## SEISMIK FASIES MODELLING PADA RESERVOAR GAS BIOGENIK: STUDI KASUS PADA LAPANGAN “TG”
Ismail Zaky Alfatih 1) , Dwa Desa Warnana 1) , dan Priatin Hadi Wijaya 2)
1 Teknik Geofisika, Fakultas Teknik Sipil dan Perencanaan, Institut Teknologi Sepuluh Nopember
2 Pusat Penelitian dan Pengembangan Geologi Kelautan (P3GL), Kementrian Energi dan Sumber Daya Mineral (ESDM)
Ismailzaki50@gmail.com
Abstrak. Gas  Biogenik  merupakan  gas  dangkal  yang  terbentuk  pada  ekosistem  lautan  dangkal. Lapangan “TG” diketahui memiliki reservoir yang berisi fluida berupa gas biogenik yang terdapat pada reservoir limestone globigerina. Maka dari itu, perlu dilakukan seismik fasies modelling pada reservoir tersebut untuk mengetahui persebaran lateral dari properti dan fasiesnya. Metode yang digunakan ialah penggabungan  dua  kontrol,  yaitu  vertikal  dan  horizontal  agar  didapat  persebaran  lateral  dari  fasies tersebut.  Kontrol  vertikal  berupa  analisa  data  well  untuk  mengetahui  jenis  batuan  yang  ada  dan melakukan pengklasifikasian berdasarkan log sonic dan densitas. Kontrol horizontal berupa grid model seismik  dan  seismik  atribut  Instantaneous  Frequency.  Kemudian  dilakukan  crossplot  antara  kedua kontrol tersebut sehingga didapat nilai error 0.153695 dan nilai cross-correlation sebesar -0.12558. Lalu dilakukan  modeling  menggunakan  grid  model  dengan  parameter  seismik  atribut  tersebut  dan pengelompokan fasies dari data well sehingga didapat bentukan body geologi 3D antiklin dari reservoir karbonat dan didapat persebaran lateral porositas, densitas dan gelombang-p serta persebaran empat jenis pengelompokan fasies limestone globigerina.
Kata Kunci: Seismik, Well Log, Gas Biogenik, Limestone, Fasies, Properti, 3D Model, Globigerina, Reservoir
Abstract. Biogenic gas is a shallow gas that is formed on the shallow marine ecosystems. “TG” Field is known  to  have  a  globigerina  limestone  reservoir  that  containing  biogenic  gas  fluid.  Therefore,  it  is necessary  to  do  seismic  facies  modelling  in  the  reservoir  to  determine  the  lateral  distribution  of  its property and its facies. The method used two controls, vertical and horizontal to obtain lateral distribution of the facies. Well log data analysis based on sonic and density log to determine the type of the rock as a vertical control. Seismic grid model and seismic attribute Instantaneous Frequency as a horizontal control. Crossplot between these two controls in order to get the error value 0.153695 and the cross-correlation value  -0.12558. Then do modelling a grid model with the parameters of the seismic  attributes  and  well data facies grouping in order  to get the 3D geological  anticline body of  carbonate reservoir  and  lateral distribution of porosity, density, p-waves and distribution of four groupings globigerina limestone facies.
Keywords : Seismic, Well Log, Biogenic Gas, Limestone, Facies, Property, 3D Model, Globigerina, Reservoir

