prediksi kumulatif produksi pada reservoir … · prediksi kumulatif produksi pada reservoir tight...
TRANSCRIPT
0
PREDIKSI KUMULATIF PRODUKSI PADA RESERVOIR TIGHT GAS DENGAN
METODE LAJU ALIR MAKSIMUM
TUGAS AKHIR
Oleh:
GUSRIYANSYAH
NIM : 12206097
Diajukan sebagai salah satu syarat untuk mendapatkan gelar
SARJANA TEKNIK pada Program Studi Teknik Perminyakan
PROGRAM STUDI TEKNIK PERMINYAKAN FAKULTAS TEKNIK PERTAMBANGAN DAN PERMINYAKAN
INSTITUT TEKNOLOGI BANDUNG 2010
1
PREDIKSI KUMULATIF PRODUKSI PADA RESERVOIR TIGHT GAS DENGAN
METODE LAJU ALIR MAKSIMUM
TUGAS AKHIR
Oleh:
GUSRIYANSYAH
NIM : 12206097
Diajukan sebagai salah satu syarat untuk mendapatkan gelar
SARJANA TEKNIK pada Program Studi Teknik Perminyakan
Fakultas Teknik Pertambangan dan Perminyakan Institut Teknologi Bandung
Disetujui oleh:
Dosen Pembimbing Tugas Akhir, Tanggal……………………………..
(Prof. Dr. Ir. Doddy Abdassah) NIP : 195205101978031000
1
Prediksi Kumulatif Produksi pada Reservoir Tight Gas dengan Metode Laju Alir Maksimum Gusriyansyah*
Prof. Dr. Ir. Doddy abdassah**
*) Mahasiswa Tingkat Akhir Program Studi Teknik Perminyakan Institut Teknologi Bandung **) Dosen Pembimbing, Dosen Program Studi Teknik Perminyakan Institut Teknologi Bandung
SARI Tight Gas Reservoir merupakan reservoir gas dengan permeabilitas ≤ 0.1 mD, salah satu sifat unik yang dimiliki oleh reservoir ini adalah produksi yang besar diawal, kemudian mengalami rapid decline, dan akhirnya mengalami kondisi steady state yang cukup lama. Salah satu syarat dalam kontrak jual beli gas adalah kemampuan untuk berproduksi dengan laju alir tertentu selama waktu tertentu (plateau rate). Namun, pada reservoir ini sulit untuk diprediksi kumulatif produksinya dan juga laju alirnya karena jarak antara periode transient dan steady state ini biasanya dalam jangka waktu yang cukup panjang. Oleh karena itu, untuk mengkuantifikasi jumlah produksi gas yang mampu diproduksi oleh reservoir ini agak sulit. Tugas akhir ini mencoba membahas mengenai prediksi kumulatif produksi pada Tight Gas Reservoir dengan menggunakan metode laju alir maksimum agar dapat dijadikan pijakan pengambilan keputusan dalam penentuan laju alir yang dapat dipertahankan selama masa plateau rate. Kata Kunci : Tight Gas Reservoir, Plateau rate, Kumulatif Produksi, Laju alir maksimum ABSTRACT Tight gas reservoir is a reservoir that has permeability ≤ 0.1 mD, one of its unique characteristic is high production rate in the beginning and then suddenly drop and perform a rapid decline, and finally flows in steady state condition for a long time. One of trading contract requirements for gas is its ability to produce with specific rate for specific time (plateau rate). The problem is, in this kind of reservoir the cumulative production is hard to predict and also its rate because the difference between transient period to steady state period takes a long time. Because of that, to quantify gasses that can be produced by this reservoir is tight is not easy. This final project trying to discuss about cumulative production prediction in tight gas reservoir using maximum rate method, so that can be used for defining optimum rate that can be held during plateau rate condition. Keywords : Tight Gas Reservoir, Plateau Rate, Cumulative Production, Maximum Rate 1. PENDAHULUAN
Kebutuhan energi yang semakin meningkat menyebabkan keberadaan reservoir-reservoir gas non-konvensional seperti tight gas, coalbed methane, dan gas hydrate menjadi suatu peluang besar untuk dieksploitasi. Reservoir gas non-konvensional umumnya memiliki cadangan /IGIP yang mempunyai potensi produksi jangka panjang, apalagi jika harga gas yang cukup menarik dan permintaan yang semakin meningkat akan membuat gas dari reservoir non-
konvensional menjadi sumber energy andalan di masa depan. Menurut studi yang ada , cadangan dari tight gas reservoir lebih besar dari cadangan gas konvensional, berdasarkan pada konsep piramida cadangan (Gambar 1). Setiap eksploitasi gas bumi dan pengirimannya ke konsumen memerlukan laju alir tertentu untuk rentang waktu tertentu atau yang dikenal dengan plateau rate. Untuk menentukan besarnya plateau rate tersebut diperlukan nilai laju alir maksimum dan juga kuantitas produksi
2
maksimum dari reservoir gas tersebut. Tujuan yang akan dicapai adalah prediksi kumulatif produksi dari suatu reservoir tight gas dengan laju alir tertentu dan parameter reservoir tertentu.
