PREDIKSI PERMEABILITAS MENGGUNAKAN METODE PORE …

Jurnal Geofisika Eksplorasi Vol. 6/No. 1 Maret 2020: 3-17

3

PREDIKSI PERMEABILITAS MENGGUNAKAN METODE POREGEOMETRY STRUCTURE (PGS) PADA DAERAH CEKUNGAN JAWA

BARAT UTARA

Ayu Yuliani1, Ade Yogi2, Ordas Dewanto3, Karyanto4

1,3,4Jurusan Teknik Geofisika, Fakultas Teknik Universitas Lampung2Pusat Survei Geologi, Badan Geologi, Kementrian “ESDM”

Corresponding author: [email protected] received : Jan 19th, 2020, revised : Jan 22nd, 2020;

Approved: Jan 28th, 2020; Available online : Mar 20th, 2020

Abstrak - Penentuan properti batuan reservoir sangat penting dilakukan agar memahami reservoir yang lebihbaik. Salah satu properti batuan tersebut adalah permeabilitas. Permeabilitas merupakan kemampuan suatubatuan agar dapat melewatkan fluida. Pada penelitian ini, perhitungan permeabilitas dilakukan denganmenggunakan metode Schlumberger, Timur, Morris Biggs Oil, Morris Biggs Gas,dan PGS (Pore GeometryStructure) berdasarkan data core, log, dan CT Scan. Pada metode Schlumberger, Timur, Morris Biggs Oil, danMorris Biggs Gas, perhitungan permeabilitas dilakukan dengan analisis petrofisika yang bertujuan untukmengevaluasi formasi zona target penelitian seperti perhitungan sebaran kandungan serpih (volume shale),porositas efektif, saturasi air, dan permeabilitas. Determinasi nilai porositas dari CT Scan, dilakukan pada 2 datacore sebanyak 20 tube, setiap tube diplot sebanyak 15 titik. Outputnya adalah nilai Porositas CT yang akandigunakan untuk sebaran prediksi nilai permeabilitas PGS. Pada metode PGS, dilakukan rock typingberdasarkan deskripsi geologi, kemudian perhitungan prediksi permeabilitas. Menggunakan dua metodetersebut, dapat dilakukan perhitungan permeabilitas pada daerah penelitian. Hasil perhitungan permeabilitasPGS menunjukkan korelasi yang baik antara hasil perhitungan Permeabilitas PGS dengan data core. Terlihatdari data hasil perhitungan permeabilitas PGS mendekati gradien bernilai satu dengan R2 sebesar 0.906.Sedangkan metode lain memiliki R2 sebesar 0.845.

Abstract - One of the rock properties that must be determined is permeability. Permeability is a rock’s ability topass fluid. The calculation of permeability was done using log and PGS (Pore Geometry Structure) methodsbased on core, logs, and CT-Scans data. In log method, the permeability calculation is done by petrophysicalanalysis which aims to evaluate the research zone formation as calculation of the distribution of shale content,effective porosity, water saturation and permeability. The determination of porosity values from CT-Scan,performed on 2 data cores of 20 tubes, each tube was plotted as many as 15 points. The output is the CT-Porosity value that will be used for the distribution of predictions of PGS permeability. In the PGS method, rocktyping is based on geological descriptions, then calculation of permeability predictions. Using these twomethods, permeability can be calculated in the study area. The results of PGS permeability calculations show agood correlation between the results of the calculation of PGS permeability and core data. It can be seen fromthe results of PGS permeability that the gradient is one with R2 of 0.906. Whereas another method has an R2 of0.845.

Keywords: Calculation, CT Scan, Permeability, Pore Geometry Structure (PGS), Petrophysical

How to cite this article:Yuliani, A., Yogi, A., Dewanto, O., dan Karyanto, 2020, Prediksi Permeabilitas Menggunakan Metode Pore

Geometry Structure (PGS) Pada Daerah Cekungan Jawa Barat Utara, Jurnal Geofisika Eksplorasi, 6 (1) p.3-17. doi: 10.23960/jge.v6i1.57

1. PENDAHULUAN

Penentuan properti batuan reservoir sangat penting dilakukan agar dapat memahami reservoir yang lebih baik.

Beberapa properti batuan tersebut adalahporositas dan permeabilitas. Permeabilitasberperan penting dalam kehidupan awallapangan minyak dan dalam melakukankarakterisasi serta deskripsi reservoir

doi: 10.23960/jge.v6i1.57

mailto:[email protected]


4

(Reservoir Characterization andDescription) untuk tujuan pengelolaanreservoir, karena produksi sangatbergantung pada permeabilitas.

Penentuan nilai permeabilitas dapatdilakukan dengan menggunakan metodeSchlumberger, Timur, Morris Biggs Oil,dan Morris Biggs Gas dan pore geometrystructure (PGS). Pada penentuan nilaipermeabilitas dengan metode log,menggunakan beberapa data log berupa:log gamma ray, resistivitas, dan neutronporosity hydrogen index (NPHI) dandensitas batuan (RHOB). Berdasarkan datalog tersebut, dapat dilakukan analisispetrofisika berupa penentuan porositas,saturasi air, permeabilitas, dan kandunganserpih.

Jumlah kandungan serpih di Indonesiasangat banyak, sehingga diharapkan dalambeberapa tahun kedepan akan tersediabanyak sumber minyak dan gas.Membutuhkan waktu yang lama untukmenunggu proses perubahan materialserpih menjadi minyak dan gas (Dewanto,dkk., 2017).

