1

BAB I

PENDAHULUAN

I.1 Latar Belakang

Karakterisasi reservoar merupakan suatu proses untuk menjabarkan secara

kualitatif dan atau kuantitatif karakter reservoar menggunakan semua data yang

ada (Sukmono, 2002). Impedansi Akustik (AI) dipercaya dapat membantu dalam

hal karakterisasi reservoar, namun AI tidak memberikan gambaran yang jelas

dalam pemisahan litologi dan fluida. Hal ini dikarenakan AI merupakan fungsi

dari Vp dan densitas saja.

Crossplot antara Impedansi Akustik dan Impedansi Gradien (GI) yang merupakan

fungsi dari kecepatan gelombang P, kecepatan gelombang S, dan densitas

diharapkan memberikan pola sebaran yang dapat memperlihatkan batas antara

litologi dan fluida (Whitcombe dan Fletcher, 2001).

Secara umum, Extended Elastic Impedance (EEI) didefinisikan sebagai rentang

antara AI dan GI yang dikontrol oleh sudut , yaitu sudut yang berkorelasi

dengan , dimana adalah sudut datang dari horizon target. Sehingga, dapat

dikatakan bahwa EEI merupakan nilai proyeksi crossplot pada domain AI GI

(Whitcombe dan Fletcher, 2001).

Pada penelitian ini dilakukan pemodelan Rock Physics (Fisika Batuan) dan

analisis crossplot pada data sumur untuk menentukan proyeksi otimum dalam

2

memisahan litologi dan fluida, selanjutnya menganalisis reliabilitas data seismik

yang akan digunakan untuk karakterisasi reservoar dengan melihat kekonsistenan

respon AVO (Amplitude Versus Offset) antara data sumur dengan data seismik.

Selanjutnya, menerapkan metode coloured inversion pada data seismik untuk

mendapatkan penampang AI. Dari hasil inversi ini diharapkan akan memberikan

gambaran keadaan bawah permukaan yang sebenarnya.

I.2 Ruang Lingkup Penelitian

1. Penelitian ini menggunakan data seismik 3D OBC post stack, sedangkan

AVO hanya bekerja pada data gather. Hal ini membuat respon AVO

diperoleh dari data sintetik angle gather yang dibuat dari data sumur.

2. Penelitian ini difokuskan pada 3 sumur dari 11 sumur yang ada di lapangan

Patuku.

3. Hasil inversi dari metode coloured inversion berupa impedansi relatif.

Sehingga nilai impedansi yang dihasilkan merepresentasikan karakter dari

impedansi, tetapi bukan nilai impedansi sebenarnya.

I.3 Tujuan Penelitian

Adapun tujuan dari penelitian ini, yaitu :

1. Menentukan proyeksi EEI yang optimum dalam pemisahan litologi dan

fluida.

2. Menentukan respon AVO dari top reservoar jurasik tengah.

3. Menentukan reliabilitas data seismik untuk karakterisasi reservoar.

3

BAB II

TINJAUAN PUSTAKA

II.1 Parameter Elastik Batuan

Secara umum, batuan tersusun atas beberapa komponen yaitu matriks, pori dan

fluida yang mengisi pori batuan seperti yang digambarkan pada Gambar 2.1.

Matriks batuan merupakan padatan yang menyusun batuan. Sedangkan pori

batuan merupakan ruang kosong antar matriks. Ruang kosong ini biasanya terisi

oleh fluida (Fritz, 2008).

Ketika sebuah gaya bekerja pada batuan, maka gaya tersebut akan menjalar dan

diteruskan ke segala arah. Ketika gaya tersebut dihentikan, maka pada batas

tertentu akan kembali ke bentuk awalnya. Hal ini disebabkan karena batuan

bersifat elastis (Fritz, 2008).

Pori /Fluida Matrix Batuan

Gambar 2.1 Model batuan (Humpson-Russel, 2011).

4

II.1.1 Modulus Bulk

Modulus Bulk (K) adalah modulus elastik yang menggambarkan rasio dari

tekanan yang diterapkan pada sebuah benda dengan jumlah perubahan volume

yang dialami oleh benda tersebut. Modulus bulk merupakan parameter elastik

yang peka terhadap kehadiran gas dalam pori-pori batuan. Hal ini disebabkan

karena gas memiliki karakter modulus bulk yang berbeda dengan air dan minyak

(Fritz, 2008).

Volume awal = V

Perubahan volume akibat tekanan P = V

K

P

V

V

(1)

Gambar 2.2 Perubahan volume dan bentuk akibat tekanan hidrostatis P (Marten,

2012).

K, Modulus Bulk

VV

PK

5

II.1.2 Modulus Geser

Modulus Geser biasa juga disebut sebagai rigiditas, didefinisikan sebagai

kekuatan dari strain yang mengakibatkan perubahan bentuk tanpa merubah

volume. Modulus geser merupakan modulus elastik yang menyatakan deformasi

yang terjadi ketika sebuah gaya diterapkan pararel terhadap satu bidang objek,

ketika bidang yang lainnya ditahan oleh gaya yang sama. Modulus geser sangat

bermanfaat untuk membedakan kualitas batupasir karena modulus geser tidak

dipengaruhi oleh fluida (Fitrianto, 2011).

A

F

, Modulus Geser (2)

II.2 Seismic Rock Physics

Seismic Rock Physics adalah suatu metode untuk menghubungkan parameter

gelombang seismik dengan parameter fisis dari reservoar seperti porositas,

Gambar 2.3 Perubahan bentuk akibat akibat gaya geser (Marten, 2012).

AF

6

kandungan lempung, dan jenis litologi (Fitrianto, 2011).

