OPTIMASI PENGEMBANGAN LAPANGAN X DENGAN MENGGUNAKAN SIMULASI RESERVOIR DAN ANALISIS KEEKONOMIAN TUGAS AKHIR. Oleh: IKHWANUSHAFA DJAILANI NIM

Transkripsi

1 OPTIMASI PENGEMBANGAN LAPANGAN X DENGAN MENGGUNAKAN SIMULASI RESERVOIR DAN ANALISIS KEEKONOMIAN TUGAS AKHIR Oleh: IKHWANUSHAFA DJAILANI NIM Diajukan sebagai salah satu syarat untuk mendapatkan gelar SARJANA TEKNIK pada Program Studi Teknik Perminyakan PROGRAM STUDI TEKNIK PERMINYAKAN FAKULTAS TEKNIK PERTAMBANGAN DAN PERMINYAKAN INSTITUT TEKNOLOGI BANDUNG 21

2 OPTIMASI PENGEMBANGAN LAPANGAN X DENGAN MENGGUNAKAN SIMULASI RESERVOIR DAN ANALISIS KEEKONOMIAN TUGAS AKHIR Oleh: IKHWANUSHAFA DJAILANI NIM Diajukan sebagai salah satu syarat untuk mendapatkan gelar SARJANA TEKNIK pada Program Studi Teknik Perminyakan Fakultas Teknik Pertambangan dan Perminyakan Institut Teknologi Bandung Disetujui oleh: Dosen Pembimbing Tugas Akhir, Tanggal (Ir. Tutuka Ariadji, MSc, Ph.d)

3 SARI OPTIMASI PENGEMBANGAN LAPANGAN X DENGAN SUMUR VERTIKAL MENGGUNAKAN SIMULASI RESERVOIR DAN ANALISIS KEEKONOMIAN Oleh : Ikhwanushafa Djailani, Institut Teknologi Bandung (ITB) Pembimbing: Ir. Tutuka Ariadji, MSc, Ph.d, Institut Teknologi Bandung (ITB) Perencanaan pengembangan lapangan merupakan hal yang sangat vital untuk dilakukan di industri perminyakan, mengingat biaya yang dibutuhkan dalam mengoperasikan suatu lapangan sangatlah besar. Simulasi Reservoir adalah alat yang sangat diperlukan dalam perencanaan pengembangan lapangan yang handal untuk meramalkan performa reservoir dengan realistis. Lapangan X merupakan lapangan minyak bumi dengan jenis reservoir karbonat yang sangat kompleks. Jumlah minyak yang diproduksikan dari lapangan tersebut masih sangat terbatas yaitu 2,23 % dari satu sumur saja. Studi ini membutuhkan pengembangan lapangan dengan menambahkan beberapa sumur di derah-daerah yang memiliki prospek yang baik. Hasil simulasi yang dilakukan dengan berbagai skenario memberikan hasil sama dengan 14,2 % Faktor Perolehan dari tiga sumur yang berproduksi. Setelah proses simulasi, dilanjutkan dengan melakukan analisis keekonomian terhadap skenario yang dibuat dan dengan menetapkan beberapa asumsi biaya capital dan non capital maka didapat nilai NPV Pemerintah MUS$, NPV Kontraktor MUS$, ROR 75,6 %, POT setelah 2,98 tahun dan PI sebesar 1,76. Kata kunci: Simulasi Reservoir, Faktor Perolehan, Rate of Return ABSTRACT Plan of Development is very important to be conducted in oil industry, where a lot of money needed for producing an oil field. Reservoir simulation is an indispensable tool for planning the development of a reliable field for predicting realistic reservoir performance. X Field is an oil field with a complex carbonate reservoir. Amount of oil that produced from the field was very limited, it was just 2,23 % from just one well. These studies require field development by adding a few wells in a potential area. Simulation with different scenarios results in 14,2 % Recovery Factor of 3 producing wells. After simulation process, the next step is to analize economic aspect of the development scenario which is offered by reservoir simulation, and by using some capital and non capital cost assumptions we obtaine some economic indicator results, NPV Value for Government is 5,627 MUS$, NPV Value for Contractor is 8,346 MUS$, ROR is 75,6 %, POT is after 2,98 years and PI value is about 1,76. Keyword: Reservoir Simulation, Recovery Factor, Rate of Return I. PENDAHULUAN Lapangan X merupakan suatu reservoir minyak dengan formasi batu gamping yang secara geologi berumur Miosen Awal hingga Miosen Akhir. Ekplorasi awal lapangan ini dilakukan sekitar tahun 24 dan berjalan dengan sangat sukses. Sumur pertamanya berproduksi sekitar tahun 29, dan memiliki nilai Original Oil In Place yang termasuk kecil. Geologi lapangan ini mempunyai batasan studi antara lain adalah model geologi dan reservoir telah tersedia, seperti input data model struktur, properti batuan, PVT, dan data sejarah produksi selama satu tahun. Permasalahan studi yang akan dibahas antara lain adalah jumlah sumur eksplorasi yang masih sangat terbatas yaitu hanya satu sumur, juga akan dibahas kriteria yang digunakan untuk memilih lokasi sumur tambahan yang baik, dan yang terakhir adalah tinjauan kelayakan secara ekonomi. 1 P a g e

