Abstrak — Lapangan  Teapot  Dome,  Wyoming  terletak  di  Powder Basin yang merupakan cekugan prospek hidrokarbon. Data yang digunakan  pada  penelitian  ini  yaitu  data  seismik  3D  Post  Stack dan  7  data  sumur.  Zona  target  terletak  pada  F1WC  dan Redpeak.  Zona  target  memiliki  litologi  berupa  sand  dan  shaly sand. Dilakukan karakterisasi reservoar pada kedua zona target guna  mengevaluasi  zona.  Kedua  data  diintegrasi  menggunakan metode  inversi  berbasis  model  dan  metode  seismik  multiatribut. Metode  inversi  berbasis  model  dilakukan  guna  memprediksi impedansi  akustik.  Metode  seismik  multiatribut  menggunakan lebih  dari  satu  atribut  untuk  memprediksi  parameter  sumur. Parameter  yang  dicari  pada  penelitian  ini  yaitu  porositas sehingga  didapat  persebaran  porositas  dalam  volume  seismik. Digunakan  pula  metode  Probabilistic  Neural  Network  guna meningkatkan  hasil  korelasi  antara  data  seismik  dengan  data sumur  saat  memprediksi  porositas.  Berdasarkan  hasil  yang didapatkan  diketahui  bahwa  karakter  reservoar  zona  F1WC yaitu  impedansi  akustik  pada  rentang  27000-34000  (ft/s)(gr/cc) dan porositas 8-11%. Sedangkan untuk zona RDPK mempunyai rentang  nilai  impedansi  akustik  34000-49000  (ft/s)(gr/cc)  dan porositas  5-10%.  Berdasarkan  justifikasi  karakter  log,  inversi, dan multiatribut diketahui bahwa kedua zona target merupakan zona prospek hidrokarbon.
Kata  Kunci — Karakterisasi  Reservoar ,  Model  Based  Inversion, Probabilistic Neural Network.

## I. PENDAHULUAN
ARAKTERISASI  reservoar  merupakan  suatu  proses guna  menjabarkan  secara  kualitatif  maupun  kuantitatif karakter  reservoar  menggunakan  seluruh  data  yang  ada. Sedangkan  karakterisasi  reservoar  seismik  merupakan  suatu proses  pendeskripsian  secara  kualitatif  maupun  kuantitatif suatu  reservoar  dengan  menggunakan  data  seismik  sebagai data  utama.  Data  pendukung  yang  digunakan  yaitu  data wireline  log.  Seismik  inversi  merupakan  salah  satu  metode yang  digunakan  oleh  ahli  geofisika  untuk  mengarakterisasi reservoar.  Seismik  inveri  adalah  suatu  teknik  pembuatan model geologi bawah permukaan dengan data seismik sebagai input  dan  data  geologi  sebagai  kontrol  [1].  Data  log  sumur mempunyai  keakuratan  secara  vertikal  yang  lebih  baik, dimana akan digabungkan dengan nilai impedansi akustik dari hasil  inversi  data  seismik  yang  baik  pada  arah  lateral.  Maka
akan  didapatkan  parameter-parameter  fisis  yang  akurat  guna menganalisis  reservoar  dengan  nilai  kesalahan  yang  minim. Teknik pengembangan reservoar hidrokarbon ini menggunakan  data  seismik  dalam  analisis  litologi  maupun kandungan fluida reservoar.
Data sumur yang digunakan berjumlah sumur yang diambil berdasarkan  kedalaman  yang  mencapai  zona  target.  Zona target pada penelitian ini yaitu F1WC dan RDPK yang dipilih karena  belum  terdapat  penelitian  di  kedua  zona  tersebut sekaligus.  Ketujuh  sumur  yang  digunakan  mempunyai kelengkapan  data  yang  hampir  sama  yaitu  minimal mempunyai  log  sonik,  gamma  ray,  densitas,  neutron,  dan resistivitas. Data seismik juga sudah tersedia pada lapangan ini dalam bentuk 3D PSTM.
Multiatribut  pada  dasarnya  merupakan  suatu  proses ekstraksi  beberapa  atribut  dari  data  seismik  yang  mempunyai korelasi  yang  baik  terhadap  data  log  yang  kemudian digunakan untuk memprediksi parameter log yang dicari. Pada akhirnya  hasil  korelasi  tersebut  dapat  diterapkan  di  volume seismik sehingga didapatkan persebaran log yang dicari.
Dalam  penelitian  ini  digunakan  metode  neural  network yang  mengorelasikan  antara  data  seismik  dengan  data  sumur. Prosesnya  dengan  menganalisis  atribut  terbaik  yang berkorelasi  dengan  sumur,  kemudian  korelasi  ini  digunakan untuk  mengetahui  parameter  sumur  yang  dicari.  Parameter yang  dicari  pada  penelitian  ini  yaitu  porositas.  Pada  akhirnya setelah  semua  parameter  yang  dicari  didapatkan,  maka  dapat dilakukan evaluasi terhadap zona target.

