KARAKTERISASI RESERVOIR X DI LAPANGAN DURI DAN IMPLIKASINYA TERHADAP OOIP TESIS. MULYADI NIM : Program Studi Teknik Geologi

Transkripsi

1 KARAKTERISASI RESERVOIR X DI LAPANGAN DURI DAN IMPLIKASINYA TERHADAP OOIP TESIS Karya tulis sebagai salah satu syarat untuk memperoleh gelar Magister dari Institut Teknologi Bandung Oleh MULYADI NIM : Program Studi Teknik Geologi INSTITUT TEKNOLOGI BANDUNG 2007

2 KARAKTERISASI RESERVOIR X DI LAPANGAN DURI DAN IMPLIKASINYA TERHADAP OOIP Oleh Mulyadi NIM : Program Studi Teknik Geologi Institut Teknologi Bandung Menyetujui Tim Pembimbing Tanggal Ketua (Dr. Dardji Noeradi) Anggota Anggota (Dr. Prihadi Sumintadiredja) (Ir. Lambok M. Hutasoit, Ph.D.)

3 ABSTRAK KARAKTERISASI RESERVOIR X DI LAPANGAN DURI DAN IMPLIKASINYA TERHADAP OOIP Oleh Mulyadi NIM : PT. Chevron Pacific Indonesia (PT.CPI) akan mengembangkan Reservoir X di Lapangan Minyak Duri, Sumatera, Indonesia. Untuk mengetahui potensi dari reservoir ini, perlu dilakukan karakterisasi reservoir dan penentuan jumlah cadangan hidrokarbon yang ada dalam reservoir tersebut atau Original Oil In Place (OOIP). Reservoir X yang mempunyai kedalaman rata-rata 300 feet di bawah permukaan air laut (sub-sea) merupakan reservoir yang paling dangkal dibandingkan dengan reservoir-reservoir yang sudah diproduksi di Lapangan Duri Karakterisasi reservoir dilakukan melalui tahapan pembuatan kerangka geologi sampai dengan permodelan sifat-sifat batuan dan fluida dari data sumur pemboran dengan integrasi data seismik, untuk mengetahui distribusi dari sifat-sifat tersebut melalui pendekatan geostatistik dan diperlihatkan secara tiga dimensi. Analisis ketidakpastian (uncertainty analysis) dilakukan untuk mengetahui besaran pengaruh dari ketidakpastian parameter seperti porositas dan saturasi air (Sw) yang mengontrol jumlah OOIP. Hasil dari proses karakterisasi reservoir memperlihatkan, bahwa potensi hidrokarbon pada Reservoir X berada di bagian utara Lapangan Duri, karena mempunyai net pay yang paling tebal. Selain itu diidentifikasi tiga lapisan utama yang dinamakan Lapisan A,B, dan C. Lapisan A adalah lapisan paling dangkal, dimana kedalaman paling dangkal mencapai 50 feet (sub-sea), sedangkan Lapisan C adalah yang paling dalam. Data Hydrocarbon Pore Thickness (HPT) yang merupakan hasil perkalian antara saturasi minyak, porositas, dan net pay, memperlihatkan bahwa Lapisan A mempunyai kandungan minyak yang paling potensial. Perhitungan OOIP secara probabilistik menunjukkan, bahwa Lapisan A pada Reservoir X mempunyai OOIP rata-rata paling besar, yaitu STBO (Stock Tank Barrel Oil), dengan P10= ; P50= ; P90= Selanjutnya Lapisan B STBO, dengan P10= ; P50= ; P90= , dan C yang paling kecil yaitu i

