Mas Adi, Salam kenal. Kebetulan sekali waktu baca email anda di IAGI. Apa yang anda lakukan sama dengan apa yang saya kerjakan saat ini, 3D modelling untuk thin layer reservoir. Kalo saya boleh menduga, lapangan yang anda kerjakan ada di deltaic env.?
Lapangan yg saya kerjakan, tipikal deltaic dengan thin layer sst dan coal. AI dari seismic tidak bisa dipakai lagi, ada dua reason. Pertama tentunya masalah resolusi, kedua adanya interference AI value antara porous sandstone yang menjadi target kita dengan coal. Untuk problem resolusi, pendekatan yang dilakukan adl dengan melakukan HFR ( High Frequency Restoration ) Seismic data. Idenya, membuat semacam operator antara original seismic data dengan VSP yang ada. Selanjutnya, Operator tsb di-apply ke overall seismic data sehingga resolusi orig. seismik bisa mendekati resolusi dari VSP. Untuk problem kedua, jika ada di lapangan anda, bisa digunakan pendekatan Extended Elastic Impedance ( LamdhaRho-MuRho ).Lambdha Rho identik dengan sifat inkompresibilitas batuan ( fluid sensitive attribute ) dan MuRho identik dengan sifat rigiditas batuan ( lithology sensitive attribute ). Pendekatan ini dikombinasikan dengan HFR terbukti sangat efektif. Sand thickness di tempat saya 15-35 ft. Saya ada bbrp paper tentang EEI kalo anda berminat. Salam, Agus. ----- Original Message ----- From: Adi Trianto To: iagi-net@iagi.or.id Sent: Monday, August 29, 2005 11:05 AM Subject: [iagi-net-l] 3D Modeling untuk "thin reservoir" Saya kebetulan lagi mengerjakan 3D Geological Modeling dengan menggunakan Petrel. Untuk beberapa reservoir yang relatif tebal (>15-25 m) saya tidak mengalami kesulitan untuk membuat facies modeling dan petrophysical modelingnya. Untuk distribusi lateralnya, saya menggunakan metode ( bbrp diantaranya adalah gabungan ) antara object based modeling (stochastic) atau SIS/SGS dengan menggunakan flowline atau 2D/3D trend dari seismic dan beberapa variasi dari variogram range. Dari bbrp reservoir tebal tersebut, saya coba juga menggunakan seismic (attribute) cube (dengan melihat xplot, bbrp diantaranya, saya melihat adanya korelasi positif antara property dan value dari seismic tersebut) untuk mengontrol distribusi facies/petrophysical modeling. Atau dengan menggunakan xplot lainnya, misalnya X=PhieT dan Y=Phie untuk porosity modeling atau X=Phie dan Y=Vclay untuk Vclay modeling (korelasi koefisien). Untuk permeability modeling dan SwJ Func saya "ikatkan" ke facies dan petrophyical modeling. Dan hasilnya, so far antara modeling dan kalkulasi engineering (dynamic modeling) dalam range yang bisa ditolerir. Permasalahannya adalah, sekitar 70% dari reservoir di field saya (fluvial – marginal marine, di Malay Basin) mempunyai ketebalan sekitar 3-10m, dimana ketebalan ini jauh daripada tuning thickness dari seismic yang ada. Dan saya melihat, uncertainties memodelkan thin reservoirs (distribusi lateralnya, terutama facies modeling) ini sangat besar sekali, akhirnya, metode "trial/error" dengan bbrp realisasi saya coba lakukan. Dan tetap, hasilnya masih sangat sangat terbuka untuk diskusi. Mohon pencerahan dari rekan2 yang terutama bekerja di "thin reservoir" ? Terimakasih banyak, Adi Trianto
