Jurnal Geocelebes Vol. 3 No. 1, April 2019, 28 - 37

## APLIKASI INVERSI POST-STACK DAN GEOSTATISTIK UNTUK KARAKTERISASI RESERVOAR BATUPASIR FORMASI LAKOTA LAPANGAN TEAPOT, WYOMING, USA
Bidara Kaliandra * , Wien Lestari, Mariyanto, Firman Syaifuddin
Institut Teknologi Sepuluh Nopember
* Penulis koresponden. Alamat e-mail: kaliandrabidara@gmail.com

## Abstrak
Penelitian menggunakan metode inversi post-stack dan geostatistik telah dilakukan pada Formasi Lakota Lapangan  Teapot  Dome,  Wyoming,  Amerika  Serikat.  Tujuan  dilakukannya  penelitian  ini  adalah  untuk mengkarakterisasi reservoar Batupasir Formasi Lakota, hak milik Rocky Mountain Oilfield Testing Center, U.S. Department of Energy. Metode yang digunakan pada penelitian ini adalah inversi post-stack metode model based untuk mendapatkan nilai impedansi akustik (AI) dari volume seismik dan aplikasi geostatistik menggunakan  analisis  variogram, Kriging  with  External  Drift dan  Simulasi  Gaussian  bertujuan  untuk mendapatkan  distribusi  sifat  fisis  reservoar  secara  lateral  dari  data  sumur.  Hasil  inversi model  based menunjukkan  nilai  impedansi  Formasi  Lakota  berada  pada  rentang  28000-36000  ft/s*g/cc  yang mengindikasikan  bahwa  Formasi  Lakota  merupakan interbedded  shaly  sand .  Pembuatan Layering reservoar dari volume AI menjadi empat map bertujuan untuk mendapatkan persebaran sifat fisis reservoar yang  lebih  akurat  menggunakan  metode  geostatistik.  Hasil  dari  metode  geostatistik  menghasilkan  nilai porositas total berada pada rentang 20 – 30 % dan V shale memiliki rentang nilai 10 – 40 % pada keempat Layer Map tersebar pada daerah Barat Laut yang termasuk ke dalam zona tight (nilai AI > 30000 ft*s/g*cc). Daerah  tersebut  diindikasikan  sebagai  area  yang  berprospek  dan  rentang  nilai  sifat  fisis  tersebut diklasifikasikan  sebagai  karakteristik  reservoar  yang  baik.  Reservoar  batupasir  yang  tersaturasi  gas berlokasi di sekitar sesar normal dengan orientasi Timur Laut – Barat Daya, yang dapat ditunjukkan dengan bright amplitude pada data seismik dan nilai impedansi rendah. Dua sesar normal mayor berorientasi Timur Laut – Barat Daya membentuk two way dip closure trap berpreran sebagai jebakan hidrokarbon gas pada Formasi  Lakota  yang  telah  terbukti  dengan  adanya  sumur  produksi    41-2-X-3,  53-LX-3  dan  56-LX-10 berdasarkan data produksi Lapangan Teapot.
Kata Kunci : Formasi Lakota, Geostatistik, Inversi Post-stack , Shaly-sand

## Abstract
The research using post-stack inversion and geostatistical method has been conducted on Lakota Formation, Teapot Dome Field, Wyoming, USA. The aim is to obtain reservoir characteristics and physical properties of Lakota Sandstone, copyrights of Rocky Mountain Oilfield Testing Center, U.S. Department of Energy. The method used in this research consist of Post-stack inversion model based method to obtain Acoustic Impedance  of  seismic  volume  and  geostastical  method  using  variogram  analysis,  Kriging  with  External Drift and also Gaussian simulation to obtain physical properties distribution laterally from well data. The result  of  model  based  inversion  shows  the  impedance  value  of  Lakota  Formation  has  the  range  28000-
36000  ft/s*g/cc.  It  indicates  that  Lakota  Formation  has  interbedded  shaly-sand  characteristics.  The inversion  result  is  divided  into  four  Layers  and  sliced  into  four  maps  to  obtain  physical  properties distribution of Lakota Formation more accurately. The result of geostatistical method yields Total Porosity value of four Maps on Lakota Formation has 20 – 30 % and V shale 10 – 40% scattered in Northwest area of Teapot Field represents a tight zone (Acoustic Impedance value > 30000 ft/s*g/cc), which is indicated as prospective  area  and  also  those  physical  properties  values  classified  as  good  reservoir  characteristics. Sandstone  reservoir  which  saturated  by  gas  is  located  around  normal  fault  with  Northeast  –  Southwest orientation. It can be seen by bright amplitude on seismic data and low impedance value. Two major normal fault  with Northeast – Southwest orientation  forming two  way dip closure trap has  the role of gas brine zone trap of Lakota Formation. The existing of gas zone was proven by production wells 41-2-X-3, 53-LX- 3 and 56-LX-10 from Teapot Production Data.
