutron Porosity Hydrogen Indeks) Log,

Resistivity Log, DT/P-Sonic Log, Caliper Log, Checkshot/VSP, Marker, Well

report. Yang selanjutnya diproses melalui pengolahan data sebagai berikut:

a. Pre-conditioning Data Gather PSTM

Proses ini dilakukan untuk menghilangkan noise pada gather sehingga

didapatkan hasil yang maksimal tanpa adanya noise pada gather. Pre-

conditioning meliputi:

- NMO (Normal Move Out), proses ini dilakukan untuk menghilangkan efek

jarak pada offset dengan memasukkan nilai 𝑣𝑟𝑚𝑠 yang telah diketahui pada

gather.

- Bandpass Filter, dilakukan dengan memasukkan nilai frekuensi yang

dikehendaki untuk menghilangkan noise pada gather akibat gangguan dari

frekuensi tinggi (ambient noise) dan frekuensi rendah (ground roll).

30

- Mute, proses ini dilakukan karena adanya efek straching pada gather. Efek

straching adalah penurunan frekuensi gelombang akibat dari proses NMO.

Mute juga digunakan untuk meningkatkan SNR (Signal Noise to Ratio).

- Trim Static Correction, proses ini dilakukan dengan menentukan pergeseran

optimal yang diterapkan pada setiap trace dalam gather. Hal ini dilakukan

karena NMO belum dianggap maksimal meluruskan traces dalam CDP

(Common Depth Point).

- Supergather, dilakukan dengan menjumlahkan beberapa CMP (Common Mid

Point) yang berdekatan. Hasil CDP gather yang telah melewati proses

supergather diharapkan memiliki SNR lebih tinggi dari sebelumnya dan dapat

menunjukkan anomali AVO yang selanjutnya digunakan dalam proses inversi

EEI.

b. Analisis Data Well Log

Log adalah rekaman suatu parameter terhadap jarak ataupun waktu dengan

memasukkan alat pendeteksi ke dalam lubang bor yang berguna untuk

merekam properti fisika atau kimia batuan dan fluida yang diasumsikan pada

kedalaman. Yang biasa dilakukan dalam analisis wireline log diantaranya:

evaluasi log yang tersedia, mencari zona hidrokarbon, memperkirakan litologi

dan fraksi mineral dalam formasi. Perlunya log 𝑣𝑠 pada analisis well log

menuntut adanya prediksi mengenai s-wave. Oleh karena itu, karena beberapa

lubang bor pada penelitian ini tidak disertai s-wave maka s-wave diprediksi

menggunakan turunan log p-sonic yaitu s-wave castagna.

31

c. Analisis Sensitifitas

Analisis sensitifitas dilakukan untuk mengetahui parameter-parameter yang

cocok dalam pemisahan litologi dan fluida dalam reservoar. Analisis log sumur

disesuaikan dengan ketersediaan data log untuk masing-masing sumur seperti

𝑣𝑝/𝑣𝑠 terhadap kedalaman, 𝑣𝑝/𝑣𝑠 terhadap gamma ray, 𝑣𝑝/𝑣𝑠 terhadap NPHI,

𝑣𝑝/𝑣𝑠 terhadap resistivitas. Hasil crossplot tersebut merepresentasikan zone of

interest pada penelitian ini.

d. Analisis AVO

Analisis AVO digunakan untuk mengukur refleksi gelombang P sebagai

fungsi dari sudut datang. Respon dari AVO digunakan untuk menentukan

anomali kelas AVO berdasarkan Rutherford-William. Metode AVO

menggunakan data seismik gather sebagai data input. Maka dari itu, data

supergather hasil pre-conditioning data awal sangat berpengaruh terhadap

hasil intercept dan gradient AVO.

e. Perkiraan chi angle pada EEI

Untuk perkiraan chi angle pada proses EEI dilakukan dengan memilih log

target yang akan dianalisis menggunakan EEI. Pada penelitian ini ada beberapa

parameter log digunakan antara lain gamma ray, neutron porosity, resistivity

atau water saturation (sw). Input yang digunakan pada data seismik adalah data

AVO yang berupa intercept dan gradient untuk membuat EEI log spectrum

yang menunjukkan secara komputasi untuk setiap sudut dari -90° sampai 90°.

Selanjutnya setelah dilakukan compute EEI log pada tiga parameter log diatas,

didapatkan hasil perkiraan chi angle maksimum setiap parameter log pada

32

impedansi unit dalam domain log. Selanjutnya pada gather seismik, dilakukan

compute dan pembuatan reflektifitas EEI dengan menggunakan chi angle dari

log dilanjutkan dengan pembuatan EEI model berdasarkan color key pada

impedansi. Hasil yang diharapkan semakin memperjelas litologi zone of

interest.

33

BAB V

HASIL DAN PEMBAHASAN

5.1 Geologi Umum

Struktur cekungan Sumatra Selatan terletak di sebelah timur Gunung Barisan

dan meluas ke daerah lepas pantai ke timur laut dan dianggap sebagai back-arc

basin yang dibatasi oleh pegunungan Barisan ke barat daya. Sub cekungan Sumatra

Selatan memiliki dua pola struktur yang berbeda, pola yang ditunjukkan dari timur

laut ke barat daya dan utara ke selatan sebagai pengontrol pembentukan graben dan

Formasi Talang Akar. Sedangkan pola berarah dari barat laut ke tenggara

berhubungan erat dengan kompresi tektonik menghasilkan sesar naik dan antiklin.

(Sarjono and Sardjito, 1989)

Gambar 5.1 Peta lokasi cekungan Sumatra Selatan (Sarjono and Sardjito, 1989)

Secara geologi daerah penelitian terletak di tinggian Muara Bulian dengan

letak geografis sebelah utara dibatasi oleh Tinggian Setiti, sebelah timur oleh

dalaman Bajubang, sebelah selatan oleh Meruo Serami, sebelah barat oleh Tinggian

Tembesi (Gambar 5.1). Tinggian Dalaman terbentuk oleh 3 fase tektonik:

34

- Tektonik Oligo-Miosen menghasilkan patahan normal berarah utara-selatan,

timur laut-barat daya yang mengontrol sedimentasi Talang Akar.

- Tektonik Miosen Tengah menyebabkan pengangkatan pegunungan Tigapuluh

dan mengakibatkan rifting pada graben-graben kecil yang telah terbentuk oleh

tektonik sebelumnya dan mulai terbentuknya antiklin berarah barat laut-

tenggara. Fase ini mengontrol sedimentasi Formasi Gumai yang menunjukkan

adanya perbedaan ketebalan mencapai > 500 m antara Dalaman dan Tinggian.

- Tektonik Plio-Pleistosen membentuk gaya kompresi yang semakin kuat

sehingga menyebabkan Pegunungan Bukit Barisan semakin tinggi dan

membentuk antiklin serta patahan naik berarah barat laut-tenggara. (Exploration

Department of Pertamina, 2000)

Gambar 5.2 Regional stratigraphy of the South Sumatra Basin (Sarjono and Sardjito, 1989)

35

Berdasarkan stratigrafi (Gambar 5.2) cekungan Sumatra Selatan dibagi

menjadi beberapa formasi:

- Formasi Pra Talang Akar (1504 – 1750 m), formasi ini mempunyai ketebalan >

246 m dengan litologi terdiri dari selang-seling meta sandstone, meta shale, meta

siltstone dan coal.