4 Tujuan paper ini yaitu melakukan optimasi produksi reservoir dengan menambahkan beberapa sumur pada daerah prospek, kemudian melakukan simulasi terhadap skenario tersebut menggunakan Simulator Reservoir. Simulasi dilakukan untuk setiap penambahan sumur dan hasil simulasi akan dibandingan antara satu sama lain. Setelah didapat kombinasi sumur optimal maka tahap terakhir yang dilakukan adalah menganalisa kelayakannya secara ekonomi dengan menggunakan beberapa indikator seperti Net Present Value, Rate of Return, Pay Out Time dan Profitability Index. yaitu 34,8 o API, juga dari nilai GOR 79,68 SCF/STB dan nilai Formation Volume Factor sebesar 1,6RB/STB maka reservoir ini dapat digolongkan ke dalam reservoir black oil. Nilai SG gas,76 menunjukkan bahwa gas jauh lebih ringan dari udara. Gambar 2.1, 2.2 dan 2.3 berikut merupakan persebaran properti reservoir secara 3D di lapangan X: II. MODEL RESERVOIR Untuk melakukan skenario pengembangan lapangan dengan simulasi reservoir, maka dibutuhkan suatu model reservoir yang merepresentasikan reservoir sebenarnya. Beberapa input data yang diperlukan adalah model struktur, PVT, properti batuan dan data sejarah produksi lapangan X tersebut. Gambar 2.1 Porositas Tabel 2.1 berikut ini merupakan deskripsi karakteristik reservoir Lapangan X: Tabel 2.1 Data Reservoir dan Data Produksi Properties Unit Value Temperatur o F 165@265 ft.ss Tekanan Psig 163@265 ft.ss P b Psig 22 Kedalaman WOC ft 2947 Kedalaman GOC ft 262 Laju Alir Minyak STB/D 1155 Tekanan Alir Psia 948 API Gravity o API 34,8 Specific Gravity Gas,76 GOR SCF/STB 79,68 Temperatur Separator o F 12 Tekanan Separator Psig 9 Oil FVF (B o ) RB/STB 1,6 Viskositas Minyak Cp,88898 Heptane plus % mole 76,29 Initial GOR SCF/STB 638 Dari data karakteristik reservoir pada Tabel 2.1 dapat dilihat nilai tekanan bubble point adalah 22 psig, masih jauh dibawah nilai tekanan reservoir, yaitu 163 psig untuk kedalaman 265 ft di bawah permukaan laut. Ini mengindikasikan bahwa keadaan reservoir adalah under-saturated. Jika ditinjau dari nilai API gravity-nya yang kecil 2 P a g e Gambar 2.2 Saturasi Air Gambar 2.3 Permeabilitas XY Dari gambar-gambar persebaran properties batuan di atas terlihat nilai properti yang bagus sebagai daerah akumulasi minyak terletak pada daerah tengah saja. Sedangkan bagian yang lain tidak begitu menjanjikan, selain karena nilai porositas dan permeabilitas yang kecil, juga karena sudah tersaturasi oleh air. Pada Gambar 2.1 warna merah, kuning dan hijau menunjukkan area yang memiliki porositas terbesar hanya terletak dibagian tengah reservoir. Warna nila, dan biru menunjukkan area yang memiliki porositas kecil terletak sebagian besar reservoir tersebut. Hal yang sama juga ditunjukkan oleh Gambar 2.3 yang merupakan gambaran persebaran permeabilitas batuan reservoir secara lateral. Pada Gambar 2.2 yang merupakan peta persebaran saturasi air keterangan warna menunjukkan indikasi sebaliknya, yaitu warna biru merupakan area yang memiliki saturasi air terbesar,

