Analisis Petrofisika Menggunakan Python Pada Reservoir Batupasir Formasi Hugin, North Sea
Dian Rosiyanti 1
Rian Cahya Rohmana 2
1,2 Teknik Perminyakan, Tanri Abeng University, Jakarta, Indonesia
1 dian.rosiyanti@student.tau.ac.id , 2 rian@tau.ac.id
Abstrak Analisis Petrofisika Menggunakan Python Pada Reservoir Batupasir Formasi Hugin , North Sea , Dian Rosiyanti dan Rian Cahya Rohmana, Tanri Abeng University.
Lapangan Theta Vest merupakan lapangan minyak yang berada di bagian tengah North Sea dan terdapat pada Formasi Hugin. Formasi Hugin disusun oleh sebagian besar batupasir dan diendapkan pada lingkungan laut tepatnya pada tidal channel dan estuary. Tujuan penelitian ini  adalah  untuk  menganalisis  sifat  fisik  batuan  (properti)  reservoir  dengan  menggunakan bahasa  pemrograman  python.  Python  merupakan  bahasa  pemrograman  yang  bersifat interpretatif dan multiguna sehingga dapat digunakan dalam menganalisis secara kuantitatif petrofisika batuan (Daqiqil, 2021). Data utama yang digunakan dalam penelitian ini adalah data well logging dari tiga sumur penelitian dan divalidasi menggunakan analisis core. Analisis petrofisika yang dilakukan pada penelitian ini meliputi perhitungan volume shale, porositas efektif, serta saturasi air menggunakan metode Archie. Berdasarkan hasil analisis petrofisika menggunakan python, didapatkan bahwa sumur potensial pada penelitian ini adalah Sumur DNR-2 karena memiliki SW terendah diantara sumur lainnya yaitu 25%, dan VSH 31.7% serta PHIE  22.7%  dengan  kualitas  sangat  baik.  Hasil  analisis  menggunakan  python  ini  sudah divalidasi menggunakan core dan terbukti mendekati nilai properti sebenarnya. Penggunaan python dalam analisis petrofisika terbukti akurat, ditambah lagi python dapat digunakan secara gratis  sehingga  dapat  digunakan  secara  luas,  khususnya  dalam  eksplorasi  minyak  dan  gas bumi.
Kata Kunci : Formasi Hugin, Petrofisika, Python

## Abstract
Theta Vest field is an oil field located in the middle of the North Sea and is located in the Hugin Formation. The Hugin Formation is composed mostly of sandstones and was deposited in a marine environment, precisely in tidal channels and estuaries. The purpose of this study was to analyze the physical properties of the reservoir rocks using  the  python.  Python  is  a  programming  language  that  is  interpretive  and multipurpose so that it can be used in quantitatively analyzing rock petrophysics. The main data used in this research is well logging from three research wells and validated using core. Petrophysical analysis carried out in this study included the calculation of  shale  volume,  effective  porosity,  and  water  saturation  using  the  Archie  method. Based  on  the  results  of  petrophysical  analysis  using  python,  it  was  found  that  the potential well in this study was the DNR-2 well because it had the lowest SW̅ among the other wells, namely 25%, and V̅SH 31.7% and PH̅IE 22.7% with very good quality. The results of the analysis using python have been validated using core and are proven to be close to the actual property values. The use of python in petrophysical analysis has proven to be accurate, plus python can be used free of charge so that it can be used  widely,  especially  in  oil  and  gas  exploration.This  abstract  section  should  be typed in Italic font and font size of 10 pt and number of words of 150-200. The single spacing should be used between lines in this article. If article is written in Indonesian, the abstract should be typed in Indonesian and English. The abstract should be typed as  concise  as  possible  and  should  be  composed  of:  problem  statement,  method, scientific finding results, and short conclusion. The abstract should only be typed in one paragraph.