4 STBO, dengan P10= ; P50= ; P90= STBO. Jumlah ini cukup potensial dan mendorong untuk studi lebih detil sebelum bisa dikembangkan. Berdasarkan analisis sensitivitas pada Reservoir X dalam penelitian ini, Sw memberikan pengaruh jauh lebih besar terhadap nilai OOIP, dibandingkan dengan pengaruh porositas. Data histogram atau parameter statistik dari distribusi sifat batuan yang dipakai dalam perhitungan OOIP probabilistik memperlihatkan, bahwa Sw mempunyai standar deviasi yang lebih besar dibandingkan dengan porositas. Sehingga dari hasil pengujian perhitungan OOIP antara penggunaan parameter statistik, porositas pada zona pay dengan zona pay dan non pay tidak memberikan pengaruh yang berarti terhadap OOIP, yaitu dengan perbedaan kurang dari 1%. Sedangkan, dari hasil pengujian perhitungan OOIP antara penggunaan parameter statistik, saturasi air pada zona pay dengan zona pay dan non pay memperlihatkan perubahan jumlah OOIP yang cukup signifikan, yaitu rata-rata antara 4 sampai 8%. Karena jumlah kandungan minyak yang cukup banyak dan potensial pada Reservoir X, maka perlu dilakukan penelitian lebih lanjut untuk mengurangi ketidakpastian, terutama ketidakpastian yang memberikan pengaruh paling besar terhadap nilai OOIP, yaitu Sw. Penelitian bisa berupa kajian petrofisika dan penambahan data, misalnya melalui pemboran sumur untuk mendapatkan batuan inti untuk mengurangi ketidakpastian subsurface dan mendapakan data OOIP yang lebih akurat. ii

5 ABSTRACT CHARACTERIZATION OF RESERVOIR X OF DURI FIELD AND ITS IMPLICATION TO OOIP By Mulyadi NIM : PT. Chevron Pacific Indonesia (PT.CPI) plans to develop Reservoir X in the Duri Oil Field, Sumatera, Indonesia. In order to understand the potential of the reservoir, it is important to conduct reservoir characterization and determine the amount of petroleum resources or Original Oil in Place (OOIP) of the reservoir. Reservoir X which is has average 300 feet depth below mean sea level (sub-sea), is the lowest reservoir compared with reservoirs which already have been produced in the Duri Field. Reservoir characterization was conducted starting from geological framework steps to the rock and fluid properties modeling by integrating with seismic data, to understand properties distribution laterally and vertically trough the geostatistic approach and three dimension visualization. Uncertainty analysis was performed to understand the influence or impact of parameter uncertainty such as porosity and water saturation (Sw) on the range of OOIP. The result of the Reservoir Characterization indicates that hydrocarbon potential in Reservoir X is located at the north of Duri Field. Beside that, 3 main layers were identified, named Layer A, B, and C. Layer A is the shallowest layer which has shallowest depth of 50 feet (sub-sea), and C is the deepest layer of the Reservoir X. Based upon the Hydrocarbon Pore Thickness (HPT) data, Layer A has the most potential petroleum content. HPT is obtained by multiplying oil saturation, porosity and net pay. Based on the probabilistic OOIP calculation results, Layer A of Reservoir X has the highest average of OOIP: STBO (Stock Tank Barrel Oil), with P10= ; P50= ; P90= It s followed by Layer B: STBO, with P10= ; P50= ; P90= Layer C is the lowest OOIP: STBO with P10= ; P50= ; P90= STBO. Such volume is large enough and encouraging for further study prior to development. According to the sensitivity analysis in this research, Sw provides much higher impact on the OOIP rather than porosity impact to the OOIP of the Reservoir X. iii

6 Statistic parameter data of the property distribution from the histogram indicates that Sw has the higher standard deviation than that of porosity. That parameter was used for probabilistic OOIP calculation. So, from the OOIP calculation examination between using statistic parameter of porosity at pay zone versus pay and non-pay zone, the results show no significant influence on the OOIP, with the difference of less than 1%. But from the OOIP calculation examination between using statistic parameter of Sw at pay zone versus pay and non-pay zone, the results show significant influence on the OOIP, with the difference of 4 to 8%. Due to the large amount of the hydrocarbon and potential of the Reservoir X, it s important to conduct further research to minimize uncertainty, especially uncertainty that has the biggest influence of parameter on the OOIP, in this case is Sw. Examples of research are petrophysics study and additional data by drilling wells to obtain core data to minimize subsurface uncertainty and get the more accurate OOIP calculation results. iv

