📚 Eksplorasi & Komparasi Topik Dokumen
Pencarian topik
Hasil Dokumen
Ditemukan: 6 dokumenKARAKTERISASI STRUKTUR PORI BATUAN BERBASIS ANALISIS KORELATIF CITRA DIGITAL 3D
Penelitian ini bertujuan untuk mengkarakterisasi struktur pori batuan tight shale menggunakan pendekatan Digital Rock Physics (DRP) berbasis analisis korelatif dari citra 3D multi-skala. Dua teknik pencitraan digunakan, yaitu X-Ray Microscopy (XRM) dan Focused Ion Beam-Scanning Electron Microscopy (FIBSEM), untuk merepresentasikan struktur internal batuan dari skala mikrometer hingga nanometer. Sampel tight shale dipreparasi dalam bentuk core plug dan mini Plug untuk analisis XRM (ukuran piksel 26,4 µm hingga 300 nm) serta mini Plug untuk FIB-SEM (ukuran piksel 25 nm). Akuisisi citra menghasilkan himpunan data 2D yang direkonstruksi secara digital menjadi dataset citra volumetrik 3D menggunakan perangkat lunak GeoDict dan CTAn. Tahap rekonstruksi mencakup penyesuaian citra dan koreksi artefak hingga menghasilkan cigtra grayscale. Proses segmentasi fase pori-solid dilakukan untuk analisis mikrostruktur sampel, mencakup beberapa parameter pertrofisika seperti porositas, distribusi ukuran pori, specific surface area, tortuositas, hingga permeabilitas. Hasil menunjukkan bahwa integrasi analisis citra multi-skala yang dilakukan memberikan gambaran struktur pori yang lebih lengkap: XRM unggul dalam mendeteksi pori dan struktur makromikro (pada ketelitian puluhan hingga ribuan mikrometer), sementara pemanfaatan tipe XRM:nano-CT dan FIB-SEM mampu mengungkap detail pori skala nanometer yang lebih representatif. Hasil analisis menunjukkan bahwa semakin tinggi resolusi citra, porositas meningkat dan permeabilitas menjadi lebih rendah. Hal ini mengindikasikan bahwa konektivitas dikontrol oleh kompleksitas jalur pori. Analisis korelatif menegaskan pentingnya pendekatan multi-skala dan analisis terintegrasi dalam memahami sifat fisis batuan tight shale. Pendekatan ini membuktikan bahwa kombinasi teknik pencitraan resolusi tinggi dapat memberikan gambaran lebih akurat tentang kompleksitas pori batuan tidak konvensional, mendukung pengembangan reservoir hidrokarbon secara lebih efektif.
KARAKTERISASI RESERVOIR DAN ESTIMASI SUMBERDAYA HIDROKARBON PADA INTERVAL X KELOMPOK SIHAPAS, LAPANGAN CLYDE, CEKUNGAN SUMATRA TENGAH
Lapangan Clyde merupakan salah satu lapangan migas di Cekungan Sumatra Tengah yang dikelola oleh PT Pertamina Hulu Rokan (PHR). Target utama penelitian ini adalah Interval X pada Kelompok Sihapas, yaitu interval produktif yang mencakup Sand-1 hingga Sand-5 yang masing-masing berasosiasi dengan Formasi Menggala, Formasi Bangko, dan Formasi Bekasap. Interval ini memiliki variasi fasies dan heterogenitas petrofisika yang tinggi, sehingga diperlukan studi karakterisasi reservoir dan estimasi sumberdaya hidrokarbon untuk mendukung optimalisasi pengelolaan reservoir. Metode yang digunakan meliputi analisis geologi regional, interpretasi data uji sumur (perforasi dan swab test), analisis fasies dari batuan inti samping yang diintegrasikan dengan elektrofasies, interpretasi sikuen stratigrafi, serta analisis petrofisika log talikawat untuk menentukan volume serpih (?????????), porositas efektif (PHIE), dan saturasi air (????????). Estimasi sumberdaya dilakukan menggunakan metode volumetrik berdasarkan parameter reservoir yang diperoleh. Hasil penelitian menunjukkan bahwa daerah studi merupakan bagian dari South Aman Trough dengan struktur utama berupa sesar normal berarah utara–selatan. Interval penelitian terbagi menjadi lima sand reservoir berdasarkan data uji sumur. Empat asosiasi fasises teridentifikasi berupa Batupasir Sedang–Kasar (BPS1), Batupasir Halus (BPS2), Batupasir Lanauan–Lempungan (BPS3), dan Batulempung (BLP). Tiga asosiasi fasies utama teridentifikasi adalah amalgamated tidal–fluvial channel, intertidal flat, dan tidal sand bar, yang mencerminkan lingkungan pengendapan fluvial yang dipengaruhi pasang surut atau fluvio-tidal berorientasi timur laut–barat daya. Analisis petrofisika menunjukkan bahwa Formasi Menggala (Sand-5) memiliki rata-rata ????????? 