BAB IV PEMODELAN PETROFISIKA RESERVOIR

Transkripsi

1 BAB IV PEMODELAN PETROFISIKA RESERVOIR Pemodelan petrofisika reservoir meliputi pemodelan Vshale dan porositas. Pendekatan geostatistik terutama analisis variogram, simulasi sekuensial berbasis grid (Sequential Gaussian Simulation), dan model geometri reservoir digunakan untuk mendistribusikan parameter petrofisika reservoir. Pemodelan petrofisika reservoir dilakukan untuk mengetahui distribusi kualitas reservoir yang dimanifestasikan oleh kandungan Vshale dan besaran porositas. Hasil perhitungan petrofisika reservoir berupa Vshale dan porositas di setiap sumur di-scale-up untuk mengetahui penyebaran properti reservoir secara vertikal yang dinyatakan dalam suatu scaled-up wells (Gambar 4.1). Secara umum, proses scale-up memiliki pengertian sebuah proses yang mengubah resolusi sebuah objek dari halus menjadi kasar. Dalam pemodelan geostatistik, proses scale-up merupakan proses perata-rataan nilai-nilai variabel pada volume dengan skala yang lebih kecil. Dalam proses scale-up data log ke skala grid, semua nilai variabel dari data log yang berada di dalam volume grid dirata-ratakan sehingga diperoleh sebuah nilai tunggal yang merepresentasikan variabel tersebut dalam skala grid. Teknik perata-rataannya dapat menggunakan berbagai metode dan salah satunya adalah metoda rata-rata aritmetik. Metoda aritmetik ini merupakan metoda yang paling umum digunakan untuk merata-ratakan parameter petrofisika Vshale dan porositas dalam proses scale-up (Petrel, 2002 dan Roxar Software Solutions, 2006). Dalam membagi jumlah lapisan untuk proses layering scaled-up wells, semakin banyak lapisan pembaginya, maka akan semakin akurat hasil perolehan datanya. Dalam penelitian ini, zona reservoir dibagi menjadi empat puluh lapisan (layer) scaled-up wells, yang akan dibagi menjadi dua sama rata sesuai dengan 55

2 tipe endapan yang menyusun reservoir A Sand, yakni dua puluh lapisan (layer) pada masing-masing bagian reservoir A Sand. Pembagian tersebut dinilai sudah mewakili suksesi parameter petrofisika yang akan dimodelkan. Tiap lapisan akan mewakili suatu rata-rata nilai yang akan digunakan dalam proses pemodelan dengan geostatistik. Setelah mendapatkan penyebaran secara vertikal, hasil scaled-up wells diinterpolasikan secara lateral untuk mendapatkan penyebaran petrofisika reservoir yang relevan dengan geometrinya. Gambar 4.1. Hasil scaled-up log Vshale dan porositas efektif pada reservoir A Sand di sumur Ramai GEOSTATISTIK DAN SIMULASI SEKUENSIAL BERBASIS GRID Geostatistik didefenisikan sebagai teknik statistik yang dipakai untuk mencari hubungan antar ruang/spasial dari sekelompok variabel dalam mengestimasi nilai dari variabel tersebut pada lokasi lain yang tidak mempunyai data. Geostatistik menyediakan model matematik yang konsisten dengan informasi yang ada dan secara langsung memaksimalkan penggunaan data yang ada tanpa mengubah dan mengurangi data. Geostatistik mengestimasi dan mensimulasikan hubungan spasial data pada daerah yang tidak mempunyai data sample terukur. Hasil ekstrapolasi data akan menurun seiring dengan bertambahnya jarak. Dalam mendistribusikan 56

