optimasi injeksi gas untuk peningkatan produksi pada ... · riska milza khalida, 12206030, semester...

Riska Milza Khalida, 12206030, Semester I 2011/2012 1

Optimasi Injeksi Gas untuk Peningkatan Produksi pada

Lapangan Gas Lift dengan Sistem yang Terintegrasi

Oleh :

Riska Milza Khalida*

Dr.Ir. Pudjo Sukarno, M.Sc**

Sari

Dalam penelitian ini, simulasi dan analisa performa suatu lapangan minyak yang memiliki empat sumur

dilakukan dengan metode gas lift. Kebutuhan gas injeksi setiap sumur diketahui berdasarkan Gas Lift Performance

Curve (GLPC). Untuk mendapatkan produksi yang maksimal, dilakukan penginjeksian dengan laju gas injeksi

optimum setiap harinya. Namun tidak selamanya, kebutuhan gas injeksi optimum dapat terpenuhi. Oleh karena itu

perlu dilakukan metode alokasi gas injeksi dengan metode equal slope agar recovery tetap meningkat.

Simulasi pada tugas akhir kali ini dilakukan dengan pemodelan yang terintegrasi yakni meliputi system

reservoir serta system produksi dan fasilitas permukaan. Model reservoir yang bersifat heterogen dibangun dengan

simulator Petrel, Hasil pengembangan model dengan menggunakan Petrel dipindahkan ke simulator ECLIPSE.

Sedangkan model dari system produksi dan permukaan dibuat dengan menggunakan simulator Pipesim. Kedua

model ini diintegrasikan dengan menggunakan simulator Field Planning Tool (FPT).

Adapun tujuan dari tugas akhir ini adalah mengetahui produksi optimum dan peningkatan recovery dengan

metode gas alokasi secara terintegrasi.

Kata kunci : recovery, metode alokasi gas injeksi, permodelan secara terintegrasi

Abstract

In this research, simulation and performance analysis of an oil field that has four wells done with gas lift

method. Injection gas requirements each well known by Gas Lift Performance Curve (GLPC). To obtain the

maximum production, each well should be injected with optimum injection rate of gas everyday. But sometimes,

there are not enough gas for optimum requirement. Therefore it is necessary to allocate the available gas injection

with allocation gas injection method using equal slope to increase the recovery.

Reservoir simulation in this final assignment is integrated modeling system that include reservoir system,

production and surface facilities system. The heterogeneous reservoir model was built with Petrel and produced

through ECLIPSE. The production and surface facilities model was made and simulated using PIPESIM. Both

models are combined using Field Planning Tool (FPT).

The purpose of this final assignment is to determine the optimum production and improve recovery with gas

allocation and integrated system.

Keywords: recovery, gas allocation, integrated modeling

*) Mahasiswa Program Studi Teknik Perminyakan - Institut Teknologi Bandung

**) Dosen Pembimbing Program Studi Teknik Perminyakan - Institut Teknologi Bandung


I. PENDAHULUAN

Minyak merupakan sumber energi yang

diperhitungkan dalam kehidupan manusia. Minyak

yang terproduksi dari sebuah reservoir sangat

didambakan dan dipertahankan produksinya, agar

tetap dapat memasok kebutuhan manusia. Ketika

pertama kali sumur minyak berproduksi, energi

reservoir menyebabkan fluida mengalir menuju

permukaan secara natural. Namun setelah

diproduksikan selama waktu tertentu, energi reservoir

semakin menurun sehingga membutuhkan artificial

lift yang membantu fluida reservoir untuk mencapai

permukaan serta meningkatkan produksi yang dapat

memberikan keuntungan maksimum. Metode

artificial lift meliputi sucker rod pumping, gas lifting,

hydraulic pumping, dan centrifugal pumping. Gas

lift merupakan jenis artificial lift yang banyak

digunakan di industry perminyakan.

