Atenuasi multiple pada data shallow water menggunakan metode surface related multiple elimination : srme

(1)

ATENUASI MULTIPLE PADA DATA

SHALLOW WATER

MENGGUNAKAN METODE

SURFACE RELATED MULTIPLE

ELIMINATION

(SRME)

Skripsi

Diajukan untuk Memenuhi Persyaratan Memperoleh Gelar Sarjana Sains (S.Si)

Oleh :

Dinda Yudistira

1111097000047

PROGRAM STUDI FISIKA FAKULTAS SAINS DAN TEKNOLOGI

UNIVERSITAS ISLAM NEGERI SYARIF HIDAYATULLAH JAKARTA JAKARTA

(2)

LEMBAR PENGESAHAN

ATENUASI MULTIPLE PADA DATA SHALLOW WATTER MENGGUNAKAN METODE SURFACE RELATED MULTIPLE

ELIMINATION (SRME)

Skripsi

Diajukan Kepada Fakultas Sains dan Teknologi untuk Memenuhi Persyaratan Gelar Sarjana Sains (S,Si)

Oleh

DINDA YUDISTIRA NIM : 1111 097 0000 47

Menyetujui,

Pembimbing I Pembimbing II

Tati Zera, M.Si Bambang Avianthara,M.T NIP. 19690608 200501 2 002 NIK. 088910202

Menyetujui

Kepala prodi fisika, FST-UIN

Dr.Eng.Nur Aida NIP. 19780616 200501 2 009

(3)

iii

PENGESAHAN UJIAN

Skripsi berjudul “Atenuasi Multiple pada Data Shallow Water Menggunakan Metode Surface Related Multiple Elimination (SRME)” yang ditulis oleh Dinda Yudistira dengan NIM 1111097000047 telah diuji dan dinyatakan lulus dalam sidang Munaqosyah Fakultas Sains dan Teknologi Universitas Islam Negeri Syarif Hidayatullah Jakarta pada tanggal 10 Juli 2015. Skripsi ini telah diterima sebagai salah satu syarat untuk memperoleh gelar sarjana Strata Satu (S1) Program Studi Fisika.

Jakarta, 10 Juli 2015

Menyetujui, Penguji I

Asrul Aziz, DEA NIP. 19510617 198503 1 001

Penguji II

Dr. Sutrisno, M.Si NIP. 19590202198203 1 005 Pembimbing I

Tati Zera, M.Si

NIP. 19690608 200501 2 002

Pembimbing II

Bambang Avianthara, M.T NIK. 088910202 Mengetahui,

Kepala Prodi Studi Fisika

Dr. Eng. Nur Aida NIP. 19780616 200501 2 009

(4)

LEMBAR PERNYATAAN

Saya yang bertanda tangan di bawah ini:

Nama : Dinda Yudistira

NIM : 1111097000047

Jurusan : fisika ( Geofisika ) Fakultas : Sains dan Teknologi

Universitas : (UIN) Universitas Islam Negeri Syarif

Hidayatullah

Dengan ini menyatakan bahwa judul skripsi“ Atenuasi Multiple Pada Data Shallow Watter Menggunakan Metode Surface Related Multiple Elimination (SRME) ” beserta seluruh isinya adalah benar-benar karya sendiri dan bukan merupakan hasil jiplakan atau plagiat dari karya orang lain karena hal tersebut melanggar etika yang berlaku dalam kaidah keilmuan. Atas pernyataan ini, saya siap menanggung risiko atau sangsi yang dijatuhkan kepada saya apabila kemudian hari ternyata terdapat pelanggaran terhadap etika keilmuan dalam karya saya ini, atau ada klaim dari pihak lain terhadap keaslian karya ini.

Jakarta, 09 Juli 2015

Dinda Yudistira NIM. 1111097000047

(5)

KATA PENGANTAR

Bissmillahirahmanirrahiim,

Segala Puji bagi Allah SWT yang Maha Pemurah dan Maha Penyayang, atas berkat rahmat dan karunia-Nya penulis dapat menyelesaikan skripsi ini yang berjudul “Atenuasi Multiple Pada Data Shallow Watter Menggunakan Metode

Surface Related Multiple Elimination (SRME)” dengan tepat waktu. Untuk itu, dalam kesempatan ini penulis ingin menyampaikan terimakasih yang tak terhingga kepada :

1. Ayahanda Yulianto dan Ibunda Yoyoh Rohimah yang tercinta, terimakasih atas seluruh kasih sayang, pengertian, perhatian serta dukungan moril materil dan tidak luput doa yang selalu menyertai penulis.

2. Bapak Dr. Agus Salim, M.Si, selaku Dekan Fakultas Sains dan Teknologi, Universitas Islam Negeri Syarif Hidayatulah Jakarta.

3. Ibu Nur Aida, M.Si selaku ketua program studi fisika Fakultas Sains dan Teknologi Universitas Islam Negeri Syarif Hidayatullah Jakarta.

4. Ibu Tati Zera, M.si selaku pembimbing pertama yang senantiasa bersedia menyumbangkan ilmu, waktu serta tenaga kepada penulis selama proses penyusunan hingga selesainya skripsi ini.

5. Bapak Bambang Aviantara, M.T selaku pembimbing kedua yang senantiasa membimbing penulis dalam menyelesaikan tugas akhir.

6. Bang Andrio dan Ka Erhan selaku pembimbing lapangan yang telah sabar dan tekun dalam membantu saya dalam memahami pengolahan seismik yang baik.

(6)

7. Lathifa Nur Afuw, S.Ked yang telah memberikan semangat, doa, motivasi dan bantuan untuk menyelesaikan skripsi ini.

8. Kakak ku tersayang mba wati, bang odik, mba imas, mas gasop, andri dan dimas yang telah memberikan bantuan, motivasi dan doa untuk penulis. 9. Teman – teman fisika angkatan 2011 yang selalu bersama penulis selama

kegiatan kuliah.

10. Temanku angga, ryan, barqi, teman seperjuangan di Elnusa dan kakak-kakak di Elnusa pengolahan data seismik lt 14 yang telah bersedia membantu dan memberikan saran kepada penulis selama ini.

Penulis menyadari bahwa hasil penelitian ini masih banyak kekurangan, namun demikian penulis berharap skripsi ini dapat meberikan manfaat kepada berbagai pihak salah satunya yang begerak dibidang geofisik. Akhir kata penulis ucapkan terimakasih atas perhatiannya.

Jakarta, 09 Juli 2015 Penulis

Dinda Yudistira

(7)

vii ABSTRAK

Pekerjaan paling penting dalam pengolahan data seismik adalah mengidentifkasi dan menekan keberadaan multiple. Multiple pada data seismik sangat mengganggu dan merusak data. Salah satu jenis multiple adalah multiple permukaan. Multiple permukaan merupakan pengulang refleksi yang dimulai dipermukaan. Dalam penelitian ini yang dilakukan adalah mereduksi dan menekan keberadaan multiple permukaan pada data shallow watter seismik 2D Laut.