Keywords : Geostatistics, Lakota Formation, Post-stack Inversion, Shaly-sand

## Pendahuluan
Karakterisasi  reservoar  adalah  suatu  teknik yang  berhubungan  dengan  pengukuran  sifat batuan  dan  fluida  (porositas,  permeabilitas, dan  saturasi  hidrokarbon)  dari  reservoar. Teknik  ini  mengacu  pada  semua  informasi yang  relevan yang  diperlukan  untuk menggambarkan reservoar dalam hal kemampuannya menyimpan dan memproduksi hidrokarbon (Chopra & Michelena, 2011). Dalam mengkarakterisasi sifat fisis suatu reservoar diperlukan integrasi data  untuk  mendapatkan  model  yang konsisten,  seperti  data  seismik,  data  sumur, data core dan sebagainya. Jenis-jenis data ini saling  melengkapi  karena  data  sumur ditandai  dengan  resolusi  vertikal  tinggi  dan resolusi  horizontal  rendah,  sedangkan  data seismik  dicirikan  oleh  resolusi  horizontal yang relatif tinggi dan resolusi vertikal yang rendah (Sacchi, et al., 2016).
Meskipun  karakterisasi  reservoar  telah mendapat  manfaat  besar  dari  kemajuan teknologi  pemrosesan  seismik,  kalibrasi amplitudo  data  seismik  dengan  data  sumur masih merupakan tantangan karena tidak ada metode  tunggal  yang  unik  (Kumar,  2018). Data  seismik  konvensional  yang  hanya memberikan  informasi  amplitudo  sebagai kontras impedansi antar lapisan batuan belum
bisa  memberikan  nilai  impedansi  akustik pada tiap lapisannya (Alves, et al., 2014).
Kontras impedansi yang bersifat terbatas ini digunakan  dalam  estimasi  karakteristik reservoar  dan  dapat  lebih  ditingkatkan melalui  operasi  dekonvolusi,  yang  biasa disebut  sebagai  inversi.  Inversi  seismik merupakan teknik interpretasi yang digunakan  untuk  mengekstraksi  sifat  fisik batuan serta fluida dari data seismik (Krebs et al., 2009).
Inversi  yang  umum  digunakan  untuk memperoleh  parameter  impedansi  akustik dari  data  seismik  adalah  Inversi Post-stack. Inversi  ini menggunakan  data  seismik post- stack yang mengasumsikan sudut reflektivitas nol, sehingga, hasil inversi post- stack hanya  digunakan  untuk  menghasilkan parameter impedansi akustik yang berhubungan  dengan  sifat  fisis  reservoar seperti porositas dan densitas. Beberapa studi baru-baru  ini  menunjukkan  aplikasi  inversi seismik post-stack yang  berhasil  pada  data seismik  air dalam (Kumar  et al., 2016), dan dalam  estimasi  gas-hidrat  (Chatterjee  et  al., 2016).  Proses  inversi  untuk  mengembalikan nilai impedansi akustik tersebut tidak hanya melibatkan  data  seismik  saja,  karena  data seismik tidak memiliki acuan parameter fisis yang  sesuai  dengan  kondisi  asli  di  bawah
permukaan, sehingga dibutuhkan data sumur sebagai kontrol parameter fisis tersebut.