0,19, PHIE 0,23, dan ???????? 0,94. Formasi Bangko (Sand-4) memiliki ????????? 0,42, PHIE 0,25, dan ???????? 0,83. Formasi Bekasap (Sand-1, 2, dan 3) memiliki ????????? 0,43, PHIE 0,19, dan ???????? 0,84. Estimasi volumetrik menunjukkan sumberdaya hidrokarbon sebesar 13,7 juta barel minyak (MMBO) dan 15,93 juta kaki kubik standar gas (MMSCF), dengan akumulasi terbesar berada pada Sand-5 Formasi Menggala.
INTERPRETATION OF CONVENTIONAL WELL LOG DATA AND FORMATION MICRO IMAGE (FMI) DATA TO IDENTIFY FACIES AT EACH DEPTH AND DETERMINE THE NUMBER OF FACIES CLUSTERS IN WELLS FCB-01 AND FCB-02
Facies classification is a crucial component in petrophysical evaluation and reservoir characterization, as it directly relates to variations in rock properties and hydrocarbon distribution. This study aims to interpret conventional well log data and Formation Micro Image (FMI) data to identify facies at each depth and determine the number of facies clusters in two wells, FCB-01 and FCB-02, located in the Jatibarang Field, West Java. The methodology combines supervised learning using the Random Forest algorithm for facies classification and unsupervised learning with the Gaussian Mixture Model (GMM) to objectively determine the number of facies clusters. Conventional well log data from both wells and FMI data (available only in FCB-02) were analyzed using Python in Google Colab. The workflow includes data preprocessing, interpolation, normalization, model training, accuracy evaluation, and visualization of classification and clustering results. The results demonstrate that machine learning approaches can enhance the objectivity of facies interpretation and offer an efficient alternative in the absence of core data. This study recommends the acquisition of FMI data in more wells and the development of the classification model into a broadly applicable system for exploration and field development stages.
STUDI PARAMETRIK MINERALISASI CO? PADA RESERVOIR BASALTIK GEOTERMAL: STUDI KASUS LAPANGAN GEOTERMAL UNGARAN, INDONESIA
Facies classification is a crucial component in petrophysical evaluation and reservoir characterization, as it directly relates to variations in rock properties and hydrocarbon distribution. This study aims to interpret conventional well log data and Formation Micro Image (FMI) data to identify facies at each depth and determine the number of facies clusters in two wells, FCB-01 and FCB-02, located in the Jatibarang Field, West Java. The methodology combines supervised learning using the Random Forest algorithm for facies classification and unsupervised learning with the Gaussian Mixture Model (GMM) to objectively determine the number of facies clusters. Conventional well log data from both wells and FMI data (available only in FCB-02) were analyzed using Python in Google Colab. The workflow includes data preprocessing, interpolation, normalization, model training, accuracy evaluation, and visualization of classification and clustering results. The results demonstrate that machine learning approaches can enhance the objectivity of facies interpretation and offer an efficient alternative in the absence of core data. This study recommends the acquisition of FMI data in more wells and the development of the classification model into a broadly applicable system for exploration and field development stages.