## II. METODOLOGI PENELITIAN

## A. Rancangan Penelitian
Penelitian  ini  dimulai  dengan  mendata  seluruh  data  yang ada.  Setelah  itu  setiap  jenis  data  yang  didapatkan  diproses masing-masing.  Ekstraksi  wavelet  dilakukan  pada  data seismik  dan  dari  data well log dilakukan  analisis  log  guna menentukan  zona  target  berdasarkan  kedalaman.  Setelah  itu dilakukan  pengikatan  antara  data  seismik  dan  data well guna mendapatkan  data  log  dengan  domain  kedalaman,  dengan bantuan data checkshot . Setelah itu dilakukan picking horizon

## Karakterisasi Reservoar Menggunakan Aplikasi Seismik Atribut dan Inversi Seismik Impedansi Akustik, Studi Kasus Lapangan Teapot Dome, Wyoming
Nur Muhammad Zain, Wien Lestari, dan Firman Syaifuddin Departemen Teknik Geofisika, Fakultas Teknik Sipil dan Perencanaan, Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS) e-mail : wien@geofisika.its.ac.id
K
pada  lapisan  sekitar  target.  Batas  horizon  yang  didapat digunakan  menjadi  pembatas  dalam  melakukan  inversi sehingga  tidak  memakan  banyak  waktu  dalam  prosesnya. Inversi  impedansi  akustik  dilakukan  dengan  metode  berbasis model.  Setelah  itu  dilakukan  prediksi  porositas  dengan menggunakan seismik multiatribut dan dioptimalisasi menggunakan  metode  PNN  untuk  mendapatkan  hasil  yang lebih sesuai dengan log porositas asli. Berdasarkan hasil yang didapatkan,  lalu  dilakukan  analisis cross  plot ,  inversi, multiatribut, slice ,  dan arbitrary  line .  Rancangan  penelitian diilustrasikan pada Gambar 1.
Gambar 1.  Rancangan Penelitian.

## B. Neural Network
Operasi  non-linier  dari  neural  network  menghasilkan korelasi  yang  lebih  baik  dibandingkan  dengan  regresi  linier multiatribut  karena  neural  network  bekerja  dengan  meniru cara  otak  manusia  bekerja. Neural  network dilakukan  dengan batas atas marker zona target bagian atas (F1WC) dan sampai akhir log. Neural network menginterpolasi data dengan cukup
baik,  tetapi  log  yang  mempunyai spike atau  nilai  yang  cukup tinggi atau rendah hanya diambil trennya saja.
Gambar 2. Hasil prediksi porositas dengan menggunakan metode PNN. Nilai porositas pada penampang mempunyai rentang 4.3 – 11%.

