GEOFISIKA ( 18 Files )
SEMINAR NASIONAL JURUSAN FISIKA FMIPA UM 2016
Identifikasi Reservoar Hidrokarbon Dengan Menggunakan
Dekomposisi Spektral, S-Transform
VERNANDO MORENA 1), SUPRIYANTO2,*), JUNITA TRIVIANTY2), ZAENAL ABIDIN3) , HUMBANG PURBA4)
1) Department of Physics, University of Indonesia, Depok, Jawa Barat, 16424, Indonesia
3) PPPTMGB LEMIGAS , JL. Cileduk Raya Kav.109, Cipulir, Kebayoran Lama, Jakarta Selatan
12230, Indonesia
*) PENULIS KORESPONDEN
TEL: 081293688028
ABSTRAK: Sinyal seismik yang didapatkan di lapangan seringkali bersifat non-stationer. Sinyal
non-stationer ini tidak dapat dilihat secara langsung dalam domain waktu. Oleh karena itu
diperlukan analisis spektral untuk melihat sinyal seismik dalam domain frekuensi dengan
menggunakan Spectral Decomposition. Salah satu metode Spectral Decomposition yang sering
digunakan adalah Fourier Transform. Namun penggunaan Fourier Transform ini memiliki
keterbatasan dalam menampilkan low frequency shadow. Untuk melihat low frequency shadow
yang lebih baik maka dalam penelitian ini penulis menggunakan Spectral Decomposition
berbasis S-Transform. Dalam penelitian ini penulis menggunakan data dari lapangan Eldo di
provinsi Jambi. Pada penelitian ini Spectral Decomposition berbasis S-Transform mampu
memperlihatkan zona low frequency shadows dan persebarannya.
Kata Kunci: Spectral Decomposition, S-Transform, low frequency shadows.
PENDAHULUAN
Keberadaan resevoar hidrokarbon biasanya dilihat dari perubahan nilai amplitudo
yang berada dalam domain waktu. Interpretasi secara konvensional ini ideal dilakukan
pada sinyal seismik yang bersifat stationer. Seringkali sinyal seismik yang didapatkan
di lapangan bersifat non-stationer (sinyal yang kandungan frekuensinya bervariasi
terhadap waktu). Sinyal non-stationer ini tidak dapat dilihat secara langsung dalam
domain waktu. Berdasarkan hal tersebut maka diperlukan sebuah metode analisis yang
dapat memberikan informasi spektral yang tersembunyi pada data seismik.
Analisis spektral dengan menggunakan Fourier Transform adalah hal yang umum
dilakukan pada sinyal seismik. Akan tetapi Fourier Transform hanya menghasilkan
spektrum rata-rata disepanjang waktu, sehingga kelemahan utama dari Fourier
Transform terletak pada ketidakmampuannya memberikan informasi secara temporal
(vertikal). Fourier Transform sangat ideal bila diterapkan pada sinyal stationer, dimana
karakteristik sinyal stationer tidak berubah di sepanjang waktu. Karena keterbatasan
inilah maka kemudian dikembangkan beberapa metode analisis time-frequency atau
dekomposisi spektral. Salah satu metode dekomposisi spektral tersebut adalah STransform. Konsep S-Transform diperkenalkan pertama kali oleh Stockwell, Mansinha
dan Lowe (1996) sebagai salah satu metode untuk melokalisasi spektrum yang
kompleks.
Penelitian ini dilakukan di lapangan Eldo, terletak di provinsi Jambi, dengan tiga
sumur. Berdasarkan penelitian sebelumnya tiga sumur tersebut terbukti mengandung
reservoar gas. Namun persebaran reservoar ini masih perlu diteliti lebih lanjut. Sinyal
seismik pada lapangan ini pada umumnya memiliki karakter non-stationer. Sehingga
dilakukan analisis spektral berbasis S-Transform untuk mendapatkan gambaran
persebaran reservoar pada lapisan tipis baik secara vertikal maupun horizontal.
ISBN 978-602-71279-1-9
FG-84
SEMINAR NASIONAL JURUSAN FISIKA FMIPA UM 2016
METODE PENELITIAN
Dalam penelitian ini digunakan dua metode dekomposisi spektral, S-Transform.
