PREDIKSI DISTRIBUSI SAND MENGGUNAKAN PEMODELAN GEOSTATISTIK

Authors

  • Elistia Liza Namigo Jurusan Fisika. FMIPA. Universitas Andalas, Indonesia

DOI:

https://doi.org/10.25077/jif.6.2.45-51.2014

Abstract

Gambaran distribusi fasies dan heterogenitas geologi yang representatif sangat diperlukan dalam pengelolaan aktivitas eksplorasi dan eksploitasi migas di bawah permukaan. Telah dilakukan pemodelan distribusi sand pada formasi Missisauga, lapangan Penobscot dengan menggunakan tiga algoritma berbasis grid yaitu Sequential Indicator Simulation (SIS) dan Truncated Gaussian Simulation (TGS) dan Multipoint Geostatistic (MPG). SIS dan TGS yang merupakan algoritma yang berbasis variogram, mampu menghasilkan model yang merepresentasikan korelasi spasial antar sumur dengan cukup baik namun belum secara optimal menangkap geometri fasies akibat sifat dari variogram yang hanya bisa memodelkan kontinuitas spasial antara dua lokasi pada satu waktu. TGS lebih unggul dibandingkan SIS pada aspek keterhubungan lateral dari sand channel dan distribusi fasies terlihat lebih well-ordered (sand-shalysand-shale).. MPG yang merupakan metode yang didasarkan pada data singkapan menawarkan korelasi lateral yang lebih baik.

Downloads

Download data is not yet available.

References

Cáceres et al. (2010). Truncated gaussian kriging as an alternative to indicator kriging. February 12, 2012. http://geoinnova.cl/pdf/truncated_gaussian_kriging.pdf

Caers, J., & Zhang, T. (2002). Multiple-point geostatistics: a quantitative vehicle for integrating geologic analogs into multiple reservoir models In: Integration of outcrop and modern analog data in reservoir models. AAPG Mem, 80,383–394.

Clack, W.J.F, & Crane, J.D.T, (1992). Penobscot Prospect: geological evaluation and oil reserve estimates. Report for Nova Scotia Resources (Ventures) Ltd.

Deutsch, C.S. (2002). Geostatistical reservoir modelling. USA: Oxford University Press.

Falivene et al. (2007). Statistical grid-based facies reconstruction and modeling for sedimentary bodies: Aluvial-palustrine and turbiditic examples. Geologica Acta, Vol.6, No.8, 199-230.

Strebelle, S. (2005) Multiple point statistics. Proceedings of IAMG ’05, The Annual Conference of The International Association for Mathematical Geology, Toronto

Strebelle, S. (2002). Conditional simulation of complex geological structures using multiple-point statistics. Mathematical Geology. 34, No. 1, 1.

Downloads

Published

2014-09-10

How to Cite

Namigo, E. L. (2014). PREDIKSI DISTRIBUSI SAND MENGGUNAKAN PEMODELAN GEOSTATISTIK. JURNAL ILMU FISIKA, 6(2), 45–51. https://doi.org/10.25077/jif.6.2.45-51.2014

Issue

Section

Riset Artikel

Citation Check