IATMI 10-005

PENILAIAN FAKTOR KETIDAKPASTIAN DALAM PERHITUNGAN SATURASI FLUIDA PADA RESERVOIR

BATU PASIR LEMPUNGAN DENGAN DESAIN EKSPERIMEN

Oleh Heru Atmoko PPPTMGB LEMIGAS

Abstrak

Seperti yang telah diketahui adanya lempung dalam batuan reservoar telah memberikan kesulitan tersendiri dalam kuantifikasi besaran saturasi fluida. Dewasa ini lebih dari 100 buah model persamaan saturasi fluida telah dibuat untuk mengatasi hal tersebut. Ada beberapa faktor reservoar yang bisa mempengaruhi harga saturasi fluida yaitu porositas (), kandungan lempung (Vcl), resistivitas lempung (Rcl), resistivitas air formasi (Rw), resistivitas batuan (Rt), tortousitas (a), faktor sementasi (m), dan eksponen saturasi (n). Faktor-faktor tersebut dengan adanya kandungan lempung dalam reservoar tentunya akan mempengaruhi besaran harganya.

Ketidakpastian terhadap faktor-faktor tersebut diatas mempunyai kecendrungan yang besar dikarenakan untuk mendapatkannya dari rekaman log perlu keahlian dari seorang log analyst/petrophyscist dalam menguasi lapangan yang diteliti disamping data pendukung lainnya yang sangat berarti yaitu data hasil analisa laboratorium sebagai kalibrasi hasil perhitungan.

Untuk melihat faktor-faktor yang paling dominan dalam mempengaruhi perhitungan saturasi fluida dalam kaitannya kehadiran lempung di reservoar maka metoda desain eksperimen perlu dilakukan. Model dari Plackett Burnman dengan 24 kombinasi kemungkinan (PB-24 Run) digunakan untuk melihat pengaruh dari faktor-faktor reservoar terhadap saturasi fluida pada Lapangan-X di laut Jawa bagian barat yang terdapat kandungan lempung pada reservoarnya.

Tujuh (7) buah faktor ketidakpastian paling dominan telah diketahui dari delapan (8) buah faktor yang diteliti dengan mempengaruhi harga saturasi fluida adalah antara 11 118%. Disamping itu persamaan korelasi serta distribusi tingkat probabillity 10%, 50% dan 90% untuk estimasi saturasi fluida pada batuan reservoar kehadiran lempung telah dikembangkan dari metoda desain eksperimen ini.

Dari hasil penelitian ini diharapkan bisa membantu bagi para log analyst/petrophyscist agar lebih berhati-hati sewaktu melakukan perhitungan terhadap empat (7) buah faktor yang paling dominan dan bagaimana caranya untuk memperkecil faktor ketidakpastian tersebut. Selain itu harapan persamaan korelasi saturasi fluida yang telah dibangun dari penelitian ini bisa diterapkan untuk semua reservoar yang mempunyai kandungan lempung dan tidak bersifat lokal.

1. Latar Belakang

Masih seringnya terabaikan oleh pelaku industri migas mengenai pentingnya peranan data core dalam perhitungan saturasi fluida baik karena alasan ketidakpahaman, biaya dan waktu menjadikan ketidakpastian yang tinggi dalam hasil perhitungannya. Penggunaan parameter/faktor yang berlaku umum pada jenis batuan tertentu masih belum merupakan jawaban yang memuaskan untuk kasus-kasus di Indonesia kerena keragaman reservoarnya. Ada beberapa faktor reservoar yang bisa mempengaruhi harga saturasi fluida dalam batuan reservoar yang mengandung lempung yaitu porositas (), kandungan lempung (Vcl), resistivitas lempung (Rcl), resistivitas air formasi (Rw), resistivitas batuan (Rt), tortuositas (a), faktor sementasi (m), dan eksponen saturasi (n). Faktor-faktor tersebut mempunyai rentang harga yang variatif tergantung dari keragaman batuan reservoar itu sendiri dan menjadi kesulitan tersendiri bagi seorang ahli analisa log apalagi tidak tersedianya data core sebagai pembandingnya.

Tulisan ini akan membahas dampak dari faktor-faktor tersebut terhadap hasil perhitungan saturasi fluida dengan menggunakan desain eksperimen. Diharapkan dari fenomena yang terjadi menjadi perhatian bersama akan pentingnya peranan data core sehingga akan didapatkan hasil perhitungan yang mempunyai tingkat kepercayaan yang tinggi.

IATMI 10-005

2. Faktor Ketidakpastian Dalam Perhitungan Saturasi Fluida

Sumur-X di laut Jawa bagian barat dipilih untuk dilakukan studi ini yang merupakan sumur eksplorasi pada formasi Talangakar yang memiliki kandungan lempung diatas 15% didalam reservoarnya. Tipe dan kualitas data log sumuran dapat dilihat pada Gambar-1. Model saturasi air dari persamaan Indonesia dianggap cukup mewakili untuk perhitungan saturasi fluidanya. Parameter lainnya untuk penyelesain perhitungan saturasi air ini akan ditentukan rentang harganya sebagai bagian dari faktor ketidakpastian berdasarkan literatur, penguasaan daerah reservoar yang diteliti serta pengalaman penulis.

Persamaan saturasi fluida untuk model batuan reservoar yang mengandung lempung dari model Indonesia adalah :

...........

(1)

Dari persamaan tersebut jelas terdapat delapan (8) buah faktor yang akan mempengaruhi hasil perhitungan saturasi fluida yaitu tortousitas (a), faktor sementasi (m), eksponen saturasi (n), porositas (), kandungan lempung (Vcl), resistivitas lempung (Rcl), resistivitas air formasi (Rw), dan resistivitas batuan (Rt). Gambar-2 memperlihatkan secara rinci tentang faktor ketidakpastian dalam analisa petrofisika.

