DETAIL KOLEKSI

Analisis sensitivitas parameter ketidakpastian dan penentuan 001P lapangan SAB menggunakan metode probabilistik


Oleh : Putri Sabrina Wulandari

Info Katalog

Nomor Panggil : 1475/TP/2022

Penerbit : FTKE - Usakti

Kota Terbit : Jakarta

Tahun Terbit : 2022

Pembimbing 1 : Suryo Prakoso

Pembimbing 2 : Ghanima Yasmaniar

Subyek : Petroleum reserves

Kata Kunci : sensitivity analysis, probabilistic method, monte carlo simulation

Status Posting : Published

Status : Lengkap


File Repositori
No. Nama File Hal. Link
1. 2022_TA_STP_071001800088_Halaman-Judul.pdf 10
2. 2022_TA_STP_071001800088_Pengesahan.pdf 4
3. 2022_TA_STP_071001800088_Bab-1_Pendahuluan.pdf 3
4. 2022_TA_STP_071001800088_Bab-2_Tinjauan-Umum.pdf 30
5. 2022_TA_STP_071001800088_Bab-3_Metodologi-Penelitian.pdf 12
6. 2022_TA_STP_071001800088_Bab-4_Hasil-dan-Pembahasan.pdf 45
7. 2022_TA_STP_071001800088_Bab-5_Kesimpulan-dan-Saran.pdf 3
8. 2022_TA_STP_071001800088_Daftar-Pustaka.pdf 2
9. 2022_TA_STP_071001800088_Lampiran.pdf 165

O OOIP (Original Oil In Place) atau cadangan awal minyak merupakan tahap awal dalam mengembangkan lapangan minyak. Dalam menentukan OOIP keterbatasan data membuat ketidakpastian dalam keakuratan data. Lapangan SAB merupakan lapangan tua yang telah di bor dan dikembangkan mulai tahun 1915,sedikitnya data logging sumur yang tersedia diasumsikan tidak dapat mewakilikeseluruhan sumur dan menimbulkan ketidakpastian dalam penentuan OOIP, olehkarena itu pendekatan probabilistik digunakan dalam menentukan OOIP padaLapangan SAB sehingga diharapkan dapat mengurangi ketidakpastian dalampenentuan cadangan awal minyak. Parameter input pada penelitian ini adalah net togross, porositas, dan saturasi air dengan masing-masing parameter menggunakanjenis distribusi segitiga. Tujuan dari tugas akhir ini adalah menentukan parameter paling sensitif dalam penentuan cadangan awal menggunakan analisis sensitivitasdan menentukan rentang cadangan awal minyak di tempat pada P10, P50, dan P90.Berdasarkan analisis sensitivitas parameter ketidakpastian, diperoleh parameteryang paling berpengaruh dalam penentuan OOIP yaitu net to gross. PenentuanOOIP menggunakan metode probabilistik diuji dengan 5 kali simulasi denganjumlah bilangan acak yang berbeda-beda. Simulasi ini menghasilkan output berupahistogram frekuensi relatif kumulatif. Dari hasil histogram yang didapat, seiringbertambahnya jumlah sampel bilangan acak yang digunakan, maka hasil darihistogram akan semakin baik dalam membentuk distribusi normal. Rentang OOIPdengan menggunakan 2000 bilangan acak menghasilkan P10 sebesar 702.950 STB,P50 sebesar 1.412.645 STB, dan P90 sebesar 2.257.754 STB

O OOIP (Original Oil In Place) or initial oil reserves is an early stage indeveloping oil fields. In determining OOIP data limitations create uncertainty inthe accuracy of the data. The SAB field is an old field that has been drilled anddeveloped since 1915, the least available logging is assumed not to represent theentire well and creates uncertainty in determining OOIP, therefore a probabilisticapproach is used in determining OOIP in the SAB field so that it is expected toreduce uncertainty in determining initial oil reserves. The input parameters in thisstudy are net to gross, effective porosity, and water saturation with each parameterusing a triangular distribution. The purpose of this final project is to determine themost sensitive parameters in determining initial reserves using sensitivity analysisand determine the range of initial oil reserves in place at P10, P50, and P90. Based on the sensitivity analysis of the uncertainty parameter, the most influentialparameter in determining OOIP is net to gross. Determination of OOIP using theprobabilistic method was tested with 5 simulations with different random numbers.This simulation produces an output in the form of a cumulative relative frequencyhistogram. From the histogram results obtained, as the number of samples of random numbers used increases, the results from the histogram will be better informing a normal distribution. The OOIP range using 2000 random numbersr esulted in P10 of 702,950 STB, P50 of 1,412,645 STB, and P90 of 2,257,754 STB.

Bagaimana Anda menilai Koleksi ini ?