Adanya  permasalahan  yang  telah  dibahas sebelumnya,  bahwa  terdapat  ketidakpastian yang  tinggi  pada  bawah  permukaan  untuk mendapatkan  karakteristik  reservoar  yang akurat  maupun  kesenjangan  resolusi  antara data  seismik  dan  data  sumur,  maka diperlukan  suatu  metode  untuk  mengatasi masalah tersebut, yaitu dengan mengaplikasikan metode geostatistik.
Geostatistik  telah  mendapatkan  perhatian khusus  dalam  beberapa  tahun  terakhir sebagai  teknik  yang  mengoptimalkan  data sumur,  struktur  reservoar,  dan  kontinuitas reservoar. Metode ini menghasilkan serangkaian model atau peta reservoar untuk memungkinkan  analisis  berbagai  solusi untuk masalah inversi (Oliveira, et al., 2017). Di antara semua metode simulasi geostatistik,  simulasi  sekuensial  gaussian (SGS) memiliki aplikasi terbanyak di industri karena  memiliki  lebih  banyak  fleksibilitas dan kesederhanaan. Metode ini memecahkan masalah efek smoothing dengan menghasilkan berbagai realisasi dan probabilitas  yang  sama  sedangkan  efek  ini merusak  estimasi  kriging  (Goovaerts,  1997; Deutsch & Journel, 1998; Deutsch, 2002).
Metode  estimasi  geostatistik  lainnya,  yang lebih bermanfaat untuk pemodelan permukaan,  adalah  Kriging  dengan drift eksternal (KED) (Goovaerts, 1997; Deutsch, 1991).  Teknik  KED  memiliki  banyak keuntungan,  yang  paling  penting  adalah bahwa model kecepatannya sangat substansial  dalam  interpretasi  geofisika (Coleou,  2001).  Pendekatan  KED  memiliki aplikasi  paling  banyak  di  pemodelan reservoar  pasir  (khususnya  gas),  karena brightspot pada bagian seismik terdeteksi dan menganalisis  permukaan  akan  lebih  mudah
dan lebih akurat (Gastaldi et al., 1997; Filho & Castro, 2001; Caers, 2005).
Dengan demikian, penelitian ini mengaplikasikan metode geostatistik  berupa Kriging  dengan drift eksternal  (KED)  dan realisasi  model  berbasis  Gaussian  yang diaplikasikan  untuk  tiap layer properti  fisis reservoar  untuk  memperoleh  sebaran  sifat fisis reservoar yang akurat.
Adapun  fokus  daerah  penelitian  ini  adalah Lapangan  Teapot,  Wyoming  USA.  Pada lapangan ini juga pernah dilakukan penelitian sebelumnya menggunakan metode geostatistik  oleh  Pradana  (2017).  Namun, pada  penelitian  ini  menggunakan  aplikasi metode  geostatistik  yang  berbeda  dan formasi yang berbeda, yaitu Formasi Lakota.

## Geologi Daerah Penelitian
Lapangan  Teapot Dome (Gambar 1) terletak di  sebelah  lapangan  Salt  Creek  dan  bagian dari  antiklin  Salt  Creek  di  pinggiran  Barat Daya Powder River Basin dengan luas 9481 hektar.  Bagian  terdalam  dari  Powder  River Basin  mengandung  hampir  5.500  m  batuan sedimen,  sekitar  2.440  m  di  antaranya nonmarine Upper  Cretaceous dan  batuan sedimen  klastik  tersier  yang  lebih  rendah yang  terkait  dengan  orogenesis Laramide . Bagian  Timur  dan  Barat  Teapot  Dome dibatasi  oleh  antiklin  yang  memanjang dengan  arah  sumbu  relatif  Barat  Laut- Tenggara,  sedangkan  bagian  Utara,  Selatan, dan  Barat  Daya  dibatasi  oleh  tinggian  yang disebabkan oleh proses uplift (Cooper, et al., 2006).
