BAB IV VALIDASI MODEL SIMULASI DENGAN MENGGUNAKAN DATA LAPANGAN Untuk memperoleh keyakinan terhadap model yang akan digunakan dalam simulasi untuk menggunakan metode metode analisa uji sumur injeksi seperti yang dijelaskan pada Bab III, perlu dilakukan validasi model reservoir dengan data dari suatu lapangan. 4.4 Lapangan 4.1.1 Data lapangan Diperoleh data lapangan dari suatu reservoir dengan parameter parameter sebagai berikut : Waktu injeksi (t i ), jam 72 Laju injeksi air (q i ), STB/hari 576 Kedalaman sumur (D), ft 4288 Jari - jari sumur (r w ), ft 0.35 Tebal lapisan (h), ft 43 Porositas (φ) 0.18 Faktor Volume Formasi (BBw), RB/STB 1.0278 Kompresibilitas total (Ct), psi -1 6.71 x 10-6 Viskositas air (μ w ), cp 0.40 Saturasi air connate (S wc ) 0.18 setelah dilakukan injeksi dengan laju sebesar q i dalam waktu, t i, sumur ditutup selama 72 jam, diperoleh data tekanan dasar sumur seperti ditunjukkan pada Gambar 4.1. 50
Gambar 4.1 General Plot BHP data lapangan Dan plot log - log selisih tekanan dan turunan tekanannya, terhadap waktu penutupan sumur (Δt) ditunjukkan pada Gambar 4.2 Gambar 4.2 Plot log log selisih tekanan dan turunan tekanan terhadap waktu dari data lapangan 51
4.1.2 Pengolahan Data Lapangan Plot antara tekanan dasar sumur pada saat ditutup (Pws) sebagai fungsi log waktu penutupan sumur (Δt), seperti pada Gambar 4.3 Gambar 4.3 Plot semilog data lapangan Dari Gambar 4.3 di atas, diperoleh kemiringan garis lurus setelah efek wellbore storage dianggap sudah hilang, m, sebesar 120 psi/skala log. Dengan menggunakan Persamaan 2.8 didapat permeabilitas formasi 52
Sedangkan faktor skin ditentukan dengan Persamaan 2.9 P 1jam adalah tekanan dasar sumur pada waktu penutupan 1 (satu) jam yaitu sebesar 2130 psi, Pws (Δt=0) adalah tekanan dasar sumur ketika sumur pertama kali ditutup yaitu sebesar 2625 psi, sehingga faktor skin formasi tersebut Untuk menentukan volume pori, dengan memplotkan antara P ws vs Δt, seperti ditunjukkan pada Gambar 4.4 Gambar 4.4 Plot P ws vs Δt data lapangan Dari Gambar 4.4 didapatkan kemiringan garis lurus pada periode semi steady state (β L ) sebesar 1.57 psi/jam, sehingga volume pori reservoir tersebut sesuai dengan Persamaan 2.27 53
4.1.3 Analisa Data Lapangan Dari Gambar 4.2, terlihat bahwa efek wellbore storage cukup berarti sampai pada waktu penutupan 0.3 jam, sehingga analisa uji sumur pada periode transien sebaiknya dilakukan mulai pada waktu 3 jam (1 skala log setelah efek wellbore storage dianggap hilang). Dari hasil pengolahan data lapangan tersebut, didapatkan permeabilitas formasi (k) yang cukup kecil sebesar 7.46 md yang menandakan reservoir tersebut tidak terlalu bagus untuk mengalirkan fluida. Hal ini cukup ditolong oleh adanya perbaikan di sekitar sumur (meskipun dalam kuantitas yang kecil) yang ditandai oleh faktor skin yang negatif (S = - 0.86) sehingga pada awal awal sumur ditutup, penurunan tekanan cukup besar dari 2625 psi sampai ke keadaan tekanan yang menurun secara stabil di sekitar 2150 psi, seperti yang ditunjukkan pada Gambar 4.1. 54