Sudah banyak metode yang dikembangkan sampai dengan sekarang untuk mereduksi dan menekan keberadaan multiple. Salah satu metode yang terbaik untuk mereduksi multiple permukaan adalah metode Surface Related Multiple Elimination ( SRME ). Metode SRME ini termasuk metode pre-processing

dengan menggunakan data driven tanpa memerlukan data tambahan lainnya.Konsep dasar metode SRME ini adalah dengan memprediksi multiple dan melakukan pengurangan adaptif multiple prediksi dari data. Sehingga menghasilkan data seismik yang telah tereduksi multiplenya.

Hasil dari penerapan metode SRME pada data shallow watter seismik ini cukup optimal dalam mereduksi multiple permukaan. Metode SRME cukup efektif mereduksi multiple pada daerah offset dekat sampai dengan offset pertengahan. Parameter pada proses subtraksi adaptif yang terbaik adalah dengan variasi temporal window length 100 ms dan spatial window width 80 trace pada domain offset.

(8)

viii

ABSTRACT

The most important job in seismic data processing is to identify and suppress the existence of multiple. Multiple seismic data disrupt and destroy data. One type of multiple is a multiple surfaces. Surface Multiple is a reflection repeater that starts at the surface. In this study does is to reduce and suppress the existence of multiple surface seismic data 2D shallow water Sea.

many methods developed up to now to reduce and suppress the existence of multiple. One of the best methods to reduce multiple surfaces is a method Surface Related Multiple Elimination (SRME). SRME method includes pre-processing method using a data driven without requiring additional data .SRME basic method is to predict multiple and perform multiple predictive adaptive reduction of the data. Resulting seismic data which has reduced the multiple

The result of applying the method SRME shallow water seismic data is quite optimal in reducing multiple surfaces. SRME method is quite effective in reducing multiple close offset to the mid offset. The best parameters on adaptive subtraction process with temporal variation window length of 100 ms and a spatial window width of 80 trace in the offset domain.

(9)

DAFTAR ISI

LEMBAR PENGESAHAN ... ii

PENGESAHAN UJIAN ... iii

LEMBAR PERNYATAAN ...iv

KATA PENGANTAR ... v

ABSTRAK ... vii

DAFTAR ISI ... ix

DAFTAR GAMBAR ... xi

BAB I PENDAHULUAN ... 1

1.1 Latar Belakang ... 1

1.2 Tujuan ... 2

1.3 Rumusan Masalah ... 2

1.4. Batasan Masalah ... 3

1.5 Manfaat Penelitian ... 3

BAB II LANDASAN TEORI ... 4

2.1. Gelombang Seismik ... 4

2.2. Jenis Gelombang Seismik ... 5

2.2.1 Gelombang Badan/ Body Wave ... 5

2.2.2 Gelombang permukaan ... 6

2.3. Penjalaran Gelombang Seismik ... 7

2.4.2. Hukum huygens ... 9

2.4.3 Hukum Fermat ... 9

2.6 Multiple ... 11

2.7. Penghapusan Multiple ... 13

2.7 Metode surface Related Multiple Elimination (SRME) ... 14

BAB III METODE PENELITIAN ... 17

3.1. Waktu dan Tempat Pelaksanaan ... 17

3.2. Data Penelitian ... 17

3.3. Peralatan dan bahan penelitian ... 17

3.4. Tahapan Penelitian ... 17

3.4.1. Input Data ... 17

3.4.2. Geometry ... 18

3.5. Proses SRME (Surface Related Multiple Elimination) ... 18

3.6. Diagram Alir Penelitian... 19

(10)

4.1. Input data ... 20

4.2. Informasi Geometri ... 20

4.3.1 Pick wattter bottom dan Penentuan start time ... 22

4.3.2 Rekonstruksi offset ... 24

4.3.3 Prediksi Multiple ... 25

4.3.4 Subtraksi Adaptif ... 26

BAB V KESIMPULAN DAN SARAN ... 40

5.1. Kesimpulan ... 40

5.2 Saran ... 40

(11)

DAFTAR GAMBAR

Gambar 2.1 Gelombang Reyleigh ... 6

Gambar 2.2 Gelombang Love ... 7

Gambar 2.3 Hukum Snellius ... 8

Gambar 2.4 Hukum Huygens ... 9

Gambar 2.5 Hukum Fermat... 10

Gambar 2.6 Konfigurasi penembakan seismik ... 10

Gambar 2.7 Beberapa Variasi event seismik... 12

Gambar 2.8 Penjalaran gelombang multiple permukaan ... 15

Gambar 3.1 Raw Data ... 18

Gambar 3.2 Diagram alir Proses SRME ... 19

Gambar 4.1 Raw Data ... 20

Gambar 4.2 Susunan Geometry pada Akuisisi ... 21

Gambar 4.3 Diagram Alir SRME ... 22

Gambar 4.4 Pick Watter Bottom ... 22

Gambar 4.5 Penentuan Start time... 23

Gambar 4.6 Sebelum dan Sesudah Rekonstruksi Zero Offset ... 24

Gambar 4.7 Gather Model Multiple ... 25

Gambar 4.8 Model Near Trace Gather (NTG) ... 26

Gambar 4.9 Near Trace Gather Sebelum Tahap Substraksi... 27

Gambar 4. 10 Near trace gather variasi 1 ... 28

Gambar 4.11 Near trace gather variasi 2 ... 29

Gambar 4.12 Near trace gather variasi 3 ... 29

(12)

xii

Gambar 4.14 Model/difference variasi 2 ... 31

Gambar 4.15 Model/difference variasi 3 ... 31

Gambar 4.16 gather sebelum,model,sesudah SRME variasi 1 ... 33

Gambar 4.17 gather sebelum,model,sesudah SRME variasi 2 ... 33

Gambar 4.18 sebelum, model, sesudah SRME variasi 3 ... 34

Gambar 4.19 QC Samblance sebelum dan sesudah SRME ... 35

Gambar 4.20 QC Samblance Sebelum dan sesudah SRME ... 36

Gambar 4. 21 Autokolerasi sebelum SRME ... 37

Gambar 4.22 Autokolerasi Setelah SRME... 37

Gambar 4.23 Stack sebelum SRME ... 38

(13)

1 BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang

Metode seismik adalah metode eksplorasi geofisika yang didasarkan pada pengukuran respon gelombang seismik yang diinjeksikan kedalam tanah dan kemudian direfleksikan atau direfraksikan sepanjang batas lapisan tanah atau batas-batas batuan. Didalam metode seismik ada 3 tahap utama sebelum dilakukan eksplorasi yaitu Akuisisi data, processing, dan interpretasi. Pada tahap akuisisi dilakukan survey untuk pengambilan data seismik. Pengambilan data seismik terbagi menjadi dua yaitu darat dan laut. Processing seismik merupakan pengolahan data lapangan. Pada tahap processing ini mempersiapkan data sebaik mungkin untuk dilakukan tahap selanjutnya. Sedangkan interpretasi merupakan tahapan akhir sebelum dilakukan eksplorasi, dimana data hasil dari tahap processing ini akan di terjemahkan untuk bisa menentukan letak recervoir. Setelah tahap utama tersebut dilakukan,eksplorasi bisa dilakukan.

