Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"ABSTRAKSaturasi air adalah salah satu faktor penting dalam estimasi akumulasi dan cadangan hidrokarbon. Kesalahan dalam estimasi saturasi air aka menimbulkan bias yang cukup berarti atas kedua besaran tersebut."

"Dalam pertanian, jenis tanah perlu dipahami karena berpengaruh terhadap penggunaan pupuk dan teknik pengolahannya. Parameter resistivitas listrik dapat digunakan untuk mengidentifikasi kondisi tanah salah satunya yaitu jenis tanah. Penentuan jenis tanah ditetapkan melalui metode Unified Soil Classification Systems (USCS) berdasarkan parameter ukuran butir dan batas-batas atterberg. Penelitian bertujuan untuk mengamati perubahan nilai resistivitas listrik dari setiap jenis tanah melalui proses injeksi pupuk kompos dan urea dengan pengukuran metode 4-elektrode. Dihasilkan 3 jenis tanah dari tiga lokasi pengambilan sampel, yaitu pasir bergradasi baik dengan lanau pada lahan A, pasir lanauan pada lahan B, dan pasir bergradasi buruk dengan lanau pada lahan C. Hubungan antara resistivitas listrik dengan propertis tanah, meliputi ukuran butir, batas cair, dan indeks plastisitas, menunjukkan butir halus yang tinggi, butir kasar yang rendah, dan nilai batas cair atau indeks plastisitas tinggi dapat mereduksi nilai resistivitas listrik. Perubahan nilai resistivitas juga dipengaruhi oleh saturasi fluida, yang menunjukkan penurunan nilai resistivitas seiring dengan bertambahnya tingkat saturasi fluida yang sesuai dengan hukum Archie. Korelasi Archie memberikan variasi nilai eksponen saturasi pada setiap jenis tanah, diantaranya pasir bergradasi baik dengan lanau n = 2,28-3.504 dan a = 0,7292-0,8336; pasir lanauan n = 2,219-3.410 dan a = 0,8898-1,0396; dan pasir bergradasi buruk dengan lanau n = 2,159-3.496 dan a = 0,7838-0,8314. Secara garis besar, nilai 𝑛 dari setiap jenis tanah hampir berada pada rentang nilai yang sama, untuk melihat perbandingan yang lebih signifikan, penelitian selanjutnya dapat menggunakan jenis tanah kerikil, tanah organik, dan tanah lempung.

---

In agriculture, the type of soil needs to be understood because it affects the use of fertilizers and cultivation techniques. Electrical resistivity parameters can be used to identify soil conditions, one of which is soil type. Determination of soil type is determined through the Unified Soil Classification Systems (USCS) method based on grain size parameters and atterberg boundaries. The research aims to observe changes in the electrical resistivity value of each type of soil through the injection process of compost and urea fertilizers using four-electrode method of measurement. Three types of soil were produced from three sampling sites i.e., well graded sand with silt on land A, silty sand on land B, and poorly graded sand with silt on land C. Relationship between electrical resistivity and property soil i.e., grain size, liquid limit, and plasticity index indicates with higher fine grain, lower coarse grain, and higher liquid limit or plasticity index value can reduce electrical resistivity. Changes in electrical resistivity values are also influenced by the level of fluid saturation, which show a decrease in resistivity values as the water saturation level increases according to Archie's law. Archie correlation in this study provides variations in the value of the saturation exponent for each soil type, including well graded sand with silt n = 2,28-3.504 and a = 0,7292-0,8336; silty sand n = 2,219-3.410 and a = 0,8898-1,0396; and poorly graded sand with silt n = 2,159-3.496 and a = 0,7838-0,8314. In general, the value of n for each soil type is in the same range of values, to see a more significant comparison, further research can use the types of gravel, organic, and clay soil."