Gas lift dilakukan dengan menginjeksikan gas pada

kedalaman tertentu di dalam tubing, untuk

menurunkan densitas fluida yang mengalir sehingga

tekanan alir dalam tubing berkurang dan fluida lebih

mudah mencapai permukaan. Laju gas injeksi

memiliki batas optimum yang menghasilkan laju

produksi yang maksimum. Hubungan antara laju gas

injeksi dan laju produksi dapat menggambarkan

kondisi optimum tersebut, dan hubungan tersebut

dinyatakan sebagai Gas Lift Performance Curve

(GLPC). Untuk suatu lapangan minyak yang

mempunyai reservoir heterogen dengan banyak

sumur, potensi produksi sumur akan berbeda-beda

sehingga laju injeksi gas optimum yang dibutuhkan

setiap sumur akan berbeda pula. Berdasarkan pada

GLPC di setiap sumur, maka dapat ditentukan laju

injeksi gas yang dibutuhkan. Namun kondisi ini tidak

selamanya terpenuhi, dimana jumlah gas yang

dibutuhkan tidak tersedia di lapangan. Pada kondisi

ini, perlu dilakukan optimasi alokasi gas injeksi pada

setiap sumur sehingga dapat dihasilkan laju produksi

minyak total lapangan yang maksimum.

Laju injeksi gas yang dibutuhkan selalu berubah

sesuai dengan perubahan kondisi produksi dari

reservoir (tekanan reservoir menurun, GLR lapisan

menurun, watercut meningkat, dsb), oleh karena itu

kebutuhan laju injeksi gas perlu diperkirakan secara

kontinyu. Nodal Analysis hanya berlaku untuk suatu

kondisi reservoir tertentu sehingga memerlukan

tahapan-tahapan perhitungan. Dalam tugas akhir kali

ini, perhitungan yang kontinyu tersebut akan dibahas

melalui optimasi gas lift lapangan dengan

menggunakan integrasi antara model reservoir, model

sumur gas lift dan fasilitas permukaannya. Dengan

menggunakan model yang terintegrasi tersebut, dapat

disimulasikan secara keterpaduan antara reservoir

hingga ke permukaan (separator). Dengan demikian,

perubahan –perubahan di reservoir secara kontinyu

dapat dipantau secara kontinyu.

Model reservoir yang heterogen dibangun dengan

menggunakan simulator Petrel, kemudian

produksinya disimulasikan dengan menggunakan

simulator ECLIPSE dan sumur serta jaringannya

dibangun dengan menggunakan simulator PIPESIM.

Kedua model tersebut secara terintegrasi

digabungkan dengan menggunakan program Field

Planning Tool (FPT)1.

II. TUJUAN

Tujuan tugas akhir ini adalah membangun model

terintegrasi untuk system sumur gas lift di lapangan

minyak yang akan digunakan untuk memperkirakan

gas yang diinjeksikan selama waktu produksi yang

dapat meningkatkan recovery.

III. PENGEMBANGAN MODEL SISTEM

SUMUR GAS LIFT LAPANGAN

Suatu system sumur gas lift yang lengkap dan

terintegrasi terdiri dari gas compression station,

manifold gas injeksi dengan choke injeksi, tubing

string dengan instalasi unloading dan operating

valve. Fluida dari reservoir mengalir ke dalam tubing

dan bercampur dengan gas injeksi pada titik injeksi

dan mengalir ke permukaan. Sedangkan di

permukaan, meliputi flowline dan separator.

Komponen dalam system sumur gas lift ditunjukkan

pada gambar 3.1 yang merepresentasikan satu sumur

gas lift. Sedangkan di lapangan, biasanya mempunyai

lebih dari satu sumur gas lift yang masing-masing

sumur langsung tersambung ke separator melalui

flowline yang berbeda.

Gambar 3.1 Sistem gas lift yang terintegrasi


Uraian mengenai system sumur gas lift di atas,

menjadi landasan pengembangan model yang

terintegrasi mulai dari reservoir hingga separator

termasuk sistem injeksi gas.

3.1 Model Reservoir

Dalam tugas akhir, dibangun suatu model reservoir

yang heterogen, memiliki aquifer yang akan

berfungsi sebagai mekanisme pendorong.

Pengembangan model ini dilakukan dengan

menggunakan simulator Petrel.