7 PEDOMAN PENGGUNAAN TESIS Tesis S2 yang tidak dipublikasikan terdaftar dan tersedia di Perpustakaan Institut Teknologi Bandung, dan terbuka untuk umum dengan ketentuan bahwa hak cipta ada pada pengarang dengan mengikuti aturan HaKI yang berlaku di Institut Teknologi Bandung. Referensi kepustakaan diperkenankan dicatat, tetapi pengutipan atau peringkasan hanya dapat dilakukan seizin pengarang dan harus disertai dengan kebiasaan ilmiah untuk menyebutkan sumbernya. Memperbanyak atau menerbitkan sebagian atau seluruh tesis haruslah seizin Direktur Program Pascasarjana, Institut Teknologi Bandung. v

8 Dipersembahkan untuk Istriku: Latifah Nuraini Hikmah, serta Anak-anakku: Muhammad Irsyad Fadhlani, dan Muhammad Faqih Fathurrahman. vi

9 KATA PENGANTAR Alhamdulillah, Penulis sangat berterima kasih kepada Bapak Dr. Dardji Noeradi, Dr. Prihadi Sumintadiredja, dan Ir. Lambok M. Hutasoit, Ph.D sebagai Pembimbing, atas segala saran, bimbingan, dan nasehatnya selama penelitian berlangsung dan penulisan tesis ini. Terima kasih kepada Orang Tua atas doanya, kepada Istri tercinta atas doa dan kesabarannya, serta Anak-anakku tersayang yang telah memberikan semangat, dan juga kepada Sudara-saudara saya yang telah membantu dan memberikan motivasi kepada Penulis untuk segera menyelesaikan program ini. Terima kasih juga disampaikan kepada: Bapak-bapak dan Ibu-Ibu Dosen, serta Pegawai Program Studi Teknik Geologi, Fakultas Ilmu Kebumian dan Teknologi Mineral, ITB, Rekan-rekan Peserta S2 Petroleum Geoscience Program Pasca Sarjana, Teknik Geologi ITB, atas diskusi dan kerjasamanya, Rekan-rekan kerja di Technical Team Heavy Oil Operating Unit, Duri, PT. Chevron Pacific Indonesia, khususnya Steve Johansen, PhD., Tom Tran, PhD., Wikan Winderasta, ST.,MT., dan juga Ibnu Arif, ST.,MT., atas bimbingan, saran, dan koreksinya dalam penelitian ini, Manajemen PT. Chevron Pacific Indonesia, yang telah memberikan kesempatan dan bantuannya dalam program ESDP. Besar harapan, adanya masukan dan koreksi dari Bapak/Ibu/Sdr(i) terhadap tulisan ini, sehingga dapat meningkatkan kualitas dari tesis ini dan pemahaman Penulis mengenai kajian ini. Bandung, Juni 2007 Mulyadi vii

10 DAFTAR ISI ABSTRAK... i ABSTRACT... iii PEDOMAN PENGGUNAAN TESIS...v KATA PENGANTAR... vii DAFTAR ISI... viii DAFTAR LAMPIRAN... xi DAFTAR GAMBAR... xii DAFTAR TABEL... xvi DAFTAR SINGKATAN DAN LAMBANG... xvii BAB I Pendahuluan...1 I.1 Lokasi Penelitian...1 I.2 Latarbelakang Penelitian...2 I.3 Obyek Penelitian...2 I.4 Penelitian Terdahulu Tujuan Penelitian Lingkup Permasalahan...6 I.7 Hipotesa...7 I.8 Asumsi...7 I.9 Metode Penelitian...7 I.10 Sumbangan Terhadap Ilmu Pengetahuan...9 I.11 Manfaat Penelitian...10 BAB II Kajian Pustaka...11 II.1 Geologi Regional...11 II.2.1 Geologi Daerah Penelitian...14 II Struktur Geologi...14 II Stratigrafi...15 II.2 Landasan Teori...19 II.2.1 Karakterisasi Reservoir...19 II.2.2 Geostatistik...21 viii