2.1 Faktor Tortuositas (a) Tortuositas adalah panjang keliku-likuan lintasan dalam batuan dibandingkan dengan panjang batuan itu sendiri dalam suatu sistem pori batuan.

............................ (2)

Dalam pengukuran di laboratorium, faktor formasi dan porositas mempunyai hubungan terhadap faktor tortuositas tersebut.

............................. (3)

Dimanan eksponen c adalah konstanta korelasi yang mempunyai variasi harga antara 1.7 sampai 2. Variasi harga tersebut hampir sama dengan harga faktor sementasi (m).

Faktor tortuositas sangat dipengaruhi oleh geometri saluran pori batuan dan mempunyai rentang harga antara 0.62 sampai 0.88 (Keller, 1989) yaitu untuk batupasir dengan sementasi yang baik (well cemented) sampai tersementasi buruk (weakly cemented). Keller juga menyebutkan harga tortuositas bisa mencapai 3.5 pada batuan vulkanik yang berongga-rongga seperti, tuff dan pahoehoe.

Untuk kepentingan penelitian harga untuk batupasir tersebut dicoba untuk dimasukan kedalam desain eksperimen yaitu harga minimum adalah 0.62 dan maksimum adalah 1. Harga maksimum a=1 dipilih berdasarkan pengalaman penulis berdasarkan data hasilpengukuran laboratorium untuk rata-rata batupasir di Indonesia.

2.2 Faktor Sementasi (m) Seperti halnya tortousitas, faktor sementasi bisa didapatkan dari pengukuran sifat kelistrikannya yang merupakan fungsi dari bentuk dan distribusi pori dalam batuan.

........................ (4)

Dengan melakukan ploting antara faktor formasi batuan (F) dan porositas dalam skala log-log, hasilnya merupakan sebuah garis lurus dengan kemiringan (slope) yang dikenal sebagai m (faktor sementasi) seperti terlihat pada Gambar-3. Faktor sementasi dipengaruhi oleh banyak faktor diantaranya adalah, bentuk, pemilahan dan packing dari ukuran dan konfigurasi pori, tortuositas, tipe pori (intergranullar, intercrystalline, vuggy, fractured), kompaksi (adanya tekanan overburden), kehadiran lempung, dan temperatur. Efek utama dari faktor-faktor tersebut akan mempengaruhi besar kecilnya harga faktor formasi batuan yang pada akhirnya berdampak pada harga faktor sementasi. Pada batupasir yang tidak terkompaksi secara baik (unconsolidated) dikarakterisasikan mempunyai rentang harga m sebesar 1.1 1.3 (Schon, 1983) sedangkan pada batuan yang kompak rata-rata harga m adalah 2 dan bisa mencapai 3 pada batuan karbonat. Reservoar-reservoar batupasir pada daerah Sumatera Utara, Tengan dan Selatan mempunyai rentang harga m antara 1.2 sampai 1.9 sedangkan pada daerah Jawa Barat bagian Utara dan Jawa Timur mempunyai rentang harga m antara 1.5 sampai 2.1 (Adim.H, 1993).

IATMI 10-005

Pirson, 1958 membagi kelas sementasi untuk batupasir menjadi 5 buah kelas yaitu tidak tersementasi dengan harga m < 1.3 , cukup agak tersementasi antara 1.4 sampai 1.5, agak tersementasi 1.6 sampai 1.7, cukup tersementasi antara 1.8 sampai 1.9 , dan sangat tersementasi antara 2 sampai 2.2 (dikutip dari Amyx dkk, 1960). Rentang harga m antara 1.3 untuk harga minimum dan 2.2 untuk harga maksimum akan dimasukan kedalam desain eksperimen berdasarkan literatur dan data yang ada di Jawa Barat bagian Utara.

2.3 Faktor Saturasi Eksponen (n) Pada sebagian pori yang tidak terisi oleh air (non conducting fluid/gas dan minyak), resistivitas batuan (Rt) akan lebih besar dibandingkan dengan resistivitas batuan yang tersaturasi oleh brine (Ro) dan perbandingan keduanya disebut sebagai indeks resistivitas (RI) atau indeks saturasi. Hubungannya kedalam saturasi air dapat dapat dilihat sebagai berikut :

......................... (5)

Saturasi eksponen bisa ditentukan dilaboratorium yang merupakan metoda terbaik dengan cara mengukur resistivitas (Ro) pada sample/core yang tersaturasi oleh brine dan kemudian sample tersebut didesak oleh udara atau minyak untuk mendapatkan saturasi air secara parsial. Pada saturasi air parsial kemudian diukur resistivitas batuannya (Rt). Dengan memplot data rasio (Ro/Rt) dan saturasi air kedalam skala logaritma akan didapatkan kemiringan garis lurus yang disebut sebagai saturasi eksponen (n) seperti terlihat pada Gambar-4. Ada beberapa faktor yang mempengaruhi besaran harga saturasi eksponen tersebut yaitu sifat kebasahan batuan (wettability), tekanan overburden, distribusi fluida dalam reservoar dan jenis serta jumlah kehadiran mineral lempung dalam reservoar. Pada batuan berpori sifat kebasahan merupakan hasil interaksi antara gaya-gaya yang terdapat pada cairan dan permukaan padatan dari batuan itu sendiri. Gaya-gaya tersebut menghasilkan tegangan adhesi yang selanjutnya akan menentukan fluida mana yang cendrung membasahi permukaan padatan tersebut. Secara umum batupasir yang merupakan pembentuk batuan reservoar cendrung memiliki permukaan yang bersifat asam sehingga mudah untuk bereaksi dan

