Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Prediksi tekanan pori sebelum melakukan proses pengeboran menjadi hal yang sangat penting karena dapat merepresentasikan pemetaan migrasi hidrokarbon, serta analisa konfigurasi tutupan dan geometri cekungan. Disisi lain penentuan tekanan pori dapat membantu dalam pembuatan desain program casing dan lumpur. Penelitian ini dilakukan pada lapangan X, Cekungan Kutai Kalimantan Timur dimana secara regional cekungan ini tersusun atas endapan- endapan sedimen yang berumur tersier yang memperlihatkan endapan-endapan fase trangresi dan regresi laut. Prediksi tekanan pori pada penelitian ini menggunakan metode yang dikembangkan oleh Eaton, metode ini membutuhkan data pengukuran geofisika seperti data kecepatan seismik dan data log sumur. Prediksi tekanan pori diturunkan dari kecepatan seismik 3D yang diperoleh dari hasil pemodelan kecepatan dengan menggunakan metode Impedansi akustik Inversion, dimana metode tersebut mampu untuk memprediksi kecepatan lebih akurat untuk menetukan karakteristik litologi dan daerah yang berstruktur komplek. Proses yang dilakukan pada penelitian ini dimulai dengan menentukan parameter-parameter perhitungan dengan Metode Eaton pada 5 sumur dengan data kecepatan sonic dan seismic, selanjutnya melakukan perhitungan nilai overburden, Tekanan Hidrostatik, Normal Compaction trend NCT dan Model distribusi prediksi tekanan pori. Dari hasil prediksi tekanan pori dapat memperlihatkan penyebaran/ distribusi zona overpressure pada lapangan X yang dilalui oleh 5 sumur, penyebaran ini menjadi penting untuk membantu dalam program untuk menentukan pengeboran sumur di area tersebut.

---

Pore Pressure prediction prior to drilling is paramount importance as it can represent of mapping hydrocarbon migration, as well as to analyse of trap and basin geometric configurations. Side of is other pore pressure determination can be assist in design of casing and mud program. This research was conducted in X field , Kutai basin, East Kalimantan, where is by regional this basin is composed of tertiary deposits which to show sedimentary deposits of marine tracres and regressions. The pore pressure prediction in this study using developed methods by Eaton, this method requires geophysical measurement data such as seismic velocity data and well log data.

The pore pressure prediction is derived from the 3D seismic velocity obtained from the velocity modeling results using the Inversion acoustic impedance method, where the method is able to predict more accurate velocities to determine lithologic characteristics and complex structured regions. The process performed in this study begins by determining the calculation parameters with the Eaton Method on 5 wells with sonic and seismic velocity data, then performing overburden value calculation, Hydrostatic Pressure, Normal Compaction Trend NCT and Pore pressure prediction distribution model. From the predicted pore pressures can show the distribution of overpressure zones in the X field through which 5 wells, this distribution is important to assist in the program to determine drilling wells in the area."

"Peristiwa semburan pemboran merupakan masalah serius yang diakibatkan tekanan formasi yang tinggi. Prediksi tekanan formasi diperlukan untuk merancang berat jenis lumpur dan kedalaman casing yang tepat agar tidak terjadi masalah akibat tekanan formasi yang tinggi. Selain itu, optimalisasi lokasi sumur juga dapat dilakukan sebelum pemboran dengan bantuan prediksi tekanan formasi. Studi ini mengintegrasikan hasil pengolahan dan analisa dari data sumur dengan data seismik dengan menggunakan beberapa teknik untuk mendapatkan model kecepatan yang sesuai untuk analisa prediksi tekanan pori. Model kecepatan yang dilakukan adalah pemodelan dari yang didapatkan dengan beberapa metode, yang meliputi: dix-velocity inversion, model kecepatan dari data checkshot dan post-stack impedance inversion. Selanjutnya, ketiga hasil kecepatan tersebut dikombinasikan untuk memperoleh model kecepatan dengan resolusi tinggi yang sesuai untuk mendapatkan model 3 Dimensi dari tekanan pori. Hasil prediksi tekanan pori memperlihatkan penyebaran dari zona Overpressure pada zona Deep khususnya zona Transisi dimana tekanan mulai naik dari tekanan normal ke tekanan yang tinggi yang terlihat pada marker R28-3 ke R29. Penyebaran zona tersebut hanya berada di sekitar sumur AL-9-B yang memang terbukti ditemukan zona Overpressure. Penyebaran ini menjadi penting untuk membantu dalam program pengeboran di daerah ALIA terutama dengan target reservoir di zona Transisi.