11 II Variogram...23 II MBSIS (Multi-Binary Sequential Indicator Simulation)...24 II SGS (Sequential Gaussian Simulation) Collocated Cokriging...24 II Parameter Statistik...25 II.2.3 Analisis Ketidakpastian (Uncertainty Analysis)...26 II Design of Experiment (DoE)...27 II Analisis Ketidakpastian OOIP Duri...28 II.2.4 Evaluasi Formasi...29 II Evaluasi Formasi pada Formasi Duri...29 VI Ketidakpastian Petrofisika Duri...33 II.2.5 Permodelan Geologi Tiga Dimensi Duri...35 II.2.6 Petroleum Resources...36 BAB III Permodelan Reservoir X...39 III.1 Jenis dan Jumlah Data yang Digunakan...39 III.2 Deskripsi dan Hasil masing-masing Langkah...40 III.2.1 Kontrol Kualitas Data...40 III.2.2 Korelasi Antar Sumur...40 III.2.3 Faulted Surface Horizon...41 III.2.4 Un-Faulted Sgrid...45 III.2.5 Regioning...47 III.2.6 Property Modeling...49 III.3 Hasil Permodelan...53 III.3.1 Permodelan Tipe Batuan (Rock Type)...53 III.3.2 Permodelan Sifat Batuan dan Fluida...57 III Sifat-sifat Batuan dan Fluida Lapisan A...64 III Sifat-sifat Batuan dan Fluida Lapisan B...65 III Sifat-sifat Batuan dan Fluida Lapisan C...66 III.3.4 Proses Validasi...67 III.4 Ikhtisar...67 BAB IV Perhitungan Cadangan...68 IV.1 Penentuan Paramater...70 IV.2 Penentuan Batas Hidrokarbon...71 ix

12 IV.3 Deskripsi mengenai Metode Perhitungan...74 IV.3.1 Parameter 1C, 2C, dan 3C Case untuk OOIP...75 IV.3.2 Perhitungan OOIP dengan menggunakan Script...77 IV.3.3 Analisis Ketidakpastian dengan DoE...78 IV.4 Hasil Perhitungan...79 IV.4.1 1C, 2C, dan 3C case OOIP dari Script...79 IV.4.2 Hasil DoE...81 IV Analisis Sensitifitas...82 IV.4.3 Perhitungan OOIP Probabilistik...84 IV.5 Analisis Hasil Perhitungan dalam kaitan dengan Karakterisasi Reservoir98 BAB V Kesimpulan DAFTAR PUSTAKA x

13 DAFTAR LAMPIRAN. Lampiran 1 Konversi log permeabilitas ke nilai permeabilitas Lampiran 2 Perbandingan histogram vsh sumur (bawah) dan model (atas) Lampiran 3 Perbandingan histogram phie sumur (atas) dan model (bawah) Lampiran 4 Perbandingan histogram sw sumur (atas) dan model (bawah) Lampiran 5 Perbandingan histogram log permeabilitas sumur (atas) dan model (bawah) Lampiran 6 Contoh Rumusan OOIP dalam Script 109 Lampiran 7 Contoh hasil perhitungan OOIP dengan menggunakan parameter dan kombinasi yang berbeda. 110 xi