Penelitian sebelumnya denganmengangkat tema tentang determinasipengelompokkan batuan dan prediksipermeabilitas yang telah dilakukan olehPermadi dan Wibowo (2013), bahwa aspekgeologi dan teknik reservoir sangatdipertimbangkan pada penelitian ini.Dimana, diketahui bahwa geometri danstruktur pori dapat diaplikasikan dalampegelompokkan batuan (rock typing) sertamenjadi dasar dalam perhitungan prediksipermeabilitas. Hasil penelitian denganmetode ini menunjukkan bahwa terdapatkaitan erat antara kemiripan arsitektur poridengan geologi (lithofacies dan diagenesa)yang serupa.

Menurut Yogi (2018), metode yangdigunakan dalam penentuan tipe batuanakan sangat mempengaruhi hasilperhitungan permeabilitas. Permeabilitasmerupakan hasil dari proses geologisehingga setiap tipe batuan dalam suatureservoir memiliki karakter permeabilitas-porositas yang unik. Oleh karena itu,

penentuan tipe batuan harus dilakukanmenggunakan metode yang tepat, agarnilai hasil prediksi permeabilitas akanmendekati nilai permeabilitas nyatanya.Metode yang dapat digunakan untukmemprediksi nilai permeabilitas adalahpendekatan Pore Geometry Structure(PGS). Metode Pore Geometry Structure(PGS) sangat bagus digunakan untukpengelompokkan tipe batuan. Karena padametode ini melakukan sebaran geometridan struktur pori, dimana geometri danstruktur pori (arsitektur pori) sangatberpengaruh dalam porositas dan akanberkaitan dengan hasil prediksipermeabilitas. Selain itu, pada metode ini,persamaan diperoleh dari korelasihubungan porositas, permeabilitas, danirreducible water saturation.

Adapun tujuan penelitian ini adalahMenentukan dan menganalisis nilaipermeabilitas menggunakan metode PoreGeometry Structure (PGS) berdasarkandata CT-Scan dan dibandingkan denganmetode lain.

2. TINJAUAN PUSTAKA

Cekungan Jawa Barat Utara terdiri daridua area yaitu darat (onshore) dan laut(offshore) di Utara dan di Selatan pulauJawa. Semua daerah didominasi olehpatahan ekstensional (extensional faulting)dengan struktur kompresional yang sangatsedikit. Cekungan didominasioleh rift yang berkaitan dengan patahan(fault) yang membentuk beberapa strukturdeposenter (half graben), deposenterutamanya yaitu Sub-Cekungan Arjuna danSub-Cekungan Jatibarang. Deposenterlainnya yaitu Sub-Cekungan Ciputat danSub-Cekungan Pasirputih. Deposenter-deposenter tersebut didominasi olehsekuen tersier dengan ketebalan melebihi5500 m. Struktur yang penting padacekungan tersebut yaitu terdiri daribermacam-macam area tinggian yangberhubungan dengan antiklin yangterpatahkan dan blok tinggian (horst


5

block), lipatan pada bagian yang turunpada patahan utama, keystonefolding dan mengena pada tinggian batuandasar. Struktur kompresional hanya terjadipada awal pembentukan rift pertama yangberarah relatif barat laut-tenggara padaperiode Paleogen (Darman dan Sidi, 2000).Batuan dasar pada cekungan ini adalahbatuan beku andesitik dan basaltik yangberumur Kapur Tengah sampai Kapur Atasdan batuan metamorf yang berumur PraTersier (Sinclair, et.al, 1995).

Well Logging merupakan sutau metodeyang digunakan untuk mengukurparameter-parameter fisika dalam borholeyang beragam terhadap kedalaman sumur.Analisis petrofisika dapat diaplikasikanuntuk mengetahui dan mengevaluasiformasi berupa porositas, saturasi air, danpermeabilitas yang akan digunakan untukmenentukan tahap eksplorasi dan produksiselanjutnya (Irawan dan Utama, 2009).

Permeabilitas ditandai dengan kdinyatakan dalam mD (milidarcies),merupakan kemampuan mengalir daricairan formasi. Permeabilitas sangatbergantung pada ukuran butir dari batuan(Harsono, 1994). Pada data Log, besarnyapermeabilitas suatu batuan tergantung padaporositas dan saturasi air dan dapatdihitung dengan menggunakan Persamaan1 berikut ini:

= ∅ (1)

Dimana k merupakan permeabilitas(milidarcies); ɸ merupakan porositasefektif (fraksi); Sw merupakan saturasi air(fraksi); a merupakan konstanta(Schlumberger = 10000, Morris BiggsGas= 6241, Morris Biggs Oil = 62500,Timur = 8581); b merupakan konstanta(Schlumberger = 4.5, Morris Biggs Gas=6, Morris Biggs Oil = 6, Timur = 4.4); cmerupakan konstanta (Schlumberger = 2,Morris Biggs Gas = 2, Morris Biggs Oil =2, Timur = 2).

