Fauzi, Aulia Rahman (2018) Karakterisasi Reservoir Menggunakan Metode Inversi dan Multiatribut pada Lapangan “ARF”, Cekungan Sumatera Selatan. Sarjana thesis, Universitas Brawijaya.
Abstract
Lapangan ARF terletak di Cekungan Sumatera Selatan. Formasi yang menjadi target adalah Formasi Talang Akar yang diinterpretasikan sebagai eclipse 1 dan eclipse 2. Untuk mengkarakterisasi reservoir dengan menggunakan multiatribut terlebih dahulu dilakukan inversi AI untuk mengetahui persebaran nilai impedansi akustiknya. Inversi dilakukan dengan metode model based dan sparse spike. hasil inversi AI kemudian digunakan sebagai input multiatribut. Properti fisik yang menjadi target multiatribut adalah densitas dan porositas. Multiatribut yang digunakan adalah regesi linier. Ketersediaan data dalam penelitian ini adalah data seismik 3D dan 4 data sumur beserta kelengkapannya. Tahapaan yang dilakukan dalam penelitian ini adalah pengikatan data seismik, interpretasi data seismik, inversi AI dengan metode model based dan sparse spike,training multiatribut untuk porositas dan densitas dan pembuatan peta persebaran densitas dan porositas. Dari analisis inversinya untuk model based didapatkan nilai korelasi rata-rata 0,7 dan untuk sparse spike nilai korelasi rata-ratanya 0,9. Kemudian peta persebaran dari input model based dan sparse spike dibandingkan. Dari hasil peta persebarannya dilakukan interpretasi untuk menentukan area untuk pengeboran sumur baru. Area untuk sumur baru memilki nilai densitas 1,6-2,2 g/cc dan porositas 0,3-0,5 pu.
English Abstract
ARF field located in South Sumatra Basin. The target formation is Talang Akar Formation that defined as eclipse 1 and eclipse 2. To characterize the reservoir using multiattribute, first AI inversion is done using model based and sparse spike to see the accoustic impedance. The inversion result then used as input in multiattribute. The targeted physical property are density and porosity. Multiattribute used in this study is linear regression. The data available in this study are 3d seismic data and 4 well log data with its complimentarry data. The step done are well seismic tie, seismic data interpretation, AI inversion using model based and sparse spike, multiattribute training for density and porosity then mapping them. From inversion analysis we get the corelation mean value for model based is 0,7 dan sparse spike 0,9. Then the map from model based and sparse spike are compared and interpreted to find location for new well. The area for the new well have 1,6-2,2 g/cc density and 0,3-0,5 pu porosity
| Item Type: | Thesis (Sarjana) |
|---|---|
| Identification Number: | SKR/MIPA/2018/549/051901800 |
| Uncontrolled Keywords: | inversi, model based, sparse spike, linear programming sparse spike, multiatribut, densitas, porositas. inversion, model based, sparse spike, linear programming sparse spike, multiattribute, density, porosity. |
| Subjects: | 500 Natural sciences and mathematics > 511 General principles of mathematics > 511.3 Mathematical logic (Symbolic logic) > 511.32 Sets > 511.326 Functions and relations > 511.33 Order, lattices, ordered algebraic structures |
| Divisions: | Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam > Fisika |
| Depositing User: | Budi Wahyono Wahyono |
| Date Deposited: | 17 Jun 2020 06:43 |
| Last Modified: | 18 Oct 2021 07:12 |
| URI: | http://repository.ub.ac.id/id/eprint/168221 |
Preview |
Text
Aulia Rahman Fauzi (2).pdf Download (8MB) | Preview |
Actions (login required)
 |
View Item |