http://journal.ipb.ac.id/index.php/jurnalikt
e-ISSN         : 2620-309X

## KARAKTERISASI RESERVOIR HIDROKARBON MENGGUNAKAN ATRIBUT SWEETNESS DAN INVERSI IMPEDANSI AKUSTIK DI PERAIRAN UTARA BALI

## CHARACTERIZATION OF HYDROCARBON RESERVOIR USING SWEETNESS ATTRIBUTE AND ACOUSTIC IMPEDANCE INVERSION IN NORTH BALI WATERS
Aulia Ranggi Pamalik 1 , Henry M. Manik 2* , & Susilohadi 3
1 Program Studi Teknologi Kelautan, Sekolah Pascasarjana, IPB University, Bogor, 16680, Indonesia
2 Departemen Ilmu dan Teknologi Kelautan, FPIK-IPB University, Bogor, 16680, Indonesia
3 Pusat Penelitian dan Pengembangan Geologi Kelautan, Bandung, 40174, Indonesia *E-mail: henrymanik@apps.ipb.ac.id

## ABSTRACT
Reservoir  is  an  object  that  be  focus  at  exploration  stage  of  the  oil  and  gas  industry.  The  process  of identifying  and  depicting  reservoir  characters  both  qualitatively  and  quantitatively  is  carried  out using  well  and  seismic  data  because  these  two  data  are  complementary.  The  aim  of  this  study  is  to identify  and  analyze  the  character  of  hydrocarbon  reservoir  in  North  Bali  Waters  using  sweetness attribute  method  and  model-based  acoustic  impedance  inversion  method.  This  study  uses  four  2D post-stack time migration seismic and a well (BLJ-1) data. The sweetness attribute method is carried out by extracting basic information derivatives from seismic data (amplitude and frequency), while the model-based acoustic impedance inversion method is carried out by integrating seismic and well data in order to obtain the lateral distribution of acoustic impedance values. The results showed that sweet- ness attribute can identify the hydrocarbon reservoir zone from sweet spots anomaly at time window 750-850 ms. The main reservoir zone is composed by carbonate rocks (limestone) aged Late Pliocene and  located  at  680-740  m  depth.  Model-based  inversion  method  is  able  to  provide  high  correlation values and low inversion errors, so it can determines the rock layers that predicted with gas-contain. The use of sweetness attribute and model-based inversion method can identify and describe reservoir characters well.
Keywords: carbonate, hydrocarbon, reservoir characterization, seismic attribute, seismic inversion

## ABSTRAK
Reservoir  adalah  salah  satu  objek  yang  menjadi  fokus  pada  tahap  eksplorasi  dalam  industri  minyak dan  gas.  Proses  identifikasi  dan  penggambaran  karakter  reservoir  baik  secara  kualitatif  maupun kuantitatif dilakukan menggunakan data sumur dan data seismik karena kedua data tersebut saling me- lengkapi.  Tujuan  penelitian  ini  adalah  mengidentifikasi  dan  menganalisis  karakter  reservoir  hidro- karbon  di  Perairan  Utara  Bali  menggunakan  metode  atribut sweetness dan  metode  inversi  impedansi akustik  berbasis  model.  Penelitian  ini  menggunakan  empat  buah  lintasan  seismik  laut  2D post-stack time migration dan sebuah data sumur (BLJ-1). Metode atribut sweetness dilakukan dengan menurun- kan  informasi  data  seismik  berupa  amplitudo  dan  frekuensi,  sedangkan  metode  inversi  impedansi akustik  berbasis  model  dilakukan  dengan  mengin-tegrasikan  data  seismik  dan  data  sumur  agar  di- peroleh  sebaran  nilai  impedansi  akustik  secara  lateral.  Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  atribut sweetness dapat  mengenali  zona  reservoir  hidrokarbon  dari  anomali sweet  spots pada  rentang  waktu 750-850 ms. Zona reservoir utamanya tersusun atas batuan karbonat berupa batu gamping ( limestone ) yang berumur Late Pliocene dan terletak pada kedalaman 680-740 m. Metode inversi berbasis model mampu memberikan nilai korelasi yang tinggi dan galat inversi yang rendah sehingga dapat mendeter- minasi  lapisan  batuan  yang  diprediksi  mengandung  gas.  Penggunaan  atribut sweetness dan  inversi berbasis model, dapat mengidentifikasi dan mampu menggambarkan karakter reservoir dengan baik.
Kata kunci: atribut seismik, hidrokarbon, inversi seismik, karakterisasi reservoir, karbonat

