2278

BAB IV

OPTIMASI PRODUKSI PADA BLOCK STATION X LAPANGAN Y DENGAN MENGGUNAKAN SIMULATOR PIPESIM

Perencanaan instalasi gas lift mempunyai beberapa pertimbangan yang harus diperhatikan, antara lain kemamppuan lapisan produksi, ketersediaan gas yang akan diinjeksikan, kemampuan sarana injeksi di atas maupun di bawah permukaan, serta tekanan separator. Permasalahan yang sangat penting pada instalasi gas lift yaitu ketersediaan gas lift tetapi ketersediaan kompresor yang tidak tersedia. Jadi hanya adanya ketersediaan gas yang tersisa untuk diinjeksikan dapat dilakukan pengoptamasian laju injeksi untuk tiap sumur dengan dilakukannya optamasi alokasi injeksi gas dan glr optimum dengan menggunakan equal slope. Data-data yang diolah dengan menggunakan pipesim 2009 sehingga menghasilkan GLPC (gast Lift Perfomance Curve), dimana untuk menentukan slope dan GLR optimum pada GLPC.4.1. Persiapan Data Lapangan

Langkah Sebelum melakukan simulasi produksi adalah persiapan data lapangan sebagai langkah pertama. Data yang diperoleh dari beberapa sumber data untuk melakukan simulasi, walaupun beberapa data yang tersedia belum mendekati sebenarnya maka harus melalui proses pengolahan. Proses pengumpulan dan pemilihan data sangat penting guna keakuratan model yang dibuat, pemilihan metode-metode dalam model dan akan semakin mendekati keadaan sebenarnya di lapangan. Data-data yang akan dimasukkan dalam simulasi yaitu, data reservoir, data sumur, data produksi, dan design gas lift existing.

Data reservoir yang diperlukan antara lain fluida reservoir dan kondisi reservoir. Data reservoir yang dipergunakan dalam simulator didapat dari data uji sumur yaitu berupa tekanan statik, tekanan alir dasar sumur, temperatur (Bottom Hole Temperature). Data produksi diperoleh dari hasil uji produksi masing-masing sumur. Data produksi yang dibutuhkan yaitu data water cut, data tekanan kepala sumur, data laju alir fluida, specific gravity water dan oAPI. Pada penelitian ini data produksi dengan acuan hasil produksi pada tanggal 6 juli 2014. Data sumur yaitu meliputi data kedalaman lubang sumur, data casing, data tubing dan perforasi. Serta Data design gas lif existing dengan parameter yang diperlukan untuk mendesain single branch yang aktual pada lapangan, parameter yang diperlukan yaitu kedalaman tiap unloading valve, tekanan test terbuka (Ptro), tekanan injeksi, laju injeksi, dan port size katup. Tabel IV-1Data Lapangan Pada Blokstation X (PT. Pertamina EP Region Asset 3)

SumurX-12X-14X-20X-22

DATA RESERVOIR

Tekanan Statik (Ps), Psia1281112915421281

Tekanan dasar alir sumur(Pwf), Psia732585759652

Temperatur, oF245240261253

DATA PRODUKSI

Ql test, Bbl/d366375489675

Qg test, Mmscf/d0,601,080,811,21

Q inj, Mmscf/d0,350,520,560,69

Water Cut (WC), %93858972

Tekanan Wellhead(Pwh), Psig150180145175

Q oil, Bbl/d25,6256,2553,79189

Gas Liquid Ratio f (GLR), scf/stb683,71485503770

oAPI37,3937,3933,0337,39

Gas Oil Ratio f (GOR), scf/stb97589955,54647,72751,3

DATA SUMUR

Tubing size, in2 3/82 3/82 3/82 3/8

Casing size, in7777

MD, m1615159319841677

TVD, m1615159316711605

4.2. Optimasi Produksi

Optimasi produksi dilakukan untuk mengetahui seberapa besar kenaikan produksi dengan pengoptmalkan lifting yang terpasang pada sumur tertentu. Optimasi yang dilakukan adalah dengan mengoptimalkan lifting terpasang, maka dapat mengetahui pemasangan lifting yang optimal. Pada block station di X pemasangan lifting yang cocok yaitu Gas Lift, dikarenakan kondisi di setiap per sumuran, GLR nya sangat tinggi.

