b. Metode yang menggunakan matriks kovariansi untuk memprediksi suatu
parameter dari atribut input yang telah diberikan bobot secara linear. c.
Metode yang menggunakan Artificial Neural Networks AANs atau teknik optimisasi non-linear untuk mengkombinasikan atribut-atribut
menjadi perkiraan dari parameter yang diinginkan.
3.9. Atribut Amplitudo
Atribut amplitudo merupakan atribut terdasar dari tras seismik yang diturunkan dari perhitungan statistik. Atribut amplitudo ini banyak digunakan untuk
mengidentifikasi anomali amplitudo akibat adanya hidrokarbon seperti bright spot ataupun dim spot. Amplitudo seismik juga umum digunakan untuk pemetaan
fasies dan sifat reservoir. Perubahan lateral amplitudo sering dipakai pada studi- studi stratigrafi untuk membedakan satu fasies dengan fasies lainnya. Misalnya
secara umum lapisan-lapisan yang konkordan akan mempunyai amplitudo yang lebih tinggi,
“hummocky” sedikit lebih rendah dan “chaotic” paling rendah. Lingkungan yang kaya akan pasir umumnya mempunyai amplitudo yang lebih
tinggi dibandingkan dengan yang kaya akan serpih. Perbedaan rasio batupasir dan batuserpih ini dengan mudah dapat dilihat pada peta amplitudo. Kegunaan atribut
amplitudo adalah untuk mengidentifikasi parameter-parameter diantaranya gros litologi, akumulasi gas dan fluida, dan gros porositas batupasir.
3.9.1. Amplitudo RMS
Root Mean Square
Amplitudo RMS merupakan akar dari jumlah energi dalam domain waktu amplitudo dikuadratkan bisa dikatakan amplitudo rata-rata dari jumlah
amplitude yang ada. Karena nilai amplitudo diakarkan sebelum dirata-ratakan
24.46 RMS
25 38
..... 5
8 1
RMS a
8 1
RMS
2 2
2 2
N 1
i 2
i
maka Amplitudo RMS sangat sensitif terhadap nilai amplitudo yang ekstrim dapat juga berguna untuk melacak perubahan litologi seperti pada kasus pasir gas.
Persamaan atribut amplitudo RM yaitu;
a N
1 RM S
Amplitudo
N 1
i 2
1
15 dimana, N adalah jumlah sampel amplitudo pada jendela analisis, dan a adalah
besar amplitudo.
Gambar 7 . Ilustrasi penghitungan Amplitudo RMS Sukmono, 1999.
BAB V HASIL DAN PEMBAHASAN
5.1. Analisis Data Penelitian
Data yang digunakan dalam penelitian ini yaitu data seismik 3D PSTM Non Preserve. Data sumur acuan yang digunakan untuk inversi adalah sumur PRB-21,
PRB-26 dan PRB-29 yang memiliki kelengkapan data log checkshot, sonic, density dan neutron porosity. Sedangkan jumlah sumur yang ada pada lapangan
“PRB” adalah 56 sumur dengan 9 sumur minyak, 6 sumur gas dan sisanya suspended well.
Gambar 10. Base Map Area Penelitian
5.2. Analisis
Crossplot
Berikut analisis Crossplot yang dilakukan pada penelitian ini;
Gambar 11. Crossplot Density vs AI kiri dan Porosity vs AI kanan dari layer
TKF hingga BKF Pada analisis crossplot penelitian ini nilai untuk cut off Gamma Ray adalah 91
GAPI. Analisis Crossplot Density versus AI tidak dapat memisahkan sand dan shale, begitu juga pada analisis crossplot Porosity versus AI. Overlaping yang
terjadi pada analisis crossplot ini dikarenakan window antara top marker hingga bottom marker yang terlalu lebar yaitu sekitar ± 450 ms. Penyebab lain
dikarenakan formasi pada penelitian ini adalah sand dengan sisipan shale. Untuk mendapatkan analisis crossplot yang baik, pada penelitian ini crossplot digunakan
pada TKF hingga TKF’ dan BKF hingga BKF’.
AI
Density AI
Porosity
