(0721) 8030188    [email protected]   

All of ITERA Repository
Titles

EVALUASI KOMPARATIF ATRIBUT IMPEDANSI ELASTIK LINEAR DAN NONLINEAR UNTUK PREDIKSI POROSITAS PADA RESERVOIR WALL CREEK FRONTIER KEDUA, LAPANGAN TEAPOT DOME, CEKUNGAN POWDER RIVER


View/Open

Author
SULTAN, FAKHRI

Date Published
22 Sep 2026

Advisor
Dr. Handoyo, S.Si., M.T.,
Mokhammad Puput Erlangga, S.Si., M.T,

Subject
Teknik Geofisika

Publisher


Karakterisasi reservoir memegang peranan penting dalam eksplorasi hidrokarbon dan pengembangan lapangan karena menyediakan informasi krusial mengenai sifat-sifat batuan bawah permukaan. Teknik berbasis seismik banyak diterapkan untuk mengestimasi karakteristik reservoir dan mengurangi ketidakpastian eksplorasi. Dalam studi ini, tiga atribut elastis yang diturunkan dari data seismik yaitu Acoustic Impedance (AI), Extended Elastic Impedance (EEI), dan Curved Pseudo-Elastic Impedance (CPEI) dievaluasi secara komparatif untuk prediksi porositas pada reservoir 2nd Frontier Wall Creek di Lapangan Teapot Dome, Cekungan Powder River. Analisis difokuskan pada evaluasi hubungan antara atribut impedansi elastis tersebut dengan porositas guna menentukan efektivitasnya dalam mengarakterisasi reservoir dan memetakan distribusi porositasnya. Studi ini bertujuan membandingkan efektivitas atribut-atribut tersebut dengan mengevaluasi hubungan statistik mereka terhadap data log porositas. Analisis koefisien korelasi dilakukan untuk mengidentifikasi atribut yang paling baik dalam merepresentasikan variasi porositas. Hasil penelitian menunjukkan bahwa EEI mencapai kinerja optimal pada sudut rotasi 20°, sedangkan CPEI menghasilkan respons terkuat pada sudut 87°. Di antara metode yang dievaluasi, CPEI menunjukkan korelasi tertinggi dengan porositas (koefisien korelasi 0,997), diikuti oleh EEI (0,804) dan AI (0,486). Selain itu, hasil inversi mengindikasikan nilai porositas yang relatif tinggi pada interval reservoir target, yang mengisyaratkan kualitas reservoir yang baik serta potensi hidrokarbon di area studi. Temuan ini menunjukkan bahwa integrasi AI, EEI, dan CPEI dapat meningkatkan akurasi prediksi porositas dan memberikan karakterisasi sifat reservoir bawah permukaan yang lebih andal.

URI
https://repo.itera.ac.id/depan/submission/SB2609230070

Keyword
AI EEI CPEI Porosity Teapot Dome Sandstone Porositas Batupasir