Berdasarkan data potensi produksi sumur-sumur Gas Lift 6 Juli 2014, terdapat 4 sumur yang akan sebagai kajian untuk dioptamasikan dan empat sumur berpotensi untuk di optimasi dengan kondisi reservoir yang ada, yaitu sumur X-12, X-14, X-20 dan X-22. Sumur-sumur tersebut akan dilakukan optimasi produksi dengan menaikkan laju injeksi.

Sebelum melakukan optimasi produksi, terlebih dahulu dilakukan proses matching menggunakan single branch model agar sesuai dengan data aktual di lapangan. Proses matching tersebut digunakan untuk mengetahui potensi produksi dari masing-masing sumur yang akan dilakukan optimasi. Input data dalam pembuatan optimasi ini menggunakan data-data aktual yang ada di lapangan, seperti data reservoir, data sumur dan data tubing.

Data-data yang perlu di-input-kan untuk melakukan design menggunakan simulator pipesim antara lain, yaitu tekanan injeksi gas lift, rate injeksi, jumlah katup,dan kedalaman injeksi. Dalam hal ini, dapat mengetahui kemampuan gas lift untuk mengangkat fluida reservoir.

Ada beberapa percobaan skenario untuk meningkatkan perolehan minyak melalui simulator Pipesim. Dalam hal ini penulis mencoba untuk membuat beberapa skenario sebagai salah satu upaya untuk meningkatkan produksi. Skenario yang dilakukan terdiri dari 2 macam yaitu :

1. Skenario I dengan cara mengalokasikan laju injeksi gas yang tersedia ke sumur-sumur gas lift yang terpasang.2. Skenario II dengan cara memperhatikan GLR optimum untuk menentukan laju injeksi yang optimum.4.3. Pembuatan Model Existing

Pembuatan model total system pada simulator dilakukan dengan menggunakan data yang ada sehingga kondisi menyerupai total system aktual. Pembuatan model untuk existing dilakukan dengan membuat model single branch. Langkah awal dalam pembuatan model single branch adalah dengan memasukkan data fluida ke black oil model. selanjutnya adalah memasukkan data ke tiap-tiap komponen dari single branch yang terdiri dari komponen data tubing dan data completion. 4.3.1. Pembuatan Model Pada Pipesim

4.3.1.1. Pemilihan Fluida

Pemilihan fluida dalam simulator atau setup data, yaitu menggunakan model black oil pada setup data. Data komposisi fluida yang di-input-kan berupa data Water Cut, GLR, SG Gas, SG Water, dan data API.

Seperti pada (Gambar 4.1.) merupakan contoh sumur X-22 dalam inputing data komposisi fluida.

Penentuan korelasi aliran disesuaikan dengan data yang digunakan. Persamaan aliran vertikal dengan laju alir liquid yang kecil dan adanya pengaruh dari aliran gas menggunakan Duns & Ros, karena persamaan ini yang mendekati kondisi lapangan yang sebenarnya. Persamaan aliran horizontal menggunakan Beggs & Brill Revised.

Gambar 4.1.Input Data Fluida Sumur X-22 (Pipesim 2009)4.3.1.2. Pembuatan Model Single Branch (Existing Gas Lift)

Single Branch merupakan model dari sumur simulasi yang digunakan untuk mencocokkan data-data produksi dengan kondisi sumur sebenarnya yang ada dilapangan. Penyelarasan untuk mendapatkan model existing Gas Lift perlu dilakukan proses matching dengan sensitivity parameter GLR (Gas Liquid Ratio). Setelah memasukkan semua data, maka selanjutnya model single branch dioperasikan melalui menu Operations-Nodal Analysis. Dilakukannya sensitivity pada kedua parameter tersebut agar kurva IPR yang didapatkan pada single branch model menghasilkan laju alir yang sesuai dengan data produksi lapangan yang ada. Setelah pembuatan model existing, maka selanjutnya dibuat tahapan optimasi produksi dengan simulator pipesim.1. Input data

Data yang ada di-input-kan ke setiap komponen yang ada pada model single branch yaitu black oil model, tubing, dan completion. Contoh input data reservoir (Gambar 4.2.), data tubing (Gambar 4.3.) dan data Gas Lift pada sumur X-22 (Gambar 4.4).