Adapun data yang digunakan dalam penelitian ini adalah 127 inline dan 106 xline data
seismik Pre Stack Time Migration (PSTM). Selain data seismik juga digunakan 2 buah
data log sumur yakni sumur LMG01 dan LMG02. Serta data produksi sumur untuk
membantu analisis dan interpretasi hasil penelitian. Proses pengerjaan penelitian ini
tergambar dalam diagram alir pada Gambar 1.
3D Migrated
Seismic Volume
Selected Volume of
Interest
S-Transform
Time/Horizon Slices and Section
(for a defined frequency)
Analysis and
Interpretation
Production Data from Well
Low Frequency Shadows as DHI
Gambar 1. Diagram alir penelitian dekomposisi spektral berbasis S-Transform.
Langkah awal pengerjaan penelitian adalah membuat gambar tiga dimensi dari
data seismik (Gambar 2).
Gambar 2. Data seismik dalam tiga dimensi.
Langkah berikutnya adalah memilih line seismik yang akan dianalisis, pada
penelitian ini digunakan line 1148 (Gambar 3).
ISBN 978-602-71279-1-9
FG-85
SEMINAR NASIONAL JURUSAN FISIKA FMIPA UM 2016
Gambar 3. Data Seismik dalam dua dimensi, Inline 1148.
Setelah memilih data seismik 2 dimensi yang akan di analisa, berikutnya dilakukan
processing data seismik dengan menggunakan metode dekomposisi spektral, STransform.
S-Transform
Menentukan frekuensi yang akan digunakan, yakni berdasarkan spektrum
frekuensi pada sinyal seismik. Adapun frekuensi yang digunakan 15 Hz(low frequency),
30 Hz(mid frequency), dan 45 Hz(high frequency)(Gambar 4).
Gambar 4. Spektrum frekuensi pada sinyal seismik
Melakukan interpretasi dekomposisi spektral S-Transform 2 dimensi pada sinyal
seismik inline 1148 dengan frekuensi 15 Hz, 30 Hz, dan 45 Hz. Hasil interpretasi
diperlihatkan pada Gambar 5.
ISBN 978-602-71279-1-9
FG-86
SEMINAR NASIONAL JURUSAN FISIKA FMIPA UM 2016
Gambar 5. Hasil dekomposisi spektral S-Transform di Inline 1148 dengan frekuensi 15,
30, dan 45 Hz.
HASIL DAN PEMBAHASAN
Berikut ini hasil interpretasi dekomposisi spektral S-Transform pada sinyal
seismik akan dibandingkan satu sama lain. Selain itu untuk membantu menganalisa
hasil penelitian akan di sertakan data well logging dan data mud logging. Analisa ini
akan dilakukan pada tiap sumur.
Sumur LMG01
mud logging LMG01 (Gambar 6.) memperlihatkan bahwa sumur LMG01
mengandung reservoar gas pada kedalaman1380-1386 m, dan masuk dalam kategori
baik (fair). Adapun batuan reservoarnya berupa batuan pasir (sandstone), yang
mengelompok (blocky). Diatasnya dilapisi oleh selang-seling : siltstone-shale-siltstoneclaystone, sedangkan dibawahnya dilapisi selang-seling : claystone-shale-sandstonesiltstone. Lapisan reservoar ini sangat tipis hanya mempunyai ketebalan ± 6 m (Gambar
6).
Gambar 6. Data mud logging LMG01.
Menurut data well logging LMG01 (Gambar 7), diketahui bahwa pada kedalaman 13801386 m memperlihatkan adanya anomali tertentu. Dilihat dari persilangan nilai log
porosity dan log density, nilai resistivity naik tiba-tiba, serta nilai Gamma ray yang tibatiba mengecil merupakan anomali. Dilihat dari bentuk persilangan nilai log porosity dan
log density, diperkirakan zona tersebut adalah reservoar gas. Kemudian dilihat dari
nilai log Gamma Ray sekitar 70 API, diperkirakan batuan reservoarnya adalah siltstone
(fine sand).