Bentuk reservoir pada penelitian ini adalah Cartesian

3D, memiliki panjang dan lebar masing-masing 2000

ft dengan tebal 50 ft yaitu pada selang kedalaman

antara 4600 ft hingga 4650 ft. Pada arah x dan y, satu

grid mewakili 50 ft sedangkan pada arah z satu grid

mewakili 2.5 ft, sehingga reservoir memiliki grid

sebanyak 40 x 40 x 20 dengan total 32000 sel. Harga

parameter petrofisik pada setiap grid dari model

reservoir tersebut merupakan data nyata lapangan X.

Penyebaran harga porositas di seluruh grid blok

tersebut dilakukan dengan menggunakan metode

geostatistik yang tersedia dalam simulator Petrel.

Reservoir memiliki porositas rata-rata berkisar antara

0.23 - 0.25. Persebaran permeabilitas dilakukan

dengan mengkorelasikan persebaran porositas yang

berasal dari paper yang berjudul Permeability-

Porosity Relationships in Sedimentary Rocks2 .

Korelasi antara permeabilitas dan porositas adalah

sebagai berikut :

Perm=0.5*(Exp(PHIE*40))*0.0075………(3.1)

PermK=Perm/10………….………………..(3.2)

Berdasarkan pada penyebaran data porositas tersebut,

derajat heterogenitas model dinyatakan sebagai

koefisien Dykstra Parsons3. Model reservoir

ditunjukkan pada gambar 3.2.

Untuk memproduksi fluida pada reservoir ini, dibuat

empat buah sumur dengan perforasi sepanjang

ketebalan. Penempatan sumur dilakukan pada lokasi

yang memiliki permeabilitas dan porositas besar

sehingga produksi yang dihasilkan besar. Lokasi

sumur tersebut adalah sumur 1 (1100, 1250), sumur 2

(800,700), sumur 3 (1700,1150, dan sumur 4

(1250,450).

Lokasi keempat sumur tersebut ditunjukkan pada

gambar 3.2

Gambar 3.2 Model reservoir dan posisi sumur pada

simulator Petrel

Aquifer pada model ini dibuat pada kedalaman 4650

ft dengan volume 10 kali volume reservoir dengan

arah pendesakan dari bawah ke atas. Model aquifer

pada reservoir ini menggunakan model Fetkovich.

Tabel 3.1 menunjukkan data PVT dari reservoir yang

digunakan dalam simulasi berikut :

Tabel 3.1 Data PVT

Parameter Harga Satuan

Tekanan Reservoir 2009.6 Psi

Tekanan Buble 1200 psi

Water FVF 1.0147 Rb/stb

Water

Compressibility

2.82 x 10-6 /psi

Oil Gravity 35 oAPI

Gas gravity 0.6636 Sg air

Oil density 53 lb/ft3

Water Density 63.698 lb/ft3

Gas Density 0.050674 lb/ft3

Model heterogen ini memiliki hubungan fungsi

saturasi dengan relative permeability air dan minyak

serta hubungan antara fungsi saturasi dengan relative

permeability gas dan minyak seperti yang

ditunjukkan pada gambar 3.3 dan 3.4. Berdasarkan

gambar tersebut, terlihat bahwa minyak lebih mudah

mengalir jika dibandingkan dengan air, dan gas lebih

mudah mengalir jika dibandingkan dengan gas.

Gambar 3.3 Relative Permeability Air dan Minyak


Gambar 3.4 Relative Permeability Minyak dan Air

Keempat sumur dikomplesi dengan pemasangan

casing berukuran 5 inch ID, selang perforasi

disesuaikan dengan data log sumur dan pemasangan

tubing dengan ID sebesar 3 inch. Penampang

komplesi sumur ditunjukkan pada gambar 3.5.

Hasil pengembangan model dengan menggunakan

Petrel dipindahkan ke simulator ECLIPSE, gambar

3.6 adalah representasi model reservoir dan sumur

berdasarkan simulator ECLIPSE. Perhitungan

Original Oil In Place berdasarkan ECLIPSE

diperoleh harga 4,569,242 STB/hari.