Aplikasi Inversi Post-Stack dan Geostatistik untuk Karakterisasi Reservoar Batupasir …
© 2019 Dept. of Geophysics Hasanuddin University
Gambar 1 . Lokasi penelitian berada di lapangan Teapot Dome, Wyoming, Amerika Serikat. (Cooper et. al, 2006)
Deformasi  utama  di  Powder  River  Basin dimulai  pada  awal  Eosen  dan  mungkin berlanjut  ke  Miosen.  Pengaruh  perubahan struktur dimulai dari gaya kompresional dari barat,  menghasilkan reverse  fault ,  rekahan tensional  pada  bagian  antiklin  dan  bidang patahan  yang  relatif  curam  dengan offset yang  sangat  kecil  pada  blok  yang  turun (Thom  &  Spieker,  1931).  Zona  target penelitian  ini  mengambil  Formasi  Lakota yang  menunjukkan  area  pengendapan  yang luas yang diinterpetasikan oleh (Miall, 1985) dari singkapan dari tiga unit batupasir fluvial yang  berbeda  pada  Formasi  Lakota  di  area Barat  Daya  Black  Hills,  Dakota  Selatan. Endapan fluvial tersebut terbentuk pada akhir dari  rentetan  pengendapan  benua  yang dimulai  ketika  laut Jurrasic  Sundance diregresi  dari  wilayah  dan  diakhiri  saat Creataceous awal.

## Metode Penelitian
Daerah  yang  menjadi  fokus  penelitian  ini adalah  Formasi  Lakota  sebagai  reservoar batupasir pada Lapangan Teapot Dome.

## Data
Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini diantaranya:
1. Data seismik Post-Stack Time Migration 3D  sebagai  data  masukan  primer.  Data tersebut  merupakan  hak  milik  Rocky Mountain  Oilfield  Testing  Center,  U.S.
Department of Energy .
2. Data  sumur  yang  sejumlah  8  sumur dengan pemakaian data log sesuai dengan tujuan  yang  dicapai,  yaitu  log  densitas dan P-wave untuk  mendapatkan  log impedansi  akustik  (AI)  serta  parameter log gamma  ray dan  porositas  untuk menentukan zona batupasir pada analisis cross plot .

## Alur Penelitian
Gambar 2 . Diagram alir penelitian
Pada (Gambar 2) menunjukkan diagram alir pengerjaan  pada  penelitian  ini.  Secara  garis besar,  penelitian  ini  terbagi  menjadi  tiga
© 2019 Dept. of Geophysics Hasanuddin University
tahapan,    yaitu  analisis  zona  reservoar, inversi dan analisis geostatistik.
1. Analisis zona reservoar
Analisis reservoar bertujuan untuk menentukan  kedalaman  reservoar  serta kemenerusannya  melalui  interpretasi  data sumur. Pada penelitian ini analisis reservoar meliputi:
a. Interpretasi  kualitatif  data  log  secara quick look
b. Korelasi sumur, dilakukan untuk melihat kemenerusan litologi serta tren pengendapan
c. Analisis tuning  thickness ,  dilakukan untuk  mengetahui  besarnya  ketebalan reservoar  yang  dapat  teresolusi  dengan baik  oleh wavelet seismik  dengan perhitungan teoritis.
2. Inversi Post-Stack
Metode  inversi  yang  digunakan  pada penelitian  ini  dengan  mencoba  tiap  jenis metode yaitu sparse-spike, maximum likelihood, bandlimited dan model  based inversion pada software Hampson  Russell 10.  Hal  ini  bertujuan  untuk  mendapatkan model  dengan  nilai error yang  rendah  dan menampilkan  kontras  persebaran  nilai  AI yang cukup jelas pada volume seismik.