4.5 Validasi Model Simulasi 4.5.1 Model Sistem Model sistem yang akan dipakai dalam simulasi menggunakan asumsi - asumsi sebagai berikut Model berbentuk radial silindris, seperti pada Gambar 4.5 Sumur r f1 Zona r e Zona Gambar 4.5 Model sistem Reservoir homogen isotropik, kecuali pada daerah sekitar lubang bor (untuk membuat efek wellbore storage dan faktor skin) Reservoir hanya terdiri dari dua zona radial konsentrik saja, yaitu zona 1 (didominasi oleh air yang diinjeksikan) berjari jari r f1 dan zona 2 (didominasi oleh air yang mengisi volume pori reservoir) berjari jari r e Air bersifat tak termampatkan (incompressible) atau sedikit termampatkan (slightly compressible) Permeabilitas, viskositas dan kompresibilitas tetap dan aliran laminar, sehingga hukum Darcy berlaku 55
Selain asumsi asumsi tersebut, parameter parameter reservoir pada data lapangan, juga digunakan sebagai input, yaitu Waktu injeksi (t i ), jam 72 Laju injeksi air (q i ), STB/hari 576 Kedalaman sumur (D), ft 4288 Jari - jari sumur (r w ), ft 0.35 Tebal lapisan (h), ft 43 Porositas (φ) 0.18 Faktor Volume Formasi (BBw), RB/STB 1.0278 Kompresibilitas total (Ct), psi -1 6.71 x 10-6 Viskositas air (μ w ), cp 0.40 Saturasi air connate (S wc ) 0.18 dilengkapi juga dari hasil analisa uji sumur data lapangan Permeabilitas formasi (k), md 7.46 Faktor skin (S) - 0.86 Akan tetapi sayangnya kurva permeabilitas relatif lapangan tersebut tidak tersedia, sehingga digunakan kurva permeabilitas yang dibangun dari korelasi Persamaan Corey 5 sebagai berikut (4.1) (4.2) dengan (4.3) Dimana juga diasumsikan S or = 0 dan K rw, maks = 0.3, sehingga didapat kurva permeabilitas relatif 56
Gambar 4.6 Kurva permeabilitas relatif model simulasi 4.5.2 Respon Tekanan Dasar Sumur Setelah dilakukan injeksi air selama waktu, t i, dengan laju yang konstan sebesar, q i, pada model reservoir seperti pada Gambar 4.5, didapat respon tekanan dasar sumur sebagai fungsi waktu seperti ditunjukkan pada Gambar 4.7 dan Gambar 4.8 Gambar 4.7 General Plot model simulasi 57
Gambar 4.8 Plot log log selisih tekanan dan turunan tekanan terhadap waktu data model simulasi 4.5.3 Pengolahan Data Model Simulasi Plot semilog (P ws vs log Δt) dan plot (P ws vs Δt) data dari simulasi model reservoir pada Gambar 4.5 ditunjukkan pada Gambar 4.9 dan Gambar 4.10 Gambar 4.9 Plot semilog data model simulasi 58
Dari Gambar 4.9, diperoleh kemiringan garis lurus setelah efek wellbore storage dianggap sudah hilang, m, sebesar 110 psi/skala log. Dengan menggunakan Persamaan 2.8 didapat permeabilitas formasi Sedangkan faktor skin ditentukan dengan Persamaan 2.9 P 1jam adalah tekanan dasar sumur pada waktu penutupan 1 (satu) jam yaitu sebesar 2230 psi, Pws (Δt=0) adalah tekanan dasar sumur ketika sumur pertama kali ditutup yaitu sebesar 2900 psi, sehingga faktor skin formasi tersebut Gambar 4.10 Plot (P ws vs Δt) data model simulasi 59