Dalam pengukuran sifat fisis batuan, data core (batuan inti) dikondisikan sedekat

mungkin dengan kondisi reservoar yang sebenarnya. Data core dapat digunakan

sebagai acuan dalam pemodelan atau perhitungan menggunakan parameter

seismik atau sifat fisis dari reservoar. Data yang didapatkan dari pengukuran sifat

fisis batuan berupa tipe fasies, porositas dan tipe fluida. Dengan adanya data

tersebut, maka analisis sensitivitas dengan menggunakan metode crossplot dari

beberapa parameter gelombang seismik dapat menghasilkan hasil yang akurat.

Gassmann (1951) dan Biot (1956) menjelaskan teori Rock Physics melalui hasil

penelitiannya dengan mengembangkan teori propagasi gelombang pada batuan

yang tersaturasi oleh fluida dengan menerapkan persamaan dari Modulus bulk dan

Modulus geser kemudian mensubstitusikannya kedalam persamaan dasar

kecepatan gelombang P dan S (Fitrianto, 2011).

Persamaan dasar kecepatan gelombang P dan gelombang S, dapat dituliskan

sebagai berikut:

Gambar 2.4 Ilustrasi fungsi Rock Physics (Fitrianto, 2011).

7

234

KVp

(3)

Vs

(4)

Vp : Kecepatan gelombang P

Vs : Kecepatan gelombang S

K : Modulus bulk

: Modulus geser

: Konstanta lame

: Densitas

II.3 Penggantian (Substitusi) Fluida

Gassmann (1951) dan Biot (1956) mengembangkan teori propagasi gelombang

pada batuan yang tersaturasi fluida, khususnya batu pasir yang tersaturasi gas (gas

sands). sehingga persamaan (3) dan (4) dapat dituliskan menjadi:

sat

satsat

sat

KVp

3

4 dan

sat

sat

satVs

(5)

Dimana wHCwwmsat SS 11

sat : Densitas batuan tersaturasi

8

m : Densitas matriks batuan

w : Densitas air

wS : Saturasi air

HC : Densitas hidrokarbon

: Porositas

Pada persamaan Biot-Gassmann, untuk porositas konstan, modulus geser tidak

berubah oleh perubahan saturasi air, karena modulus geser tidak bergantung pada

fluida, sehingga:

drysat (6)

Dimana,

sat : modulus geser pada batuan tersaturasi.

dry : modulus geser pada batuan yang kering (frame).

Persamaan diatas menunjukkan hubungan yang sangat fundamental antara

kecepatan gelombang seismik dengan sifat fisis batuan.

Hubungan antara Vp dan Vs dapat diperoleh juga melalui hubungan empiris yang

dinyatakan oleh Castagna (1985) dan Krief, yang secara matematis dituliskan

sebagai:

9

16.1

1360ps

VV m/s (7)

a

bVV

p

s

2

(8)

(a dan b merupakan konstanta)

Selain itu, hubungan antara Vp dengan juga dapat diperoleh melalui hubungan

empiris yang dinyatakan oleh Gardner (1974). Secara matematis dituliskan

sebagai berikut:

25.0

paV (9)

Dimana dalam kg/m3, a adalah 310 kg/m3.(s/m)0.25 ketika Vp dalam m/s dan 230

kg/m3.(s/ft)

0.25 ketika Vp dalam ft/s.

Gassmann (1951, op. cit. Humpson-Russel, 2011) membuat persamaan untuk

menghitung efek dari substitusi fluida, secara matematis dituliskan sebagai

berikut:

2

2

1

)/1(

m

dry

mf

mdry

drysat

K

K

KK

KKKK

(10)

Dimana,

: Modulus bulk batuan tersaturasi fluida

: Modulus bulk frame

10

: Modulus bulk fluida

: Modulus bulk matriks

: Porositas

Mavko et.al, dalam buku Rock Physics Handbook memberikan bentuk yang

lebih intuitif dari persamaan Biot-Gassman di atas, dituliskan sebagai:

)( fm

f

drym

dry

satm

sat

KK

K

KK

K

KK

K

(11)

Biot mendefinisikan koefisien Biot dan M (Modulus Fluida) sebagai :

m

dry

K

K1 dan

mf KKM

1

(12)

Persamaan (12) dapat dituliskan sebagai MKK drysat2

Apabila = 0 (atau = ) , maka =

Apabila = 1(atau = 0), maka mfsat KKK

11

Secara fisis, jika = 0, maka batuan tersebut tidak berpori. Sedangkan, jika

= 1, maka partikel batuan berada dalam keadaan suspensi (Humpson-Russel,

2011).

Variasi nilai Modulus bulk dari persamaan Biot-Gassmann, biasanya diestimasi

dengan menggunakan nilai Modulus bulk dari matriks batuan padat yang secara

11

umum nilainya dalam Gigapascals (Gpa). Modulus bulk dari matriks batuan

padat, Km biasanya diambil dari data yang telah dipublikasikan yang diukur dari

contoh data core. Pada umumnya nilai K adalah :

40sandstoneK Gpa

60LimestoneK Gpa

Modulus bulk fluida dapat dimodelkan dengan persamaan :

HC

w

w

w

f K

S

K

S

K

11

(13)

Dimana,

= Modulus bulk air

= Modulus bulk hidrokarbon

Persamaan untuk mengestimasi nilai Modulus bulk dari brine, gas dan minyak

diberikan oleh Batzle dan Wang (1992, Seismic Properties of Pore Fluids,

Geophysics, 57). Biasanya nilai Modulus bulknya adalah :

gasK = 0.021 Gpa, oilK = 0.79 Gpa, wK = 2.38 GPa

Langkah-langkah yang diambil untuk melakukan substitusi fluida dengan

algoritma Biot-Gassmann, sebagai berikut:

Mengekstrak nilai parameter Modulus elastik berdasarkan data kecepatan P

dan S dari dari fluida insitu (fluida 1)

12

sat

satsat

sat

KVp

3

4

sat

satsatVs

Menghitung Modulus bulk dengan menggunakan persamaan Biot-Gassmann

sebagai akibat dari penggantian fluida

,12 fluida tidak mengubah modulus geser batuan

Menghitung densitas batuan setelah penggantian fluida

)()1( 12122 fffm (14)

Menghitung Vp dan Vs yang baru setelah penggantian fluida.