Pada metode pore geometry structure(PGS), terdapat 2 tahapan yaitu:identifikasi flow unit dan prediksi

permeabilitas. Menurut Yogi (2018),Integrasi data dari routine core, specialcore, dan deskripsi geologi dapatdigunakan untuk pengelompokkan tipebatuan (rock typing). Pengelompokkan tipebatuan berdasarkan lithofacies danporositas sekunder dilakukan berdasarkankorelasi hubungan antara lithofacies,geometri pori dan struktur pori (arsitekturpori). Geometri pori atau dikenal sebagairadius hidrolik rata-rata dilambangkan

dengan∅

., sedangkan struktur pori

yang menjelaskan semua fitur strukturinternal dari pori-pori dilambangkandengan

∅. Hubungan antara geometri pori

dan struktur pori ditampilkan padaPersamaan 2 berikut ini:

∅

.= ∅

∅

.(2)

atau,

∅

.=

∅

.(3)

Plotting data∅

. sebagai variabel

dependen terhadap∅

sebagai variabelindependen pada grafik log-log akanmenghasilkan garis lurus dengankemiringan positif 0.5 dan Vp/Vb = 1.Dengan memperlakukan media berporisebagai tabung kapiler halus yang berliku-liku dan memiliki tebal dinding yangsangat kecil, dapat diturunkan sebagaipersamaan Kozeny. Selain itu, istilah

∅

.dalam persamaan di atas

menyiratkan bahwa medium diperlakukansebagai tabung kapiler halus tunggal yangmemiliki ∅=1. Kondisi ini akanmenyebabkan fluida mengalir denganefisiensi aliran 1, artinya tidak terjadipenundaan aliran fluida pada titik manapundi dalam medium. Oleh karena itu,Persamaan 2 dapat mewakili model idealdari media berpori memiliki geometri danstruktur pori yang sangat sederhana.


6

Ketika berhadapan dengan batuanberpori nyata, kehadiran pori mikro, meso,dan makro, kontraksi pori, perbedaan pori,dan kekasaran dinding pori akan membuataliran fluida jauh dari situasi yang ideal(Gardner, 1958). Kecepatan fluida yangmengalir dapat beragam secara signifikandari satu lokasi pori ke stagnasi aliran laindan bahkan terjadi di dead end apabilamemungkinkan pada kondisi nyata dankompleks. Dengan kata lain, volume fluidayang mengalir per satuan waktu dari satuposisi ke posisi lainnya akan berbeda. Olehkarena itu, diharapkan efisiensi aliran akanlebih kecil dari 1. Berikut ini merupakanpersamaan tipe batuan untuk batuanberpori nyata ditunjukkan padaPersamaan 4:

∅

.=

∅(4)

dimana konstanta a merupakan efisiensialiran dan eksponen b merupakan dapatmewakili kompleksitas pori (Permadi danWibowo, 2013).

Selain porositas, irreducible watersaturation (Swirr) juga akanmempengaruhi hasil perhitunganpermeabilitas. Dimana permeabilitas akanberbanding terbalik dengan irreduciblewater saturation (Swirr) dan berbandinglurus dengan porositas. Berdasarkanhubungan ketiga parameter tersebut, dapatdilakukan penentuan permeabilitas denganmendapatkan persamaan antarapermeabilitas dan saturasi air kemudiandisubtitusikan pada setiap persamaan tipebatuan. Berikut ini merupakan bentukumum persamaan antara permeabilitas,porositas, dan irreducible water saturation(Yogi, 2018):

= (5)

Subsitusikan Persamaan 5 ke∅

menghasilkan:

∅= ( )

.(6)

Subsitusikan Persamaan 4 ke Persamaan6 akan menjadi:

.

=∅

(7)

=.

∅.

. (8)

Persamaan akhir hubungan antaraporositas, permeabilitas, dan irreduciblewater saturation yang akan digunakandalam perhitungan permeabilitas sebagaipermeabilitas PGS ditunjukkan padaPersamaan 9 berikut ini:

= ∅ (9)dengan,

= 3 − . (10)

= . (11)

=.

(12)

3. METODE PENELITIAN

Adapun tahap pengolahan data padapenelitian ini secara garis besar adalahsebagai berikut: 1) perhitungan nilaipermeabilitas dari data log; 2) penentuantipe batuan berdasarkan deskripsi geologi;3) penentuan final persamaanpermeabilitas dengan pendekatan PoreGeometry Structure (PGS); 4) melakukansebaran PGS dari data Porositas CT; dan 5)menganalisis hasil perhitunganprmeabilitas dari data log, core, danmetode PGS.

Data yang digunakan pada penelitian iniadalah: sampel batuan inti sumur AY-7sebanyak 2 core memiliki 54 total plugs.Core 1 memiliki 25 plugs pada kedalaman1776.00 m – 1785.80 m dan Core 2memiliki 29 plugs pada kedalaman1929.18 m – 1939.08 m; Data routine coreyang digunakan adalah Porositas (Ø dalam%), dan permeabilitas (k dalam mD).Sedangkan data SCAL (Special CoreAnalysis) yang digunakan adalah Swirr(irreducible water saturation); Data CTScan yang diperoleh dari plotting CTNumber sebanyak 15 titik, memiliki total


7

titik plot sebanyak 286 titik; Data logdalam format .LAS yang terdiri dari loggamma ray, caliper, spontaneous potential,resistivitas (LLD, LLS dan MSFL),neutron porosity hydrogen index (NPHI),dan densitas batuan (RHOB).

4. HASIL DAN PEMBAHASAN

Dalam menentukan dan memprediksinilai permeabilitas pada sumur AY-7, perludilakukan beberapa proses pengolahan danperhitungan data.

4.1 Pengolahan Data Log dan AnalisisPetrofisikaInterpretasi sumur dilakukan pada

sumur AY-7 dengan kedalaman 1776.00 -1785.50 m memiliki ketebalan sebesar 9,5m (Zona 1) dan 1929.18 – 1939.18 mmemiliki ketebalan sebesar 10 m (Zona 2).

A. Volume ShaleParameter volume shale (Vsh) yang

digunakan untuk perhitungan pada SumurAY-7 adalah dengan log gamma ray,dimana nilai sand base line terletak padanilai GRmin dan nilai shale base lineterletak pada GRmaks berturut-turut adalah149.940 gAPI dan 11.189 gAPI.Berdasarkan perhitungan volume shale(Vsh) yang telah dilakukan, diperoleh hasilperhitungan Vsh pada Zona 1 adalah 5.43 –63.55 % sedangkan pada Zona 2 adalah1.60 – 14.51 %.