2. KARAKTERISASI TIGHT GAS RESERVOIR Istilah tight gas reservoir tidak memiliki definisi baku dan penggunaan istilah ini bervariasi sesuai penggunaannya. Law and Curtis (2002)3 mendefinisikan tight reservoir adalah reservoir dengan permeabilitas rendah lebih kecil dari 0.1 mD. German Society of Petroleum and Coal Science and Technology mendefinisikan tight gas reservoir adalah reservoir gas dengan rata-rata permeabilitas efektif kurang dari 0.6 mD. Pada umumnya istilah tight gas reservoir merupakan sandstone yang mengandung gas atau matriks karbonat yang memiliki permeabilitas in-situ gas kurang dari 0.1 mD4. Dari segi porositas, banyaknya semen menyebabkan nilai porositas pada tight gas reservoir juga kecil. Pada reservoir gas konvensional pori-pori batuannya saling berhubungan sehingga memungkinkan gas untuk mengalir, sedangkan pada tight gas reservoir pori-pori batuannya tidak beraturan sehingga menjadikan porositasnya jauh dibawah reservoir konvensional. Dari sisi produksi, reservoir tight gas memiliki keunikan, yaitu produksi tinggi di awal, karena biasanya reservoir jenis ini memiliki tekanan abnormal, namun dengan segera akan menurun drastis/rapid rate decline (Gambar 2). Sumur dengan performa produksi seperti ini akan sulit untuk memenuhi syarat/batasan penjualan, karena pada umumnya, gas dijual dalam bentuk suatu kontrak jual-beli gas yang menuntut tersedianya suplai gas dengan laju alir tertentu dalam jangka waktu tertentu juga. Oleh karena itu, disebabkan juga oleh teknologi yang digunakan dalam
pengembangan dan eksploitasi reservoir gas ini, maka diperlukan suatu strategi khusus dalam produksinya. Untuk membuat strategi produksi ini, diperlukan data laju alir maksimum dan kumulatif produksi maksimum yang mampu dihasilkan oleh reservoir tight gas.
3. METODOLOGI PENELITIAN 3.1. Pemodelan Numerik Pada penelitian ini, reservoir dimodelkan dengan menggunakan pemodelan numerik dengan simulator CMG. Hasil simulasi berupa kumulatif produksi terhadap waktu produksi dengan mengunakan parameter-parameter tertentu. Area reservoir adalah sebesar 1867*1867 ft2 dengan kartesian grid. Model yang dibuat memiliki beberapa ketebalan sesuai dengan jumlah layernya. Property reservoir diambil dari paper SPE-108176-PA-P (data properti terlampir pada tabel 1). Model reservoir yang digunakan adalah kubikal, yang memiliki batasan-batasan yaitu bersifat, tidak ada aquifer/water influx, fluidanya merupakan gas kering, formasi batuan pasir kompak dengan porositas primer, sifat fisik batuan formasi diantaranya : homogen isotropic, porositas, permeabilitas, kompresibilitas batuan, dan ketebalan lapisan konstan (tidak berubah menurut perubahan tekanan selama produksi); reservoir tersebut dipenetrasi dengan sumur tunggal dan diperforasi pada seluruh interval lapisan produktif, dan dikondisikan sebagai sumur yang sudah direkahkan secara hidrolik, sedangkan tekanan awal seragam diseluruh reservoir (Gambar 3). Rekahan yang digunakan adalah rekahan vertical dimana ujung-ujung rekahan memiliki jarak yang sama terhadap sumur (equal wing length). Tipe grid yang digunakan adalah logaritmik dimana ukuran grid pada arah sumbu x dan y bertambah pada ratio tetap untuk membuat perhitungan
3
pada simulator lebih detil terutama pada lubang sumur dan ujung-ujung rekahan (Gambar 4). Model akan disimulasikan dengan tujuan mendapatkan performa produksi dari reservoir tersebut, dengan melakukan perubahan pada beberapa variable, yaitu laju alir gas, Initial Pressure, Jumlah Layer (ketebalan reservoir), panjang rekahan (fracture half length), dan juga permeabilitas reservoir. Perubahan parameter/variable ini bertujuan untuk mengetahui pengaruh dari variable tersebut terhadap kumulatif produksi gas pada model untuk selanjutnya diharapkan sebuah korelasi yang dapat digunakan untuk menentukan kumulatif produksi gas tanpa melakukan simulasi. 3.2. Sensitivitas Analisa sensitivitas digunakan untuk melihat pengaruh dari parameter/variable yang akan diubah-ubah nilainya terhadap nilai kumulatif produksi gas pada reservoir tight gas model. Range Sensitivitas ada pada lampiran (Tabel 2). 3.3. Mengembangkan Korelasi Hasil dari analisa sensitivitas digunakan untuk menghasilkan sebuah korelasi dari kumulatif produksi. Prosedur dalam penurunan korelasi adalah sebagai berikut: a. Ambil beberapa jumlah data untuk
analisa sensitivitas terhadap kumulatif produksi
b. Selidiki pengaruh dari setiap parameter/variabel terhadap kumulatif produksi dan lihat hubungan antara keduanya
c. Buat sebuah korelasi numerik dari hubungan setiap variabel terhadap kumulatif produksi (Gp) seperti dibawah ini :
�� � �� � ��� ��� ����
��� ����� ��
��� � ����
d. Kembangkan sebuah persamaan logaritmik dari persamaan diatas.
e. Analisa pengaruh dari masing-masing variabel terhadap kumulatif produksi
dengan menggunakan regresi multivariabel
f. Setelah diperoleh nilai dari masing-masing konstanta, kembalikan persamaan logaritmik menjadi persamaan awal.