Untuk menentukan volume pori, dengan memperhatikan plot antara P ws vs Δt, seperti ditunjukkan pada Gambar 4.10. Dari Gambar 4.10 di atas, didapat kemiringan garis lurus pada periode semi steady state (β L ) sebesar 1.1 psi/jam, sehingga volume pori reservoir tersebut sesuai dengan Persamaan 2.27 4.5.4 Analisa Model Simulasi Validasi model simulasi dengan data lapangan ditunjukkan dengan kurva respon tekanan type curve memberikan kecocokan yang sangat bagus seperti pada Gambar 4.11. Gambar 4.11 Perbandingan plot log log selisih tekanan dan turunan tekanan terhadap waktu data model simulasi dengan data lapangan 60
Akan tetapi, hal ini tidak terlalu diperkuat dengan hasil pengolahan data. Hanya permeabilitas formasi yang memberikan hasil yang mendekati hasil dari data lapangan, seperti yang ditunjukkan pada Tabel 4.1 Tabel 4.1 Perbandingan hasil pengolahan data lapangan dan simulasi Lapangan Simulasi k, md 7.46 8.14 S -0.86 1.27 VP, MM Res Bbl 2.34 3.28 Nilai skin lebih besar dari input karena kompensasi dari nilai permeabilitas formasi yang sedikit lebih besar untuk mempertahankan profil respon tekanan dasar sumur. Volume pori yang jauh lebih besar terjadi karena tekanan di periode semi steady state pada model simulasi lebih stabil daripada lapangan. Akan tetapi, secara umum model reservoir yang diajukan dalam simulasi ini dapat digunakan lebih lanjut untuk dilakukan sensitivitas parameter yang mempengaruhi respon tekanan dasar sumur pada saat dilakukan uji sumur injeksi air. 4.6 Penggunaan Metode Analitik untuk Pengolahan Data Metode metode analitik pada Bab III yang langsung dapat digunakan untuk uji sumur dengan mobility ratio (M) = 1, hanya metode HRM. Sedangkan metode MKG dan Brown tidak dapat dipakai dalam menganalisa uji sumur dengan mobility ratio (M) = 1 karena tidak adanya garis lurus kedua dalam plot semilog tekanan dan waktu. Karena data lapangan dan validasi model simulasi ini mempunyai nilai (M) = 1, sehingga hanya metode HRM yang dipakai di sini. Untuk metode metode lain dipakai pada. 61
4.6.1 Pengolahan data lapangan dengan metode HRM 4.6.1.1 Penentuan tekanan ekuivalen (P e ) Tekanan ekuivalen ini didapat dengan cara coba coba (trial and error) dengan memplotkan antara (P ws P e ) dengan waktu tutup sumur (Δt) dalam satuan detik, sampai didapat suatu garis lurus, seperti pada Gambar 4.12 b 1 = 200 Gambar 4.12 Plot log (P ws P e ) sebagai fungsi Δt Dari Gambar 4.12, didapat nilai P e = 1830 psi dan nilai b 1 = 200 psi 4.6.1.2 Penentuan nilai β 1 Nilai β 1 adalah kemiringan garis lurus pada Gambar 4.11, yaitu sebesar 62
4.6.1.3 Penentuan nilai C 1, C 2, C 3 dan θ Untuk menghitung parameter parameter ini, ada beberapa asumsi tambahan yang digunakan, yaitu Tekanan di wellhead dianggap tidak ada, P h = 0 Diameter tubing sama dengan diameter sumur, d t = 2 x r w Densitas air, ρ w = 1 gr / cc sehingga C 1 sesuai dengan persamaan 3.21 C 2 sesuai dengan persamaan 3.22 C 3 sesuai dengan persamaan 3.23 dan θ sesuai dengan persamaan 3.24 4.6.1.4 Penentuan nilai f(θ) Nilai f(θ) diperoleh dengan menggunakan plot θ vs f(θ) (Gambar 3.3). Akan tetapi nilai parameter parameter C 1, C 2, C 3 dan θ adalah kecil 5, sehingga bisa didekati dengan f(θ) = f(0) =181 63