## Article History:
Received 21 Feb 2023 Revised 28 Feb 2023 Accepted 08 Jun 2023 Available online 08 Jun 2023
Keywords : Hugin Formation, petrophysics, Python

## 1. Pendahuluan
Minyak dan gas bumi (migas) merupakan salah satu sumber energi yang kehadirannya tidak dapat diperbaharui dan lama-kelamaan akan habis. Dalam upaya meningkatkan produksi cadangan minyak dan gas  bumi  yang  potensial,  ada  berbagai  macam  metode  yang  dapat  dilakukan,  salah  satunya  adalah analisis petrofisika (Utami, 2017). Analisis petrofisika merupakan studi terkait sifat fisik batuan pada saat proses logging dilakukan (Bagenda, 2017). Adapun tujuan penelitian ini dilakukan adalah untuk menganalisis sifat fisik batuan (properti) reservoir menggunakan bahasa pemrograman python .
Studi petrofisika erat kaitannya dengan well logging , karena studi ini memanfaatkan data well log dalam menganalisis sifat fisik batuan. Well logging merupakan sebuah teknik untuk memperoleh data bawah permukaan dengan memasukkan sebuah alat ukur ke dalam lubang sumur, untuk mengetahui karakteristik batuan di bawah permukaan dan melakukan evaluasi formasi (Darling, 2005). Well logging dilakukan  untuk  mendapatkan  informasi  terkait  litologi,  resistivitas,  porositas,  dan  kejenuhan hidrokarbon pada sebuah formasi (Aulia et al ., 2021).
Dalam studi petrofisika terdapat 3 parameter utama yang dianalisis (Harsono, 1997), yaitu:
• Volume Shale (Vsh)
Volume shale merupakan  parameter  yang  merepresentasikan  banyaknya  kandungan  lempung  di dalam batuan (Napitupulu et al ., 2019).
• Porositas (Փ)
Porositas merupakan rasio antara volume pori-pori batuan dengan volume total batuan. Porositas terbagai  menjadi  2,  yaitu:  porositas  absolut  dan  porositas  efektif.  Porositas  absolut  adalah perbandingan  antara  volume  pori  total  dengan  volume  total  batuan.  Sedangkan  porositas  efektif adalah perbandingan antara volume interconnected pores dengan volume total batuan (Gambar 1) (Napitupulu et al ., 2019).
Gambar 1. Skema perbandingan porositas efektif dan non efektif (Napitupulu et al., 2019)
• Saturasi Air (Sw)
Saturasi air adalah banyaknya kandungan air yang terdapat didalam pori-pori batuan. Apabila pori- pori batuan hanya mengandung air, maka Sw = 1. Sebaliknya, apabila pori-pori batuan mengandung fluida hidrokarbon maka Sw < 1 (Napitupulu et al ., 2019).
Parameter-parameter  petrofisika  diatas  tidak  hanya  dapat  dianalisis  menggunakan software petrofisika  saja,  tetapi  dapat  juga  dianalisis  menggunakan python . Python merupakan  bahasa pemrograman yang bersifat interpretatif dan multiguna sehingga dapat digunakan dalam menganalisis secara kuantitatif petrofisika batuan Python adalah bahasa pemrograman freeware yang dapat digunakan untuk  membuat prototype , scripting ,  analisis,  dan  visualisasi  data  oleh  para  data scientist dan programmer (Clinton et al ., 2019).
Lapangan Theta Vest merupakan lapangan minyak shallow marine yang berada di bagian tengah North Sea (landas kontinen Norwegia) (Gambar 2).
Gambar 2. Peta Lapangan Theta Vest (Statoil, 1993)
Lapangan  Theta  Vest  terdapat  pada  Formasi  Hugin  yang  merupakan  formasi  berumur Jurassic Tengah dan telah menjadi formasi yang dieskplorasi sejak tahun 1960-an. Sebagian besar formasi ini tersusun atas batupasir dan terdapat sedikit mineral lempung dan mika. Formasi Hugin diendapkan pada perairan  laut  dangkal  tepatnya  pada tidal  channel dan estuary (Gambar  3).  Formasi  Hugin  memiliki petroleum system berupa source rock , reservoir rock , cap and seal rock , dan migration (Statoil, 1993).