## PENDAHULUAN
Gas biogenik dihasilkan pada suhu rendah oleh dekomposisi  bahan  organic  pada  mikroorganisme anaerob  (Rice  and  Claypool,  1981).  Kenyataan bahwa  biogenik  memproduksi  metana  merupakan fenomena di alam yang tersebar luas dan biogenik sendiri  ada  pada  lingkungan  sedimen  danau, sedimen laut, rawa garam, dll. Gas biogenik sendiri ditandai  oleh  tingginya  tingkat  metana  (lebih  dari
98%)  dan  rendahnya  tingkat  hidrokarbon  (1-2%) dengan  beberapa  CO2  dan  N2  dan  lebih  dari  20% cadangan  gas  dunia  yang  telah  ditemukan merupakan gas biogenik (Ni dan Day, 2012).
Peneliti  –  peneliti  China  sebagai  salah  satu negara  terdepan  yang  melakukan  penelitian mengenai  gas  biogenik  menjelaskan  bahwa  gas biogenik sendiri memiliki banyak keuntungan, yaitu perseberannya  yang  luas,  berada  pada  kedalaman
yang  dangkal,  eksplorasi  dan  pengembangannya memiliki  biaya  yang  rendah  sehingga  menarik untuk  perkembangan  industri  di  China  itu  sendiri (Ni dan Day, 2012).
Demi  melakukan  perkembangan  industri, utamanya  dibidang  migas  di  Jawa  Timur,  maka penelitian  mengenai  persebaran  migas  telah dilakukan  dan  hal  ini  menunjukkan  bahwa  telah terdapat  beberapa  lapangan  gas  biogenik  di cekungan  Jawa  Timur.  Shale  dan  coal  dari  zaman Meiosen  hingga  Pleistosen  pada  Tawun-Mundu Trend merupakan salah satu penghasil gas biogenik terbesar di Jawa Timur (Satyana, 2003).
Sebagai  kelanjutan  dari  penelitian  tersebut, pemodelan fasies merupakan salah satu penelitian yang  bisa  dilakukan.  Geologi  dan  geofisika  tidak dapat  dipisahkan  dalam  melakukan  studi  awal pemodelan  fasies  pada  lapangan  gas  biogenik. Salah  satu  studi  yang  dilakukan  untuk  pemodelan fasies  adalah  analisis  petrofisika,  analisis  facies, analisis  distribusi  lapisan  dan  pemodelan  fasies menggunakan data seismic dan well.

## TINJAUAN PUSTAKA Geologi Regional
Berdasarkan  penelitian  dari  Van  Bemmelen (1949),  stratigrafi  paling  tua  yang  terdapat  di Paparan  Sunda  adalah  Paleozoik  yang  terdiri  atas schists  kristalin  yang  tidak  diketahui  umurnya merupakan  produk  pengendapan  dari  deposit sedimen  yang  telah  teralterasi  oleh  kegiatan metamorphism regional. Baumann (1982)
menyadari  bahwa  terdapat  lima  siklus  sedimentasi yang  terjadi  di  Sumatra  dan  Jawa  pada  Era Cenozoik. Setiap siklus ini dimulai dengan transgresi dan  berakhir  dengan  fase  vulkanik  dan  tektonik yang  berlangsung  sejak  10  juta  tahun  yang  lalu setiap  siklusnya,  Berikut  adalah  gambar  yang menjelaskan  mengenai  proses  paleogeografiknya (Baumann,1982 opcite Susilohadi, 1995)

## Gambar 1 Evolusi paleogeografik dari daerah barat Jawa
Pada  gambar  diatas  dapat  dilihat  bahwa sedimentasi banyak terjadi pada bagian lingkar (rim) Paparan  Sunda  dimana  gangguan  tektonik  seperti volcanism lebih dominan. Inti dari dataran Sunda ini menjadi sumber yang stabil untuk menjadi sedimen pengisi cekungan, dengan tambahan busur volkanik.
Litologi  yang  paling  tersebar  luas  di  bagian selatan  Dataran  Sunda  adalah  batukapur  dengan karang  (reefal  limestone)  berumur  Miosen  Awal. Deposit  ini  kemudian  diikuti  oleh  fase  regresif selama  mudstone  disepositkan  pada  bagian  dalam dari  sebelah  barat  Cekungan  Laut  Jawa.  Fase regresif  ini  berasosiasi  dengan  uplift  dan  folding (Ben-Avraham  &  Emery,1973).  Selama  Plio- Pleistosen, sedimentasi laut berlangsung di Dataran Sunda  dan  secara  bertahap  merubah  morfologi cekungan  menjadi  daratan  yang  datar.  Aktivitas magmatic pada Dataran Sunda berlangsung selama Era  Tersier  dan  Kuarter.  Vulkanisme  terjadi sepanjang  lingkar  Dataran  Sunda  dan  berasosiasi dengan kejadian tektonik major. (Van
Bemmelen,1949 opcite Susilohadi, 1995)
Dari  penjelasan  diatas,  dapat  disimpulkan bahwa  Cekungan  Jawa  Timur  yang  berada  di Dataran  Sunda  termasuk  ke  dalam  tipe  cekungan back-arc/  retro-arc.  Tipe  dari  cekungan  ini  adalah memilki  akumulasi  sedimen  yang  tebal  khususnya yang mengarah kepada busur. Selain itu, penyebab utama terbentuknya cekungan ini adalah tumbukan antara  lempeng  Eurasia  dan  Indo-Australia  yang menyebabkan  terjadinya  deformasi  struktur  di sekitar  cekungan.  Struktur  ini  mengontrol sedimentasi  pada  Era  Tersier  dan  Kuarter  dengan struktur  yang  paling  menonjol  adalah  depresi
berarah  Barat-Timur  yang  sejajar  dengan  garis tengah Jawad an graben berarah NE-SW pada Laut Jawad  an  Kalimantan.  Pada  Jawa  Timur,  terdapat depresi yang berarah timur-barat yang mengandung zona  antiklonorium  yaitu  Zona  Rembang  dan Kendeng. (Susilohadi, 1995)

