Aplikasi big data science dalam mengidentifikasi reservoir non-konvensional: thin beds, shaly sandstone, dan deep invasion
T Tujuan penelitian ini adalah untuk mengeksplorasi dan mengidentifikasi potensi endapan non-konvensional melalui pendekatan Big Data science. Endapan non-konvensional adalah sumber daya hidrokarbon yang terperangkap dalam permeabilitas rendah dan porositas rendah. Identifikasi endapan non-konvensional penting untuk upaya peningkatan produksi dan eksplorasi minyak dan gas bumi. Dalam studi ini kami mengumpulkan dan menganalisis data, khususnya data log sumur, yang berisi informasi tentang sifat fisik batuan dan geologi sumur, termasuk komposisi batuan, porositas, permeabilitas, saturasi fluida, keberadaan hidrokarbon dan resistivitas. Kami menggunakan teknik dan algoritme Big Data Science untuk mengintegrasikan dan menganalisis data. Hasil penelitian ini memberikan wawasan yang berharga tentang potensi reservoir non-konvensional yang sebelumnya tidak teridentifikasi. Dengan menerapkan pendekatan Big Data Science, kami berhasil meningkatkan pemahaman tentang reservoir non-konvensional dan mengidentifikasi peluang baru untuk produksi sumber daya hidrokarbon. Penelitian ini dapat menjadi dasar bagi pengembangan strategi yang lebih efektif dalam pengelolaan reservoir non-konvensional dan peningkatan produksi minyak dan gas alam.
T The aim of this research is to explore and identify the potential of non-conventional deposits through the application of Big Data science. Non- conventional deposits refer to hydrocarbon resources trapped in low permeability or highly complex formations. Identifying non-conventional deposits is crucial for enhancing production and exploration efforts in the oil and gas industry. In this study, we collect and analyze data, specifically well log data, which contains information about the physical and geological properties of the wells, including rock composition, porosity, permeability, fluid saturation, presence of hydrocarbons, and other relevant parameters. We employ techniques and algorithms of Big Data science to integrate and analyze the data. The results of this research provide valuable insights into previously unidentified non-conventional reservoir potentials. By applying the approach of Big Data science, we have successfully enhanced the understanding of unconventional reservoirs and identified new opportunities for hydrocarbon extraction. This research can serve as a basis for the development of more effective strategies in managing non-conventional reservoirs and increasing oil and gas production.