Korelasi Data Log Sumur dan Seismik untuk Penyebaran Litologi dan Porositas Reservoir Hidrokarbon Formasi Gumai Cekungan Sumatera Selatan

Abstract

ABSTRAKIntegrasi data seismik dan log sumur telah dilakukan pada lapangan X untuk mengidentifikasi penyebaran litologi dan porositas pada zona target reservoir di lapangan ini. Tujuannya adalah untuk mendapatkan interpretasi bawah permukaan yang baik dalam proses eksplorasi hidrokarbon. Integrasi kedua data tersebut dilakukan dengan menggunakan analisis inversi impedansi akustik. Dua jenis metode inversi impedansi akustik diterapkan pada data log sumur dan seismik yaitu maximum likehood sparse spike dan model based inversion. Keduanya memiliki nilai korelasi yang tinggi dan nilai error yang rendah. Hasil inversi sparse spike dipilih untuk digunakan dalam proses selanjutnya karena memiliki nilai impedansi akustik yang lebih mirip dengan nilai impedansi akustik log sumur. Model impedansi akustik dikorelasikan dengan profil litologi dari log sumur digunakan untuk memprediksi penyebaran litologi reservoir. Hasil inversi sparse spike kemudian digunakan sebagai input untuk modul EMERGE Hampson Russell Suite 9. Untuk memprediksi sebaran porositas dari volume seismik. Volume porositas dibuat dari fungsi regresi crossplot antara impedansi akustik hasil inversi dengan log porositas yang tersedia pada setiap sumur.Kata kunci : log sumur, seismik inversi, evaluasi formasi, litofasies ABSTRACT Integration of seismic data and well log is carried on the field X to identify the distribution of lithology and porosity in the reservoir target zone in this field. With the purpose to get a good interpretation of the subsurface in the process of hydrocarbon exploration. The integration of data is done by using acoustic impedance inversion analysis. Two types of acoustic impedance inversion method is applied to the well log data and seismic, i.e maximum likelihood sparse spike and a model-based inversion. Both of them have a high correlation coefficient and a low error rate. Sparse spike inversion result was selected to use in the next process as it has an acoustic impedance value that is more similar to the well log acoustic impedance value. Acoustic impedance models correlated with the lithological profiles of well log is used to predict the spread of reservoir lithology. Sparse spike inversion results are then used as input to the module EMERGE on Hampson Russell Suite 9 software, to predict the distribution of porosity from seismic volume. The volume of porosity is determined from regression function crossplot between acoustic impedance inversion results with fixed porosity well logs.