ISBN 978-602-71279-1-9
FG-87
SEMINAR NASIONAL JURUSAN FISIKA FMIPA UM 2016
Gambar 7. Data well logging LMG01.
Berdasarkan hasil spektral dekomposisi S-Transform dengan frekuensi 15 Hz (frekuensi
rendah) dan frekuensi 30 Hz (frekuensi tengah) pada sinyal seismik, Gambar 8 dan 9.
Dari gambar tersebut tidak menunjukkan adanya anomali tertentu. Namun baik
lapisan M maupun lapisan N masih termasuk batuan sandstone dengan nilai intesitas
amplitudonya berwarna biru muda.
Gambar 8. Hasil S-Transform dengan frekuensi 15 Hz pada Inline 1148.
Gambar 9. Hasil S-Transform dengan frekuensi 30 Hz pada Inline 1148.
Pada hasil spektral dekomposisi S-Transform dengan frekuensi 45 Hz (frekuensi tinggi)
pada sinyal seismik, Gambar 10. Baik lapisan M dan lapisan N termasuk ke dalam
golongan clay.
ISBN 978-602-71279-1-9
FG-88
SEMINAR NASIONAL JURUSAN FISIKA FMIPA UM 2016
Gambar 10. Hasil S-Transform dengan frekuensi 45 Hz pada Inline 1148.
Sumur LMG02
Pada data mud logging LMG02 (Gambar 11.) memperlihatkan bahwa sumur LMG02
mengandung reservoar gas pada kedalaman : 1380-1390 m, 1430-1450m, dan 1470-1480
m. Adapun batuan reservoarnya berupa batuan pasir (sandstone), yang mengelompok
(blocky) diselingi shale dan siltstone, serta ada sedikit limestone. Lapisan reservoar ini
sangat tipis hanya mempunyai ketebalan ± 10 m.
Gambar 11. Data mud logging LMG02.
Menurut data well logging LMG02 pada Gambar 12, diketahui bahwa pada
lapisan M di kedalaman 1380-1385 m dan lapisan N di kedalaman 1435-1460 m
memperlihatkan adanya anomali tertentu. Dilihat dari persilangan nilai log porosity dan
log density, nilai resistivity naik tiba-tiba, serta nilai Gamma ray yang tiba-tiba mengecil
merupakan anomali. Dilihat dari bentuk persilangan nilai log porosity dan log density,
diperkirakan zona tersebut adalah reservoar gas. Kemudian dilihat dari nilai log
Gamma Ray sekitar 70 API, diperkirakan batuan reservoarnya adalah siltstone (fine
sand).
ISBN 978-602-71279-1-9
FG-89
SEMINAR NASIONAL JURUSAN FISIKA FMIPA UM 2016
Gambar 12. Data well logging LMG02.
Berdasarkan hasil spektral dekomposisi S-Transform dengan frekuensi 15 Hz
(frekuensi rendah) pada sinyal seismik, Gambar 13. Dari gambar tersebut tidak
menunjukkan adanya anomali tertentu. Namun baik lapisan M maupun lapisan N
masih termasuk batuan sandstone dengan nilai intesitas amplitudonya berwarna biru
muda.
Gambar 13. Hasil S-Transform dengan frekuensi 15 Hz pada Inline 1148.
Menurut hasil dekomposisi spektral S-Transform dengan frekuensi 30 Hz, pada Gambar
14. Terlihat bahwa lapisan N berwarna kuning, hal ini menunjukkan bahwa lapisan N
merupakan lapisan reservoar yang mengandung hidrokarbon. Hasil dekomposisi
spektral S-Transform ini pun menunjukkan persebaran reservoar hidrokarbon baik
secara vertikal maupun horisontal.
ISBN 978-602-71279-1-9
FG-90
SEMINAR NASIONAL JURUSAN FISIKA FMIPA UM 2016
Gambar 14. Hasil S-Transform dengan frekuensi 30 Hz pada Inline 1148.