3 sample, geostatistik menggunakan fungsi korelasi, yang disebut variogram, untuk mengkuantifikasi hubungan spasial tersebut. Analisis variogram bertujuan untuk mengkorelasi secara spasial data-data terukur terhadap peningkatan jarak antar data tersebut. Variogram digunakan untuk memberikan arah kecendrungan (trend) penyebaran data terukur, sehingga pada lokasi yang tidak memiliki data dapat diestimasikan sesuai dengan arah kecendrungan tersebut. Dalam variogram terdapat arah mayor, minor, dan vertikal yang dianalisis seperti diperlihatkan dalam Gambar 4.2. Arah mayor memprediksi penyebaran data lateral sesuai dengan hasil interpretasi arah sedimentasi interval telitian. Arah minor yang tegak lurus dengan arah mayor, menginterpolasi data dengan asumsi lebar tipe endapan penyusun reservoir. Arah vertikal memperkirakan hubungan data terhadap tebal reservoir atau tebal masing-masing endapan penyusun reservoir. Dalam penelitian ini, arah mayor diambil sesuai dengan arah sedimentasi reservoir A Sand. Dalam penentuan arah sedimentasi, idealnya menggunakan hasil analisis arus purba (paleocurrent), dimana data tersebut tidak dimiliki oleh lapangan ini. Dalam penentuan arah sedimentasi diambil berdasarkan analisis arah perubahan lingkungan pengendapan ke arah cekungan (basinward) dari peta isopach geometri reservoir yang didapatkan dari analisis elektrofasies. Peta tersebut menunjukkan arah sedimentasi interval A Sand dengan arah timur lautbarat daya (NE-SW), yang akan digunakan sebagai orientasi utama dalam penentuan arah mayor variogram. Hasil analisa variogram dari ketiga arah menunjukkan adanya anisotropi. Arah mayor terlihat lebih kontinu daripada arah minor. Hal ini dapat dikaitkan dengan hasil pemodelan geometri endapan penyusun reservoir yang lebih stabil ke arah mayor. 57

4

5

6 4.3 PEMODELAN POROSITAS Analisis penyebaran porositas dilakukan dengan dua tahapan, yaitu perhitungan porositas dalam log untuk mendapatkan porositas secara vertikal, kemudian pemodelan petrofisika dengan metode Sequential Gaussian Simulation (SGS). Pemodelan ini bertujuan untuk mensimulasikan penyebaran porositas reservoir secara lateral dan vertikal. Transformasi scaled-up wells menjadi suatu bentuk penyebaran lateral porositas berdasarkan analisis variogram yang mengasumsikan kecenderungan sistem pengendapan sedimen (tipe endapan). Perhitungan porositas dibagi menjadi dua tahap, yaitu perhitungan porositas total/phit (Persamaan 1) dan porositas efektif/phie (Persamaan 2). Porositas total diperoleh dari perhitungan log densitas (RHOB) dengan asumsi litologi reservoir merupakan batupasir dengan nilai densitas batupasir bersih (clean sand) 2,65. Secara sederhana porositas total menyatakan persentase dari pori terhadap total volume batuan. Sedangkan porositas efektif menyatakan persentase pori yang diasumsikan dapat saling terhubung. Oleh karena itu ketidakbersihan batupasir yang dinyatakan dalam nilai Vshale digunakan sebagai pengurang dalam perhitungannya. Metoda perhitungan porositas adalah sebagai berikut : Φ T = Φ D = ( ρ ma - ρ b ) / (ρ ma - ρ f ) (Persamaan 1) Φ E = Φ T * ( 1 - Vsh ) (Persamaan 2) Keterangan : Φ T Φ D ρ ma = Porositas total (v/v) = Porositas densitas (v/v) = Massa jenis matriks batuan (2,65 gr/cc) ρ b ρ f Φ E Vsh = Bacaan log RHOB (gr/cc) = Massa jenis fluida (1 gr/cc) = Porositas efektif (v/v) = Vshale (v/v) 60