4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Analisa Sensitivitas Semua variabel yang mempengaruhi jumlah kumulatif produksi gas pada reservoir tight gas dianalisa pengaruhnya terhadap kenaikan nilai kumulatif produksi. Pada gambar 5 terlihat bahwa kenaikan pada besarnya permeabilitas reservoir mempengaruhi kenaikan kumulatif produksi. Hal ini memperlihatkan bahwa permeabilitas semakin memudahkan fluida gas yang ada untuk mengalir sehingga menaikkan jumlah kumulatif produksi. Pada gambar 6 terlihat bahwa semakin banyak jumlah layer yang diproduksi akan menaikkan jumlah kumulatif produksi, hal ini menunjukkan bahwa suatu reservoir tight gas yang mempunyai banyak layer akan meningkatkan produksi. Pada gambar 7 terlihat bahwa semakin panjang rekahan yang dibuat pada reservoir akan mempengaruhi besarnya kumulatif produksi gas. Hal ini menunjukkan bahwa gas lebih mudah mengalir jika pada reservoir tersebut dibuat rekahan yang lebih besar. Pada gambar 8 terlihat bahwa tekanan initial reservoir juga mempengaruhi julah kumulatif produksi gas, karena semakin besar nilai tekanan initialnya maka jumlah gas yang dapat terproduksi akan semakin besar. Perbedaan tekanan yang besar akan mempengaruhi laju alir dari fluida gas yang ada. Pada gambar 9 terlihat bahwa laju alir maksimum yang besar akan menaikkan kumulatif produksi. Laju alir maksimum ini sangat berpengaruh pada penentuan laju alir konstan yang mampu dibuat oleh reservoir dalam jangka waktu tertentu.
4
Dari analisa sensitivitas ini terlihat bahwa semua variabel mempengaruhi kenaikan jumlah kumulatif produksi gas. Namun, tidak semua variabel bisa diubah dan diperbesar dengan mudah. Karena itu, hal yang paling mudah dalam menaikkan kumulatif produksi adalah dengan mengatur besarnya laju alir maksimum sehingga dalam penelitian ini laju alir maksimum dianggap sebagai factor yang paling berpengaruh terhadap kenaikan kumulatif produksi. 4.2. Pengembangan Korelasi Setelah dilakukan perubahan pada variabel-variabel diatas, dilakukan simulasi produksi pada reservoir dan diambil data nilai kumulatif produksinya. Dari sekitar lebih dari 200 data tersebut dicari korelasi antara berbagai macam variabel dengan kumulatif produksi. Dengan menggunakan regeresi linier diperoleh persamaan sebagai berikut :
�� � 10�.�! ����
".!"#�����".��$
���".�$%���
"."�%��� ��".��#
Korelasi ini diperoleh dengan regresi multivariable dengan R2 sebesar 0.97. kemudian unutk menguji persamaan ini dilakukan perbandingan dengan data yang diperoleh dari simulasi. Rata-rata error yang diperoleh adalah sebesar 3.72%. hal ini memperlihatkan bahwa korelasi ini sudah cukup dapat mewakili hasil dari simulasi.
5. PENERAPAN KORELASI
5.1. Perhitungan laju alir maksimum Hitunglah laju alir maksimum dari reservoir tight gas yang mempunyai IGIP sebesar 6x109 Scf dengan RF sebesar 60%, dan mempunyai Pi = 5500 psi, Xf = 412 ft, Permeabilitas sebesar 0.06 mD. Reservoir ini mempunyai 4 layer yang semuanya diproduksikan secara bersamaan. Solusi : Terlebih dahulu hitung kumulatif produksi dengan mengalikan IGIP dengan RF.
Gp = 3x109 . 0.6 = 3.6x109 Bscf. Kemudian masukkan nilai ini dan data yang lainnya kedalam persamaan 3.6x109 = 106.19. 40.902. Qmaks0.117. 55000.673. 4120.0631. 0.060.112
Qmaks = 520 Mscf/d. Pada kasus ini, laju alir maksimum adalah sebesar 520 Mscf/d. oleh karena itu, untuk mencapai plateau rate reservoir sebaiknya diproduksikan dengan laju alir lebih kecil dari laju alir maksimum ini. 5.2. Perhitungan RF maksimum Hitunglah RF maksimum dari suatu reservoir tight gas yang mempunyai IGIP sebesar 9x109 Scf dengan Pi = 6000 psi, Xf = 634 ft, Permeabilitas sebesar 0.07 mD. Reservoir ini mempunyai 5 layer yang semuanya diproduksikan secara bersamaan dengan laju alir maksimum sebesar 1500 Mscf/d Solusi : Masukkan data yang ada kedalam persamaan Gp= 106.19. 50.902. 15000.117. 60000.673. 6340.0631. 0.070.112
Gp= 5.524x109 Scf RF = (5.524/9) x 100% = 61%. Untuk kasus yang ini, kita bisa mengusulkan untuk menaikkan nilai RF maksimum dengan cara memperbesar nilai laju alir maksimum, misalnya menjadi 2000 Mscf/d. 5.3. Panjang Rekahan(Xf) Optimal Hitunglah panjang rekahan optimal dari reservoir tight gas yang mempunyai IGIP 4x109 Scf dan RF yang diinginkan sebesar 80%. Reservoir mempunyai Pi sebesar 5000 psi dan permeabilitas sebesar 0.05 mD. Reservoir ini mempunyai 3 layer yang semuanya diproduksikan secara bersamaan dengan laju alir maksimum sebesar 1700 Mscf/d. Solusi : Gp = 4x109.0.8 = 3.2x109MMscf Masukkan nilai Gp dan parameter yang lainnya kedalam persamaan korelasi,
5
3.5x109 = 106.19. 50.902. 17000.117. 60000.673. Xf
0.0631. 0.070.112
Xf = 385 ft. Pada kasus ini, untuk memperoleh RF sebesar 80%, diperlukan perekahan hidrolik dengan nilai Xf sebesar 385 ft.