## I. PENDAHULUAN
Pada  kegiatan  eksplorasi  sumber daya  minyak  dan  gas  (migas),  salah  satu target  utama  yang  menjadi  fokus  perhatian adalah  reservoir  (Febridon et  al .,  2018). Reservoir  merupakan  batuan  bawah  per- mukaan  yang  berpori  dan  permeabel,  serta memiliki kemampuan untuk menyimpan dan mengalirkan  fluida  seperti  hidrokarbon. Umumnya,  batuan  reservoir  dapat  tersusun atas batu pasir, konglomerat, batu lanau, dan batu  gamping  (Sukandarrumidi,  2017).  Ke- beradaan reservoir dapat diidentifikasi menggunakan  suatu  metode  yang  mampu menggambarkan  kondisi  bawah  permukaan dengan  baik.  Metode  seismik  merupakan salah  satu  metode  yang  tepat  dan  kerap  kali digunakan  untuk  menggambarkan  kondisi bawah  permukaan.  Data  hasil  metode seismik  ini  dapat  langsung  diinterpretasikan sebagai  citra  penampang  seismik  atau  dapat diproses  lebih  lanjut  untuk  proses  karak- terisasi reservoir hidrokarbon.
Karakterisasi reservoir menurut Sukmono  (2002)  merupakan  suatu  proses untuk  menggambarkan  karakter  reservoir baik  secara  kualitatif  maupun  kuantitatif dengan menggunakan seluruh data yang ada. Beberapa  teknik  atau  cara  yang  dapat  di- gunakan  untuk  mengkarakterisasi  reservoir adalah dengan  menggunakan atribut seismik dan  inversi  seismik  (Chen  &  Sidney,  1997; Helland-Hansen et  al .,  1997).  Atribut  seis- mik  merupakan  derivatif  atau  turunan  dari informasi  dasar  data  seismik  yang  berupa waktu,  amplitudo,  frekuensi,  dan  atenuasi (Brown, 2001). Turunan dari informasi dasar tersebut,  akan  memiliki  respons  tertentu sehingga  dapat  mengindikasikan keberadaan zona  reservoir  hidrokarbon.  Selain  menggu- nakan  atribut  seismik  yang  dihasilkan  de- ngan  menurunkan  informasi  dari  data  seis- mik,  agar  lebih  akurat  proses  karakterisasi reservoir  juga  dilakukan  dengan  menginte- grasikan  data  seismik  dan  data  pencatatan sumur  ( well  logging )  melalui  inversi  seis- mik.  Inversi  seismik  adalah  suatu  upaya
rekonstruksi  sifat  fisis  bumi  berdasarkan informasi  dari  data  seismik.  Salah  satu  pro- duk  yang  dihasilkan  dari  inversi  seismik adalah impedansi akustik. Impedansi akustik dapat  diartikan  sebagai  kemampuan  batuan dalam  melewatkan  gelombang  seismik. Komponen  tersebut  sangat  dipengaruhi  oleh velositas  gelombang  dan  densitas  batuan sebagai  respons  dari  perbedaan  litologi  dan kandungan  fluida  (Erryansyah et  al. ,  2019; Simanjuntak et al. , 2014).
Perairan  Utara  Bali  merupakan  wila- yah perairan yang masih menjadi bagian dari Cekungan Jawa Timur. Studi mengenai geo- kimia  hidrokarbon  yang  telah  dilakukan  se- belumnya  (Phillips et  al .,  1991;  Satyana  & Purwaningsih,  2003),  menyatakan  bahwa wilayah  tersebut  memiliki  umur  paparan batuan  yang  tua  sehingga  dapat  mengindi- kasikan  dan  memungkinkan  terbentuknya hidrokarbon.  Hal  ini  terbukti  dengan  pene- muan  hidrokarbon  berupa  gas  pada  wilayah perairan  tersebut  sejak  3  dekade  yang  lalu (Saputra et  al .,  2014).  Berdasarkan  pema- paran  di  atas,  gabungan  metode  atribut seismik  dan  inversi  seismik  digunakan  agar dapat  memberikan  informasi  yang  lebih lengkap  pada  tahap  karakterisasi  reservoir hidrokarbon.  Tujuan  penelitian  ini  adalah mengidentifikasi  dan  menganalisis  karakter reservoir  hidrokarbon di Perairan Utara Bali menggunakan  metode  atribut  seismik,  yaitu atribut sweetness dan  metode  inversi  impe- dansi akustik berbasis model.

## II. METODE PENELITIAN

## 2.1. Data Seismik
Penelitian  ini  menggunakan  data seismik yang terletak di Perairan Utara Bali. Data  seismik  tersebut  merupakan  data  seis- mik  2D  yang  telah  mengalami  pemrosesan akhir post-stack  time  migration dan terdiri atas  4  buah  lintasan,  yaitu  SL1,  SL2,  K1, dan  K2.  Lintasan  SL1  dan  SL2  adalah  data seismik  yang  diakuisisi  pada  tahun  2017 oleh  tim  survei  Pusat  Penelitian  dan Pengembangan  Geologi  Kelautan  (PPPGL)
menggunakan  kapal  riset  Geomarin  III, sedangkan  lintasan  K1  dan  K2  adalah  data sekunder  dari  Pusat  Data  dan  Teknologi Informasi  (Pusdatin)  Kementerian  ESDM. Lokasi  penelitian  selanjutnya  dapat  dilihat pada Figure 1 .
Berdasarkan  lokasi  penelitian,  tiga lintasan  seismik  berorientasi  pada  arah utara-selatan  dan  satu  lintasan  seismik  ber- orientasi  pada  arah  barat-timur.  Masing- masing  lintasan  seismik  memiliki  jumlah jejak  seismik  atau seismic  trace sebesar 6047  (SL1),  5677  (SL2),  1440  (K1),  dan 2191  (K2).  Lintasan  seismik  K1  memiliki jarak yang paling dekat terhadap sumur BLJ- 1 dibandingkan  lintasan  lainnya,  yakni seki- tar 18 m dan lintasan inilah yang akan digu- nakan  untuk  analisis  atribut sweetness dan inversi impedansi akustik.

## 2.2. Data Sumur
Sumur BLJ-1 memiliki status sebagai sumur  eksplorasi,  yaitu  sumur  yang  dibor untuk  membuktikan  keterdapatan  hidro- karbon  (minyak  dan  gas)  pada  lokasi  baru. Sumur ini dibor pada kedalaman 308 ft atau sekitar  93,88  m  di  bawah  permukaan  laut dengan total kedalaman sumur sebesar 7444 ft  (2268,93  m).  Data  sumur  pada  penelitian ini  memiliki  data  utama  berupa  data  peng- ukuran,  seperti checkshot , log gamma  ray (GR),  log resistivity (MSFL,  ILD,  dan SFLU),  log P-wave ,  log neutron  porosity (NPHI),  dan  log  densitas  (RHOB).  Data lainnya seperti data marker umur batuan dan data drill  stem  test (DST)  juga  digunakan untuk  menunjang  proses  karakterisasi  reser- voir.
Figure 1.  Map  of  North  Bali  Waters  showing  the  study  area  with  seismic  lines  and  well location.
2.3. Metode Atribut Sweetness
Metode  atribut sweetness pada  pene- litian  ini  digunakan  untuk  mengidentifikasi “ sweet  spots” sebagai  indikasi  keberadaan hidrokarbon.  Atribut sweetness adalah  im- plementasi  dari  dua  atribut  gabungan,  yaitu atribut envelope dan  atribut instantaneous frequency (James et  al. ,  2016). Selanjutnya, Koson et  al . (2014) menuliskan perhitungan atribut tersebut dalam persamaan :
.......................................... (1)
Keterangan: s(t) adalah sweetness , a(t) adalah trace envelope atau amplitudo sesaat, dan f a (t) adalah frekuensi sesaat ( instantaneous frequency ).

