No abstract

A good characterization of a reservoir is required to understand its properties. One of the methods known is Rock Physics Template (RPT). This method attempts to characterize a reservoir in order to predict the behavior of the reservoir under different porosities and water saturation. However, most of RPT technique applications are limited to granular rocks and not for carbonates. Although carbonates generally suitable as reservoir rocks, it is proven to be more challenging. The complex system of carbonates porosities often gives scatter pattern on the correlation between porosity and P-wave. Therefore, this research attempt to use RPT to model carbonate reservoir. We use Kuster Toksoz as the basis for carbonate rock modeling with the help of the Biot-Gassmann equation. The target of this paper is the Baturaja formation that is located in South Sumatra Basin. This formation is known to be a carbonate reservoir that has produced gas hydrocarbon. This study offers an approach on how to better understand the application of RPT on carbonate formation. Based on the RPT modeling done in this research, specific parameters need to be obtained in order to develop a functional RPT model. These parameters are the aspect ratio of the porosities and the elastic modulus of the minerals.

The complexity of the pore shape in carbonate rocks causes the need for a special strategy to characterize carbonate reservoir. The more information used, the more accurate the reservoir characterization will be. Pore type analysis is the important study because it relates to the fluid flow properties. The elastic property modeling show a good match to the actual data. The results of the well log and petrophysical data analysis show that the gas zone is located at the upper side of Kujung I Formation. Based on rock physics modeling result, the possible pore type developing in the Kujung I Formation is reference pore with the dominance of the aspect ratio value of about 0.17-0.19. The carbonate layer containing hydrocarbons is characterized by low Lamda-Rho, Lamda/Mu values and a low Poisson ratio. Porous carbonate layer, characterized by a low Mu-Rho value. The slice results show that the gaseous area is located on the anticline. The zone that has good porosity indicated by low Mu-Rho. In the IN-3 well there are no hydrocarbons, this analysis is in accordance with the geological condition of the IN-3 well which is in a low area on the time structure map. The inversion results show a good match between CPEI against water saturation log and CPEI against porosity log.

Dalam eksplorasi minyak dan gas, interpretasi litologi diperlukan untuk mengkarakterisasi reservoir. Padaumumnya data sumur dan data seismik diintegrasikan menggunakan metode inversi menggunakanparameter elastik yang paling sensitif untuk membedakan litologi. Untuk melakukan prediksi litologiberdasarkan parameter elastik ini, digunakan metode Bayesian dalam menghitung probabilitas litologiberdasarkan data sumur. Prinsip dari metode Bayesian adalah nilai probabilitas dapat diperbaiki denganpenambahan parameter yang digunakan. Namun penambahan parameter ini mengakibatkan adanyaperhitungan kompleks Bayesian sehingga perlu dilakukan Linear Discriminant Analysis untuk mereduksidimensi parameter yang digunakan. Untuk optimalisasi hasil, penambahan parameter juga dapatdisimplifikasi dengan menggunakan pendekatan Caers. Hasil dari metode ini dapat diaplikasikan ke hasilinversi seismik, namun terdapat perbedaan frekuensi antara data log sumur dengan data seimik. Sehinggakeefektifan metode Bayesian akan dihitung berdasarkan penurunan filter frekuensi pada data log sumursebagai simulasi data inversi seismik. Pada penelitian ini, LDA menghasilkan sumbu diskriminan litologiyaitu sumbu hasil rotasi parameter Vp/Vs dan meningkatkan prediksi litologi sebesar 2.64%. Denganpendekatan Caers, didapatkan hasil interpretasi litologi yang lebih baik dibandingkan dengan penggunaanmetode Bayesian satu parameter, dimana rata-rata nilai penebakan yang benar dari prediksi litologi naiksebesar 1.13%. Aplikasi metode Bayesian pada simulasi data inversi seismik menunjukkan bahwa frekuensiterendah seismik yang masih dapat menghasilkan interpretasi yang baik adalah low pass filter 60-70 darisimulasi data inversi seismik menggunakan data log.

Tahap eksploitasi dilakukan untuk memproduksi minyak bumi dan gas secara optimal. Tahapeksploitasi memerlukan perhitungan yang matang dimana target eksploitasi harus memiliki kualitasreservoir yang baik. Kualitas reservoir dicerminkan oleh besarnya rasio antara porositas danpermeabilitas. Batuan reservoir dengan kualitas yang baik memiliki rasio permeabilitas yang besar danporositas yang besar pula. Selain rasio permeabilitas dan porositas, parameter lain yang dapatmemengaruhi kualitas reservoir adalah kandungan mineral lempung di dalam suatu batuan. Nilaikandungan mineral lempung ini diperoleh dari data X-Ray Diffraction (XRD). Namun ketersediaandata permeabilitas dan data XRD terbatas. Oleh karena itu, penelitian ini akan memberikan cerminanparameter elastis yang dapat menjadi indikator kualitas reservoir. Penelitian ini dilakukan denganmenggunakan data set batupasir Formasi Cibulakan Bawah, Cekungan Jawa Barat Utara denganmetode pemodelan fisika batuan, yaitu model Nur dan model Pride. Untuk dapat melakukanpemodelan ini, diperlukan nilai modulus elastis mineral (Kmin dan μmin) yang diperoleh dari pendekatanHashin-Shtrikman rata-rata, Dvorkin dan Krief. Hasil penelitian menunjukkan nilai Kmin = 16,5 GPadan μmin = 23,5 GPa. Parameter elastis hasil pemodelan Nur, yaitu Ø/(1-(μdry/μmin)) berkorelasi baikdengan permeabilitas, sedangkan pada model Pride menunjukkan hasil yang kurang baik. Kandunganmineral lempung sangat berpengaruh terhadap kualitas reservoir dimana semakin besar kandunganmineral lempung maka kualitas reservoir semakin buruk. Karena keterbatasan data fraksi mineral,maka dalam penelitian dicari parameter yang sebanding dengan fraksi mineral lempung, yaitu .Parameter Ø/(1-(μdry/μmin)) dan berbanding terbalik sehingga kedua parameter tersebut dapatdikombinasikan menjadi satu parameter yang mengindikasikan kualitas reservoir, yaitu [].