PERSEBARAN REKAHAN SEBAGAI POTENSI RESERVOAR BATUAN DASAR MENGGUNAKAN SEISMIK ATRIBUT DAN PEMODELAN ARTIFICIAL NEURAL NETWORK PADA AREA “NETIZEN”, SUB-CEKUNGAN JAMBI, CEKUNGAN SUMATRA SELATAN

PRAYITNO, RIZKI ADI (2018) PERSEBARAN REKAHAN SEBAGAI POTENSI RESERVOAR BATUAN DASAR MENGGUNAKAN SEISMIK ATRIBUT DAN PEMODELAN ARTIFICIAL NEURAL NETWORK PADA AREA “NETIZEN”, SUB-CEKUNGAN JAMBI, CEKUNGAN SUMATRA SELATAN. Other thesis, Univesitas Pembangunan Nasional "Veteran" Yogyakarta.

[thumbnail of 2. Abstrak.pdf]
Preview
Text
2. Abstrak.pdf

Download (33kB) | Preview
[thumbnail of 3. Cover.pdf]
Preview
Text
3. Cover.pdf

Download (33kB) | Preview
[thumbnail of 4. Lembar Pengesahan.pdf]
Preview
Text
4. Lembar Pengesahan.pdf

Download (280kB) | Preview
[thumbnail of 5. Daftar Isi.pdf]
Preview
Text
5. Daftar Isi.pdf

Download (23kB) | Preview

Abstract

Berbagai studi dilakukan untuk mengoptimalkan keberadaan reservoar pada
batuan dasar agar dapat menjadi target utama di masa mendatang. Hal tersebut
diperlukan untuk menemukan cadangan hidrokarbon yang baru. Rekahan
merupakan faktor yang penting dalam penelitian dengan target batuan dasar. Area
“Netizen” merupakan lapangan eksplorasi yang berada di Sub-Cekungan Jambi,
Cekungan Sumatra Selatan dengan banyak aktivitas tektonik yang sangat aktif.
Batuan dasar pada area penelitian terdiri dari batuan dasar berjenis metasedimen
hingga metamorf yang didominasi oleh kuarsit.
Analisis potensi reservoar batuan dasar pada penelitian ini dilakukan dengan
mengetahui persebaran rekahan pada batuan dasar. Ketidakmenerusan tras seismik
seperti rekahan dan patahan dapat digambarkan dengan baik oleh atribut jenis
struktural (atribut variance, atribut ant tracking, dan atribut supervised ant
tracking). Penambahan data borehole image kemudian dapat membantu untuk
membangun model Artificial Neural Network (ANN) dengan integrasi dari atribut
seismik. Hasil yang didapat dari model tersebut merupakan model intensitas
rekahan yang menunjukan akumulasi rekahan pada area penelitian.
Interpretasi rekahan pada surface atribut diindikasikan dengan nilai
variance (0.5 – 1), ant tracking ((-0.5) – 1), supervised ant tracking (0.6 – 0.8).
Berdasarkan hasil atribut ant tracking dan supervised ant tracking serta borehole
image didapat arah strike dominan rekahan pada area penelitian barat laut –
tenggara (NW-SE) yang terjadi karena gaya kompresi pada fase inversi. Rekahan
yang berkembang pada umumnya pada daerah tinggian dan berasosiasi dengan
sesar normal pada bagian timur. Hasil analisis persebaran rekahan didapat 2 daerah
prospek reservoar batuan dasar, yaitu pada tengah dan utara pada area “Netizen”.
Kata kunci: Artificial Neural Network, Borehole Image, Rekahan, Reservoar
Batuan Dasar, Seismik Atribut

Item Type: Thesis (Other)
Subjek: Q Science > QC Physics
Divisions: x. Faculty of Engineering, Science and Mathematics > School of Engineering Sciences
Depositing User: Eny Suparny
Date Deposited: 05 Jul 2018 07:41
Last Modified: 12 Jul 2018 04:36
URI: http://eprints.upnyk.ac.id/id/eprint/15589

Actions (login required)

View Item View Item