## Konsep Dasar Analisa Petrofisika
Pada  Analisa  Petrofisika  dilakukan  beberapa perhitungan  nilai  log  untuk  menentukan  litologi, jenis  batuan,  porositas,  permaebilitas,  serta  fluida pengisi pori tersebut.
Log  gamma  ray  (GR)  merupakan  salah  satu aplikasi dari log radioaktif. Prinsip dasar log gamma ray yaitu  melakukan  pengukuran tingkat radioaktivitas alami bumi. Log gamma ray berfungsi untuk  mendeskripsikan  suatu  batuan  yang berpotensi  sebagai  reservoar  atau  tidak  serta memisahkan  batuan  permeabel  dan  shale  yang impermeabel.  Unsur  radioaktif  pada  umumnya banyak berada pada shale (serpih), sedangkan pada sandstone,  limestone,  dan  dolomit  sangat  sedikit jumlahnya kecuali  pada  batuan  tersebut terendapkan  mineral-mineral  yang  mengandung unsur  radioaktif.  Sehingga  log  ini  sangat  efektif digunakan  untuk  melakukan  evaluasi  formasi  pada lingkungan pengendapan fluvial deltaic yang sistem perlapisannya  terdiri  dari  sandstone  atau  shale (Zain, 2012).  Contoh log gamma ray terdapat pada gambar di bawah.
Gambar 2 Contoh Analisa Log Gamma Ray Efek Perbedaan Litologi (Glover, 2007)
Log  densitas  merupakan  salah  satu  satu  log porositas.  Prinsip  kerja  log  densitas  ini  dengan memanfaatkan  teori  fotolistrik  menggunakan sumber radioaktif berupa gamma ray. Sinar gamma ray  sebagai  foton  dipancarkan  ke  dalam  formasi kemudian menumbuk elektron. Semula energi foton cukup  besar,  saat  menumbuk  elektron,  energi tersebut  berkurang  karena  diserap  oleh  elektron tersebut  untuk  melepaskan  diri  menjadi  elektron bebas.  Energi  yang  tersisa  membuat  foton  terus menumbuk  elektron  lain  dalam  proses  yang  sama. Oleh  karena  itu  elektron  bebas  akan  semakin banyak  dan  elektron-elektron  tersebut  terdeteksi oleh  alat  densitas.  Jumlah  elektron  yang  diserap detektor  secara  tidak  langsung  menunjukkan besarnya densitas formasi. (Zain, 2012)
Tanggapan  log  densitas  berupa  densitas  bulk atau  densitas  keseluruhan  formasi  termasuk matriks,  fluida,  atau  mineral  yang  terkandung  di dalamnya. Untuk mendapatkan nilai porositas, nilai densitas  bulk  harus  dikonversi  ke  dalam  porositas untuk  mengetahui  kondisi  litologi  dan  keberadaan fluida.
Gambar 3 Respon Log Densitas di Berbagai Litologi (Glover, 2007)
Gambar 4 Respon Log Sonik di Tiap Litologi (Glover,

## 2007)
Log  sonic  merupakan  log  porositas  yang mengukur  waktu  tempuh  (travel  time)  gelombang akustik  di  dalam  formasi  batuan  pada  jarak tertentu.  Selain  mencari  porositas  batuan  dan identifikasi  batuan,  log  sonik  berguna  sebagai informasi  utama  korelasi  dan  kalibrasi  data  log dengan  seismik.  Dalam  proses  well-seismic  tie dibutuhkan data sonik sebagai fungsi dari impedansi akustik yang kemudian digunakan untuk pembuatan sintetik seismogram. Log sonik ini memiliki besaran μs/ft  atau  μs/m  dengan  skala  140-40  μs/ft  (Zain, 2012).