## 2.4. Metode Inversi Berbasis Model
Metode inversi  seismik secara umum dapat  diartikan  sebagai  kebalikan  dari  me- tode  perekaman  data  seismik.  Metode  pere- kaman  data  seismik  mengaplikasikan  teknik forward  modelling yang  pada  dasarnya adalah  proses  konvolusi  antara  komponen wavelet dan  reflektivitas  bumi.  Langkah pada proses inversi seismik dan proses pere- kaman  data  seismik  dapat  dilihat  pada Figure 2.
Komponen reflektivitas pada  pereka- man data seismik, dianggap sebagai respons dari wavelet seismik  terhadap  perubahan impedansi  akustik  pada  lapisan  bumi. Hubungan antara komponen reflektivitas dan impedansi dapat dituliskan secara matematis dalam persamaan:
..................... (2)
Persamaan 2 dapat diinversikan secara lang- sung menjadi:
..................................... (3)
Keterangan: r adalah  koefisien  refleksi, ρ adalah  densitas, v adalah  velositas  gelombang kompresi, Z adalah  impedansi  akustik,  dan i adalah banyaknya lapisan.
Pada  penelitian  ini,  metode  inversi seismik  dilakukan  dengan  membangun  mo- del geologi awal dan membandingkan antara model geologi tersebut dengan data seismik. Hasil dari perbandingan antara data sebenar- nya dengan data hasil  model, akan  memper- barui  model  secara  iterasi  agar  lebih  sesuai dengan  data  seismik.  Proses  iterasi  tersebut menyebabkan  impedansi  akustik  awal  yang dibangun berdasarkan model geologi akan
(a) (b)
Figure 2.  The  steps  of  (a)  seismic  data  recording  in  the  form  of forward  modelling  and  (b) seismic inversion (Nanda, 2016). Impedance Reflectivity Seismic Trace Wavelet = → * Impedance Seismic Trace → Wavelet Forward Modelling
Figure 3.  The iteration process in model based inversion (Veeken & Da Silva, 2004).
berubah mendekati model impedansi akustik dari data seismik seperti pada Figure 3 . Model  yang  digunakan  pada  inversi seismik  berbasis  model  ini  dibangun  ber- dasarkan  metode  GLI  ( Generalized  Linear Inversion ). Metode GLI adalah suatu metode yang  dapat  diterapkan  di  hampir  seluruh  set virtual  dari  pengukuran  geofisika  untuk mendeterminasi  situasi  geologi  yang  meng- hasilkan  hasil  ini.  Secara  matematis,  proses iterasi  yang  dibangun  pada  metode  inversi berbasis  model  dapat  ditulis  dengan  per- samaan (Russell, 1988):
................. (4)
Keterangan: M 0 adalah  model  inisial, M adalah  model  bumi  sebenarnya, ΔM adalah perubahan  pada  parameter  model, F ( M ) adalah  pengamatan, F ( M 0 )  adalah  nilai  per- hitungan  dari  model  inisial,  dan adalah perubahan pada nilai perhitungan.