6. KESIMPULAN a. Data laju alir maksimum dan kumulatif
produksi dapat digunakan untuk menentukan laju alir dalam plateau rate.
b. Sebuah korelasi baru diajukan untuk menghitung kumulatif produksi maksimum yang dapat dicapai oleh reservoir tight gas.
c. Korelasi ini juga dapat digunakan untuk menghitung laju alir maksimum, RF maksimum, dan juga panjang Xf maksimum.
7. REKOMENDASI a. Mencoba menggunakan korelasi dengan
menggunakan data lapangan yang sebenarnya
b. Diadakan analisa sensitivitas kenaikan kumulatif produksi terhadap parameter yang lainnya.
8. UCAPAN TERIMA KASIH
Penyusun mengucapkan terimakasih kepada Allah SWT atas selesainya tugas akhir ini dengan tepat waktu. Terima kasih juga untuk keluarga atas dukungan dan doa yang diberikan. Terima kasih juga penulis ucapkan kepada dosen pembimbing Prof. Dr. Ir. Doddy Abdassah atas bimbingan dan bantuannya selama tugas akhir ini. Terima kasih untuk dosen wali mas Leksono Mucharam yang telah menjadi orang tua selama kuliah di Teknik Perminyakan. Terima kasih untuk seluruh dosen yang telah telaten dan sabar mendidik kami. Terima kasih untuk seluruh staf TU akademik dan laboratorium atas bantuannya selama ini. Terima kasih juga diucapkan kepada seluruh teman-teman mahasiswa Teknik
Perminyakan angkatan 2006 khususnya dan juga angkatan yang lain pada umumnya atas sumbangan semangat dan doa yang telah diberikan. Terima kasih juga penyusun ucapkan pada Novita Eka Sari atas dukungan, semangat, doa, dan bantuan yang diberikan sehingga tugas akhir ini dapat diselesaikan dengan baik.
9. DAFTAR PUSTAKA Cheng, Y, Lee, W.J., and McVay, D.A. – Improving Reserves Estimates from Decline Curve Analysis of Tight and Multilayer Gas Wells. Paper SPE-108176-PA-P. – 20081
Law, and Curtis – Introduction to Unconventional Petroleum System. AAPG Bulletin. – 20023
Holditch, Stephen A., Jennings, James W., Neuse, Stephen H., and Wyman, Richard E. – The Optimization of Well Spacing and Fracture Length in Low Permeability Gas Reservoir. Paper SPE Number 7946 – 1978 Stotts, Garth W.J., Anderson, David M., and Mattar, Louis – Evaluating and Developing Tight Gas Reserves-Best Practices. Paper SPE number 108183 – 2007 Abdassah, Doddy – Teknik Gas Bumi (Diktat Mata Kuliah). Bandung, 1998 Archer, J.S., and Wall, C.G., - Petroleum Engineering Principles and Practice – Graham and Trotman Ltd., London – 1986 Aziz, Khalid. – Petroleum Reservoir Simulation – Applied Science Publishers LTD, London – 1979 Irawan, Henry – Tesis: Strategi Produksi Sumur Gas pada Tight Gas Formation: Penjadwalan Produksi. Institut Teknologi Bandung. 2009 Putra, Ardhian Pradhana. Tugas Akhir : A New Correlation to Evaluate Horizontal Wells with Multiple Transverse Hydraulic Fractures in Low Permeability Reservoirs. Institut Teknologi Bandung. 2010. http://www.dgmk.de4
6
Tabel 1. Data property Reservoir1
Reservoir Temperature 250 F Initial Reservoir Pressure 5000 psi Net- Pay Thickness 150 ft Gas Porosity 0.06 Fracture Conductivity 100 md-ft Bottom hole Flowing Pressure
1000 psi
Gas Gravity 0.65 Initial Gas Viscosity 0.025 cp Initial Gas Compressibility 1.2 x 10E-
4 /psi Initial Gas Production Rate 2000
Mscf/D
Tabel 2. Range Parameter
Parameter Range Laju Alir Maksimum (Qmaks) 1000 - 2000 Pressure Initial (Pi) 5000 - 6000 Permeabilitas Res (Kres) 0.01 - 0.1 Panjang Rekahan (Xf) 292 - 634 Jumlah Layer (N) 3 - 5
Tabel 3. Nilai Konstanta pada Korelasi
Konstanta Nilai C1 106.19 C2 0.902 C3 0.117 C4 0.673 C5 0.0631 C6 0.112
Tabel 4. Perbandingan Nilai Antara Korelasi dan Simulasi
N q Pi Xf K res Gp Prediksi
Error (%)
