Melakukan proses Normal Moveout Correction Gambar 66, proses

7. Setelah dilakukan Analisa Kecepatan, yang akan dijelaskan pada subbab Processing selanjutnya, diperoleh tabel kecepatan Velan 1. Tabel kecepatan ini digunakan sebagai masukan dalam proses NMO.

8. Melakukan proses Normal Moveout Correction Gambar 66, proses

yang bertujuan mengoreksi data yang terekam berupa garis lengkung hiperbola menjadi garis yang lurus, sehingga pada saat stack diperoleh sinyal yang maksimal, dengan dataset masukan hasil proses dekonvolusi, yaitu “Deconvolution”. Pada proses ini, parameter-parameter yang dipakai adalah :  Direction for NMO application dipilih FORWARD  Stretch mute percentage dipilih 30, menunjukkan persentasi stretch untuk trace output setelah koreksi kecepatan diaplikasikan.  Long offset correction? Dipilih NONE, untuk aplikasi hiperbolik NMO yang merupakan standar NMO yang biasa dipakai.  Anisotropy correction parameter eta dipilih 0 menunjukkan asumsi tidak ada anisotropi.  Apply partial NMO? Dipilih No. Parsial NMO digunakan untuk mengoreksi data dengan non-zero offset.  Velocity parameter file yang dipilih adalah tabel kecepatan terbaru yaitu Velan 1 . Gambar 66. Koreksi NMO. 9. Mengeluarkan dataset dengan nama “Preprocessing” menggunakan proses Disk Data Output.

3.3.10 Velocity Analysis 1

Velocity analisis merupakan tahapan processing yang paling penting karena merupakan faktor yang paling menentukan dari hasil penampang yang akan dihasilkan Rahadian, 2011. Velocity analisis merupakan tahapan processing untuk mendapatkan penampang kecepatan bawah permukaan. Kecepatan ini kemudian dapat dipakai untuk berbagai macam proses seperti true amplitude recovery, NMO correction, dan migrasi. Tahapan velocity ini dapat dilakukan berulang-ulang sehingga mendapatkan penampang kecepatan yang terbaik. Banyak metoda untuk melakukan velocity analisis diantaranya constan velocity analysis, coherency, dan semblance. Metoda yang digunakan dalam pengolahan data ini adalah metoda semblance. Dengan menggunakan perangkat lunak ProMAX 2D ver. 5000.0.0.0 Landmark Graphic Co., berikut flow velocity analisis Gambar 67. Gambar 67. Flow Chart Velocity Analysis.  Data Data yang menjadi masukkan dalam process velocity analisis haruslah data hasil preprocessing terbaik sehingga tidak ada keambiguan saat menentukan nilai kecepatan. Data hasil preprocessing terbaik adalah data yang sudah dilakukan geometry, editing muting, trace edit, true amplitude recovery, bandpass, dekonvolusi sehingga data akan bebas dari ambient noise serta multiple jarak pendek. Data seg-y Supergather Velocity Analysis Velocity Section  Supergather Data hasil preprocessing terbaik tadi kemudian diubah dalam bentuk supergather untuk kemudian dipakai dalam perhitungan semblance yang menjadi dasar velocity analysis Gambar 68. Gambar 68. Flow Velocity Analysis. Perlu diperhatikan, nilai maximum fold harus disesuaikan pada data yang dapat dilihat pada database dan nilai minimum dan maksimum CDP disesuaikan dengan data.  Velocity analysis Sebelum melakukan picking velocity, diperlukan perhitungan semblance terlebih dahulu yang parameternya disesuaikan dengan keadaan data. Perhitungan itu disebut precomputed. Sebelum precomputed data seismik di AGC untuk meratakan nilai semblance, sehingga mempermudah saat picking velocity. Terdapat beberapa parameter yang perlu untuk disesuaikan antara lain Gambar 69. - Absolute offset of first bin center = near offset m - Maximum offset = jarak antar rec x jumlah rec + near offset m - Minimum semblance analysis value = di bawah kecepatan air laut data laut, bawah kecepatan lapisan pertama data darat ms - Maximum semblance analysis value = di atas kecepatan tertinggi lapisan data lautdarat ms. Gambar 69. Parameter Precomputed. Analisa kecepatan merupakan suatu proses yang bertujuan untuk menghasilkan tabel parameter kecepatan yang akan digunakan dalam proses pengolahan seismik yang lain. Dengan analisis ini, akan didapatkan informasi-informasi yang tepat mengenai kondisi perlapisan di bawah permukaan daerah survei. Dataset yang harus dipersiapkan dalam melakukan Analisa Kecepatan harus belum menerima koreksi NMO, diurutkan berdasarkan CDP, dan merupakan data prestack yang sebaiknya telah diaplikasikan filter standar, penguatan, maupun proses whitening. Sebelum dijalankan proses analisa kecepatan, dilakukan proses Supergather Formation yang sangat membantu dalam menganalisa data dengan fold kelipatan rendah atau Signal to Noise Ratio yang rendah. Analisa Kecepatan I dilakukan pada saat Preprocessing, dengan tujuan untuk menghasilkan tabel kecepatan yang digunakan dalam proses koreksi NMO Gambar 70 dan 71. 1. Membuat flows sebagai berikut : Gambar 70. Flow dalam Analisa Kecepatan I. 2. Membentuk formasi CDP Supergather Formasi CDP Supergather digunakan sebagai input dalam analisa kecepatan dan kontrol kualitas. Proses ini menggunakan Supergather Formation. Proses ini akan mengumpulkan CDP-CDP dengan trace header sg_cdp. Gambar 71. Supergather Formation.  Select dataset dipilih Deconvolution, yaitu data prestack hasil proses dekonvolusi.  Maximum CDP fold dipilih 30, menunjukkan fold CDP terbanyak.  Minimum center cdp number dipilih 200, yaitu nomor CDP minimum yang akan dianalisa.  Maximum center cdp number dipilih 4000, yaitu nomor CDP maksimum yang akan dianalisa.  Cdp increment dipilih 100, yaitu interval analisa kecepatan per CDP. Analisa kecepatan dilakukan tiap 100 CDP, atau 100 x 12.5 = 1250 meter, dimana interval CDP sebesar 12.5 m.  Cdps to combine dipilih 9, yaitu jumlah CDP yang dikombinasikan sebagai supergather CDP. 3. Melakukan standar filter dan penguatan dengan menggunakan proses Bandpass Filter dan Automatic Gain Control. Parameter yang digunakan bernilai default.

4. Menyiapkan data sebagai masukan dengan Velocity Analysis Precompute Gambar 72.