## 2.5. Pemrosesan Data
Data  seismik  dan  data  sumur  di- proses  menggunakan  peralatan  pemrosesan
data,  yaitu  unit  komputer  yang  terintegrasi dengan  perangkat  lunak  Seisee,  Petrel, Hampson-Russell  (HRS),  ArcGIS,  dan Microsoft  Excel.  Pemrosesan  data  dibagi menjadi 2, yaitu pemrosesan inversi seismik (inversi  impedansi  akustik  berbasis  model) dan atribut seismik ( sweetness ). Pemrosesan atribut sweetness dimulai  dengan  mengatur sistem  koordinat  atau  proyeksi  geografis data  seismik  pada  perangkat  lunak  Petrel sebelum  data  seismik  dimuat.  Setelah  data seismik  termuat,  metode  atribut sweetness dapat  diterapkan  melalui package berupa volume attributes .
Pemrosesan  inversi  seismik  dilaku- kan menggunakan perangkat lunak Hampson-Russell  dengan  terlebih  dahulu melakukan  pengkondisian  ( conditioning ) data,  membuat  log  turunan  (log  impedansi akustik),  dan  analisis  data  sumur  (data  log). Pengkondisian  data  dilakukan  dengan  me- muat ( loading ) data sumur dan data seismik, serta  membuat  basis  data  ( database )  sumur yang  berisi  data  log,  data marker umur batuan,  dan  informasi  mengenai  geometri sumur.  Proses  pembuatan  log  turunan  (log impedansi  akustik)  dilakukan  dengan  me-
ngalikan  log  densitas  dengan  log P-wave . Selanjutnya, dilakukan analisis terhadap data sumur  untuk  menentukan  zona  target  yang diduga  sebagai  daerah  reservoir  hidro- karbon.
Setelah  zona  target  teridentifikasi, data  sumur  dan  seismik  kemudian  diikat ( well-to-seismic  tie )  untuk  menyamakan domain  pada  kedua  data.  Proses  ini  diawali dengan  mengetahui  koefisien  refleksi  dari data  log P-wave yang  sudah  terkoreksi  data checkshot dan  log  densitas.  Koefisien refleksi  dikonvolusikan  dengan wavelet untuk  menghasilkan  seismogram  sintetik. Seismogram  sintetik  yang  telah  dihasilkan kemudian  dicocokan  dengan trace seismik khususnya  di  daerah  sumur.  Tingkat  ke- cocokan  antara trace seismik  dan  seis- mogram  sintetik  dilihat  berdasarkan  nilai korelasi  dan  juga  kesesuaian  secara  geologi di area target. Hasil well-to-seismic tie dapat digunakan  untuk  mengidentifikasi  lokasi zona target pada data seismik yang selanjut- nya  diperlukan  untuk  tahap  penelusuran horizon.
Penelusuran  horizon  dilakukan  de- ngan  menentukan  garis  secara  horizontal pada suatu kemenerusan  lapisan penampang seismik.  Garis  horizon  tersebut  dibuat  de- ngan  mengacu  pada  struktur  geologi  yang terdapat  pada  data marker umur  batuan. Garis  tersebut  digunakan  sebagai  batas  area kedalaman  yang  diduga  kedalaman  target, serta  sebagai  kontrol  secara  lateral  dalam pembuatan model inisial bumi. Model inisial bumi  dibuat  menggunakan  data  seismik  dan data  log  impedansi  akustik.  Model  ini  digu- nakan  sebagai  model awal dan sebagai kon- trol  pada  proses  inversi  seismik.  Selanjut- nya,  dilakukan  analisis  prainversi  dengan membandingkan  model  inisial  bumi  dan model  inversi.  Analisis  tersebut  dilakukan secara  kuantitatif  berdasarkan  kesesuaian terhadap struktur geologi, nilai korelasi, dan nilai  eror  dari  perbandingan  kedua  model. Setelah mendapatkan parameter yang sesuai, proses  selanjutnya  adalah  proses  inversi impedansi akustik.

## III. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1. Analisis Atribut Sweetness
Data  seismik  memiliki  informasi dasar  berupa  waktu,  amplitudo,  frekuensi, dan  atenuasi  yang  dapat  diturunkan  atau  di- ubah menjadi bentuk atribut seismik. Atribut sweetness merupakan salah satu atribut seis- mik  hasil  turunan  dari  informasi  data  seis- mik berupa amplitudo dan frekuensi. Penera- pan  atribut sweetness pada  data  seismik, dapat  mengidentifikasi  anomali  berupa “ sweet  spots ”  sebagai  indikasi  adanya hidrokarbon  (Zulivandama et  al .,  2018). Anomali  tersebut  harus  disesuaikan  terlebih dahulu  dengan  data  sumur  agar  informasi yang  diperoleh  saling  melengkapi.  Indikasi keberadaan  hidrokarbon  pada  data  seismik berdasarkan atribut sweetness ( Figure 4 ). Anomali sweet  spots pada  data  seis- mik,  ditunjukkan  oleh  lingkaran  hitam ( Figure  4) yang  terletak  di  rentang  waktu antara  750-850  ms  dan  posisi  antara trace 844-1035.  Posisi trace tersebut  berdekatan dengan  posisi  sumur  BLJ-1  pada  data seismik, yaitu terletak pada posisi trace 985. Munculnya  fenomena sweet  spot diindikasi- kan dengan warna kuning  yang  merepresen- tasikan  tingginya  nilai sweetness pada  area tersebut.  Warna  kuning  yang  tampak  pada atribut  ini  mengindikasikan  tingginya  nilai sweetness ,  sedangkan  warna  sian  mengindi- kasikan  rendahnya  nilai sweetness .  Tinggi- nya  nilai sweetness pada  suatu  area,  men- cirikan  bahwa  area  tersebut  memiliki  nilai amplitudo  yang  tinggi  dan  frekuensi  yang rendah. Munculnya sweet spots pada rentang waktu 750-850 ms, dapat disebabkan karena adanya kontras velositas antara lapisan batu- an  yang  memiliki  velositas  tinggi  dengan suatu materi  yang  memiliki  velositas rendah (diduga  hidrokarbon).  Adanya  hidrokarbon pada  suatu  lapisan  batuan,  akan  mengab- sorbsi velositas gelombang seismik sehingga menyebabkan  terjadinya  akumulasi  energi yang  berakibat  pada  tingginya  amplitudo daerah tersebut (Putri et al. , 2016).
Figure 4.  Sweetness attribute from seismic line K1 near BLJ-1 with North-South (N-S) trend. The  black  circle  indicates  “sweet  spots”  anomaly  which  is  suspected  to  be  a reservoir zone.