Gambar 4.2.Input Data Reservoir Sumur X-22 (Pipesim 2009)

Gambar 4.3.

Input Data Tubing Sumur X-22 (Pipesim 2009)

Gambar 4.4.

Input Data Gas Lift Sumur X-22 (Pipesim 2009)

2. Pelaksanaan Model

Hasil running program dapat dilihat pada menu report dengan memilih menu system plot, profil plot, output file dan summary file. Laporan hasil yang diinginkan dapat diatur dengan memasukkan pilihan pada bagian define output pada menu setup. Contoh model single branch terlihat pada (Gambar 4.5.), dan contoh hasil running program (Gambar 4.6.) yaitu kurva inflow perfomance relationship (IPR) dengan berpotongan tubing intake perfomance (TIP).

Gambar 4.5.

Model Single Branch Sumur X-22 (Pipesim 2009)

Gambar 4.6.

IPR Sumur X-22 (Existing Gas Lift) (Pipesim 2009)Tabel IV-2

Perbandingan Hasil Existing dan Hasil Evaluasi PipesimExistingEvaluasi Pipesim

X-12X-14X-20X-22X-12X-14X-20X-22

Ps

(Psia)12811129154212811281112915421281

Pwf

(Psia)732585759652710588775645

Q liquid (stb/d)366375489675365,83375,14489,01675,22

Q oil

(stb/d)25,6256,2553,7918925,6156,2753,79189,06

WC

(%)9385897293858972

Qg

(mmscd)0,61,080,811,210,61,080,811,21

Ql max (stb/d)663,31552,41701,17969,16

4.3. Optimasi Alokasi Injeksi laju Gas (Skenario 1)Pengoptamasian dalam mengalokasikan laju gas yang tersedia agar laju produksi yang didapat lebih optimal. Alokasi laju gas dilakukan dengan cara metode equal slope. Slope yang akan digunakan dalam menentukan alokasi injeksi gas berasal dari kurva GLPC (Gas Lift Perfomance Curve). Dalam pengoptimalan alokasi laju gas diperlukan data laju gas yang tersedia pada blockstation ini agar dapat dialokasikan dengan optimal.

Gambar 4.7.Grafik Q injeksi vs Q fluida Produksi Sumur X-22 (Pipesim 2009)

Gambar 4.8.

Grafik Q injeksi vs Q oil Produksi Sumur X-22 (Pipesim 2009)

Dengan membuat Kurva GLR/GOR optimum, pada kurva Tubing intake diperoleh harga laju produksi pada berbagai harga Laju Injeksi Gas (Qgi). Penentuan laju injeksi gas dapat melihat pada grafik GLPC (Gambar 4.7. dan Gambar 4.8.), dimana laju injeksi gas yang optimum dapat ditentukan dengan mengalokasikan laju injeksi gas yang tersedia.Tabel IV-3.Ketersediaan Gas (PT. Pertamina EP Region Asset 3)

No.SumurGas in (mmscfd)Gas Formasi (mmscfd)Gas Out (mmscfd)

1X-120,350,250,60

2X-140,520,561,08

3X-200,560,250,81

4X-220,690,521,21

Total2,121,583,7

Ketersediaan gas pada tabel diatas terlihat mempunyai sisa laju gas yang tidak terpakai maka kita dapat menggunakannya untuk penambahan laju injeksi gas pada tiap sumur dengan memperhatikan alokasi laju gas injeksi yang cocok untuk tiap sumur pada blokstation, karena tiap sumur adanya perbedaan kondisi pada reservoir.Hitung slope dari perubahan laju fluida terhadap laju gas injeksi untuk tiap-tiap sumur dengan persamaan:

(4-1)Contoh perhitungan slope pada sumur X-12 antara titik 0,2 dan 0,4

= 41,36Tabel IV-4.Hasil Slope dari Perubahan Laju Fluida terhadap Laju Injeksi GasPada Sumur X-12 dan X-14X-12X-14