7

8 oleh rendahnya nilai koefisien korelasi, yakni sebesar 0,344. Atas dasar itu maka porositas yang digunakan untuk pemodelan adalah porositas dari data log saja, yakni PHIT, sedangkan porositas dari batuan inti tidak digunakan untuk pemodelan. Porositas yang dimodelkan pada penelitian ini adalah porositas efektif (PHIE). Pemodelan porositas dilakukan dalam dua tahapan, yaitu analisis variogram dan Sequential Gaussian Simulation. Hasil dari pemodelan porositas ini diharapkan akan mengikuti penyebaran net sand reservoir, dengan asumsi bahwa semakin tebal batupasir maka semakin tinggi porositasnya. Gambar 4.7 dan Gambar 4.8 menunjukkan hasil pemodelan porositas dengan SGS pada reservoir A Sand. 4.4 ANALISA PEMODELAN PETROFISIKA RESERVOIR Berdasarkan pemodelan petrofisika reservoir A Sand yang dilakukan, endapan estuarine distributary channel memiliki nilai rata-rata Vshale sebesar 26%-29% dan porositas efektif rata-rata sebesar 17-20%. Sedangkan pada endapan tidal ridge, nilai rata-rata Vshale sebesar 58%-61% dan porositas efektif rata-rata sebesar 11-14%. Karakter reservoir yang baik dicirikan oleh nilai Vshale yang rendah dan porositas efektif yang tinggi, dengan asumsi memiliki kandungan lempung yang rendah dan porositas terhubungkan yang tinggi, sehingga memiliki kemampuan menyimpan dan mengalirkan fluida yang baik. Pada reservoir A Sand, nilai Vshale yang relatif tinggi dan porositas efektif yang relatif rendah diakibatkan oleh kehadiran mineral radioaktif, yakni mineral glaukonit. Kehadiran mineral tersebut akan mengaburkan bacaan log Gamma Ray, dimana akan meningkatkan tingkat keradioaktifan batuan pada saat akusisi log dan membuat bacaan log GR menjadi tinggi. Sehingga, hal tersebut akan berpengaruh terhadap perhitungan Vshale dan porositas efektif, yang akan mengakibatkan hasil perhitungannya menjadi tidak sesuai dengan kedaan sebenarnya. 62

9 Mineral glaukonit merupakan mineral yang umum dijumpai pada interval A Sand Formasi Bekasap di Cekungan Sumatra Tengah. Pada lapangan ini, kehadiran mineral glaukonit dapat dilihat pada Gambar 2.10c dan deskripsi batuan inti samping (Lampiran 6). Pemodelan petrofisika reservoir bertujuan untuk mengetahui kualitas reservoir, seperti Vshale dan porositas, dan distribusinya dalam kerangka spasial. Reservoir yang memiliki kualitas baik secara umum memiliki karakter Vshale yang rendah, permeabilitas yang tinggi, porositas yang tinggi, dan saturasi air yang rendah. Namun dalam penelitian ini sifat permeabilitas dan saturasi air reservoir tidak diteliti. Berdasarkan analisa petrofisika yang dilakukan, reservoir dengan kualitas baik berasosiasi dengan endapan estuarine distributary channel, sedangkan endapan tidal ridge memiliki karakter kualitas reservoir yang kurang baik. Vshale menyatakan perbandingan volume lempung dalam suatu massa batuan. Vshale juga menyatakan derajat kebersihan suatu batuan klastik yang dapat dihubungkan dengan nilai permeabilitas batuan. Batuan klastik dengan Vshale yang rendah pada umumnya akan memiliki permeabilitas yang tinggi, dan sebaliknya. Sifat fisik lain yang berkaitan erat dengan permeabilitas adalah prositas efektif yang memiliki hubungan yang lurus dengan permeabilitas. Namun, hal ini hanyalah merupakan salah satu pendekatan dan bukanlah suatu yang valid. Dengan dilakukannya pemodelan Vshale dan porositas, dapat diperkirakan arah pengembangan lapangan lebih lanjut. Batuan yang bertindak sebagai reservoir memiliki kemampuan menyimpan dan mengalirkan fluida dengan baik, dengan asumsi mempunyai nilai Vshale yang rendah dan porositas yang tinggi. Hasil pemodelan reservoir A Sand ini diharapkan dapat memberikan nilai ekonomi yang lebih tinggi bagi perusahaan karena rencana pengembangan lapangan menjadi lebih terarah dengan kemungkinan keberhasilan yang lebih tinggi. 63

10

11

12

13