## 2. Metode Penelitian
Data yang digunakan pada penelitian ini bersumber dari Equinor, yang mempublikasikan data dari Lapangan Theta Vest yang terletak di Norwegian Continental Shelf (NCS). Penelitian ini dilakukan menggunakan data primer berupa data well log , yang terdiri atas: log gamma ray , resistivity , neutron, density , dan PE yang kemudian dianalisis menggunakan python untuk mengetahui nilai dari parameter sifat fisik batuan pada Formasi Hugin dengan mengikuti diagram alir penelitian (Gambar 4). Adapun data core pada penelitian ini digunakan sebagai data validasi dari hasil analisis petrofisika. Terdapat 3 sumur penelitian, yaitu: Sumur DNR-2, DNR-3, dan DNR-4 (Tabel 1).
Tabel 1. Kelengkapan data penelitian
No Sumur Gamma Ray Resistivity Neutron Density PE Conv. Cores HGR HRD HRM HCNL HDEN Փ 1 DNR-2 ü ü ü ü ü ü ü 2 DNR-3 ü ü ü ü ü ü ü 3 DNR-4 ü ü ü ü ü ü -
Gambar 4. Diagram alir penelitian

## 3. Hasil dan Pembahasan
A. Volume Shale (Vsh)
Volume shale adalah  parameter  yang  menunjukkan  banyaknya  kandungan  lempung  yang terdapat  di  dalam  batuan.  Nilai  volume shale pada  sebuah  formasi  dapat  ditentukan  dengan menggunakan indikator tunggal log gamma ray (HGR) (Asquith & Krygowski, 2003). Log ini dapat mengukur kandungan radioaktif sebuah formasi. Umumnya, semakin tinggi nilai gamma ray , maka kandungan  lempung  akan  semakin  tinggi  juga,  karena shale relatif  lebih  banyak  mengandung radioaktif seperti potassium (K), thorium (Th), dan uranium (U) (Harsono, 2001).
Perhitungan  volume shale pada  penelitian  ini  menggunakan  persamaan  Crain  (2015)  pada python dan terbagi menjadi 2 equation yaitu: equation dan calculation syntax (Gambar 5). Equation syntax adalah syntax yang berisi beberapa parameter input dalam menghitung volume shale , seperti: nilai dari gamma ray maksimum, dan minimum, serta nilai gamma ray pada batupasir. Sedangkan
calculation syntax merupakan syntax yang berfungsi menghitung nilai dari parameter-parameter input pada equation volume shale dengan kuantil tertentu (Crain, 2015).
Gambar 5. Equation syntax (A) dan calculation syntax (B) volume shale berdasarkan Crain (2015) pada python
Berdasarkan hasil perhitungan volume shale rata-rata pada Formasi Hugin, Lapangan Theta Vest,  didapatkan  bahwa  Sumur  DNR-4  merupakan  sumur  dengan  kandungan  lempung  paling rendah sebesar 26% (Tabel 2). Hal ini menunjukkan bahwa sumur ini merupakan sumur yang paling clean diantara ketiga sumur yang diteliti.
Tabel 2. Nilai volume shale rata-rata pada Formasi Hugin, Lapangan Theta Vest

## B. Porositas (Փ)
Porositas adalah perbandingan antara volume pori dengan volume total batuan (Pasulle, 2019). Porositas  berfungsi  untuk  menyimpan  hidrokarbon  di  dalam  tubuh  batuan.  Nilai  porositas dipengaruhi oleh kandungan lempung yang terdapat di dalam batuan. Semakin tinggi nilai volume shale , maka semakin rendah nilai porositas yang didapatkan. Hal ini terjadi karena ruang pori pada batuan telah terisi oleh kandungan lempung (Zakaria, 2017).