mudah pula untuk menyerap senyawa basa sementara senyawa asam akan ditolaknya. Komponen utama dari minyak mentah yang umumnya adalah bersifat asam lemah sehingga tidak akan mudah untuk terserap oleh permukaan SiO2 dari batupasir. Hal tersebutlah yang menyebabkan batupasir lebih bersifat netral atau basah air. Sedangkan batuan karbonat permukaannya memiliki sifat basa sehingga dengan mudah bereaksi dengan senyawa asam yang terdapat pada minyak mentah. Tabel-1 memperlihatkan hasil penelitian dari Trieber dkk (1972) dan Chilingarian dan Yen (1983) tentang sifat kebasahan dari batupasir dan karbonat. Anderson (1986) mempelajari efek sifat kebasahan terhadap saturasi eksponen dan mendapatkan bahwa, pada dasarnya saturasi eksponen tidak tergantung dari sifat kebasahan pada harga saturasi air yang cukup tinggi terhadap bentuk air film yang berkelanjutan diatas permukaan butiran pada media berpori dan akibatnya menyediakan jalur yang menerus untuk arus listrik. Kesinambungan tersebut adalah umum pada batupasir yang bersih dan pada sistem basah air yang seragam. Sistem tersebut mempunyai harga saturasi eksponen rata-rata adalah 2. Pada batuan dengan sistem basah minyak yang seragam dengan harga saturasi air yang rendah, harga saturasi eksponen bisa mencapai 10 atau lebih besar lagi.

Widarsono (2008) dalam tulisannya menyebutkan bahwa sifat kebasahan sangat berkaitan sekali dengan komposisi kimia dan derajat keasaman dari padatan dan fluida yang bersangkutan. Komposisi kimia yang berbeda juga akan merespon terhadap pengaruh eksternal, seperti tekanan dan temperatur yang kemudian akan membuat perubahan dalam sifat kebasahan. Efek tekanan overburden juga berpengaruh terhadap harga saturasi eksponen seperti yang diperlihatkan oleh Lewis dkk (1988) melalui Gambar-5 pada sample batupasir yang bersifat basah air dan sample batupasir Berea. Perubahan maksimum sebesar 8% untuk sample basah air dan 4% untuk sample basah minyak terhadap harga saturasi eksponen akibat diberikannya efek tekanan overburden.

Adanya kandungan lempung dalam reservoar juga akan menurunkan harga saturasi eksponen, dikarenakan kapasitas pertukaran kation (CEC) dari mineral lempung akan menyebabkan rasio Rt/Ro atau indeks resistivitas menjadi rendah seperti terlihat pada Gambar-6. Besar kecilnya efek dari kehadiran lempung tergantung juga dari

IATMI 10-005

jumlah kandungan, jenis dan penyebaran dalam reservoar. Efek lainnya seperti yang telah disebutkan diatas juga bisa menyebakan perubahan pada harga saturasi eksponen yaitu efek pencucian atau ekstraksi dan proses drainage serta imbibition dalam penurunan saturasi. Menurut Anderson (1986) saturasi eksponen harus dilakukan pada sample asli atau sample yang telah dikembalikan pada kondisi awalnya, jika tidak perhitungan saturasi fluidanya akan dari data log sumuran menjadi tidak benar. Gambar-7 memperlihatkan efek ekstraksi dan pencucian terhadap hasil pengukuran saturasi eksponen. Secara jelas terlihat bahwa efek ekstraksi dan pencucian akan menurunkan harga saturasi eksponen dari 2.71 menjadi 1.91 Proses penurunan saturasi untuk kepentingan penentuan saturasi eksponen akan memberikan harga yang berbeda. Longeron dkk (1986) serta Lewis dkk (1988) mempelajari pengaruh penurunan saturasi secara drainage dan imbibition sample batupasir. Hasilnya pada proses drainage keduanya memberikan hasil yang sama yaitu saturasi eksponen sekitar 2, sementara itu pada proses imbibition menjadi lebih rendah yaitu sekitar 1.4 seperti terlihat pada Gambar-8 Adim, H (1993) memperlihatkan harga besaran saturasi eksponen yang didapatkan dari hasil pengukuran laboratorium di Lemigas untuk reservor-reservoar batupasir pada daerah Sumatera Tengah dan Sumatera Selatan berkisar antara 1.14 sampai 2.12 sedangkan reservoar-reservoar batupasir untuk Jawa Bagian Utara berkisar antara 1.67 sampai 2.15. Untuk keperluan desain eksperimen harga saturasi eksponen minimum=1.4 dan harga maksimum=4 , dipilih berdasarkan angka-angka yang berasal dari literatur yang meliputi efek-efek dari sifat kebasahan, adanya kandungan lempung, pengaruh pencucian/ekstraksi, pengaruh tekanan overburden dan proses penurunan saturasi yang mempengaruhinya serta pengalaman penulis untuk reservoar-reservor Jawa Bagian Utara.

2.4 Faktor Porositas () Seperti diketahui bersama bahwa

penentuan harga besaran porositas umumnya didapatkan dari rekaman data log yaitu dari log densitas, log netron, dan log sonik atau kombinasi dari ketiganya. Rekaman data log tersebut tidak langsung mengukur besaran porositas dalam formasi akan tetapi hanya mengukur sifat fisika batuannya. Dengan

menggunakan sebuah persamaan empiris maka besaran porositasnya akan diketahui.

Dikarenakan sifat pengukuran yang berbeda yaitu untuk log densitas yang diukur adalah densitas bulk batuan, log netron mengukur indeks kandungan hidrogen dalam batuan, dan log sonik yang diukur adalah kelambatan/kecepatan gelombang kompresi dalam batuan maka besaran porositas yang dihasilkan tentunya akan berbeda. Ketidakpastian akan terjadi jika kita tidak punya data core sebagai pembanding.

Pada kasus reservoar yang terisi oleh gas pembacaan log densitas tentunya akan memperkecil harga densitas bulk dan dengan sendirinya perhitungan porositasnya menjadi membesar sedangkan pada pembacaan netron adanya gas akan memperkecil besarannya dikarenakan sedikitnya atom hidrogen dalam gas dan perhitungan porositasnya menjadi rendah, oleh karena itu kombinasi dari keduanya yaitu netron-densitas dianggap cukup mewakili untuk perhitungan porositas pada reservoar gas. Pembobotan pada kedua pembacaan log tersebut sering dilakukan oleh seorang log analyst untuk mendapatkan korelasi yang baik terhadap data corenya.