3 2000 5500 412 0.05 3.19 3.19 0.02 3 2000 6000 412 0.05 3.38 3.38 0.04 3 1500 6000 634 0.05 3.35 3.36 0.04 4 2000 5000 634 0.05 3.98 3.98 0.04 4 1500 5000 292 0.1 3.96 3.96 0.05 4 1500 6000 292 0.1 4.47 4.48 0.09 5 1500 5000 292 0.1 4.85 4.84 0.07 5 1500 6000 634 0.05 5.30 5.32 0.33 5 2000 5500 292 0.1 5.31 5.34 0.61
7
Gambar 1. Piramida Cadangan2
Gambar 2. Performa Produksi Tight Gas
2) Gambar diambil dari Presentasi Prof.Dr.Ir. Doddy Abdassah pada seminar YPE, ITB Bandung 2009
8
Gambar 3. Model 3D Reservoir
Gambar 4. Model Reservoir dengan rekahan
9
Gambar 5. Kres vs Kumulatif Produksi
Gambar 6. Jumlah (N) Layer Vs Kumulatif Produksi
0
0.02
0.04
0.06
0.08
0.1
0.12
1 1.2 1.4 1.6 1.8 2 2.2 2.4 2.6 2.8 3
Kre
s (m
d)
Gp (Bscf)
Kres vs Gpy = 0.001e1.495x
R² = 0.979
0
1
2
3
4
5
6
1 1.5 2 2.5 3 3.5 4
N L
ay
er
Gp (Bscf)
N Layer vs Gpy = 0.766e0.498x
R² = 0.985
10
Gambar 7. Xf vs Kumulatif Produksi
Gambar 8. Pi vs Kumulatif Produksi
0
100
200
300
400
500
600
700
800
900
1000
2.7 2.75 2.8 2.85 2.9 2.95 3
Xf
(ft)
Gp (Bscf)
Xf vs Gpy = 1E-07e7.638x
R² = 0.962
3000
4000
5000
6000
2 2.2 2.4 2.6 2.8 3 3.2 3.4
Pi
(psi
)
Gp (Bscf)
Pi vs Gpy = 1146.e0.510x
R² = 0.998
11
Gambar 9. Qmaks vs Kumulatif Produksi
Gambar 10. Kumulatif Produksi 3 Layer dengan Qmaks tertentu
750
950
1150
1350
1550
1750
1950
2150
1.5 1.7 1.9 2.1 2.3 2.5 2.7 2.9
q (
Msc
f/d
)
Gp (Bscf)
q vs Gpy = 263.0e0.72x
R² = 0.946
0
50000
100000
150000
200000
250000
300000
350000
400000
39500 40000 40500 41000 41500 42000 42500 43000 43500 44000
Ku
mu
lati
f P
rod
uk
si (
x 1
0 M
scf)
Time (day)
Kumulatif Produksi vs Time (3 Layer)
Qmaks =1000
Q Maks =1500
Q Maks =2000
Pi = 6000 Psia
Xf = 634 ft
Kf = 30000 md
Kr = 0.1 md
12
Gambar 11. Kumulatif Produksi 4 Layer dengan Qmaks tertentu
Gambar 12. Kumulatif Produksi 5 Layer dengan Qmaks tertentu
0
50000
100000
150000
200000
250000
300000
350000
400000
450000
500000
39500 40000 40500 41000 41500 42000 42500 43000 43500 44000
Ku
mu
lati
f P
rod
uk
si (
x1
0 M
scf)
Time (day)
Kumulatif Produksi vs Time (4 Layer)
Q Maks =1000
Q Maks =1500
Q Maks =2000
Pi = 6000 Psia
Xf = 634 ft
Kf = 30000 md
Kr = 0.1 md
0
100000
200000
300000
400000
500000
600000
39500 40000 40500 41000 41500 42000 42500 43000 43500
Ku
mu
lati
f P
rod
uk
si (
x1
0M
scf)
Time (day)
Kumulatif Produksi vs Time (5 Layer)
Q Maks =1000
Q Maks =1500
Q Maks =2000
Pi = 6000 Psia
Xf = 634 ft
Kf = 30000 md
Kr = 0.1 md
13
Gambar 13. Kumulatif Produksi Qmaks=1000 MMscf dengan Layer tertentu
Gambar 14. Kumulatif Produksi Qmaks=1500 MMscf dengan Layer tertentu
0
50000
100000
150000
200000
250000
300000
350000
400000
39500 40000 40500 41000 41500 42000 42500 43000 43500 44000
Ku
mu
lati
f P
rod
uk
si (
x1
0M
scf)
Time (day)
Kumulatif Produksi vs Time (Q Maks = 1000
Mscf)
3 Layer
4 Layer
5 Layer
Pi = 6000 Psia
Xf = 634 ft
Kf = 30000
md
Kr = 0.1 md
0
100000
200000
300000
400000
500000
600000
39500 40000 40500 41000 41500 42000 42500 43000 43500 44000
Ku
mu
lati
f p
rod
uk
si (
x10
Msc
f)
Time (day)
Kumulatif Produksi vs Time (Q Maks = 1500
Mscf)
3 Layer
4 Layer
5 Layer
Pi = 6000 Psia
Xf = 634 ft
Kf = 30000
md
Kr = 0.1 md
14
Gambar 15. Kumulatif Produksi Qmaks=2000 MMscf dengan Layer tertentu
0
100000
200000
300000
400000
500000
600000
39500 40000 40500 41000 41500 42000 42500 43000 43500 44000
Ku
mu
lati
f p
rod
uk
si (
x1
0 M
scf)
Time (day)
Kumulatif Produksi vs Time (Q Maks = 2000
Mscf)
3 Layer
4 layer
5 Layer
Pi = 6000 Psia
Xf = 634 ft
Kf = 30000
md
Kr = 0.1 md
15
Data Hasil Running Simulasi dan Perbandingannya dengan Perhitungan Korelasi
N layer q (Mscf) Pi (psia) Xf (ft)
K res
(md)
Cum Prod
(ft3) Prediksi (ft3) Error (%)