- Formasi Talang Akar (1165 – 1504 m), formasi ini diendapkan tidak selaras

dengan batuan dasar dengan ketebalan 339 m yang terdiri atas litologi selang-

seling batu pasir, lanau, batubara dan serpih.

- Formasi Gumai (605 – 1165 m), formasi ini diendapkan secara selaras diatas

formasi talang akar dengan ketebalan 560 m. Litologinya dominan serpih dengan

sisipan batupasir, batulanau dan napal yang kadang-kadang ditemukan sisipan

tipis batugamping khususnya pada bagian atas.

- Formasi Air Benakat (Permukaan – 605 m), formasi ini diendapkan secara

selaras diatas Formasi Gumai dengan ketebalan > 605 m yang litologinya terdiri

dari batulempung dan batupasir. Formasi Air Benakat bagian bawah dominan

batulanau dan serpih, serta semakin kearah berubah dominan batulempung dan

batupasir. (Exploration Department of Pertamina, 2000)

5.2 Pre-Conditioning Data Seismik

Data seismik yang digunakan pada penelitian ini adalah data seismik 3D

PSTM (Pre-Stack Time Migration) pada lapangan X di area sub cekungan Sumatra

Selatan. Data gather seismik yang dianalisis berada pada inline 1600-1915 dan

crossline 5355-5600 (Gambar 5.3).

36

Gambar 5.3 CDP gather lapangan X sebelum dilakukan pre-conditioning

Parameter dari refleksi seismik yang paling dekat dengan perubahan litologi

adalah amplitudo, polaritas, kontinuitas refleksi, dan frekuensi refleksi. Polaritas

refleksi ditentukan dari hubungan onlap pada rekaman minimum atau dari

amplitudo berfasa nol. Amplitudo wavelet berfasa nol atau wavelet ricker

mengandung satu peak dan dua through. Wavelet ricker hanya bergantung pada

frekuensi dominan yaitu frekuensi puncak pada spektrum amplitudonya pada satu

periode dominan pada domain waktu. Perubahan vertikal amplitudo dapat

digunakan untuk membantu mengidentifikasi ketidakselarasan, sedangkan

perubahan lateral dapat digunakan untuk identifikasi perubahan fasies seismik.

Tahap pre-conditioning ini dimaksudkan untuk menghilangkan noise sehingga data

output yang dihasilkan lebih maksimal.

5.2.1 Koreksi Normal Move Out (NMO)

Normal Move Out (NMO) (Gambar 5.4) dilakukan untuk menghilangkan efek

jarak pada offset dengan memasukkan nilai 𝑣𝑟𝑚𝑠 yang telah diketahui. 𝑣𝑟𝑚𝑠 adalah

37

kecepatan untuk lapisan yang berjumlah banyak dan diasumsikan offset sangat

kecil terhadap kedalaman.

Gambar 5.4 CDP gather setelah dilakukan proses NMO

5.2.2 Bandpass Filter

Proses bandpass filter (Gambar 5.5) dilakukan dengan memasukkan nilai

frekuensi yang dikehendaki untuk menghilangkan noise akibat ground roll

(frekuensi rendah) dan ambient noise (frekuensi tinggi). Tujuan lain dari filtering

adalah menjaga sinyal agar tetap utuh dan untuk meredam noise. Lebih terperinci

bandpass filter dilakukan menggunakan cara meloloskan frekuensi band dengan

catatan memasukkan nilai frekuensi terendah dan tertinggi melalui tampilan

spektrum amplitudo. Merujuk pada teori noise dan analisis spektrum frekuensi

dimana jangkauan tersebut merupakan pencerminan dari frekuensi rendah dan

frekuensi tinggi dengan batas masukan frekuensi yang digunakan 5-10-50-60 Hz.

38

Gambar 5.5 CDP gather setelah melalui proses NMO dan bandpass filter

5.2.3 Mute

Proses mute (Gambar 5.6) dilakukan karena adanya efek straching. Efek

straching yaitu penurunan frekuensi gelombang akibat proses NMO. Selain itu

mute juga digunakan untuk meningkatkan SNR (Signal Noise to Ratio).

Gambar 5.6 CDP gather setelah melalui proses NMO, bandpass filter, dan mute

39

5.2.4 Koreksi Trim Statik

Proses trim static correction (Gambar 5.7) dilakukan dengan menentukan

pergeseran optimal yang diterapkan pada setiap trace dalam gather. Hal ini

dilakukan karena NMO belum maksimal meluruskan traces dalam CDP.

Gambar 5.7 CDP gather setelah melalui proses NMO, bandpass filter, mute dan trim static

correction

5.2.5 Supergather

Proses supergather (Gambar 5.8) dilakukan dengan menjumlahkan beberapa

CMP yang berdekatan. Hasil dari CDP gather yang telah dilakukan proses

supergather diharapkan memiliki SNR lebih tinggi dari sebelumnya dan pada

proses selanjutnya dapat menunjukkan anomali AVO lebih baik. SNR berarti

meningkatkan signal dan memperkecil noise. Dari penampang hasil supergather

terlihat bahwa anomali bright spot terdapat pada kedalaman waktu atau TWT 800

m/s yang dijelaskan oleh naiknya amplitudo secara berkala dan signifikan dengan

bertambahnya offset.

40

Gambar 5.8 CDP gather setelah melalui proses NMO, bandpass filter, mute, trim static correction

dan supergather

Masalah yang sering terjadi adalah jumlah fold (jumlah traces) yang tersedia

untuk pemrosesasan supergather bervariasi. Dalam data 3D biasanya fold

bervariasi dikisaran offset dengan karakter fold rendah di near dan far offset. (Xu

and Chopra, 2007) telah mendeskripsikan dimana jejak trash seismik diambil dari

lokasi CMP yang berdekatan untuk membuat distribusi bentuk fold dari trace

seismik yang ada pada offset. Hasil CDP gather yang telah melewati proses

supergather diharapkan memiliki SNR lebih tinggi dari sebelumnya dan dapat

menunjukkan anomali AVO yang selanjutnya digunakan dalam proses inversi EEI.

5.3 Pengolahan dan Analisis Sensitifitas Data Sumur

Dalam pengolahan data sumur mempunyai tujuan untuk memberikan tanda

pada zona yang menjadi prediksi lapisan batupasir berporous. Hal ini dilakukan

untuk membatasi daerah yang akan dianalisis menggunakan EEI. Data sumur yang

digunakan adalah sumur X. Sumur tersebut mempunyai data well log Gamma Ray,

Densitas, Neutron Porosity (NPHI), Resistivity, P-Sonic.

41

Tabel 5.1 Posisi sumur berdasarkan data seismik PSTM

Nama Sumur Inline Crossline

Sumur “X” 1769 5555

Data checkshot hanya terdapat pada sumur X, data ini diperlukan untuk

mengkonversi kedalaman dalam domain waktu atau domain waktu ke kedalaman,

karena pada data geologi berada pada domain kedalaman. Hal ini dilakukan untuk

membantu proses well to seismik tie yang berarti bahwa data sumur diikat dengan

data seismik. Proses ini bertujuan untuk mengkorelasikan data geologi dengan data

seismik dimana data geologi sebagai kontrol data seismik. Dalam melakukan proses

inversi secara umum, horizon sangat diperlukan untuk membatasi daerah inversi

dan merupakan zone of interest reservoar.