Gambar 3.5 Komplesi pada simulator Petrel

Gambar 3.6 Model reservoir pada Eclipse dan letak

posisi sumur

3.2 Model Sumur dan Fasilitas Permukaan

Sumur dan jaringan perpipaan dimodelkan dengan

menggunakan simulator PIPESIM yang terdiri dari

empat buah sumur vertikal dan separator. Setiap

sumur dihubungkan dengan separator melalui

flowline sepanjang 500 ft, dan diameter sebesar 4

inch, roughness sebesar 0.001 inch dan wall thickness

sebesar 0.5 inch. Tekanan kerja separator dibatasi

sebesar 200 psi. Gambar 3.7 menunjukkan layout

keempat sumur, flowline, dan separator.

Korelasi yang digunakan untuk menghitung

kehilangan tekanan alir di dalam tubing dan flowline

masing-masing dengan menggunakan korelasi

Hagedorn & Brown4 dan korelasi Beggs & Brill

Revised.

Gambar 3.7. Model Sumur dan Fasilitas Permukaan

Dengan menggunakan PIPESIM, untuk setiap sumur

dirancang instalasi gas lift yang meliputi penentuan

kedalaman valve injeksi, tekanan injeksi gas sebesar

1015 psia, dan tekanan kepala sumur sebesar 315

psia.


3.3 Field Planning Tool (FPT)

Berdasarkan model reservoir, model sumur dan

flowline, dilakukan simulasi produksi secara

terintegrasi dengan menggunakan Field Planning

Tool. Berdasarkan hasil simulasi secara terintegrasi

ini dapat diperoleh kinerja produksi reservoir dan

sumurnya secara kontinyu.

IV. OPTIMASI INJEKSI GAS

Pada waktu merencanakan instalasi gas lift, beberapa

hal yang harus dipertimbangkan antara lain

kemampuan lapisan produktif, gas yang tersedia

untuk diinjeksikan, kemampuan sarana injeksi di

permukaan dan di bawah permukaan, kemampuan

penampungan produksi di lapangan, dan tekanan

separator. Pada umumnya, yang menjadi masalah

adalah keterbatasan gas yang diinjeksikan, khususnya

jika sumber gas tidak tersedia pada lapangan tersebut.

Oleh karena itu perlu dilakukan optimisasi injeksi gas

untuk mendapatkan laju produksi lapangan yang

maksimum.

Pada dasarnya, perhitungan optimasi gas injeksi

menggunakan metode equal slope melalui penerapan

Nodal System Analysis, dimana dapat dibuat Gas Lift

Performance Curve yang merupakan plot antara laju

produksi liquid terhadap laju injeksi gas seperti yang

ditunjukkan pada Gambar 4.1 Dengan demikian

untuk berbagai harga laju produksi liquid dapat

diketahui jumlah gas injeksi yang dibutuhkan.

Gambar 4.1 Gas Lift Performance Curve

Untuk mendapatkan laju produksi yang maksimum,

diperlukan injeksi gas senilai gas injeksi tertinggi

pada kurva GLPC. Injeksi gas lift dilakukan di tubing

pada kedalaman tertentu. Dalam tugas akhir ini,

perhitungan alokasi gas injeksi dilakukan dengan

menggunakan metode equal slope, berdasarkan pada

GLPC setiap sumur. Gas injeksi optimum yang

dibutuhkan dapat ditentukan dari kurva GLPC pada

harga kemiringan (dQl/dQg) sama dengan nol.

Kemiringan pada kurva GLPC menandakan derajat

perubahan laju produksi liquid setiap penambahan

laju injeksi gas. Untuk dua sumur gas lift atau lebih,

harga kemiringan yang sama pada GLPC masing-

masing sumur menandakan perbandingan laju

produksi dan laju injeksi gas yang sama. Hubungan

antara kemiringan terhadap gas injeksi dan

kemiringan terhadap laju produksi liquid dapat

ditentukan dari GLPC masing-masing sumur. Dengan

demikian, pada suatu harga kemiringan yang sama

tersebut dapat ditentukan laju injeksi gas dan laju

produksi cairan dimana untuk semua sumur pada

harga kemiringan yang sama, laju injeksi gas dapat

dijumlahkan. Plot antara kemiringan terhadap jumlah

laju injeksi gas total disebut sebagai masterplot.