3. Analisis Geostatistik
Analisis  geostatistik  pada  penelitian  ini dilakukan  pada  program  ISMAP  Hampson Russell  10.0.  Secara  garis  besar  tahapannya meliputi  analisis  variogram  yang  bertujuan untuk  melihat  tren  dari  data  sumur  maupun seismik seiring dengan bertambahnya offset . Metode  Kriging  yang  digunakan  dalam penelitian  ini  adalah Kriging  with  External Drift serta simulasi dengan metode Sequential  Gaussian  Simulation (SGS) sebanyak  50  peta.  Parameter  properti  fisis yang  digunakan  adalah  porositas  dan  V shale yang di-kriging pada tiap Map AI, yang pada penelitian  ini  dibagi  menjadi  4  berdasarkan
ketebalan  zona  reservoar  (±  100  ms), sehingga  persebaran  properti  reservoar tersebut  akan  berbeda  untuk  tiap layer sehingga  interpretasi  juga  akan  dilakukan pada masing-masing l ayer .

## Hasil dan Pembahasan
Hasil inversi pada Batupasir Lakota (Gambar 3) ditunjukkan dengan nilai AI yang rendah, yaitu  berkisar  34000  ft/s*g/cc.  Setelah dilakukan inversi, maka dibuat layer menjadi 4 dengan tiap layer +25 ms dari top Lakota. Pembuatan layer ini bertujuan untuk melihat hubungan tiap layer secara geostatistik serta untuk  mendapatkan  hasil  interpretasi  yang lebih  akurat.  Proses  pertama  dalam  analisis geostatistik  adalah  analisis  variogram  untuk melihat  tren  data  terhadap  pertambahan jarak.  Variogram  yang  digunakan  untuk analisis adalah variogram sumur dan seismik. Namun, yang digunakan pada proses Kriging adalah  variogram  seismik  karena  data seismik memiliki data yang lebih dense dari data  sumur  dengan offset yang  lebih  besar pula.
Gambar 3 . Penampang hasil inversi model-based pada arbitary line yang melintasi sumur penelitian sebagai kontrol.
Aplikasi Inversi Post-Stack dan Geostatistik untuk Karakterisasi Reservoar Batupasir …
Gambar 4 . Cross plot antar impedansi akustik data log (sumbu X) dengan hasil inversi (sumbu Y) memiliki gradien yang linier.
Perlu  dilakukan cross  plot dan  analisis error antara hasil inversi dan nilai AI dari data log untuk  mengetahui  apakah  nilai  inversi  telah mendapatkan  hasil  yang  baik. Cross  plot dilakukan  untuk  membandingkan  antara impedansi  akustik  hasil  inversi  dengan impedansi  akustik  dari  data  sumur  (Gambar 4) menunjukkan sebaran data mendekati garis regresi  secara  linier,  maka  kalkulasi  inversi dinyatakan  baik  dan  dapat  mengembalikan nilai impedansi akustik.
Hasil  variogram  digunakan  untuk  tren  pada Kriging  with  External  Drift karena  data seismik  memiliki  data  yang  lebih  banyak secara  lateral  dibandingkan  dengan  data sumur  yang sparse serta variable yang tersebar dari data sumur akan mengikuti tren regional dari data seismik. Setelah dilakukan Kriging langkah selanjutnya adalah mengaplikasikan  Simulasi  Gaussian  (SGS) berbasis grid .  Jumlah simulasi yang dihasilkan sebanyak 50 map s.
Hal  ini  dikarenakan  makin  banyak  jumlah simulasi  peta  yang  dihasilkan  maka  galat yang  dihasilkan  semakin  kecil  sehingga interpolasi  akan  semakin  baik.  Dari  semua peta  yang  dihasilkan  dari  simulasi  maka asumsi  yang  paling  benar  adalah  dengan merata-ratakan semua peta tersebut (Gambar 5).  Hasil  rata-rata map tiap layer lalu dilakukan Kriging menggunakan data sumur
per- map sesuai  dengan  parameter  fisis  yang diinginkan, dalam penelitian ini properti fisis yang diinginkan adalah porositas dan V shale .
Gambar 5 . Hubungan log porositas dengan map AI sebagai input pada map 1 (a), map 2 (b), map 3 (c) dan map 4 (d). Titik hitam menunjukkan data pada setiap sumur, sedangkan garis merah menunjukkan garis regresi linier. Sumbu x merupakan nilai porositas dari log dan sumbu y merupakan average map AI hasil simulasi.