Pada hasil spektral dekomposisi S-Transform dengan frekuensi 45 Hz (frekuensi tinggi)
pada sinyal seismik, Gambar 15. Baik lapisan M dan lapisan N termasuk ke dalam
golongan clay.
Gambar 15. Hasil S-Transform dengan frekuensi 45 Hz pada Inline 1148.
KESIMPULAN
1. Penggunaan spektral dekomposisi, S-Transform pada sinyal seismik dapat
memperlihatkan informasi geologi dalam domain waktu dan frekuensi. Serta
memperlihatkan zona low frequency shadow dan persebarannya.
2. Pada umumnya penggunaan frekuensi yang lebih rendah pada spektral dekomposisi
S-Transform memperlihatkan pembacaan sinyal seismik dan low frequency shadow
yang lebih baik dibandingkan frekuensi yang lebih tinggi. Terkecuali pada sumur
LMG02, dimana penggunaan frekuensi 30 Hz lebih baik dibandingkan frekuensi 15
Hz.
UCAPAN TERIMA KASIH
Penulis mengucapkan banyak terima kasih terutama kepada PPPTMGB
"LEMIGAS", Kementrian ESDM yang telah membantu terlaksananya penelitian dan
telah memberikan kontribusi pada data penelitian. Dan tak lupa penulis juga
mengucapkan banyak terima kasih kepada Bapak Dr. Eng. Supriyanto, Ibu Ir. Junita
Trivianty, M.Si, Bapak Humbang Purba S,Si, M.Si, dan Bapak Zainal Abidin S.Si, M.Si
yang telah meluangkan waktu dan berbagi pengetahuannya dalam penelitian ini.
ISBN 978-602-71279-1-9
FG-91
SEMINAR NASIONAL JURUSAN FISIKA FMIPA UM 2016
DAFTAR RUJUKAN
Yilmaz, OZ., 1987, Seismic Data Analysis. Geophysics, 1801-1807.
Widess, M. B., 1973, How thin is a thin bed. Geophysics, Vol 38, no. 6, 1176 1180.
Suprajitno Munadi, Humbang Purba, and Rosie A.S., Differenciating Oil, Gas and Water
in Seismic Section Using Spectral Decomposition. Scientific Contributions Oil & Gas,
Vol. 35. No. 2, August 2012: 83 - 90.
Stockwell, R. G., Why use S-Transform. Field Institute Communication, vol. 00,
American Mathematical Society.
Castagna, J.P., S.Sun and R.W. Siegfried, 2003, Instantaneous spectral analysis:
Detection of low-frequency shadows associated with hydrocarbons. The Leading Edge,
22,
120.
Satinder Chopra, John Castagna and Oleg Portniaguine, 2006, Seismic Resolution and
Thin-Bed Reflectivity Inversion. CSEG Recorder Article.
Mitchell, J. T., Derzhi, N., and Lickman, E. (1997). Low frequency shadows: The rule, or
the exception?. 67th Ann. Internat. Mtg. Soc. Expl. Geophysics,
685-686.
ISBN 978-602-71279-1-9
FG-92
Identifikasi Reservoar Hidrokarbon Dengan Menggunakan
Dekomposisi Spektral, S-Transform
VERNANDO MORENA 1), SUPRIYANTO2,*), JUNITA TRIVIANTY2), ZAENAL ABIDIN3) , HUMBANG PURBA4)
1) Department of Physics, University of Indonesia, Depok, Jawa Barat, 16424, Indonesia
3) PPPTMGB LEMIGAS , JL. Cileduk Raya Kav.109, Cipulir, Kebayoran Lama, Jakarta Selatan
12230, Indonesia
*) PENULIS KORESPONDEN
TEL: 081293688028
ABSTRAK: Sinyal seismik yang didapatkan di lapangan seringkali bersifat non-stationer. Sinyal
non-stationer ini tidak dapat dilihat secara langsung dalam domain waktu. Oleh karena itu
diperlukan analisis spektral untuk melihat sinyal seismik dalam domain frekuensi dengan
menggunakan Spectral Decomposition. Salah satu metode Spectral Decomposition yang sering
digunakan adalah Fourier Transform. Namun penggunaan Fourier Transform ini memiliki
keterbatasan dalam menampilkan low frequency shadow. Untuk melihat low frequency shadow
yang lebih baik maka dalam penelitian ini penulis menggunakan Spectral Decomposition
berbasis S-Transform. Dalam penelitian ini penulis menggunakan data dari lapangan Eldo di
provinsi Jambi. Pada penelitian ini Spectral Decomposition berbasis S-Transform mampu
memperlihatkan zona low frequency shadows dan persebarannya.