Gambar 5.9 Data log pada sumur X (dari kiri ke kanan: P-Wave, S-Wave, Density, Gamma Ray,

Neutron Porosity, Resistivity)

Selanjutnya adalah data marker yang merupakan penunjuk batas suatu lapisan

yang menjadi zone of interest dapat dianalogikan sebagai top dan base (Gambar

5.9) pada suatu formasi batuan. Data marker didapatkan dari well report, pada

penelitian ini pusat konsentrasi terletak pada Formasi Gumai berdasarkan dari

42

litologi batuan yang telah dijelaskan sebelumnya pada geologi umum sub cekungan

Sumatra Selatan.

Beberapa istilah yang sering dijumpai pada kasus analisis atau pembacaan

data well log (Gambar 5.9) seperti MD (Measured Depth) berarti nilai kedalaman

well seluruhnya dihitung dari permukaan tanah, TVD (True Vertical Depth) berarti

nilai kedalaman well dihitung dari permukaan tanah sampai TD (Terminal Depth)

secara vertikal, KB (Kelly Bushing) adalah sebuah perangkat pengeboran, sehingga

jika ada istilah KB Elevation maka nilai tersebut adalah nilai ketinggian KB dari

permukaan tanah untuk well yang berada di darat (onshore) dan dari permukaan

laut jika well berada di laut (offshore). Biasanya TVD dan MD digunakan pada

pengeboran sumur di darat. (Abdullah, 2008) Tabel 5.2 dibawah ini menunjukkan

deskripsi quick look interpretation pada well X di semua log yang tersedia.

Tabel 5.2 Quick look interpretation

Well P-Wave S-Wave Density GR NPHI Resistivity

X Meningkat Meningkat Tetap Menurun Menurun Meningkat

5.3.1 Log P-Wave Velocity

Merujuk pada gambar 5.9 P-wave pada sumur X diambil dari log P-Sonic DT

(Digital Tool). Kecepatan p-wave dilihat dari defleksi kurva ke kanan yang berarti

meningkat > 3000 m/s pada skala 1000-6000 m/s. Log p-sonic merupakan log

akustik dengan prinsip kerja mengukur waktu tempuh gelombang bunyi pada suatu

jarak tertentu di dalam lapisan batuan. Satuan dari log p-sonic adalah us/ft yang

merupakan hasil dari kecepatan gelombang bunyi yang mencapai receiver pada

formasi batuan. Tujuan dari penggunaan log sonic adalah untuk mengetahui

kerapatan dan porositas batuan. Pada batuan yang berporous, kerapatannya lebih

43

kecil sehingga kurva log sonic akan mempunyai nilai besar. Log p-sonic juga

berguna sebagai pengikat antara data seismik dan data sumur. Secara singkat,

kecepatan log sonic tergantung pada jenis litologi yang dilewati, jumlah ruang

berpori pada batuan dan jenis fluida dalam pori.

5.3.2 Prediksi Log S-Wave Velocity

Kecepatan gelombang S atau gelombang sekunder memiliki kecepatan lebih

lambat jika dibandingkan gelombang P atau gelombang primer dalam memberikan

informasi geologi. Tiga sumur dalam penelitian ini hanya satu yang mempunyai S-

Wave asli dari sumur, selebihnya diprediksi menggunakan persamaan Greenberg-

Castagna:

𝑣𝑠 = 0.862𝑣𝑝 − 1.172 (5.1)

Persamaan Castagna’s Mudrock hanya berlaku pada zona wet shales dan sands,

prediksi kecepatan gelombang S dengan menggunakan metode Castagna mungkin

berbeda dari kecepatan gelombang S yang sebenarnya dengan melakukan

pengukuran di lapangan tetapi pada penelitian ini sangat berguna untuk melakukan

inversi. Pada dasarnya input kecepatan gelombang S yang ideal untuk analisis fisika

batuan harus berdasarkan pada pengukuran log. Hal ini terjadi biasanya pada sumur

tua, namun jika tidak terdapat input kecepatan gelombang S dari log gelombang

tersebut harus diprediksi.

Greenberg-Castagna (1992) mendefinisikan empat tren litologi yang umum

(Gambar 5.10) dengan persamaan matematis :

Sandstone

𝑣𝑠 = 0.8042𝑣𝑝 − 0.8559 (5.2)

44

Limestone

𝑣𝑠 = 0.0551𝑣𝑝2 + 1.016𝑣𝑝 − 1.0305 (5.3)

Dolomite

𝑣𝑠 = 0.58321𝑣𝑝 − 0.07775 (5.4)

Shale

𝑣𝑠 = 0.7697𝑣𝑝 − 0.86735 (5.5)

Gambar 5.10 Crossplot Hubungan 𝑣𝑝𝑣𝑠 Greenberg-Castagna (Sim and Bacon, 2014)

Dasar pada HRS-9 pengolahan di bagian log processing menggunakan log

transform equation s-wave yang di generate oleh log sonik. Dengan penggunaan

hubungan empiris untuk prediksi 𝑣𝑠 telah terbukti akurat namun penggunaannya

harus disertai dengan medium yang efektif untuk prediksi 𝑣𝑠 (Avseth, Mukerji and

Mavko, 2005). Jika 𝑣𝑝𝑣𝑠 yang digunakan dari Greenberg-Castagna tanpa adanya

validasi yang valid dari log p-sonik, ada beberapa variasi tren yaitu:

Unconsolidated dan partially consolidated mudrocks dapat memiliki tren

kecenderungan yang sedikit berbeda terhadap shale. Hubungan castagna’s

mudrock didefinisikan sebagai berikut (Castagna, Batzle and Eastwood, 1985):

45

𝑣𝑠 = 0.862𝑣𝑝 − 1.172 (5.6)

Beberapa litologi sandstone mempunyai 𝑣𝑠 lebih tinggi dari perkiraan sandline

(Smith, 2011) termasuk clean sand dan glauconitic sand. Hubungan pada

litologi clean sand yang didefinisikan oleh (Murphy, 1993) adalah sebagai

berikut:

𝑣𝑠 = 0.802𝑣𝑝 − 0.75 (5.7)

(Hossain, Mukerji and Fabricius, 2012) mendiskripsikan hubungan 𝑣𝑝 − 𝑣𝑠

untuk glaunitic greensand yang memberikan nilai prediksi 𝑣𝑠 sedikit lebih tinggi

daripada castagna’s sandline:

𝑣𝑠 = 0.86𝑣𝑝 − 0.96 (5.8)

Di beberapa area, brine sand berada dibawah Castagna’s sandline. Pada gambar

5.11 menunjukkan data log s-wave sand berada di bawah Castagna’s sandline.

Tren ini menjadi model yang masuk akal untuk prediksi 𝑣𝑠 yang membedakan

sand dan shale.

Gambar 5.11 Crossplot 𝑣𝑝𝑣𝑠 dari north sea oil field yang menunjukkan perbedaan antara data log

dan studi empiris menggunakan persamaan Castagna (Sim and Bacon, 2014)

46

Di zona dangkal (shallowest) dan tidak terkonsolidasi crossplot 𝑣𝑝𝑣𝑠 dari sand

secara signifikan lebih tinggi dari prediksi Castagna’s sandline. Sebagai aturan

secara pratis pada zona ini sand memiliki kecepatan kompresi gelombang kurang

dari 2300 m/s.