## 3.2. Analisis Data Log
Data  log  adalah  data  bawah  per- mukaan  yang  sensitif  terhadap  perubahan lapisan  batuan  dan  data  tersebut  dapat  di- gunakan  untuk  mengidentifikasi  zona  target reservoir.  Identifikasi  zona  target  dilakukan dengan  menganalisis  secara  singkat  ( quick- look )  respons  data  log  dalam  bentuk  kurva tunggal.  Log  yang  digunakan  untuk  meng- identifikasi  zona  target  adalah  log gamma ray (GR),  log resistivity ,  log neutron porosity (NPHI),  dan  log  densitas.  Hasil analisis  data  log  pada  sumur  BLJ-1  ( Figure 5 ).
Zona  target  reservoir  sumur  BLJ-1 diduga  terletak  pada  kedalaman  680  m hingga  740  m.  Berdasarkan  data marker umur  batuan,  lapisan  batuan  pada  rentang kedalaman  tersebut  berumur Late  Pliocene dan didominasi oleh batuan karbonat berupa batu gamping ( limestone ). Rentang kedalam- an tersebut diyakini sebagai reservoir karena memiliki  nilai  log  NPHI  dan  log  densitas yang  rendah  sehingga  terjadi  separasi  saat kedua log di- overlay . Pada rentang kedalam- an  tersebut  juga  terjadi  penurunan  nilai  log GR  yang  sangat  signifikan  pada  batas kedalaman  sekitar  680  m  yang  menandakan adanya  perbedaan  litologi  pada  batas  ke- dalaman  tersebut.  Selain  itu,  nilai  log resistivity juga meningkat. Hal ini menanda-
kan  terdapatnya  suatu  material  nonkonduk- tor  atau  fluida  nonkonduktor  dalam  batuan yang  diduga  sebagai  hidrokarbon.  Dugaan adanya hidrokarbon diperkuat dari hasil drill stem test (DST) yang  menunjukkan terdapat aliran  gas  sebesar  11,3-12,6 million  cubic feet  of  gas  per  day (MMCFGPD)  pada kedalaman 673,61  m  hingga 710,18  m  yang masih  termasuk  dalam  rentang  kedalaman zona target ( Table 1 ).
Lapisan  batuan  reservoir  atau  zona target  reservoir  dapat  diidentifikasi  dari separasi log NPHI dan log densitas. Nilai log NPHI  dan  densitas  yang  rendah,  saat  kedua log  di- overlay atau  dikombinasikan  akan membentuk  pola crossover dan  terjadi separasi  pada  kedua  log  tersebut.  Menurut Halomoan et al . (2017), separasi yang terjadi karena  rendahnya  nilai  log  NPHI  dan densitas  dapat  mengindikasikan  keberadaan hidrokarbon.  Log  GR  dapat  memisahkan batuan  yang  bersifat  permeabel  dan  non- permeabel  berdasarkan  tingkat  radiasi  sinar gamma  alami  yang  terkandung  dalam  lapi- san  batuan  tersebut.  Nilai  log  GR  yang rendah  menandakan  bahwa  lapisan  batuan tersebut  permeabel,  sedangkan  nilai  log  GR yang  tinggi  menandakan  bahwa  lapisan batuan tersebut bersifat nonpermeabel (Sidiq et al. , 2019). Log resistivity mendeterminasi batuan berdasarkan tahanan listrik (resistan-
S
N
Figure 5.  Target zone of BLJ-1 well.
Table 1.  DST result for BLJ-1 well.
DST No. Depth Interval (m) Result 1 722.38-731.52 Dry 2 701.04-710.18 Flow gas 12.6 MMCFGPD 3 673.61-682.75 Flow gas 4.3 MMCFGPD 3A 673.61-682.75 Flow gas 11.3 MMCFGPD after acidizing with 18927 L
20% HCl
si)  dari  formasi  batuan,  serta  fluida  yang terkandung di dalamnya. Karena sifat hidro- karbon  yang  nonkonduktif,  batuan  reservoir yang  mengandung  hidrokarbon  akan  memi- liki respons resistansi yang besar dibanding- kan  batuan  tanpa  hidrokarbon  (Ellis  & Singer, 2007).
Hasil  analisis  berdasarkan  penam- pakan  kurva  data  log  dan  pengujian  sumur (DST),  mengindikasikan  bahwa  di  sumur BLJ-1  pada  kedalaman  680-740  m  merupa- kan  zona  prospek  hidrokarbon.  Oleh  karena itu,  penelitian  ini  selanjutnya  akan  lebih berfokus pada interval kedalaman tersebut.

## 3.3. Analisis Well-to-Seismic Tie
Pengikatan  data  sumur  kepada  data seismik  ( well-to-seismic  tie ),  berguna  untuk mengetahui  kedalaman  aktual  zona  target reservoir  pada  data  seismik. Wavelet, me- rupakan  komponen  penting  dalam  proses
pengikatan  dan  komponen  tersebut  ber- pengaruh terhadap nilai korelasi pengikatan. Adapun wavelet yang  digunakan  dalam pengikatan  sumur  BLJ-1,  dihasilkan  dari proses  ekstraksi  statistik  data  seismik. Wavelet hasil ekstraksi statistik data seismik selanjutnya dapat dilihat pada Figure 6 . Proses  ekstraksi wavelet dilakukan pada daerah  sekitar  zona  target,  yaitu  pada rentang  waktu  750-1100  ms. Wavelet yang terbentuk memiliki panjang wavelet ( wavelet length )  sebesar  180  ms  dengan  panjang  ke- runcingan  ( taper  length ) sebesar  20  ms sehingga  memiliki  karakter  puncak  yang runcing  dan  lobus  samping  ( sidelobe )  yang kecil  ( Figure  6a ).  Selain  itu, wavelet yang dihasilkan  tersebut  memiliki  fase  nol/ zero- phase dengan  frekuensi dominan  sebesar 32 Hz ( Figure 6b ). Komponen wavelet tersebut selanjutnya  dikonvolusikan  dengan  reflekti- vitas untuk menghasilkan seismogram  sinte-
tik  yang  digunakan  pada  proses  pengikatan data  sumur.  Pengikatan  data  sumur  dilaku- kan  dengan  menyamakan  pola  seismogram sintetik  dengan trace data  seismik  melalui proses shifting,  streching ,  dan squeezing . Proses shifting dilakukan dengan  menggeser posisi  waktu,  sedangkan  proses streching dan squeezing dilakukan  dengan  menarik dan  menghimpit  waktu  pada seismogram sintetik  agar  sesuai  dengan trace data seismik.  Hasil  proses  pengikatan  atau well- to-seismic tie pada sumur BLJ-1 ditunjukkan pada Figure 7 .
Salah  satu  indikator  keberhasilan proses  pengikatan  data  sumur  atau well-to- seismic  tie ,  adalah  tingginya  nilai  korelasi pengikatan. Hasil korelasi pengikatan sumur BLJ-1  yang  didapat  dengan  menggunakan wavelet statistik  sebesar  0,64  dan  dapat dikategorikan  memiliki  korelasi  yang  baik. Besarnya  nilai  korelasi  pada  proses well-to- seismic tie berkisar 0 sampai 1 dan semakin mendekati  1,  nilai  korelasi  semakin  baik (Dikman et al. , 2015).
(a) (b)
Figure 6.  Wavelet  response  from  seismic  data  extraction  in  (a)  time  and  (b)  frequency domain.
Figure 7.  Results of well-to-seismic tie process in  BLJ-1 well. The green box is a process of matching synthetic seismogram (blue color) and seismic trace data (red color).