Berdasarkan  hasil cross  plot antara  nilai korelasi  log  porositas  dengan  peta  AI (Gambar  5)  menunjukkan  bahwa  hubungan porositas  dan  AI  berbanding  terbalik.  Hasil cross plot masing-masing layer menunjukkan bahwa Formasi Lakota memiliki karakteristik porositas yang berbeda-beda seiring bertambahnya kedalaman ( map 1 – map 4).
Berdasarkan hasil cross plot pada (Gambar 6) menunjukkan  nilai  korelasi  antara  log  V shale dengan AI sangat rendah, hal ini menunjukkan bahwa hubungan V shale dan AI tidak  berbanding  secara  linier.  Karena litologi shale sendiri memiliki nilai AI yang rendah. Dari cross plot masing-masing layer juga  dapat  dilihat  bahwa  Formasi  Lakota memiliki  rentang  nilai  V shale yang  cukup besar, yaitu mencapai 50 %.
Gambar 6 . Hubungan log V shale dengan map AI sebagai input pada map 1 (a), map 2 (b), map 3 (c) dan map 4 (d). Titik hitam menunjukkan data pada setiap sumur, sedangkan garis merah menunjukkan garis regresi linier. Sumbu x merupakan nilai V shale dari log dan sumbu y merupakan average map AI hasil simulasi.

## Interpretasi
Berdasarkan  hasil  keempat  peta  persebaran porositas (Gambar 7) dan V shale (Gambar 8), dapat disimpulkan bahwa pola pengendapan untuk  keempat layer tidak  berbeda  secara signifikan  satu  sama  lain.  Hal  tersebut dikarenakan  Formasi  Lakota  terendapkan sebelum terjadinya patahan. Adapun rekahan dan patahan yang terjadi saat deformasi akan mempengaruhi  sifat  fisis  reservoar  tersebut. Faktor yang memperngaruhi adanya perbedaan  nilai  porositas  yang  drastis  pada daerah  sekitarnya  dapat  disebabkan  oleh tekanan di bawah proses transisi batuan dari ductile ke brittle selama  zona  transisi, banyaknya  rekahan  yang  terbentuk  dari patahan, fragmentasi butir pada batupasir dan terjadi pore  collapse .  Selain itu,  dilihat  dari nilai  porositas  total  yang  tinggi  namun memiliki nilai V shale tinggi pada daerah yang sama  dapat  disebabkan  karena  pori  batuan telah  terisi  oleh shale yang  mengakibatkan lapisan  batuan  menjadi shaly  sand dimana daerah tersebut merupakan zona tight dengan nilai  impedansi  yang  cukup  besar  (>  30000 ft/s*g/cc).  Dilihat  dari  karakter  log,  daerah
bagian  Barat  Laut  memiliki  ketebalan reservoar  yang  lebih  tebal  dan  menipis  ke arah  Tenggara,  hal  ini  sesuai  jika  melihat persebaran porositas dan V shale pada masing- masing map ,  bahwa  tren  pengendapan Formasi  Lakota  berarah  Barat  Laut  – Tenggara.
Gambar 7 . Peta persebaran porositas total pada Layer 1 (a), Layer 2 (b), Layer 3 (c) dan Layer 4 (d) yang di- overlay dengan kontur time structure map . Zona yang ditandai dengan warna merah menunjukkan nilai porositas tinggi.
Porositas  yang  dianggap  baik  sebagai reservoar dapat dilihat pada lingkaran merah, dimana porositas total menunjukkan nilai 20 – 30 % sehingga dalam hal ini porositas total yang dimaksud pada layer tersebut termasuk porositas  yang  bersih  maupun  terisi  oleh shale .  Persebaran  nilai  V shale berada  pada rentang  10  –  40  %,  hal  ini  dikarenakan Formasi  Lakota  merupakan interbedded shaly sand .
Aplikasi Inversi Post-Stack dan Geostatistik untuk Karakterisasi Reservoar Batupasir …
Gambar 8 . Peta persebaran V shale pada Layer 1 (a), Layer 2 (b), Layer 3 (c) dan Layer 4 (d) yang di- overlay dengan kontur time structure map . Zona yang ditandai dengan warna kuning menunjukkan nilai V shale rendah.