Untuk suatu jumlah gas injeksi dengan menggunakan

masterplot, dapat diketahui harga kemiringan, dimana

berdasarkan harga kemiringan tersebut dapat

ditentukan laju injeksi gas untuk masing –masing

sumur.

V. PEMILIHAN BATASAN PRODUKSI

UNTUK PENGEMBANGAN SKENARIO

PRODUKSI

Dengan menggunakan model yang telah dibangun

tersebut, sumur diproduksi pada beberapa laju

produksi konstan yaitu 300 stb/hari, 400 stb/ hari dan

500 stb/ hari. Dalam hal ini dilakukan perbandingan

hasil simulasi yang hanya mempertimbangkan aspek

reservoir saja dengan hasil simulasi yang terintegrasi.

Pada simulasi dengan system yang terintegrasi,

diberikan batasan pada tekanan separator sebesar 200

psia. Tabel 5.1 menunjukkan perbandingan hasil

kedua simulasi tersebut.

Tabel 5.1 Perbandingan produksi kumulatif hasil

simulasi

Laju

Produksi

Eclipse

(STB)

FPT

(STB)

300 2,059,170 1,660,700

400 2,206,039 1,622,917

500 2,314,140 1,238,550

Berdasarkan hasil diatas, terlihat bahwa perhitungan

dari aspek reservoir menghasilkan produksi kumulatif

yang lebih besar dibandingkan dengan simulasi

secara terintegrasi.

Selanjutnya, dengan menggunakan simulasi model

terintegrasi analisis profil produksi pada setiap

batasan laju produksi konstan, dimana akan dipilih

batasan laju produksi yang menghasilkan produksi

kumulatif minyak yang terbesar. Gambar 5.1 dan 5.2

menunjukkan perbandingan profil produksi hasil

kedua simulasi tersebut.


Gambar 5.1 Perbandingan hasil simulasi produksi

kumulatif minyak

Gambar 5.2 Perbandingan hasil simulasi tekanan

reservoir

Berdasarkan hasil simulasi terintegrasi menggunakan

FPT, laju produksi konstan sebesar 300 stb/ hari

menghasilkan produksi kumulatif minyak terbesar.

Hal ini disebabkan pada batas laju alir yang lebih

tinggi, tekanan reservoir akan turun lebih cepat yang

mengakibatkan sumur lebih cepat mati. Tabel 5.2

menunjukkan produksi kumulatif masing-masing

sumur dan total lapangan melalui produksi secara

alamiah selama 10 tahun.

Tabel 5.2 Hasil produksi alamiah pada laju produksi

konstan 300 stb/ hari selama 10 tahun

Sumur

Produksi

Kumulatif

Minyak (stb)

Sumur 1 302,300

Sumur 2 334,500

Sumur 3 623,100

Sumur 4 400,800

TOTAL 1,660,700

IOIP 4,569,242

RF 36.34%

Selanjutnya, jika produksi sumur mencapai dibawah

300 stb/hari (100 – 200 stb/hari) maka mulai

dilakukan injeksi gas lift. Jumlah gas yang

diinjeksikan untuk masing-masing sumur ditentukan

dengan menggunakan metode equal slope.

VI. SKENARIO UNTUK OPTIMASI GAS LIFT

DAN ANALISIS

Injeksi gas dilakukan ketika laju alir menurun dan

produksi air mulai meningkat. Injeksi dilakukan pada

bulan ke-44 setelah reservoir diproduksi secara

alamiah. Tabel 6.1 dan Gambar 6.1 hingga 6.4

menunjukkan kondisi reservoir di masing-masing

sumur ketika sumur akan mulai di injeksi gas.

Tabel 6.1 Data ketika mulai dipasang Gas Lift

P1 P2 P3 P4

PI 5.54 2.40 4.90 4.20

P reservoir 1854 1825 1834 1832

GOR 377.7 375.6 374.4 373.8

WC 63.02 57.32 28.93 40.37

Gambar 6.1 Kondisi reservoir saat mulai

dipasang gas lift (P1)








Pada gambar di atas, terlihat bahwa watercut pada

sumur sudah cukup tinggi berkisar antara 30 % - 65

%. Dengan terproduksinya air maka gradient aliran

makin besar dan terjadi penurunan laju produksi.

