Saya akan coba menjawab pertanyaan mas Ari. Apakah rocktype sama dengan logtype? Rocktype tidaklah sama dengan logtype. Logtype adalah pengelompokkan data (data clustering) yang hanya didasarkan pada data log saja bisa dari log konvensional seperti GR, RT (ILD, LLD, etc.), RHOB, NPHI, CALI, DT, log khusus seperti NMR (Permeablity, T2) ECS, image log ataupun juga log lain yang diperoleh dari core seperti porositas dan permeabilitas. Sedangkan rocktype adalah integrasi dari logtype dengan data batuan yang ada seperti deskripsi core, análisis sedimentologi (análisis fasies), lingkungan pengendapan. petrologi, mineralogi ataupun analisis geologi/batuan yang lainnya baik bersifat kuantitatif maupun kualitatif yang bersumber dari core, mudlog, etc.. Metode apasaja untuk penentuan logtype/ rocktype? Logtype dan rocktype bisa dibedakan dengan 3 metode: 1. Cluster yang bisa dibagai lagi kedalam 5 pengelompokkan (clustering), yaitu Ascending Hierarchical Classification (AHC), Dynamic Clustering, Self Organizing Map (SOM), dan Multi – Resolution Graph – Based Clustering (MRGC). Pengelompokan (clustering) dan alat propagasi yang umum digunakan adalah MRGC. Metode ini mendeterminasi secara otomatis jumlah optimal dari kelompok (clusters) dan memperbolehkan pengguna untuk mengontrol level parameter yang diperlukan untuk mendefinisikan logtype /rocktype. 2. Similarity Threshold Method (STM) 3. Neural Network (ANN) 4. Fuzzy Logic Bagaimana prediksi rocktype dan logtype bisa dipertanggungjawabkan (validasi)? Setelah logtype/ rocktype berhasil didefinisikan/dikelompokkan maka stahap selanjutnya adalah penyusunan model. Penyusunan model yang pertama kali dilakukan adalah model unsupervised (atau ekivalen dengan logtype), yaitu tanpa mempertimbangkan deskripsi geologi core. Sebagai konsekuensinya, tidak ada hubungan antara análisis geologi dengan pemodelan logtype. Kemudian model yang berikutnya yang akan disusun adalah model supervised, yaitu integrasi data log konvensional (logtype) dengan deskripsi/analisis geologi. Model yang telah disusun selanjutnya dilakukan validasi. Validasi dilakukan terhadap sumur lain yang memiliki data deskripsi/analisis geologi core tetapi tidak diikutkan dalam pembuatan pemodelan. Validasi disini dilakukan dengan blindtest terhadap sumur lain, yaitu melakukan propagasi model. Hal ini bertujuan untuk memvalidasi hubungan antara analis geologi core/batuan dengan pemodelan supervised yang sudah disusun. Pemodelan yang baik akan mempunyai hubungan yang koheren dengan análisis geologi. Apabila rocktype/logtype yang dipropagasi tidak sesuai dengan análisis/deskripsi geologi core maka rocktype/logtype yang disusun tidak bisa diterapkan dan perlu disusun logtype/rocktype yang baru. Mungkin ada tambahan atau koreksi dari senior-senior IAGI. Untuk bahan bacaan bisa sebagai berikut: Ye, S., Rabiller, P., and Keskes, N., 1997, Automatic high resolution sedimentary dip detection on Borehole Imagery - SPWLA 38th annual symposium. Ye, S., and Rabiller, P., 2000, A new tool for electro-facies analysis: Multi-resolution graph-based custering - SPWLA 41st annual symposium. Leduc, J.P., et al., 2002, FMI based sedimentary facies modeling, Surmont lease (Athabasca, Canada). Mathis, B., 2003, Electrofacies, borehole imaging and log typing for reservoir modeling (integration of all available log data for log typing and k modeling), SPE ATW Dubai. Rabiller, P., Leduc, J.P., and Ye, Shin-Ju, 2001, The iterative use of clustering and modelling to improve permeability prediction, SPWLA 42nd Annual logging symposium,. Yudiyoko Ega Sugiharto email: [email protected] -------------------------------------------- Every soul shall have a taste of death
Sent from my BlackBerry® powered by Sinyal Kuat INDOSAT -----Original Message----- From: Hidayat Mukmin <[email protected]> Sender: <[email protected]> Date: Sat, 23 Mar 2013 05:00:29 To: [email protected]<[email protected]> Reply-To: [email protected] Cc: [email protected]<[email protected]> Subject: Re: [iagi-net] FW: Mau menanyakan tentang penentuan rocktype untuk di data Log Mas Ari, Sekedar ikutan nambahin sedikit dari saya: A.) Rock typing memang lebih ideal jika menggunakan data interpretasi (porosity, permeability, vol.clay) yang parameternya sudah terkalibrasi dengan core (phi_core, permeability, Grain density, XRD mineral, dll). Interpretasi yg dimaksud adalah interpretasi volume