4.6.1.5 Penentuan nilai permeabilitas dan skin Sesuai dengan persamaan 3.15 yang dimodifikasi, nilai permeabilitas dapat ditentukan yaitu Sedangkan faktor skin ditentukan dengan Persamaan 3.16 dan diasumsikan bahwa S gi = 0.01 dan S gr = 0 sehingga 4.6.2 Pengolahan data simulasi dengan metode HRM 4.6.2.1 Penentuan tekanan ekuivalen (P e ) Tekanan ekuivalen ini didapat dengan cara coba coba (trial and error) dengan memplotkan antara (P ws P e ) dengan waktu tutup sumur (Δt) dalam satuan detik, sampai didapat suatu garis lurus, seperti pada Gambar 4.13 64
b 1 = 110 Gambar 4.13 Plot log (P ws P e ) sebagai fungsi Δt Dari Gambar 4.13, didapat nilai P e = 1830 psi dan nilai b 1 = 110 psi 4.6.2.2 Penentuan nilai β 1 Nilai β 1 adalah kemiringan garis lurus pada Gambar 4.13, yaitu sebesar 4.6.2.3 Penentuan nilai C 1, C 2, C 3 dan θ C 1 sesuai dengan persamaan 3.21 C 2 sesuai dengan persamaan 3.22, 65
C 3 sesuai dengan persamaan 3.23, dan θ sesuai dengan persamaan 3.24, 4.6.2.4 Penentuan nilai f(θ) Nilai f(θ) diperoleh dengan menggunakan plot θ vs f(θ) (Gambar 3.3). Akan tetapi nilai parameter parameter C 1, C 2, C 3 dan θ adalah kecil 5, sehingga bisa didekati dengan f(θ) = f(0) =181 4.6.2.5 Penentuan nilai permeabilitas dan skin Sesuai dengan persamaan 3.15 yang dimodifikasi, nilai permeabilitas dapat ditentukan yaitu Sedangkan faktor skin ditentukan dengan Persamaan 3.16 dan diasumsikan bahwa S gi = 0.01 dan S gr = 0 sehingga 66
4.6.3 Analisa terhadap metode analitik Pengolahan data lapangan dan data hasil simulasi untuk validasi dengan menggunakan metode konvensional satu fasa dan metode metode analitik yang diajukan HRM 2 mendapatkan hasil seperti yang ditunjukkan pada Tabel 4.2 dan Tabel 4.3. Pada tabel tabel ini juga dicantumkan hasil dari metode MKG dan Brown yang didapat dengan cara yang sama dengan metode konvensional Tabel 4.2 Hasil pengolahan data lapangan Konvensional HRM MKG Brown Permeabilitas, md 7.46 6.16 7.46 7.46 Skin -0.86-0.06-0.86-0.86 Tabel 4.3 Hasil pengolahan data simulasi Konvensional HRM MKG Brown Permeabilitas, md 8.14 11.50 8.14 8.14 Skin 1.27 6.68 1.27 1.27 Dari Tabel 4.2 dan Tabel 4.3 di atas, terlihat bahwa metode MKG dan Brown mendapatkan hasil yang sama dengan hasil yang diperoleh dari metode konvensional. Hal ini karena metode MKG dan Brown didasarkan pada metode konvensional dengan mempergunakan kemiringan garis lurus pertama pada plot semilog antara tekanan dengan waktu. Dan karena pada kasus ini cairan yang diinjeksikan maupun yang terkandung dalam reservoir hanya satu fasa yaitu air, maka garis lurus kedua pada plot semilog, yang juga dipakai dalam metode MKG dan Brown, tidak ada. Sedangkan metode HRM pada modelnya memerlukan asumsi bahwa reservoir tidak seluruhnya terisi cairan saja tetapi juga mengandung gas seperti sudah dijelaskan pada Sub Bab 3.1 sehingga hasil pengolahan datanya cukup berbeda dengan metode konvensional. Selain itu prosedur untuk menentukan tekanan ekuivalen adalah coba coba (trial and error), di mana garis lurus yang didapat belum tentu hasil yang baik berpengaruh pada perhitungan perhitungan selanjutnya. 67