14 DAFTAR GAMBAR Gambar I.1 Lokasi Penelitian, Lapangan Duri bagian Utara... 1 Gambar I.2 Posisi dan karakter log Reservoir X... 3 Gambar I.3 Log sumur open hole,(a) dan point set hasil interpretasi 3 seismik 2D dan 3D (b) Gambar I.4 Diagram Alir Penelitian. 9 Gambar II.1 Posisi Lapangan Duri pada Cekungan Sumatera Tengah 12 (Modifikasi Eubank dan Makki, 1981)... Gambar II. 2 Kolom tektonostratigrafi Cekungan Sumatera Tengah 13 (Heidrick dan Aulia, 1993)... Gambar II.3 Lapangan Duri pada sub-cekungan Aman, Cekungan 16 Sumatera Tengah (Modifikasi Eubank dan Makki, 1981)... Gambar II.4 Ekuivalen Stratigrafi Lapangan Duri (kanan) dengan 17 Regional Cekungan Sumatera Tengah (kiri)... Gambar II.5 Diagram alir permodelan reservoir. Kotak berwarna biru 20 adalah proses yang masuk dalam kajian penelitian (Chevron ETC)... Gambar II.6 Cakupan karakterisasi yang dilakukan dalam penelitian 20 sampai tahap 4, yaitu mempopulasi kerangka antar sumur dengan data (Chevron ETC).. Gambar II.7 Beberapa contoh penerapan geostatistik (Dubrule, 2003) Gambar II.8 Arti fisik semivariogram (atas) dan variogram untuk 24 reservoir yang anisotrophic (bawah). Gambar II.9 Contoh histogram integrasi analisis ketidakpastian, yang 27 mengilustrasikan pengaruh suatu studi ketidakpastian.. Gambar II.10 Analisis Ketidakpastian menggunakan Experimental Design 28 (Chevron ETC, 2004)... Gambar II.11 Cut-off porositas dan kisarannya untuk porositas di Duri 34 (Johansen, 2005).... Gambar II.12 Cut-off saturasi minyak (So) dan kisarannya untuk saturasi 34 minyak di Duri (Johansen, 2005)... Gambar II.13 Grid layering Model Geologi Duri (Tran, 2006) Gambar II.14 Proses alir dan metode populasi sifat batuan (rock 36 properties) di Lapangan Duri (Tran, 2006)... Gambar II.15 Kerangka klasifikasi resources, sebagai representasi sistem 37 klasifikasi resources SPE/WPC/AAPG/SPEE (Etherington dan Ritter, 2007).. Gambar III.1 Log sumur, marker, dan korelasi pada Reservoir X Gambar III.2 Integrasi surface horizon (top X ) dengan patahan (faults).. 42 Gambar III.3 Faulted Surface horizon top Reservoir X secara tiga 43 xii

15 dimensi, hasil dari pemotongan surface horizon oleh patahan dan di-flex terhadap marker sumur... Gambar III.4 Peta struktur top surface horizon Reservoir X Gambar III.5 Peta gross isopach atau ketebalan kasar interval Reservoir 45 X... Gambar III.6 Unfaulted Sgrid dengan ukuran sel 25mx25m (lateral) x 2ft 46 (vertikal). Gambar III.7 Histogram yang memperlihatkan distribusi property 47 bimodal (sebelum regioning)... Gambar III.8 Histogram yang memperlihatkan distribusi property yang 48 normal (setelah regioning)... Gambar III.9 Model log sumur dan sgrid dalam penentuan regioning Gambar III.10 Snap data sifat dan tipe batuan terhadap sel. Warna 50 menunjukkan besaran dari suatu property. Gambar III.11 Contoh aplikasi variogram dalam permodelan porositas 50 pada Reservoir X.. Gambar III.12 Hasil penentuan tipe batuan berdasarkan cut-off vsh dan 54 rhob Gambar III.13 Data tipe batuan pada sumur yang di-snap ke sel grid (atas) 55 dan cross section hasil populasi tipe batuan (bawah)... Gambar III.14a Proporsi batupasir (nomor 1, kuning) yang paling dominan 56 pada region Lapisan A... Gambar III.14b Proporsi batupasir (nomor 1, kuning) yang hampir sama 56 dengan shale (nomor 3, hijau) pada region lapisan C Gambar III.15a Peta sebaran volume shale rata-rata pada region pay Gambar III.15b Sayatan sgrid (sgrid section) volume shale. 58 Gambar III.16a Peta sebaran porositas rata-rata Reservoir X pada region 59 pay... Gambar III.16b Sayatan sgrid model porositas Reservoir X Gambar III.17a Peta sebaran Sw rata-rata Reservoir X pada region pay Gambar III.17b Sayatan sgrid model Sw Reservoir X Gambar III.18 Peta sebaran log permeabilitas rata-rata Reservoir X 63 Lapangan Duri pada region pay... Gambar III.19 Peta sebaran net pay, porositas rata-rata, saturasi air ratarata, 64 dan Hidrocarbon Pore Thickness (HPT) di atas surface OWC pada Lapisan A... Gambar III.20 Peta sebaran net pay, porositas rata-rata, saturasi air ratarata, 65 dan Hidrocarbon Pore Thickness (HPT) di atas surface OWC pada Lapisan B. Potensi pay pada lapisan ini berada di bagian timur laut dan barat daya Gambar III.21 Peta sebaran net pay, porositas rata-rata, saturasi air ratarata, 66 dan Hidrocarbon Pore Thickness (HPT) di atas surface OWC pada Lapisan C... Gambar IV.1 (a) Klasifikasi 6P Reserves dan Resources Chevron 69 xiii

