KLASIFIKASI LITHOLOGI BERDASARKAN DISTRIBUSI STATISTIK HIRARKIS (HIERARCHICAL STATISTICAL DISTRIBUTION (HSD)) - Firman Syaifuddin; Eki Komara; M Haris Miftakhul Fajar; Abdillah Abdillah (Institut Teknologi Sepuluh Nopember, 2025)
Karakterisasi reservoir merupakan proses fundamental dalam industri minyak dan gas, namun identifikasi litologi yang akurat sering kali terhambat oleh kompleksitas geologi dan sifat 'kotak hitam' dari model machine learning (ML) modern. Penelitian ini menyajikan metode alternatif yang tidak disupervisi untuk klasifikasi litologi berbasis distribusi statistik hierarkis sebagai solusi untuk meningkatkan transparansi dan interpretasi. Metode ini menggunakan data well log utama gamma-ray, sonic slowness, densitas, dan resistivitas dari enam sumur di area geologi deltaik yang stabil. Pendekatan hierarkis ini secara sistematis mengklasifikasikan lima litologi utama (batubara, serpih, batugamping, batupasir basah, dan batupasir hidrokarbon) dengan menerapkan ambang batas kuantil yang ditentukan dari distribusi statistik setiap log. Hierarki dimulai dengan identifikasi serpih menggunakan log gamma-ray, diikuti oleh batubara dengan log densitas, batu gamping dengan log slowness, dan terakhir, batupasir diklasifikasikan berdasarkan log resistivitas. Hasil penelitian menunjukkan bahwa metode ini berhasil mengklasifikasikan litologi dengan distribusi serpih (66%), batubara (5%), batu gamping (0.63%), dan pasir (27%). Secara kualitatif, hasil ini dianggap lebih