Qo (bbl/d)qg-inj (mmsdf/d)SlopeQo (bbl/d)qg-inj (mmscf/d)Slope

19,500,241,3647,7660,231,173

27,770,423,2054,0010,421,326

32,410,611,8358,2660,614,214

34,770,86,4961,1090,89,276

35,420,94,2062,9640,95,951

35,8412,1464,15413,678

36,271,20,8964,8901,21,895

36,451,40,5865,2691,40,042

36,571,60,4965,2771,6-2,443

36,661,80,1864,7891,8-6,122

36,702-0,4863,5642-11,554

36,612,2-1,6561,2542,2-19,302

35,942,6-1,5957,3932,6-29,926

35,632,851,4082,8

Tabel IV-5.Hasil Slope dari Perubahan Laju Fluida terhadap Laju Injeksi GasPada Sumur X-12 dan X-14X-20X-22

Qo (bbl/d)qg-inj (mmscf/d)SlopeQo (bbl/d)qg-inj (mmscf/d)Slope

39,5830,243,396163,7910,266,731

48,2620,429,023177,1380,446,259

54,0660,618,082186,3890,630,673

57,6830,810,121192,5240,819,260

59,7070,94,683196,3760,911,304

60,64411,314198,63716,090

60,9061,2-0,441199,8551,22,903

60,8181,4-1,037200,4351,41,028

60,6111,6-0,928200,6411,6-0,250

60,4251,8-0,570200,5911,8-1,646

60,3112-0,418200,2622-3,875

60,2272,2-0,925199,4872,2-7,652

60,0422,6-2,547197,9562,6-13,692

59,5332,8195,2182,8

Gambar 4.9.Grafik Laju Injeksi Gas Vs Laju Produksi dari Tiap Sumur (Pipesim 2009)

Gambar 4.10.Grafik laju Injeksi Gas Vs Slope dari Beberapa Sumur (Pipesim 2009)Dari hasil grafik laju injeksi gas vs Laju Produksi oil (Gambar 4.9.) dari beberapa sumur telah menghasilkan rumus persamaan garis dari setiap sumur. Rumus persamaan tiap sumur sebagar berikut:

X-12 : y = 1,5304x5 - 14,496x4 + 53,286x3 - 95,936x2 + 85,661x + 5,7982

X-14 : y = -2,9229x4 + 17,243x3 - 42,387x2 + 52,128x + 38,903

X-20 : y = -2,369x4 + 19,044x3 - 56,418x2 + 72,199x + 27,251

X-22 : y = -3,7242x4 + 27,812x3 - 80,832x2 + 107,89x + 145,23

Setelah mendapatkan slope masing-masing kurva (Gambar 4.10.), Selanjutnya menghitung laju injeksi total yang dihasilkan dari tiap slope yang sama, dengan dilakukannya interpolasi untuk menentukan harga laju injeksi dari tiap slope yang sama.

(4-2)Contoh Perhitungan laju injeksi pada sumur X-22 dengan melakukan perhitungan interpolasi ketika slope diasumsikan samav dengan 0.Qi (0)=

= 1,761 mmscf/dTabel IV-6.Laju Injeksi Gas Total dari Tiap Slope Yang Sama

SlopeQg-inj (mmscf/d)

X-12X-14X-20X-22Total

250,3800,3250,4740,6991,879

200,4560,4370,5650,7872,246

150,5440,5780,6770,9072,707

100,6690,7710,8041,0503,294

50,8651,0840,9881,2684,206

01,6561,6031,3501,7616,370

Dari hasil Tabel IV-6, selanjutnya memplot kurva slope vs laju injeksi total dari semua sumur. Namun yang diplot hanya dalam interval slope yang positif (dimana laju injeksi gas berada di interval sebelum laju mencapai maksimum, yaitu pada GLR optimum). Dari hasil plot akan didapatkan Master Slope yang digunakan untuk menentukan alokasi injeksi gas yang optimum dengan gas yang tersedia.

Gambar 4.11.Grafik Master Slope Vs laju injeksi gas

Dari grafik diatas (Gambar 4.11.) kita dapat memperoleh slope dari ketersediaan laju gas yang ada dilapangan dengan kompressor yang tersedia. Ketersediaan laju gas yang ada di lapangan sebesar 3,7 mmscf/d untuk dialokasikan ke tiap sumur pada Blokstation X. Pada kurva ini mempunyai rumus persamaan garis yaitu;y = -0,2583x3 + 4,6133x2 - 29,129x + 65,129

Hasil Slope pada laju gas 3,7 mmscf/d :Slope = -0,2583x3 + 4,6133x2 - 29,129x + 65,129Slope = -0,2583(3,7)3 + 4,6133(3,7)2 - 29,129(3,7) + 65,129

= 7,424

Gambar 4.12.Penarikan Harga Slope 7,424 pada Grafik Slope Vs Qi dari Tiap SumurDari grafik (Gambar 4.12.), hasil laju injeksi gas pada slope 7,424:

Sumur X-12 = 0,76 mmscf/d

Sumur X-14 = 0,91 mmscf/d

Sumur X-20 = 0,89 mmscf/d

Sumur X-22 = 1,14 mmscf/d +Total qi= 3,7 mmscf/dTabel IV-7.