Kata Kunci: Spectral Decomposition, S-Transform, low frequency shadows.
PENDAHULUAN
Keberadaan resevoar hidrokarbon biasanya dilihat dari perubahan nilai amplitudo
yang berada dalam domain waktu. Interpretasi secara konvensional ini ideal dilakukan
pada sinyal seismik yang bersifat stationer. Seringkali sinyal seismik yang didapatkan
di lapangan bersifat non-stationer (sinyal yang kandungan frekuensinya bervariasi
terhadap waktu). Sinyal non-stationer ini tidak dapat dilihat secara langsung dalam
domain waktu. Berdasarkan hal tersebut maka diperlukan sebuah metode analisis yang
dapat memberikan informasi spektral yang tersembunyi pada data seismik.
Analisis spektral dengan menggunakan Fourier Transform adalah hal yang umum
dilakukan pada sinyal seismik. Akan tetapi Fourier Transform hanya menghasilkan
spektrum rata-rata disepanjang waktu, sehingga kelemahan utama dari Fourier
Transform terletak pada ketidakmampuannya memberikan informasi secara temporal
(vertikal). Fourier Transform sangat ideal bila diterapkan pada sinyal stationer, dimana
karakteristik sinyal stationer tidak berubah di sepanjang waktu. Karena keterbatasan
inilah maka kemudian dikembangkan beberapa metode analisis time-frequency atau
dekomposisi spektral. Salah satu metode dekomposisi spektral tersebut adalah STransform. Konsep S-Transform diperkenalkan pertama kali oleh Stockwell, Mansinha
dan Lowe (1996) sebagai salah satu metode untuk melokalisasi spektrum yang
kompleks.
Penelitian ini dilakukan di lapangan Eldo, terletak di provinsi Jambi, dengan tiga
sumur. Berdasarkan penelitian sebelumnya tiga sumur tersebut terbukti mengandung
reservoar gas. Namun persebaran reservoar ini masih perlu diteliti lebih lanjut. Sinyal
seismik pada lapangan ini pada umumnya memiliki karakter non-stationer. Sehingga
dilakukan analisis spektral berbasis S-Transform untuk mendapatkan gambaran
persebaran reservoar pada lapisan tipis baik secara vertikal maupun horizontal.
ISBN 978-602-71279-1-9
FG-84
SEMINAR NASIONAL JURUSAN FISIKA FMIPA UM 2016
METODE PENELITIAN
Dalam penelitian ini digunakan dua metode dekomposisi spektral, S-Transform.
Adapun data yang digunakan dalam penelitian ini adalah 127 inline dan 106 xline data
seismik Pre Stack Time Migration (PSTM). Selain data seismik juga digunakan 2 buah
data log sumur yakni sumur LMG01 dan LMG02. Serta data produksi sumur untuk
membantu analisis dan interpretasi hasil penelitian. Proses pengerjaan penelitian ini
tergambar dalam diagram alir pada Gambar 1.
3D Migrated
Seismic Volume
Selected Volume of
Interest
S-Transform
Time/Horizon Slices and Section
(for a defined frequency)
Analysis and
Interpretation
Production Data from Well
Low Frequency Shadows as DHI
Gambar 1. Diagram alir penelitian dekomposisi spektral berbasis S-Transform.
Langkah awal pengerjaan penelitian adalah membuat gambar tiga dimensi dari
data seismik (Gambar 2).
Gambar 2. Data seismik dalam tiga dimensi.
Langkah berikutnya adalah memilih line seismik yang akan dianalisis, pada
penelitian ini digunakan line 1148 (Gambar 3).