B. PorositasPorositas dihitung dengan melibatkan

parameter Vsh yang telah dihitungsebelumnya dan log NPHI. HasilPerhitungan porositas total (PHIT) danefektif (PHIE) pada Zona 1 dan 2 sumurAY-7: untuk Zona 1, PHIT dan PHIEberturut-turut adalah 11.318% dan 4.995%.Sedangkan untuk Zona 2, PHIT dan PHIEberturut-turut adalah 5.08% dan 3.88%.Hasil perhitungan tersebut menunjukkanbahwa nilai PHIT lebih besardibandingkan dengan nilai PHIE, hal ini

mengindikasikan bahwa porositas padareservoir tidak saling berhubungan.

C. Resistivitas AirResistivitas air merupakan nilai

ketahanan jenis air terhadap arus listrik.Penentuan nilai resistivitas air dapatmenggunakan metode pickett plot denganmelakukan kurva silang antara PHIE(porositas efektif) dengan Rt (resistivitasformasi; pembacaan dari kurva Log LLD),kemudian menarik garis pada kumpulantitik-titik terbanyak sehingga diperolehnilai Rw nya. Gambar 1 berikut inimerupakan hasil crossplot LLD/PHIEsumur AY-7. Diperoleh nilai Rw hasil daricrossplot LLD/PHIE sebesar 0.373 ohm.m,dengan nilai a, m, dan n berturut-turutadalah 1, 1.24, dan 1.9.

D. Saturasi AirBerdasarkan tinjauan geologi regional

daerah penelitian, litologi penyusun padaformasi target penelitian adalahperselingan antara batugamping dan serpihserta perselingan batupasir dan serpih. Halini menunjukkan bahwa pada formasitarget penelitian tidak dapat dikatakansebagai zona bersih, karena adanyaperselingan serpih. Serta hasil perhitunganvolume pengotor (volume shale) yangtelah dilakukan sebelumnya menunjukkanhasil yang cukup besar yaitu 1–28 %. Olehkarena itu, perhitungan saturasi airdilakukan menggunakan PersamaanSimandoux. Dimana parameter-parameteryang digunakan adalah porositas efektif(øeff), resistivitas air formasi (Rw),resistivitas formasi (Rt) pembacaan darikurva log LLD, resistivitas shale (Rsh), danvolume shale (Vsh).

Nilai saturasi air yang besar tidakbagus dalam suatu reservoir, karena jikasaturasi air bernilai besar akanmenunjukkan bahwa zona tersebutmemiliki kandungan air yang banyak. Halini akan mempengaruhi keekonomisansuatu reservoir tersebut. Pada penelitianini, diperoleh nilai saturasi air Zona 1 lebih


8

kecil dibandingkan Zona 2 yang dominanbernilai 100%.

E. PermeabilitasPermeabilitas yang dihitung tidak

hanya menggunakan metode PGS, tetapimenggunakan 4 permeabilitas lainnya(permeabilitas log) yaitu Schlumberger,Timur, Morris Biggs Oil, dan Morris BiggsGas. Dari keempat permeabilitas tersebutdan divalidasi dengan data core, diperolehhasil yang akurat untuk Zona 1 adalahpermeabilitas Morris Biggs Gas dan Zona2 adalah permeabilitas Timur.

Menurut Koesoemadinata (1980),kualitas permeabilitas dalam suatureservoir terbagi menjadi 4 kategori yaitu:kurang dari 5 mD dikatakan ketat (tight); 5– 10 mD dikatakan cukup (fair); 10 – 100mD dikatakan baik (good), 100 – 1000 mDdikatakan sangat baik (very good).Berdasarkan kategori tersebut, hasilperhitungan permeabilitas pada Zona 1 dan2 Sumur AY-7 dapat dikategorikan kedalam permeabilitas tight (ketat) dimananilainya kurang dari 5 mD. Tampilan hasilakhir perhitungan permeabilitas log dapatdilihat pada Gambar 2 dan 3.

4.2 Determinasi nilai Porositas dari CTScanMenurut Listiyowati (2018), nilai CT

merepresentasikan kesamaan dengantingkat keabuan. Citra hasil rekonstruksidengan kode warna dimana warna yanglebih gelap dapat diindikasikan sebagaiarea dengan densitas yang rendah, danmengindikasikan pori-pori yang terisi olehudara. Tingkat keabuan dapatmenunjukkan nilai CT, untuk tingkatkeabuan yang gelap diidentifikasi sebagaipori dan mempunyai nilai CT yang rendah.Citra gambar berwarna hitammenunjukkan pori (udara), warna abu-abumenunjukkan kepadatan matriks padatyang rendah, dan warna putih terangmenunjukkan kepadatan matriks padatyang lebih tinggi (Demir and Demiral,2001).

Porositas CT diperoleh dari plottingnilai CTnumber menggunakan softwareVoxcelCalc. Plus v8.23a sebanyak 15 titiktiap satu data hasil scanning (sepanjang 1m). Tujuan dari plotting ini adalah untukmendapatkan nilai porositas hasil dari CT,kemudian dikorelasikan dengan nilaiporositas core lalu analisis keakuratannilainya. Data porositas CT ini akandigunakan untuk menentukan sebaran PGSpada tiap titik plotting dalam prediksipermeabilitas dengan pendekatan PoreGeometry Structure (PGS).