of mineral yg inputnya dari conventional Logs kita (GR,RT,NPHI-RHOB,DT). Sehingga klasifikasi rock type (pembagian rock class nya) yg dilakukan dengan menggunakan x-plot porosity vs permeability akan lebih baik, tentunya dengan mempertimbangkan pembagian depth zonation yg tepat (compaction effect yg mempengaruhi porosity). Artinya Saya setuju dengan saran mas Gisal. B.) Rock typing bisa juga dilakukan dengan menggunakan x-plot yang inputnya dari conventional logs yang ada, tetapi tetap mempertimbangkan pembagian zonasi yg tepat. Namun tentunya perlunya log quality control terhadap log yang akan digunakan untuk tujuan rock typing ini. Misalnya : @ PEF log (scale 0 - 10) yang sangat sensitif terhadap kandungan barite yg ada di borehole mud. Biasanya log menjadi spiky / log value nya random, sehingga PEF tidak layak digunakan. @ RHOB / density log yang sensitif terhadap borehole condition (washout) dan gas effect. Effect uncosolidated rock di shallow depth berpengaruh terhadap pembacaan density log kadang membuat log ini tidak representatif untuk digunakan. Selain itu utamanya effect gas (jika ada) terhadap density log seharusnya di remove dulu (atau di filter) sebelum digunakan dalam x-plot nya rock typing. @ DT / Sonic log sensitif terhadap matrix consolidation (compaction effect), borehole size (berkaitan dg tool centralisation), gas effect, dll. Terutama effect gas (jika ada) di DT sonic log harus di remove dulu sebelum digunakan dalam rock typing. Salam IAGI, Hidayat Mukmin Sent from my IPad On 21 Mar 2013, at 16:48, "g.a.dharmawan" <[email protected]> wrote: > Mas Ari, > > untuk menentukan rock type dengan log, kalau lognya bisa dihitung > permeability dan porositynya bisa pakai itu Mas. Nanti dari data porosity dan > permeability bisa dibuat jadi Reservoir Quality Index (RQI) dan Flow Zone > Indicator (FZI). Dari itu dibuat saja grafik antara jumlah data vs FZI > (dengan shortlist dari yang kecil ke besar), selanjutnya dinamakan poretype > 1, poretype 2 dst tapi lebih bagus lagi memang harus punya core. > > silakan dicoba kalau rocktypenya based on properties.. > > Salam > Gisal > > 2013/3/21 Bandono Salim <[email protected]> > Dasarnya interprertasi, dibandingkan dengan data bor yang ada, atau lihat di > penyebaran batuan dari peta geologi atau lakukan sendiri pemetaan geologi > sekitar lokasi pengamatan geolistrik, sampai kedalaman pengujian > geolistriknya. Kalau log geolistrik dari bor yaa liat saja batuan yang > terdapat di log bor. > Powered by Telkomsel BlackBerry® > From: Sandrya Laksana <[email protected]> > Sender: <[email protected]> > Date: Thu, 21 Mar 2013 08:46:19 +0100 > To: <[email protected]> > ReplyTo: [email protected] > Subject: Re: [iagi-net] FW: Mau menanyakan tentang penentuan rocktype untuk > di data Log > > Dear Mas Ari, > > Mungkin bisa apply paper berikut ini untuk penentuan rocktyping. > http://www.ux.uis.no/~s-skj/ipt/Proceedings/SCA.1987-2004/1-SCA2004-30.pdf > > Salam > Sandrya > > > > Pada 21 Maret 2013 08.25, Rovicky Dwi Putrohari <[email protected]> menulis: > Adalah yg tahu bagaimana identifikasi jenis batuan rock type dengan > menggunakan data electric log.? > Secara fisis tentunya sangat sulit karena log ini hanya melihat kuantitatif > sifat fisis batuan. Tapi mungkin ada yang tahu? > Rdp > > Sent from my Windows Phone > From: Ari Teguh Sugiarto > Sent: 21/03/2013 8:07 > To: [email protected] > Subject: Mau menanyakan tentang penentuan rocktype untuk di data Log > > Dear > pak rovicky > > Perkenalkan nama saya Ari Teguh Sugiarto. mahasiwa di Institute Teknologi > Sepuluh Nopember , Surabaya. > > Saya ingin menanyakan bagaimana cara untuk dapat menetukan rocktype di data > log. saya membaca forum diskusi di IAGI. menurut pak sofiyuddin beliau > menggunakan Neural Network untuk memprediksi di data log. tetapi saya > binggung bagaimana untuk dapat memastikan bahwa hasil prediksi Newral Network > saya dapat di prtanggung jawabkan. karena saya melihad dari nilai log inputan > (ILD, GR, RHOB, NPHI) dan rocktype yang sudah diketahui dari data core ada > yang sesuai ada yang tidak. apakah ada cara yang lain selain Neural Network > untuk mendeteksi rocktype di data core. studi kasus saya di lapangan > karbonat. mohon maaf sebelumnya pak . apakah boleh saya meminta alamat pak > sofiuddin. > > Terimakasih atas perhatiannya. > > Regards > Ari Teguh Sugiarto > > > > > > -- > Gisal Dharmawan >