Interpretasi  antara  hasil  inversi,  atribut sweetness dan strukur geologi menunjukkan daerah yang terasosiasi oleh sesar normal S 1 dan  S 2 merupakan  zona  reservoar,  hal  ini ditunjukkan  dengan  nilai  impedansi  28000- 34000 ft/s*g/cc di sumur produksi 41-2-X-3 pada (Gambar 9).
Adapun adanya perbedaan pada rentang nilai impedansi  tersebut  terjadi  karena  porositas Batupasir  Lakota  yang telah tersaturasi oleh gas, dimana sebelumnya telah dijelaskan oleh (Sukmono, 1999) bahwa porositas dan fluida pengisi pori batuan akan lebih mempengaruhi nilai  impedansi  akustik  daripada  nilai densitas batuan itu sendiri. Fenomena ini juga sesuai dengan konsep dari petroleum system , dimana  patahan  S 1 dan  S 2 berperan  sebagai jebakan hidrokarbon membentuk two way dip closure trap.
Gambar 9 . Interpretasi daerah penelitian berdasarkan hasil inversi, atribut sweetness dan struktur geologi. Zona reservoar berasosiasi pada daerah patahan. Tanda bintang hitam merupakan sumur produksi
© 2019 Dept. of Geophysics Hasanuddin University

## Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  penelitian,  hasil  inversi menunjukkan  nilai  impedansi  Formasi Lakota  berada  pada  rentang  28000-36000 ft/s*g/cc. Formasi ini merupakan interbedded shaly  sand. Nilai  porositas  tinggi  dengan V shale yang juga tinggi pada daerah Barat Laut terjadi karena zona tersebut merupakan zona tight (nilai  AI  >  30000  ft*s/g*cc)  Adanya perbedaan  nilai  porositas  yang  drastis  dapat disebabkan karena pori batupasir yang telah tersaturasi  oleh  gas,  yang  dapat  dilihat dengan menerapkan atribut sweetness menunjukan  zona gas  brine terdapat  pada daerah sesar normal di sekitar sumur 41-2-X- 3  dengan  nilai  impedansi  rendah  (28000- 34000  ft/s*g/cc).  Dua  sesar  normal  mayor berorientasi  Timur  Laut  –  Barat  Daya berperan  sebagai  jebakan  hidrokarbon  pada reservoar  Batupasir  Lakota  membentuk two way dip closure trap. Daerah yang diapit oleh kedua  patahan  tersebut  merupakan  daerah yang  telah  terbukti  memproduksi  gas  pada Formasi Lakota, yaitu pada sumur 41-2-X-3, 53-LX-3  dan  56-LX-10  berdasarkan  data produksi Lapangan Teapot.

## Ucapan Terima Kasih
Ucapan  terima  kasih  penulis  sampaikan kepada Rocky  Mountain  Oilfield  Testing Center sebagai  pemilik  data  keseluruhan yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  serta Departemen Teknik Geofisika Institut
Teknologi  Sepuluh  Nopember  sebagai pembimbing dan fasilitator dalam menyelesaikan penelitian ini.

## Daftar Pustaka
Alves,  F.,  Almeida  J.A.  and  Silva,  A.P. 2014. Simulation of acoustic impedance  images  by  stochastic inversion  of  post-stack  seismic reflection  amplitudes  and  well  data.
Journal  of  Petroleum  Science  and Engineering. 121, pp. 52-56.
Caers,  J.  2005.  Petroleum  Geostatistics. Society of Petroleum Engineers. Chatterjee, R., Singha, D.K., Ojha, M., Sen, M.  K.  and  Sain,  K.  2016.    Porosity estimation  from  pre-stack  seismic data  in  gas-hydrate.  Journal  of Natural Gas Science and Engineering. 33, pp. 562-572.
Chopra,  S.  and  Michelena,  R.J.  2011.
Introduction  to  this  special  section: Reservoir characterization. The Leading Edge, pp. 35-37.