---

Kick or Blow out is a serious problems during drilling which is caused by Pore Pressure. Therefore a quantitative predrill prediction of pore pressure is urgently needed for anticipating this problem by setting the drilling mud weight, casing design. Optimization of well location could be done with this Pore Pressure Prediction. Building a reliable pore pressure cube from velocity to pore pressure transform over the entire ALIA Field will achieve the target.

Study uses an integrated geological and geophysical technique for pore pressure prediction, where pore pressure can be transformed by velocity cube that derived from several techniques. It can be from seismic velocity data only (stacking velocity) or check shot data or using AI seismic inversion data. The velocity cube refer to velocity interval. The result will be combined and calibrated to pore pressure from well data to get the high resolution of 3D Pore prediction cube.

The Pore Pressure Prediction result shown that Over pressure zone exhibit in below Marker R28-3 Deep Zone Mentawir Formation. The distribution located around AL-9-B well as known as Over pressured Well. This high resolution of 3D Pore prediction cube is giving an important information on distribution of pore pressure, and very useful for drilling design in ALIA Field."

"Penelitian ini dilakukan pada lapangan X yang terletak di laut dalam cekungan Selat Makasar, dimana dari regional geologi cekungan ini memiliki lapisan serpih yang tebal pada umur Eosin dan Awal-Oligosen. Lapisan serpih ini mempunyai kontribusi yang besar dalam pembentukan zona overpressure. Prediksi tekanan pori pada penelitian ini dilakukan dengan memakai metode yang dikembangkan oleh Eaton, metoda ini membutuhkan data pengukuran geofisika seperti data kecepatan seismik dan data sonik. Proses yang dilakukan dalam penelitian ini dimulai dengan menentukan parameter-parameter perhitungan pada sumur kalibarasi (sumur A) seperti koefisien Eaton (N), shear factor (K). Dan koefisien A,B pada persamaan Garner. Langkah selanjutnya melakukan perhitungan overburden, fracture pressure gradien dan perhitungan pori pada data 1 dimensi, 2 dimensi, dan 3 dimensi. Hasil dari prediksi tekanan pori pada data yang dipakai memiliki kesesuaian dengan data hasil pengeboran sumur B dan ditemukan adanya zona overpressure yang memiliki rentang nilai antara 9-11.5 ppg di bagian selatan dari area penelitian. Hasil ini didukung dengan nilai laju sedimentasi pada wilayah penelitian yang mencapai 0.11m per 1000 tahun dimana kecepatan sedimentasi tersebut cukup untuk menjadi penyebab terjadinya overpressure. Hal ini menunjukan bahwa analisa kecepatan yang dilakukan dapat dipercaya ketelitiannya serta pemakaian metode Eaton tepat untuk area serta data yang digunakan. "

"Prediksi nilai Pore Pressure ini dilakukan dengan menggunakan metode Eaton dengan input data berupa data sonikdan data densitas. Dengan adanya data pendukung seperti leak-off test LOT dan repeat formation test RFT maka nilai prediksi ini dapat mendekati nilai tekanan aktualnya. Penelitian ini dilakukan dengan menggunakan sumur sebagai kalibrasi data, serta menggunakan neural network sebagai metode prediksinya. Nilai Pore Pressure ini mengestimasi dua jenis batuan yaitu shale dan karbonat. Karena perbedaan litologi, maka digunakan nilai konstanta empiris yang berbeda untuk setiap litologi. Nilai estimasi ini kemudian dikalibrasi dengan data RFT dan data berat jenis lumpur. Penentuan fracture pressure tekanan rekahan dilakukan dengan menggunakan data LOT dimana datanya diperoleh berdasarkan jumlah tekanan saat terjadi kebocoran pada suatu batuan. Setelah semua nilai tersebut diperoleh, maka dihasilkan nilai estimasi yang kemudian diprediksi dengan titik lain menggunakan parameter kecepatan seismik, frekuensi seismik, acoustic impedance, dan simultaneous impedance. Prediksi tersebut dilakukan dengan menggunakan data sumur sebagai data sampel. Hasil yang diperoleh menunjukan nilai error dengan menggunakan sumur relatif lebih mendekati data aktualnya. Menggunakan nilai korelasi tersebut, maka diperoleh permodelan yang kemudian dapat dimanfaatkan sebagai penentuan area pengeboran.