16 (Chevron Corporate, 2006), dan (b) Klasifikasi menurut SPE (WPC, SPE, AAPG, SPEE, 2007). Gambar IV.2 Gambar IV.2 Log sumur yang mempelihatkan penentuan 70 pay dengan cut-off Sw <= 0.8 dan Phie >= 0.24 Gambar IV.3 Pay cells yang merupakan bagian dari pay region, 71 mempunyai property Sw <= 0.8 dan Phie >= 0.24, di atas OWC.. Gambar IV.4 Kartun yang memperlihatkan hubungan antara OWC, LKO, 72 dan HKW dalam tiga sumur yang menembus kedalam satuan reservoir yang sama. Gambar IV.5 Log sumur yang memperlihatkan contoh penentuan batas 72 hidroharbon: OWC, LKO, dan HKW (Johansen, 2006). Gambar IV.6 Tipe LKO, OWC, dan HKW di daerah penelitian. 73 Gambar IV.7 Penerapan 1C (low case), 2C (base case), dan 3C (high 76 case) pada kurva dan cut-off, untuk menentukan Pay Gambar IV.8 Jumlah OOIP antara Lapisan A, B, dan C dari beberapa 80 kombinasi parameter... Gambar IV.9 Besaran OOIP (Lapisan A) yang merupakan input untuk 81 setiap run dan kombinasi parameter. Satuan OOIP di atas adalah STBO (Stock Tank Barrel Oil)... Gambar IV.10 Hasil analisis sensitifitas Lapisan A Gambar IV.11 Hasil analisis sensitifitas Lapisan B Gambar IV.12 Hasil analisis sensitivitas Lapisan C Gambar IV.13 Histogram porositas pada region pay Lapisan B Gambar IV.14 Distribution Law untuk parameter kontak fluida (OWC) 86 Lapisan A... Gambar IV.15 Distribution Law untuk parameter Model Phie dalam region 86 pay Lapisan A Gambar IV.16 Distribution Law untuk parameter Model Sw dalam region 87 pay Lapisan A Gambar IV.17 Distribution Law untuk parameter Cut-off Phie Lapisan A 87 Gambar IV.18 Distribution Law untuk parameter Cut-off Sw Lapisan A 88 Gambar IV.19 Gambar IV.20 Gambar IV.21 Gambar IV.22 Gambar IV.23 Hasil perhitungan OOIP probabilistik pada region pay Lapisan A... Hasil perhitungan OOIP probabilistik pada region pay Lapisan B... Hasil perhitungan OOIP probabilistik pada region pay Lapisan C... Hasil OOIP dengan menggunakan porositas pada region keseluruhan (pay dan non-pay di atas 3C case OWC) pada Lapisan A... Hasil OOIP dengan menggunakan porositas pada region keseluruhan (pay dan non-pay di atas 3C case OWC) pada Lapisan B xiv

17 Gambar IV.24 Gambar IV.25 Gambar IV.26 Gambar IV.27 Hasil OOIP dengan menggunakan porositas pada region keseluruhan (pay dan non-pay di atas 3C case OWC) pada Lapisan C... Hasil OOIP dengan menggunakan Sw pada region keseluruhan (pay dan non-pay di atas 3C case OWC) pada Lapisan A.. Hasil OOIP dengan menggunakan Sw pada region keseluruhan (pay dan non-pay di atas 3C case OWC) pada Lapisan B.. Hasil OOIP dengan menggunakan Sw pada region keseluruhan (pay dan non-pay di atas 3C case OWC) pada Lapisan C xv