"Lapangan G yang berlokasi pada Cekungan Sumatera Selatan, merupakan salah satu lapangan reservoar hidrokarbon. Untuk mengetahui karakter dari reservoar Lapangan G, dalam penelitian ini, dilakukan pendekatan petrofisika serta penggunaan multi atribut seismik dengan metode Probabilistic Neural Network yang berfokus pada Formasi Gumai. Atribut seismik yang digunakan adalah atribut sesaat, yaitu amplitudo sesaat, fase sesaat, dan frekuensi sesaat serta parameter nilai petrofisika yang dicari adalah nilai porositas, saturasi air, dan volume shale. Anomali seismik Lapangan berupa dim spot diantara kedua patahan utama yang berorientasi NorthWest-SouthEast dan patahan berorientasi NorthEast-SouthWest, diperkirakan sebagai tempat akumulasi hidrokarbon. Output utama penelitian ini adalah hasil lumping untuk melihat zona suatu sumur yang memiliki prospek hidrokarbon dan hasil volume seismik prediksi dari ketiga nilai parameter petrofisika serta output sampingan dari interpretasi penampang seismik. Baik hasil lumping dan volume seismik prediksi, menampilkan bahwa Formasi Gumai memiliki prospek hidrokarbon yang juga ditampilkan pada data sumur, didapatkan bahwa Zona 5 pada Sumur G1 dan Zona 4 pada Sumur G3 memiliki prospek cadangan hidrokarbon dengan nilai volume shale sebesari 0.500, nilaii saturasii airi sebesari 0.406, dan nilai porositas sebesar 0.131.

---

Field G, which is located in the South Sumatera Basin, isi onei ofi thei hydrocarboni reservoir fields. To determine thei character ofi thei G Field reservoir, in this study, a petrophysical approach was used and the use of multiple seismic attributes using the Probabilistic Neural Network method which focused on the Gumai Formation. Seismic attributes used are instantaneous attributes, namely instantaneous amplitude, instantaneous phase, and instantaneous frequency and the parameters of the petrophysical value sought are the value of porosity, water saturation, and shale volume. Seismic anomaly in the field in the form of a dim spot between the two main faults oriented NorthWest-SouthEast and fault oriented NorthEast- SouthWest, is estimated as a place of accumulation of hydrocarbons. The main output of this research is the lumping results to see the zone of a well that has hydrocarbon prospects and the predicted seismic volume results from the three petrophysical parameter values as well as the side output from the interpretation of the seismic cross-section. Both the lumping results and the predicted seismic volume, showing that the Gumai Formation has a hydrocarbon prospect which is also shown in the well data, it is found that Zone 5 in Well G1 and Zone 4 in Well G3 have prospects for hydrocarbon reserves with a shale volume value of 0.500, a water saturation value of 0.406, and a porosity value of 0.131."

"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%."

"Cadangan migas semakin sulit ditemukan, hal ini dikarenakan kondisi geologi yang lebih kompleks. Kondisi yang kompleks ini menyebabkan kesulitan dalam menentukan persebaran reservoir. Maka dari itu diperlukan metode yang lebih bagus untuk mengatasi kondisi geologi yang kompleks tersebut. Penelitian ini menggunakan metode multiatribut dan Probabilistic Neural Network (PNN) yang dapat mencari hubungan antara atribut seismik dengan data yang dicari, untuk prediksi nilai properti dari batuan sekitarnya. Dari metode ini dihasilkan persebaran pada data porositas dengan nilai korelasi 0,52, saturasi air dengan nilai korelasi 0,73, dan shale content dengan nilai korelasi 0,58. Dimana gabungan dari data porositas, saturasi air, shale content, dan data impedansi akustik (AI) hasil inversi dapat menjadi petunjuk untuk identifikasi persebaran reservoir. Dari nilai porositas dan saturasi dapat dibuat persebaran hidrokarbon, dimana pada penelitian ini didapatkan nilai antara 0,01 – 0,03. Lapangan FA ini memiliki reservoir yang berada di antara sumur F-06, FA-05, FA-15, dan FA-18 dan menyebar ke arah barat dari sumur FA-05, FA-15 & FA-18.

---

Oil and gas reserves are increasingly difficult to find due to more complex geological conditions. This complex condition causes difficulties in determining reservoir distribution. Therefore a better method is needed to overcome these complex geological conditions. This study uses a multi-attribute method and Probabilistic Neural Network (PNN) that can search for correlation between seismic attributes and the data sought, for the prediction of property values ​​from surrounding rocks. From this method the distribution of porosity data with a correlation value of 0.52 was generated, water saturation with a correlation value of 0.73, and shale content with a correlation value of 0.58. Where the combination of porosity data, water saturation, shale content, and acoustic impedance (AI) data of inversion results can be a clue to identify reservoir distribution. From the porosity and saturation values, hydrocarbon dispersion can be made, where in this study values ​​were obtained between 0.01 - 0.03. This FA field has a reservoir between wells F-06, FA-05, FA-15, and FA-18 and spreads westward from wells FA-05, FA-15 & FA-18."