## 3.4. Analisis Model Inisial
Proses pengikatan data sumur dengan data  seismik  menghasilkan  log  baru  berupa log P-wave yang  sudah  terkoreksi.  Log  ter- sebut  bersama  dengan  log  densitas  selanjut- nya digunakan untuk membuat log impedan- si  akustik  yang  kemudian  diekstrapolasi secara  lateral  menggunakan  data  seismik sehingga terbentuk model impedansi akustik atau  model  inisial.  Filter lowpass dengan frekuensi high-cut 3/10 Hz digunakan dalam membangun  model  inisial  pada  penelitian ini.  Model  impedansi  akustik  atau  model inisial  sumur  BLJ-1  dapat  dilihat  pada Figure 8 .
Nilai  impedansi akustik  yang terben- tuk pada model inisial, berkisar antara 2200- 7150  m/s*g/cm 3 .  Besarnya  nilai  impedansi tersebut,  direpresentasikan  melalui  lapisan warna  yang  tersusun  secara  vertikal.  Nilai impedansi  terendah  digambarkan  dengan warna  hijau  tua,  sedangkan  nilai  impedansi tinggi  digambarkan  dengan  warna  ungu. Daerah yang berada diantara 2 garis horizon Top dan Bottom adalah  daerah  target  reser- voir.  Berdasarkan  model  inisial,  daerah tersebut  digambarkan  dengan  warna  hijau- kuning yang memiliki nilai impedansi
akustik sekitar 2200-4000 m/s*g/cm 3 . Filter lowpass dengan frekuensi high- cut 3/10  Hz  yang  digunakan  dalam  pem- buatan  model  inisial,  menghasilkan  kompo- nen frekuensi rendah dengan dengan rentang 3-10  Hz.  Data  seismik  memiliki  sifat  data yang  terbatas  pada band -nya  ( band  limited ) sehingga berakibat pada hilangnya informasi dari  frekuensi  rendah  (0-15  Hz).  Informasi dari  frekuensi  rendah  mempunyai  peran sangat  penting  karena  sensitivitasnya  ter- hadap  sifat  batuan  yang  berpengaruh  dalam menentukan fluida, porositas, dan sifat reser- voir lainnya (Cooke & Cant, 2010; Karim et al ., 2016).
Penggunaan  filter lowpass tersebut pada model inisial bumi, dimaksudkan untuk menyediakan  komponen  frekuensi  rendah yang  hilang  dari  data  seismik  akibat  dari sifat data seismik itu sendiri.

## 3.5. Analisis Inversi Seismik
Proses inversi seismik, diawali dengan  terlebih  dahulu  melakukan  analisis pada  model  inisial  yang  sebelumnya  telah dibangun  (analisis  pra-inversi).  Analisis  ini dilakukan  untuk  mendapatkan  parameter inversi yang sesuai karena parameter
Figure 8.  Low  frequency  acoustic  impedance  model  (initial  model)  generated  from  P-wave and density log of BLJ-1 well for inversion process. The cyan and yellow  lines are horizon lines that serve as boundaries for the area to be inverted.
BLJ-1 Late Miocence ( Bottom ) Late Pliocene ( Top ) S N
Figure 9.  Inverted  2D-seismic  section  with  lateral  acoustic  impedance  variation.  The  black rectangle shows area with low impedance value around BLJ-1 well.
tersebut  dapat  berpengaruh  kepada  kualitas proses  inversi  dan  galat  hasil  inversi  (Rifai et  al. ,  2019).  Saat  melakukan  analisis  pra- inversi,  model  impedansi  akustik  hasil inversi  dan  model  impedansi  akustik  sumur BLJ-1 dibatasi pada jendela waktu ( window ) 790  ms  hingga  1110  ms.  Pada  tahap  ini dilakukan  pengaturan  pembatasan  meng- gunakan  parameter soft  constraint dengan nilai  0,21, average  block  size 2  ms, pre- whitening 1%,  dan  iterasi  sebanyak  7  kali. Pengaturan parameter inversi tersebut meng- hasilkan galat antara impedansi akustik hasil inversi dengan  log  impedansi  akustik  sumur sebesar  631,05  m/s*g/cm 3 .  Nilai  korelasi yang  didapat  dari  pengaturan  tersebut  juga cukup  tinggi,  yakni  sebesar  0,96  dari  nilai korelasi  maksimum  1  dengan  galat  sebesar 0,25. Rendahnya nilai galat mengindikasikan bahwa  model  yang  terbentuk  dapat  meng- gambarkan  data  seismik  asli  dengan  baik. Hasil  proses  inversi  impedansi  akustik  ber- basis  model  yang  dipadukan  dengan  log impedansi akustik sumur BLJ-1 dapat dilihat pada Figure 9 .
Hasil  inversi  seismik  dapat  dilihat dari  tersebarnya  nilai  impedansi  akustik secara  lateral  pada  daerah  target  reservoir batu  gamping Late  Pliocene yang  dibatasi oleh  2  buah  horizon,  yaitu  horizon top dan
bottom .  Secara  lateral,  daerah  di  sekitar sumur BLJ-1 memiliki kisaran nilai impedansi akustik sebesar 2200-5500 m/s*g/cm 3 dengan dominasi  nilai  impedansi akustik  sebesar  3400-4800  m/s*g/cm 3 yang dicirikan  warna  kuning-merah  kecokelatan. Terdapat  fenomena bright  spot yang  ditun- jukkan  dengan  kotak  berwarna  hitam  pada Figure  9 .  Fenomena bright  spot terjadi sebagai  respons  kontras  impedansi  akustik pada  suatu  area  dengan  area  di  sekitarnya. Area  tersebut  memiliki  nilai  impedansi akustik  yang  lebih  rendah  dibandingkan dengan  area  di  sekitarnya,  yakni  berkisar antara  2200-3400  m/s*g/cm 3 dan  dicirikan dengan warna hijau kekuningan. Telah dise- butkan di awal, bahwa salah satu komponen yang  berpengaruh  terhadap  nilai  impedansi akustik adalah  velositas  dan  rendahnya  nilai impedansi  akustik  pada  daerah  tersebut diduga  karena  terdapatnya  hidrokarbon berupa gas yang akan me nurunkan velositas akibat dari absorpsi energi.