Gambar 2.5 Ilustrasi konsep substitusi fluida (Marten, 2012).

13

II.4 AVO

Analisis AVO didasarkan pada perubahan amplitudo sinyal refleksi terhadap jarak

dari sumber gelombang ke penerima (receiver), dalam hal ini semakin besar jarak

dari sumber ke penerima (offset) semakin besar pula sudut datangnya. AVO dari

data prestack CDP gathers memberikan informasi dasar dari litologi dan

kandungan fluida yang ada pada pori batuan. Klasifikasi AVO didasarkan atas

respon dari top reservoar yang bergantung pada kontras impedansi akustik pada

batas lapisan serta efek interferensi. Gambar 2.6 merupakan ilustrasi ketika

sebuah gelombang datang menyentuh batas lapisan maka sebagian energinya akan

direfleksikan sebagian lagi akan ditransmisikan. Sudut antara gelombang refleksi

dengan garis yang tegak lurus dengan bidang batas (garis normal) disebut sudut

refleksi, sedangkan sudut antara gelombang transmisi dengan garis normal disebut

sudut transmisi. Hal ini sesuai dengan Hukum Snellius yang berlaku pada optik.

Gambar 2.6 Model konversi gelombang P-S pada refeleksi dengan sudut datang 0

(Marten, 2012).

14

II.4.1 Klasifikasi AVO

Klasifikasi AVO (Amplitudo versus Offset) diprakarsai oleh Rutherford dan

Williams yang mendefinisikan 3 kelas AVO untuk reservoar batu pasir tersaturasi

gas (gas sands). Ketiga kelas tersebut adalah kelas I untuk batu pasir tersaturasi

gas yang memiliki impedansi yang tinggi (relatif terhadap shale yang

menutupinya), Kelas II untuk kontras impedansi yang hampir nol dan kelas III

untuk batu pasir tersaturasi gas yang memiliki impedansi yang rendah (Abdullah,

2009).

Karakteristik amplitudo sebagai fungsi dari offset (sudut) untuk kelas-kelas AVO

tersebut dapat dilihat pada gambar di bawah ini

Dari gambar di atas terlihat bahwa, top reservoar kelas I AVO memiliki

amplitudo yang positif pada offset yang dekat, kemudian amplitudonya melemah

pada offset yang jauh. Kelas II memiliki amplitudo yang mendekati 0 pada offset

Kelas III

Kelas II

Kelas IIp

Kelas I

Sudut

Kelas IV

Gambar 2.7 Klasifikasi AVO menurut Rutherford dan Williams (Marten, 2012.)

15

yang dekat, lalu mengalami peningkatan amplitudo ke arah negatif pada offset

yang jauh. Sedangkan untuk AVO kelas IIp, terjadi pembalikan polaritas pada

offset pertengahan. Kelas III AVO merupakan anomali yang mudah dikenali,

kelas AVO ini ditandai dengan peningkatan amplitudo yang drastis ke arah

negatif sejalan dengan bertambahnya offset (Abdullah, 2009).

Seiring dengan perkembangan dan penemuan di lapangan, dikenal juga AVO

kelas IV bahkan sampai kelas V dan VI. Kelas IV dan kelas V memiliki perilaku

yang mirip yakni amplitudo kuat negatif pada offset yang dekat dan mengalami

penurunan amplitudo pada offset jauh. Akan tetapi penurunan untuk kelas IV

tidak sedrastis AVO kelas V (Abdullah, 2009).

II.5 Extended Elastic Impedance

Persamaan Impedansi Elastik yang diturunkan dari Persamaan aki-richards,

diperkenalkan oleh Connolly (Lihat lampiran 1), menggunakan parameter Vp ,

Vs dan densitas (,, dan ) :

cbaEI )( (15)

Dimana

)sin41(

sin8

)sin1(

2

2

2

kc

kb

a

16

Dengan 2)(

k . Persamaan di atas kemudian dimodifikasi oleh Whitcombe,

dengan memperkenalkan besaran 0, 0, dan 0 yang mengubah variabel dimensi

persamaan (15) dan memberikan fungsi EI yang mengembalikan nilai impedansi

yang ternormalisasi untuk semua sudut , yaitu:

])()()[()(000

00

cbaEI

(16)

Dari Persamaan (16), tujuan selanjutnya mengekspresikan persamaan reflektifitas

dalam terminologi yang sesuai dengan hubungan impedansi. Ada 2 kesulitan

dalam menggunakan definisi EI, persamaan EI mensyaratkan |2| melebihi 1,

dan nilai reflektifitas dapat melebihi 1 ketika |2| meningkat. Pada

kenyataanya tidak ada kontras impedansi yang dapat memberikan nilai

reflektifitas lebih besar dari 1 (kecuali jika nilai impedansinya negatif). Dalam

prakteknya nilai |2| akan mendekati dan melampaui 1. Log EI, dengan

definisi ini akan bertambah secara tidak akurat (Whitcombe et.al, 2000).

Untuk mengkompensasi kesulitan ini, maka perlu dilakukan 2 perubahan pada

definisi EI. Yang pertama, mengganti 2 dengan tan sehingga persamaan ini

dapat terdefenisi pada nilai . Dalam terminologi ini juga akan didefenisikan

faktor skala dari reflektifitas kedalam reflektifitas normal dengan mengalikannya

dengan cos , yang menjamin reflektifitas tidak akan pernah melebihi 1.