## Perhitungan Properti Reservoir
Shale  atau  lempung  merupakan  salah  satu batuan  paling  penting  di  dalam  analisis  log.  Selain efek  porositas  dan  permeabelitasnya,  shale mempunyai  sifat  kelistrikan  tersendiri  yang memberikan  pengaruh  besar  pada  penentuan saturasi fluida (Schlumberger,1989). Secara praktis, perhitungan  kandungan  shale  diasumsikan  sama dengan indeks gamma ray (IGR). Indeks gamma ray didapat melalui perhitungan:
Error! Reference source not found.
(1)
dimana : GR log
= pembacaan log gamma ray pada kedalaman formasi.
GR min = pembacaan minimum log gamma ray (umumnya   pada formasi bersih) GR max =  pembacaan  maksimum log  gamma  ray  (umumnya    pada    formasi lempung) Hubungan  antara  densitas  batuan  sebenarnya dengan  porositas  dan  lithology  batuan  dapat dinyatakan dalam persamaan berikut:
(2)
dimana:
Error! Reference source not found. :  Densitas matrik batuan, gr/cc Error! Reference source not found. : Densitas batuan (dari hasil pembacaan log), gr/cc Error! Reference source not found. : Densitas fluida rata-rata, gr/cc (1 untuk fresh water, 1.1 untuk salt water)
Error! Reference source not found. : Porositas dari density log
Dan  untuk  menghitung  porositas  sonic  dari pembacaan log Δt harus terdapat hubungan antara transit  time  dengan  porositas.  Wyllie  mengajukan persamaan  waktu  rata-rata  yang  merupakan hubungan  linier  antara  waktu  dan  porositas (Harsono,  1997).  Persamaan  tersebut  dapat  dilihat dibawah ini:
(3) dimana: Error! Reference source not found. :  Transite time yang dibaca dari log,
Error! Reference source not found. sec/ft Error! Reference source not found. : Transite  time  fluida, Error!  Reference  source  not found. sec/ft (189 Error!  Reference source not found. sec/ft untuk air dengan kecepatan 5300 ft/sec)
Error! Reference source not found. :  Transite time matriks batuan, Error!
Reference source not found. sec/ft
Error! Reference source not found. :

## Porositas dari sonic log

## Seismik Fasies
Fasies  adalah  bodi  batuan  yang  merupakan karakter  dari  kombinasi  litologi,  fisik  dan  biologis yang  menunjukkan  aspek  yang  berbeda  dari  bodi bagian  atas,  bawah,  maupun  secara  lateral  yang berdekatan. (Walker, 2006)
Hidrokarbon  (minyak  dan  gas)  terdapat  di dalam  batuan  sediment  yang  terbentuk  dalam berbagai  lingkungan  pengendapan  seperti  channel sungai,  sistem  delta,  kipas  bawah  laut  (submarine fan),  carbonate  mound,  dan  reef.  Batuan  sedimen yang  terbentuk  pada  berbagai  lingkungan pengendapan  tersebut  dikenal  dengan  benda geologi.
Ga
mbar 5 Tekstur Karbonat (Ensiklopediseismik, 2008)
Gelombang  seismik  yang  menembus  dan terefleksikan  kembali  ke  permukaan  akan memberikan  gambaran  bentuk  eksternal  dan tekstur internal dari benda-benda geologi tersebut. Analisis bentuk eksternal dan tekstur internal benda geologi  dari  penampang  rekaman  seismik  dikenal dengan  analisa  fasies  seismik  atau  seismic  facies analysis.

## Seismik Refleksi
Salah satu sifat akustik yang khas pada batuan adalah impedansi akustik (IA) yang merupakan hasil perkalian  antara  densitas  media  rambat  (ρ)  dan kecepatan  media  rambat  (V),  dinyatakan  dalam persamaan di bawah.
IA = ρ. V
(4)
Dalam  mengontrol  harga  IA,  kecepatan mempunyai  arti  yang  lebih  penting  daripada densitas.  Sebagai  contoh,  porositas  atau  material
pengisi  pori  batuan  (air,  minyak,  gas)  lebih mempengaruhi harga kecepatan daripada densitas. Sukmono,  (2007)  menganalogikan  IA  dengan acoustic hardness . Batuan yang keras (” hard rock ”) dan  sukar  dimampatkan,  seperti  batu  gamping mempunyai IA  yang tinggi, sedangkan batuan yang lunak  seperti  lempung  yang  lebih  mudah dimampatkan mempunyai IA rendah.
Penjalaran  gelombang  seismik  di  dalam  bumi dapat  dijelaskan  dengan  prinsip  Huygens  yang mengatakan  bahwa  setiap  titik  pada  muka gelombang  merupakan  sumber  dari  gelombang baru yang menjalar dalam bentuk bola. “Setiap titik pada  muka  gelombang  merupakan  sumber  bagi gelombang baru”. Prinsip Huygens mengungkapkan sebuah  mekanisme  dimana  sebuah  pulsa  seismik akan  kehilangan  energi  dengan  bertambahnya kedalaman.

