Perpustakaan Digital ITB

Lapangan “Raptor” pada Cekungan Sumatra Utara merupakan lapangan migas tua dengan reservoir utama batupasir Formasi Keutapang Bawah yang tersusun atas perselingan batupasir-serpih tipis sehingga distribusinya heterogen dan sulit diprediksi. Karakterisasi kuantitatif melalui inversi seismik tidak dapat diterapkan karena nilai acoustic impedance (AI) tidak sensitif pada interval yang dangkal, ketiadaan data kecepatan gelombang geser (Vs), serta keterbatasan data sumur. Penelitian ini bertujuan untuk mendelineasi geometri dan persebaran lateral reservoir, mengidentifikasi zona reservoir potensial, serta fasies lingkungan pengendapannya. Karakterisasi dilakukan melalui pendekatan berbasis frekuensi menggunakan metode spectral decomposition dengan Continuous Wavelet Transform (CWT) yang dikombinasikan dengan RGB color blending dan diintegrasikan dengan data sumur dan atribut seismik (RMS amplitude, sweetness, sum of negative amplitude, dan minimum amplitude). Data yang digunakan meliputi enam sumur tua tanpa data Vs dan data seismik 3D post-stack akuisisi tahun 2023. Hasil uji sensitivitas membuktikan bahwa parameter petrofisika lebih sensitif dibandingkan parameter elastik turunan (AI) dalam memisahkan zona reservoir. Analisis tuning thickness memperoleh frekuensi dominan seismik 43 Hz (interval target) dengan tuning thickness 16-17 m, sementara ketebalan batupasir individual hanya 3-10 m (di bawah ketebalan tuning) yang memvalidasi bahwa diperlukannya pendekatan berbasis frekuensi. Melalui tiga zona kalibrasi net pay, respons broadband dari RGB color blending berhasil mengidentifikasi tubuh batupasir tebal dan bersih yang konsisten berada pada tinggian struktur antiklin dan sisi sesar serta tervalidasi oleh anomali atribut seismik dan daerah low-frequency (shadow zone). Penelitian ini menunjukkan integrasi spectral decomposition, RGB color blending, dan atribut seismik efektif untuk mendelineasi reservoir batupasir tipis pada kondisi data yang tidak memungkinkan untuk dilakukannya seismik inversi.