## IV. KESIMPULAN
Analisis  atribut sweetness dapat mengidentifikasi  zona  reservoir  hidrokarbon di Perairan Utara Bali berdasarkan keberada- an  anomali sweet  spot dengan  nilai
BLJ-1 Late Miocence ( Bottom ) Late Pliocene ( Top ) S N
sweetnees yang  tinggi  pada trace 844-1035 di  rentang  waktu  750-850  ms.  Zona  reser- voir didominasi batuan karbonat berupa batu gamping  ( limestone )  yang  terletak  pada kedalaman  680-740  m  dan  terdapat  adanya aliran  fluida  berupa  gas.  Inversi  impedansi akustik  berbasis  model  dapat  mendetermi- nasi lapisan batuan reservoir yang diprediksi mengandung  gas  dengan  nilai  impedansi rendah,  yaitu  2400-3400  m/s*g/cm 3 .  Inversi impedansi  akustik  berbasis  model  mengha- silkan  nilai  korelasi  inversi  yang  tinggi dengan  galat  yang  rendah,  sehingga  peng- gunaan metode inversi ini baik dalam proses karakterisasi reservoir hidrokarbon.  Penggu- naan  metode  atribut sweetness dan  inversi berbasis  model,  dapat  mengidentifikasi  dan mampu  menggambarkan  karakter  reservoir hidrokarbon dengan baik.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penulis  mengucapkan  terima  kasih kepada  Pusat  Penelitian  dan  Pengembangan Geologi  Laut  (PPPGL)  Bandung  atas  izin penggunaan  data  lapangan  dan  fasilitasnya sehingga  penelitian  ini  dapat  terlaksana. Penulis  juga  mengucapkan  terima  kasih kepada  Bapak  Subarsyah  S.Si,  M.T.,  Bapak Tumpal  B.  Nainggolan,  S.T,  M.T.,  dan Bapak  Shaska  R.  Zulivandama,  S.T,  M.T. yang  telah  membantu  dengan  saran  dan masukannya selama proses pengolahan data.