Pemilihan litologi yang tidak sesuai juga akan menyebabkan perhitungan porositas menjadi tidak benar. Kesalahan ini berdampak pada estimasi besaran porositas mencapai 5% unit porositas berdasarkan pengalaman penulis.

Adanya mineral lempung dalam batuan reservoar akan memperkecil volume pori batuan sehingga akan memperkecil besaran porositasnya sedangkan adanya mineral konduktif (siderit dan pirit) akan mempengaruhi pembacaan dari log densitas menjadi lebih besar sehingga porositas yang dihasilkan akan lebih kecil dari porositas sebenarnya.

Untuk melihat distribusi dari perhitungan porositas pada Sumur-X, maka dilakukan perhitungan terhadap ketiga log porositas tersebut serta kombinasinya seperti terlihat pada Gambar-9. Terlihat bahwa log densitas memberikan harga porositas yang lebih besar dari yang lainnya, untuk itu harga maksimum porositas akan diambil dari metoda log densitas dan kombinasi dari log netron-densitas dipilih untuk harga minimumnya untuk didesain eksperimenkan.

2.5 Faktor Kandungan Lempung (Vcl) Penentuan kandungan lempung dalam batuan reservoar umumnya bisa dilakukan dari pembacaan log gamma ray, log SP, dan log kombinasi neutron-densitas. Log

IATMI 10-005

gamma ray lebih sering digunakan dikarenakan sifatnya yang mengukur radioaktif batuan yang terdapat pada mineral lempung. Kedua log lainnya akan sangat tergantung dari perbedaan salinitas, jenis fluida dan mineral tertentu yang dapat mengacaukan perhitungannya. Log gamma ray juga akan terganggu pembacaannya apabila di dalam reservoar terdapat mineral radioaktif selain mineral lempung seperti pottasium feldspar (K-feldspar). Pemilihan metodologi yang tepat sangat diperlukan karena akan memperkecil ketidakpastian dalam penentuan kandungan lempung tersebut. Kandungan lempung dalam reservoar yang dihubungan kedalam indeks lempung (Icl) dapat dilihat dari persamaan berikut

.........(6)

Biasanya dapat diasumsikan bahwa kandungan lempung Vcl = Icl yang bersifat linier. Asumsi tersebut, meskipun demikian mempunyai kecendrungan memperbesar kandungan lempung oleh karena itu beberapa persamaan empiris telah dikeluarkan untuk mengkoreksi hal tersebut. Beberapa persamaan empiris telah dikembangkan untuk model geologi, umur dan area yang berbeda. Beberapa yang terkenal adalah korelasi dari Lorinov (1969), Steiber (1970) dan Clavier dkk (1971).

Untuk batuan tersier Lorinov (1969) mengemukakan persamaan sebagai berikut :

.............. (7)

Steiber (1970) menelurkan persamaan :

............... (8)

Clavier dkk (1971) meluncurkan persamaan :

.....(9)

Untuk batuan pretersier (older rock) Lorinov mendapatkan persamaan :

............ (10)

Untuk keperluan desain eksperimen harga maksimum untuk penentuan kandungan lempung diambil dari persamaan (6) yang bersifat linier antara indeks lempung (Icl) dengan kandungan lempung (Vcl), sedangkan harga minimum digunakan persamaan dari Clavier dkk (1971) untuk reservoar dengan

umur batuan tersier. Persamaan dari Clavier dkk tersebut dipilih berdasarkan pengalaman penulis lebih cocok digunakanuntuk penentuan kandungan lempung pada reservoar batupasir di Indonesia.

2.6 Faktor Resistivitas Lempung (Rcl) Hadirnya lempung yang konduktif dalam batuan tentunya akan mempersulit penentuan resistivitas batuan pada formasi yang tersaturasi secara parsial. Jenis, jumlah kandungan dan distribusinya memberikan dampak berbeda pada hasil resistivitasnya. Secara umum adanya lempung dalam batuan akan memperkecil resistivitas sebenarnya (Rt) dan jika tidak dilakukan koreksi terhadapnya maka akan menghasilkan perhitungan saturasi air yang besar. Hampir semua persamaan saturasi air untuk mengatasi adanya lempung dalam batuan memasukan faktor resistivitas lempung (Rcl). Resistivitas lempung tersebut sangat sulit ditentukan harganya, bahkan laboratorium juga belum juga bisa mengatasi hal tersebut dikarenakan kandungan lempung yang berada pada sample/core hadir bersama-sama dengan mineral batupasir menjadi satu kesatuan. Jalan alternatifnya adalah melihat data dari log resistivitas pada zona diatas reservoar atau dibawahnya yang mempunyai lapisan lempung/clay yang menerus secara korelasi antar sumur. Metoda tersebut bisa saja digunakan apabila kita mempunyai reservoar yang kehadiran lempungnya secara terlaminasi karena kemungkinan besar mempunyai kesamaan proses geologi pada saat pengedapannya. Untuk kandungan lempung yang hadir dalam bentuk terdispersi atau terstruktur kemungkinan besar tidak dalam proses geologi yang sama. Pada studi ini harga maksimum untuk resistivitas lempung diambil dari asumsi yang telah disebutkan diatas yaitu diambil dari resistivitas lempung pada zona diatas atau dibawah reservoarnya pada Sumur-X dan didapatkan harga resistivitas lempung sebesar 3 ohm-m. Untuk harga minimum resistivitas lempung diasumsikan sebesar 0.4 ohm-m.

