APLIKASI SEISMIK INVERSI DAN MULTI ATRIBUT NEURAL NETWORK UNTUK MENENTUKAN ZONA PROSPEK HIDROKARBON DI LAPANGAN “CINTA” CEKUNGAN JAWA TIMUR UTARA

Fikri Fadhillah, Muhammad (2015) APLIKASI SEISMIK INVERSI DAN MULTI ATRIBUT NEURAL NETWORK UNTUK MENENTUKAN ZONA PROSPEK HIDROKARBON DI LAPANGAN “CINTA” CEKUNGAN JAWA TIMUR UTARA. Other thesis, UPN ''VETERAN'' YOGYAKARTA.

[img]
Preview
Text
abstrak.pdf

Download (167kB) | Preview

Abstract

Telah dilakukan penelitian di Lapangan “Cinta”, Cekungan Jawa Timur Utara menggunakan seismik inversi dan multi atribut neural network untuk melihat persebaran nilai impedansi akustik dan porositas sehingga dapat menentukan zona prospek hidokarbon di lapangan tersebut.. Penelitian ini memanfaatkan data seismik 3D, dua buah data sumur beserta checkshot dan data marker dari Top Kujung I, Kujung II, Ngimbang dan Basement. Seismik inversi dilakukan dengan menggunakan metode model based hard constrain dengan hasil berupa volum impedansi akustik dan multi atribut neural network dengan hasil berupa volum porositas. Dilakukan analisa terhadap kedua hasil penelitian tersebut untuk menentukan zona prospek hidrokarbon. Zona prospek hidrokarbon pada lapangan penelitian ini memiliki nilai porositas rendah sampai sedang yaitu sekitar 8 % – 17 %, nilai impedansi akustik yang sebesar 8000 - 14000 (m/s)*(gr/cc), saturasi air rendah - sedang sekitar 0 – 0.5 0.SW dan gamma ray rendah sekitar 20 – 60 API tersebar di beberapa tempat pada obyek penelitian. . Kata kunci : Seismik Inversi, Akustik Impedansi (AI), Multi Atribut Neural Network, Porositas. A studies for thesis in "Cinta" Field, North East Java Basin using seismic inversion and multi-attribute neural network to see the distribution of acoustic impedance and porosity values and determine the hidrocarbon prospects zone. This study using the 3D seismic data, well data with two checkshot and markers from Top Kujung I, Kujung II, Ngimbang and Basement. Seismic inversion is using a model-based method with the results of a hard constraint acoustic impedance volume and multi-attribute neural network with a volume porosity results. Further analyzing the results of seismic inversion and multi-attribute neural network processes to determine the zones of hydrocarbon prospects. Hydrocarbon prospects zone in this research field has a fair porosity value with range of 8 % to 17 %, an acoustic impedance values for 8000-14000 (m/s)*(g/cc), a low water saturation value as 0 – 0.5 0.Sw and low gamma ray value for 20 – 60 API which is spreading in some spot in the research field. Key words : Seismic Inversion, Acoustic Impedance (AI), multi-attribute neural network, porosity

Item Type: Thesis (Other)
Subjects: T Technology > TA Engineering (General). Civil engineering (General)
Divisions: Faculty of Engineering, Science and Mathematics > School of Geography
Depositing User: Erny Azyanti
Date Deposited: 20 May 2016 05:40
Last Modified: 20 May 2016 05:40
URI: http://eprints.upnyk.ac.id/id/eprint/1927

Actions (login required)

View Item View Item