Pengolahan data seismik menjadi hal yang sangat penting karena mempersiapkan data supaya menghasilkan penampang seismik yang baik. Salah satu pekerjaan penting dalam pengolahan data seismik adalah mengidentifikasi dan menekan keberadaan Multiple. Multiple merupakan pengulangan refleksi akibat ‟terperangkapnya‟ gelombang seismik dalam air laut atau terperangkap dalam lapisan batuan lunak. Didalam rekaman seismik, masing-masing multiple akan menunjukkan „morfologi‟ reflektor yang sama dengan reflektor primernya akan tetapi waktunya berbeda. Keberadaan multiple sangat merusak data, dalam hal ini ada metode yang bisa mereduksi/menekan keberadaan multiple. Salah satu

(14)

metode untuk mereduksi multiple adalah metode surface related multiple elimination (SRME).

Metode SRME adalah suatu metode untuk membersihkan multiple permukaan yang terdapat data seismik dengan memanfaatkan refleksi-refleksi yang terdapat pada data seismik pre-stack untuk memprediksi multiple permukaan (Rahardian, 2011). Cara kerja metode SRME adalah membuat model prediksi Multiple dan akan dikurangkan secara adaptif terhadap data input , sehingga menghasilkan data seismik yang telah direduksi multiple permukaannya. Metode SRME ini termasuk metode pre-processing yaitu mempersiapkan data untuk dilakukan proses inti yaitu velocity analisis sehingga membuat proses tersebut dapat dilaksanakan jauh lebih baik daripada tidak menerapkan metode SRME tersebut.

1.2 Tujuan

Tujuan dari penelitian ini adalah mereduksi multipel pada data 2D laut menggunakan metode SRME (Surface Related Multiple Elimination). Sehingga, menghasilkan kualitas data seismik yang lebih baik.

1.3 Rumusan Masalah

Permasalahan yang akan diselesaikan dalam tugas akhir ini adalah keberadaan multiple permukaan pada data laut 2D. Dimana multiple permukaan dapat direduksi menggunakan metode SRME (Surface Related Multiple Elimination).Sehingga menghasilkan data yang telah tereduksi multiplenya.

(15)

3 1.4. Batasan Masalah

Batasan masalah pada penelitian ini yaitu:

1. Software yang digunakan adalah Omega2 versi 2014 untuk processing

seismik.

2. Data yang diteliti adalah data Shallow watter seismik 2D laut.

3. Metode yang digunakan untuk mereduksi multiple adalah metode SRME (surface Related Multiple Elimination).

4. Pengolahan dilakukan hanya untuk menghilangkan multipel, tanpa mempersoalkan noise yang lainnya .

1.5 Manfaat Penelitian

Manfaat penelitian ini adalah mengetahui seberapa besar pengaruh metode

Surface Related Multiple Elimination untuk mereduksi multiple pada data laut 2D, dan meningkatkan kualitas penampang seismik yang lebih baik untuk dilakukan proses selanjutnya.

(16)

4 BAB II

LANDASAN TEORI 2.1. Gelombang Seismik

Gelombang merupakan getaran yang merambat dalam suatu medium. Medium dalam artian ini adalah bumi. Metode Seismik adalah satu metode eksplorasi yang didasarkan pada pengukuran respon gelombang seismik (suara) yang dimasukan ke dalam tanah dan kemudian direfleksikan atau refraksikan sepanjang perbedaan lapisan tanah atau batas-batas batuan yang mempunyai impedansi akustik yang berbeda cukup signifikan. Nilai-nilai impedansi akustik tersebut adalah kecepatan rambat gelombang pada suatu perlapisan dikalikan dengan massa jenis masing-masing perlapisan batuan tersebut.

Sumber gelombang seismik pada mulanya berasal dari gempa bumi alam yang dapat berupa gempa tektonik maupun gempa vulkanik, akan tetapi dalam seismik eksplorasi sumber gelombang yang digunakan adalah gelombang seismik buatan atau tidak secara alami terjadi. Ada beberapa macam sumber gelombang seismik buatan seperti dinamit, benda jatuh, airgun, watergun, vaporchoc,

sparker, maupun vibroseis. Sumber gelombang seismik buatan tersebut pada dasarnya memunculkan gangguan sesaat dan lokal yang disebut sebagai gradien tegangan (stress). Gradien tegangan mengakibatkan terganggunya keseimbangan gaya-gaya di dalam medium, sehingga terjadi pergeseran titik materi yang menyebabkan deformasi yang menjalar dari suatu titik ke titik lain. Deformasi ini dapat berupa pemampatan dan perenggangan partikel-partikel medium yang menyebabkan osilasi densitas/tekanan maupun pemutaran (rotasi) partikel-partikel medium (Gamal, 2011).

(17)

5 2.2. Jenis Gelombang Seismik

Gelombang seismik ada yang merambat melalui interior bumi disebut sebagai body wave, dan ada juga yang merambat melalui permukaan bumi yang disebut surface wave. Sumber gelombang seismik ada dua yaitu alami dan buatan. Sumber alami terjadi karena adanya gempa vulkanik, gempa tektonik, gempa vukanik dan runtuhan/ longsoran, sedangkan buatan menggunakan gangguan yang disengaja (Gamal, 2011).

Berdasarkan gerak partikel pada media dan arah penjalarannya gelombang dapat dibedakan menjadi dua macam yaitu:

2.2.1 Gelombang Badan/ Body Wave

Gelombang badan adalah gelombang yang menjalar dalam media elastik dan arah perambatannya keseluruh bagian di dalam bumi. Gelombang badan terdiri dari gelombang primer dan gelombang sekunder. Adapun pengertian dari kedua gelombang tersebut adalah:

a. Gelombang Primer ( longitudinal )

Gelombang primer adalah gelombang yang arah pergerakan atau getaran partikel medium searah dengan arah perambatan gelombang tersebut. Gelombang ini mempunyai kecepatan rambat paling besar diantara gelombang seismik yang lain.

b. Gelombang Sekunder (transversal/shear wave)

Gelombang sekunder adalah gelombang yang arah getarannya tegak lurus terhadap arah perambatan gelombang. Gelombang ini hanya dapat merambat pada material padat saja dan mempunyai kecepatan gelombang yan lebih kecil dibandingkan gelombang primer (Gamal, 2011)

(18)

6 2.2.2 Gelombang permukaan

Gelombang permukaan merupakan salah satu gelombang seismik selain gelombang badan. Menurut Susilawati,2008 Gelombang ini ada pada batas permukaan medium. Berdasarkan pada sifat gerakan partikel media elastik, gelombang permukaan merupakan gelombang yang kompleks dengan frekuensi yang rendah dan amplitudo yang besar, yang menjalar akibat adanya efek free survace dimana terdapat perbedaan sifat elastik. Jenis-jenis gelombang permukaan terbagi menjadi dua yaitu gelombang Reyleigh dan gelombang Love. Adapun penjelasannya sebagia berikut:

a. Gelombang Reyleigh

Gelombang reyleigh merupakan gelombang permukaan yang Orbit gerakannya elips tegak lurus dengan permukaan dan arah penjalarannya. Gelombang jenis ini adalah gelombang permukaan yang terjadi akibat adanya interferensi antara gelombang tekan dengan gelombang geser secara konstruktif(Gamal, 2011).