Pada  dasarnya  terdapat  2  jenis  porositas,  yaitu:  porositas  total  (PHIT)  dan  porositas  efektif (PHIE).  Porositas  total  adalah  rasio  antara  volume  total  pori-pori,  baik  itu connected maupun interconnected  pores terhadap  volume  keseluruhan  batuan.  Sedangkan  porositas  efektif  adalah perbandingan  pori-pori  yang  saling  berhubungan  ( interconnected  pores )  dengan  volume  total batuan (Nurwidyanto et al ., 2005). Perhitungan porositas efektif pada penelitian ini menggunakan kombinasi log neutron (HCNL) dan densitas (HDEN). Log neutron (HCNL) berfungsi mengukur jumlah ion H+ yang terdapat di dalam formasi karena besarnya porositas dianggap sama dengan jumlah  ion  hidrogen  yang  mengisi  pori-pori  batuan.  Sedangkan  log  densitas  (HDEN)  berfungsi untuk  mengukur  densitas  total  formasi,  baik  itu  densitas  fluida  di  dalam  pori-pori  batuan  dan densitas matriks batuan (Sari et al ., 2014).
Sumur-sumur  yang  terdapat  pada  penelitian  ini  merupakan  sumur  dengan  litologi  yang didominasi  oleh  batupasir,  sehingga  besaran matrix  density dan fluid  density yang  digunakan mengacu pada nilai berbagai mineral menurut Halliburton (1991) (Tabel 3).
Sumur Vsh (%) DNR-2 31.7 DNR-3 28.5 DNR-4 26
Tabel 3. Nilai densitas pada berbagi mineral menurut Halliburton (1991)
Mineral Densitas Kuarsa 2.64 Kalsit 2.71 Dolomit 2.85 Kaolinit ~2.41 Klorit ~2.76 Ilit ~2.52 Monmorilonit ~2.12 Glaukonit ~2.86 Air 1.0 – 1.05 Minyak 0.7 – 0.9 Kondensat 0.5 – 0.7 Gas 0.15 – 0.4
Perhitungan  porositas  pada  penelitian  ini  juga  menggunakan  persamaan  Crain  (2015),  yang kemudian dibagi menjadi 2 syntax pada python , yaitu: equation dan calculation syntax (Gambar 6). Equation syntax berisi parameter-parameter input dalam menghitung porositas batuan.  Sedangkan calculation porositas adalah syntax yang berfungsi menghitung nilai dari parameter-parameter input pada equation porositas (Crain, 2015).
Adapun  hasil  dari  perhitungan  porositas  efektif  rata-rata  (PH̅IE)  beserta  kualitasnya menunjukkan  bahwa  Sumur  DNR-4  merupakan  sumur  dengan  PH̅IE  tertinggi  24.6%  dengan kualitas porositas yang sangat baik (Tabel 4). Beragamnya nilai porositas efektif pada setiap sumur dapat dipengaruhi oleh faktor-faktor berikut, yaitu: bentuk butir, ukuran butir, sementasi, kompaksi, dan distribusi penyusun batuan (Samponu et al ., 2021).
Hasil analisis porositas efektif yang telah didapatkan dengan menggunakan python kemudian dibandingkan  dengan  data core sebagai  validasi  bahwa  nilai  PHIE  yang  dihitung  menggunakan python dapat mendekati nilai data core porositas (Tabel 5).
Gambar 6. Equation syntax (A) dan calculation syntax (B) porositas berdasarkan Crain (2015) pada python
Tabel 4. Nilai porositas efektif rata-rata pada Formasi Hugin, Lapangan Theta Vest
Sumur PHIE (%) Kualitas (Koesoemadinata, 1978) DNR-2 22.7 Sangat baik DNR-3 22.2 Sangat baik DNR-4 24.6 Sangat baik
Tabel 5. Perbandingan nilai porositas efektif dengan porositas core Sumur DNR-2 dan DNR-3
Sumur Depth (m) PHIE Python PHIE Core DNR-2 4328.52 0.215 0.256 4335.97 0.233 0.157 4339.92 0.272 0.257 DNR-3 4091.75 0.223 0.203 4095.75 0.258 0.221 4101.25 0.245 0.217

## C. Saturasi Air (Sw)
Saturasi air adalah persentase atau fraksi volume pori-pori batuan yang terisi oleh air.  Apabila pori-pori batuan hanya mengandung air, maka Sw = 1. Tetapi, apabila pori-pori batuan mengandung fluida hidrokarbon, maka Sw < 1. Nilai saturasi air yang tinggi menunjukkan bahwa kandungan hidrokarbon semakin sedikit di dalam pori-pori batuan (Glover, 2007).