Shale yang bersifat organik memiliki rasio crossplot 𝑣𝑝𝑣𝑠 lebih rendah dari

prediksi Castagna’s sandline (Vernik and Milovac, 2011). Sebagai contohnya,

(Bailey and Dutton, 2012) merepresentasikan hubungan 𝑣𝑝𝑣𝑠 untuk Kimmeridge

Clay Formation di Central North Sea

𝑣𝑠 = 0.75𝑣𝑝 − 0.5625 (5.9)

Gambar 5.12 Crossplot 𝑣𝑝 (m/s) terhadap 𝑣𝑠 (m/s) dengan color key kedalaman (m)

Deskripsi pada gambar 5.12 dan merujuk pada variasi kecepatan gelombang

di berbagai jenis lapisan batuan (Tabel 5.3) menunjukkan crossplot prediksi nilai

kecepatan gelombang P yang berkisar antara 3450 m/s sampai 3750 m/s dan nilai

prediksi kecepatan gelombang S berkisar antara 2000 m/s sampai 2300 m/s dengan

color key berwarna biru menunjukkan titik kedalaman (m) zone of interest berada

47

pada kedalaman 955 m sampai 978 m yang mengindikasikan di kedalaman tersebut

termasuk jenis batuan limestone atau batugamping. Pada subbab penjabaran geologi

umum daerah penelitian telah dijelaskan bahwa pada formasi gumai yang menjadi

titik acuan studi, litologi dominan serpih dengan sisipan batupasir, batulanau dan

napal yang kadang-kadang ditemukan sisipan tipis batugamping khususnya pada

bagian atas.

Tabel 5.3 Kecepatan gelombang dari berbagai macam jenis batuan (Mavko, 2009)

Rock Type 𝒗𝒑 (m/s) 𝒗𝒔 (m/s)

Vegetal soil 300-700 100-300

Dry sands 400-1200 100-500

Wet sands 1500-2000 400-600

Saturated shale/clays 1100-2500 200-800

Marls 2000-3000 750-1500

Saturated shale/clays 1500-2200 500-1500

Porous saturated sand 2000-3500 800-1800

Limestone 3500-6000 2000-3300

Chalk 2300-6000 1100-1300

Salt 4500-5500 2500-3100

Anhydrite 4000-4500 2200-3100

Dolomite 3500-6500 1900-3600

Granite 4500-6000 2500-3300

Basalt 5000-6000 2800-3400

Gneiss 4400-5200 2700-3200

Coal 2200-2700 1000-1400

Water 1450-1500 -

Ice 3400-3800 1700-1900

Oil 1200-1250 -

Hubungan 𝑣𝑝 dan 𝑣𝑠 merupakan sarana untuk mencirikan suatu reservoar,

penentuan litologi melalui log sonik, keberadaan retakan dan fluida pori melalui

data seismik AVO. Kandungan informasi dalam hubungan 𝑣𝑝 dan 𝑣𝑠 dapat dilihat

melalui rasio 𝑣𝑝/𝑣𝑠 yang peka terhadap perubahan litologi fasies, kandungan pori

khususnya gas dan perubahan sifat-sifat mekanis dalam batuan.

48

Castagna et al. menyatakan bahwa rasio 𝑣𝑝 dan 𝑣𝑠 merupakan kunci penting

untuk penentuan litologi dari seismik atau data log sonik serta untuk

mengidentifikasi pembacaan langsung porositas fluida dari data seismik. Beberapa

studi telah menyatakan bahwa 𝑣𝑝, 𝑣𝑠 dan rasio 𝑣𝑝/𝑣𝑠 dalam eksplorasi seismik

dapat dipercaya. Kecepatan P-Wave lebih sensitif terhadap perubahan fluida dalam

batuan daripada kecepatan S-Wave. Jika kecepatan kompresi melalui formasi

batuan dan fluida maka akan lebih lambat jika melalui zona gas pada kasus berada

di zona fluida. Sebaliknya kecepatan S-Wave tidak peka terhadap perubahan fluida

dan hanya berpusat pada perubahan litologi batuan. Yang artinya bahwa perbedaan

rasio 𝑣𝑝/𝑣𝑠 menunjukkan fluida dengan tingkat kejenuhan yang berbeda. Karena

besarnya tergantung pada komposisi mineral, porositas, kandungan shale, tekanan

dan temperatur. (Castagna, Batzle and Eastwood, 1985)

5.3.3 Log Density

Log densitas adalah kurva log yang menunjukkan besarnya densitas dari

batuan yang diukur dalam lubang bor. Satuan kurva log densitas dinyatakan dalam

g/cc yang merupakan besaran bulk density. Porositas batuan dapat dihitung bila

densitas matrik batuan diketahui (Schlumberger, 1995).

Tabel 5.4 Densitas mineral dan liquids (Pertamina PHE WMO and HAGI, 2014)

Material Density (g/cc)

Quartz (sandstone) 2.65

Calcite (limestone) 2.71

Dolomite (dolostone) 2.87

Siderite (ironstone) 3.89

Halite (salt) 2.04

Anhydrite 2.89

Gypsum 2.35

Lignite coal 1.19

Fresh water 1.00

49

Salt water 1.00 – 1.19

Oil 0.6 – 0.8

Gas 0.2 – 0.6

Steel 7.9

Setiap jenis batuan memiliki nilai densitas matrik berbeda-beda seperti

ditunjukkan pada tabel 5.5. Nilai bulk density akan kecil pada batuan yang

mengandung gas dan rendahnya nilai densitas dari formasi akan menaikkan nilai

porositas dari log densitas. Merujuk pada gambar 5.9 dilihat dari defleksi kurva ke

kanan yang artinya log densitas tetap/meningkat > 2.25 g/cc pada skala 1.5-3 g/cc

(crossplot gambar 5.13). Meningkatnya nilai densitas disebabkan oleh matriks

batuan dan kandungan fluida yang ada pada lapisan tersebut.

Gambar 5.13 Crossplot 𝑣𝑝 (m/s) terhadap densitas (g/cc) dengan color key kedalaman (m)

Pada gambar 5.13 merepresentasikan hubungan antara kecepatan gelombang

P dalam m/s dengan bulk density g/cc. Oleh (Castagna, Batzle and Kan, 1993)

secara empiris dalam bentuk polinomial dan kepangkatan, yaitu (Sismanto, 2013):

(5.10)

f

pb dv (5.11)

cbvav ppb 2

50

dengan masing-masing koefisien tertera pada tabel 5.4 berikut:

Tabel 5.5 Koefisien hubungan kecepatan terhadap densitas (Castagna, Batzle and Kan, 1993)

Litologi a b c d f 𝑣𝑝 (km/s)

Batulempung -0.0261 0.373 1.458 1.75 0.265 1.5 – 5

Batupasir -0.0115 0.261 1.515 1.66 0.261 1.5 – 6

Batugamping -0.0296 0.461 0.963 1.50 0.225 3.5 – 6.4

Dolomit -0.0235 0.390 1.242 1.74 0.252 4.5 – 7.1

Anhydrit -0.0203 0.321 1.732 2.19 0.160 4.6 – 7.4

5.3.4 Log Gamma Ray

Log gamma ray pada prinsipnya merekam radioaktivitas atau tingkat radiasi

alami dari suatu lapisan bumi. Radioaktivitas gamma ray berasal dari tiga unsur

radioaktif yang ada pada batuan seperti Uranium-U, Thorium-Th dan Potasium-K

yang secara kemenerusan dan kontinyu memancarkan gamma ray dalam bentuk

pulsa-pulsa energi radiasi tinggi.