Dengan melakukan substitusi pada two term dari persamaan aki-richards, maka

17

tan

sin 2

BAR

BAR

(17)

Dari hubungan diatas maka dapat dituliskan,

cos

)sincos( BAR

(18)

Kemudian diberikan reflektifitas skala Rs,

cosRRs (19)

Sehingga dapat dituliskan,

sincos BARs (20)

Persamaan Impedansi Elastik ekuivalen dengan persamaan (20) sehingga, (Lihat

Lampiran 2)

])()()[()(000

00

rqpEEI

(21)

Dimana :

)sin4(cos

sin8

sincos

Kr

Kq

p

(22)

Persamaan diatas disebut persamaan Extended Elastic Impedance atau EEI.

Reflektifitas skala mempunyai mempunyai arti fisis bahwa rentang mulai dari

nilai A pada = 0 sampai dengan nilai B pada = 90 . Nilai EEI pada =

18

0 ekuivalen dengan Impedansi Akustik (AI) dan sedangkan EEI pada = 90

akan mempunya nilai reflektivitas yang sama dengan B, yang tidak lain adalah

Impedansi Gradien (GI) (Whitcombe et.al, 2000).

II.6 Coloured Inversion

Inversi seismik merupakan suatu teknik untuk membuat model bawah permukaan

dengan menggunakan data seismik sebagai input dan data sumur sebagai kontrol.

Data seismik konvensional yang biasa digunakan diperoleh dari hasil proses

pemodelan ke depan (Forward Modelling) yang merupakan proses konvolusi

antara reflektifitas dengan wavelet dan ditambah dengan komponen bising (noise).

Sedangkan untuk keperluan interpretasi seismik, akan lebih mudah dilakukan

setelah data seismik tersebut dikembalikan menjadi model geologi. Proses ini

disebut sebagai Inversi (Inverse Modelling) (Sukmono, 2000).

Terdapat beberapa metode yang berkembang untuk mendapatkan nilai inversi

seismik, misalnya Metode Sparse Spike, Model Based dan Rekursif. Selain itu,

terdapat metode inversi yang dikembangkan oleh Steve Lancaster dan David

Whitcombe dari BPA yang disebut Coloured Inversion (CI). Metode ini bukan

merupakan metode yang paling baik di kelasnya, tetapi metode ini cukup cepat

dan lebih mudah digunakan. Hasil inversi dengan metode metode CI ini juga

masih lebih andal dibandingkan dengan metode cepat lainnya seperti inversi

rekursif. Bahkan hasil inversinya cukup mirip dengan hasil inversi dengan metode

Sparse Spike yang membutuhkan waktu lebih lama dalam pengerjaannya

(Lancaster dan Whitcombe, 2000).

19

Grafik Seismic Mean pada Gambar 2.8 menunjukkan rata-rata dari spektrum

seismik yang digunakan untuk menghasilkan operator inversi. Grafik Global

menunjukkan rata-rata dari spektrum log AI. Berdasarkan rata-rata dari kedua

spektrum data ini maka spektrum dari operator dapat dihitung. Dari operator yang

didapatkan, kemudian diterapkan ke data seismik sehingga menjadi volume AI.

II.7 Geologi Regional Daerah Penelitian

Secara geografis, Papua dibagi menjadi 3 komponen besar yaitu bagian Kepala

Burung (KB), Leher Burung dan Badan Burung. Cekungan Bintuni berada di

daerah Teluk BintuniPapua Barat, tepatnya terletak di bagian Kepala-Leher

Burung. Geomorfologi Papua Barat mengalami deformasi pada umur Tersier

Akhir, pada masa ini terjadi proses transgresi yang besar yang berarah barat daya

dan berakhir pada New Guinea Mobile Belt sehingga berbentuk Kepala dan Leher

Burung. Tatanan Geologi daerah KB dibentuk oleh adanya kompresi pada umur

Gambar 2.8 Proses inversi dengan menggunakan metode coloured inversion(ARK CLS,

2008)

20

Paleogen tepatnya OligosenResen. Kompresi ini disebabkan karena adanya

oblique convergent antara Lempeng Australia yang bergerak ke arah barat laut

dan Lempeng Pasifik yang bergerak ke arah tenggara (BP Indonesia, 2012).

Struktur elemen penting yang berada di daerah KB (Gambar 2.9), antara lain :

(BP Indonesia, 2012).

1. Sesar Sorong, terletak di sebelah Utara

Sesar Sorong adalah salah satu sesar mayor yang terletak di sebelah utara

KB, dengan arah sesar berarah Timur-Barat. Jenis Sesar Sorong ini yakni

sesar mendatar kiri (left-lateral strike-slip fault)

2. Sesar Tarera Aiduna, terletak di sebelah Selatan

Sesar Tarera Aiduna juga merupakan sesar mayor yang berada di daerah

KB dimana sesar ini terletak di sebelah selatan dengan arah sesar Barat-

Timur.

3. Lengguru FoldBelt ( LFB ), berada di sebelah Timur

LFB merupakan serangkaian antiklin yang mempunyai arah umum barat

laut-tenggara, yang kemudian terangkat ketika terjadi proses oblique

convergent antara Lempeng PasifikAustralia. Di sebelah selatan, LFB ini

dipotong oleh Sesar Tarera Aiduna. Pada saat LFB ini terbentuk,

mengakibatkan adanya penurunan (subsidance) sehingga mengalami

sedimentasi pada cekungan. LFB sebagian besar tersusun atas kelompok

New Guinea Limestone (NGL) yang mengisi Cekungan Bintuni.