5 terletak di sebagian besar area kiri reservoir tersebut. Sedangkan sebagian kecil area berwarna hijau menunjukkan daerah yang memiliki saturasi air terkecil pada reservoir ini. Properties PVT ditunjukkan pada Gambar 2.4-Gambar 2.8 berikut ini: Gambar 2.6 merupakan profil viskositas minyak sebagai fungsi dari tekanan. Pada tekanan si atas 22 psig (P b ) nilai viskositas minyak menurun seiring dengan penurunan tekanan, ini terjadi karena penurunan tekanan menyebabkan jarak antar molekul semakin renggang sehingga dapat bergerak lebih leluasa. Namun pada tekanan di bawah P b penurunan tekanan reservoir menyebabkan nilai viskositas minyak meningkat kembali, ini terjaid karena pada keadaan ini minyak mulai melepaskan gas terlarutnya sehingga yang tersisa hanya minyak fraksi berat saja. Gambar 2.4 Solution Gas Oil Ratio(R s ) Gambar 2.4 menunjukkan profil R s sebagai fungsi dari tekanan. Pada tekanan di atas 22 psig (P b ), penurunan tekanan tidak menyebabkan perubahan nilai R s, ini terjadi karena pada keadaan tekanan di atas P b gas terlarut di dalam minyak masih dalam jumlah maksimal. Namun pada tekanan di atas P b mulai terjadi penurunan nilai R s karena gas terlarut sebagian sudah keluar di dalam reservoir. Gambar 2.7 Formation Volume Factor (B g ) gas kering Gambar 2.7 menunjukkan profil Formation Volume Factor (B g ) untuk gas kering sebagai fungsi dari tekanan. Dari gambar terlihat bahwa harga B g meningkat seiring dengan terproduksi gas (tekanan reservoir menurun). Gambar 2.5 Formation Volume Factor (B o ) minyak Gambar 2.5 merupakan profil B o sebagai fungsi dari tekanan. Pada tekanan diatas 22 psig (P b ) penurunan tekanan akibat produksi akan meningkatkan B o karena adanya ekspansi minyak di dalam reservoir. Pada tekanan di bawah P b penurunan tekanan mengakibatkan penurunan B o karena adanya pelepasan gas terlarut. Gambar 2.6 Viskositas Minyak Gambar 2.8 Viskositas gas kering Gambar 2.8 menunjukkan profil viskositas gas kering sebagai fungsi dari tekanan. Tampak pada gambar bahwa nilai viskositas menurun seiring dengan penurunan tekanan. Pada tekanan yang tinggi penurunan viskositas terjadi jauh lebih cepat daripada ketika saat tekanan rendah. Kesimpulan ini tergambar dari bentuk kurva yang relatif miring pada tekanan tinggi, namun jauh lebih mendatar pada tekanan rendah. Lapangan X merupakan reservoir yang memiliki dua kelakuan properti, sehingga dalam pemodelan kita perlu membuat dua region yang masing-masing memiliki karakteristik tersendiri. Data yang diperoleh menunjukkan nilai porositas untuk region satu adalah kurang dari,125 dan porositas region dua lebih dari,125. Gambar P a g e