---

Determination of drilling area is very important because it related to safety in oil and gas industry. Determination of pore pressure value can minimize the drilling hazard. Eaton method used in pore pressure prediction with sonic and density as a parameter. With leak off test LOT and repeat formation test RFT as a support data, pore pressure prediction can be more accurate. This research using well log as a parameter input and calibrator, using a neural network as a prediction method. The reservoir of the field is carbonate reef with shale above the reservoir. Because of the difference of the lithology, then we use two different empirical value in every lithology. The pore pressure prediction calibrate with RFT and mud weight data and the fracture gradient that calibrate with LOT data. Value of the pore pressure prediction then correlates with the other seismic, frequency, acoustic impedance, and simultaneous impedance attribute. The correlation is using a neural network, and the result of the prediction show good correlation with pore pressure prediction on well log data. As it shows a good correlation, so it can use as a determining factor of drilling location on field ldquo X rdquo "

"Lapangan ALIA yang berada di Delta Mahakam, Cekungan Kutai, Kalimantan Timur terdiri lebih dari 550 akumulasi reservoar yang secara struktur saling menumpuk dan terkompartemenkan. Lapangan ini sudah menghasilkan minyak kurang lebih selama 40 tahun. Terdapat lebih dari 400 sumur yang sudah di bor pada lapangan ini. Selama ini eksplorasi mengandalkan data sumur dan baru pada tahun 2011 dilakukan survey seismik 3D. Berdasarkan hasil survey seismik 3D tersebut, tesis ini memanfaatkan data seismik untuk karaktrerisasi reservoar lebih detail dengan menggunakan metode AVO dan Inversi Simultan. Metode AVO dan Inversi Simultan digunakan untuk mengetahui pola dan anomali hidrokarbon dari penampang seismik. Metode ini akan menghasilkan beberapa sifat fisika properti reservoar seperti Impedansi gelombang P, Impedansi Gelombang S, densitas Dn, dan Lamda-rho. Hasil analisa pada lapangan ALIA menunjukan bahwa pada zona reservoar target yaitu Top R0-35 memiliki anomali pada Attribute AVO Intercept/A (-), Gradient/B (-), Product/A*B (+). Selain zona reservoar target, Zona reservoar lain juga memiliki pola anomali yang sama yaitu pada Top Horizon R0-1. Hasil analisa Inversi simultan juga menunjukan bahwa zona reservoar tersebut memiliki anomali hidrokarbon dengan nilai Impedansi P (Zp) antara 2000 - 4000 ms-1gcc-1, nilai Impedansi S (Zs) berkisar antara 900 - 2050 ms-1gcc-1, dan Densitas (Dn) berkisar antara 1.7-2.11 gcc. Lambda Rho juga memiliki anomali yang sama dengan nilai berkisar antara 8.8-14.6 Gpa*g/cc.

---

ALIA field is located in Kutai basin, Mahakam Delta East Kalimantan, comprises of over 550 unconnected accumulations/reservoirs in structurally stacked and compartementalized deltaic sands. It has produced oil and gas for 40 years and more than 400 wells have been drilled in the field. Exploration and Development of this field was rely on well data and 3D seismic survey just conducted on 2011. Based on 3D seismic result, this thesis utilize seismic data for reservoar characterization by using AVO analyses and Simultaneous Inversion to get more detail of results.

Simultaneous inversion and AVO analyses is novel method in reservoir characterization. The method will produce several physical properties of reservoir such as P-wave Impedance, S-wave Impedance, density, Vp/Vs ratio, Lamda-rho and mu-rho. These physical properties could be used to estimate the type and content of reservoir lithology. Simultaneous AVO inversion needs P-wave sonic log, S-wave sonic log and density as input.

