A Case Study: Determination of Physical Properties of The Reservoir Fluid “Pse” Field Using The EOS and Black Oil Model on Commercial PVT Software

Dike Fitriansyah Putra, Muhammad Zaidi Jaafar, Ayyi Husbani, Hasan Ali Ma’sum, Muhammad Fadhil

Abstract


Lapangan PSE, yang terletak di Cekungan Sumatra Tengah, menghadapi tantangan signifikan akibat data sifat fluida yang tidak lengkap dan usang dari sumur X, di mana pengukuran terakhir dilakukan pada tahun 1992. Kurangnya data fluida yang komprehensif menghambat karakterisasi reservoir yang akurat, yang sangat penting untuk mengoptimalkan strategi produksi. Penelitian ini bertujuan untuk mengatasi kekurangan tersebut dengan menggunakan perangkat lunak karakterisasi fluida termodinamika (PVTp) untuk menghasilkan data fluida yang andal, melalui perbandingan antara model Persamaan Keadaan (Equation of State, EOS) dan model Black Oil. Metodologi penelitian mencakup penerapan dua model prediksi sifat fluida: model EOS dan model Black Oil. Model EOS, yang berbasis pada prinsip-prinsip termodinamika, dievaluasi terhadap model Black Oil yang bersifat empiris. Kedua model tersebut dievaluasi berdasarkan parameter kunci seperti tekanan jenuh (Psat), rasio gas-minyak (GOR), faktor volume formasi (FVF), densitas, dan viskositas. Persentase rata-rata kesalahan absolut (AAE%) digunakan sebagai tolok ukur kinerja model. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model EOS secara konsisten lebih unggul dibandingkan model Black Oil, dengan AAE% rata-rata 1,2%, dibandingkan dengan 10,94% pada model Black Oil. Untuk parameter spesifik, metode EOS mencapai AAE% sebesar 0% untuk Psat, 0,81% untuk volume relatif, 3,7% untuk GOR, 1,4% untuk FVF, dan 0,1% untuk densitas. Sebaliknya, metode Black Oil menunjukkan kesalahan yang jauh lebih tinggi, terutama pada GOR (40,6%) dan FVF (7,7%). Hasil ini menegaskan bahwa model EOS lebih akurat dalam memprediksi sifat fluida dengan kesalahan minimal. Kebaruan dari penelitian ini terletak pada studi kasus yang terfokus di Cekungan Sumatra Tengah, di mana data sifat fluida sebelumnya sangat terbatas. Penelitian ini menunjukkan keterbatasan model Black Oil dalam reservoir yang kompleks, di mana penyesuaian terhadap data laboratorium diperlukan, serta menempatkan model EOS sebagai alternatif yang lebih andal untuk karakterisasi fluida yang akurat. Manfaat utama dari penelitian ini adalah kontribusi praktisnya terhadap teknik reservoir, dengan menyediakan pendekatan yang tervalidasi untuk pemodelan fluida yang dapat meningkatkan pengambilan keputusan pada lapangan dengan data terbatas serupa. Studi ini tidak hanya mengatasi tantangan langsung dari sumur X, tetapi juga menetapkan preseden untuk upaya pemodelan fluida di masa depan, serta menyarankan bahwa industri perlu mempertimbangkan untuk beralih dari metode Black Oil tradisional ke simulasi berbasis EOS yang lebih akurat

Keywords


Sifat fisik fluida, simulasi reservoir, PVTp, EOS, Black Oil

References


Abdulrazzaq, T., Togun, H., Haider, D., Ali, M., & Hamadi, S. (2021). Determining reservoir fluid properties using PVTP simulation software- a case study of Buzurgan oilfield. E3S Web of Conferences, 321. https://doi.org/10.1051/e3sconf/202132101018

Akpabio, J., Isehunwa, S., & Akinsete, O. (2015). PVT Fluid Sampling, Characterization and Gas Condensate Reservoir Modeling. Advances in Research, 5(5), 1–11. https://doi.org/10.9734/air/2015/16000

Al-Marhoun, M. A. (2021). Determination of gas-saturated oil density at reservoir conditions and development of quality control index of PVT laboratory report. Journal of Petroleum Exploration and Production, 11(1), 269–277. https://doi.org/10.1007/s13202-020-01051-8

Alboudwarej, H., & Sheffield, J. M. (2016, May 23). Development and Application of Probabilistic Fluid Property (PVT) Models for Stochastic Black Oil Reservoir Simulation. SPE Western Regional Meeting. https://doi.org/doi.org/10.2118/180383-ms

Aplin, A. C., Macleod, G., Larter, S. R., Pedersen, K. S., Sorensen, H., & Booth, T. (1999). Combined use of Confocal Laser Scanning Microscopy and PVT simulation for estimating petroleum's composition and physical properties in fluid inclusions. Marine and Petroleum Geology, 16(2), 97–110. https://doi.org/10.1016/S0264-8172(98)00079-8

Aulia, M. R., Putranto, T. T., & Setyawan, R. (2020). Karakteristik Reservoir Berdasarkan Analisis Petrofisik Pada Formasi Baturaja, Lapangan Aulia, Cekungan Jawa Barat Utara. Jurnal Geosains Dan Teknologi, 3(1), 31. https://doi.org/doi.org/10.14710/jgt.3.1.2020.31-41

Awadh, S. M., & Al-Mimar, H. (2013). Statistical Analysis of the Relations between API, Specific Gravity and Sulfur Content in the Universal Crude Oil, International Journal of Science and Research, 4(November), 2319–7064. https://www.researchgate.net/publication/280610113