6 menunjukkan pembagian region di reservoir lapangan X yang terbagi menjadi dua region. Gambar 2.9 Region 3D Gambar 2.1 memperlihatkan kondisi reservoir di Lapangan X memiliki tiga fasa fluida dimana warna merah menunjukkan area yang tersaturasi oleh sebagian besar gas, hijau adalah area yang tersaturasi oleh minyak dan biru adalah area yang tersaturasi oleh air. Gambar 2.1 Contact 3D Gambar 2.11 dan Gambar 2.12 adalah grafik permeabilitas relatif sistem minyak air dan tekanan kapiler terhadap saturasi air (S w ) region satu, sedangkan Gambar 2.13 menunjukkan grafik permeabilitas relatif sistem minyak gas terhadap saturasi gas (S g ). RelativePermeability(Kr) Gambar 2.11 kr sistem minyak air region satu CapilaryPresure(Psi) Relative Permeability (Water -Oil Region I) Krw Kro Water Saturation (Sw) Capillary Pressure (Water-Oil Region I) Water Saturation (Sw) Gambar 2.12 Tekanan kapiler region satu Relative Permeability (Kr) Gambar 2.13 k r sistem minyak gas region satu Grafik permeabilitas relatif Gambar 2.11 menggambarkan bahwa region satu reservoir ini bersifat water wet untuk sistem minyak air, terlihat dari bentuk grafik yang lebih condong ke kanan, dimana perpotongan antar kurva terletak pada nilai S w sama dengan,79 yang berarti melebihi titik tengah saturasi air. Dari Gambar 2.11 didapat nilai S wc sama dengan,64 dan nilai S or sama dengan,11 sehingga dapat dihitung nilai Faktor Perolehan Maksimum untuk region satu yaitu sebesar 69,4 %. Sedangkan untuk sistem minyak gas reservoir ini bersifat oil wet, terlihat dari bentuk grafik yang lebih condong ke kiri, dimana perpotongan antar kurva terletak pada nilai S g sama dengan,13 yang berarti kurang dari titik tengah saturasi gas. Bentuk kurva P c yang landai mencirikan bahwa nilai permeabilitas di region satu kecil 1. Data yang di dapat menunjukkan nilai permeabilitas berkisar antara 2,98 md - 123,93 md. Grafik permeabilitas relatif region dua di reservoir Lapangan X sedikit berbeda dari region satu, namun memiliki sifat wettability yang sama. Begitu juga bentuk kurva P c -nya yang landai. Perbedaan antara kedua kurva P c ini terletak dari interval nilainya, dimana region satu memiliki nilai yang lebih besar dari pada region dua. Pada region dua ini nilai perpotongan antara kurva k ro dengan k rw terletak pada S w sama dengan,81. Sedangkan perpotongan kurva k ro dengan k rg terletak pada S g,13. Gambar 2.14 dan 2.16 berikut adalah grafikgrafik permeabilitas relatif region dua, dan grafik tekanan kapiler region dua ditunjukkan oleh Gambar 2.15: Relative Permeability (Kr) Relative Permeability (Gas-Oil Region I) GasSaturation (Sg) Relative Permeability (Water-Oil Region II) Krw Kro Water Saturation (Sw) Gambar 2.14 k r sistem minyak air region dua Krg Kro 4 P a g e

7 CapilaryPresure(Psi) RelativePermeability (Kr) Capillary Pressure (Water-Oil Region II) Gambar 2.15 Tekanan kapiler region dua Water Saturation (Sw) Relative Permeability (Gas-Oil Region II) Gas Saturation (Sg) Gambar 2.16 k r sistem minyak air region dua III. INISIALISASI DAN HISTORY MATCHING Krg Kro kemudian setelah beberapa lama mulai berproduksi kembali. Proses matching dilakukan dengan mengubah-ubah beberapa nilai properties, seperti permeabilitas relatif, Index Produktifitas (PI), transmisibility dan beberapa properties yang lain. Hasil history matching ditunjukkan oleh Gambar 3.1 hingga Gambar 3.4. Secara jelas terlihat hasil matching sudah sangat bagus baik untuk fluida minyak maupun air, Meskipun di beberapa bagian kurva tidak matching secara sempurna, terutama hasil matching terhadap laju alir air produksi. Gambar 3.1 Matching laju alir minyak Setelah memiliki seluruh data geologi dan reservoir di dalam simulator reservoir, perlu dilakukan beberapa prosedur validasi, validasi model awal yang dilakukan adalah inisialisasi, yaitu proses menyamakan nilai IOIP reservoir model terhadap nilai IOIP hasil perhitungan volumetrik oleh geologist. Nilai IOIP yang didapat secara volumetrik jika dibandingkan dengan nilai IOIP model tidak berbeda jauh. Perbedaan antara kedua nilai tersebut hanya sebesar,53%. Setelah penyelarasan nilai IOIP dilakukan maka tahap selanjutnya adalah history matching data produksi. Pada tahap ini model yang di dapat dari penyelarasan nilai IOIP sebelumnya diuji terlebih dahulu dengandata produksi lapangan, yaitu dengan melihat performa yang dihasilkan oleh model tersebut dan membandingkannya dengan kinerja sejarah produksi dari data lapangan. Secara lengkapnya proses matching dilakukan terhadap data sejarah tekanan dan laju alir fluida, namun pada kasus di lapangan X ini hanya dilakukan terhadap data sejarah laju alir karena data sejarah tekanan tidak tersedia. Data sejarah produksi yang menjadi acuan dalam model ini adalah data laju alir minyak dan air selama lebih kurang satu tahun, yaitu mulai 17 Februari 29 hingga 26 Januari 21. Pada Gambar 3.1 dapat dilihat produksi minyak yang semakin menurun setiap harinya. Produksi sempat dihentikan beberapa lama dengan cara menutup sumur, Gambar 3.2 Matching produksi minyak kumulatif Gambar 3.3 Matching laju alir air Gambar 3.4 Matching produksi air kumulatif 5 P a g e

