KARAKTERISASI RESERVOIR FORMASI BATURAJA MENGGUNAKAN ANALISIS ATRIBUT SEISMIK, MULTI ATRIBUT DAN NEURAL NETWORK DI LAPANGAN "DELTA" DAN "ZETA" , CEKUNGAN SUMATERA SELATAN.

CATUR RAGIL YUNI PERTIWI, Prof. Dr. Sismanto, M.Si

2015 | Skripsi | S1 GEOFISIKA

Lapangan DELTA dan ZETA merupakan lapangan produksi yang berada di dalam wilayah kerja JOB Pertamina - Talisman (Ogan Komering) Ltd, Cekungan Sumatera Selatan. Salah satu reservoir yang telah berproduksi pada lapangan ini adalah reservoir batugamping formasi Baturaja. Berdasarkan data fasies regional formasi Baturaja, lapangan DELTA dan ZETA merupakan fasies yang berbeda meskipun memiliki litologi yang sama berupa batugamping. Perbedaan fasies pada kedua lapangan ini menyebabkan adanya perbedaan geometri reservoir dan kualitas reservoir. Atribut seismik akan diaplikasikan untuk mengidentifikasi geometri reservoir sedangkan analisis multi atribut dan probabilistic neural network digunakan untuk memprediksi distribusi porositas reservoir, sehingga diharapkan integrasi kedua analisis tersebut mampu memberikan gambaran karakter reservoir pada lapangan DELTA dan ZETA dengan baik. Atribut kuat refleksi, dip of maximum similarity dan spectral decomposition merupakan atribut yang telah diaplikasikan untuk mengidentifikasi geometri reservoir Baturaja pada lapangan DELTA dan ZETA. Atribut seismik tersebut mampu mengidentifikasi adanya batas antara fasies reef dan fasies lagoon dengan jelas. Reservoir batugamping umumnya memiliki heterogenitas porositas yang dipengaruhi oleh perbedaan fasies, diagenesa dan proses geologi lainnya. Analisis multi atribut dan neural network telah diaplikasikan untuk memprediksi ditribusi porositas yang heterogen dari reservoir ini. Hasil dari peta slicing pseudo-porositas di dekat top reservoir, diperoleh nilai range prediksi porositas antara 9-25% untuk analisis multi atribut dan 8-21% untuk analisis probabilistic neural network. Hasil prediksi porositas dari analisis multi-atribut dan neural network selanjutnya divalidasi dengan data core.

DELTA and ZETA are production fields that are located in JOB PERTAMINA-TALISMAN (Ogan Komering) Ltd working area in South Sumatera Basin. One of the reservoirs that has been in production in these fields is limestone reservoir of Baturaja Formation. Based on Baturaja Formation regional facies data, DELTA and ZETA fields have different facies despite of having the same limestone lithology. Facies difference in these fields causes the difference of reservoir geometry and reservoir quality. Seismic attribute will be applied to identify reservoir geometry while multi attribute and probabilistic neural network analysis used to predict reservoir porosity distribution, so as expected both integrated analyses will be able to predict reservoir characteristic in DELTA and ZETA fields properly. Reflectivity strength, dip of maximum similarity and spectral decomposition attributes has been applied to identify the different geometry of Baturaja reservoir in DELTA and ZETA. Those seismic attribute can identify the boundary between reef and lagoon facies clearly. Limestone reservoirs generally has heterogeneity of porosity which influenced by facies difference, diagenesis and other geological processes. Multi attributes and neural network analysis has been done to predict the heterogeneity porosity distribution of the reservoir. The results of the pseudo-porosity slicing map near the top of reservoir, porosity prediction values are obtained between 9-25% for multi attribute analysis and 8-21% for probabilistic neural network analysis. These results are validated with the core data.

Kata Kunci : seismic attribute, multi attribute analysis, neural network, facies, porosity