(19)

7 b. Gelombang Love

Gelombang Love merupakan gelombang permukaan yang menjalar dalam bentuk gelombang transversal yang merupakan gelombang S horizontal yang penjalarannya paralel dengan permukaannya

Gambar 2.2 Gelombang Love

2.3. Penjalaran Gelombang Seismik

Untuk memahami penjalaran gelombang seismik pada bawah permukaan diperlukan beberapa asumsi sebagai berikut :

a. Panjang gelombang seismik yang digunakan jauh lebih kecil dibandingkan dengan ketebalan lapisan batuan. Dengan kondisi seperti ini memungkinkan setiap lapisan batuan akan terdeteksi.

b. Gelombang seismik dipandang sebagai sinar yang memenuhi Hukum Snellius, Prinsip Huygens dan Prinsip Fermat.

c. Medium bumi dianggap berlapis-lapis dan setiap lapisan menjalarkan gelombang seismik dengan kecepatan yang berbeda-beda.

d. Pada bidang batas antar lapisan, gelombang seismik menjalar dengan kecepatan gelombang pada lapisan di bawahnya.

(20)

e. Semakin bertambahnya kedalaman lapisan batuan, maka semakin kompak lapisan batuannya, sehingga kecepatan gelombang pun semakin bertambah seiring dengan bertambahnya kedalaman(Gamal, 2011).

2.4. Hukum Fisika Gelombang Seismik 2.4.1.Hukum Snellius

Hukum snellius menyatakan bahwa bila suatu gelombang jatuh pada bidang batas dua medium yang mempunyai perbedaan densitas, maka gelombang tersebut akan dibiaskan, jika sudut datang gelombang lebih kecil atau sama dengan sudut kritisnya. Gelombang akan dipantulkan, jika sudut datangnya lebih besar dari sudut kritisnya. Gelombang datang, gelombang bias, gelombang pantul terletak pada suatu bidang datar (Gamal, 2011).

Gambar 2.3 Hukum Snellius Perumusan matematis hukum Snellius adalah :

(2.1)

Lambang merujuk pada sudut datang dan sudut bias, dan merupakan kecepatan gelombang seismik pada medium 1 dan medium 2. Lambang

(21)

merujuk pada indeks bias medium yang dilalui sinar datang, sedangkan adalah indeks bias medium yang dilalui sinar bias.

2.4.2. Hukum huygens

Prinsip Huygens menyatakan bahwa setiap titik-titik pengganggu yang berada didepan muka gelombang utama akan menjadi sumber bagi terbentuknya deretan gelombang yang baru. Jumlah energi total deretan gelombang baru tersebut sama dengan energi utama (Gamal, 2011).

Gambar 2.4 Hukum Huygens 2.4.3 Hukum Fermat

Hukum fermat menyatakan bahwa Gelombang menjalar dari satu titik ke titik lain melalui jalan tersingkat waktu penjalarannya. Dengan demikian jika gelombang melewati sebuah medium yang memiliki variasi kecepatan gelombang seismik, maka gelombang tersebut akan cenderung melalui zona-zona kecepatan tinggi dan menghindari zona-zona kecepatan rendah (Gamal, 2011).

(22)

Gambar 2.5 Hukum Fermat 2.5 Konfigurasi Penembakan Seismik

Pada konfigurasi penembakan Akuisisi seismik terdapat beberapa konfigurasi. Berikut adalah jenis-jenisnya:

(23)

CMP (Common Mid Point) atau CDP (Common deep point) merupakan pengambilan data seismik untuk konfigurasi sumber dan penerima dimana terdapat satu titik tetap/sama dibawah permukaan. Common shot merupakan konfigurasi satu sumber dengan beberapa penerima. Common receiver merupakan konfigurasi beberapa sumber dengan satu penerimas yang sama. Common offset

merupakan konfigurasi sumber -penerima dengan offset yang sama. 2.6 Multiple

Pada data seismik terdapat data primer dan multipel. perekam tidak hanya merekam pantulan gelombang primer tetapi juga merekam pantulan multipel yang terpantul di antara reflektor bawah permukaan lebih dari sekali sebelum diterima perekam di permukaan (Cao, 2006 ). Sehingga peristiwa ini sangat menganggu pantulan gelombang primer dan memperburuk gambaran penampang seismik. Didalam rekaman seismik, masing-masing multiple akan menunjukkan „morfologi‟ reflektor yang sama dengan reflektor primernya akan tetapi waktunya berbeda(Abdullah, 2007).

Multiple merupakan pengulangan refleksi akibat ‟terperangkapnya‟ gelombang seismik dalam air laut atau terperangkap dalam lapisan batuan lunak(Abdullah, 2007). Menurut Lillie dan Robert (2006) multipel dapat dibagi menjadi dua jenis berdasarkan lama waktu penjalaran gelombangnya, yaitu short period multiple dan long period multiple. Kedatangan long periodmultiple terlihat jelas sebagai event setelah kedatangan event primernya. Sedangkan short period multiple datang lebih cepat daripada long period multiple yaitu memiliki waktu kedatangan yang mendekati event primer, sehingga sangat mengganggu event

(24)

Menurut Dragoset dkk. (2010), multipel dibagi menjadi dua jenis, yaitu multipel permukaan yang terbentuk pada permukaan lapisan air, dan multipel dalam yang terjadi di bawah lapisan Bumi dan menyerupai gelombang primer. Contoh dari beberapa multipel ditunjukkan pada Gambar 2.7. Karakteristik dari semua multipel dapat dibagi menjadi subevent yang di rekam pada pengukuran seismik di permukaan. Menurut Yilmas (2001), semua tipe multipel mempunyai dua sifat umum yang dapat digunakan untuk mereduksi multipel tersebut dengan nilai keberhasilan yang bervariasi yaitu perbedaan perioditas dan moveout dari gelombang primernya seperti pada Gambar 2.8. Moveout merupakan pergeseran waktu tiba gelombang pada jarak offset tertentu. Gelombang primer mempunyai

moveout yang lebih rendah daripada multipel. Pada far offset perbedaan moveout

antara gelombang primer dan multipel cukup besar sehingga stacking sederhana dapat melemahkan multipel. Sebaliknya, untuk near offset, perbedaan moveout

antara gelombang primer dengan multipel sangatlah kecil, sehingga multipelnya lebih sulit dihilangkan(Syiswati, 2014).

Gambar 2.7 Beberapa Variasi event seismik yang dihadirkan oleh sebuah raypath. (a) Water-bottom multiple (b)Water-Bottom peg-leg (c) Second Orde Multiple (d)

Refrakted Multiple (e) Difracted Multiple (f) Hybrid Multiple (Dragoset dkk., 2010).