Gambar 5.14 Crossplot 𝑣𝑝 (m/s) terhadap 𝑣𝑠 (m/s) dengan color key Gamma Ray (API)

Respon gamma ray pada gambar 5.9 dan pada crossplot 5.14 dilihat dari

defleksi kurva ke kiri yang artinya log gamma ray menurun atau rendah (<75 API

pada skala 0-150 API). Log gamma ray dikenal karena dapat membantu

51

mengidentifikasi litologi dan mengenali lapisan dengan sifat petrofisika berbeda

dalam suatu formasi. Shale dan sandstone biasanya memiliki tingkat gamma ray

rendah yang berarti bahwa lapisan tersebut merupakan batuan berporous dan terisi

hidrokarbon. Penyataan ini didukung oleh data hasil eksplorasi sumur, zona

tersebut merupakan zone of interest.

5.3.5 Log Neutron Porosity

Log neutron porosity digunakan untuk mengetahui banyaknya kandungan

atom hidrogen pada batuan. Log neutron berguna untuk menentukan lapisan batuan

berporous apabila digabungkan dengan log densitas dapat digunakan untuk

menentukan zona hidrokarbon dan batas kontak fluida dalam batuan.

Gambar 5.15 Crossplot 𝑣𝑝 (m/s) terhadap 𝑣𝑠 (m/s) dengan color key Neutron Porosity (%)

Dapat dilihat pada Gambar 5.9 crossplot 5.15 defleksi kurva ke kiri dengan

nilai log neutron porosity menurun (<35 % pada skala 0-70 %). Dapat diartikan

bahwa jika nilai densitas tinggi sedangkan nilai porositas rendah maka

menunjukkan lapisan batupasir tersebut berporous. Sehingga berpengaruh pada

kecepatan gelombang pada lapisan tersebut yang bernilai tinggi. Penentuan sifat

52

kuantitatif berdasarkan skala berikut: 0 – 5 % diabaikan, 5 – 10 % buruk, 15 – 20

% baik, 20 – 25 % sangat baik, > 20 % sangat baik sekali (istimewa). Secara teoritis

nilai porositas dapat bernilai 0 – 100 %, namun pada kenyataannya nilai porositas

hanya berkisar antara 5 – 40 % saja, bahkan ada untuk kasus real di lapangan

nilainya hanya berkisar antara 10 – 20 %. Untuk nilai porositas < 5 % seringkali

tidak dianggap sebagai reservoar yang menguntungkan dan pada umumnya sudah

tidak mampu mengalirkan fluida yang terdapat dalam formasi batuan.

5.3.6 Log Resistivity

Daya hantar listrik merupakan fungsi dari batuan dan jenis fluida yang

mengisi ruang pori batuan, maka log resistivity sangat membantu dalam

menentukan jenis fluida. Pada prinsipnya log resistivity adalah mengukur

kemampuan formasi untuk menghantarkan arus listrik. Semakin besar arus litrik

yang dialirkan, maka resistivitas batuan semakin kecil dan sebaliknya. Untuk

lapisan batuan yang mengindikasikan minyak, gas, atau air tawar akan mempunyai

resistivitas lebih besar dibandingkan air asin (Harsono, 1997). Merujuk pada

gambar 5.9 dengan defleksi kurva ke kiri yang berarti nilai log resistivity meningkat

(>50 ohm-m pada skala 0.1-100 ohm-m). Kombinasi log gamma ray dan log

resistivitas biasanya digunakan untuk membedakan hydrocarbon zones dan non-

hydrocarbon bearing zones. (Hai et al., 2014)

5.4 Analisis AVO Attribute

Penggunaan AVO bertujuan untuk memperkuat pernyataan anomali

amplitudo pada data seismik yang menjadi zona prediksi hidrokarbon. Prinsip kerja

AVO adalah suatu interpretasi untuk memperlihatkan bahwa terjadi peningkatan

53

atau penurunan pada amplitudo terhadap offset. Penjelasan tentang interpretasi

AVO dapat dilihat melalui crossplot antara intercept dan gradient. Asumsi dasar

analisis AVO adalah bahwa data seismik gather telah bebas dari noise setelah

sebelumnya dilakukan proses pre-conditioning data dengan tetap mempertahankan

respon amplitudo dari data gather (Castagna and Swan, 1997). Untuk memahami

konsep AVO attribute berbagai ada macam pendekatan persamaan teoritis

Zoeppritz, salah satu yang digunakan pada penelitian ini adalah Shuey’s two-term

approximation (Xiaohong et al., 2012)

)(sin)( 2 BAR (5.12)

dimana R adalah koefisien refleksi, adalah angle of incidence, A adalah AVO

intercept dan B adalah AVO gradient. Persamaan tersebut merupakan fungsi

amplitudo terhadap sudut datang ( ). Intercept A merepresentasikan reflektivitas

gelombang P pada sudut nol dan gradient B menyatakan perubahan amplitudo

sebagai fungsi dari offset.

Gambar 5.16 Crossplot Intercept (A) dan Gradient (B)

54

Merujuk pada gambar 5.16 crossplot pada zona litologi yang terindikasi

lapisan sand dan shale yang ditunjukkan oleh data supergather sumur X dalam

domain time dengan garis warna merah dan color key pada nilai nol menunjukkan

bahwa intercept mempunyai nilai positif (+) dan gradient memiliki nilai negatif (-

). Pada gambar 5.15 menunjukkan penampang seismik dengan zona target pada

kotak berwarna hitam dengan nilai skala intercept positif (0.96 – 1) dan gradient

negatif (-0.96 – (-1)). Dapat dideskripsikan bahwa jika impedansi pada lapisan

kedua lebih tinggi daripada lapisan pertama sehingga terjadi perubahan impedansi

rendah ke impedansi tinggi, maka terjadi perubahan litologi sand ke shale.

Tabel 5.6 Kelas AVO setelah Rutherford-William (1989), diperluas oleh Castagna-Smith (1994)

dan Ross-Kinman (1995) (Limacher, 2011)

Class Relative Impedance Kuadran R(0) G AVO product

I High-impedance sand 4th + - Negative

II No or low contrast 4th + - Negative

Iip 3rd - - Positive

III Low impedance 3rd - - Positive

IV Low Impedance 2nd - + Negative

Berdasarkan klasifikasi respon AVO (Rutherford and Williams, 1989) pada

tabel 5.6 dibagi menjadi tiga kelas (1, 2, dan 3) yang menyatakan karakteristik

anomali kelas 2 memiliki kontras nilai impedansi akustik yang mendekati nol yang

berarti litologi sand dikelas 2 memiliki nilai impedansi yang hampir sama dengan

batuan diatasnya yang seringkali disebut dimspot atau reflektor negatif lemah serta

memiliki nilai intercept dan gradient negatif (-). Kasus dimspot terjadi pada

reservoar yang mempunyai komposisi litologi shale, sand bercampur gas. Adanya

percampuran gas pada litologi batupasir akan menurunkan nilai impedansi akustik

ditandai dengan berkurangnya amplitudo. Efek gas pada reservoar dapat

menimbulkan polaritas positif sehingga akan mengurangi amplitudo, amplitudo nol

55

yang berarti tidak ada sinyal pantulan, atau bisa juga menimbulkan polaritas positif.