Perhitungan  saturasi  air  pada  penelitian  ini  menggunakan deep  resistivity  log (HRD). Deep resistivity  log (HRD)  merupakan  log  fluida  yang  membaca  nilai  resistivitas  fluida  pada  lapisan batuan  sehingga  ketika  kandungan  fluida  sama  pada  batuan  maka  nilai  log  resistivitasnya  akan menunjukkan nilai yang sama juga. Ketika batuan hanya mengandung air, maka nilai log resistivitas rendah.  Sebaliknya,  ketika  batuan  mengandung  hidrokarbon  maka  akan  menunjukkan  nilai resistivitas yang tinggi (Cannon, 2016).
Metode Archie berdasarkan Crain (2015) merupakan metode yang diimplementasikan dalam perhitungan  saturasi  air  pada  penelitian  ini.    Metode  Archie  digunakan  karena  Formasi  Hugin merupakan  formasi clean  sand .  Terdapat  juga  2 syntax dalam  perhitungan  saturasi  air,  yaitu equation dan calculation  syntax (Gambar  7). Equation saturasi  air  adalah syntax yang  berisi parameter-parameter input dalam menghitung saturasi air. Sedangkan calculation syntax saturasi air  merupakan syntax yang  berfungsi  menghitung  nilai  dari  parameter-parameter input pada equation syntax saturasi air (Crain, 2015).
Gambar 7. Equation syntax (A) dan calculation syntax (B) saturasi air berdasarkan Crain (2015) pada python
Nilai saturasi air yang diperoleh setelah dianalisis menggunakan python , yaitu Sumur DNR-2 merupakan sumur dengan saturasi air terendah sebesar 25% (Tabel 6). Hal ini menunjukkan bahwa Sumur DNR-2 merupakan sumur dengan kandungan hidrokarbon terbanyak diantara ketiga sumur penelitian.
Tabel 6. Nilai saturasi air rata-rata pada Formasi Hugin, Lapangan Theta Vest
Sumur Sw (%) DNR-2 25 DNR-3 98.1 DNR-4 66.2

## D. Kesimpulan
Berdasarkan hasil analisis petrofisika menggunakan python yang telah dilakukan, dapat disimpulkan bahwa:
1. Bahasa  pemrograman python dapat  digunakan  untuk  menghitung  parameter  petrofisika karena hasil perhitungan PHIE mendekati nilai data core .
2. Sumur  potensial  pada  penelitian  ini  adalah  Sumur  DNR-2  karena  memiliki  SW  terendah diantara sumur lainnya yaitu 25%, dan VSH 31.7% serta PHIE 22.7% dengan kualitas sangat baik.
3.

## Daftar Pustaka
Asquith.,  &  Krygowski.  (2003). Guide  to  Petrophysical  Interpretation .  Austin,  Texas,  USA:  Baker
Hughes
Aulia, Asy-Syaffa., Reza. Moh. Ganjar. G., Yusi F., dan Risdi. M. Zainal., (2021). Evaluasi Formasi Menggunakan Analisis Petrofisika Pada Formasi Tuban Lapangan "SY" Cekungan Jawa Timut Utara . Bandung: Padjadjaran Geoscience Journal Vol. 5 (2), 161–171.
Bagenda, Asyriyanti N. (2017). Analisa Petrofisika Dengan Metode Multimin Pada Formasi Minahaki lapangan “Y”, Cekungan Banggai . Makassar: Universitas Hasanuddin.
