PREDIKSI PERSEBARAN POROSITAS MENGGUNAKAN ANALISIS MULTIATRIBUT PADA KELOMPOK SIHAPAS, LAPANGAN PB, CEKUNGAN SUMATERA TENGAH

Abstract

Nisfu Anugerah, 101116027, Prediksi Persebaran Porositas Menggunakan Analisis Multiatribut pada Kelompok Sihapas, Lapangan PB, Cekungan Sumatera Tengah.

Porositas merupakan salah satu properti fisik yang penting dalam meninjau kualitas batuan untuk menyimpan fluida. Salah satu metode yang digunakan untuk memprediksi persebaran porositas adalah metode multiatribut seismik. Pada penelitian ini analisis multiatribut dengan metode probabilistic neural network (PNN) akan diaplikasikan pada Kelompok Sihapas, Lapangan PB, Cekungan Sumatera Tengah. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengetahui persebaran porositas dari Kelompok Sihapas dan mendeliniasi potensi reservoir berdasarkan nilai porositas. Analisis crossplot dari lima sumur menunjukkan adanya hubungan antara impedansi akustik dan porositas, oleh karena itu impedansi akustik hasil inversi model-based dijadikan sebagai atribut eksternal dalam proses multiatribut. Pada analisis multiatribut digunakan tiga sumur untuk training dan dua sumur untuk validasi blind wells. Dari hasil training PNN diperoleh nilai korelasi antara porositas prediksi dengan porositas sumur sebesar 0.739 dengan training error sebesar 2.82%, sedangkan dari hasil validasi diperoleh korelasi sebesar 0.653 dengan error 4.815%. Berdasarkan peta porositas, dapat disimpulkan bahwa zona tinggian pada bagian barat memiliki rentang porositas 21 – 27%, sedangkan zona rendahan bagian timur memiliki rentang porositas 15 – 25%. Zona tinggian berpotensi menjadi reservoir dengan kualitas porositas sangat baik, sementara itu zona rendahan berpotensi menjadi reservoir dengan kualitas porositas yang cukup baik.

Kata Kunci : Porositas, inversi model-based, multiatribut, probabilistic neural network (PNN)