## Gambar 6 Prinsip Huygens pada Gelombang Seismik
Gelombang  yang  terpantul  akan  mengikuti hukum  pemantulan  gelombang,  yaitu  hukum Snellius  “Gelombang  akan  dipantulkan  atau dibiaskan  pada  bidang  batas  antara  dua  medium”. Menurut persamaan:
Error! Reference source not found. (5)

## Atribut Instantaneous Frekuensi
Instantaneous  Frequency  merupakan  turunan fasa terhadap waktu (dt). Frekuensi Sesaat memiliki rentang frekuensi dari (–) Frekuensi Nyquist sampai (+)  Frekuensi  Nyquist,  tetapi  sebagian  besar Frekuensi Sesaat bernilai positif.
Frekuensi  Sesaat  memberikan  informasi tentang  perilaku  gelombang  seismik  yang mempengaruhi  perubahan  frekuensi  seperti  efek absorbsi, rekahan,  dan ketebalan sistem
pengendapan.  Atenuasi  gelombang  seismik  ketika melewati  reservoir  gas  dapat  dideteksi  sebagai penurunan  frekuensi,  fenomena  ini  lebih  dikenal dengan  ‘ low  frequency  shadow’ .  Hilangnya frekuensi tinggi menunjukkan daerah overpressure
(6) dimana:
Gambar 7 (b) Frequensi Sesaat (a) sebagai turunan pertama Fasa Sesaat (Ensiklopediseismik, 2008)

## METODOLOGI PENELITIAN
Gambar 8 Diagram Alir Pengolahan Data dan Analisa
Pada  pengolahan  data  well  untuk  analisa petrofisika  dibutuhkan  nilai-nilai  log  Gamma  Ray, SP, Densitas, Neutron Porosity (NPHI), LLD dan LLS. Data  log  digunakan  untuk  menentukan  lokasi reservoir,  kandungan  fluida  dalam  reservoir,  dan menentukan  litologi  formasi.  Data  sumur  yang didapat merupakan sumur vertikal. Namun terdapat permasalahan dalam  data sumur  yang  kami  dapat, yaitu  tidak  terdapatnya  data  tops,  mud  resistivity dan  temperature  sehingga  perhitungan  koreksi tidak akan benar benar mendekati nilai sebenarnya.
Nama Sumur GR  SP  Densitas  Neutron  LLD  LLS TG-1 √ √ √ √
√
TG-2 √ √ √ √ √
Kemudian  dilakukan  perhitungan  koreksi  data log,  penentuan  Vshale,  porositas,  dan  saturasi  air dan melakukan interpretasi dasar sehingga didapat bentuk  litologi  log  dasar  untuk  acuan  dalam penentuan fasiesnya.

## Gambar 9 Crossplot Well TG-1 dengan TG-2 menggunakan atribut Instantaneous Frequency
Pada  pengolahan  data  seismic  dilakukan  dua tahapan  dasar  yaitu  picking  horizon  dan  picking fault.  Lalu  dilakukan  tahapan  lanjutan  yaitu pemodelan  reservoir,  pada  pemodelan  reservoir dilakukan  banyak  tahapan  mulai  dari  pembuatan surface,  layering,  input well,  pembuatan  model  2D dan 3D. Data yang digunakan pada tahapan ini ialah data Depth Migration yang merupakan data dengan resolusi  kedalaman  dan  bukan  lagi  data  seismic dengan resolusi waktu.
Pada  penelitian  ini  data  yang  diinterpretasi sebagai  horizon  ialah  top  globigerina,  sandy globigerina,  gas  water  contact  dan  wonocolo.  Hal tersebut  merupakan  hasil  dari  kolaborasi  data litostratigrafi dan data well.
Dalam  melakukan  picking  horizon  perlu  ada controlling  dari  masing  masing  inline  dan  crossline yang  dimiliki  data  seismic.  Horizon  yang  dipicking dari awal lintasan yang biasanya merupakan tempat yang berpotongan dengan hasil data well. Dan data picking yang telah diambil pada inline harus sesuai dan memotong data picking horizon tersebut pada daerah  crossline.  Kesesuaian  pengambilan  data  di
inline  dan  crossline  menunjukkan  kekonsistenan dalam picking horizon.