Cannon, Steve. (2016). Petrophysics: A Practical Guide . West Sussex : Wiley Blackwell Crain, E.R. (2015). Crain's Petrophysical Pocket Pal . www.Spec2000 (diakses 12 September 2022)
Daqiqil, Ibnu. (2021). Machine Learning: Teori, Studi, Kasus dan Implementasi Menggunakan Python .
Riau: Badan Penerbit Universitas Riau UR Press
Darling, Toby. (2005). Well Logging and Formation Evaluation . Oxford: Elsevier Publishing Company Glover, Paul. (2007). Petrophysics MSc Course Notes . Nottingham, United Kingdom
Harsono,  Adi.  (1997). Evaluasi  Formasi  dan  Aplikasi  Log ,  Edisi  Revisi-8  Mei  1997.  Jakarta:
Schlumberger Oilfield Service
Harsono,  Adi.  (2001). Interpretasi  logging  analisa  kualitatif  dan  kuantitatif .  Yogyakarta:  Andi publisher
Koesoemadinata R.P. (1980). Geologi Minyak dan Gas bumi , Edisi-2. Jilid 1 dan 2. Bandung: ITB Napitupulu, Veridaus. (2019). Penilaian Formasi Pada Batupasir Formasi Lower Arang Bagian Atas Lapangan SBL Cekungan Natuna Barat . Pekanbaru: Universitas Islam Riau.
Nurwidyanto,  M.,  Noviyanti,  I.,  &  Widodo,  S.  (2005). Estimasi  Hubungan  Porositas  Dan Permeabilitas  Pada  Batupasir  (Study  Kasus  Formasi  Kerek,  Ledok,Selorejo) .  Berkala  Fisika, 8(3), 87–90
Pasulle, O. A. (2019). Analisis Karakteristik Lapisan dan Estimasi Sumberdaya Batubara Berdasarkan
Data  Well  Logging ( Studi  Kasus  Musi  Banyuasin  ,  Sumatera  Selatan ).  Makassar:  Universitas
Hasanuddin
Raphael., Mathew, R., Clinton, R., Sengkey. (2019). Purwarupa Sistem Daftar Pelanggaran Lalulintas Berbasis Mini-Komputer Raspberry Pi . Manado: Jurnal Teknik Elektro dan Komputer Vol.8(3), 181–192.
Samponu,  I.,  Sulistiyono.,  Utomo,  W.,  &  Almuqtadir,  M.,  T.  (2021) .  Analisis  Petrofisika  Dalam Menentukan Zona Potensi Hidrokarbon Pada Formasi Kais Berdasarkan Data Sumur X Di PT.
Petroenergy Utama Wiriagar. Blora: SNTEM Volume 1 (November), 224–232.
Sari, M., Nugroho, H., Hidajat, W. K., & Satriawan, O. (2014). Analisis Petrofisika Dengan Metode Deterministik Dan Probabilistik Serta Perhitungan Volume Hidrokarbon Dengan Metode Well Basis  Pada  Sumur  Mg-04  Di  Struktur  Musi  ,  Cekungan  Sumatera  Selatan  PT.  Pertamina  Ep
Region Sumatera . Semarang: Universitas Diponegoro
Statoil. (1993). Discovery Evaluation Report Theta Vest Structure .
Utami,  Erna.  (2017). Prediksi  Zona  Reservoir  Berbasis  Atribut  Data  Log  Sumur  Dengan  Metode Levenberg - Marquardt . Surabaya: Institut Teknologi Sepuluh Nopember
Zakaria,  H.  (2017). Evaluasi  Formasi  Baturaja  Berdasarkan  Parameter  Petrofisika  Pada  Formasi
Baturaja, Cekungan Jawa Barat Utara . Bandung: Padjadjaran Geoscience Journal, 1 no 3.

## Ucapan Terima Kasih
Penulis berterima kasih kepada semua pihak yang telah membantu selama penelitian ini dilaksanakan, terkhusus  kepada  panitian  dan  reviewer  Seminar  Nasional  Rekayasa,  Sains  dan  Teknologi (SNARSTEK)  yang  telah  memberikan  kesempatan  kepada  kami  sehingga  jurnal  ini  dapat dipublikasikan.