{"title":"应用基于模型的随机反演绘制砂岩储层分布图","authors":"Gestin Mey Ekawati","doi":"10.35472/281451","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"Lapangan “M” terletak di Cekungan Sumatra Selatan. Target reservoir berada pada Talang Akar Formation (TAF) yang merupakan reservoir batupasir dengan lapisan keseluruhannya adalah perselingan antara batupasir dan shale serta sisipan batubara. Lapisan batupasir pada TAF memiliki ketebalan yang tipis sekitar 13.5 m dan berada di bawah tuning thicknes. Pada penelitian ini penulis mengaplikasikan metode inversi seismik deterministik dan stokastik untuk mengatasi lapisan tipis. Metoda inversi deterministik model based dijadikan model awal/ soft constraint dalam inversi stokastik. Inversi model based menghasilkan hasil yang sesuai dengan data sumur, namun hasilnya masih cenderung smooth dan blocky sehingga belum mampu meresolusi lapisan tipis dengan baik. Inversi seismik stokastik diaplikasikan untuk mengatasi kekurangan yang ada pada inversi seismik deterministik khususnya pada kasus lapisan tipis. Dari realisasi-realisasi model impedansi hasil inversi stokastik yang telah dihasilkan, penulis membuat suatu model probabilitas pada selang impedansi tertentu, dalam hal ini ialah selang impedansi batupasir sehingga penyebaran dari batupasir dapat terlihat. Model probabilitas dari 30 realisasi inversi stokastik dengan parameter P-Impedance dapat memetakan persebaran reservoir batupasir di lapangan “M” dengan cukup baik. Peta probabilitas batupasir maksimum berada pada bagian utara daerah penelitian.","PeriodicalId":231292,"journal":{"name":"Journal on Satisfiability, Boolean Modeling and Computation","volume":"41 3 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0000,"publicationDate":"2018-06-25","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"0","resultStr":"{\"title\":\"APLIKASI INVERSI MODEL BASED DAN STOKASTIK UNTUK MEMETAKAN PERSEBARAN RESERVOIR BATUPASIR\",\"authors\":\"Gestin Mey Ekawati\",\"doi\":\"10.35472/281451\",\"DOIUrl\":null,\"url\":null,\"abstract\":\"Lapangan “M” terletak di Cekungan Sumatra Selatan. Target reservoir berada pada Talang Akar Formation (TAF) yang merupakan reservoir batupasir dengan lapisan keseluruhannya adalah perselingan antara batupasir dan shale serta sisipan batubara. Lapisan batupasir pada TAF memiliki ketebalan yang tipis sekitar 13.5 m dan berada di bawah tuning thicknes. Pada penelitian ini penulis mengaplikasikan metode inversi seismik deterministik dan stokastik untuk mengatasi lapisan tipis. Metoda inversi deterministik model based dijadikan model awal/ soft constraint dalam inversi stokastik. Inversi model based menghasilkan hasil yang sesuai dengan data sumur, namun hasilnya masih cenderung smooth dan blocky sehingga belum mampu meresolusi lapisan tipis dengan baik. Inversi seismik stokastik diaplikasikan untuk mengatasi kekurangan yang ada pada inversi seismik deterministik khususnya pada kasus lapisan tipis. Dari realisasi-realisasi model impedansi hasil inversi stokastik yang telah dihasilkan, penulis membuat suatu model probabilitas pada selang impedansi tertentu, dalam hal ini ialah selang impedansi batupasir sehingga penyebaran dari batupasir dapat terlihat. Model probabilitas dari 30 realisasi inversi stokastik dengan parameter P-Impedance dapat memetakan persebaran reservoir batupasir di lapangan “M” dengan cukup baik. Peta probabilitas batupasir maksimum berada pada bagian utara daerah penelitian.\",\"PeriodicalId\":231292,\"journal\":{\"name\":\"Journal on Satisfiability, Boolean Modeling and Computation\",\"volume\":\"41 3 1\",\"pages\":\"0\"},\"PeriodicalIF\":0.0000,\"publicationDate\":\"2018-06-25\",\"publicationTypes\":\"Journal Article\",\"fieldsOfStudy\":null,\"isOpenAccess\":false,\"openAccessPdf\":\"\",\"citationCount\":\"0\",\"resultStr\":null,\"platform\":\"Semanticscholar\",\"paperid\":null,\"PeriodicalName\":\"Journal on Satisfiability, Boolean Modeling and Computation\",\"FirstCategoryId\":\"1085\",\"ListUrlMain\":\"https://doi.org/10.35472/281451\",\"RegionNum\":0,\"RegionCategory\":null,\"ArticlePicture\":[],\"TitleCN\":null,\"AbstractTextCN\":null,\"PMCID\":null,\"EPubDate\":\"\",\"PubModel\":\"\",\"JCR\":\"\",\"JCRName\":\"\",\"Score\":null,\"Total\":0}","platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"Journal on Satisfiability, Boolean Modeling and Computation","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.35472/281451","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"","JCRName":"","Score":null,"Total":0}
APLIKASI INVERSI MODEL BASED DAN STOKASTIK UNTUK MEMETAKAN PERSEBARAN RESERVOIR BATUPASIR
Lapangan “M” terletak di Cekungan Sumatra Selatan. Target reservoir berada pada Talang Akar Formation (TAF) yang merupakan reservoir batupasir dengan lapisan keseluruhannya adalah perselingan antara batupasir dan shale serta sisipan batubara. Lapisan batupasir pada TAF memiliki ketebalan yang tipis sekitar 13.5 m dan berada di bawah tuning thicknes. Pada penelitian ini penulis mengaplikasikan metode inversi seismik deterministik dan stokastik untuk mengatasi lapisan tipis. Metoda inversi deterministik model based dijadikan model awal/ soft constraint dalam inversi stokastik. Inversi model based menghasilkan hasil yang sesuai dengan data sumur, namun hasilnya masih cenderung smooth dan blocky sehingga belum mampu meresolusi lapisan tipis dengan baik. Inversi seismik stokastik diaplikasikan untuk mengatasi kekurangan yang ada pada inversi seismik deterministik khususnya pada kasus lapisan tipis. Dari realisasi-realisasi model impedansi hasil inversi stokastik yang telah dihasilkan, penulis membuat suatu model probabilitas pada selang impedansi tertentu, dalam hal ini ialah selang impedansi batupasir sehingga penyebaran dari batupasir dapat terlihat. Model probabilitas dari 30 realisasi inversi stokastik dengan parameter P-Impedance dapat memetakan persebaran reservoir batupasir di lapangan “M” dengan cukup baik. Peta probabilitas batupasir maksimum berada pada bagian utara daerah penelitian.