"Cekungan Sumatera Selatan merupakan salah satu cekungan utama penghasil minyak dan gas bumi di Indonesia. Lapangan “X” pada Cekungan Sumatera Selatan merupakan salah satu lapangan yang memiliki reservoar hidrokarbon. Penelitian ini berfokus pada zona target Lower Talang Akar Formation (LTAF) pada Sumur G-46, G-47, dan G-49. Pada penelitian ini, penentuan sebaran litologi batupasir dilakukan menggunakan metode seismik inversi post-stack model based serta properti petrofisika. Inversi seismik model based dilakukan untuk menghasilkan nilai impedansi akustik. Properti petrofisika pada penelitian ini meliputi volume shale, porositas, dan saturasi air. Reservoar pada daerah penelitian ini memiliki litologi shaly sand sehingga digunakan metode pengukuran saturasi air persamaan Indonesian dan porositas menggunakan parameter neutrondensity. Berdasarkan hasil analisis petrofisika, zona reservoar LTAF memiliki prospek hidrokarbon dari reservoar yang baik dengan nilai porositas efektif berkisar 18%-25%, nilai saturasi air berkisar 23%-42%. Analisis petrofisika diakhiri dengan analisis lumping, di mana menghasilkan net reservoir dan net pay. Berdasarkan hasil analisis sensitivitas – analisis yang ditunjukkan untuk memisahkan litologi sand dan shale, nilai impedansi akustik tidak dapat memisahkan litologi sand dan shale karena sand bersifat tight. Inversi seismik model based menghasilkan rentang nilai impedansi akustik berkisar 7000 ((m/s)*(g/cc)) – 10500 ((m/s)*(g/cc)). Berdasarkan hasil inversi, nilai impedansi akustik tidak dapat memisahkan litologi sand dan shale karena ketebalan lapisan reservoar sand yang sangat tipis berkisar 10-20 ft.

---

The South Sumatra Basin is one of the main oil and gas producing basins in Indonesia. Field "X" in the South Sumatra Basin is one of the fields that has a hydrocarbon reservoir. This research focuses on the Lower Talang Akar Formation (LTAF) target zone in Wells G-46, G-47, and G-49. In this study, determining the distribution of sandstone lithology was carried out using the post-stack model based seismic inversion method and its petrophysical properties. Model based seismic inversion is performed to produce acoustic impedance values. Petrophysical properties in this study include shale volume, porosity, and water saturation. The reservoir in this study area has a shaly sand lithology so that the Indonesian equation of water saturation and porosity measurement methods are used using the neutron-density parameter. Based on the results of petrophysical analysis, the LTAF reservoir zone has good prospects for hydrocarbons from the reservoir with effective porosity values ranging from 18% -25%, water saturation values ranging from 23% -42%. The petrophysical analysis ends with a lumping analysis, which produces a net reservoir and net pay. Based on the results of the sensitivity analysis - the analysis shown to separate sand and shale lithology, the acoustic impedance value cannot separate sand and shale lithology because sand is tight. Model based seismic inversion produces a range of acoustic impedance values ranging from 7000 ((m/s)*(g/cc)) – 10500 ((m/s)*(g/cc)). Based on the inversion results, the acoustic impedance value cannot separate the lithology of sand and shale because the thickness of the reservoir sand layer is very thin, ranging from 10-20 ft."

"Daerah penelitian terletak di Sunda Basin yang merupakan bagian dari Cekungan Northwest Java yang terletak di offshore. Cekungan ini terbukti produktif, namun aktivitas eksplorasi saat ini di daerah penelitian ini jarang. Penelitian difokuskan pada reservoir hidrokarbon dari formasi karbonat di Lapangan 'X', yang dikenal sebagai Formasi Batu Raja Atas. Lapangan ini memiliki dua sumur untuk diteliti, yaitu Sumur GD1 dan GD2, keduanya merupakan sumur deviasional dan memiliki jarak yang berdekatan satu sama lain. Dalam menentukan reservoir hidrokarbon di daerah ini, analisis petrofisika dan metode inversi seismik telah dilakukan. Keduanya akan digunakan untuk menganalisis reservoir hidrokarbon sebagai hasil utama. Parameter analisis petrofisika terdiri dari permeabilitas, densitas, volume shale, porositas dan saturasi air. Selain itu, inversi seismik menerapkan metode impedansi akustik untuk menunjukkan kenampakan geologi di bawah permukaan, sehingga dapat mengidentifikasi karakterisasi reservoir. Nilai Impedansi Akustik menunjukkan bahwa zona minat di Batu Raja Atas atau diperpendek formasi UBR memiliki rentang interval dari 17.000 hingga 22.000 (ft/s)*(g/cc), sehingga kedua metode tersebut dapat membuktikan formasi ini memiliki karakterisasi yang baik sebagai target utama atau reservoir. Berdsarkan analisis petrofisika, hasil perhitungan parameter volume shale, saturasi air, dan porositas yang telah dianalisis menunjukkan bahwa area zone of interest memiliki reservoir hidrokarbon yang cukup baik. Hal tersebut dapat dilihat dari nilai rata-rata volumei shalei sebesari kurang dari sama dengan 40%, nilaii saturasii airi sebesari kurang dari sama dengan 0.43 v/v, dan nilaii porositasi sebesari 0.117-0.13 v/v.