Dapat dianalogikan pada kasus brighspot yang terjadi karena litologi sand, shale

bercampur air asin, jika posisi air asin digantikan dengan gas sehingga kecepatan

dan densitasnya berkurang, maka pada saat batupasir terisi gas impedansi

akustiknya semakin bertambah besar. (Sismanto, 1996)

Gambar 5.17 Penampang AVO Intercept A (Kiri) Gradient B (Kanan)

Pada zona target secara umum reflektivitas sama dengan nol hanya

bergantung pada nilai impedansi dan densitas. Selanjutnya oleh Ross & Kinman

pada tahun 1995 (Avseth, Mukerji and Mavko, 2005) untuk kelas 2 dibagi lagi

menjadi kelas 2p yang merupakan anomali dengan pembalikan polaritas (pada

gambar 5.17 dilihat pada color key) dan bercirikan intercept positif (+) dan gradient

negatif (-). Pada kasus sumur X dengan intercept positif dan gradient negatif dapat

dikategorikan ke dalam anomali AVO kelas 2p. Anomali pada kelas ini biasanya

ditemukan pada sumur pemboran yang berada di darat karena terdapat pada area

batupasir gas yang memiliki tingkat kompaksi batuan dari sedang hingga tinggi.

56

5.5 Extended Elastic Impedance (EEI)

Pada uraian di subbab 3 tentang EEI, telah dijelaskan bahwa tujuan utama

dari metode ini adalah mengidentifikasi sensitifitas EEI berdasarkan anomali pada

data seismik. Pada analisis AVO telah dijelaskan bahwa, pada zona target anomali

impedansi akustik sand dan shale terlihat hampir sama. Dengan melakukan

pendekatan menggunakan metode ini memungkinkan anomali yang dihasilkan sand

dan shale terlihat jelas adanya perbedaan pada kedua anomali tersebut dengan

pengaplikasian range sudut (chi angle) menggunakan beberapa parameter log

turunan (pseudo) dari sumur, impedansi akustik dan impedansi gradient.

Gambar 5.18 Hubungan reflektivitas dan impedansi elastik (Sim and Bacon, 2014)

Gambar 5.18 menunjukkan syntetic gather yang terdiri dari lima traces dalam

range 400 diplot bersamaan dengan kurva impedansi elastik sesuai dengan

Shuey’s two-term. Pada gambar 5.19 adalah metode spektrum log EEI digunakan

untuk studi cross correlation. Proses studi cross correlation spektrum log EEI

dilakukan dengan cara mengkorelasi silang refleksi log (domain depth) terhadap

parameter reservoar pada area zone of interest dari area penelitian untuk

57

mendapatkan optimalisasi sudut (chi angle) pada setiap log yang tersedia di sumur

X. EEI merupakan fungsi kecepatan dari gelombang P, kecepatan gelombang S,

densitas dan sudut yang merupakan perluasan dari metode EI, berdasarkan

persamaan EEI:

rqp

EEI000

00)(

(5.13)

dimana besaran nilai 0 , 0 , 0 menggunakan nilai rata-rata dari p-wave velocity,

s-wave velocity, density. Di dapatkan hasil dari cross correlation terhadap semua

jenis log yang ada pada gambar 5.20 dan deskripsi tingkat korelasi dan chi angle

pada setiap log di sumur X pada tabel 5.7.

Gambar 5.19 Spektrum EEI chi angle 90 sampai 90 pada sumur X

Proses inversi step by step dari mulai pre-conditioning data PSTM gather,

data log sampai proses inversi AVO dan EEI pengerjaannya dibantu menggunakan

software humpson-russell untuk tahap inversi menggunakan strata pada software

tersebut. Strata adalah modul yang digunakan melakukan inversi baik itu inversi

58

post-stack maupun pre-stack. Strata menganalisis post-stack seismik volume untuk

menghasilkan volume dalam bentuk impedansi akustik. Dalam domain pre-stack

strata menganalisis dari angle gather atau angle stack untuk menghasilkan volume

seismik dalam bentuk impedansi akustik, shear impedance dan densitas. Pada

inversi EEI dapat diaplikasikan pada semua jenis log yang tersedia di sumur atau

bisa juga diambil pada tingkat korelasi log tertinggi jika memiliki beberapa sumur,

namun pada penelitian ini menggunakan data satu sumur dengan analisis jenis log

yang merepresentasikan kegunaan masing-masing log mulai dari pseudo gamma

ray, pseudo NPHI, pseudo density.

Gambar 5.20 Kurva log target EEI (Density, P-wave, Volumetric, Gamma ray, Resistivity, Water

saturation, Neutron porosity, S-wave)

Tabel 5.7 Hasil cross correlation log sumur dengan pengaplikasian chi angle EEI

Log Target chi angle )( Koefisien Korelasi (%)

Density 16 0.838497

P-wave -9 0.989874

Volumetric 25 0.765313

Gamma ray 25 0.765081

Resistivity -8 0.203301

Water saturation 18 0.762498

Neutron porosity -3 -0.782996

S-wave -71 0.996658

59

Pada gambar 5.20 memperlihatkan hasil plotting tingkat korelasi jenis log

terhadap log EEI pada sumur X dan pada tabel 5.7 menampilkan hasil korelasi log

sumur terhadap log EEI. Dari hasil chi angle dan koefisien korelasi pada semua log

yang tersedia maka dengan range yang chi angle masuk akal dan koefisien korelasi

tertinggi terletak pada gamma ray chi angle 25 dan tingkat korelasi 0.765081 di

skala -1 s/d 1 (Gambar 5.21) untuk membedakan litologi sand dan shale yang mana

menggunakan analisis AVO attribute kurang terlihat jelas perbedaannya.

Gambar 5.21 REEI chi angle 25 (inline well)

Pada konsep reflektivitas, ketika energi pada sumber seismik dilepaskan

energi ini ditransmisikan melalui batuan di bawah permukaan sebagai gelombang

elastis. Kemampuan batuan yang memungkinkan untuk dilaluinya gelombang

akustik diberikan oleh impedansi batuan itu sendiri yang merupakan produk dari

kecepatan gelombang kompresi dan densitas batuan. Semakin tinggi tingkat

kompasi batuan, maka semakin tinggi impedansi akustiknya. Misalnya, pada batuan

sandstone yang tingkat kompaksinya tinggi maka pada umumnya nilai impedansi

akustiknya akan lebih tinggi dibandingkan dengan shale. Porositas juga memiliki

60

pengaruh terhadap kecepatan, jika semakin tinggi porositasnya maka semakin

rendah kecepatannya.

Gambar 5.22 mengilustrasikan overlapping antara kurva log EEI (warna

hitam) dengan kurva log sumur (warna merah). Dari nilai yang tertera (unit log EEI

adalah nilai Impedansi) terlihat bahwa kurva EEI menunjukkan kejelasan yang baik

dalam merepresentasikan zona target. Seperti ditunjukkan oleh nilai korelasi di tiga

jenis log (gamma ray, NPHI, resistivity), terdapat kesalahan pemilihan jenis log

yang seharusnya log water saturation pada gambar 5.22 log resistivity, tetapi pada

dasarnya log resistivity mempunyai kegunaan lain yaitu untuk mendeterminasi

tingkat water saturation. Dapat diartikan bahwa semakin tinggi water saturation

maka resistivity semakin rendah. Kurva EEI dengan chi angle gamma ray 25 ,

NPHI 3 dan resistivitas 8 mampu menegaskan top dan base zona target. Hasil

ini menunjukkan bahwa studi EEI dapat dilakukan lebih jauh menggunakan analisis

petrofisika yang diturunkan melalui pendekatan EEI untuk interpretasi kuantitatif.