Penambahan Laju Injeksi Gas

SumurLaju Injeksi Gas (mmscf/d)

ExistingOptimasi AlokasiPenambahan Qg injeksi

X-120,350,760,41

X-140,520,910,39

X-220,560,890,33

X-200,691,140,45

Total2,123,71,58

Dari hasil alokasi laju injeksi yang optimal dengan laju gas yang tersedia maka laju produksi yang akan didapatkan lebih optimal. Hasil laju produksi dihitung melalui rumus persamaan garis dari grafik laju injeksi gas vs laju produksi minyak, grafik ini dapat dilihat pada gambar 4.9. Pada Gambar 4.13. memperlihatkan hasil laju produksi oil dari penarikan laju injeksi gas yang berpotongan dengan garis GLPC.Sumur X-12 dengan Qi =0,76 mmscf/dy = 1,5304x5 - 14,496x4 + 53,286x3 - 95,936x2 + 85,661x + 5,7982Qo = 1,5304(0,76)5 - 14,496(0,76)4 + 53,286(0,76)3 - 95,936(0,76)2 + 85,661(0,76) + 5,7982

= 34,431 bbl/dSumur X-14 dengan Qi =0,91 mmscf/dy = -2,9229x4 + 17,243x3 - 42,387x2 + 52,128x + 38,903Qo = -2,9229 (0,91)4 + 17,243 (0,91)3 - 42,387 (0,91)2 + 52,128 (0,91) + 38,903

= 62,288 bbl/dSumur X-20 dengan Qi =0,89 mmscf/dy = -2,369x4 + 19,044x3 - 56,418x2 + 72,199x + 27,251Qo = -2,369 (0,89)4 + 19,044 (0,89)3 - 56,418 (0,87)2 + 72,199 (0,89) + 27,251

= 58,852 bbl/dSumur X-22 dengan Qi =1,14 mmscf/dY = -3,7242x4 + 27,812x3 - 80,832x2 + 107,89x + 145,23Qo = -3,7242 (1,14)4 + 27,812 (1,14)3 - 80,832 (1,14)2 + 107,89 (1,14) + 145,23

= 198,09 bbl/d

Gambar 4.13.

Perpotongan Harga Laju Injeksi Gas Alokasi Pada GLPC dari Berbagai Sumur (Pipesim 2009)Tabel IV-8Hasil GLR inj Tiap Sumur Setelah Pengoptamasian

SumurQl optimasi

(Stb/d)Qinj

(mmsccf/d)GLR inj

(scf/stb)

X-12491,8710,761545,12

X-14414,9330,912193,14

X-20534,1630,891666,16

X-22707,4641,141611,13

Tabel IV-9.Presentasi Kenaikan Laju Produksi Minyak Setelah Optimasi (Skenario 1)SumurExistingSkenario 1Kenaikan Qo

(bbl/d)Presentasi Kenaikan Qo

(%)

Q inj

(mmscfd)Ql

(bbl/d)Qo

(bbl/d)Q inj

(mmscfd)Ql

(bbl/d)Qo

(bbl/d)

X-120,3536625,620,7634,43491,878,8134,39

X-140,5237556,250,9162,24414,935,9910,65

X-200,5648953,790,8958,76534,164,979,23

X-220,696751891,14198,09707,469,094,81

Total324,66353,5228,868,89

4.4. Penentuan GLR Optimum (Skenario 2)Gas liquid ratio (GLR) adalah perbandingan antara jumlah gas yang terdapat dalam liquid (SCF), dengan jumlah liquid (STB). Injeksi gas akan menaikkan jumlah gas yang terdapat dalam fluida produksi sehingga harga GLR akan meningkat. Pada skenario ini dilakukan dengan menetukan harga GLR yang optimum sehingga dapat menentukan harga laju injeksi gas yang optimum untuk diinjeksikan pada sumur gas lift. Contoh sensitivty GLR pada IPR sumur X-22 terlihat pada Gambar 4.14. Gambar 4.14. Kurva Tubing Intake Berbagai GLRi Sumur X-22 (Pipesim 2009)Tabel IV-10.