## III. H ASIL DAN PEMBAHASAN

## A. Analisis Terintegrasi Inversi AI dan PNN
Setelah  dilakukan  analisis  terhadap  hasil  inversi  impedansi akustik  berbasis  model  dan  seismik  multiatribut  probabilistic neural  network,  maka  akan  dilakukan  analisis  terintegrasi guna  mendapatkan  karakter  reservoar  dari  zona  target.  Pada analisis  ini  akan  dikorelasikan  antara  persebaran  nilai porositas  dan  impedansi  akustik  pada  peta  horizon  dan penampang arbitrary line.
Gambar 3. Arbitrary line pada beberapa sumur berarah NW-SE di zona F1WC.
Berdasarkan  Gambar  3,  4,  dan  5  diketahui  bahwa persebaran  porositas  dan  impedansi  akustik  cenderung seragam  dengan  rentang  nilai  impedansi  27000-34000 (ft/s)(gr/cc)  dan  porositas  8 – 11%  pada  peta  porositas.  Dari log  GR  didapatkan  bahwa  zona  ini  merupakan  shaly  sand dengan  nilai  GR>50  API.  Berdasarkan  data  slice  +10ms, properti  log  yang  bagus  ditunjukkan  pada  well  17_WX_21, 48_X_28, dan 67_X_10 yang berada di area Utara dan Selatan dengan  kisaran  impedansi  30000  (ft/s)(gr/cc),  berwarna  biru muda  pada  peta.  Zona  yang  mempunyai  properti  bagus  yaitu zona  yang  mempunyai  impedansi  rendah  pada  zona  target F1WC ini. Pada arbitrary line menunjukkan bahwa persebaran impedansi  properti  yang  bagus  dengan  warna  biru  muda hingga merah mempunyai persebaran yang merata. Berdasarkan hal-hal tersebut dapat dijustifikasi bahwa zona ini prospektif  berdasarkan  karakter  log  yang  cukup  bagus,  nilai porositas yang cukup, dan karakter log resistivitas menyerupai zona  di  bawahnya  yaitu  F2WC  yang  sudah  terbukti
mengandung hidrokarbon.
Gambar 4. Penampang timeslice pada horizon F1WC (+10ms).
Gambar 5. Porosity map horizon F1WC +10ms.
Gambar 6. Arbitrary line pada beberapa sumur berarah NW-SE di zona RDPK.
Gambar 7. Penampang timeslice pada horizon RDPK (+15ms).
Gambar 8. Porosity map horizon RDPK +15ms.
Gambar 9. Penampang timeslice pada horizon RDPK (+95ms).
Gambar 10. Porosity map horizon RDPK +95ms.
Berdasarkan  Gambar  6,  7,  8,  9,  dan  10  diketahui  bahwa persebaran  impedansi  akustik  dan  porositas  cenderung seragam  dengan  rentang  nilai  impedansi  34000 – 49000 (ft/s)(gr/cc) dan porositas 5 – 10 % pada peta. Berdasarkan log GR  didapatkan  bahwa  zona  ini  merupakan  campuran  litologi clean sand hingga shaly sand dengan GR zona clean sand <20 API  dan shaly  sand pada  zona  ini  memiliki  nilai  GR  yang lebih  rendah  dibandingkan  dengan  yang  di  F1WC.  Data  slice pada  zona  ini  diambil  pada  2  lokasi,  +15ms  pada  zona shaly sand dan +95 pada zona sand . Pada data slice +15ms,  properti yang  bagus  ditunjukkan  dengan  warna  kuning  hingga  hijau muda  dengan  rentang  impedansi  34000 – 37000  (ft/s)(gr/cc) berdasarkan  properti  log  dari  well  67_X_10.  Pada  data slice +95ms,  properti  bagus  merata  kecuali  pada  lokasi  dengan warna  impedansi  merah.  Zona  properti  yang  bagus ditunjukkan  dengan  impedansi  yang  tinggi.  Pada  peta  slice porositas +95ms,  porositas  yang  bagus  berada  pada  bagian Utara  dan  Selatan.  Pada arbitrary  line menunjukkan  bahwa persebaran  impedansi  akustik  properti  yang  bagus  dengan warna biru muda hingga ungu merata antar well. Berdasarkan hal  tersebut  dapat  dijustifikasi  bahwa  zona  ini  prospektif berdasarkan karakter log GR yang lebih clean , terdapat lokasi high resistivity di zona sand , nilai impedansi yang tinggi,  dan nilai porositas yang cukup.