Jika pada tahap ini hasil yang di dapat dari overlapping log sumur dan log EEI tidak

memuaskan yang dimaksud adalah chi angle log EEI, berarti harus mengulang dari

awal penentuan sudut EEI.

61

Gambar 5.22 Pada data log: Log target 𝑣𝑠 Log EEI (Gamma Ray, NPHI, Resistivity)

Pada tahap inversi ada beberapa parameter yang akan mempengaruhi hasil

inversi, antara lain:

Lebar window, yang berupa batasan window waktu atau batasan wilayah secara

vertikal dalam domain waktu dari proses inversi yang akan dilakukan.

Nilai pembatas (soft constraints), yang berupa batasan terhadap besarnya nilai

model inisial yang akan digunakan dalam proses inversi.

Ukuran blok rata-rata, parameter ini menentukan resolusi yang ingin diperoleh.

Artinya semakin kecil nilai ukuran blok rata-rata maka resolusi yang diperoleh

semakin tinggi.

Prewhitening, parameter ini digunakan untuk menyeimbangkan proses inversi

yang merupakan suatu proses dekonvolusi karena pada data seismik memiliki

62

frekuensi bandlimited sehingga suatu keharusan untuk memperbesar atau

memperkecil amplitudo maupun frekuensi waveletnya.

Iterasi, parameter ini menentukan seberapa banyak jumlah iterasi atau

pengulangan yang akan dilakukan untuk mendapatkan hasil inversi dengan

kesalahan terkecil dibandingkan dengan data seismik.

5.5.1 Inversi EEI Pseudo Gamma Ray

Cara kerja log gamma ray secara terperinci sudah dijelaskan pada subbab

analisis sensitifitas log namun secara singkat adalah membaca tingkat radiasi pada

batuan yang mempunyai litologi serpih unsur radioaktif lebih tinggi dibanding

litologi yang lain, karena pada litologi serpih seperti batupasir unsur radioaktif

cenderung mengendap.

Gambar 5.23 Penampang inversi EEI 25 yang menunjukkan pseudo gamma ray di sumur X

dengan inserted color data: Elastic Impedance

Berdasarkan gambar 5.23 prediksi nilai impedansi top dan base zona target

berkisar antara 7493 – 7765 m/s*g/cc dengan impedansi shale antara 7493 – 7551

(m/s)*(g/cc) dan sand antara 7571 – 7609 (m/s)*(g/cc). Dengan chi angle 25 deg

63

mampu memisahkan secara visual litologi shale dan sandstone yang mana pada

analisis AVO belum mampu memperlihatkan perbedaan yang signifikan.

5.5.2 Inversi EEI Pseudo Neutron Porosity

Porositas adalah bagian dari volume total batuan yang berpori. Pada

unconsolidated formation atau formasi-renggang besarnya nilai porositas

tergantung pada distribusi ukuran butir dan tidak bergantung pada ukuran butir

mutlak. Porositas akan menjadi rendah jika pada formasi batuan ukuran butir

bervariasi sehingga butiran yang kecil akan mengisi bagian pori yang lebih besar.

Sedangkan porositas akan menjadi tinggi jika semua butirannya mempunyai ukuran

yang hampir sama. Berbeda halnya pada porositas rendah, partikel-partikel batuan

pada umumnya bergabung dengan material batuan yang mengandung zat kapur dan

menghasilkan consolidated formation atau formasi-rapat dengan porositas

mendekati nol.

Porositas juga merepresentasikan kemampuan suatu batuan reservoar untuk

menyimpan fluida. Porositas dibagi menjadi dua yaitu positas absolut dan porositas

efektif. Porositas absolut adalah nilai presentasi ruang kosong terhadap volume total

batuan, sedangkan porositas efektif adalah nilai presentasi volume pori yang

berhubungan satu dengan yang lainnya terhadap volume total batuan, kemampuan

batuan untuk menyimpan fluida disebut positas efektif karena fluida diindikasikan

tersimpan pada saluran-saluran pori yang terhubung satu sama lain.

64

Gambar 5.24 Penampang inversi EEI -3 yang menunjukkan pseudo neutron porosity di sumur X

inserted color data: Elastic Impedance

Berdasarkan gambar 5.24 prediksi nilai impedansi top dan base zona target

berkisar antara 5743 – 10625 (m/s)*(g/cc) dengan impedansi shale antara 8134 –

8831 (m/s)*(g/cc) dan sand antara 7038 – 7437 (m/s)*(g/cc). Berasumsi pada nilai

impedansi tersebut bahwa nilai impedansi shale lebih besar daripada nilai

impedansi sand dikarenakan kondisi geologi pada formasi gumai area penelitian

terdapat serpih pada bagian atas formasi.

5.5.3 Inversi EEI Pseudo Density

Pada penelitian ini sand mempunyai densitas/massa jenis lebih rendah

dibandingkan dengan litologi shale, sehingga target inversi adalah melihat lapisan

yang mempunyai densitas rendah. Berdasarkan gambar 5.25 prediksi nilai

impedansi top dan base zona target berkisar antara 7046 – 7487 (m/s)*(g/cc)

dengan impedansi shale antara 7469 – 7487 (m/s)*(g/cc) dan sand antara 7217 –

7397 (m/s)*(g/cc). Analisis inversi pada pseudo density merepresentasikan

kemungkinan adanya low gas saturations pada area penelitian, berdasarkan nilai

65

impedansi sand lebih rendah daripada shale. Dengan adanya percampuran gas pada

litologi sand maka akan menurunkan nilai impedansinya.

Gambar 5.25 Penampang inversi EEI 16 yang menunjukkan pseudo density di sumur X inserted

color data: Elastic Impedance

66

BAB VI

PENUTUP

6.1 Kesimpulan

Berdasarkan studi yang telah dilakukan tentang karakterisasi batupasir

menggunakan teknik inversi extended elastic impedance berdasarkan pseudo well

maka dapat disimpulkan bahwa:

1. Pada sumur X diperkirakan zona target berada pada kedalaman 922 – 980 m,

dengan top dan base berada pada Formasi Gumai.

2. Untuk litologi berdasarkan data geologi formasi Gumai yang cenderung

serpih, maka digunakan persamaan Greenberg-Castagna untuk mudrock.

Pemilihan persamaan tersebut harus didasarkan pada kondisi litologi daerah

yang diteliti.

3. Analisis AVO attribute dapat memperlihatkan anomali dimspot dengan baik,

namun pada kasus identifikasi litologi sand dan shale masih belum dapat

diilustrasikan secara visual dengan tajam. Dari klasifikasi anomali AVO

sumur X dikategorikan terdapat pada kelas IIp yang ditunjukkan dengan

pembalikan polaritas nilai intercept positif dan gradient negatif.

4. Pada analisis reflektifitas EEI menggunakan chi angle 25° menggunakan

gamma ray mampu mendeskripsikan secara visual litologi sand dan shale

yang terlihat hampir sama.

5. Berdasarkan nilai impedansi antara sand dan shale pada volume inversi EEI,

pada pseudo gamma ray nilai impedansi sand lebih tinggi daripada shale

67

menunjukkan bahwa litologi pada zona target adalah batupasir, pseudo

neutron porosity nilai impedansi sand lebih rendah daripada shale

dikarenakan pada zona target terdapat shale pada bagian atas formasi, pseudo

density nilai impedansi sand lebih rendah dari shale dikarenakan adanya

percampuran gas pada litologi sand maka nilai impedansinya mengalami

penurunan.