18 DAFTAR TABEL Tabel I.1 Data log sumur dan seismik yang digunakan dalam penenelitian... 4 Tabel III.1 Penentuan layer regioning dari marker stratigrafi untuk seluruh stratigraphic grid Reservoir X Tabel III.2 Perbandingan parameter statistik data sumur dan model Tabel IV.1 Ringkasan parameter untuk DoE (Design of Experiment). 76 Tabel IV.2 Skema model beberapa kemungkinan kombinasi antar parameter (dua parameter). 1C = -1; 2C = 0; 3C = Tabel IV.3 Tabel eksperimental dalam desain D-Optimal.. 78 Tabel IV.4 Hasil perhitungan OOIP Lapisan A, B, C berdasarkan kombinasi parameter. 79 Tabel IV.5 Tipe distribusi dan parameter statistik untuk setiap parameter pada region pay Lapisan A. 89 Tabel IV.6 Tipe distribusi dan parameter statistik untuk setiap parameter pada region pay Lapisan B. 89 Tabel IV.7 Tipe distribusi dan parameter statistik untuk setiap parameter pada region pay Lapisan C.. 89 Tabel IV.8 Ringkasan hasil perhitungan OOIP probabilistik dengan menggunakan Monte Carlo pada region pay Lapisan A,B, dan C 93 Tabel IV.9 Pengaruh perubahan parameter statistik porositas model terhadap OOIP Tabel IV.10 Pengaruh perubahan parameter statistik saturasi air model terhadap OOIP xvi

19 DAFTAR SINGKATAN DAN LAMBANG SINGKATAN Nama Pemakaian pertama kali pada halaman km 2 kilometer persegi 1 CPI Chevron Pacific Indonesia 2 BOPD Barrel Oil Per Day 2 OOIP Original Oil In Place 2 2D dan 3D Dua Dimensi dan Tiga Dimensi 2 Vsh Volume Shale 3 GR Gamma Ray 3 Sw Water Saturation (saturasi atau kejenuhan air) 3 Sgrid Stratigraphic Grid 3 STBO Stock Tank Barrel Oil 4 TDS Total Dissolved Solids 5 LKO Lowest Known Oil 7 OWC Oil Water Contact 7 HKW Highest Known Oil 7 MBSIS Multi-Binary Sequential Indicator Simulation 8 SGS Sequential Gaussian Simulation 8 SGS ColCok SGS Collocated Co-Kriging 8 DoE Design of Experiment 8 U-S Utara-Selatan 11 N,S,W,E North, South, West, East 14 ETC Exploration Technology Company 19 CCK Collocated Co-Kriging 25 SD Standar Deviasi 25 CV Coefficient of Variation 25 E Rata-rata 25 pdf Probability Density Function 26 xvii

20 P10,P50,P90 Probabilitas 10%,50% dan 90% 27 FVF Formation Volume Factor 28 QC Quality Control 29 DPHI Porositas Densitas 30 NPHI Porositas Netron 30 PHIT Porositas Total 30 Vcl Volume Clay 31 PHIE Porositas Efektif 31 Rwt Water Resistivity at temperature 32 Rt True Resistivity 32 Rsh Shale Resistivity 32 So Oil Saturation (saturasi atau kejenuhan minyak) 33 SPE Society of Petroleum Engineers 36 WPC World Petroleum Council 36 AAPG American Association of Petroleum Geologist 36 SPEE Society of Petroleum Evaluation Engineers (SPEE) 36 RTE Rotary Table Elevation 39 HPT Hydrocarbon Pore Thickness 64 1C, 2C,3C Contingent (Resources) 1,2 dan 3 68 Bbl Barrel 74 LAMBANG Ф Porositas 3 k Permeabilitas 3 T_DX Top marker DX 7 ρ Densitas 30 Boi Formation Volume Factor 74 h Ketebalan 74 A Area (Luas) 74 σ Standar Deviasi 89 µ Mean (Rata-rata) 89 xviii