Distribusi Tekanan Dasar Sumur (Pwf) Sepanjang Tubing Untuk Berbagai Harga GLR injeksi Sumur X-22b (Pipesim 2009)QL (BFPD)Pwf (Psi) berbagai harga GLRt asumsi (scf/bbl)

10002000300040005000

107,45421288,901178,661144,4751119,09983,72

214,90851020,81915,48816,9684724,08548,17

322,3627813,04709,85624,8822533,94447,91

429,817741,40623,45535,8158476,91439,81

537,2712704,30603,66529,9661483,79461,41

644,7255689,57605,78563,3189531,10507,01

752,1797693,19621,72607,1008602,45606,79

859,634707,54689,68686,0316662,21705,52

Tabel IV-11.

Hasil Perpotongan Kurva IPR dengan Kurva Vertical Lift Performance Sumur X-22GLRt (scf/stb)Ql (BFPD)Qo (BOPD)Q Injeksi (MMscf)GLRi (scf/stb)

1500654,18183,170,46703,17

2000682,24791,030,841231,23

2500709,36198,621,251762,15

3000713,1199,671,622271,77

3500715,91200,451954,42730,01

4000712,17199,412,854001,85

Dengan membuat Kurva GLR/GOR optimum, pada kurva Tubing intake diperoleh harga laju produksi pada berbagai harga Laju Injeksi Gas (Qgi). Penentuan laju injeksi gas dapat melihat pada grafik GLPC (Gambar 4.15.).

Gambar 4.15. Kurva GLR Vs Laju Produksi pada Sumur X-22 (Pipesim 2009)Dari pembacaan grafik pada Gambar 4.15 di atas didapat harga GLR optimum untuk masing-masing sumur penelitian. Harga GLR optimum dari masing-masing sumur produksi lebih lanjut akan digunakan untuk perhitungan harga rate injeksi optimum untuk masing-masing sumur produksi tersebut (Gambar 4.16.). Harga GLR optimum dapat dilihat pada Tabel IV-12.

Gambar 4.16.Kurva GLR Vs Laju Produksi dari Tiap Sumur (Pipesim 2009)Tabel IV-12.Hasil Laju Produksi Dari Berbagai GLR

GLR (scf/stb)Laju Produksi (STB/D)

X-12X-14X-20X-22

QlQoQlQoQlQoQlQo

1500342,3023,9600436,7148,04656,51183,82

2000464,3732,51307,0446,06504,6555,51684,36191,62

2500506,6435,46359,4353,91567,4862,42710,50198,94

3000516,7136,17380,0857,01572,8763,02715,11200,23

3500522,2436,55404,0960,61575,0463,25715,91200,45

4000524,1336,68426,8964,03553,6660,90712.72199,56

4500524,1836,69431,5864,74551,4960,66708,54198,39

5000520,9036,46434,4065,16547,0760,18700,67196,19

5500516,4336,15434,6465,19518,9257,08673,90188,69

6000510,7235,75432,9164,93517,6856,95639,38179,03

Pada Tabel IV-2 menunjukan hasil GLR oprtimum yang menghasilkan laju produksi yang maksimum yang tercektak pada label biru. Sedangkan hasil laju injeksi yang optimum dari menentukan GLR optimum terlihat pada Tabel IV-13, dimana hasil laju injeksi gas dilabel biru.Tabel IV-13.Hasil Laju Injeksi Gas dan GLR injeksi dari Berbagai GLR

GLR (scf/stb)X-12X-14X-20X-22

Q inj

(mscf)GLR inj

(scf/stb)Q inj

(mscf)GLR inj

(scf/stb)Q inj

(mscf)GLR inj

(scf/stb)Q inj

(mscf)GLR inj

(scf/stb)

1500279,42816,300,000,00435,40997,00479,26730,00

2000611,251316,31158,13515,01755,461497,01841,771230,01

2500920,221816,31364,831015,011133,31997,011229,21730,01

30001196,82316,31575,821515,011430,52497,011594,72230,01

35001470,82816,31814,252015,011723,42997,011954,42730,01

40001738,23316,311073,62515,011936,23497,012302,13230,00

45002000,43816,311301,23015,012204,33997,012642,93730,01

50002248,44316,311526,93515,012460,24497,012963,94230,01

55002487,34816,321745,14015,022593,14997,023187,64730,02

60002715,25316,321954,64515,022845,75497,003343,95230,02

Tabel IV-14.