3 2000 5500 412 0.05 3185800000 3185171096 0.019741
3 2000 6000 412 0.05 3378500000 3377259777 0.036709
3 1500 6000 634 0.05 3354210000 3355509350 0.038738
4 2000 5000 634 0.05 3977520000 3979074287 0.039077
4 1500 5000 292 0.1 3957450000 3959436664 0.050201
3 1500 5500 634 0.05 3166590000 3164657770 0.061019
5 1500 5000 292 0.1 4845690000 4842239121 0.071215
4 1500 6000 292 0.1 4472300000 4476332919 0.090176
3 1000 5500 412 0.01 2447710000 2452605039 0.199984
3 1500 5500 292 0.01 2522000000 2516494219 0.21831
3 1000 5500 412 0.1 3165890000 3174151242 0.260945
4 1500 5500 292 0.1 4233160000 4221732166 0.26996
5 1500 6000 634 0.05 5301840000 5319441356 0.331986
3 1000 5000 412 0.1 2966720000 2976941765 0.344548
3 1000 6000 412 0.01 2591230000 2600514727 0.358314
3 1500 5000 634 0.05 2954600000 2968038121 0.45482
4 1000 5000 292 0.05 3511390000 3493939363 0.496972
4 2000 6000 634 0.05 4521230000 4498534193 0.501983
3 2000 5000 292 0.05 2937900000 2923082902 0.504343
4 2000 5500 634 0.05 4265500000 4242670696 0.535208
4 1000 6000 634 0.01 3443230000 3463904228 0.600431
3 2000 5000 412 0.05 2969430000 2987276958 0.601023
5 2000 5500 292 0.1 5307480000 5339755127 0.608106
5 1500 6000 412 0.05 5209300000 5176714424 0.625527
3 1500 6000 292 0.01 2687780000 2668256884 0.726366
4 1500 6000 412 0.01 3508110000 3534733984 0.758927
3 1000 6000 634 0.05 3225470000 3200042719 0.788328
5 1500 5500 292 0.1 5122290000 5163016455 0.795083
3 1000 5000 412 0.01 2282030000 2300225105 0.797321
5 2000 6000 292 0.1 5615520000 5661780689 0.823801
4 1500 5500 412 0.01 3305370000 3333688630 0.856746
5 2000 5000 292 0.1 4956200000 5007997049 1.045096
3 1000 6000 412 0.1 3330650000 3365575346 1.048604
3 1500 5000 292 0.01 2335470000 2360144861 1.056527
5 1500 6000 292 0.05 5120080000 5065471208 1.066561
3 2000 5500 292 0.05 3151770000 3116724463 1.111932
3 2000 6000 292 0.05 3341950000 3304685320 1.115058
3 1000 6000 292 0.1 3330620000 3293251977 1.121954
5 1500 5000 412 0.1 4890000000 4948579919 1.197953
3 2000 5000 634 0.01 2594590000 2563319057 1.205236
4 1500 5500 412 0.1 4259110000 4314445962 1.299238
16
3 1500 6000 292 0.1 3408240000 3453246963 1.320534
5 2000 6000 412 0.01 4411960000 4470822205 1.334151
3 1500 5500 292 0.1 3213580000 3256836353 1.346049
3 1000 5000 292 0.01 2281930000 2250795212 1.364406
4 1000 5500 634 0.01 3314830000 3266887464 1.446305
3 1500 6000 412 0.01 2687800000 2726854685 1.453035
5 1500 5500 412 0.01 4017200000 4076973284 1.487934
4 1000 5000 634 0.05 3613270000 3669116807 1.545603
5 2000 5500 412 0.01 4151840000 4216534885 1.558222
4 1500 6000 412 0.1 4504340000 4574638023 1.560673
5 2000 5000 634 0.05 4943630000 4866255180 1.565142
5 1500 5500 634 0.05 5101850000 5016887055 1.665336
4 1000 5000 412 0.05 3511390000 3570670043 1.688222
4 1500 5000 412 0.01 3073680000 3126567123 1.720645
4 2000 5000 412 0.05 3940330000 3872310996 1.726226
4 1500 5000 412 0.1 3977610000 4046390168 1.729183
3 1000 5500 634 0.05 3071740000 3018033627 1.748402
4 1500 6000 412 0.05 4309270000 4232932819 1.771464
5 1500 5000 412 0.01 3756660000 3823671627 1.783809
3 1000 6000 292 0.01 2591200000 2544631864 1.797165
3 1000 5000 292 0.1 2966700000 2912969803 1.81111
3 1000 5500 292 0.1 3165870000 3105941415 1.892958
3 2000 6000 634 0.05 3403990000 3470374036 1.950183
3 1000 5500 292 0.01 2447700000 2399900630 1.952828
5 1500 6000 412 0.01 4239900000 4322844038 1.956273
3 1000 5000 634 0.05 2887020000 2830523711 1.956907
5 2000 5500 634 0.05 5292310000 5188623474 1.959192
3 1500 5500 412 0.01 2522080000 2571759149 1.969769
4 2000 6000 412 0.01 3584530000 3655733828 1.98642