(25)

13 2.7. Penghapusan Multiple

Pada umumnya, sebaran lapisan reflektor di bawah permukaan Bumi bersifat periodik begitu juga dengan refleksi gelombang primernya. Di sisi lain, beberapa multipel seperti water reverberation atau water bottom multiple juga bisa memiliki sruktur yang teratur. Penjalaran gelombang pada refleksi primer dan refleksi multipel yang mempunyai waktu tiba di offset yang sama melintas di lapisan bawah permukaan yang berbeda. Dua peristiwa tersebut sering mempunyai perbedaan penjalaran gelombangnya. Jika perbedaan penjalaran gelombangnya cukup jauh, proses stacking dengan menggunakan kecepatan penjalaran dari glombang primer dapat melemahkan multipel (Syiswati, 2014). Menurut Abdullah (2007) stacking merupakan proses penjumlahan trace-trace

seismik dalam satu Common dip point (CDP) setelah dilakukan koreksi pergeseran waktu tiba gelombang. Cara lain untuk melemahkan multipel permukaan laut adalah dengan menggunakan model persamaan gelombang untuk menguraikan rekaman gelombang seismik. Penguraian persamaan gelombang tersebut menyebabkan refleksi primer berubah ke dalam multipel orde pertama, kemudian multipel orde pertama menjadi multipel orde kedua dan seterusnya. Metode penghilangan multipel yang lain yaitu data driven. Metode data driven

cukup menggunakan data hasil rekaman data seismik saja untuk memprediksi multipel permukaan. Metode ini lebih sederhana serta sangat berbeda dengan pemodelan yang menggunakan pendekatan persamaan gelombang.

Pada beberapa kasus, penjalaran gelombang seismik dapat dibagi menjadi dua segmen atau lebih. Masing-masing segmen tersebut dapat direkam dengan menggunakan peralatan seismik. Hal tersebut menunjukkan adanya kemungkinan

(26)

bahwa multipel permukaan dapat diprediksi dari data lapangan dengan menggunakan sistem perekaman yang baik dan manipulasi sebagian gelombang permukaan. Salah satu prediksi multipel yang menggunakan data driven yaitu

Surface-Related Multiple Elimination (SRME). Surface-Related Multiple Elimination (SRME), dapat memanipulasi gelombang permukaan secara otomatis, tanpa memerlukan informasi tambahan lainnya (Syiswati, 2014).

2.7 Metode surface Related Multiple Elimination (SRME)

Gambar 2.8 menunjukan konsep dari SRME. Multiple permukaan direkan pada receiver Xr dengan source pada lokasi Xs. Bidang A merupakan bidang pantul multiple. Jenis multiple tersebut merupakan multiple permukaan karena menghasilkan paling sedikit satu refleksi pada bidang A. data primer yang baik dan bukan multiple adalah penjalaran dari Xs ke Xr dan hanya satu titik di bawah permukaan antara source dan receiver, dalam hal ini dinamakan titik CDP (Common depth point). Penjalan gelombang multiple ini dibagi menjadi 2 segmen: Xs ke A dan A ke Xr. Masing-masing segment tersebut menggambarkan refleksi. Pada data seismik multiple ini akan terekam pada receiver, dengan ini sama dengan refleksi yang sesungguhnya dan ini sangat merusak data.

(27)

Gambar 2.8 Penjalaran gelombang multiple permukaan

Metode SRME adalah suatu metode untuk membersihkan multiple permukaan yang terdapat data seismik dengan memanfaatkan refleksi-refleksi yang terdapat pada data seismik pre-stack untuk memprediksi multiple permukaan. Prediksi multiple ini yang akan dikurangkan secara adaptif terhadap data input yang akan menghasilkan data seismik yang telah tereduksi multiple permukaannya.

Menurut Long A. S. dkk (2001), secara umum Metode Surface-Related Multiple Elimination (SRME) diterapkan melalui tiga langkah. Langkah pertama meliputi penghapusan noise non fisik, melalui keteraturan data untuk mendapatkan konfigurasi sumber seismik dan perekam yang konstan, menghilangkan interpolasi near offsets (jarak antara sumber seismik dan penerima terdekat) dan intermediate offset (jarak antara sumber seismik dan penerima menengah), serta menghapus gelombang langsung dan refleksi gelombang permukaan. Langkah kedua adalah prediksi multipel. Prediksi ini di dasarkan pada pengamatan bahwa setiap multipel permukaan dapat diprediksi melalui

(28)

keteraturan rekaman gelombang dari data itu sendiri. Langkah yang terakhir, input data total dikurangi dengan prediksi multipel, sehingga menghasilkan data yang bersih dari multipel (Syiswati, 2014).

(29)

17 BAB III

METODE PENELITIAN

3.1. Waktu dan Tempat Pelaksanaan

Penelitian ini dilaksanakan di PT Elnusa Tbk Selama dua bulan terhitung dari tanggal 2 Maret 2015 sampai 30 April 2015.

3.2. Data Penelitian

Data yang diolah adalah data seismik laut 2D dengan Jumlah gather 3053, Jumlah receiver 240, Interval shot 12,5 m , Interval receiver 12,5 m , Fold 120.

Input data Sudah di geometri dalam bentuk DIO sehingga proses SRME dapat langsung dilakukan.

3.3. Peralatan dan bahan penelitian

Penelitian mereduksi multipel ini menggunakan metode SRME (surface Related Multiple Elimination) data darat 2D menggunakan Software Omega2

versi 2014. Perangkat keras yang digunakan dengan spesifikasi 256 MB Ram, versi 5.73.22.51.0P. Geoforce 7300 GT VGA BIOS dan CPU inter (R) pentium (R) 4 CPU 3,06 GHz.

3.4. Tahapan Penelitian

Data yang diolah merupakan data seismik Laut 2D.Tahapan-tahapan yang dilakukan dalam metode SRME (Surface Relalated Multiple Elimination) adalah: 3.4.1.Input Data

Input data merupakan proses awal dari pengolahan data. Input data

merupakan data yang didapat langsung dari lapangan. Data awal berupa shot gather yang akan diproses pada bagian geometri. Metode SRME menggunakan

(30)

data driven yaitu data asli lapangan tanpa membutuhkan data yang lain seperti: data geologi atau data bawah permukaan lainnya. Metode SRME merupakan metode preprocessing sehingga bertujuan menyiapkan data menjadi lebih baik untuk dilakukan proses selanjutnya.

Gambar 3.1 Raw Data 3.4.2.Geometry

Geometry merupakan suatu proses pendefinisian geometri penembakan dengan acuan observer report yang ada, dan bertujuan untuk mensimulasikan posisi shot dan receiver pada software sebagaimana posisi sebenarnya di lapangan.

3.5. Proses SRME (Surface Related Multiple Elimination)

Proses SRME bertujuan untuk mereduksi multiple. Metode SRME sangat efektif untuk mereduksi multiple yang ada pada surface. Adapun tahapan dalam metode SRME adalah pick watter bottom, penentuan start time, reconstruksi offset, pembuatan model prediksi multiple,subtraksi adaptif (pengurangan dari data dan model multiple).

(31)

19 3.6. Diagram Alir Penelitian

Setelah dilakukan tahap input data dan geometri , berikut adalah diagram alir metode SRME:

Gambar 3.2 Diagram alir Proses SRME

Tahapan utama dalam proses SRME ini adalah rekonstruksi offset, prediksi multiple dan subtraksi adaptif. Rekonstruksi offset ini bertujuan membentuk trace baru pada daerah zero offset. Prediksi multiple dilakukan dengan asumsi perbedaan waktu kedatangan gelombang multiple dengan event primernya. Sedangkan subtraksi adaptif adalah pengurangan antara data total dengan prediksi miltiple yang telah dibuat. Sehingga, menghasilkan data yang telah tereduksi multiplenya.