8 IV. SKENARIO OPTIMASI PRODUKSI RESERVOIR pertambahan Faktor Perolehan tidak begitu signifikan yaitu sebesar,56 %. Optimasi reservoir lapangan X dilakukan dengan cara penambahan sumur di daerah yang memiliki porositas yang baik dan juga pertimbangan terhadap kondisi saturasi air. Pada awalnya hanya ada Sumur-1. Penambahan sumur dilakukan pada simulator berjumlah sampai empat sumur, namun dengan mempertimbangkan tingkat produktivitas yang kurang, maka diputuskan untuk menambah hanya dua sumur saja. Gambar 4.1 berikut ini adalah gambar reservoir dengan penambahan sumur: Jumlah sumur yang di tambah sebanyak dua sumur, letak sumur-sumur tersebut adalah pada grid 34i, 17j dan grid 34i, 2j. Pengaturan konstrain BHP sebesar 5 psia bertujuan untuk mencegah turunnya nilai BHP sampai 14,7 psia yang berarti terlalu optimis. Tabel 4.2 berikut adalah deskripsi sumur yang ditambahkan: Tabel 4.2 Deskripsi sumur Properties Sumur 2 Sumur 5 Letak Grid 34i, 17j 34i, 2j Perforasi 15k-8k 15k-7k Konstrain Laju Alir 8 stb/d 5 stb/d BHP Minimum 5 psia 5 psia Gambar 4.1 Penambahan sumur Tabel 4.1 dan Gambar 4.2 berikut ini memperlihatkan hubungan antara jumlah sumur terhadap Recovery Factor: Tabel 4.1 Recovery Factor terhadap jumlah sumur Nama Sumur Jumlah sumur FOPT (BBL) RF (%) Sumur ,59 Sumur ,75 Sumur ,8 14,2 Sumur ,58 Sumur ,43 Setelah penambahan dua sumur, maka dihasilkan Produksi Kumulatif Minyak sebesar ,8 STB atau Faktor Perolehan sama dengan 14,2 %. Prediksi dilakukan selama lebih kurang 1 tahun dari Februari 21 sampai Desember 22. Keputusan untuk melakukan penambahan tidak lebih dari dua sumur diambil karena pertimbangan jumlah produksi yang tidak signifikan. Gambar 4.3 berikut ini adalah grafik produksi kumulatif minyak selama 1 tahun running: 2 RF, % Gambar 4.2 Optimasi jumlah sumur terhadap RF Dari Gambar 4.2 dan Tabel 4.1 di atas terlihat pengaruh jumlah sumur terhadap Faktor Perolehan. Penambahan sampai dua sumur pertama, yaitu sumur 2 dan 5 memberikan pertambahan Faktor Perolehan sebesar 1,27 %, namun ketika jumlah sumur bertambah menjadi tiga nilai 6 P a g e Jumlah Sumur Gambar 4.3 Produksi kumulatif minyak pada beberapa skenario Dari data produksi kumulatif kita dapat memperkirakan mekanisme pendorongan suatu reservoir. Dengan melihat trend kurva yang terbentuk maka kita dapat menyimpulkan mekanisme pendorongannya 5. Untuk kasus di lapangan X ini kurva yang terbentuk mengikuti tren untuk mekanisme pendorongan jenis dissolved gas drive. Gambar 4.4 berikut merupakan kurva yang terbentuk dari hasil plot antara data tekanan reservoir terhadap data produksi kumulatif. Kurva berwarna hitam merupakan kurva acuan yang di dapat dari sumber lain. Sedangakan kurva berwarna merah merupakan hasil pengolahan data dari

