PENENTUAN ZONA PROSPEK HIDROKARBON DENGAN METODE INVERSI MODEL BASED DAN MULTIATRIBUT PROBABILISTIC NEURAL NETWORK (PNN) PADA LAPANGAN “BAYANAKA” CEKUNGAN SUMATERA UTARA

FATIMAH, SITI (2022) PENENTUAN ZONA PROSPEK HIDROKARBON DENGAN METODE INVERSI MODEL BASED DAN MULTIATRIBUT PROBABILISTIC NEURAL NETWORK (PNN) PADA LAPANGAN “BAYANAKA” CEKUNGAN SUMATERA UTARA. Other thesis, UPN "Veteran" Yogyakarta.

	Text ABSTRAK_SITI FATIMAH_115170008.pdf Download (100kB)
	Text COVER_SITI FATIMAH_115170008.pdf Download (206kB)
	Text DAFTAR ISI_SITI FATIMAH_115170008.pdf Download (129kB)
	Text DAFTAR PUSTAKA_SITI FATIMAH_115170008.pdf Download (233kB)
	Text HALAMAN PENGESAHAN_SITI FATIMAH_115170008.pdf Download (442kB)
	Text SKRIPSI_SITI FATIMAH_115170008.pdf Restricted to Repository staff only Download (7MB)

Abstract

Lapangan Bayanaka merupakan salah satu lapangan onshore yang dimiliki
Indonesia, berada pada Cekungan Sumatra Utara tepatnya pada Formasi
Keutapang yang merupakan salah satu cekungan produktif penghasil minyak dan
gas. Oleh karena itu cekungan dengan kandungan reservoar batupasir ini
dilakukan eksplorasi dan pengembangan lebih lanjut dengan menggunakan
metode seismik refleksi. Area penelitian ini memiliki 3 (tiga) sumur yaitu SF-C,
SF-D dan SF-E.
Penelitian ini menggunakan analisa data seismik, kemudian inversi AI
model based dengan atribut seismik (RMS, Sweetness, Envelope dan Instaneous
Frequency), serta analisa multiatribut Probabilistic Neural Network untuk melihat
area reservoar dengan persebaran batuan yang sudah diidentifikasi melalui atribut
dan log Gamma ray, NPHI serta RHOB. Hasil analisa dilakukan pada tiga zona
yaitu zona 11,12 dan Top LK .
Hasil analisa atribut sendiri pada RMS dengan nilai sebesar 0.10 sampai
0.85, Sweetness 0.05 sampai 0.85, Envelope 0.20 sampai 4.20, dan Instaneous
Frequency 12.00 sampai 52.00. Kemudian hasil analisis pada zona 11 didominasi
dengan dengan nilai densitas rendah yaitu 2.34g/cc sampai 2.38 g/cc, kemudian
pada zona 12 area dengan sebaran nilai densitas rendah lebih dominan
dibandingkan dengan zona 11 dengan nilai 34g/cc sampai 2.38g/cc dan pada Top
LK dengan nilai 2.37g/cc sampai 2.38g/cc.
Kata kunci: Model-Based, RMS, Sweetness, Envelope, Instantaneous Frequency Probabilistic Neural Network.

Item Type:	Thesis (Other)
Uncontrolled Keywords:	Model-Based, RMS, Sweetness, Envelope, Instantaneous Frequency Probabilistic Neural Network
Subjects:	Q Science > Q Science (General)
Divisions:	Faculty of Engineering, Science and Mathematics > School of Engineering Sciences
Depositing User:	A.Md Apriliani Kusuma Wardhani
Date Deposited:	28 Dec 2022 01:32
Last Modified:	28 Dec 2022 01:32
URI:	http://eprints.upnyk.ac.id/id/eprint/32083

Actions (login required)

View Item