21

4. Seram Through, berada disebelah barat.

Palung Seram berada di sebelah barat daya KB. Sesar ini terbentuk akibat

adanya konvergen lempeng Australia.

Cekungan Bintuni merupakan cekungan dengan luas 30.000 km2 yang

cenderung berarah utaraselatan dengan umur Tersier Akhir yang berkembang

pesat selama proses pengangkatan LFB ke timur dan Blok Kemum dari sebelah

utara. Cekungan ini di sebelah timur berbatasan dengan Sesar Arguni, di

depannya terdapat LFB yang terdiri dari batuan klastik berumur Mesozoik dan

batugamping berumur Tersier yang mengalami perlipatan dan tersesarkan. Di

sebelah barat cekungan ini ditandai dengan adanya tinggian struktural, yaitu

Pegunungan Sekak yang meluas sampai ke utara, di sebelah utara terdapat

Dataran Tinggi Ayamaru yang memisahkan Cekungan Bintuni dengan Cekungan

Salawati yang memproduksi minyak bumi. Di sebelah selatan, Cekungan Bintuni

dibatasi oleh Sesar TareraAiduna, sesar ini paralel dengan Sesar Sorong yang

terletak di sebelah utara KB. Kedua sesar ini merupakan sesar utama di daerah

Papua Barat. Kedua sesar ini merupakan sesar utama di daerah Papua Barat (BP

Indonesia dan dimodifikasi oleh penulis, 2012).

22

II.8 Petroleum System Cekungan Bintuni

Terdapat lima bagian dari petroleum system yang dipengaruhi dengan kondisi

geologi regional maupun lokal yang ada pada daerah penelitian (BP Indonesia dan

dimodifikasi oleh penulis, 2012).

1. Batuan Induk (Source Rock)

Batuan induk adalah batuan yang mengandung bahan-bahan organik sisa-sisa

hewan dan tumbuhan yang mengalami pematangan sehingga terbentuk minyak

dan gas bumi.

Gambar 2.9 Peta Geologi Regional Kepala Burung (KB) (BP Indonesia, 2012).

23

2. Batuan Reservoar (Reservoir Rock)

Batuan reservoar merupakan batuan yang bersifat porous (berpori-pori) dan

permeable (meloloskan fluida) sehingga minyak dan gas bumi yang dihasilkan

oleh batuan induk akan disimpan atau diakumulasikan di sini.

3. Migrasi

Migrasi hidrokarbon merupakan proses perpindahan hidrokarbon dari batuan

induk menuju ke batuan resevoar untuk dikonsentrasikan didalamnya.

Arahmigrasinya yaitu dari cekungan menuju ke perangkap. Dalam hal ini,

perangkapnya berupa perangkap struktur antiklin.

4. Perangkap (Trap)

Perangkap merupakan bentukan-bentukan yang memungkinkan hidrokarbon

terperangkap di dalamnya.

5. Batuan Penutup (Seal)

Batuan penutup adalah batuan yang menghalangi hidrokarbon untuk keluar.

Dalam hal ini, batuan sedimen yang kedap air sehingga hidrokarbon yang ada

dalam reservoar tidak dapat keluar lagi.

24

BAB III

METODOLOGI PENELITIAN

III.1 Perangkat dan Data yang Digunakan

Dalam Penelitian ini data yang dipakai adalah data seismik 3D OBC dengan

volume full stack, serta 3 data sumur yang menjadi fokus dalam pemodelan Rock

Physics, yaitu Patuku-2, Patuku-5, dan Patuku-6. Sementara untuk pemrosesan

data digunakan perangkat lunak Humpson-Russel, Seismic Coloured Inversion

dan di dukung oleh perangkat lunak OpenWorks.

III.2 Tahapan Penelitian

Penelitian ini dilakukan dengan melalui beberapa tahapan sebagai berikut:

III.2.1 Tahap Persiapan

1. Studi literatur, yakni mengumpulkan bahan-bahan referensi mengenai

Rock Physics, AVO, Extended Elastic Impedance, dan referensi lain yang

mendukung penelitian ini.

2. Pengumpulan data, yakni mengumpulkan data yang akan di gunakan

dalam penelitian berupa data seismik 3D yang telah melalui tahap

pemrosesan data dan data sumur.

25

III.2.2 Tahap Pengolahan Data

1. Loading Data/Check

Menampilkan data log dari ketiga sumur yang akan di modelkan yaitu log CALI

(Kaliper), GR (Gamma Ray), PHIT (Porositas Total), SW (Saturasi Air), DT

(Gelombang P), DTS (Gelombang S), RHOB (Densitas). Selanjutnya, mengecek

dan menegenali keadaan data yang akan digunakan untuk pemodelan.

2. Koreksi Checkshot

Sebelum melakukan pengikatan data sumur ke data seismik (Well Seismic Tie)

dilakukan koreksi checkshot untuk mengkonversi data sumur dari domain

kedalaman menjadi domain waktu, agar memiliki domain yang sama dengan data

seismik. Adapun tipe interpolasi yang dilakukan pada saat koreksi checkshot ini

yaitu Polynomial 4.

3. Substitusi Fluida

Masukan dari proses substitusi fluida adalah log DT yang teleh dikoreksi

checkshot (DT_chk), log DTS, dan log RHOB. Algoritma yang digunakan dalam

tahap substitusi fluida ini adalah algoritma Biot-Gassmann yang memungkinkan

substitusi nilai saturasi air dan porositas pada output log. Dalam hal ini, akan

dilihat respon dari reservoar ketika fluida di reservoar di substitusi dengan 100%

air (Kasus Brine) dan responnya ketika fluida di substitusi dengan 80% gas

(Kasus Gas), dengan porositas sama dengan input. Selain itu masukan lain dari

tahap ini yaitu komposisi matriks dan fluida di reservoar (Lihat Lampiran 3).