Hasil perhitungan porositas CT tidakberbeda jauh atau mendekati nilai porositascore, dapat dikatakan selisihnya masihdalam batas wajar. Namun, masih adabeberapa titik yang sedikit jauh dari nilaiporositas core. Selisih ini disebabkankarena pada saat plotting zona tiap titiktidak sama ukurannya, sehingga jikamelingkari zona terlalu besar porositasakan terhitung besar juga. Selain itu, padasaat melingkari zona mengenai tutup tubebagian top depth. Tutup depth ini berbahanlogam, apabila pada saat plot zonamengenai maka nilai CTnumber-nya besarsehingga porositas yang terhitung jugaakan besar.

4.3 Prediksi Permeabilitas denganPendekatan Metode Pore GeometryStructure (PGS)Dalam penentuan permeabilitas,

korelasi empiris yang diperoleh samadengan persamaan yang diturunkan secarateoritis untuk model tabung kapiler kecualikekuatan diameter hidrolik pori yangbernilai kurang dari 2. Berdasarkan haltersebut, dapat diketahui bahwa modelkapiler dapat digunakan sebagaipendekatan untuk mengkarakterisasigeometri pori dan struktur pori karenadiameter hidraulik efektif (geometri pori)yang diturunkan dapat mencerminkanstruktur sistem pori-pori. Model ini jugadapat digunakan untuk mengidentifikasitipe batuan (Permadi dan Susilo, 2009).


9

Dalam penelitian ini, pengelompokkanbatuan dilakukan dengan menggunakanmetode PGS dan didasarkan ataspenggunaan PGS rock type curve. Rocktype curve diperoleh dari korelasi antaradeskripsi geologi, geometri pori danstruktur pori dalam grafik log-log. Hal iniakan menunjukkan karakter batuan disetiaprock type, dimana semakin besar nilaigeometri dan struktur pori maka kualitassuatu batuan tersebut akan semakin baik.Gambar 4 merupakan kurva hasil plotantara geometri dan struktur pori.

Gambar tersebut menunjukkan hasilklasifikasi berdasarkan tekstur batuan atauukuran butir. Dapat dilihat pada gambartersebut, klasifikasi ukuran butirmenunjukkan persebaran yang kompleks.Terdapat 2 pembagian utamapengelompokkan batuan, yaitu: kelompokpertama yang berada didalam lingkaranberwarna hijau, menunjukkan batuantersebut memiliki kesamaan karakteristikyaitu batugamping berserpih (LimestoneShally). Kelompok 2 yang berada didalamlingkaran berwarna biru, menunjukkankesamaan karakteristik yaitu batugampingberserpih dengan stilolit (Limestone Shallywith Stylolite). Terlihat pada setiaplingkaran terdapat beberapa titik yangberada diluar daerahnya atau bukandaerahnya (menyimpang darikelompoknya), untuk data yang beradadilingkaran hijau disebabkan karena titiktersebut tidak terdapat stylolite. Sedangkandata yang berada dilingkaran birudisebabkan karena pada titik tersebutterdapat stylolite dan berfracture.

Selanjutnya, penentuan final tipebatuan dalam kurva PGS. Dari 2 kelompoktipe batuan tersebut, dikelompokkan lagidengan karakteristik deskripsi geologinyaseperti nama batuan, ukuran butir, danjenis mineral. Hasil penentuan rock typepada kurva PGS ditampilkan padaGambar 5.

Berdasarkan hasil plot dari geometridan struktur pori pada Gambar 5,diperoleh final tipe batuan pada kurva PGSdengan 4 kelompok. Tipe Batuan (RT) 1,

didominasi oleh Batuan Gamping Serpihdengan stylolite, berwarna dari abu-abugelap-terang dan ukuran butir dari sangathalus sampai halus. Tipe Batuan (RT) 2,didominasi oleh Batuan Gamping Serpihdengan stylolite, berwarna abu-abu gelap-terang, ukuran butir halus-sangat halus,dan mengandung karbonatan. Tipe Batuan(RT) 3, didominasi oleh Batuan GampingSerpih dengan stylolite, berwarna abu-abugelap-terang, ukuran butir halus-sangathalus, dan mengandung mineral kuarsa.Tipe Batuan (RT) 4, didominasi olehBatuan Gamping Serpih, berwarna abu-abugelap-terang, dan ukuran butir halus-sangathalus. Tipe batuan 1 memiliki nilaieksponen yang tertinggi yaitu 0.4917 danmenurun sampai nilai terendah yaitu0.2256 untuk Tipe batuan 4. Nilaieksponen ini merepresentasikan faktorbentuk dan distribusi ukuran pori,sedangkan konstanta tidakmerepresentasikan apapun. Tabel 1merupakan hasil klasifikasi rock type PGSdan deskripsi geologinya.

Untuk menentukan persamaan antarapermeabilitas, porositas, dan irreduciblewater saturation perlu dilakukan subsitusipersamaan antara permeabilitas danirreducible water saturation (Swirr) padasetiap persamaan tipe batuan. Denganmelakukan Plot nilai Swirr terhadap k padakurva semilog, akan diperoleh nilai M dann (konstanta dan eksponen).

Berdasarkan regresi semilog padakurva tersebut diperoleh nilai M(konstanta) sebesar 0.594 dan n (eksponen)sebesar 0.145. Sebelumnya, dari hasil plotukuran butiran pada kurva PGSmenghasilkan konstanta dan eksponen (adan b) untuk tiap tipe batuan. Nilai M, n, a,dan b ini akan digunakan untukmenghitung nilai A, B, dan c menggunakanPersamaan 10, 11, dan 12. Nilai A, B, danc ini akan digunakan sebagai konstanta daneksponen pada persamaan permeabilitasPGS. Tabel 2 merupakan hasil perhitungannilai A, B, dan c untuk setiap tipe batuan.