2.7 Faktor Resistivitas Air Formasi (Rw) Resistivitas air formasi bisa didapatkan dari metoda log SP, Pickett plot dan Hingle plot dengan hasil yang terbaik dilakukan pada zona yang bersih dan terisi oleh air (water bearing). Cara yang lebih dianjurkan lagi adalah dari pengukuran laboratorium atas air formasi tersebut. Ketidakpastian akan muncul apabila kita berhadapan pada lapisan-lapisan yang

IATMI 10-005

mempunyai kandungan lempung yang cukup banyak serta lapisan yang tidak mengandung air. Hasil analisa laboratorium juga bisa saja tidak bisa digunakan karena air yang terproduksi sudah tercampur dengan zona yang lainnya jika diproduksikan bersama-sama (comingle). Selain itu lumpur bersalinitas tinggi pada saat pemboran bisa saja bercampur dengan air formasi yang terproduksikan. Hal tersebut diatas akan sangat menyulitkan dalam penentuan harga resistivitas air formasi yang sebenarnya. Pada kasus ini penentuan resistivitas air formasi dilakukan dengan metoda log SP pada zona air yaitu pada interval 6200 6400 ft dan didapatkan harga minimum sebasar 0.121 ohm-m @75oF serta harga maksimum adalah 0.343 ohm-m @75oF yang akan dimasukan kedalam desain eksperimen.

2.8 Faktor Resistivitas sebenarnya (Rt) Resistivitas sebenarnya (Rt) adalah resistivitas total yang memperhitungkan adanya fluida (gas, minyak, dan air) serta batuannya itu sendiri. Resistivitas sebenarnya (Rt) bisa didapatkan dari pengukuran log resistivitas pada jangkauan yang dalam, menegah dan dangkal (deep, micro and shallow resistivity) dengan melakukan koreksi terhadap kondisi lubang sumur serta kondisi lingkungan. Jika tidak mempunyai pembacaan resistivitas yang menengah dan dangkal, pembacaan resistivitas dalam juga bisa diandalkan sebagai resistivitas sebenarnya asalkan pergerakan lumpur pemboran tidak masuk terlalu dalam sehingga mempengaruhi pembacaannya. Pada kasus ini diasumsikan bahwa ketidakpastian pada penentuan resistivitas sebenarnya dalam evaluasi log adalah sangat kecil, sehingga bisa dianggap konstan dan tidak dimasukan kedalam desain eksperimen.

3. Desain Eksperimen Desain eksperimen adalah suatu

rancangan percobaan (dengan tiap langkah dan tindakan yang benar-benar terdefinisikan) sedemikian rupa sehingga informasi yang berhubungan dengan atau diperlukan untuk persoalan yang sedang diteliti dapat dikumpulkan. Terminologi-terminologi umum dalam desain eksperimen dan yang akan sering disebut dalam studi ini akan disajikan berikut ini. Termonologi faktor, dalam arti umum digunakan untuk mencirikan eksperimen dari satu percobaan ke percobaan

yang lain. Sebagai contoh dalam aplikasi petrofisika, faktor bisa menunjukan harga porositas, parameter tekstur (a,m, dan n), kandungan lempung, resistivitas lempung, resistivitas air formasi , dan lainnya. Sedangkan variasi harga dari sebuah faktor yang diuji dalam desain eksperimen dikenal sebagai level. Adapun hasil numerik dari sebuah percobaan disebut respon. Respon dalam petrofisika (analisa log sumur) bisa berupa besaran estimasi saturasi air. Efek adalah perubahan dalam respon yang dihasilkan oleh perubahan level dalam faktor. Sebagai contoh bahwa jika sebuah faktor diuji pada 2 level saja, efek-nya adalah perbedaan antara respon rata-rata dari sebuah percobaan yang dilakukan pada level pertama dan respon rata-rata dari semua percobaan yang dilakukan pada level kedua. Desain eksperimen terdiri dari perubahan-perubahan yang diinginkan dari input (faktor) kedalam sebuah proses dalam rangka meneliti perubahan-perubahan yang dihasilkan dalam output (respon). Proses bisa diartikan sebagai beberapa kombinasi dari mesin, material, metoda, manusia, lingkungan, dan pengukuran yang apabila digunakan bersamaan akan memberikan sebuah servis yang menghasilkan sebuah produk atau menyelesaikan sebuah tugas. Jadi desain eksperimen adalah sebuah pendekatan ilmiah yang memungkinkan peneliti mendapatkan pengetahuan supaya bisa memahami sebuah proses dengan baik dan untuk menentukan bagaimana sebuah input mempengaruhi respon. Gambar-10 memperlihatkan diagram metodologi yang dilakukan dalam desain eksperimen untuk melihat faktor ketidakpastian dalam penentuan saturasi air.

Ada beberapa metoda desain eksprimen yang sering dipakai didalam industri diantaranya yaitu Plackett-Burman, Taguchi, dan Box-Behnken. Masing-masing metoda desain eksperimen tersebut mempunyai kelebihan dan kekurangannya. Diskusi tentang metoda tersebut diatas beserta kelebihan dan kekurangannya diluar cakupan penelitian ini

Pada desain eksperimen faktor-faktor yang akan dimasukan umumnya diberi kode -1, 0, 1 untuk 3 level harga minimum, base, dan maksimum, sedangkan pada penelitian ini akan digunakan 2 level harga yaitu minimum dan maksimum yang akan diberi kode -1 dan 1. Tabel-2 memperlihatkan tujuh (7) buah faktor ketidakpastian dengan 2 tingkatan (level) yang akan diuji. Rentang harga level pada tujuh buah faktor tersebut telah dibahas pada bagian sebelumnya.

IATMI 10-005

Dalam penelitian ini dipilih metoda desain eksperimen dari Plackett-Burman 24 run (PB-24) dalam melakukan analisa desain. Desain matrik yang disediakan oleh PB-24 dengan 2 level untuk ke-tujuh faktor yang akan dianalisa dapat dilihat pada Tabel-3 dengan perincian sebagai berikut A= tortusitas (a), B= faktor sementasi (m), C= saturasi eksponen (n), D= resistivitas air formasi (Rw), E= porositas (), F= kandungan lempung (Vcl), dan G=resistivitas lempung (Rcl). Tabel-4 memperlihakan hasil perhitungan saturasi air sebagai respon yang dihasilkan dari kombinasi matriks tersebut.