9 Lapangan X. Terlihat bahwa kurva berwarna merah mengikuti trend kurva untuk dissolved gas drive. setiap penambahan sumur. Biaya yang dimasukkan ke dalam perhitungan adalah sebagian biaya investasi baik capital maupun non capital, dan biaya operasi di lapangan. Sedangkan biaya pembangunan fasilitas dianggap sudah dilakukan sebelumnya sehingga tidak perlu ditambahkan lagi dalam biaya investasinya. Untuk menyusun cash flow digunakan asumsi-asumsi sebagai berikut: Gambar 4.4 Grafik tekanan-total poduksi tipe dissolved gas drive (Clark, N.J., 1951) V. ANALISIS KEEKONOMIAN Penting bagi kontraktor untuk menganalisa skenario pengembangan reservoir lapangan x secara ekonomi. Dengan mempelajari beberapa indikator ekonomi seperti NPV, IRR, POT dan PI maka dapat disimpulkan apakah investasi yang telah dikeluarkan nantinya akan memberi keuntungan bagi kontraktor. Gambar 5.1 berikut ini menunjukkan pengaruh beberapa indikator ekonomi satu terhadap lainnya: NPV = Revenue - Cost Harga Minyak 7 US$/BBL 2. Biaya Operasi 15 US$/BBL 3. Bagian kontraktor 26,8 % 4. Bagian pemerintah 73,2 % 5. Pajak 44 % 6. FTP 1 % 7. Investment Credit 15 % 8. DMOi 25 % 9. DMO fee 1 % setelah 6 bulan berproduksi 1. Lama Proyek 11 tahun 11. Depresiasi Double Decline Balance (DDB) selama 5 tahun 12. MARR kontraktor sebesar 15 % 13. Sumur yang berproduksi sebanyak tiga sumur vertikal. 14. Total biaya investasi sebesar MUS$ dengan rincian tangible cost MUS$ dan intangible cost MUS$ Tabel 5.1 di bawah ini memperlihatkan beberapa indikator ekonomi yang di dapat setelah pengolahan data: Tabel 5.1 Hasil perhitungan Indikator Ekonomi Gambar 5.1- Diagram Faktor yang mempengaruhi pengembangan Lapangan X (Sumber: Ariadji, Tutuka, 29) Dari diagram pada Gambar 5.1 dapat dilihat bahwa Net Present Value (NPV) dipengaruhi oleh dua faktor, yaitu revenue yang akan meningkatkan nilai NPV dan cost yang akan menurunkan nilai NPV. Cost terbagi menjadi beberapa katagori, yaitu opening cost, field management cost dan development. Revenue sendiri dipengaruhi oleh perubahan harga minyak, gas, dan oleh profil produksi. Untuk kasus yang dibahas di paper ini kita hanya meninjau pengaruh revenue oleh produksi minyak saja tanpa melihat produksi gasnya. Profil produksi yang ditinjau juga hanya satu skenario saja, yaitu penambahan sumur explorasi, namun walau demikian kita juga melakukan optimasi pada Indikator Ekonomi Satuan Nilai Total produksi MBBL 1.81,1 Total Investasi MUS$ Total pengeluaran MUS$ NPV % MUS$ NPV 15% MUS$ Rate of return (ROR) % 75,6 Profitability Index (PI) fraksi 1,76 Pay Out Time (POT) Tahun 2,98 NPV % MUS$ NPV 15% MUS$ Nilai NPV kontraktor dihitung untuk masa kontrak 11 tahun dan discount rate (MARR) 15 %. Nilai investasi yang dikeluarkan adalah MUS$. Secara data cash flow hasil perhitungan saat ini, pemasukan yang diterima oleh kontraktor adalah sebesar cash flow total MUS$, dengan nilai Net Present Value (NPV) sebesar MUS$. Besar nilai Rate of Return adalah 75,6 %, dengan index keuntungan sebesar 1,76 dan Pay Out Time setelah 2,98 tahun. Sedangkan besar cash flow yang diterima Indonesia adalah P a g e