10

Selanjutnya, untuk mendapatkanpersamaan final prediksi permeabilitasdapat menggunakan Persamaan 9.Persamaan permeabilitas yang merupakanfungsi dari porositas dan saturasi airditunjukkan pada Tabel 3.

Untuk mendapatkan persamaanprediksi permeabilitas yang dapatdiaplikasikan pada sumuran, maka dapatdilakukan sebaran PGS menggunakansoftware Interactive Petrophysicberdasarkan data Porositas CT yang telahditentukan sebelumnya. Menggunakanprinsip fuzzy logic, dengan data inputanberupa data porositas CT dan 4 kelompokRock Type, yaitu PGS-1 (RT-1) sampaiPGS-4 (RT-4). Dalam prinsip fuzzy logic,ada bagian yang perlu diperhatikan yaitunumber of bin. Pada penelitian ini, penulismencoba number of bin 5, 10, dan 15.Hasil yang mendekati sebenarnya adalahpada bin 5. Hasil sebaran PGS inikemudian disimpan dalam format ASCII,untuk digunakan dalam perhitunganpermeabilitas PGS tiap data depth CT.Hasil sebaran PGS untuk Zona 1 dan 2sumur AY-7 ditampilkan pada Gambar 5.

Sebaran PGS yang telah dilakukan,disesuaikan dengan persamaanpermeabilitas PGS tiap rock type.Perhitungan permeabilitas PGS dapatdilakukan dengan menggunakanPersamaan final prediksi permeabilitasPGS. Hasil perhitungan permeabilitas PGSdata Zona 1 dan 2 sumur AY-7ditampilkan pada Tabel 4. BerdasarkanTabel 4, hasil perhitungan permeabilitasPGS tidak berbeda jauh atau mendekatinilai permeabilitas core. Selisihnya masihdalam batas wajar. Namun, masih adabeberapa titik yang sedikit jauh dari nilaipermeabilitas core.

Setelah diperoleh hasil perhitunganpermeabilitas Core, Log, dan PGS,selanjutnya adalah membandingkan hasilperhitungan tersebut. Parameter yangdigunakan adalah porositas dan saturasiair. Untuk perbandingan porositas hasilperhitungan CT dengan data batuan inti(core) ditampilkan pada Gambar 6a, dapat

dilihat bahwa pada gambar tersebutmemiliki korelasi yang cukup baik.Dengan melakukan regresi plot dataporositas CT dan Core, kemudiandiperoleh persamaan dengan nilai R2

sebesar 0.903.Sedangkan untuk korelasi antara

porositas log dengan porositas batuan inti(core) ditampilkan pada Gambar 6b.Terlihat bahwa pada kurva tersebut masihbanyak data log yang menjauhi nilaibatuan inti, dimana nilai porositas batuaninti sebagai acuan dalam validasikeakuratan hasil perhitungan. Denganmelakukan regresi plot data porositas Logdan Core, diperoleh persamaan dengannilai R2 sebesar 0.627.

Selanjutnya untuk korelasi antaraporositas log dengan porositas CTditampilkan pada Gambar 6c. Terlihatbahwa pada kurva tersebut masih banyakdata porositas log dan porositas CT yangberjauhan. Dengan melakukan regresi plotdata porositas Log dan Core, diperolehpersamaan dengan nilai R2 yang lebih kecildibandingkan dengan 2 kurva sebelumnyayaitu 0.682.

Berdasarkan 3 kurva perbandinganporositas tersebut (Gambar 6), nilaiporositas yang mendekati hasil perhitungandari laboratorium (data core) adalahporositas CT yang menunjukkan korelasiyang baik dan memiliki nilai R2 yang lebihbesar dibandingkan persamaan kurva dariporositas core terhadap log dan porositaslog terhadap CT. Perbedaan nilai yang jauhini dapat disebabkan karena padaperhitungan hasil log, nilai yang diambiladalah secara rata-rata hasil perhitungansoftware. Sedangkan pada batuan inti(core), data diperoleh dari perhitungansetiap sampel batuan. Pada hasilperhitungan CT lebih khusus diperolehberdasarkan plotting pada zona disetiap 15titik pada core dengan panjang 1 m. Nilaiporositas ini akan mempengaruhi hasilperhitungan permeabilitas, dimanaporositas berbanding lurus terhadappermeabilitas.


11

Perbandingan permeabilitas prediksiPGS terhadap permeabilitas coreditampilkan pada Gambar 7a. Dapatdilihat pada gambar tersebut, perbandinganantara permeabilitas prediksi denganpermeabilitas core memiliki korelasi yangbaik. Semakin dekat data terhadap gradienbernilai satu, maka semakin dekat nilaipermeabilitas prediksi terhadappermeabilitas batuan inti. Namun, adabeberapa titik yang menjauhi garis gradienbernilai satu atau menyimpang. Diperolehnilai R2 pada kurva plot regresi log-logdata permeabilitas core denganpermeabilitas PGS adalah sebesar 0.906.Gambar 7b merupakan kurvaperbandingan permeabilitas log terhadappermeabilitas PGS. Dapat dilihat,perbandingan antara permeabilitas logtehadap permeabilitas PGS memilikikorelasi yang cukup baik. Namun, masihbanyak data yang menjauhi garis gradienbernilai satu atau menyimpang. Nilai R2

yang diperoleh adalah sebesar 0.641.Selanjutnya, Gambar 7c merupakan

kurva perbandingan permeabilitas logterhadap permeabilitas batuan inti (core).Dapat dilihat pada gambar dibawah ini,perbandingan antara permeabilitas logtehadap permeabilitas core memilikikorelasi yang tidak cukup baik. Dimanamasih banyak data yang tersebar menjauhigaris gradien bernilai satu. Nilai R2 yangdiperoleh kecil yaitu sebesar 0.845.