26

Kemudian, perlu di asumsikan bahwa porositas batuan reservoar di-load dari log

PHIT. Proses ini dilakukan mulai dari Top Jurasik Tengah sampai Top Permian

dengan menetapkan kondisi kurang dari 0.3 dari volume clay.

4. Analisis Crossplot

Malakukan crossplot antara beberapa parameter fisis dari reservoar untuk melihat

karakternya, seperti Vp-Vs, Vp-Densitas, AI-GI, AI-Porositas, EEI-Porositas pada

sumur pemodelan, kemudian melakukan zonasi untuk membedakan litologi

(pasir-lempung) dan membedakan fluida (brine-gas).

5. Well Seismic Tie

Sebelum melakukan proses pengikatan data sumur dengan data seismik, hal yang

penting yang harus diperhatikan dari data sumur adalah log yang sedang aktif

yang akan dibuat seismogram sintetik. Dalam hal ini log DT_chk (log DT yang

telah diterapkan checkshot) dan log RHOB kasus in-situ (keadaan sebenarnya)

.Langkah selanjutnya, mengestimasi wavelet yang akan digunakan untuk

membuat sintetik seismogram. Pada dasarnya, ada beberapa cara yang digunakan

dalam mengestimasi wavelet misalnya dengan cara statistik, deterministik, atau

dengan menggunakan wavelet model seperti ricker dan bandpass. Wavelet yang

akan dipilih ditentukan dengan cara membandingkan hasil korelasi seismogram

sintetik dengan data seismik yang merepresentasikan kecocokan event dan

besarnya korelasi antara seismogram sintetik dengan data seismik setelah

dilakukan beberapa proses penyesuaian (bulk shifting, atau streching/squeezing) .

27

6. Pemodelan AVO

Tahap ini dilakukan dengan membuat sintetik dari data sumur pada kasus in-situ,

kasus brine, dan kasus gas. Dari sintetik ini, akan diketahui respon AVO pada top

reservoar untuk kasus-kasus tersebut.

7. Analisis Data Seismik

Analisis data seismik ini dilakukan dalam 2 tahap. Pertama, membandingkan

kesamaan event data seismik dengan sintetik dari data sumur. Kedua,

membandingkan respon AVO dari sintetik yang dibuat menggunakan frekuensi

yang diekstrak dari data seismik dengan sintetik dengan frekuensi tinggi. Dengan

memperhatikan kekonsistenan hasil dari kedua data tersebut maka reliabilitas dari

data seismik dapat ditentukan.

8. Coloured Inversion.

Tahap pertama yang dilakukan adalah menentukan jumlah tras seismik, lalu

menentukan lebar jendela inversi. Selanjutnya, me-load log AI dari 3 sumur

pemodelan. Berdasarkan spektrum data seismik dan data sumur, spektrum

operator dapat dihitung. Dari operator yang didapatkan, kemudian diterapkan ke

data seismik sehingga menghasilkan penampang AI.

28

Mulai

Data Sumur

Koreksi Checkshot

Well seismic Tie

Substitusi Fluida

Impedansi Akustik

Coloured Inversion

Analisis Data Seismik

Pemodelan AVO

Analisis Crossplot

Impedansi Litologi

Impedansi Fluida

Reliabilitas Perlu pengolahan data lebih

lanjut

EEI Optimum

Y

N

Selesai

Gambar 3.10 Diagram alir penelitian

Interpretasi

Data Seismik

29

BAB IV

HASIL DAN PEMBAHASAN

IV.1 Penggantian (Substitusi) Fluida

Pada gambar dibawah ini terlihat log CALI mengonfirmasi nilai yang cukup

konstan khususnya di Reservoar Jurasik Tengah dalam kotak merah. Hal ini

memberikan gambaran kondisi lubang bor yang baik sehingga hasil pengukuran

dari log-log lain dianggap cukup akurat. Log GR menunjukkan pembacaan yang

rendah di dalam kotak merah mengindikasikan adanya batu pasir (sands).

Kemudian pembacaan log GR yang tinggi menunjukkan kadar radioaktif tinggi

pada seal-nya yang mengindikasikan litologi lempung (shale). Log PHIT

menunjukkan porositas total pada reservoar sekitar 13 % kemudian mengalami

penurunan di bagian bawah (bottom) reservoar. Log SW menunjukkan saturasi air

sekitar 20% mengindikasikan saturasi gas yang cukup tinggi. Hasil yang relatif

sama ditunjukkan pada sumur Patuku-2 dan Patuku-5 (Lihat Lampiran 4).

30

Kurva merah pada log DT, DTS, RHOB, dan AI menunjukkan kurva hasil dari

substitusi fluida untuk kasus gas, kurva biru menujukkan hasil substitusi fluida

untuk kasus brine, kurva hitam menunjukkan kurva in-situ (keadaan sebenarnya).

Pada log-log hasil substitusi fluida memperlihatkan bahwa kurva merah kasus gas

berhimpit dengan kurva hitam, hal ini menunjukkan bahwa pemodelan yang

dibuat untuk kasus gas sangat mendekati keadaan sebenarnya. Sedangkan untuk

Gambar 4.11 Hasil substitusi fluida pada sumur Patuku-5

CALI GR PHIT SW DT DTS RHOB AI

Patuku-5

31

kasus brine, perbedaan yang kontras diperlihatkan oleh log RHOB dimana terjadi

peningkatan densitas bulk yang cukup signifikan.

IV.2 Analisis Crossplot

IV.2.1 Analisis crossplot untuk pemisahan litologi

Data yang digunakan sebagai masukan dalam analisis crossplot ini adalah data log

dimana fluidanya diganti dengan brine untuk menghilangkan efek dari

hidrokarbon.