KARAKTERISASI DAN SEBARAN LAPISAN KARBONAT SECARA KUANTITATIF PADA FORMASI MENGGALA, LAPANGAN MF, CEKUNGAN SUMATRA TENGAH
Formasi Menggala dikenal sebagai reservoir batupasir berkualitas tinggi dengan permeabilitas lebih dari 1 Darcy dan porositas lebih dari 30%. Studi terbaru mengungkapkan keberadaan endapan karbonat di bagian atas Formasi Menggala pada Lapangan MF, yang sebelumnya tidak diperhitungkan dalam analisis reservoir. Karakter log menunjukkan perbedaan yang cukup signifikan dengan reservoir batupasir Formasi Menggala yang biasa diketahui. Untuk mengkarakterisasi lapisan karbonat yang tipis dan tidak teridentifikasi dalam data seismik, pendekatan kuantitatif yang mengintegrasikan data inti dan log sumur digunakan. Petrophysical Rock Typing (PRT) diterapkan dengan menggunakan metode klasterisasi tak terawasi (unsupervised clustering) guna membangun model Carbonate–Non-Carbonate (CNC) dari data log standar, yang kemudian divalidasi menggunakan data inti konvensional dan side-wall core (SWC). Setelah model disempurnakan, interpretasi litofasies dari batuan inti sumur MF-09 digunakan sebagai acuan untuk membangun model Static Rock Typing (SRT) lebih lanjut. Baik model PRT maupun SRT dikembangkan dengan algoritma Multi-Resolution Graph-Based Clustering (MRGC). MRGC mengelompokkan data log sumur ke dalam elektrofasies berdasarkan kemiripan petrofisika pada berbagai resolusi. Model SRT divalidasi dan disebarluaskan ke seluruh lapangan, dan berhasil mengidentifikasi empat jenis batuan karbonat yang berbeda: Foraminiferal Packstone (P,f), Coral Rudstone (R,c), Foraminiferal Grainstone (G,f), dan Boundstone (B). Penyebaran model SRT menunjukkan bahwa fasies Foraminiferal Packstone (P,f) mendominasi interval karbonat, mencakup sekitar 74% dari total ketebalan di seluruh lapangan. Fasies Boundstone (B) menempati posisi kedua dengan proporsi 21%. Untuk memahami asal-usul genetik dari endapan karbonat ini, sebuah model pengendapan yang menggabungkan berbagai model platform karbonat dibangun berdasarkan geometri fasies yang didapatkan dari pendekatan kuantitatif pada penelitian ini.
EXPLORING MACHINE LEARNING ALGORITHMS FOR PREDICTING POROSITY, PERMEABILITY, AND ROCK TYPE FROM WELL LOG DATA
Reservoir characterization is a fundamental step in resource development and production. This step involves identifying rock types to infer key reservoir parameters such as permeability. Traditional methods rely heavily on core data, which is often limited and expensive. To address this limitation, this study enhances the abundant log data with machine learning techniques to predict porosity, permeability, and rock type across the entire well depth. The methodology involves comprehensive data preprocessing, including integrating, normalizing, cleaning Log ASCII Standard (LAS) and RCAL data and feature extraction. Rock typing was performed using RQI/FZI methods, and the data was split into training and testing sets. Specifically, data from six wells with core data were used. One well was designated as the testing set, and the remaining wells were used for training. This process was repeated for each well in a loop, ensuring that all wells were evaluated individually. Three main types of machine learning models were assessed: regression, classification, and clustering algorithms. Sequential forward selection (SFS) was employed to identify the optimal features for the models, and cross-validation was used to ensure their robustness. The models provided good predictions despite the limited data (103 data points). Results indicated that regression models for porosity prediction achieved an overall RMSE of 3.66%, demonstrating reasonable accuracy. For rock-type prediction, the clustering model achieved an average accuracy of 46.6% across all wells, outperforming both regression and classification models. Permeability predictions further validated the clustering model's superiority, with the lowest RMSE values averaging 42.572 md across most wells. Compared to the manual rock-typing average RMSE of 44.83 md, machine learning proved its reliability in generalizing to new data. This study underscores the potential of machine learning to integrate abundant log data with core data, enhancing subsurface property predictions. The clustering model proved the most effective, demonstrating robust performance and reliable predictions across different datasets. These findings highlight the viability of machine learning as a powerful tool in petrophysics and reservoir engineering, offering significant advantages over traditional core data analysis methods.