Christanti, R. D., Rosiani, D., & Untoro, E. (2023). Analisis Constant Composition Expansion (Cce) Dry Gas Menggunakan Pvt Long Window Cell Pada Sumur X. Jurnal Eksplorasi Dan Produksi Migas, 1(2), 55–64. https://doi.org/10.53026/jepm.v1i2.1053

El-Banbi, A., Alzahabi, A., & El-Maraghi, A. (2018). Selection of PVT Correlations. PVT Property Correlations, January, 203–224. https://doi.org/10.1016/b978-0-12-812572-4.00009-6

El-Hoshoudy, A., & Desouky, S. (2019). PVT Properties of Black Crude Oil. In Processing of Heavy Crude Oils - Challenges and Opportunities. Intechopen. https://doi.org/doi: 10.5772/intechopen.82278

Elmabrouk, S., & Shirif, E. (2011). Prediction of Bubblepoint Solution Gas/Oil Ratio in the Absence of a Pvt Analysis. Brazilian Journal of Petroleum and Gas, 5(4), 227–237. https://doi.org/10.5419/bjpg2011-0022

Elmabrouk, S., Zekri, A., & Shirif, E. (2014). The prediction of bubble-point pressure and bubble-point oil formation volume factor in the absence of PVT analysis. Petroleum Science and Technology, 32(10), 1168–1174. https://doi.org/10.1080/10916466.2011.569811

Fetoui, I. (2021). PVT Experiments: Differential Liberation. Production Technology. https://production-technology.org/differential-liberation-experiment/

Ghorayeb, K., Mogensen, K., El Droubi, N., Ramatullayev, S., Kloucha, C. K., & Mustapha, H. (2022). Machine Learning Based Prediction of PVT Fluid Properties for Gas Injection Laboratory Data. ADIPEC. https://doi.org/doi.org/10.2118/211080-ms

Julikah, J., Rahmat, G., & Wiranatanegara, M. B. (2021). Subsurface Geological Evaluation of the Central Sumatra Basin in Relation to the Presence of Heavy Oil. Scientific Contributions Oil & Gas, 44(1). https://doi.org/doi.org/10.29017/SCOG.44.1.491

Khitrov, M. Y., Laxminarayan, S., Thorsley, D., Ramakrishnan, S., Rajaraman, S., Wesensten, N. J., & Reifman, J. (2014). PC-PVT: A platform for psychomotor vigilance task testing, analysis, and prediction. Behaviour Research Methods, 46(1), 140–147. https://doi.org/10.3758/s13428-013-0339-9

Mansour, E. M., Farag, A. B., El-Dars, F. S., Desouky, S. M., Batanoni, M. H., & Mahmoud, M. R. M. (2013). Predicting PVT properties of Egyptian crude oils by a modified Soave–Redlich–Kowng equation of state. Egyptian Journal of Petroleum, 22(1), 137–148. https://doi.org/10.1016/j.ejpe.2012.09.005

Meziani, S., Tahir, S., & Al Hashemi, T. (2018). A Thorough Investigation of PVT Data and Fluid Model for Giant Onshore Field, Hidden Lateral Trends Identified. Abu Dhabi International Petroleum Exhibition & Conference. https://onepetro.org/SPEADIP/proceedings-abstract/18ADIP/4-18ADIP/D041S098R001/213024

Nagarajan, N. R., Honarpour, M. M., & Sampath, K. (2006). Reservoir fluid sampling and characterization - Key to efficient reservoir management. Journal of Petroleum Technology, 2(April 2013), 698–707. https://doi.org/10.2118/101517-ms

Nwankwo, K. O. (2019). Gas Production Optimization Using Thermodynamics Hydrate Inhibition Flow Assurance Method. SPE Nigeria Annual International Conference and Exhibition. https://doi.org/doi.org/10.2118/198842-MS

Prince Benard Ikpabi, & Oluwatoyin Olakunle Akinsete. (2022). Correlation for predicting bubble point pressure for 22.3≤°API≥45 crude oils: A white-box machine learning approach. International Journal of Frontiers in Engineering and Technology Research, 3(2), 015–027. https://doi.org/10.53294/ijfetr.2022.3.2.0043

Rita, N. (2012). Studi Mekanisme Injeksi Surfaktan-Polimer pada Reservoir Berlapis Lapangan NR Menggunakan Simulasi Reservoir. Journal of Earth Energy Engineering, 1(1), 22–36. https://doi.org/10.22549/jeee.v1i1.926

Setiadi, I., Widodo, J., & Nainggolan, T. B. (2021). Geological interpretation of offshore Central Sumatra basin using topex satellite gravity data. IOP Conference Series: Earth and Environmental Science, 944(1). https://doi.org/10.1088/1755-1315/944/1/012034

Sholahudin, A. F., Rosiani, D., Rahalintar, P., & Untoro, E. (2022). Analisis Cce Sampel Minyak Sumur X Menggunakan Metode Pvt Short Window Cell. Prosiding Seminar Nasional Teknologi Energi Dan Mineral, 2(1), 137–142. https://doi.org/10.53026/sntem.v2i1.867

Syahrial, E. (2022). A New Procedure For Reservoir Fluid Characterization With Equation Of State (EOS). Scientific Contributions Oil and Gas, 32(2), 82–93. https://doi.org/10.29017/scog.32.2.837

Whitson, C. H., & Brule, M. R. (2000). Conventional PVT measurements. In Phase Behaviour (Vol. 20, pp. 88–108). SPE Monograph Series (Society of Petroleum Engineers of AIME). https://doi.org/10.2118/9781555630874-06

Yunita, L. (2017). Pengembangan Lapangan “Y” Menggunakan Simulasi Reservoir. Jurnal Offshore, 1(1), 31. https://doi.org/10.30588/jo.v1i1.240




DOI: https://doi.org/10.29017/SCOG.47.3.1632

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.