4. Hasil Analisa dan Diskusi Dalam penelitian ini analisa desain

eksperimen menggunakan bantuan software Minitab. Hasil keluaran yang diperoleh oleh software ini adalah berupa tabel dan gambar statistik. Pada Tabel-5 memperlihatkan hasil analisa statistik dari Plackett-Burnman 24 Run untuk perhitungan Sw yang diantaranya menunjukan faktor-faktor yang dilibatkan dalam desain eksperimen yaitu, efek, koefisien korelasi, toleran (T), P (probabilitas), dan R2.

Dari hasil analisa desain eksperimen yang dihasilkan terhadap tujuh (7) buah faktor tersebut terlihat bahwa enam (6) buah faktor yaitu saturasi eksponen (n), faktor sementasi (m), resistivitas air formasi (Rw), tortuositas (a), porositas serta kandungan lempung merupakan faktor yang berpengaruh terhadap perhitungan saturasi air dibandingkan faktor lainnya.

Nilai efek positif atau negatif dari sebuah faktor akan mempengaruhi respon yang dihasilkan dalam hal ini adalah Saturasi air tergantung dari fungsi masing-masing faktor terhadap perolehan saturasi air. Dalam analisa (efek) harga saturasi eksponen menempati urutan pertama yaitu mempunyai nilai efek (0.264), kemudian faktor sementasi nilai efeknya (0.069), selanjutnya adalah resistivitas air formasi dengan nilai efek (0.057), tortuositas nilai efeknya (0.031), porositas nilai efeknya (-0.028), kandungan lempung nilai efeknya (-0.025) dan yang terakhir adalah resistivitas lempung dengan nilai efek (0.003)

Kofisien korelasi adalah menunjukan seberapa dominan pengaruh sebuah faktor terhadap jawaban akhir yang dihasilkan yaitu respon. Semakin tinggi nilai koefisien sebuah faktor, akan semakin dominan faktor tersebut. Selanjutnya bisa juga dilihat pada tabel sebuah harga konstanta dengan koefisien sebesar 0.2242 yang mengartikan harga saturasi air rata-rata (mean value) dari 24 run adalah sebesar 0.2242 atau 22.42%.

Harga P adalah untuk menentukan statistical significance untuk faktor-faktor dalam model. Harga P menunjukan probabilitas untuk menyertakan sebuah faktor atau pengaruh yang tidak penting dalam model korelasi (persamaan korelasi yang dihasilkan). Nilai P ini dibandingkan dengan nilai level dimana nilai level yang digunakan adalah 0.05. Nilai level adalah batas nilai yang signifikan terhadap hasil yang diinginkan yaitu respon (saturasi air). Harga P < 0.05 menunjukan faktor tersebut penting dan perlu dimasukan dalam model korelasi. Harga P > 0.05 menunjukan faktor yang tidak penting sehingga tidak harus dimasukan kedalam model. Dari tabel-5 menunjukan bahwa harga yang mempunyai P > 0.05 adalah resistivitas lempung yaitu 0.673 ini menunjukan bahwa faktor tersebut merupakan faktor yang tidak penting yang tidak perlu dimasukan dalam model korelasi.

Hasil analisa juga menghasilkan persaman korelasi untuk memprediksi harga saturasi air yaitu sebagai berikut

.............. (11)

Dari hasil persamaan korelasi tersebut bisa didapatkan kurva S (empirical CDF) yang dapat mengetahui harga Sw serta nilai masing-masing untuk P10, P50, dan P90 seperti yang terlihat pada Gambar-11. Dari gambar tersebut untuk P10 didapatkan harga Sw sebesar 0.037 yang mempunyai arti tingkat kepercayaan atas harga Sw yang dihasilkan adalah 10%, P50 dengan harga Sw sebesar 0.2241 dengan artian tingkat kepercayaannya adalah 50% sedangkan P90 Sw yang dihasilkan adalah 0.411 dengan tingkat kepercayaan atas saturasi air yang dihasilkan adalah 90%.

Untuk melihat faktor mana yang mempunyai tingkat ketidakpastian yang tinggi terhadap respon yang dihasilkan bisa dilihat pada chart pareto seperti yang ditampilkan pada Gambar-12. Pada gambar tersebut memperlihatkan bahwa faktor saturasi eksponen merupakan faktor yang mempunyai tingkat ketidakpastian tertinggi. Hal tersebut ditunjukan oleh besarnya efek yang dimiliki dibandingkan dengan faktor lainnya. Secara garis besar chart pareto yang dihasilkan terhadap faktor-faktor tersebut yang memiliki ketidakpastian yang tinggi adalah faktor-faktor yang melewati garis kepercayaan (line of confident) yang mempunyai harga 2.12. Faktor Rcl berada didalam garis kepercayaan yang

IATMI 10-005

mempunyai arti bahwa faktor tersebut memiliki ketidakpastian yang rendah atau mempunyai tingkat kepercayaan yang tinggi atas respon yang dihasilkan

Gambar normal plot terhadap efek yang dihasilkan yang diperlihatkan pada Gambar-13 juga bisa memberikan gambaran faktor-faktor yang mempunyai tingkat ketidakpastian yang tinggi terhadap respon yang dihasilkan. Nilai efek positif atau negatif dari sebuah faktor akan mempengaruhi respon yang dihasilkan dalam hal ini adalah Sw tergantung dari fungsi masing-masing faktor terhadap perolehan Sw. Sebagai contoh dari gambar yang dihasilkan faktor saturasi eksponen (n) memiliki efek yang besar. Semakin besar harga efek dari harga saturasi eksponen akan menghasilkan Sw yang besar.

