1. TUGAS EVALUASI LOGING SUMUR
INTERPRETATION CLEAN FORMATION
Disusun Oleh :
BENNY ARIANDY SAPUTRA
113130075/TM
PROGRAM STUDI TEKNIK PERMINYAKAN
FAKULTAS TEKNOLOGI MINERAL
UNIVERSITAS PEMBANGUNAN NASIONAL “VETERAN”
YOGYAKARTA
2016
2. Evaluasi dari clean formation memiliki beberapa parameter yang harus diperhatikan yaitu Rw, Rt
dan ɸ. Archie menuliskan dalam persamaan saturasi air.
Keterangan,
c=0.9 untuk batu pasir dan 1.0 untuk batuan karbonat.
Terdapat beberapa hambatan ketika akan menentukan Rw pada formsi yang tidak mengandung air
maka SP log kurang maksimal dalam pengukurannya namun dapat dapat diatasi dengan
menggunakan interpretasi.
RESISTIVITY-POROSITY CROSSPLOTS
Porosity-resistivity crossplot baik digunakan apabila:
Rw tidak diketahui namun konstan disetiap interval.
Matrix density atau velocity tidak diketahui.
Minimal terdapat sedikit air pada zona yang memiliki porositas yang berbeda ada interval
pengukuran.
Jenis formasinya clean.
Terdapat dua jenis crossplot yaitu Hingle plot dan Pickett plot.
A. Secara matematis persamaan Hingle Plot dapat dituliskan.
Dengan asumsi harga Rw dan c konstan, plot dari ɸ vs 1/√Rt bergantung pada saturasi air
(Sw).
3. gambar 6.1 adalah contoh dari perhitunga Hingle Plot dimana garis porositas akan
meningkat pada horizontal axis namun resistivity menurun secara tidak linear pada vertical
axis.
Perhitungan untuk Sw = 1adalah.
Rw ditentukan berdasarkan substitusi dari hasil perhitungan ɸ dan Rt pada harga Sw=1.
Untuk harga pasti porositas berdasarkan rumus Archie adalah
The PICKETT PLOT
Pada metode Pickett Plot menggunakan persamaan:
Grafik yang digunakan pada Porosity-resistivity crossplot (Pickett Method) adalah
IDENTIFIKASI MULTIMINERAL
Pada kesempatan ini akan membahas yentang jumlah multimeral yang berada pada formasi
bberdasarkan penggunaan alat kombinasi log dari density, neutron, sonic, dan gamma ray. Mineral
yang terkandung dalam formasi tersebut seperti shale dan sedikit pengotor seperti gypsum, garam,
polythalite dan sulfur.
Identifikasi matriks sangat penting terutama pada lapisan tipis untuk beberapa alasan
seperti: Pertama, porositas mungkin terdapat dekat dengan zona cut-off sehingga akurasi dari
penggunaan log harus maksimal. Dolomite dan shale merupakan contoh pemisahan antara
4. limestone berdasarkan defleksi dari nmeutron dan density porosity. Dengan dolomit porositas
efektifnya dekat dengan Øn dan Øo. Kedua, formasi tipis biasanya membutuhkan acidizing atau
acid fracturing untuk menstimulasi produksi. Ketiga, adalah alasan geologi alam.
Terdapat tiga metode kombinasi dari penentuan porositas berdasarkan komposisi
mineralnya, yaitu:
1. M-N Plot
2. MID Plot
3. Metode Litho-Density-Neutron
Metode 1 dan 2 menggunakan log density, neutron, dan sonic. Metode nomor 3
menggunakan Lithology-Density dan data Neutron, serta terdapat data ,menggunakan special
gamma ray.
M-N PLOT
Metode M-N Plot adalah kombinasi data dari tiga porositas logging, seperti efek dari
sepanjang perbedaan porositas hampir terelimasi kuantitas M dan N dapat ditulis secara matematis
M = 0,01 ( tt- t) / (ƿb- ƿt)
N = (Ønt-Øn) / (ƿb- ƿt)
Tetapi metode ini memiliki beberapa kelemahan dan tidak begitu akurat untuk beberapa
alasan seperti:
- Silika, kalsit, dan dolomit tidak terpisah secara berjauhan
- Posisi mineral tersebut tergantung pada asumsi matriks velocity
Sebagai tambahan, kehadiran shale , gipsum , secondary porosity, gas, garam, atau sulfur
menggeser poin dari segitiga dasar dalam arah yang ditunjukkan . plot karena itu digunakan secara
statistik menunjukkan di mana sekelompok poin yang diberikan jeda panjang cenderung
mengelompok
THE MID PLOT
MID (identifikasi matriks) plot adalah metode lain yang memanfaatkan data log sama
dengan plot M - N yang berdasarkan pada penentuan densitas matriks batuan dan waktu perjalanan
5. matrix nyata untuk tingkat kepentingan ; memplot nilai-nilai pada plot MID dan mengamati mana
titik jatuh relatif dari posisi poin mineral tunggal.
