INTERPRETASI LOGGING SUMUR DAN PREDIKSI LITOLOGI BATUAN MENGGUNAKAN SEMI-SUPERVISED MACHINE LEARNING

Abstract

Data properties petrofisik batuan merupakan data penting yang berguna dalam perhitungan cadangan hidrokarbon dan simulasi reservoir. Data ini juga dapat digunakan dalam proses pengidentifikasian litologi batuan yang akan bermanfaat untuk data penyusun litostratigrafi, penentuan nilai cut-off, hingga penentuan jenis asam pada acidizing stimulasi sumur. Salah satu metode penentuan parameter petrofisika tersebut adalah melalui interpretasi logging sumur. Metode dari analisis pada penelitian ini dilakukan dengan menggunakan perangkat lunak. Data yang diolah merupakan data-data logging sumur pada sumur Southbarrow 17, 18, 19, dan 20. Analisis ini akan menghasilkan data nilai properties batuan seperti porositas, permeabilitas, saturasi dan juga kandungan serpih. Data tersebut kemudian diolah kembali untuk pengidentifikasian litologi batuan menggunakan penerapan semi-supervised learning yang juga dibantu oleh perangkat lunak. Sumur Southbarrow 17, 18, 19, 20 merupakan sumur yang terletak di Alaska, dan memiliki litologi batuan sandstone. Keempat sumur berproduksi gas, memiliki nilai rentang porositas zona reservoir sebesar 20-25%, saturasi sebesar 20-35%, kandungan serpih sebesar 5-15% dan permeabilitas sebesar 120-190 mD. Dari hasil perolehan nilai porositas dan permeabilitas, reservoir memiliki kategori kualitas yang baik.