## Gambar 10 Proses Picking Horizon
Pada  pembuatan  model  lapisan,  dilakukan pembuatan polygon untuk daerah yang ingin dibuat modelnya, lalu dilakukan input data picking horizon dan  nilai  luasan  grid  yan  diinginkan.  Hal  ini dilakukan  sebanyak  jumlah  horizon  yang  telah dipicking.

## Gambar 11 Proses Pembuatan Surface
Pada  korelasi  data  well  dengan  data  seismic dilakukan  input  data  well  dan  input  data  surface pada  window  well  correlation  dan  dilakukan pengepasan hasil  surface dengan data well seperti pada gambar berikut.
Gambar 12 Proses Penentuan Well Top
Pada  griding  model  dilakukan  pemodelan menggunakan  input  data  surface  dari  hasil  well correlation. Lalu dilakukan input surface mulai dari lapisan  teratas  hingga  terbawah  dan  dilakukan griding  sesuai  dengan  hasil  kita  picking  horizon, semakin tipis kita melakukan picking horizon maka kita  bisa  membuat  model  dengan  grid  kecil  yang menghasilkan resolusi lebih detail.
Setelah  dilakukan  pembuatan  grid,  maka  bisa ditampilkan  bentuk  model  2D  yang  ada.  Untuk mendapatkan  model  3D  maka  perlu  memasukkan batas-batas  yang  ada  baik  secara  vertical  maupun horizontal  (x,y,z).  Kemudian  perlu  diketahui  batas batas  pucuk  dari  hasil  surface  yang  telah  dibuat sehingga bentukan 3D bisa di dapat.

## Gambar 13 Hasil Gridding Model 2D dan Model 3D
Fluid  contact  digunakan  untuk  mengetahui batas kontak antar fluida, nilai fluid contact didapat dari  hasil  interpretasi  well  dan  dari  hasil  fluid contact  yang  ada  pada  well  dilakukan  picking horizon untuk mengetahui sebaran dari batas fluida tersebut.  Berikut  ini  merupakan  hasil  fluid  contact yang telah dilakukan sehingga model reservoir bisa ditampilkan.
Pada  interpretasi  fasies,  nilai  API  log  Gamma Ray  sangat  kecil,  menurut  Glover,  2007  hal  ini mengindikasikan  keberadaan  karbonat  lebih tepatnya  limestone.  Dengan  perbandingan  data Gamma Ray dan Stratigrafi maka dipastikan bahwa data well merupakan data full karbonat. Maka dari itu  digunakan  pembagian  kelompok  jenis  batuan limestone,  dari  data  pembimbing  menyatakan bahwa  log  pada  well  hanya  berada  di  reservoir limestone  globigrinit,  sehingga  perlu  adanya klasifikasi  batuan  reservoir  globigrinit  tersebut berdasarkan  nilai  densitas  dan  p-wave  (sonic)  nya yang didapat dari data log.

## Gambar 14 Proses Pembuatan Kontak Fluida pada Model
Pada  tahapan  facies  modelling  dilakukan pemodelan dari hasil data atribut well seismic dan data klasifikasi well log facies. Kemudian dilakukan crossplot  antara  data  well  terhadap  data  seismik. Sehingga  didapat  dua  control  untuk  menyebarkan keberadaan  fasies  pada  model.  Dalam  pembuatan model  dilakukan  input  grid  yang  telah  dibuat sebelumnya  untuk  dimasukkan  properti-properti dari data well maupun data atribut.

