(0721) 8030188    pusat@itera.ac.id   

Identifikasi Transformasi Multiatribut Probabilistic Neural Network (PNN) Untuk Mengetahui Persebaran Porositas Dan Fluida Pada Lapangan Penobscot, Kanada


View/Open









Author
Seni, Gustiani

Advisor
Ruhul, Firdaus, S.T.,M.T.

Koleksi
Teknik Geofisika

Publisher


Produksi migas yang telah dilakukan pada Lapangan Penobscot kanada, menarik perhatian penulis untuk mengetahui bagaimana kondisi reservoar yang terdapat pada lapangan tersebut. Lapangan ini memiliki dua sumur yang menjadi target penelitian yaitu sumur L-30 dan B-41. Dengan mengaplikasikan metode inversi model based dan multiatribut non-linear yaitu Probabilistik Neural Network (PNN), akan memberikan informasi lapisan pada bawah permukaan, baik berupa parameter fisis serta isi setiap lapisan pada zona target, dengan menggunakan data 3D post-stack. Hasil dari inversi akan dijadikan eksternal atribut pada proses multiatribut yang berguna untuk mengetahui property log yang tersebar pada zona target. Berdasarkan infromasi RFT mengenai salah satu sumur yang dry serta hanya menggunakan 2 sumur, dapatkah memberikan persebaran porositas dan fluida yang terdapat pada lapangan penelitian dengan baik. Setelah dilakukan proses inversi dan multiatribut, menunjukan bahwa pada zona target memiliki impedansi akustik antara 7.409 - 9.103 (m/s)(gr/cc) dizonasi sebagi sandstone, lalu menunjukan porositas yang cukup tebal sebagai tempat terakumulasi hidrokarbon dengan kisaran 0,13-0,17 (fraction), serta memiliki kandungan fluida 22,80-24,05 (Gpa*g/cc). Dari hasil tersebut dapat disimpulkan bahwa dengan menggunakan inversi model based dan multiatribut Probabilistik Neural Network (PNN), dapat menyebarkan porositas maupun fluida serta mengetahui kualitas reservoar yang menjadi tujuan pada penelitian.

URI
https://repo.itera.ac.id/depan/submission/SB2106080002

Keyword