## DAFTAR PUSTAKA
Brown,  A.R.  2001.  Understanding  seismic attributes. Geophysics , 66(1): 47-48. https://doi.org/10.1190/1.1444919 Chen,  Q.  &  S.  Sidney.  1997.  Seismic attribute  technology  for  reservoir forecasting  and  monitoring. The Leading Edge , 16(5): 445-448. https://doi.org/10.1190/1.1437657
Cooke,  D.  &  J.  Cant.  2010.  Model-based seismic inversion: Comparing
deterministic and probabilistic
approaches. CSEG  Recorder ,  35(4): 29-39. https://csegrecorder.com/editions/iss ue/2010-04
Dikman,  T.,  A.  Susilo,  &  S.  Sabbeq.  2015.
Korelasi  data  log  sumur  dan  seismik untuk penyebaran litologi dan porositas reservoir hidrokarbon Formasi  Gumai  Cekungan  Sumatera Selatan. Natural B , 3(2): 166-174. https://doi.org/10.21776/ub.natural- b.2015.003.02.10
Ellis,  D.V.  &  J.M.  Singer.  2007.  Basic resistivity  and  spontaneous  potential. Di dalam : Ellis, D.V. & J. M. Singer ( editor ).  Well  logging  for  earth scientists.  Second  Edition.  Springer. Dordrecht. 41-62 pp. https://doi.org/10.1007/978-1-4020- 4602-5_3 Erryansyah,  M.,  T.B.  Nainggolan,  &  H.M. Manik.  2020.  Acoustic  impedance model-based  inversion  to  identify target  reservoir:  a  case  study  Nias Waters. Di  dalam :  Manik,  H.  M. et al. ( editor ).  The  3rd  International Conference on Marine Science (ICMS)  2019  "Towards  Sustainable Marine Resources and Environment",
Bogor, Indonesia, 4 September 2019. https://doi.org/10.1088/1755-
1315/429/1/012033 Febridon, M.N., B.S. Mulyatno, O.
Dewanto,  &  E.  Wijaksono.  2018. Analisis  sifat  fisis  pada  reservoar batupasir menggunakan metode seismik  inversi  impedansi  akustik (AI)  dan  multiatribut  pada  Lapangan “MNF”  Cekungan  Bonaparte. J. Geofisika Eksplorasi , 4(2): 3-14. https://doi.org/10.23960/jge.v4i2.11
Halomoan,  H.L.,  B.S.  Mulyatno,  &  O.
Dewanto. 2017. Karakterisasi
reservoar  dan  identifikasi  sebaran batuan karbonat menggunakan analisis  seismik  inversi  dan  attribute Lapangan  “Hatoru”  Cekungan  Jawa
Timur utara. J. Geofisika Eksplorasi ,
3(3): 57-72. http://doi.org/10.23960/jge.v3i3.1048 Helland-Hansen, D., I. Magnus, A. Edvardsen,  &  E.  Hansen.  1997. Seismic inversion for reservoir characterization and well planning  in the  Snorre  Field. The  Leading  Edge , 16(3): 269-274. https://doi.org/10.1190/1.1437616
James,  A.S.,  A.M.  Ayuk,  O.B.  Taiwo,
O.Oluwatoyin, & O.M. Taiwo. 2016.
A  study  of  seismic  hydrocarbon indicators  over  “X”  Field,  Niger
Delta. J. Basic and Applied Research International , 16(3): 202-210. https://ikprress.org/index.php/JOBA RI/article/view/3898
Karim,  S.U.,  M.S.  Islam,  M.M.  Hossain,  &
M.A.  Islam.  2016.  Seismic  reservoir characterization  using  model  based post-stack  seismic  inversion:  In  case of Fenchuganj Gas
Field,
Bangladesh. J. of the Japan Petroleum  Institute ,  59(6):  283-292. https://doi.org/10.1627/jpi.59.283 Koson,  S.,  P.  Chenrai,  &  M.  Choowong. 2014.  Seismic  attributes  and  seismic geomorphology. Bulletin  of  Earth Sciences of Thailand , 6(1): 1-9. http://www.geo.sc.chula.ac.th/BEST/
volume6/number1/BEST_6_1_001_S anhasuk_Final.pdf
Nanda,  N.C.  2016.  Seismic  data  inter- pretation and evaluation for hydrocarbon exploration and production.  Springer.  Switzerland.
224  p.  https://doi.org/10.1007/978-3- 319-26491-2
Phillips,  T.L.,  R.A.  Noble,  &  F.F.  Sinartio.
1991. Origin of hydrocarbons, Kangean  Block  Northern  Platform, offshore  N.E.  Java  Sea.  Prosiding pertemuan  ilmiah  tahunan  20  IPA,
Jakarta,  Indonesia,  8-10  Oktober 1991. 637-662 pp.
Putri,  N.A.,  D.D.  Warnana,  &  P.H.  Wijaya. 2016.  Karakterisasi  reservoir  gas
biogenik  pada  Lapangan  “TG” dengan  menggunakan  atribut  inversi IA  dan  dekomposisi  spektral. J. Geosaintek , 2(2): 99-106.
http://doi.org/10.12962/j25023659.v2 i2.192 3 Rifai,  F.Y.,  T.B.  Nainggolan,  &  H.M. Manik. 2019. Reservoir characterization using acoustic impedance  inversion  and  multi- attribute  analysis  in  Nias  Waters,
North  Sumatra. Bulletin  of  the Marine Geology , 34(1): 51-62. http://doi.org/10.32693/bomg.34.1.20
19.637
Russell,  B.H.  1988.  Introduction  to  seismic inversion methods. Society of Exploration Geophysicist. Oklahoma. 178 p.
Saputra,  R.,  V.  Rowi,  R.  Surjaudaja,  &  A. Haris.  2014.  Fluid  Contact  analysis based on fluid replacement modeling on  direct  hydrocarbon  indicator feature in the Mundu Formation, East Java  Basin.  Prosiding  pertemuan ilmiah  tahunan  38  IPA,  Jakarta, Indonesia,  21-23  Mei  2014.  1333- 1344 pp.
Satyana,  A.H.  &  M.E.M.  Purwaningsih. 2003. Geochemistry of the East Java Basin: New observation oil grouping, genetic  gas  types  and  trends  of hydrocarbon habitats. Prosiding pertemuan  ilmiah  tahunan  29  IPA, Jakarta,  Indonesia,  14-16  Oktober 2003. 1-23 pp.
Sidiq, A.P., H.M. Manik, & T.B. Nainggolan.  2019.  Studi  komparasi metode migrasi seismik dalam mengkarakterisasi  reservoir  migas  di Blok
Kangean,
Laut Bali
menggunakan inversi impedansi akustik  berbasis  model. J.  Ilmu  dan Teknologi  Kelautan  Tropis ,  11(1): 205-2019.
https://doi.org/10.29244/jitkt.v11i1.2 3028
Simanjuntak,  A.S.,  B.S.  Mulyatno,  &  M. Sarkowi. 2014. Karakterisasi reservoar hidrokarbon pada Lapangan  ‘TAB’  dengan  meng- gunakan pemodelan inversi impedansi  akustik. J.  Geofisika Eksplorasi , 2(1): 2-13. https://doi.org/10.23960/jge.v2i01.21
4
Sukandarrumidi.  2017.  Geologi  minyak  dan gas  bumi  untuk  geologist  pemula. UGM Press. Yogyakarta. 356 p. Sukmono,  S.  2002.  Interpretasi  seismik refleksi. ITB Press. Bandung. 252 p. Veeken,  P.C.H.  &  M.  Da  Silva.  2004. Seismic  inversion  methods and some
of  their  constraints. First  Break , 22(6): 47-70. https://doi.org/10.3997/1365- 2397.2004011
Zulivandama  S.R.,  G.M.  Hermansyah,  &  E. Wicaksono.  2018.  Aplikasi  metode sweetness  dan  spectral  decomposi- tion  untuk  identifikasi  awal  potensi hidrokarbon di Perairan Utara Bali. J. Geologi Kelautan , 16(1): 13-23. http://doi.org/10.32693/jgk.16.1.2018 .401
Received   : 30 September 2020 Reviewed  :  12 November 2020 Accepted  :  8 December 2020