Jika jumlah gas injeksi tersedia tidak terbatas, maka

perhitungan kebutuhan laju injeksi gas untuk semua

sumur ditentukan berdasarkan kepada titik optimum

gas injeksi pada GLPC, atau pada harga kemiringan

kurva sama dengan nol. Gambar 6.5 menunjukkan

GLPC pada masing-masing sumur. Berdasarkan

gambar 6.5, diperoleh kebutuhan gas injeksi optimum

masing-masing sumur sebesar 5 MMscf/hari.

Gambar 6.5 GLPC pada masing-masing sumur

Dengan demikian total gas injeksi yang dibutuhkan

sebesar 20 MMscf/hari. Dengan melakukan injeksi

gas yang dimulai pada bulan ke-44 sampai dengan

tahun ke-10, diperoleh produksi kumulatif sumur dan

lapangan seperti ditunjukkan pada table 6.3.

Berdasarkan pada harga laju injeksi gas ini, diperoleh

kenaikan produksi sebesar 8.86 % dibandingkan

dengan produksi natural.

Tabel 6.3 Produksi Kumulatif Minyak (skenario 1)

Sumur

Produksi

(stb)

Sumur 1 430,500

Sumur 2 507,000

Sumur 3 620,900

Sumur 4 506,300

TOTAL 2,064,700

RF 45.2 %

6.1 Ketersediaan Gas Lift Terbatas

Jika jumlah gas injeksi terbatas, maka sejak bulan ke-

44 perlu dilakukan alokasi gas injeksi masing-masing

sumur dengan menggunakan metode equal slope.

Dua skenario injeksi gas untuk tekanan separator 200

psi sebagai berikut :

Skenario 1, jumlah injeksi gas lift sebanyak

10 MMscf/ hari

Skenario 2, jmlah injeksi gas lift sebanyak

15 MMscf/ hari .

Berdasarkan GLPC masing-masing sumur, maka

dapat dibuat masterplot sesuai dengan prosedur yang

telah diuraikan sebelumnya. Gambar 6.6 dan 6.7

menunjukkan plot kemiringan GLPC setiap sumur

terhadap laju gas injeksi dan masterplot.

Gambar 6.6 Grafik kemiringan setiap sumur terhadap

laju gas injeksi

Gambar 6.7 Masterplot


Pada Skenario 1 jumlah gas yang diinjeksikan

terbatas sampai 10 MMscf/ hari. Hasil dari metode

equal slope, alokasi gas dari injeksi masing-masing

sumur ditunjukkan pada table 6.4. Jika perhitungan

alokasi gas tersebut diterapkan, maka diperoleh

produksi kumulatif minyak untuk masing-masing

sumur dan total lapangan seperti yang ditunjukkan

pada table 6.4.

Tabel 6.4 Jumlah injeksi alokasi gas dan produksi

kumulatif total (skenario 1)

Sumur MMscf/hari

Produksi

(stb)

1 2.85 325500

2 1.85 347600

3 2.65 617700

4 2.65 417500

TOTAL 10 1708300

RF 37.40%

Untuk skenario 2, jika gas yang diinjeksikan sebesar

15 MMscf/ hari maka alokasi gas injeksi ditunjukkan

pada table 6.5. Jika injeksi gas tersebut diterapkan,

maka diperoleh produksi kumulatif minyak yang

meningkat (ditunjukkan pada table 6.5)

Tabel 6.5. Jumlah injeksi alokasi gas dan produksi

kumulative total (skenario 2)

Sumur

MMscf/

hari

Produksi

(stb)

1 3.95 442,400

2 3.3 336,400

3 3.9 668,700

4 3.85 389,100

TOTAL 15 1,836,600

RF 40.20%

6.2 Analisis Hasil Simulasi Terintegrasi

Berdasarkan hasil simulasi terintegrasi pada berbagai

jumlah injeksi gas, didapat laju dan kumulatif

produksi yang berbeda-beda. Berikut adalah table

perbandingan kumulatif produksi dan recovery factor

pada berbagai jumlah injeksi gas.