3 1500 5000 292 0.1 2994800000 3054489664 1.99311
3 2000 5500 634 0.05 3208990000 3272989288 1.994375
5 1500 5500 412 0.1 5172780000 5276401870 2.003214
4 2000 6000 412 0.05 4472980000 4377833175 2.127146
4 2000 5500 292 0.1 4273400000 4366249105 2.172722
4 2000 6000 292 0.1 4530320000 4629565267 2.19069
3 2000 5500 634 0.01 2794960000 2733127824 2.212274
4 2000 5500 412 0.05 4222900000 4128834800 2.227502
4 1500 5000 412 0.05 3829690000 3744142740 2.233791
3 1500 5000 412 0.05 2954580000 2888402132 2.23984
5 2000 5500 412 0.1 5334580000 5457021914 2.295249
4 1500 5500 412 0.05 4087050000 3992175953 2.321333
4 1000 5000 412 0.01 2913030000 2981707786 2.357607
4 1500 6000 634 0.05 4456550000 4349638796 2.398968
5 2000 6000 412 0.1 5648810000 5786119506 2.430769
5 1500 5500 412 0.05 5004970000 4882278014 2.451403
17
5 1500 5000 634 0.05 4825710000 4705188716 2.497483
4 1500 5000 634 0.05 3946180000 3847372311 2.503882
4 2000 5500 412 0.01 3363580000 3447806357 2.504069
3 2000 6000 634 0.01 2973410000 2897955050 2.537657
5 2000 5000 412 0.01 3855850000 3954562290 2.560066
4 2000 5000 292 0.05 3890690000 3789098307 2.611148
3 1500 6000 412 0.05 3354190000 3265477047 2.64484
3 2000 5000 634 0.05 2990180000 3069639020 2.657332
4 1000 5000 634 0.01 3147720000 3063916301 2.662362
3 1500 5500 412 0.05 3166580000 3079746242 2.742194
5 1500 5500 292 0.05 4912840000 4777361988 2.757631
4 1500 5500 634 0.05 4219390000 4102244035 2.776372
4 2000 5000 292 0.1 3984240000 4094974791 2.77932
5 2000 5000 412 0.1 4977350000 5117978070 2.82536
4 1000 5500 412 0.01 3089940000 3179232992 2.889797
5 1500 6000 634 0.01 4574230000 4442028953 2.890127
5 1500 6000 292 0.1 5319410000 5474383407 2.913357
5 2000 6000 412 0.05 5515010000 5353922000 2.920901
4 2000 6000 292 0.05 4413380000 4283757242 2.937041
3 1000 5500 634 0.01 2447710000 2520225688 2.962593
5 2000 5000 412 0.05 4881290000 4735687771 2.982864
3 1000 5500 634 0.1 3165900000 3261665605 3.024909
4 2000 5500 292 0.05 4168080000 4040109631 3.070247
5 1500 5000 634 0.1 4932200000 5085016967 3.098353
3 1000 5000 634 0.1 2966730000 3059018876 3.110795
3 1000 6000 634 0.01 2591230000 2672213388 3.125288
4 2000 5000 634 0.01 3430540000 3322748011 3.142129
4 1000 5500 292 0.05 3610800000 3725397687 3.173748
5 2000 5500 412 0.05 5219660000 5049406541 3.261773
3 1500 5000 412 0.01 2335550000 2411976190 3.272299
5 1500 5000 412 0.05 4735530000 4578942912 3.306643
5 2000 6000 292 0.05 5425880000 5238870743 3.446616
3 1000 6000 412 0.05 3225460000 3114181770 3.449996
3 1500 6000 412 0.1 3408260000 3529083994 3.545035
3 1500 5500 412 0.1 3213600000 3328359995 3.571073
3 1000 5000 634 0.01 2282030000 2363644495 3.576399
5 1500 5000 292 0.05 4647680000 4480545300 3.596089
4 1500 5500 634 0.1 4279160000 4433399334 3.60443
5 2000 5000 292 0.05 4808140000 4633921845 3.6234
4 1500 6000 634 0.1 4530840000 4700765137 3.750411
5 1500 5500 634 0.1 5225020000 5421877280 3.767589
5 1500 5500 634 0.01 4353650000 4189379309 3.773172
4 2000 5000 412 0.01 3114940000 3233594734 3.809214
3 1000 6000 634 0.1 3330660000 3458367454 3.834299
5 2000 5500 292 0.05 5138170000 4940899063 3.839323
18
4 1500 6000 292 0.05 4309260000 4141970672 3.882089
4 2000 5500 634 0.01 3687450000 3542865652 3.920985
5 2000 5000 634 0.01 4230130000 4063593327 3.936916
3 2000 6000 412 0.01 2712420000 2820199473 3.973554
5 1500 5000 634 0.01 4092050000 3929093885 3.982261
4 2000 6000 634 0.01 3914710000 3756525881 4.040762
4 2000 6000 412 0.1 4544980000 4731235518 4.098049
4 2000 5500 412 0.1 4285490000 4462136649 4.121971