Plot main effect terhadap Sw akan memperlihatkan tujuh buah faktor yang dianalisa terhadap perolehan Sw dimana harga -1 dan 1 mewakili harga minimum dan maximum untuk setiap faktor berdampak terhadap respon (Sw) yang ingin diketahui seperti yang terlihat pada Gambar-14.

Analisa sensitivitas dilakukan terhadap tujuh (7) buah faktor pada perolehan Sw yang telah dihasilkan dengan menggunakan persamaan korelasi (persamaan-11). Gambar-15 memperlihatkan hasilnya dalam diagram tornado. Hasil diagram tornado memperlihatkan bahwa urutan faktor yang paling berpengaruh terhadap perolehan IGIP adalah yang pertama faktor saturasi eksponen (n) dengan mempengaruhi harga Sw mencapai 118% , faktor sementasi (m) dengan mempengaruhi harga Sw sebesar 31%, resistivitas air formasi (Rw) mempengaruhi harga Sw sekitar 26%, tortuositas (a) mempengaruhi harga Sw sekitar 14%, porositas dengan mempengaruhi harga Sw sebesar 13%, kandungan lempung (Vcl) yang mempengaruhi harga Sw sebesar 11%, dan yang terakhir adalah resistivitas lempung (Rcl) dengan mempengaruhi harga Sw sekitar 1.5%

Untuk mengatasi dampak dari faktor yang mempunyai ketidakpastian tinggi terutama pada faktor saturasi eksponen maka data pendukung dari hasil analisa laboratorium dan penguasaan atas daerah yang diteliti sangat diperlukan buat praktisi (petrophysicist/log analyst) di lapangan sehingga hasil perhitungan saturasi air yang dihasilkan mempunyai tingkat kepercayaan yang tinggi.

5. Kesimpulan Dari hasil penelitian ini dapat ditarik beberapa kesimpulan yaitu :

1. Diperlukan pemahaman yang baik terhadap faktor/parameter yang terlibat langsung dalam perhitungan saturasi air sehingga faktor yang dimasukan mempunyai tingkat ketidakpastian yang rendah.

2. Perlu dilakukan sosialisasi yang lebih baik lagi mengenai pentingnya data core/percontoh terhadap faktor-faktor ketidakpastian tersebut.

3. Penggunaan harga faktor/parameter yang berlaku umum yang sering dilakukan oleh praktisi di lapangan pada litologi tertentu masih mempunyai tingkat ketidakpastian yang tinggi terhadap saturasi air yang dihasilkan.

4. Perubahan sifat kebasahan dapat mengubah secara berarti harga faktor saturasi eksponen (n) dan distribusi fluida. Berdasarkan hasil peneltian faktor tersebut bisa mempengaruhi harga saturasi air mencapai lebih dari 100%.

5. Rentang harga faktor ketidakpastian yang dimasukan kedalam desain eksperimen akan mempengaruhi hasil keluarannya, oleh kerena itu penguasaan pengetahuan atas faktor ketidakpastian tersebut menjadi sangat penting.

Daftar Pustaka 1. Adim, H. (1993). Studi parameter m

dan n dari batuan reservoar di Indonesia. Lembaran Publikasi Lemigas, Vol.27, No.1, pp. 43 48.

2. Amyx, J.W. (1960). Petroleum reservoir engineering, physical properties. McGraw-Hill Book Company, New York, Toronto, London, p.609.

3. Anderson, W.G. Effect of wettability on the electrical properties of porous media. J.Pet. Tech., Dec.1986, pp. 1371 1378.

4. Bassiouni, Z. (1994). Theory, mesurement, and interpretation of well logs. SPE Textbook Series, Vol.4, Richardson, TX. P.371.

5. Chilingarian, G.V. & Yen, T.F. (1983). Some notes on wettability and relative permeabilities of carbonates rocks. Energy Sources, Vol.7, No.1, pp. 67 75.

6. Keller, G.V. (1953). Effect of wettability on the electrical resistivity

IATMI 10-005

of sands. Oil & Gas j. Vol. 51, No.1, January, p.65

7. Lewis, M.G., Sharma., M.M. & Dunlap, H.F. (1988). Wettability and stress effect saturation and cementation exponents. SPWLA 29th Ann. Logging Symp., paper K, June 5 8.

8. Longeron, D.G., Argaud, M.J. & Feraud, J.P. (1986). Effect of overburden pressure, nature, and microscopic distribution of the fluids on electrical properties of sample. Soc. Petrol. Eng. Paper 15383.

9. Tiab, D. & Donaldson, E.C. (2004). Petrophysics : Theory and practice of measuring reservoir rock and fluid transport properties. Gulf Professional Publishing, 200 Wheeler Road, Burlington, MA 01803, USA, p.889.

10. Trieber, L.E., Archer, D. & Owens, W.W. (1972). A Laboratory evaluation of the wettability of fifty oil producing reservoirs. Soc.Petrol. Eng. J., Vol.12, No.6, December, pp. 531 540.

11. Widarsono, B. (2008). Perubahan sifat kebasahan fluida dan sifat kelistrikan batuan reservoir: isu lama, persoalan aktual. Lembaran Publikasi Lemigas, Vol.42, No.1, pp. 20 28.