Penambahan Laju Injeksi Gas

SumurLaju Injeksi Gas (mmscf/d)

ExistingOptimasi AlokasiPenambahan Qg injeksi

X-120,3521,65

X-140,521,741,22

X-220,561,721,16

X-200,691,951,26

Total2,127,415,29

Pada Tabel IV-14 menunjukkan hasil laju produksi yang bisa dioptimalkan dengan memperhitungkan GLR yang optimum, serta dapat dilihat bahwa GLR injeksi optimum untuk sumur-sumur penelitian berada di kisaran harga 2500 sampai dengan 4000 scf/stb untuk masing-masing sumur dan GLR total optimum kisaran 2500 scf/stb. Laju gas yang tersedia sebesar 3,7 mmscf/d dan laju gas yang terpakai dengan memperhitungkan GLR yang optimum sebesar 7,41 mmscf/d dengan penambahan laju injeksi sebesar 5,29 mmscf/d. Dimana gas yang terpakai dengan menentukan GLR optimum telah melebihi gas yang tersedia sehingga diperlukan adanya penambahan gas untuk injeksi pada sumur-sumur kajian dengan satu kompressor ini. Dikarenakan dalam penelitian ini hanya dilakukan penambahan laju injeksi gas dengan ketersediaan gas yang ada dilapangan dan suatu kemampuan kompressor yang hanya sampai 4 mmscf/d maka skenario ini tidak dapat dilakukan.

Setelah melakukan Pengoptamasian pada Sumur X-22 maka perlu dibandingkan hasil dari setelah Optimasi dan sebelum dilakukan Optimasi yang ditunjukkan pada Tabel IV-15. Dimana dimaksudkan untuk mengetahui perbedaan atau kenaikan produksi minyak.Tabel IV-15.

Presentasi Kenaikan Laju Produksi Minyak Skenario 2SumurExistingSkenario 2Kenaikan Qo

(bbl/d)Presentasi Kenaikan Qo

(%)

Q inj

(mmscfd)Ql

(bbl/d)Qo

(bbl/d)Q inj

(mmscfd)Ql

(bbl/d)Qo

(bbl/d)

X-120,3536625,622524,1836,6911,0743,2

X-140,5237556,251,74434,6465,198,9415,89

X-200,5648953,791,72575,0463,259,4617,59

X-220,696751891,95715,91200,4511,456,06

Total324,66365,5840,9612,62

Pada Tabel IV-16. Menunjukkan hasil perbandingan kenaikan laju produksi dengan memerlukan penambahan laju injeksi gas dari masing-masing hasil kedua skenario.

Tabel IV-16.

Perbandingan Kenaikan Laju Produksi Dari Berbagai Skenario SumurExistingSkenario ISkenario II

Q inj

mmscfdQl

BFPDQo

BOPDQ inj

mmscfdQl

BFPDQo

BOPDQ inj

mmscfdQl

BFPDQo

BOPD

X-120,3536625,620,76491,8734,432524,1836,69

X-140,5237556,250,91414,9362,241,74434,6465,19

X-200,5648953,790,89534,1658,761,72575,0463,25

X-220,696751891,14707,46198,091,95715,91200,45

Total2,121905324,663,72148,4353,527,412249,77365,58

Total Kenaikan1,58243,4328,865,29344,7740,92

Prosentasi Kenaikan (%)12,788,8918,0912,60

ID Tubing = 2,441 inch

Q max = 969,16 stb/d

Q existing =675stb/d

Ql Existing = 675 stb/d

Ql Optimasi = 715,91 stb/d

82

PAGE

_1486943200.unknown

_1486943240.unknown

_1486942876.unknown

_1486942995.unknown

_1485759412.unknown