4 1500 5000 634 0.1 3991730000 4157952987 4.164184
3 1500 5000 412 0.1 2994810000 3121569555 4.232641
4 1000 6000 412 0.01 3234020000 3370963561 4.234469
3 1500 6000 634 0.01 2687800000 2802036658 4.250192
5 1500 6000 412 0.1 5363210000 5594606777 4.31452
4 1500 5000 292 0.05 3829680000 3663684278 4.334454
3 1500 5000 292 0.05 2954570000 2826332812 4.3403
3 1000 5500 412 0.05 3071730000 2937056199 4.384298
4 1500 5500 292 0.05 4087040000 3906387467 4.420131
4 1000 5000 292 0.1 3615770000 3775989022 4.431118
5 2000 5500 634 0.01 4534150000 4332788756 4.440992
3 1000 5000 412 0.05 2887010000 2754577397 4.587189
4 1500 5000 634 0.01 3367320000 3212769547 4.589717
4 1500 6000 634 0.01 3811740000 3632189956 4.710448
3 2000 5500 412 0.01 2540130000 2659794757 4.71097
3 1500 6000 292 0.05 3354150000 3195304706 4.735784
5 2000 5500 634 0.1 5353740000 5607477190 4.739438
3 1500 5500 634 0.01 2522080000 2642664990 4.781172
4 2000 5000 412 0.1 3993860000 4184904858 4.783464
3 2000 6000 292 0.1 3408260000 3571457371 4.78829
5 1000 5000 634 0.01 3575230000 3747052077 4.805903
3 1500 5500 292 0.05 3166560000 3013565099 4.831581
3 2000 5500 292 0.1 3212790000 3368323298 4.841066
4 1500 5500 634 0.01 3604830000 3425601591 4.971896
5 2000 5000 634 0.1 4990940000 5259085585 5.372647
4 1000 5500 412 0.05 3610810000 3807211442 5.439263
3 1000 6000 292 0.05 3225440000 3047260637 5.524188
3 2000 5000 292 0.1 2993430000 3159049944 5.532782
3 1500 5000 634 0.01 2335550000 2478476664 6.119615
3 2000 5000 412 0.01 2347970000 2494542161 6.242506
5 1500 6000 634 0.1 5406550000 5748855398 6.331309
3 1500 6000 634 0.1 3408270000 3626384191 6.399557
3 1500 5500 634 0.1 3213610000 3420126041 6.426294
3 1000 5500 292 0.05 3071700000 2873941345 6.438085
4 1000 5000 412 0.1 3621000000 3858913818 6.57039
3 1000 5000 292 0.05 2886990000 2695383858 6.636883
4 1500 6000 292 0.01 3243310000 3458775539 6.643384
19
4 2000 6000 634 0.1 4553460000 4861680174 6.768922
4 2000 5500 634 0.1 4292030000 4585161994 6.829682
3 2000 6000 412 0.1 3414030000 3649890430 6.908563
3 2000 5500 412 0.1 3217690000 3442295314 6.980328
3 1500 5000 634 0.1 2994820000 3207634192 7.106076
5 1500 6000 292 0.01 3948720000 4229949774 7.122049
5 1500 5500 292 0.01 3723920000 3989362575 7.128042
4 1500 5500 292 0.01 3042460000 3262050480 7.217531
5 2000 6000 292 0.01 4071560000 4374748016 7.446483
5 1000 5000 412 0.01 3391730000 3646514217 7.511925
4 2000 5000 634 0.1 3998720000 4300286659 7.54158
4 1000 5500 292 0.01 2889300000 3110913963 7.670161
3 2000 5000 412 0.1 2997600000 3228426091 7.700363
4 1000 5000 292 0.01 2706250000 2917633407 7.810934
5 1500 5000 292 0.01 3463270000 3741504157 8.033857
5 2000 5500 292 0.01 3815080000 4125925115 8.147801
4 1000 6000 292 0.01 3042050000 3298524405 8.430973
4 2000 6000 292 0.01 3292060000 3577175199 8.660693
4 1500 5000 292 0.01 2814350000 3059379839 8.706445
4 2000 5500 292 0.01 3076900000 3373715913 9.64659
5 2000 5000 292 0.01 3525080000 3869582090 9.772887
3 2000 6000 634 0.1 3416550000 3750521375 9.775106
3 2000 5500 634 0.1 3219760000 3537202664 9.859203
5 1000 5500 412 0.01 3526650000 3888079964 10.24854
3 2000 5000 634 0.1 2999220000 3317436864 10.60999
3 2000 6000 292 0.01 2481680000 2759595771 11.19869
5 1000 5000 292 0.01 3202290000 3568153710 11.42506
4 2000 5000 292 0.01 2836860000 3164107517 11.53555
3 2000 5500 292 0.01 2316320000 2602638017 12.3609
5 1000 5500 292 0.01 3367000000 3804528413 12.99461
5 1000 6000 412 0.01 3605310000 4122559095 14.34687
3 2000 5000 292 0.01 2133350000 2440936559 14.41801
5 1000 6000 292 0.01 3487250000 4033968785 15.67765