Berdasarkan 3 kurva perbandinganpermeabilitas tersebut (Gambar 7), nilaipermeabilitas yang mendekati hasilperhitungan batuan inti adalahpermeabilitas PGS ditunjukkan denganhasil korelasi yang baik yaitu nilai R2 yangcukup besar dibandingkan denganpersamaan kurva dari permeabilitas coreterhadap log dan permeabilitas logterhadap PGS. Gambar 8 dan 9menunjukkan tampilan akhir hasilperhtungan permeabilitas log dan PGS.

4 KESIMPULAN DAN SARANAdapun kesimpulan pada penelitian ini,

adalah :

1. Nilai permeabilitas Core Sumur AY-7pada penelitian ini rata-rata yaitubernilai 0.864 mD, dengan nilaiminimum sebesar 0.024 mD dan nilaimaksimum sebesar 24.161 mD. Nilaipermeabilitas PGS Sumur AY-7 rata-rata yaitu sebesar 0.897 mD, dengannilai minimum sebesar 0.015 mD dannilai maksimum sebesar 24.148 mD.Nilai permeabilitas log Sumur AY-7pada penelitian ini rata-rata yaitubernilai 0.594 mD, dengan nilaiminimum sebesar 0.002 mD dan nilaimaksimum sebesar 5.569 mD. Hasilperhitungan permeabilitas menunjukkanbahwa permeabilitas tergolong tight(ketat).

2. Berdasarkan hasil perhitunganpermeabilitas log dan PGS, nilaipermeabilitas yang mendekati hasilperhitungan dari laboratorium adalahpermeabilitas PGS.

Adapun saran dari penelitian ini adalah:Data yang digunakan sebaiknya lebihbanyak dan tidak kurang dari 300 data;Diperlukan data SCAL berupa tekanankapiler yang dapat mewakili semua rocktype yang ditentukan untuk validasi rocktype yang lebih akurat; Untukmendapatkan pemodelan reservoir,dibutuhkan data seismik.

UCAPAN TERIMA KASIH

Penulis mengucapkan terima kasihkepada semua pihak yang telah membantudengan memberi arahan, diskusi sertadukungan yang bermanfaat selamapengerjaan penelitian ini.

DAFTAR PUSTAKA

Darman, H. dan Sidi, F. H. 2000. AnOutline of The Geology of Indonesia.Makalah Ikatan Ahli Geologi Indonesia(IAGI). Vol 20th. Indonesia.


12

Demir, M. dan Demiral, B. 2001. Effect ofPore Size Distribution On PorosityMeasurement By ComputerizedTomography. Paper Society of CoreAnalysis. SCA 2001-49.

Dewanto, O., Mulyatno, B.S., Rustadidan Wibowo, R.C. 2017. Determiningthe Temperature of Shale MaterialConversion Into Crude Oil Based onOrganic Clay and Organic CarbonateTest Outside Reservoir. InternationalJournal of Mechanical andMechatronics Engineering, IJMME.Vol:17 No:05. ISSN: 2077-124X(Online), 2227-2771 (Print). Page: 84-89.

Gardner, W.R.,. 1958. Some Steady StateSolutions Of The Unsaturated MoistureFlow Equation With Application ToEvaporation From A Water Table. SoilScience. 85: 228-232.

Harsono, A.,. 1994. Teknik Evaluasi Log.IATMI. Schlumberger Data Services.Jakarta.

Irawan, D. dan Utama, W.,. 2009. AnalisisData Well Log (Porositas, Saturasi Air,dan Permeabilitas) untuk MenentukanZona Hidrokarbon, Studi Kasus:Lapangan ”ITS” Daerah CekunganJawa Barat Utara. Jurnal Fisika danAplikasinya vol. 5, No.1. Surabaya:Institut Teknologi Sepuluh November.

Koesoemadinata, R.P.,. 1980. GeologiMinyak dan Gas Bumi. Bandung:Institut Teknologi Bandung. 296 p.

Listiyowati, L.N.,. 2018. PerbandinganAnalisis Porositas Porites MenggunakanTeknik Micro-CT dan Optik. RisetGeologi dan Pertambangan, vol. 28,No.1 (91-100). Bandung.

Permadi, P., and Susilo, A. 2009.Permeability Prediction andCharacteristics of Pore Structure andGeometry as Inferred from Core Data.Paper Society Petroleum Engineers(SPE) 125350-PP. Abu Dhabi.

Permadi, P. dan Wibowo, A.S.,. 2013.Kozeny's Equation For Better CoreAnalysis. Paper Society of CoreAnalysis (SCA) 2013-048. InternationalSymposium of The Society of CoreAnalysis. Napa Valley, California.

Sinclair, S., Gresko, M., and Sunia, C.,.1995. Basin Evolution of the ArdjunaRift System and its Implications forHydrocarbon Exploration, OffshoreNorthwest Java, Indonesia. IndonesianPetroleum Association (IPA)Proceedings, 24th, hal 147-162. AnnualConvention, Jakarta.

Yogi, A. 2018. Estimasi Permeabilitasdengan Beberapa Metode KarakterisasiReservoar Untuk Formasi Talang Akar.Jurnal Lembaga Publikasi Minyak danGas Bumi, Vol. 52 No.1, April 2018 : 3-5. Jakarta Selatan: PPPTMGBLEMIGAS.