Analyses result from ALIA field at reservoar target zone, at Top R0-35 having the anomaly AVO Intercep/ A (-), Gradient B (-) and Product A*B (+). Another reservoar zone also having the same anomaly at Top Horizon R0-1. Simultaneous Inversion result also showed hydrocarbon anomaly with Impedance P (Zp) value around 2000 - 4000 ms-1gcc-1, Impedance S (Zs) around 900 - 2050 ms-1gcc-1, and Density (Dn) around 1.7-2.11 gcc. Lambda Rho showed hydrocarbon anomaly with value around 8.8-14.6 Gpa*g/cc"

"Tekanan abnormal sering terjadi dalam pemboran sumur eksplorasi, jika tidak diprediksi dengan baik maka dapat menyebabkan bencana seperti kick dan blow out. Identifikasi tekanan pori penting dalam industri untuk perencanaan dan pengembangan pengeboran selanjutnya. Penelitian ini berfokus pada analisis tekanan pori dengan zona berpotensi overpressure dan pembagian zona potensi drilling hazard. Pengolahan ini dibagi menjadi dua, yaitu pengolahan tekanan pori pada sumur dan penyebarannya menggunakan data seismik. Metode Eaton merupakan metode dasar tekanan pori yang dapat dilakukan tanpa data pengukuran langsung. Kemudian, akan dilakukan penyebaran tekanan pori pada data seismik dengan menggunakan neural network dibantu dengan data masukan inversi impedansi akustik dan beberapa data masukan lainnya. Penggunaan data tersebut dipilih karena cukup efektif dalam melakukan estimasi persebaran tekanan pori. Hasil analisis ini digunakan untuk memetakan penyebaran tekanan pori pada penampang seismik. Hasil yang didapat menunjukkan bahwa zona overpressure pada lapangan ini berada pada formasi Balikpapan dengan kedalaman 8475-9000 ft yang diamati dari ketiga sumur penelitian. Sedangkan pada formasi Mahakam dan kampung baru tidak terlihat adanya anomali tekanan pori yang signifikan. Penentuan zona dilakukan berdasarkan effective stress yang melibatkan log resistivitas dan log sonik. Karakterisasi tekanan pori dan penentuan zona pore pressure diharapkan dapat mengoptimalkan proses pengeboran dan pengembangan sumur lanjutan di daerah penelitian.

---

Abnormal pressure often occurs in exploration well drilling, and if not properly predicted, it can lead to disasters such as kicks and blowouts. Identifying pore pressure is crucial in the industry for planning and developing subsequent drilling operations. This study focuses on the analysis of pore pressure in zones with potential overpressure and the delineation of potential drilling hazard zones. The processing is divided into two parts: pore pressure analysis in wells and its distribution using seismic data. The Eaton method is a fundamental pore pressure method that can be performed without direct measurement data. Subsequently, pore pressure distribution on seismic data will be carried out using neural networks, supported by input data from acoustic impedance inversion and other inputs. This data is chosen for its effectiveness in estimating pore pressure distribution. The results of this analysis are used to map the pore pressure distribution on seismic sections. Based on the processing that has been done, it was found that the overpressure zone in this field is located in the Balikpapan formation at a depth of 8475-9000 ft, as observed from the three research wells. In contrast, the Mahakam and Kampung Baru formations did not show significant pore pressure anomalies. The zone determination was based on effective stress involving resistivity and sonic logs. Pore pressure characterization and zone determination are expected to optimize the drilling process and the development of subsequent wells in this study area."

"Penelitian mengenai tekanan pori dilakukan pada Formasi Talang Akar dan Baturaja, Sub-Cekungan Jambi, Cekungan Sumatera Selatan. Cakupan penelitian berfokuskan pada wilayah yang mengalami overpressure atau tekanan pori melebihi normal. Analisis mengenai tekanan pori dilakukan sebagai upaya mengoptimalkan proses pengeboran di wilayah yang akan dilakukan pengembangan sumur. Pengolahan data terbagi menjadi dua, yaitu pengolahan tekanan pori pada data sumur dan penyebarannya menggunakan data seismik. Dalam melakukan estimasi nilai tekanan pori pada sumur, digunakan metode dasar tekanan pori, yaitu metode Eaton. Selanjutnya, dilakukan penyebaran tekanan pori pada data seismik menggunakan neural network dengan data masukan berupa kecepatan gelombang P dan inversi impedansi elastik. Penggunaan data tersebut dipilih karena cukup efektif dalam melakukan estimasi persebaran tekanan pori yang dikontrol oleh keberadaan litologi dan fluida. Selain itu, dilakukan pemodelan substitusi fluida guna menguatkan analisis persebaran gas pasiran.Dari pengolahan data didapatkan bahwa terdapat zona overpressure di Formasi Talang Akar dengan kedalaman 6030.184 ft - 6368.5 ft. Sedangkan pada Formasi Batu Raja tidak terlihat anomali tekanan pori yang signifikan. Keberadaan fluida hidrokarbon berupa gas pasiran di antara litologi shale dan keberadaan struktur patahan diduga menjadi penyebab terjadinya anomali berupa overpressure.