---

The study area is located in Sunda Basin which is part of Northwest Java Basin that lies on offshore. The basin is proven to be prolific, however, the current exploration activity in this study area is sparse. The study is focused on the hydrocarbon reservoir of the carbonate formation, which is known as Upper Batu Raja Formation. This research has two wells to be researched, which are Well GD1 and GD2, both of them are deviational wells and have close distance with each other. To specifically determine the hydrocarbon reservoir in this area, a petrophysical analysis and seismic inversion method have been carried out. Both of them will be used to analyze the hydrocarbon reservoir as the main result. The parameters of petrophysical analysis consist of permeability, density, shale volume, porosity and water saturation. Aside from that, the seismic inversion applies acoustic impedance method to show the geological appearance in the subsurface, therefore it can identify the reservoir characterization. The Acoustic Impedance value shows that the zone of interest in Upper Batu Raja or as shorten as UBR formation has interval range from 17000 to 22000 (ft/s)*(g/cc), hence, these methods promptly prove this formation has good characterization as the main target or reservoir. According to petrophysical analysis, the results of shale volume, water saturation, and porosity which have been analyzed show that zone of interest has a good hydrocarbon reservoir. It has been proved from the average calculation of shale volume more or less 40%, water saturation more or less 0.43 v/v, and porosity in range 0.117-0.13 v/v."

"Perhitungan cadangan hidrokarbon merupakan suatu kajian untuk mengetahui jumlah minyak dan gas dari suatu lapangan yang diindikasikan memiliki cadangan hidrokarbon. Untuk mendapatkan perkiraan jumlah cadangan dilakukan beberapa proses yang terutama adalah pemodelan reservoar yang dapat dibagi menjadi dua tahap utama yaitu pemodelan struktur dan pemodelan properti. Analisis petrofisika bertujuan untuk mendapatkan parameter petrofisika yang berguna untuk karakterisasi batuan reservoar. Pada penelitian kali ini didapatkan bahwa batuan reservoar memiliki nilai porositas rata – rata sebesar 0.2, nilai kandungan lempung rata – rata sebesar 0.6 dan nilai saturasi air rata – rata sebesar 0.5. Analisis multiatribut seismik digunakan untuk melakukan persebaran parameter petrofisika pada volum seismik. Atribut yang digunakan adalah inversi seismik sebagai atribut eksternal, Instantaneous Frequency, Amplitude Envelope, Cosine Instantaneous Phase dan Instantaneous Phase. Berdasarkan hasil analisis petrofisika dan pemodelan reservoar didapatkan potensi gas pada area sumur SMR-01 dengan arah persebaran reservoar pada azimuth 45˚ dengan nilai major direction 3700 dan minor direction 3200. Lapangan “MSS” didapatkan perkiraan cadangan jumlah GIIP sebesar 776553 103 sm3.

---

Calculation of hydrocarbon reserves is a study to determine the amount of oil and gas from a field which is indicated to have hydrocarbon reserves. To get an estimate of the amount of reserves, several processes are carried out, mainly reservoir modelling can be divided into two main stages, structural modelling and property modelling. Petrophysical analysis aims to obtain petrophysical parameters that are useful for characterizing reservoir rocks. In this study, it was found that the reservoir rock has an average porosity value is 0.2, an average clay content value is 0.6 and an average water saturation value is 0.5. Seismic multi-attribute analysis was used to perform the distribution of petrophysical parameters on seismic volume. The attributes used are seismic inversion as an external attribute, Instantaneous Frequency, Amplitude Envelope, Cosine Instantaneous Phase and Instantaneous Phase. Based on the results of petrophysical analysis and reservoir modelling, The gas reserves found in the SMR-01 well area with the reservoir distribution direction is 45˚ azimuth with a major direction value of 3700 and a minor direction of 3200. "MSS" field estimated reserves of GIIP are 776553 103 sm3."