Tabel 6.8 Hasil untuk ketiga skenario

Gas Injeksi

(MMscf/hari)

Produksi

Kumulatif

Minyak (stb)

Recovery

Factor

Alamiah ( 0) 1,660,700 36.34 %

10 1,708,300 37.4 %

15 1,836,600 40.2 %

Optimum(20 ) 2,064,700 45.20%

Dengan demikian, seperti yang diharapkan bahwa

dengan meningkatnya jumlah injeksi gas yang

diinjeksikan sampai mencapai optimum, akan

diperoleh peningkatan recovery factor.

Pada tahun-tahun setelah penginjeksian gas harus

dilakukan peninjauan kembali harga tekanan

reservoir, productivity index dan GOR di masing-

masing sumur. Jika tekanan reservoir dan PI menurun

cukup drastis, GLPC akan berubah dan kebutuhan

gas injeksi pun akan meningkat. Dalam kasus ini,

perubahan tekanan, PI dan GOR yang sangat kecil

sehingga perubahan GLPC dan kebutuhan injeksi

rendah. Hal ini dikarenakan model reservoir memiliki

driving mechanism berupa water drive yang cukup

besar sehingga performance reservoir terjaga.

VII. KESIMPULAN DAN SARAN

7.1 Kesimpulan

1. Pemodelan secara terintegrasi berhasil

dikembangkan yang dapat mewakili kondisi

lapangan.

2. Permodelan terintegrasi memberikan hasil yang

lebih rendah dibandingkan dengan permodelan

yang hanya mempertimbangkan aspek reservoir

saja. Dengan demikian pengaruh dari model

sumur dan surface facilities berpengaruh cukup

besar (berbeda 8 – 20 %).

3. Penentuan gas injeksi yang dibutuhkan perlu

dikaji dengan baik mengingat bahwa jika

ketersediaan gas yang diinjeksikan kurang hanya

menghasilkan sedikit peningkatan perolehan

produksi. (injeksi 10 MMscf/hari yang merupakan

setengah dari gas injeksi yang dibutuhkan hanya

menambah 1.06 %%)

7.2 Saran

1. Perlu dikembangkan pemodelan yang mewakili

kondisi reservoir yang mempunyai mekanisme

pendorong gas terlarut dimana perubahan gas oil

ratio berbeda dengan model dalam tugas akhir ini.


2. Perlu dilakukan penggunaan metode optimasi

alokasi gas yang dapat menyelesaikan masalah

lapangan gas lift dengan sumur yang banyak.

VIII. DAFTAR PUSTAKA

1. Schlumberger. PIPESIM FPT User Guide.

Schlumberger Information Solution.

2. Nelson, Philip, “Permeability- Porosity

Relationship in Sedimentary Rocks”

3. Brown, K.E., et al, The Technology of Artifial Lift

method, Volume 2a, The Petroleum Publishing

Company, Tulsa, 1980.

4. Guo, Boyun., Lyons, William C. dan Ghalambor,

Ali, Petroleum Production Engineering – A

Computer Assisted Approach, Elsevier Science &

Technology Books, 2007.

5. Haloho, Eddy Tama, “Metode Optimasi

Pengalokasian Injeksi Gas Lift Pada Suatu

lapangan Minyak, Tesis, Program Studi Teknik

Perminyakan, Institut Teknologi Bandung, 2010.

6. Schlumberger : Gas Lift Design And technology,

2000

7. Takacs, Gabor. Gas Lift Manual. PennWell

Corporation, 2005.

8. Syahrul Heriyanto, “ Pengaruh Parameter

produksi Terhadap Alokasi Gas Injeksi Pada

Kelompok Sumur Gas Lift”, Tugas Akhir,

Program Studi teknik Perminyakan, Institut

Teknologi Bandung, 2008.

optimasi injeksi gas untuk peningkatan produksi pada ... · riska milza khalida, 12206030, semester...

Documents