---

Research on pore pressure was carried out in the Talang Akar and the Batu raja Formation, Jambi Sub-Basin, South Sumatra Basin. The scope of research focuses on areas that experience overpressure or the pore pressure exceeds normal. Analysis of pore pressure is carried out as an effort to optimize the drilling process in areas where well development will be carried out. The data processing is divided into two, namely the processing of pore pressure in the well data and its distribution using seismic data. In estimating the value of pore pressure in drilling wells, the basic method for calculating pore pressure is used, namely the Eaton method. Next, the distribution of pore pressure estimates on seismic data is carried out using a neural network with input data in the form of P wave velocity and elastic impedance inversion. The use of input data was chosen because it is quite effective in estimating the pore pressure distribution which is controlled by the presence of lithology and fluids. In addition, fluid substitution modeling was carried out to strengthen the analysis of the distribution of sandy gas.

From the data processing carried out, it was found that there are zones overpressure in the Talang Akar Formation with a depth of 6030.184 ft to 6368.5 ft. Whereas in the Batu Raja Formation there is no significant pore pressure anomaly. The presence of hydrocarbon fluids in the form of sandy gas between lithology shale and the existence of a fault structure is thought to be the cause of the anomaly in the form of overpressure."

"Prediksi tekanan pori merupakan hal yang penting dalam persiapan program pemboran, khususnya jika diprediksi menembus zona gas dangkal. Program pemboran akan mempengaruhi saat penentuan desain selubung pemboran, berat lumpur dan mitigasi tekanan abnormal sebagai bahaya pemboran. Di lapangan ?B?, Cekungan Sumatera Tengah beberapa sumur mengalami tendangan lumpur (kick). Kejadian tersebut yang melatar belakangi studi tekanan pori untuk pemboran selanjutnya. Studi ini ditekankan pada teknik integrasi prediksi tekanan pori dari data sumur, yaitu data pemboran, wireline log, data tekanan formasi dan data seismik 2-D. Saat ini, teknologi seismik dengan dasar teknik geopressure dapat memberikan estimasi tekanan dari data kecepatan seismik dikombinasikan dengan data sumur memiliki tren yang sama. Studi ini menggunakan hasil analisa kecepatan seismik untuk mendapatkan resolusi tinggi kecepatan dalam tiga dimensi. Tahap kalibrasi dilakukan berdasarkan hasil perhitungan tekanan pori dari data sumur dan well log. Metoda Eaton merupakan metoda empiris untuk mengestimasi tekanan pori data log sonik, resistivitas, dan densitas yang dikalibrasi dengan pengukuran tekanan formasi dari data RFT dan DST. Prediksi tekanan pori di Lapangan ?B? dilakukan dapat membuat prediksi di seluruh area lapangan dan berguna dalam desain selubung pemboran, berat lumpur, dan pencegahan untuk drilling hazard.

---

Pore Pressure Prediction is crucial to prepare a safe drilling program especially if there the well will potentially intersect shallow gas zones. It influences casing design, drilling mud weight and mitigation of overpressure as a drilling hazard. In the "B" Block, Central Sumatra Basin several wells have experienced kicks. These kicks led me to conduct a pore pressure study ahead of future drilling. The work more emphasize the technique integrated pore pressure prediction (PPP) brings together well and 2-D seismic data. The study used as input data from drilling data, wireline logs, pressure tests,and 2D Seismic.

Nowadays, seismic technology-based geopressure techniques provide an estimation of pore pressure from seismic velocity combine with well data has a relation in trend.

This study uses velocity analysis result to obtain a high-resolution velocity cube. Afterward, calibrated to pore pressure using well log and drilling data. The Eaton method is an empirical method to estimate pore pressures from sonic, resistivity and density logs which are calibrated to measured pore pressures from RFT and DST. In the "B" Block, the resistivity data did not reliably characterize pore pressure, and density data was incomplete, so the sonic log proved to be the most appropriate source data. Reliable pore pressure distribution required an empirical relationship between pore pressure and velocity. The Bentu Block pore pressure model created in this study allowed us to predict pore pressure throughout the block, and was used to design a drilling program especially for propose delineation wells, casing design, drilling mud weight, and overpressure prediction to prevent drilling hazards."