10 MUS$ dengan Net Present Value sebesar MUS$. Nilai ROR yang lebih besar dari 3 % dan nilai PI yang menunjukkan angka lebih besar dari 1 mengindikasikan bahwa skenario pengembangan reservoir ini akan memberikan keuntungan yang memadai jika dilakukan. Setelah beberapa indikator ekonomi diperoleh, selanjutnya dilakukan analisis sensitivitas. Tujuan melakukan analisis sensitivitas adalah karena parameter-parameter seperti operating cost, price, dan investasi tidak tetap harganya, namun selalu berubah-ubah. Analisa dilakukan dengan interval nilai antara 5% - 15%. Gambar 5.2 dan Gambar 5.3 berikut merupakan spider diagram yang terbentuk setelah dilakukan uji sensitivitas: Gambar 5.2 Spider Diagram NPV kontraktor investasi. Sedangkan peningkatan price menyebabkan peningkatan nilai IRR juga. VI. KESIMPULAN 1) Penambahan tidak lebih dari dua sumur dilakukan setelah mempertimbangkan jumlah produksi yang tidak signifikan. 2) Faktor Perolehan setelah simulasi dilakukan didapat sebesar 14,2 %. 3) Indikator ekonomi setelah perhitungan cash flow didapat NPV Pemerintah sama dengan MUS$, NPV Kontraktor sama dengan MUS$, ROR sama dengan 75,6 %, POT setelah 2,98 tahun dan PI sebesar 1,76. 4) Analisis sensitivitas menggunakan spider diagram dilakukan dengan selang nilai 5%- 15% dari kasus dasar. 5) Faktor yang paling berpengaruh terhadap perubahan nilai NPV adalah price. 6) Faktor yang paling berpengaruh terhadap penurunan nilai IRR adalah investment. VII. SARAN 1) Jika dilihat dari nilai Faktor Perolehan maksimum yaitu 69,4 % dan jika dibandingkan dengan nilai Faktor Perolehan yang baru tercapai yaitu 14,2 %, maka artinya adalah masih sangat banyak minyak yang tersisa di dalam reservoir. Diperlukan skenario-skenario lebih lanjut untuk mengembangkan produksi reservoir di Lapangan X ini. 2) Permasalahan reservoir di Lapangan X adalah penurunan tekanan reservoir yang sangat cepat, sehingga sangat disarankan penerapan skenario-skenario yang mampu memperbaiki atau mempertahankan kemampuan tekanan reservoir agar lebih lama. SIMBOL Gambar 5.3 Spider Diagram IRR Dari Gambar 5.2 di atas menunjukkan peningkatan operating cost dan investasi memberikan penurunan yang sama terhadap nilai NPV baik untuk 5% ataupun 15%, terlihat dari bentuk kurva operating cost yang masih berhimpitan dengan kurva investment. Dari grafik yang terbentuk pada Gambar 5.2 dapat disimpulkan yang paling memberi pengaruh terhadap nilai NPV adalah perubahan price. Pada 5% price harga NPV sama dengan -543 MUS$, 1% price harga NPV sama dengan MUS$, kemudian pada 15% price meningkat tajam menjadi 17.8 MUS$. Sedangkan Gambar 5.3 memperlihatkan penurunan nilai IRR disebabkan oleh meningkatnya nilai investasi dan operating cost, namun di antara keduanya yang memberi pengaruh terbesar terhadap penurunan nilai IRR adalah biaya 8 P a g e Pb = Tekanan bubble point, Psi. GOR = Gas Oil Ratio, SCF/STB OWC = Oil Water Contact GOC = Gas Oil Contact Bo/FVF = Formation Volume Factor, RB/STB Kr = Permeabilitas relatif, fraksi Sw = Saturasi air, fraksi Pc = Tekanan Kapiler, Psi IOIP = Initial Oil In Place, Bbl BHP = Bottom Hole Pressure, Psi SCAL = Special Core Analysis NPV = Net Present Value, MUS$ IRR = Internal Rate of Return, % POT = Pay Out Time, tahun Np = Produksi kumulatif minyak, STB PI = Profitability Index, fraksi FTP = First Tranche Petroleum DMO = Domestic Market Obligation MARR = Minimum Attractive Rate of Return, %