(32)

20 BAB IV

HASIL DAN PEMBAHASAN 4.1. Input data

Input data dalam bentuk DIO. DIO adalah data seismik yang telah melalui proses Geometri. Data yang di input merupakan data gather yang masih terdapat banyak noise. Metode srme menggunakan data driven yaitu data asli lapangan tanpa membutuhkan data yang lain seperti: data geologi. Metode SRME merupakan metode preprocessing sehingga bertujuan menyiapkan data untuk dilakukan proses inti yaitu velocity analisis.

Gambar 4.1 Raw Data 4.2. Informasi Geometri

Geometri merupakan suatu proses pendefinisian geometri penembakan dengan acuan observer report yang ada, dan bertujuan untuk mensimulasikan posisi shot dan receiver pada software sebagaimana posisi sebenarnya di lapangan. Informasi geometri pada data yang diolah sebagai berikut:

(33)

Gambar 4.2 Susunan Geometry pada Akuisisi

Dengan nilai parameter yang diketahui sebagai berikut : Jumlah shotpoint 1525, Jumlah receiver 240, Interval shot 12,5 m, Interval receiver 12,5 m, Fold coverage 120 .

4.3 Tahapan metode Surface Related Multiple Elimination (SRME)

proses SRME bertujuan untuk mereduksi multiple. Metode SRME sangat efektif untuk mereduksi multiple yang ada pada permukaan. Adapun tahapan dalam metode SRME adalah pick watter bottom, penentuan start time, rekonstruksi offset, pembuatan model prediksi multiple, subtraksi adaptif (pengurangan dari data dan model multiple). Metode SRME masuk kepada tahapan preprosessing. Bertujuan untuk menyiapkan data untuk diproses pada tahan inti selanjutnya. Sehingga pada tahap selanjutnya Noise Multiple pada data khususnya pada near offset telah tereduksi. Berikut adalah Tahapan pada SRME:

(34)

Gambar 4. 3 Diagram Alir SRME 4.3.1 Pick wattter bottom dan Penentuan start time

Dalam tahap pick watter bottom bertujuan untuk menentukan letak watter botttom yang tepat. Informasi letak watter bottom yang tepat juga mempengaruhi prediksi multiple yang di dapat. Prediksi multiple dilakukan berdasarkan waktu kedatangan gelombang primer , dalam hal ini watter bottom adalah gelombang primernya. Berikut adalah gambar dari proses pick watter bottom:

(35)

Pada tahap penentuan Start time dilakukan general mute untuk penghilang noise non fisis seperti Swell noise, Direct Arrival dan Linear noise. Sehingga data hasil start time terbebas dari noise non fisis. Dengan demikian prediksi multiple dapat dilakukan dengan baik. Penentuan start time ini akan akan menjadi acuan pada tahap prdiksi multiple.

Gambar 4.5 Penentuan Start time

Garis Biru tua pada Gambar 5 menunjukkan sart time yang telah dibuat dengan menggunakan seismic function modul STRTIMES, yang menggunakan parameter

Start Time Water Bottom yang dibangun dengan kecepatan air 1500 m/s dan diaplikasikan juga Normal Move Out (NMO). Start time ini yang nantinya digunakan sebagai acuan untuk memprediksi bentuk dari multipel.

(36)

24 4.3.2 Rekonstruksi offset

Pengambilan data pada akuisisi seismik tidak di desain untuk mendapatkan data pada daerah zero offset. Prediksi multipe dilakukan dari trace pertama sehingga dibutuhkan data pada zero offset supaya prediksi multiplenya tepat. Cara kerja rekontruksi offset ini dengan memunculkan trace baru hasil dari ekstrapolasi

trace pada daerah zero offset.

Gambar 4.6 Sebelum dan Sesudah Rekonstruksi Zero Offset

Daerah zero offset pada data berjarak 105 m. pada gambar 7 dapat dilihat ketika sebelum dilakukan rekonstruksi zero offset trace pertama terletak pada jarak 105 m dan setelah dilakukan rekontruksi zero offset dan ekstrapolasi trace pada zero offset jaraknya dimulai dari 0 m. Sehingga tahap prediksi multiple dapat dilakukan dengan baik dengan adanya trace baru hasil ekstrapolasi trace pada daerah zero offset.

(37)

25 4.3.3 Prediksi Multiple

Multipel diprediksi berdasarkan asumsi bahwa multipel yang terjadi memiliki waktu kedatangan 2 kali gelombang primernya. Perhitungannya dimulai pada event seismik di zero offset dengan konfigurasi jarak stasiun dan distribusi

offset yang seragam. Hal tersebut dikarenakan pada data seismik laut multipel dapat terpisahkan melalui perpedaan waktu tiba gelombang pada offset yang sama dari gelombang primernya.

Gambar 4.7 Gather Model Multiple

Pada gambar 4.6 merupakan gather model multiple yang dihasil dari konvolusi trace demi trace.Prediksi multiple ini dilakukan berdasarkan waktu kedatangan gelombang primer sehingga gelombar primer tidak dikutsertakan dalam proses prediksi multiple. Prediksi multiple hanya memodelkan multiple tidak dengan gelombang primernya (Dalam hal ini watter bottom).

(38)

Berikut merupakan model dalam bentuk NTG (Near Trace Gather):

Gambar 4.8 Model Near Trace Gather (NTG)

Near trace gather (NTG) adalah Common Receiver dimana kumpulan dari

trace pada receiver pertama pada semua data. Metode SRME ini fokus kepada multiple pada daerah near offset sehingga output yang baik adalah dalam bentuk

Near Trace Gather (NTG). 4.3.4 Subtraksi Adaptif

Model yang telah dibuat pada tahap sebelumnya akan di subtrak terhadap data sebenarnya. Menurut Lim and Patrick (2002), Konsep dasar dari substraksi adaptif ini adalah menggunakan filter least square yang mencocokkan model multipel dengan data dari trace demi trace.Metode least square ini dapat meninimalisasi perbedaan energi antara data masukan asli dengan model multipel yang dibuat. Penggunaan algorithma Least Square dinilai sederhana dan tidak membutuhkan perhitungan fungsi korelasi maupun perhitungan invers matrik

(39)

(Syiswati, 2014). Metode Least Square digunakan untuk memperkirakan koefisien regresi linier .

Gambar 4.9 Near Trace Gather Sebelum Tahap Substraksi

Data yang diolah adalah data Shallow watter. Data Shallow Watter

tergolong data yang rumit dibandingkan dengan data laut dalam. Karena semakin dangkal interaksi gelombang juga semakin banyak dan Multiple yang muncul sangat mirip dan berdekatan dengan data primernya. Presiksi multiple yang tepat mempengaruhi hasil dari subtraksi. Dan pemilihan parameter yang salah dalam tahap Subtraksi bisa berakibat multiple hanya tereduksi sedikit sekali atau data primer ikut direduksi.

Tahap subtraksi dilakukan variasi parameter untuk mendapatkan hasil yang terbaik. Variasi yang dilakukan adalah Temporal window length dan spatial window width. Angka variasi yang dimasukan dalam parameter ini akan mempengaruhi seberapa besar multiple pada data akan didefinisikan atau di reduksi. Dalam hal ini temporal window length adalah suatu parameter yang akan mereduksi multiple pada daerah time atau vertikal, sedangkan spatial window

(40)

width itu adalah suatu parameter yang akan mereduksi multiple pada trace demi

trace atau horizontal. Kombinasi dari variasi kedua parameter ini akan menghasilkan pereduksian dalam bidang kotak dimana semakin kecil angka yang dimasukan pendefinisian/pereduksian data akan semakin kuat.