Tabel 1. Klasifikasi Rock Type PGS dan Deskripsi GeologinyaPGS ROCK TYPE PERSAMAAN DESKRIPSI GEOLOGI

PGS-1 RT-1∅ = 0.1169 ∅

. Didominasi oleh batuan Limestone Shallywith Stylolite, dengan ukuran butir dari

sangat halus sampai kasar.

PGS-2 RT-2 ∅ = 0.4394 ∅

. Didominasi oleh batuan Limestone Shallywith Stylolite, dengan ukuran butir darisangat halus sampai halus, mengandung

karbonatan.


13

PGS-3 RT-3 ∅ = 0.344 ∅

. Didominasi oleh batuan Limestone Shallywith Stylolite, dengan ukuran butir darisangat halus sampai halus, mengandung

mineral Kuarsa

PGS-4 RT-4∅ = 0. 1899 ∅

. Didominasi oleh batuan Limestone Shally,dengan ukuran butir dari sangat halus

sampai halus.

Tabel 2. Hasil Perhitungan Nilai A, B, dan c Untuk Setiap Tipe BatuanROCKTYPE Persamaan Swirr vs k M n a b A B c

RT-1∅ = 0.1169 ∅

.Swirr = 0.5936 k-0.145 0.594 0.145 0.117 0.492 1.983 7.013 2.880

RT-2∅ = 0.4394 ∅

.Swirr = 0.5936 k-0.145 0.594 0.145 0.439 0.255 1.039 13.523 1.479

RT-3∅ = 0.344 ∅

.Swirr = 0.5936 k-0.145 0.594 0.145 0.344 0.230 0.828 14.979 2.091

RT-4∅ = 0. 1899 ∅

.Swirr = 0.5936 k-0.145 0.594 0.145 0.190 0.226 0.784 15.285 3.864

Tabel 3. Persamaan Final Prediksi Permeabilitas PGSRock Type Persamaan Final

RT-1 = 2.880 ∅ .

.

RT-2 = 1.479 ∅ .

.

RT-3 = 2.091 ∅ .

.

RT-4 = 3.864 ∅ .

.


14

Tabel 4. Hasil Perhitungan Permeabilitas PGS Sumur AY-7ZONA 1 ZONA 2

Depth PermPGS

PermCore Depth Perm

PGSPermCore Depth Perm

PGSPermCore Depth Perm

PGSPermCore

m mD mD m mD mD m mD mD m mD mD

1779.42 0.898 0.91 1782.4 0.072 0.039 1932.34 0.432 0.039 1934.99 0.137 0.047

1779.63 0.063 0.042 1782.6 0.212 0.196 1932.44 3.091 0.41 1935.36 0.249 0.066

1779.9 0.127 0.024 1782.9 3.038 3 1932.54 1.587 0.578 1935.59 0.94 0.528

1780.1 0.154 0.062 1783.24 1.242 1.517 1932.63 24.148 24.161 1935.94 0.135 0.051

1780.4 0.058 0.054 1783.51 0.049 0.063 1932.94 0.033 0.957 1936.26 0.126 0.129

1780.63 6.082 6.069 1783.6 0.29 0.251 1933.01 0.022 2.541 1936.51 0.102 0.097

1780.87 0.226 0.284 1783.86 0.083 0.042 1933.07 0.229 0.15 1936.64 0.768 0.133

1781.3 0.461 0.497 1784.15 0.043 0.032 1933.13 1.431 0.567 1936.82 0.106 0.138

1781.4 0.03 0.031 1784.27 0.019 0.037 1933.49 0.064 0.118 1936.92 0.27 0.515

1781.66 0.021 0.039 1784.4 0.066 0.045 1933.64 0.035 0.085 1938.01 0.152 0.202

1781.9 0.026 0.041 1784.55 0.073 0.062 1933.83 0.061 0.121 1938.12 0.122 0.199

1781.95 0.086 0.07 1785.44 0.032 0.056 1934.4 0.015 0.26 1938.38 0.098 0.206

1782.1 0.042 0.03 1934.48 0.151 0.159 1938.48 0.121 0.116

1934.71 0.122 0.234 1938.59 0.035 0.17

1934.77 0.152 0.184

Gambar 1. Hasil Interpretasi Kuantitatif Permeabilitas Zona 1 Sumur AY-7

Gambar 2. Hasil Interpretasi Kuantitatif Permeabilitas Zona 1 Sumur AY-7


15

Gambar 3. Plot Ukuran Butir Pada Kurva PGS

Gambar 4. Final Rock Type dalam Kurva PGS

(a) (b)Gambar 5. Hasil Sebaran PGS Data Sumur AY-7: (a) Pada Zona 1; dan (b) Pada Zona 2


16

(a) (b)

(c)Gambar 6. Hasil Perbandingan Porositas Pada Sumur AY-7: (a) Porositas CT

terhadap Porositas Batuan Inti; (b) Porositas Log terhadap PermeabilitasBatuan Inti; dan (c) Porositas Log terhadap Permeabilitas CT

(a) (b)

(c)Gambar 7. Hasil Perbandingan Permeabilitas Pada Sumur AY-7: (a) Permeabilitas

PGS terhadap Permeabilitas Batuan Inti; (b) Permeabilitas Log terhadapPermeabilitas Batuan Inti; dan (c) Permeabilitas Log terhadapPermeabilitas PGS


17

Gambar 8. Perbandingan Porositas CT, Core, dan Log serta Permeabilitas PGS, Core,dan Log Data Zona 1 Sumur AY-7

Gambar 9. Perbandingan Porositas CT, Core, dan Log serta Permeabilitas PGS,Core, dan Log Data Zona 2 Sumur AY-7

Documents

PREDIKSI PERMEABILITAS MENGGUNAKAN METODE PORE …