11 ID = Inside Diameter, Inch FOPR = Field Oil Production Rate, STB/D FOPRH = Field Oil Production Rate History, STB/D FOPT = Field Oil Production Total, STB FOPTH = Field Oil Production Total History, STB FWPR = Field Water Production Rate, STB/D FWPRH = Field Water Production Rate History, STB/D FWPT = Field Water Production Total, STB FWPTH = Field Water Production Total History, STB DAFTAR PUSTAKA 2. Partowidagdo, W.: Migas dan Energi di Indonesia; Permasalahan dan Analisis Kebijakan, Development Studies Foundation, Bandung, Reservoir Simulation, Institute of Petroleum Engineering, Heriot Watt University, [t.th.]. 4. Abdul Wahab Abdoel Kadir: Risiko Bisnis Sektor Hulu Perminyakan; Analisis Teknis dan Finansial, PT Pradnya Paramita Jakarta, Jakarta, Clark, N.J., Review of Reservoir Engineering, World Oil, May, Siagian, Ucok: Diktat Kuliah Fluida Reservoir, Bandung, Amyx, J.W., Bass Jr., D.M., and Whiting, R.L.: Petroleum Reservoir Engineering Physical Properties, McGraw-Hill, Inc, New York, P a g e

12 LAMPIRAN A 25 Produksi Kumulatif, STB ` Sumur 1 Sumur 1-2 Sumur Sumur Sumur Sumur Sumur Sumur 1-3 Sumur Sumur Sumur Sumur 1-4 Sumur 1-5 Sumur Sumur tahun Produksi Kumulatif Semua Skenario 1 P a g e

13 Year Production (MSTB) Yearly Cumm Revenue LAMPIRAN B Cash Flow Produksi Sumur Investment Oil Depreciation Cap Non Cap Subtotal Opex , 1818, FTP ,94 281, , , , , , ,22 93, , , 85, - 543, , , , , ,1 3455, ,5-47, , ,5 345, ,3 1594, , ,38-35, , , , , ,65 56, ,78-917, ,68 172,89 5, , , , ,34-577,34 764,7 356, ,13 175, , ,1 1732,1 511,97 238, , , , ,63 185, , , , ,6 139, ,38 186,63 656, ,76 65, ,78 188,41 124, ,67 12, ,61 181,1 112, ,8 11,24 Jumlah 181, , , , 2668, 293,75 157, ,73 883,3 2649,9 8375, 2715, ,1 Year 11 P a g e Investment Credit Cost Recovery Recovery Equity To be Split Contractor Share DMO Burben DMO Fee Contractor Taxable Income Government Tax Contractor Income After Tax Total Contractor Income , ,36 727, , , ,99-467, , ,89 95, , ,25 357, , , ,87 51, , , ,1 12,5 1841,6 2213, , ,14-813, ,8 4487, , , , ,4 3862,4 1431,6-243,44 169, ,4 5258,82

14 ,57 276, ,57 174,42 598,71-475,71 29,31 266,4 326, ,3 1342,3 1869,69 164,99 426,73 42,67 68,94 299,61 381, , ,98 215,27-114,28 114,28 28,57 28,57 12,57 16, 2166, ,34 491, ,7 652,55 221,89 22,19 452,85 199,25 253,59 744, ,6 299,6 958,72 525,45 167,19 16,72 374,98 164,99 29,99 59, ,76 14,76 45,43 246,87 78,55 7,85 176,17 77,52 98,66 239, ,67 26,67 85,36 46,78 14,89 1,49 33,39 14,69 18,7 45, ,8 24,8 77,6 42,24 13,44 1,34 3,14 13,26 16,88 4,96 Jumlah 1256, , , , , ,36 12, , , , ,86 Year Expen- Diture Contractor Cash Flow Contractor Cum Cash Flow Indonesia Take , -4719, -4719, , ,14 12, , ,32 585,39 687, , ,5 7114,19 781, , , , ,1 6713, , , , , ,7 958, , , , ,3 1562,13 222, ,63 347,3 1549,43 111, ,6 29, ,42 888, ,76 98, ,8 417, ,67 18, ,78 79, ,8 16, ,66 71,42 Jumlah 38193, , ,1 12 P a g e