6.2 Saran

Berdasarkan studi yang telah dilakukan, peneliti memberikan beberapa

saran untuk penelitian selanjutnya, diantaranya sebagai berikut:

1. Disarankan agar dilakukan penelitian lebih lanjut di area yang sama dengan

menggunakan data sumur lebih dari satu untuk mengetahui kemenerusan

zona reservoar.

2. Disarankan pada proses pengikatan data sumur dan data seismik dilakukan

dengan iterasi berulang sehingga mendapatkan hasil visual yang memuaskan.

68

DAFTAR PUSTAKA

Abdullah, A. (2007a) ‘Elastic Impedance (Impedansi Elastik)’, Seismik Online.

Available at: https://ensiklopediseismik.blogspot.co.id/2007/10/elastic-

impedance-impedansi-elastik.html.

Abdullah, A. (2007b) ‘Seismik Inversi’, Seismik Online. Available at:

https://ensiklopediseismik.blogspot.co.id/2007/06/seismik-inversi.html.

Abdullah, A. (2008) ‘Kelly Bushing’, Seismik Online. Available at:

https://ensiklopediseismik.blogspot.co.id/2008/09/kelly-bushing-dll.html.

Avseth, P., Mukerji, T. and Mavko, G. (2005) Quantitative Seismic Interpretation:

Applying Rock Physics Tools to Reduce Interpretation Risk. Cambrigde

University Press.

Bailey and Dutton (2012) ‘An empirical Vp/Vs shale trend for the Kimmeridge

Clay of the Central North Sea’, EAGE Annual Meeting Abstract.

Castagna, J. P., Batzle, M. L. and Eastwood, R. L. (1985) ‘Relationships between

compressional‐wave and shear‐wave velocities in clastic silicate rocks’,

GEOPHYSICS, 50(4), pp. 571–581. doi: 10.1190/1.1441933.

Castagna, J. P., Batzle, M. L. and Kan, T. K. (1993) ‘Rock Physics-The link

beetween rock properties and AVO response’, Geophysics, 50, pp. 571–581.

Castagna, J. P. and Swan, H. W. (1997) ‘Principles of AVO crossplotting’, The

Leading Edge, 16(4), p. 337. doi: 10.1190/1.1437626.

Exploration Department of Pertamina (2000) Well Report. Sumatera.

Fernandus, A. (2008) Sandstone Reservoir Characterization In Renax Fields with

Extended Elastic Impedance Inversion. Bandung Institute of Technology.

Hadi, J. M. (2009) Extended Elastic Impedance inversion for lithology and fluid

identification review in Sandstone Gas Reservoir in Field North Sumatera

Basin Walawala. Bandung Institute of Technology.

Hai, A., Ahammod, S., Faruque, M. O., Hussain, A. and Ahmed, J. (2014)

‘Identification and determination of gross thickness of hydrocarbon bearing

zone of Habiganj gas field. American Journal of Engineering Research

(AJER)’, (8).

Harsono, A. (1997) Evaluasi Formasi dan Aplikasi Log. Kuningan-Jakarta:

Schlumberger Oilfield Services.

Hossain, Z., Mukerji, T. and Fabricius, I. L. (2012) ‘Vp-Vs relationship and

amplitude variation with offset modelling of glauconitic greensand’,

Geophysical Prospecting, 60, pp. 117–137.

Irfan (2014) ‘Seismik Inversi’. Available at:

https://irfanafriday.wordpress.com/2014/02/18/seismik-inversi/.

Limacher, R. D. (2011) ‘Investigation Into the Applicability of AVO Techniques

to Coal Mine Exploration’, (May).

Mavko, G. (2009) The Rock Physics Handbook. Stanford University.

Murphy, W. (1993) ‘Modulus decomposition of compressional and shear velocities

in sand bodies’, Geophysics, 58(2), p. 227. doi: 10.1190/1.1443408.

Oladapo, M. I. (2013) ‘Linearization of Zoeppritz equations and practical

69

utilization’, International Journal of Physical Sciences, 8(24), pp. 1298–

1306. doi: 10.5897/IJPS2013.3922.

Pertamina PHE WMO and HAGI (2014) One Day Training and Short-Course: Well

Log Interpretation. Yogyakarta.

Rutherford, S. R. and Williams, R. H. (1989) ‘Amplitude‐versus‐offset variations

in gas sands’, GEOPHYSICS, 54(6), pp. 680–688. doi: 10.1190/1.1442696.

Sarjono and Sardjito (1989) ‘Hydrocarbon Source Rock Identification in the South

Palembang Sub-Basin’.

Schlumberger (1995) Log Interpretation Chart. New York.

Septiani, A. (2015) Karakterisasi Fluida dan Litologi Lapangan R-Jambi dengan

Analisis AVO dan Inversi Simultan. Universitas Indonesia.

Shahri, S. G. (2013) ‘Application of Extended Elastic Impedance (EEI) to improve

Reservoir Characterization’, (June).

Sim, R. and Bacon, M. (2014) Seismic Amplitude: An Interpreter’s Handbook.

United Kingdom: Cambrigde University Press.

Sismanto (1996) Modul 3 : Interpretasi Data Seismik. Yogyakarta: Laboratorium

Geofisika Universitas Gadjahmada.

Sismanto (2013) Rock physics: Estimation Approach Based Air Permeability and

Saturation Seismic Data. Yogyakarta: Graha Ilmu.

Smith, T. (2011) ‘Practical Seismic Petrophysics: The Effective Use of Log Data

For Seismik Analysis’, The Leading Edge, 30, pp. 1128–1141.

Souza, J. L. de (2014) ‘A Method to Estimate Spatial Resolution in 2-D Seismic

Surface Wave Tomographic Problems’, International Journal of

Geosciences, 5(8).

Sukmono, S. dan Abdullah, A. (2001) Karakterisasi Reservoar Seismik. Bandung:

Lab. Geofisika Reservoar Institut Teknologi Bandung.

Vernik, L. and Milovac, J. (2011) ‘The rock physics of organic shales’, The Leading

Edge, 30, pp. 318–323.

Wang, Y. (1999) ‘Approximations to the Zoeppritz equations and their use in AVO

analysis’, Geophysics, 64(6), pp. 1920–1927. doi: 10.1190/1.1444698.

Whitcombe, D. N., Connoly, P. A., Reagan, R. L. and Redshaw, T. C. (2002)

‘Extended elastic impedance for fluid and lithology prediction’,

GEOPHYSICS, 67, pp. 63–67.

Woelandari, D. (2010) The use of Extended Elastic Impedance Method for

Separating Lithology and Fluid: A Case Study of Carbonate Reservoirs in the

field ‘X’ in the North West Java. University of Indonesia.

Xiaohong, C., Zhan, L., Zhimin, W. and Yunzhuan, W. (2012) ‘The analysis of two

reservoir parameters influence on AVO intercept-gradient cross-plot’,

Electronic Journal of Geotechnical Engineering, 17 S, pp. 2509–2522.

Xu, Y. and Chopra, S. (2007) ‘Benefiting from 3D AVO by using adaptive

supergathers’, The Leading Edge, 26(12), pp. 1544–1547.

70

Lampiran 1: Surat Ijin Penelitian di Pertamina UTC

71

Lampiran 2: Bebas Plagiasi