"Mineral lempung merupakan filosilikat aluminium hidrat yang berdasarkan struktur kristalnya dibagi menjadi 4 kelompok utama, yaitu kaolinit, smektit, illit, dan klorit. Masing-masing kelompok mineral ini memiliki properti fisika & kimia tertentu yang berpotensi mempengaruhi kegiatan eksplorasi & eksploitasi minyak & gas bumi, seperti potensi penyempitan lubang bor, pelebaran lubang bor, dan lainnya. Untuk menghindari potensi-potensi tersebut, penelitian ini dilakukan pada Lapangan X di Cekungan Kutai dengan memetakan distribusi dari mineral lempung. Metode yang digunakan untuk mencapai tujuan tersebut adalah analisis petrofisika dan pemodelan 2D. Dari penelitian ini diketahui bahwa mineral lempung yang ditemukan pada daerah penelitian adalah kaolinit, illit, klorit, & smektit. Dengan mineral kaolinit dan illit ditemukan mendominasi. Kaolinit mendominasi pada kedalaman relatif dangkal (741.5-4032 feet kedalaman vertikal sesungguhnya), sementara illit mendominasi pada kedalaman relatif lebih dalam (4032-6626.3 feet kedalaman vertikal sesungguhnya). Selain itu, ditemukan juga terjadi pengurangan volume kaolinit dan penambahan volume illit seiring bertambahnya kedalaman. Diinterpretasi bahwa keberadaan mineral lempung ini dipengaruhi oleh ketersediaan mineral induk, temperatur, air pori, & lingkungan pengendapan. Dan, distribusinya dipengaruhi oleh batas sekuen & sesar-sesar.

---

Clay minerals are hydrous alumina phyllosilicates which based on their crystal structure divided into 4 major groups, that is kaolinite, smectite, illite, and chlorite. Each of these mineral groups has certain physical & chemical properties that have the potential to affect oil & gas exploration & exploitation activities, such as the potential of hole closure, hole enlargement, etc. To avoid this potentials, this research was conducted at Field X in the Kutai Basin by mapping the distribution of clay minerals. The methods used to achieve these goals are petrophysical analysis and 2D modeling. From this research it is known that the clay minerals found in the study area are kaolinite, illite, chlorite, and smectite. With the minerals kaolinite and illite found to dominate. Kaolinite dominates at relatively shallow depths (741.5-4032 feet true vertical depth), while illite dominates at relatively deeper depths (4032-6626.3 feet true vertical depth). In addition, it was also found that there was a decrease in the volume of kaolinite and an increase in the volume of illite with increasing depth. It is interpreted that the presence of this clay mineral is influenced by the availability of parent minerals, temperature, pore water, and the depositional environment. And, the distribution of these minerals is influenced by sequence boundary and faults."