Gambar 4.12 menunjukkan crossplot antara Vp dan Vs. Bagian kiri dari gambar

menujukkan hasil crossplot sedangkan bagian kanan memnujukkan cross section

secara vertikal. Skala warna yang digunakan untuk crossplot litologi yaitu log GR

Dari hasil (Gambar 4.12) menunjukkan pemisahan yang cukup jelas antara pasir

(zona berwarna kuning) dengan lempung (zona berwarna abu-abu) pada sumbu

Vs, tetapi overlap di sumbu Vp.

Gambar 4.12 Crossplot Vp-Vs pada sumur Patuku-5.

Pasir

Lempung

32

Gambar 4.13 Menunjukkan lempung pada umumnya memiliki densitas yang

lebih tinggi dibandingkan dengan pasir.

Crossplot AI-GI (Gambar 4.14) menunjukkan bahwa GI yang tidak lain adalah

EEI untuk = 90o cukup sensitif terhadap litologi sehingga dapat dijadikan

indikator dalam pemisahan litologi (pasir-lempung). Hal ini ditunjukkan pula di

sumur pemodelan yang lainnya (Lihat Lampiran 5).

Gambar 4.13 Crossplot Vp-Densitas pada sumur Patuku-5

Gambar 4.14 Crossplot AI-GI pada sumur Patuku-5

33

IV.2.2 Analisis crossplot untuk pemisahan fluida

Log input untuk crossplot pemisahan fluida pada dasarnya sama dengan untuk

pemisahan litologi. Perbedaanya, dalam pemisahan litologi log input yang

digunakan dalam kasus brine, sedangkan untuk pemisahan fluida log input yang

dalam kasus brine dan gas. Zona berwarna merah menunjukkan zona pasir yang

tersaturasi gas (gas sands), zona berwarna biru menunjukkan zona pasir yang

tersaturasi brine (brine sands),sedangkan zona berwarna abu-abu menunjukkan

zona lempung (batuan penutup). Skala warna menunjukkan sumur pemodelan

hasil substitusi fluida.

Gambar 4.15 menunjukkan overlap yang terjadi antara brine dan gas pada domain

AI-GI. Hal ini menjadi dasar perlunya memproyeksikan crossplot diatas untuk

mendapatkan pemisahan fluida (brine-gas). Panah hitam menunjukkan prediksi

proyeksi yang optimum untuk pemisahan fluida.

Gambar 4.15 Crossplot AI-GI (brine-gas) pada sumur Patuku-5

34

Dengan membandingkan sumbu AI pada Gambar 4.16 dengan EEI 10 (AI yang di

proyeksikan dengan = 10o) pada Gambar 4.17, pemisahan yang lebih baik

ditunjukkan oleh EEI 10

Gambar 4.16 Crossplot AI-Porositas (brine-gas) pada sumur Patuku-5

Gambar 4.17 Crossplot EEI 10-Densitas (brine-gas) pada sumur Patuku-5

35

Pemisahan yang cukup baik ditunjukkan oleh Gambar 4.18 dengan menggunakan

EEI 20. Dengan menentukan nilai cut off (garis hitam) maka dapat nilai yang lebih

besar dari cut off adalah brine, sedangkan nilai yang lebih kecil dari cut off adalah

gas. Besarnya pemisahan antara brine dan gas pada ketiga sumur pemodelan

yakni sekitar 5-7 % (lihat grafik kuning).

Gambar 4.18 Crossplot EEI 20-Densitas (brine-gas) pada sumur Patuku-5

Gambar 4.19 Crossplot EEI 30-Densitas (brine-gas) pada sumur Patuku-5

36

Dari crossplot EEI dengan berbagai sudut berbeda yang ditunjukkan oleh Gambar

4.16 Gambar 4.20, dapat disimpulkan bahwa EEI 20o menunjukkan proyeksi

optimum untuk memisahkan fluida.

IV.3 Well Seismic Tie

Gambar 4.21 menunjukkan wavelet yang digunakan untuk membuat seismogram

sintetik. Wavelet berikut diekstrak secara statistik dari time 2150-2550 ms dengan

panjang wavelet 100 ms.

Gambar 4.20 Crossplot EEI 40-Densitas (brine-gas) pada sumur Patuku-5

Gambar 4.21 Wavelet statistik pada sumur Patuku-5

37

Dari Gambar 4.22 dapat menunjukkan wavelet yang digunakan adalah wavelet

fase 0 (zherophase) serta frekuensi dominan dari data seismik ~18 Hz.

(Gambar 4.23) menunjukkan hasil well seismic tie pada sumur Patuku-5. Tras

berwarna biru merupakan seismogram sintetik sebagai hasil konvolusi antara

koefisien refleksi dari sumur dengan wavelet. Tras berwarna merah adalah tras

komposit yang diekstrak dari data seismik. Sedangkan tras hitam adalah data

seismiknya.

Dari gambar tersebut dapat dilihat bahwa Top Kais dan Top Paleosen yang

merupakan reflektor yang kuat dari data seismik sesuai (match) dengan marker

data sumur. Pada area reservoar korelasi yang cukup baik juga ditunjukkan oleh

kesesuaian sintetik dengan tras komposit. Hal ini dipertegas oleh nilai korelasi

yang cukup baik yakni 0.705 pada sumur Patuku-5, 0.742 pada sumur Patuku-2,

dan 0.609 pada sumur Patuku-6 (Lihat Lampiran 6) dengan lebar jendela sama

dengan lebar jendela ekstraksi yang ditunjukkan oleh garis kuning.