## HASIL DAN PEMBAHASAN Analisis Rekahan
Menurut  penelitian  yang  sudah  dilakukan menggunakan metode klasifikasi fasies, griding dan kontrol  model  maka  didapat  pembagian  kelompok jenis batuan dan bentukan model fasies secara 3D.
Pembagian  jenis  batuan  dari  data  geologi reservoir  yang  ada,  maka  pada  reservoir  batuan globigrinit tersebut dibagi lagi klasifikasinya menjadi 4 berdasarkan nilai densitas dan p-wave (sonic) nya yang  didapat  dari  data  log  seperti  pada  gambar dibawah.
- Compact Globigrinit
Yaitu  merupakan  batuan  globigrinit  yang kompak dan masih utuh, sehingga batuan tersebut memiliki  pori  yang  sangat  kecil  dan  merupakan reservoir  yang  buruk  walaupun  menurut  Glover densitas  dari  batuan  ini  masih  dianggap  sebagai reservoir.
- Shaly Globigrinit
Yaitu  merupakan  batuan  globigrinit  yang  tidak kompak  namun  rekahan  yang  ada  terisi  oleh  shale sehingga  walaupun  batuan  ini  memiliki  densitas yang  besar  ia  tetap  tidak  kompak  dan  masih memiliki pori. Hal ini ditunjukkan oleh besarnya nilai p-wave  (sonic)  nya.  Karena  menurut  Glover,  nilai sonic  yang  tinggi  (di  atas  100  us/ft)  merupakan
shale dan densitas 2.5 gr/cm 3 merupakan limestone solid  dan  dibawah  itu  menunjukkan  limestone berpori.  Sehingga  pada  pengelompokkan  shaly globigrinit  ini  menunjukkan  keberadaan  limestone globigrinit yang memiliki pori dan terisi oleh shale.
- Sandy Globigrinit
Sandy  globigrinit  merupakan  limestone globigerina  yang  memiliki  pori  dan  terisi  oleh batuan pasir. Batuan pasir disini bukanlah batu pasir kuarsa  yang  memiliki  densitas  yang  tinggi, melainkan  merupakan  batuan  pasir  hasil  pecahan dari  batuan  globigerina  tersebut  dan  mengisi  pori- pori yang ada. Batuan sandy globigrinit merupakan batuan yang sangat cocok sebagai tempat reservoir karena memiliki pori yang besar.
- Super Sandy Globigrinit
Super  sandy  globigrinit  adalah  limestone globigerina  yang  memiliki  densitas  yang  sangat kecil,  p-wave  yang  kecil  dan  porositas  yang  sangat besar.  Ini  menunjukkan  bahwa  batuan  ini  adalah batuan  limestone  berpori  yang  porinya  sangat sedikit  terisi  matriks  ataupun  terisi  dengan  butir- butir yang besar sehingga masih menyisakan ruang porous yang besar untuk diisi oleh fluida.

## Gambar 15 Pengklasifikasian Facies Batuan Reservoir Globigerina
Pada  penggabungan  hasil  gridding  model dengan  data  well  didapat  empat  bentukan  model yang  merupakan  hasil  pesebaran  data  porositas, densitas,  sonic,  dan  fasies.  Dari  keempat  model tersebut  dapat  dilihat  bahwa  porositas  terbaik dengan rentang nilai 0.2 - 0.3 berada pada daerah top reservoir  yang ditunjukkan oleh zona berwarna merah.
Sedangkan  densitas  terrendah  didapat  pada daerah  top  reservoir  juga.  Log  densitas mengindikasikan keterdapatan porositas dan untuk mengidentifikasi  jenis  batuan.  Dan  ini  ditunjukkan
oleh  zona  berwarna  ungu.  Namun  terdapat beberapa  kesalahan  yang  dikarenakan  oleh ketidaksesuaian  penggunaan  atribut  dan  nilai korelasi dalam menyebarkan nilai densitas sehingga didapat densitas dengan nilai 0.
Gambar 16 Hasil Log Densitasi dan Sonic dari pengklasifikasian Facies Batuan Reservoir Pada Well TG-1
Gambar 17 Hasil Log Densitas dan Sonic dari pengklasifikasian Facies Batuan Reservoir Pada WellTG-2
Nilai  sonic  juga  menunjukkan  jenis  porositas dan untuk mengidentifikasi jenis batuan. Log sonic biasa  dikombinasikan  dengan  log  densitas  untuk mendapatkan nilai porositas dan biasa dikorelasikan  dengan  log  SP,  densitas,  GR, resistivitas  untuk  mendapatkan  jenis  batuan  yang ada.  Semakin  kecil  nilai  sonic  ditunjukkan  oleh warna  ungu  yang  menunjukkan  daerah  tersebut merupakan  daerah  reservoir.  Dan  merah menunjukkan daerah permeable.
Gambar 18 Model Porosity 3D
Gambar 19 Model Densitas 3D