"Evaluasi formasi lapangan 'H' pada lingkungan pengendapan delta formasi Balikpapan yang terletak pada cekungan Kutai telah dilakukan untuk mengetahui karakteristik reservoarnya. Hasil evaluasi formasi diinterpretasikan menjadi beberapa parameter petrofisika yang meliputi saturasi air, permeabilitas, porositas, dan kandungan lempung. Dari hasil Interpretasi log, pemodelan dan analisa petrofisika pada 9 sumur pada lapangan 'H' diperoleh karakteristik reservoar, dihitung dengan nilai penggal (cut-off) untuk porositas sebesar 13%, untuk saturasi air sebesar 50%, dan untuk kandungan lempung sebesar 25%.

---

Evaluation of field formations 'H' on the environment of deposition delta formations located in Balikpapan formation, Kutai basin has been conducted to determine the characteristics reservoir. Formation evaluation results are interpreted into several petrophysical parameters which include water saturation, permeability, porosity, and clay content. From the results of log interpretation, modeling, and petrophysical analysis at 9 wells in the field 'H' is obtained reservoir characteristic, calculated with the cutoff value for the porosity of 13%, for the water aturation of 50%, and for the clay content of 25%."

"ABSTRAKTesis ini membahas bagaimana proses mengaplikasikan metoda neural network pada data seismik tiga dimensi untuk memprediksi porositas dan saturasi air pada suatu reservoar dengan membuat volum pseudo log. Studi kasus penelitian ini adalah reservoar karbonat build-up pada formasi Parigi di lapangan X, merupakan lapangan gas yang baru ditemukan, di cekungan Jawa Barat Utara, dimana studi reservoar perlu dilakukan untuk program pengembangan produksi, salah satunya dari aspek geofisika. Studi ini menggunakan analisis pendekatan statistik dari atribut seismik terhadap data sumur yakni log porositas dan saturasi air untuk mendapatkan multi atribut dengan korelasi terbaik yang digunakan sebagai input dalam proses prediksi dengan menggunakan metoda Neural Network. Dengan menerapkan Neural Network, hasil prediksi memiliki korelasi dan resolusi yang lebih tinggi mendekati data akutal log porositas dan saturasi air. Hasil dari penelitian ini adalah distribusi porositas dan saturasi air secara kuantitatif berupa pseudo log volum tiga dimensi dimana data ini dapat menjadi data pendukung dalam studi reservoar lebih lanjut seperti pemodelan geologi, simulasi reservoar dan perhitungan cadangan. Hasil pseudo log ini kemudian diinterpretasi dan dipetakan untuk karakterisasi reservoar dan penentuan lokasi sumur. Dari pseudo log porositas, reservoar target secara stratigrafi dapat dibagi menjadi empat lapisan berdasarkan perbedaan nilai porositasnya. Untuk pseudo log saturasi air, dapat terlihat tiga kontak dan zona fluida reservoar, dimana terdapat zona gas, zona transisi, dan zona air. Dari hasil interpretasi distribusi reservoar tersebut direkomendasikan untuk pemboran dua sumur di lapangan X untuk memproduksi cadangan gas dan 1 sumur eksplorasi untuk membuktikan kandungan gas pada struktur build-up lain didekatnya.

---

ABSTRACTThe focus of this study is the process how to apply neural network method in 3D seismic data to generate pseudo log of both porosity and water saturation in a reservoir. Case of this study is carbonate build-up at Parigi formation in X field, a new gas discovery field, in North West Java basin where resevoir study for production development including geophysical aspect is very necessary. This study used statistical analysis approach based on corelation between seismic atribut and well log data which are log porosity and water saturation to get multi attribute as input for prediction process. Applying Neural Network can improve correlation and resolution between pseudo log and actual log both porosity and water saturation. The result of this study is quantitative ditribution of both porosity and water saturation in 3D psudo log volume which can be used for data supporting in geological modeling, reservoir simulation and reserves estimation. Then, those pseudo log are interpreted and mapped for characterization and well location delineation. Based on pseudo porosity log , the reservoir can be divided in four layers with different porosity value. For pseudo water saturation log, we can see contact and fluid zones of the reservoir which consist of gas zone, transition zone and water zone. According to interpretation pseudo log of both the porosity and the water saturation, can be recommended to drill two wells in X field to drain gas reserves and one exploration well to prove gas accumulation in other build-up stucture where is located near of X field"