## IV. KESIMPULAN
Berdasarkan  pengolahan  data  yang  telah  dilakukan diperoleh  hasil  guna  mencapai  tujuan  dari  penelitian  ini, sehingga dapat disimpulkan bahwa :
1. Karakter reservoar zona F1WC yaitu impedansi akustik pada rentang 27000-34000 (ft/s)(gr/cc) dan porositas 8- 11%, dengan zona prospek merata.
2. Karakter  reservoar  zona  RDPK  mempunyai  rentang nilai  impedansi  akustik  34000-49000  (ft/s)(gr/cc)  dan porositas 5-10%, dengan zona prospek berada di Utara dan Selatan.
3. Berdasarkan  peta  persebaran  karakter  reservoar,  peta timeslice , dan karakter log diketahui bahwa zona target F1WC  dan  RDPK  merupakan  zona  prospektif hidrokarbon.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  S. Sukmono, “ Seismik Inversi untuk Karakterisasi Reservoar, ” Bandung, 2000.
[2] Artun,  E.  et  al.  2005.  Reservoir  Characterization  Using  Intelligent Seismic Inversion . SPE 98012, Society of Petroleum Engineers [3] Chamber,  R.  L.  and  Yarus,  J.  M..  2008.  Quantitative  Use  of  Seismic Attribute for   Reservoar  Characterization  Quantitative  Geoscience,  inc. Broken Arrow, Houston, Texas, USA.
[4] Cooper,  S.P.,  Lorenz,  J.C.,  dan  Goodwin,  L.B..  2001.  Lithologic  and Structural  Controls  on  Natural  Fracture  Characretistics  Teapot  Dome, Wyoming.  Sandia  National  Laboratories  Technical  Report  SAND  2001- 1786,74p.
[5] Fahmi,  R..  2016.  Karakterisasi  Reservoar  Karbonat  dengan  Aplikasi Seismik Atribut  dan  Inversi  Seismik  Impedansi  Akustik  pada  Lapangan “ RF ” ,  JOB  Pertamina  Petrochina  East  Java.  Skripsi,  Institut  Teknologi Sepuluh Nopember.
[6] Faisal.  2009.  Prediksi  Sebaran  Porositas  pada  Lapisan  Karbonat  dengan Menggunakan  Metode  Inversi  Berbasis  Model  pada  Data  Seismik  3D. Skripsi, Universitas Hasanuddin.
[7] Gadallah,  R.  M.  dan  Fisher,  R..  2009.  Exploration  Geophysics. Springer:Berlin.
[8] Gray, D. dan Andersen, E.. 2001. The Application of AVO and Inversion to the  Estimation of Rock Properties. CSEG Recorder.
[9] Hampson,  D.  dan  Russell,  B.  H..  2005.  Simultaneous  Inversion  of  Pre- stack Seismik Data. Geohorizons.
[10] Harsono,  Adi.  1997.  Evaluasi  Formasi  dan  Aplikasi  Log.  Jakarta  : Schlumberger Oilfield Services.
[11] Irwan,  F..  2010.  Aplikasi  Inversi  AI  terhadap  Karakterisasi  Porositas Reservoar  Lapangan  IWR  Cekungan  Sumatera  Utara.  Tesis,  Universitas Indonesia.
[12] Jordan,  T.E.,  dan  Allmendinger,  R.W..  1986.  The  Sierras  Pampeanas  of Argentina:  A  Modern  Analogue  of  Rocky  Mountain  Foreland Deformation. American Journal of Science, v. 286, p. 737-764.
[13] Klusman, R.W.. 2005. Baseline Studies of Surface Gas Excange and Soil- Gas Composition in Preparation for CO2 Sequestration Research: Teapot Dome,  Wyoming.  American  Association  of  Petroleum  Geologists Bulletin, v. 89, no. 8, p. 981-1003.
[14] Rastegarnia,  M.  dan  Kadkhodaie,  A..  2013.  Estimation  of  Flow  Zone Indicator  Distribution  by  Using  Seismic  Data  :  A  case  study  from  a Central  Iranian  Oilfield.  Iranian  Journal  of  Oil  &  Gas  Science  and Technology, Vol. 2 (2013), No.4, pp. 12.25.
[15] Roth,  M.,  Emmanuel,  J.,  Anderson,  T..  2005.  Better  Understanding Wyoming   Tight  Gas  Reservoir  Through  Co-visualization and  Analysist of  3D  Seismic,  VSP  and  Engineering  Data-Teapot  Dome,  Powder  River Basin.  3D  Seismic  Symposium,  Rocky  Mountain  Association  of Geologis/Denver Geological Society, p. 1-5.
[16] Saleeby, J.. 2003. Segmentation of the  Laramide Slab-evidence from the southern Sierra Nevada Region. Geological Society of America Bulletin, v. 115,  no.6, p. 655-668.
[17] Singer,  Julian.  2007.  Well  Loging  for  Earth  Scientists.  Netherland  : Springer.
[18] Yuliandri,  I.,  dkk..  2014.  Facies  (Rock  Type)  Modeling  Using  Static Model Process from Porosity Distribution, Case from Baturaja Formation. AAPG International Conference and Excibition, Istanbul, Turkey.