Penentuan parameter ini harus tepat dengan menggunakan metode pengujian. Jarak angka yang dimasukan ini adalah nilai minimum dan maksimum pada data yang dikerjakan. Hasil yang diharapkan adalah pereduksian multiple yang paling besar/kuat tetapi tanpa ikut mereduksi data primernya. Berikut adalah prosesnya:

Variasi pertama angka yang dimasukan adalah dengan nilai temporal window leght 200 ms dan spatial window width 100 trace.Berikut adalah Output dalam bentuk NTG:

Gambar 4. 10 Near trace gather variasi 1

Variasi keadua angka yang dimasukan adalah dengan nilai temporal window leght 100 ms dan spatial window width 80 trace.Berikut adalah Output dalam bentuk NTG:

(41)

Gambar 4.11 Near trace gather variasi 2

Variasi ketiga angka yang dimasukan adalah dengan nilai temporal window leght

100 ms dan spatial window width 40 trace. Berikut adalah Output dalam bentuk NTG:

Gambar 4.12 Near trace gather variasi 3

Analisa yang dilihat dari proses ini adalah banyak atau tidaknya multiple yang tereduksi dan data primer yang ikut tereduksi atau tidak. Pada hasil output variasi pertama terlihat terlihat baik dengan cukup banyaknya multiple yang

(42)

tereduksi tetapi tidak ikut mereduksi data primernya. Pada variasi kedua terlihat lebih maksimal mereduksi multiplenya daripada variasi pertama dengan tidak mereduksi data primernya sama baiknya. Sedangkan untuk variasi ketiga pereduksian multiple paling maksimal tetapi data primernya ikut tereduksi cukup banyak , bisa dikatakan variasi ketiga ini terlalu kuat reduksinya sehingga data primernya ikut tereduksi dan merupakan hasil output yang paling buruk dan tidak diharapkan. Berikut adalah difference/model dari hasil subtraksi di atas:

Model/difference hasil dari Variasi pertama angka yang dimasukan adalah dengan nilai temporal window leght 200 ms dan spatial window width 100 trace.Berikut adalah Output dalam bentuk NTG:

Gambar 4.13 Model/difference variasi 1

Model/difference hasil dari Variasi pertama angka yang dimasukan adalah dengan nilai temporal window leght 100 ms dan spatial window width 80 trace.

(43)

Gambar 4.14 Model/difference variasi 2

Model/difference hasil dari Variasi pertama angka yang dimasukan adalah dengan nilai temporal window leght 50 ms dan spatial window width 40 trace.Berikut adalah Output dalam bentuk NTG :

Gambar 4.15 Model/difference variasi 3

Terlihat pada gambar 4.13 model hasil dari variasi subtrak pertama dimana ini adalah multiple yang telah direduksi. Walaupun multiple pada surface tidak maksimal direduksi tetapi untuk ukuran data shallow watter yang sulit, metode ini

(44)

cukup baik untuk mereduksi multiple. Pada gambar 4.14 terlihat lebihan baik dari gambar 4.13 , multiple yang berada pada surface lebih tereduksi daripada gambar 4.13. sedangkan untuk Gambar 4.15 ini memang multiple permukaannya lebih baik pereduksiannya, tetapi data primernya juga ikut banyak tereduksi. Angka yang dimasukan pada hasil gambar 4.15 ini terlalu kecil sehingga hasilnya pun terlalu kuat sehingga data primernya ikut tereduksi. Pada hal ini kita tidak bisa asal dalam memasukan nilai pada parameter ini, tidak selalu yang kita masukan kecil nilainya akan baik hasilnya , tetapi di sini kita juga memperhatikan data primernya untuk apa bisa mereduksi multiple permukaan tetapi data primernya ikut tereduksi.

Ada beberapa QC yang dapat menunjukan bahwa multiple pada data ini telah tereduksi:

a. QC NMO (Normal moveout)

Pada QC NMO ini akan memperlihatkan gather yang telah di nmo sebelum sesudah dan model srme nya. Di QC ini akan memperlihatkan multiple mana yang di reduksi pada gather. Fokus pada QC ini adalah letak multiple pada daerah near offset. Berikut adalah nmo pada variasi subtrak : NMO dari Variasi pertama, angka yang dimasukan adalah dengan nilai temporal window leght 200 ms dan spatial window width 100 trace.

(45)

33 Berikut adalah Output dalam bentuk NTG

Gambar 4.16 gather sebelum,model,sesudah SRME variasi 1

NMO dari Variasi kedua, angka yang dimasukan adalah dengan nilai

temporal window leght 100 ms dan spatial window width 80 trace.Berikut adalah Output dalam bentuk NTG:

(46)

NMO dari Variasi kedua, angka yang dimasukan adalah dengan nilai

temporal window leght 50 ms dan spatial window width 40 trace.Berikut adalah Output dalam bentuk NTG :

Gambar 4.18 sebelum, model, sesudah SRME variasi 3

Pada hasil NMO (normal moveout) di atas terlihat jelas yang yang lebih efektif untuk mereduksi multiple pada near offset. Pada gambar 4.16 dengan variasi subtrak pertama hasilnya kurang baik, multiple pada near offset kurang tereduksi. Untuk pada gambar 4.17 NMO hasil variasi kedua subtraksi terlihat hasil yang lebih baik daripada hasil nmo variasi kedua, multiple pada near offsetnya jauh lebih baik tereduksinya. Sedangkan untuk gambar 4.18 variasi ketiga dari subtraksi memang lebih baik mereduksi multiplenya tetapi data primernya juga ikut tereduksi.

(47)

35 b. QC Samblance

QC Samblance ini adalah samblance dari velocity analisis. QC ini dilakukan untuk melihat samblance sebelum dan sesudah SRME. QC ini juga untuk membuktikan bahwa Multiple Pada near offset telah di reduksi. Berikut adalah contoh gambar QC samblance:

(48)

Gambar 4.20 QC Samblance Sebelum dan sesudah SRME

Pada Gambar 12 dan gambar 13 bisa terlihat perbedaannya. Multiple yang muncul pada QC samblance sebelum dilakukan proses SRME telah tereduksi sehingga menghasilkan QC Samblance setelah dilakukan SRME terlihat jauh lebih baik dan multiplenya telah cukup banyak tereduksi. Sehingga pada tahap velocity analisis bisa dilakukan dengan jauh lebih baik daripada tidak menggunakan metode SRME sebelumnya.

(49)

37 c. QC Autokolerasi

Gambar 4. 21 Autokolerasi sebelum SRME

Gambar 4.22 Autokolerasi Setelah SRME

Garis tebal ditengah menunjukan data primernya, Sedangan diluar itu adalah Noise. Terlihat noise diluar dari data primernya cukup baik tereduksinya, akan tetapi di antara data primer itu ada noise multiple yang belum dihilangkan, ini dikarenakan noise itu dapat dihilangkan dengan metode lain seperti dekonvolusi.

