19
diselaraskan dari kumpulan CMP sebelum di stacking. Analisis kecepatan t
2
- x
2
adalah cara yang baik untuk memperkirakan kecepatan stacking. keakuratan metode yang berdasarkan pada rasio sinyal terhadap noise ini bergantung pada
kualitas hasil picking. Gambar 12 merupakan analisis kecepatan t
2
- x
2
pada sintetik gather yang diturunkan dari fungsi kecepatan. Bagian tengah
menunjukkan spektrum kecepatan. Analisis kecepatan t
2
- x
2
diperoleh melalui segitiga yang terdapat pada spektrum velositas.
Sumber : Yilmaz 2001 Gambar 12. Analisis Kecepatan t
2
- x
2
pada Sintetik Gather
2.3.8. Dekonvolusi
Dekonvolusi adalah proses yang meningkatkan resolusi temporal dari data seismik dengan memperkecil wavelet dasar seismik. Dalam eksplorasi
seismologi, wavelet seismik dihasilkan saat suara merambat dari source hingga ke receiver yang disebabkan karena melewati strata geologi yang berbeda. Tujuan
dari proses dekonvolusi adalah untuk mempersingkat refleksi wavelet dan melemahkan ghost, pengaruh dari instrument, dengungan dan refleksi multiple.
Wavelet merupakan gelombang mini yang memiliki komponen amplitude,
20
panjang gelombang, frekuensi dan fasa, sedangkan multiple adalah pengulangan refleksi akibat terperangkapnya gelombang seismic dalam air laut atau adalam
batuan yang lunak Abdullah, 2007. Menurut Yadav 2011, dekonvolusi terdiri dari dua jenis yaitu :
1. Dekonvolusi Deterministik Merupakan dekonvolusi yang yang menggunakan operator filter yang telah
didisain untuk menampilkan suatu bentuk tertentu. 2. Dekonvolusi Statistik
Dekonvolusi statistik memiliki disain filter yang tidak dikatahui, sehingga informasi tentang wavelet berasal dari data itu sendiri. Menurut Talagapu
2005, terdapat dua jenis deonvolusi statistik, yaitu: a.
Dekonvolusi Spiking Dekonvolusi spiking adalah proses pengubahan wavelet seismik menjadi
spike. Spike memiliki spektrum yang flat untuk seluruh frekuensi sehinga secara teorotis tidak boleh ada komponen frekuensi yang amplitudonya
sangat kecil atau nol, karena dapat menyebabkan hasil disain operator tidak stabil.
b. Dekonvolusi Predictive Dekonvolusi Gap
Dekonvolusi ini dapat meramalkan bentuk dari wavelet setelah waktu gap, dan mengurangi amplitudo data dengan amplitudo hasil ramalan Victor,
2010. Predictive dilakukan dengan cara mencari bagian-bagian yang bisa diprediksi dari trace seismik untuk kemudian dihilangkan.
Menurut Victor 2010, selain jenis dekonvolusi spiking dan predictive, terdapat jenis dekonvolusi lain yang didasarkan pada algoritma yang digunakan, yaitu:
21
a. Wave Shaping Wiener Filter
Dekonvolusi ini akan menyaring data untuk menghasilkan output sebagaimana yang dikehendaki pemakai. Metode ini menggunakan cara
dengan memperkecil beda kesalahan antara output seismik wavelet sebenarnya dengan yang diharapkan.
b. Dekonvolusi FX
Selain memperbaiki wavelet dalam ruang frekuensi juga memperbaiki koherensi dalam ruang x ke arah lateral. Dekonvolusi jenis ini lebih
berfungsi untuk mengurangi random noise. c.
Spectral Balancing Proses ini disebut juga sebagai zero phase deconvolution dan sebenarnya
bukan proses dekonvolusi murni karena disini operator tidak didisain berdasarkan datanya. Hasilnya adalah spektrum yang flat untuk band
frekuensi yang terbatas. Prinsipnya adalah pemakaian sederetan band pass filter dengan band yang sempit secara berurutan.
d. Dekonvolusi Fase
Dalam penjalarannya ke dalam bumi, setiap komponen frekuensi akan mengalami dispesi penguraian, karena setiap komponen mempunyai
kecepatan yang berbeda. Wavelet terpecah atas beberapa komponen frekuensi dan setiap komponen menjalar sendiri - sendiri. Akibanya fase
pun akan bergeser dengan nilai yang berbeda beda. Apabila pergeseran ini linier dan dengan mengabaikan adanya penyerapan, pada waktu tiba di
receiver maka wavelet akan kembali mempunyai bentuk seperti semula.
22
2.3.9. Stacking