"Lapangan ‘B’ merupakan lapangan prospek hidrokarbon yang berlokasi di offshorecekungan Kutai, Kalimantan Timur. Untuk mengetahui karakterisasi reservoir lapangan‘B’, dilakukan pemodelan porositas dan saturasi air menggunakan inversi AI, multiatributseismik dan probabilistic neural network. Penelitian ini menggunakan data seismik 3DPSTM dan data sumur (AND-1, AND-2, AND-3 dan AND-4). Pada data seismik dan datasumur dilakukan inversi AI untuk mengetahui sifat litologi area penelitian. Kemudian,hasil AI ditransformasikan untuk mendapatkan model porositas. Metode multiatributseismik menggunakan beberapa atribut untuk memprediksi model porositas dan saturasiair. Setelah itu, diaplikasikan sifat non-linear dari probabilistic neural network sehinggamenghasilkan model porositas dan saturasi air hasil probabilistic neural network (PNN).Model porositas dan saturasi air transformasi AI, multiatribut seismik dan PNN divalidasidengan nilai porositas dan saturasi air data sumur untuk mengetahui apakah modelporositas dan saturasi air tersebut merepresentatifkan nilai data sumur. Validasi dilakukanpada sumur AND-1 dan AND-2. Nilai porositas dan saturasi air data sumur untuk AND-1 adalah 25.3 – 35.9% dan 45 – 60%, dan nilai porositas dan saturasi air AND-2 adalah11 – 35% dan 15 – 82%. Nilai porositas AND-1 hasil transformasi AI sekitar 16 – 67%,multiatribut seismik sekitar 11.5 – 27% dan PNN sekitar 11.5 – 27%. Nilai saturasi airAND-1 hasil multiatribut seismik sekitar 4 – 63% dan PNN sekitar 18 – 63%. Nilaiporositas AND-2 hasil transformasi AI sekitar 52 – 72%, multiatribut seismik sekitar 11– 21.5% dan PNN sekitar 11 – 21.5%. Nilai saturasi air AND-2 hasil multiatribut seismiksekitar 63 – 85% dan PNN sekitar 63 – 85%. Kemudian, metode multiatribut seismik danPNN didapatkan nilai korelasi antara parameter target dengan parameter prediksi. Modelporositas multiatribut seismik memiliki korelasi 0.840836 dan PNN memiliki korelasi0.936868. Model saturasi air multiatribut seismik memiliki korelasi 0.915254 dan PNNmemiliki korelasi 0.994566. Model porositas transformasi AI memiliki rentang yanglebih tinggi dibandingkan dengan data sumur. Model porositas dan saturasi air metodePNN memiliki rentang nilai yang cukup dekat dengan data sumur dan memiliki korelasiyang lebih tinggi dibandingkan dengan metode multiatribut seismik. Oleh sebab itu,model porositas dan saturasi air metode PNN merupakan model prediksi terbaik.Berdasarkan model PNN, reservoir zona target lapangan ‘B’ memiliki nilai impedansiakustik 25384 – 26133 ((ft/s)*(g/cc)), porositas sekitar 15 – 27% dan nilai saturasi airsekitar 11 – 63%.

---

The 'B' field is a hydrocarbon prospect field located in the offshore Kutai Basin, East

Kalimantan. To determine the characterization of the ‘B’ field reservoir, porosity and

water saturation modeling was carried out using AI inversion, seismic multiattribute and

probabilistic neural network. This study uses 3D PSTM seismic data and wells data

(AND-1, AND-2, AND-3 and AND-4). In seismic data and wells data, AI inversion was

carried out to determine the lithological characteristics of the research area. Then, the AI

results were transformed to obtain a porosity model. The seismic multiattribute method

uses several attributes to predict the porosity and water saturation model. After that, the

non-linear properties of the probabilistic neural network were applied to produce the

porosity and water saturation model of the probabilistic neural network (PNN). The

porosity and water saturation model of AI transformation, seismic multiattribute and PNN

were validated with the porosity and water saturation values of the wells data to determine

whether the porosity and water saturation models represent the wells data values.

Validation was carried out on AND-1 and AND-2 wells. The porosity and water

saturation value of the well data for AND-1 around 25.3 - 35.9% and 45 - 60%, and the

porosity and water saturation value of AND-2 around 11 - 35% and 15 - 82%. The

porosity value of AND-1 as a result of AI transformation is around 16 - 67%, the seismic

multiattribute about 11.5 - 27% and the PNN about 11.5 - 27%. The water saturation value

of AND-1 resulted from seismic multiattribute around 4 - 63% and PNN around 18 - 63%.

The porosity value of AND-2 transformed by AI around 52 - 72%, the seismic

multiattribute around 11 - 21.5% and the PNN around 11 - 21.5%. The water saturation

value of AND-2 result from the seismic multiattribute around 63 - 85% and PNN around

63 - 85%. Then, the multiattribute seismic and PNN methods obtained the correlation

value between the target parameter and the predicted parameter. The seismic

multiattribute porosity model has a correlation of 0.840836 and PNN has a correlation of

0.936868. The multiattribute seismic water saturation model has a correlation of 0.915254

and PNN has a correlation of 0.994566. The AI transformation porosity model has a

higher range than the wells data. The PNN method of porosity and water saturation model

has a fairly close range of values to wells data and has a higher correlation than the

multiattribute seismic method. Therefore, the porosity and water saturation model of the

PNN method is the best prediction model. Based on the PNN model, the field target zone

reservoir 'B' has an acoustic impedance value about 25384 – 26133 ((ft/s) * (g/cc)), a

porosity of 15 - 27% and a water saturation of 11 - 63%."