Gambar 4.22 Spektrum dan fase wavelet pada sumur Patuku-5

38

IV.4 Pemodelan AVO dan Analisis Data Seismik

Dengan membandingkan data seismik dengan sintetik dari data sumur, terdapat

ketidakkonsistenan event-event dari kedua data tersebut. Resolusi rendah dari data

seismik mengakibatkan interferensi antara top reservoar dan top seal sehingga

penentuan respon AVO menjadi tidak tepat (tidak reliable). Dengan

mempertimbangkan hal ini, maka tidak dapat dihasilkan volume impedansi

litologi dan fluida.

Data log pada Gambar 4.24 adalah log AI. Sintetik 60 Hz pada gambar

merupakan sintetik angle gather dari 0o sampai 40

o (pemodelan aki-richard).

Sintetik Resolusi Seismik merupakan sintetik yang di buat dengan menggunakan

spektrum yang diekstrak dari seismik. Sedangkan, Full Stack adalah data

seismik asli. Sintetik Brine dan Gas adalah sintetik yang dibuat dengan

Corr : 0.705

Gambar 4.23 Hasil well seismic tie pada sumur Patuku-5

Patuku-5

39

frekuensi 60 Hz pada kasus brine dan gas (Gambar 4.24). Respon AVO dari

pemodelan sebagai hasil dari proses substitusi fluida pada Gambar 4.24

menunjukkan perubahan respon AVO dari kelas II ke kelas III dengan

meningkatnya saturasi gas.

IV.5 Coloured Inversion

(Gambar 4.25) menunjukkan data seismik full stack sebelum inversi. Log

berwarna merah muda menunjukkan log AI yang telah di bandpass . Log

berwarna hitam menunjukkan log GR . Kemudian, (Gambar 4.26) menunjukkan

penampang AI sebagai hasil inversi dengan metode coloured inversion. Inversi

AI

Sintetik

60 Hz

Resolusi

Seismik

Seismik

Full Stack

Seismik

Brine

Seismik

Gas

Seismik Gambar 4.24 Pemodelan AVO dari sumur Patuku-5

Perubahan Kelas AVO

Patuku-5

40

ini dilakukan dengan kontrol dari log AI dari ketiga sumur pemodelan. Inversi ini

dilakukan dengan rentang -300 ms sampai +300 dari horizon top reservoar.

Gambar 4.25 Penampang Seismik Full Stack

Gambar 4.26 Penampang AI sebagai hasil inversi dengan metode coloured inversion

Patuku-5

Patuku-5

41

BAB V

PENUTUP

V.1 KESIMPULAN

1. a. Proyeksi optimum untuk pemisahan litologi terlihat pada Impedansi

Gradien (GI) yang tidak lain adalah EEI dengan = 90o .

b. Proyeksi optimum untuk pemisahan fluida terlihat pada EEI dengan =

20o .Pemisahan antara brine dan gas pada ketiga sumur ini berkisar 5-7 %.

2. Respon AVO berubah dari kelas II ke kelas III dengan meningkatnya saturasi

gas.

3. Ketidakkonsistenan event-event data seismik dengan sintetik dari data sumur

mengakibatkan data seismik menjadi tidak reliable untuk di proses lebih

lanjut untuk menghasilkan impedansi litologi dan fluida.

V.2 SARAN

1. Untuk menghilangkan efek interferensi dari top reservoar dengan top seal

sebaiknya resolusi data seismik ditingkatkan, sehingga respon AVO tidak

terpengaruh interferensi.

2. Untuk meningkatkan keandalan data seismik ini perlu dilakukan pemrosesan

data lebih lanjut seperti amplitudo balancing

42

DAFTAR PUSTAKA

Abdullah, A., 2009. AVO Classification. Ensiklopedi Seismik Online, [Blog] 15

September. Dapat diakses di: [diakses pada tanggal 18 september

2012].

ARK CLS Team, 2008. ARK CLS Seismic Coloured Inversion V2.94 OpendTect

plugin version. ARK CLS Limited.

Fitrianto, T., 2011. Pemodelan Rock Physics dalam Karakterisasi Reservoar

Menggunakan Impedansi Elastik untuk Memetakan Sebaran Reservoar dan

Minyak pada Formasi Gumai di Lapangan Jura. Thesis. Universitas

Indonesia.

Fritz, 2008. Karakterisasi Reservoar Menggunakan Inversi Extended Elastic

Impedance: Studi Kasus pada Lingkungan Delta Sub Cekungan Jambi.

Skripsi. Universitas Indonesia.

Hampson, D. dan Russel, B., 2011. AVO: Workshop Part-1. Hampson-Russel

Software Service,Ltd.

Lancaster, S. dan Whitcombe, D., 2000. Fast-track coloured Inversion. SEG

Expanded Abstracts.

43

Marten, R., 2012. Lithology and Fluid Prediction refresher. . .The Use (and

Abuse) of Geophysics in Hydrocarbon Exploration and Development. BP

Indonesia, Unpublished.

Mavko, G., Mukerji, T., dan Dvorkin, J., 2003. The Rock Physics Handbook.

Cambridge: Cambridge Univ. Press.

Sukmono, S., 2000. Seismik Inversi untuk Karakterisasi Reservoar. Jurusan

Teknik Geofisika. Institut Teknologi Bandung.

Sukmono, S., 2001. Interpretasi Seismik Refleksi. Jurusan Teknik Geofisika.

Institut Teknologi Bandung.

Whitcombe, D.N., Connolly, P.A., dan Reagen, R.L., 2002. Extended Elastic

Impedance for Fluid and Lithology Prediction. Geophysics Vol. 67 no. 1, 63-

67.

Whitcombe, D.N., dan Fletcher, J.G., 2001. The AIGI Crossplot as an Aid to AVO

Analysis and Calibration. Pada: SEG Intl Exposition and Annual Meeting.

San Antonio, Texas 9-14 September. Texas.