Untuk menentukan pada densitas matriks terlihat pada tingkat kedalaman tertentu. Nilai-
nilai densitas dan hasil dari neutron log dibaca dari hasil crossplot antara Density-Neutron, dalam
chart konstan merupakan hasil interpolasi antara densitas matriks batu pasir, limestone, dan
dolomit, dan kemudian beberapa plot dapat dibaca pada grafik ini.
Penentuan kecepatan matriks nyata adalah sama. Nilai kecepatan matriks dibaca dari Sonic
log dan disertai dengan porositas neutron berdasarkan hasil crossplot antara sonic-neutron. Daerah
penampungan yang sama pada penggunaan kuantitatif grafik berdasarkan Dari M - N petak . Shale
mendorong poin ke bawah dan garam dan gas menggeser mereka ke atas dan ke kanan, tidak ada
satu titik sangat signifikan dengan sendirinya. Pengelompokan poin menunjukkan tren.
Keuntungan utama dari plot pertengahan atas plot M - N lebih plot M - N adalah bahwa
tidak ada perhitungan yang diperlukan , matriks titik pada grafik tidak tergantung pada porositas
atau salinitas , dan parameter diplot memiliki makna pseudophysical. Sebaliknya , M Dan N adalah
jumlah abstrak. Penggunaan kedua plot , bagaimanapun, dapat membantu mengatasi efek dari
mineral kurang umum seperti garam , gypsum , dan sulfur.
METODE LITHO-DENSITY-NEUTRON
Ini adalah metode identifikasi mineral, data yang di input adalah densitas bulk dan
koefisien penyerapan fotoelektron dari litho-density log, porositas log, dari neutron log. Berikut
ini adalah persamaan dari penyerapan fotoelektrik
U = Pe (ƿb+ 0,18830/ 1.704
Dan koefisien untuk porositas formasi yang berbeda, persamaannya;
U = Ø . Uf + ( 1 – Ø) Uma
Sedangkan untuk matriks yang tidak diketahui, persamaannya:
(Uma) a = ( U- Uf) . Ø)/ (1-Ø)
6. Setealah nilai ρma dan Uma diperoleh, kemudian diplot pada gambar 6-10. Persentase rata-
rata dari limestone, sandstone, dan dolomit dapat dihitung dari gridline. Contohnya, pada poin C
mengindikasikan jumlah dolomit dan kkalsit yang hampir sama dengan kemungkinan kandungan
kuarsa yang sedikit.
Pada gambar 6-12, menunjukkan contoh plot dari berbagai zona dengan bermacam-macam
litologi dan porositas yang rendah di dalam sumur. Pengelompokan tersebut jelas menunjukkan
litologi yang berbeda-beda.
7. Pada M-N dan MID plot, keberadaan clay atau shale sangatlah mengganggu. Pada gambar
6-13 menunjukkan perkiraan lokasi dari kaolinit, ilit, dan klorit, begitu juga dengan feldspar.
Lokasi dari anhidrit dan garam juga dapat diketahui.
Gambar 6-15 merupakan contoh dari daerah shaly carbonate. Sekilas, plot ρ-U
mengindikasikan percampuran kalsit-dolomit-anhidrit. Tetapi, plot Thorium-Pottasium
menunjukkan level shaly yang lebih besar dan mengandung campuran potassium-clay dsan
feldspar yang tinggi.
8. TRENDS IN MULTIMINERAL IDENTIFICATION
Plot ρ-U lebih baik dari plot M-N dan mid plot, karena titik kuarsa kalsit dolomit dan
anhidrit terpisah dengan jelas. Walaupun dengan penambahan informasi dari spectral GR, namun
data untuk membedakan komponen batuan tetap rancu. Alat Gamma Spectroscopy menghasilkan
ledakan neutron yang berinteraksi dengan formasi dan mengeluarkan gamma ray. Dengan
mendeteksi gamma ray dan mengumpulkan energy-energi tersebut, jumlah relative fari hydrogen,
kalsium, silicon, klorit, sulfir, iron, karbon, dan oksigen dapat diketahui, dan dari kandungan
tersebut dapat ditentukan presentase masing-masing sand, limestone, clay, dan komponen lainnya.
Kombinasi dari Litho-density, spectral gamma ray, dan induced gamma spectroscopy akan
dapat mengindikasikan komponen-komponen mineral.