(50)

38 d. QC Stack

QC stack ini akan menampilkan hasil stack sebelum dilakukan metode srme dengan stack sesudah dilakukan metode srme. Berikut adalah hasilnya.

Gambar 4.23 Stack sebelum SRME

(51)

Gambar diatas merupakan hasil stack sebelum dan sesudah metode SRME di terapkan. Sedikit banyaknya perbedaan yang terjadi pada gambar tersebut menunjukan metode srme ini cukup baik dalam mereduksi multiple pada near offset. Dengan data shallow yang cukup sulit penentuan parameter yang tepat menjadi kunci keberhasilan metode ini. Dengan QC yang ada metode srme ini yang di terapkan preprocessing sangat membantu pada proses processing inti nya. Sehingga hasil dari tahap velocity analisis jauh lebih baik di bandingkan tanpa menggunakan metode srme tersebut.

(52)

40 BAB V

KESIMPULAN DAN SARAN

5.1. Kesimpulan

Secara umum metode SRME mempunyai 3 tahap inti yaitu rekontruksi

offset, prediksi multiple dan subtraksi adaptif yang nantinya model yang dibuat akan di subtraksi dengan data awal sehingga menghasilkan data yang telah tereduksi multiplenya. Metode Surface Related Multiple Elimination (SRME) sangat efektif untuk mereduksi multiple pada daerah near offset. Keberhasilan metode SRME bergantung pada penentuan parameter subtraksi adaptif yang tepat. Variasi pada tahapan subtraksi adaptif yang terbaik adalah dengan temporal window lenght 100 ms dan spatial window width 80 trace. Dengan nilai tersebut hasil pereduksian multiple menjadi lebih baik tanpa ikut mereduksi data primernya.

5.2 Saran

Penghilangan multiple dengan menggunkan metode SRME lebih baik dilengkapi dengan metode penghilangan multiple yang lain , seperti: dekonvolusi, filter radon, dan ramur.

(53)

DAFTAR PUSTAKA

Abdullah. 2007. Ensiklopedia Seismik Online. http://Ensiklope-diaseismik.blogspot.com/Tidak di terbitkan. Tanggal akses 12 mei 2015. Cao,Zhihong.2006.Analysis and application of the Radon transform.Thesis

Geophysics Calbary,Alberta.

D.J.Verschuur.2006.Surface-related multiple removal in seismic data by A data-driven methodology. 3rd International Conference & Exhibition on "Underwater Acoustic Measurements: Technologies & Results.91-97 hal. D.J.Verchuur,dkk.2011.Surface-Related Multiple Elimination:Aplication on real

data.journal geophysics delft univ of tecnology:Netherland.

Dragoset,dkk.2010.A perspective on 3D surface related multiple elimination.Geophysics journal.volume 75,no.5.Netherland.

Gamal,M.R.2011.Studi pencitraan struktur bawah permukaan bumi menggunakan pemodelan constrained velocity inversion dan grid bared tomography pada lintasan GMR 165 di daerah teluk cendrawasih.Skripsi teknik geofisika universitas lampung:Lampung.

Naidu,P,dkk.2013.Surface related multiple elimination: A case study from east coast india.conference and exposition international.1-4 hal

Naidu,P,dkk.2013.Surface related multiple elimination: A case study from east coast india.conference and exposition international.1-4 hal.

Rahardian.2011.Penerapan metode surface related multiple elimination dalam optimalisasi pengolahan data seismik 2D laut.Tesis teknik geofisika ITB:bandung.xii+62 hal.

Syiswati,D.V.2014. Penggunaan metode surface related multiple elimination 2D untuk mereduksi multiple pada data 2D laut.skripsi fisika universitas Brawijaya:Malang.xix+47 hlm.

Syiswati,D.V,dkk.2014.penggunaan metode surface related multiple elimination 2D laut.jurnal geofisika universitas Brawijaya:Malang.

(1)

Gambar 4.20 QC Samblance Sebelum dan sesudah SRME

Pada Gambar 12 dan gambar 13 bisa terlihat perbedaannya. Multiple yang muncul pada QC samblance sebelum dilakukan proses SRME telah tereduksi sehingga menghasilkan QC Samblance setelah dilakukan SRME terlihat jauh lebih baik dan multiplenya telah cukup banyak tereduksi. Sehingga pada tahap velocity analisis bisa dilakukan dengan jauh lebih baik daripada tidak menggunakan metode SRME sebelumnya.

(2)

37 c. QC Autokolerasi

Gambar 4. 21 Autokolerasi sebelum SRME

Gambar 4.22 Autokolerasi Setelah SRME

(3)

38 d. QC Stack

QC stack ini akan menampilkan hasil stack sebelum dilakukan metode srme dengan stack sesudah dilakukan metode srme. Berikut adalah hasilnya.

Gambar 4.23 Stack sebelum SRME

(4)

(5)

BAB V

KESIMPULAN DAN SARAN

5.1. Kesimpulan

Secara umum metode SRME mempunyai 3 tahap inti yaitu rekontruksi offset, prediksi multiple dan subtraksi adaptif yang nantinya model yang dibuat akan di subtraksi dengan data awal sehingga menghasilkan data yang telah tereduksi multiplenya. Metode Surface Related Multiple Elimination (SRME) sangat efektif untuk mereduksi multiple pada daerah near offset. Keberhasilan metode SRME bergantung pada penentuan parameter subtraksi adaptif yang tepat. Variasi pada tahapan subtraksi adaptif yang terbaik adalah dengan temporal window lenght 100 ms dan spatial window width 80 trace. Dengan nilai tersebut hasil pereduksian multiple menjadi lebih baik tanpa ikut mereduksi data primernya.

5.2 Saran

Penghilangan multiple dengan menggunkan metode SRME lebih baik dilengkapi dengan metode penghilangan multiple yang lain , seperti: dekonvolusi, filter radon, dan ramur.

(6)

DAFTAR PUSTAKA

Abdullah. 2007. Ensiklopedia Seismik Online. http://Ensiklope-diaseismik.blogspot.com/Tidak di terbitkan. Tanggal akses 12 mei 2015. Cao,Zhihong.2006.Analysis and application of the Radon transform.Thesis

Geophysics Calbary,Alberta.

data.journal geophysics delft univ of tecnology:Netherland.

Dragoset,dkk.2010.A perspective on 3D surface related multiple elimination.Geophysics journal.volume 75,no.5.Netherland.

Naidu,P,dkk.2013.Surface related multiple elimination: A case study from east coast india.conference and exposition international.1-4 hal

Naidu,P,dkk.2013.Surface related multiple elimination: A case study from east coast india.conference and exposition international.1-4 hal.

Rahardian.2011.Penerapan metode surface related multiple elimination dalam optimalisasi pengolahan data seismik 2D laut.Tesis teknik geofisika ITB:bandung.xii+62 hal.

Syiswati,D.V.2014. Penggunaan metode surface related multiple elimination 2D untuk mereduksi multiple pada data 2D laut.skripsi fisika universitas Brawijaya:Malang.xix+47 hlm.

Syiswati,D.V,dkk.2014.penggunaan metode surface related multiple elimination 2D laut.jurnal geofisika universitas Brawijaya:Malang.

Atenuasi multiple pada data shallow water menggunakan metode surface related multiple elimination : srme