IATMI 10-005

Tabel-1 Sifat Kebasahan Batupasir dan Karbonat5,10

Tabel-2 Tujuh (7) Buah Faktor ketidakpastian Dalam Perhitungan Saturasi Air

Tabel-3 Kombinasi Mariks Plackett Burnman-24 Run

Chilingarian & Yen (1983)

Batupasir, % Karbonat, % Karbonat, %

Basah air 43 8 8

Intermediate 7 4 12

Basah minyak 50 88 80

Trieber dkk (1972)Kebasahan

1 Tortousitas (a) 0.62 1

2 Faktor Sementasi (m) 1.3 2.2

3 Saturasi Eksponen (n) 1.5 4

4 Resistivitas Air (Rw, ohm-m) 0.121 0.343

5 Porositas (, fraksi) 0.253 0.306

6 Kandungan Lempung (Vcl, fraksi) 0.068 0.164

7 Resistivitas Lempung (Rcl, ohm-m) 0.4 3.0

No Faktor Minimum Maksimum

1 1 -1 1 -1 1 1 1

2 -1 1 1 -1 1 -1 1

3 1 -1 1 1 1 1 1

4 1 1 1 1 1 -1 -1

5 1 1 -1 1 -1 1 1

6 1 -1 1 -1 -1 1 1

7 1 1 -1 -1 1 1 -1

8 -1 1 1 -1 -1 1 1

9 -1 -1 -1 -1 1 -1 1

10 1 1 -1 -1 -1 -1 1

11 -1 1 -1 1 -1 -1 1

12 -1 1 -1 1 1 1 1

13 -1 -1 1 1 -1 -1 1

14 -1 -1 1 -1 1 -1 -1

15 -1 1 1 1 1 1 -1

16 -1 -1 -1 1 -1 1 -1

17 -1 -1 1 1 -1 1 -1

18 1 1 1 -1 -1 -1 -1

19 1 1 1 1 -1 -1 -1

20 -1 1 -1 -1 1 1 -1

21 1 -1 -1 -1 -1 1 -1

22 1 -1 -1 1 1 -1 -1

23 1 -1 -1 1 1 -1 1

24 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1

F GRUN A B C D E

IATMI 10-005

Tabel-4 Respon (Sw) Yang Dihasilkan Dari Kombinasi Matriks PB-24 Run

Tabel-5 Hasil Desain Eksperimen Dari PB-24 Run

Gambar-1 Tipe Log Sumur-X Di Laut Jawa Bagian Barat

RUN A B C D E F G RESPON

a m n Rw Por Vcl Rcl Sw

1 1 1.3 4 0.121 0.306 0.164 3.0 0.2843

2 0.62 2.2 4 0.121 0.306 0.068 3.0 0.3332

3 1 1.3 4 0.343 0.306 0.164 3.0 0.3632

4 1 2.2 4 0.343 0.306 0.068 0.4 0.4433

5 1 2.2 1.5 0.343 0.253 0.164 3.0 0.1728

6 1 1.3 4 0.121 0.253 0.164 3.0 0.3000

7 1 2.2 1.5 0.121 0.306 0.164 0.4 0.0718

8 0.62 2.2 4 0.121 0.253 0.164 3.0 0.3594

9 0.62 1.3 1.5 0.121 0.306 0.068 3.0 0.0523

10 1 2.2 1.5 0.121 0.253 0.068 3.0 0.1224

11 0.62 2.2 1.5 0.343 0.253 0.068 3.0 0.1653

12 0.62 2.2 1.5 0.343 0.306 0.164 3.0 0.1111

13 0.62 1.3 4 0.343 0.253 0.068 3.0 0.3564

14 0.62 1.3 4 0.121 0.306 0.068 0.4 0.2519

15 0.62 2.2 4 0.343 0.306 0.164 0.4 0.3765

16 0.62 1.3 1.5 0.343 0.253 0.164 0.4 0.0652

17 0.62 1.3 4 0.343 0.253 0.164 0.4 0.3189

18 1 2.2 4 0.121 0.253 0.068 0.4 0.3966

19 1 2.2 4 0.343 0.253 0.068 0.4 0.4932

20 0.62 2.2 1.5 0.121 0.306 0.164 0.4 0.0620

21 1 1.3 1.5 0.121 0.253 0.164 0.4 0.0558

22 1 1.3 1.5 0.343 0.306 0.068 0.4 0.0804

23 1 1.3 1.5 0.343 0.306 0.068 3.0 0.0898

24 0.62 1.3 1.5 0.121 0.253 0.068 0.4 0.0538

Constant 0.2242 0.0040 56.7 0

a 0.03063 0.0153 0.0040 3.87 0.001

m 0.06963 0.0348 0.0040 8.81 0

n 0.26452 0.1323 0.0040 33.46 0

Rw 0.05772 0.0289 0.0040 7.30 0

Por -0.02833 -0.0142 0.0040 -3.58 0.002

Vcl -0.0248 -0.0124 0.0040 -3.14 0.006

Rcl 0.0034 0.0017 0.0040 0.43 0.673

PTerm Effect Coef SE Coef T

IATMI 10-005

Gambar-2 Faktor Ketidakpastian Dalam Analisa Petrofisika

Gambar-3 Faktor Formasi Batuan (Penentuan a dan m)

IATMI 10-005

Gambar-4 Indeks Resistivitas (Penentuan n)

Gambar-5 Efek Tekanan Overburden Terhadap Indeks Resistivitas9

IATMI 10-005

Gambar-6 Efek Konduktif Lempung Terhadap Indeks Resistivitas9

Gambar-7 Efek Pencucian Terhadap Indeks Resistivitas9

IATMI 10-005

Gambar-8 Efek Drainage dan Imbibisi Terhadap Harga n9

Gambar-9 Perhitungan Porositas Dari Berbagai Model Porositas

IATMI 10-005

Gambar-10 Perhitungan Porositas Dari Berbagai Model Porositas

Gambar-11 Probabilitas vs Saturasi Air

Gambar-12 Pareto Chart Untuk Tujuh (7) Buah Faktor Ketidakpastian

P10=0.037

P50=0.2241

P50=0.4110

IATMI 10-005

Gambar-13 Normal Plot Untuk Tujuh (7) Buah Faktor Ketidakpastian

Gambar-14 Main Efek Untuk Tujuh (7) Buah Faktor Ketidakpastian

Gambar-15 Analisa Sensitivitas Untuk Tujuh (7) Buah Faktor Ketidakpastian

Saturasi eksponen

Faktor sementasi

Resistivitas air

Tortuositas

Porositas

Kandungan lempung

Resistivitas lempung

0.05 0.1 0.15 0.2 0.25 0.3 0.35 0.4

SaturasiAir ( fraksi)