Local Grid Refinement Dan Perbandingan Aplikasi Beberapa Metoda Prediksi Permeabilitas Untuk Keperluan Simulasi Reservoir - Al Ghazali (LPPM Akademi Minyak dan Gas Balongan Indramayu, 2019)
Penghalusan grid setempat (local grid refinement) merupakan kombinasi antara sistem grid kartesian antara coarse dan penghalusan grid setempat yang digunakan untuk daerah di sekitar sumur, dengan tujuan untuk mendapatkan ukuran grid pada sumur sekecil mungkin (mendekati diameter sumur). Tujuan sistem penghalusan grid di sekitar sumur adalah agar respon tekanan dan aliran fluida mendekati kondisi reservoir. Rock type atau flow unit merupakan kunci dalam pengembangan karakterisasi reservoir yang dibangun oleh integrasi data geologi dan teknik perminyakan. Berbagai metoda dapat diaplikasikan untuk mendefinisikan flow unit dan properti petrofisiknya, tergantung dari ketersediaan data dan alatnya. Rock type atau flow unit direpresentasikan oleh hubungan permeabilitas-porositas berdasarkan proses geologi tertentu. Tujuan dari jurnal ini adalah mengimplementasikan penyebaran permeabilitas dengan metoda Fuzzy logic, FZI, dan PGS pada satu model reservoir minyak dan gas yang telah dilakukan local grid refinement dan meramalkan kinerja masa depan. Tujuan local grid refinement adalah agar respon tekanan dan aliran fluida mendekati kondisi reservoir. Dengan sistem grid ini, fluida yang masuk ke lubang sumur menyerupai aliran radial, yaitu sumur berada ditengah-tengah lingkaran dan aliran masuk ke lubang sumur dari segala arah. Hasil dari simulasi reservoir menggunakan local grid refinement kemudian dibandingkan dengan simulasi menggunakan coarse grid. Data yang digunakan untuk simulasi reservoir adalah drill stem test (DST) yang meliputi nilai skin, laju produksi dan bottom hole pressure (BHP). Hasil yang didapat dengan menggunakan local grid refinement lebih mendekati data DST dibandingkan dengan simulasi menggunakan coarse grid. Pada tahap peramalan kinerja masa depan menunjukkan nilai skin sangat mempengaruhi hasil peramalan, nilai skin yang kecil akan memberikan nilai recovery factor yang lebih besar, begitu juga sebaliknya.