Coleou,  T.  2001.  On  the  use  of  seismic velocities in model building for depth conversion,  presented  at  the  EAGE 63 rd Conference  and  Technical Exhibition. Europe Geoscience
Engineering, Extended Abstracts. Cooper, S.P., Goodwin, L.B. & Lorenz, J.C.
2006.  Fracture  and  fault  patterns associated with basement-cored anticlines :  The  example  of  Teapot Dome,  Wyoming.  AAPG  Bulletin. 90(12), pp. 1903-1920.
Deutsch,  C.V.  1991.  The  Relationship between  Universal  Kriging,  Kriging with an External Drift, and Cokigring. Report  4.  Stanford  Center  for Reservoir Forecasting, Stanford, CA. Deutsch, C.V. 2002. Geostatistical Reservoir Modeling.
Deutsch,  C.V.  and  Journel,  A.G.  1998. GSLIB: Geostatistical Software
Library and User’s guide, second ed. New York: Oxford University Press. Filho,  I.D.A.S.  and  Castro,  J.Q.D.  2001. Estimation of subseismic
nonreservoir layers within a turbidity oilbearing  sandstone,  campos  basin, using  a  geostatistical  approach. Journal  of  Petroleum  Science  and Engineering. 32, pp. 79–86.
Gastaldi,  C.,  Biguenet,  J.  and  Pazzis,  L.D. 1997.  Reservoir  Characterization
Aplikasi Inversi Post-Stack dan Geostatistik untuk Karakterisasi Reservoar Batupasir …
© 2019 Dept. of Geophysics Hasanuddin University
from Seismic Attributes. The Leading Edge, pp. 263–266.
Goovaerts, P. 1997. Geostatistics for Natural
Resources Evaluation. Applied Geostatistics Series. Oxford University Press.
Krebs,  J.,  Anderson  J.,  Hinkley,  D., Neelamani, R., Lee, S., Baumstein, A. and  Lacasse  M.D.  2009.  Fast  full- wavefield  seismic  inversion  using encoded sources: Geophysics. 74 (6), WCC177–WCC188.
Kumar, R., Das, B., Chatterjee, R. and Sain, K. 2016. A Methodology of Porosity Estimation  from  Inversion  of  Post- Stack  Seismic  Data.  Journal  of Natural Gas Science and Engineering. 28, pp. 356-364 Kumar,  D.  2018.  Seismic  Amplitude
Calibration for Quantitative Interpretation. GEOS Alumni Journal. p 34.
Miall,  A.D.  1985.  Architectural-Element Analysis:  A  New  Method  of  Facies Analysis Applied to Fluvial Deposits. Earth  Science  Reviews  Reviews Elsevier  Science  Publishers.  22,  pp. 261-308. Oliveira,  G.S.,  Soares,  A.O.,  Schiozer,  D.J. and  Maschio,  C.  2017.  Reducing uncertainty  in  reservoir  parameters combining  history  matching.  Journal of Petroleum Science
and
Engineering. 156, pp. 75-90. Sacchi,  Q.,  Borello,  S.E.,  Weltje,  J.G.  and Dalman,  R.  2016.  Increasing  the predictive  power  of  geostatistical reservoir  models  by  integration  of geological constraints
from
stratigraphic forward modeling.
Marine  and  Petroleum  Geology.  69, pp. 112-116.
Sukmono,  S.  1999.  Interpretasi  Seismik Refleksi. Bandung: Institut Teknologi Bandung.
Thom,  W.T.  and  Spieker,  E.M.  1931.  The significance of geologic conditions in Naval  Petroleum  Reserve  No.  3, Wyoming,  with  a  section  on  the waters  of  the  Salt  Creek  -  Teapot Dome  uplift,  s.l.  U.S  Geological Survey.
Pradana,  D.R.  2017.  Analisis  Sebaran
Reservoir  Batupasir  “Dakota”  Dan Reservoir Shale “Niobrara” Menggunakan Metode Seismik Inversi Dan Geostatistik, Studi Kasus Lapangan  Teapot,  Wyoming,  USA,
Bachelor  thesis,  Institut  Teknologi Sepuluh Nopember.