## Gambar 20 Model Sonic 3D

## Gambar 21 Model 3D Persebaran Fasies pada Reservoir
Model  fasies  3D  ini  merupakan  hasil  dari interpretasi data pengelompokkan log densitas dan sonic  yang  telah  dipicking  kemudian  dikorelasikan dengan  nilai  porositas  serta  atribut  Instantaneous Frequency.  Diambil  nya  data  porositas  sebagai korelasi  dikarenakan  data  log  fasies  sendiri merupakan  hasil  dari  data  densitas  dan  sonic, sehingga  diperlukan  pembanding  lain  sebagai kontrol.
Dari  data  fasies  ini  dapat  dianalisa  bahwa model  reservoir  globigerina  limestone  ini  memiliki bentukan massif globigrinit yang mana kebanyakan dari  fasies  Super  Sandy  Globigrinit  berada  di  top model yang merupakan reservoir terbaik yang berisi gas  biogenic.  Daerah  top  model  lainnya  juga menunjukkan  bentukan  compact  globigrinit  dan shaly  globigrinit  yang  mana  merupakan  lapisan permeable  namun  masih  memiliki  pori.  Hal  ini dikarenakan  bentukan  dari  limestone  sendiri  yang
mudah  memiliki  rongga  yang  dapat  diasumsikan dari nilai sonic dan densitas yang rendah.

## PENUTUP Kesimpulan
Kesimpulan  yang  didapat  dari  penelitian  ini antara lain.
1. Keseluruhan  badan  reservoir  adalah  batuan limestone  karena  dari  data  log  Gamma  Ray menunjukkan  nilai  API  yang  sangat  kecil  yaitu dalam rentang 20-60 API.
2. Didapat  4  pengklasifikasian  data  facies  dari hasil  crossplot  log  densitas  dan  sonic  yang terbagi menjadi Super Sandy Globigrinit, Sandy Globigrinit,  Compact  Globigrinit  dan  Shaly Globigrinit.
3. Model  Facies  3D  hanya  menunjukkan  korelasi data well dengan satu atribut seismik saja dan tanpa adanya  kontrol  dari  patahan  yang  telah di pick.

## Saran
Saran  yang  dapat  diberikan  berdasarkan  hasil dan  kesimpulan  untuk  membangun  hipotesa- hipotesa selanjutnya antara lain.
1. Perlu  adanya  penelitian-penelitian  serupa dengan  konsentrasi  luasan  yang  lebih  besar sehingga  bisa  dilihat  hasil  persebaran  fasies secara regional.
2. Untuk  mendapatkan  hasil  yang  lebih  baik  dan akurat,  bisa  dilakukan  analisa  neural  network dan  pengkorelasian  dengan  data  atribut seismik lainnya.
3. Nilai  kebenaran  persebaran  fasies  bisa ditingkatkan  dengan  adanya  jumlah  data  well yang  lebih  banyak  sebagai  kontrol  kuantitatif dan kualitatif.

## DAFTAR PUSTAKA
Glover,  Paul.  2007.  Petrophysics  MSc course notes.
Harsono,  Adi.  1997. Evaluasi  Formasi  dan Aplikasi  Log .  Jakarta  :  Schlumberger  Oilfield Service.
Rice, Dudley D., Claypool, George E. 1981. Generation,  Accumulation  and  Resource Potential of Biogenic Gas . American Assosiation of Petroleum Geologist Bulletin.
Satyana,  Awang  Harun  dan  Margaretha E.M.  Purwaningsih.  2003. Geochemistry of The East  Java  Basin:  New  Observations  on  Oil Grouping,  Genetic  Gas  Types  and  Trends  of Hydrocarbon  Habitats. Indonesian  Petroleum Association.
Schlumberger,  1989, Log  Interpretation Principles/Aplication , Schlumberger Educational Services, Texas.
Sukmono,  S.  2007. Fundamentals  of Seismic Interpretation. Geophysical Engineering,  Bandung  Institute  of  Technology, Bandung.
Susilohadi.  (1995). Late  Tertiary  and Quaternary  Geology  of  The  East  Java  Basin, Indonesia .  Australia:  The  University  of Wolonggong.
Walker,  R.  G.,  2006. Facies  Models Revisited  in  Posamentier ,  H.  W.,  and  R.  G., Walker,  Facies  Models  Revisited,  Society  for Sedimentary Geology (SEPM), p. 375.
White,  L.  1991. Adverb  placement  in second  language  acquisition:  Some  effects  of positive  and  negative  evidence  in  the classroom . Second Language Research, 7, 133– 161
Zain, Riki Pahlevi. 2012. Analisis Petrofisika Dan  Perhitungan  Cadangan  Minyak  Pada Lapangan  “Bear”  Cekungan  Sumatra  Tengah . Tugas  Akhir  Program  Sarjana,  Universitas Indonesia.
-------------------