ISBN 978-602-71279-1-9
FG-85
SEMINAR NASIONAL JURUSAN FISIKA FMIPA UM 2016
Gambar 3. Data Seismik dalam dua dimensi, Inline 1148.
Setelah memilih data seismik 2 dimensi yang akan di analisa, berikutnya dilakukan
processing data seismik dengan menggunakan metode dekomposisi spektral, STransform.
S-Transform
Menentukan frekuensi yang akan digunakan, yakni berdasarkan spektrum
frekuensi pada sinyal seismik. Adapun frekuensi yang digunakan 15 Hz(low frequency),
30 Hz(mid frequency), dan 45 Hz(high frequency)(Gambar 4).
Gambar 4. Spektrum frekuensi pada sinyal seismik
Melakukan interpretasi dekomposisi spektral S-Transform 2 dimensi pada sinyal
seismik inline 1148 dengan frekuensi 15 Hz, 30 Hz, dan 45 Hz. Hasil interpretasi
diperlihatkan pada Gambar 5.
ISBN 978-602-71279-1-9
FG-86
SEMINAR NASIONAL JURUSAN FISIKA FMIPA UM 2016
Gambar 5. Hasil dekomposisi spektral S-Transform di Inline 1148 dengan frekuensi 15,
30, dan 45 Hz.
HASIL DAN PEMBAHASAN
Berikut ini hasil interpretasi dekomposisi spektral S-Transform pada sinyal
seismik akan dibandingkan satu sama lain. Selain itu untuk membantu menganalisa
hasil penelitian akan di sertakan data well logging dan data mud logging. Analisa ini
akan dilakukan pada tiap sumur.
Sumur LMG01
mud logging LMG01 (Gambar 6.) memperlihatkan bahwa sumur LMG01
mengandung reservoar gas pada kedalaman1380-1386 m, dan masuk dalam kategori
baik (fair). Adapun batuan reservoarnya berupa batuan pasir (sandstone), yang
mengelompok (blocky). Diatasnya dilapisi oleh selang-seling : siltstone-shale-siltstoneclaystone, sedangkan dibawahnya dilapisi selang-seling : claystone-shale-sandstonesiltstone. Lapisan reservoar ini sangat tipis hanya mempunyai ketebalan ± 6 m (Gambar
6).
Gambar 6. Data mud logging LMG01.
Menurut data well logging LMG01 (Gambar 7), diketahui bahwa pada kedalaman 13801386 m memperlihatkan adanya anomali tertentu. Dilihat dari persilangan nilai log
porosity dan log density, nilai resistivity naik tiba-tiba, serta nilai Gamma ray yang tibatiba mengecil merupakan anomali. Dilihat dari bentuk persilangan nilai log porosity dan
log density, diperkirakan zona tersebut adalah reservoar gas. Kemudian dilihat dari
nilai log Gamma Ray sekitar 70 API, diperkirakan batuan reservoarnya adalah siltstone
(fine sand).
ISBN 978-602-71279-1-9
FG-87
SEMINAR NASIONAL JURUSAN FISIKA FMIPA UM 2016
Gambar 7. Data well logging LMG01.
Berdasarkan hasil spektral dekomposisi S-Transform dengan frekuensi 15 Hz (frekuensi
rendah) dan frekuensi 30 Hz (frekuensi tengah) pada sinyal seismik, Gambar 8 dan 9.
Dari gambar tersebut tidak menunjukkan adanya anomali tertentu. Namun baik
lapisan M maupun lapisan N masih termasuk batuan sandstone dengan nilai intesitas
amplitudonya berwarna biru muda.
Gambar 8. Hasil S-Transform dengan frekuensi 15 Hz pada Inline 1148.
Gambar 9. Hasil S-Transform dengan frekuensi 30 Hz pada Inline 1148.
Pada hasil spektral dekomposisi S-Transform dengan frekuensi 45 Hz (frekuensi tinggi)
pada sinyal seismik, Gambar 10. Baik lapisan M dan lapisan N termasuk ke dalam
golongan clay.
ISBN 978-602-71279-1-9
FG-88
SEMINAR NASIONAL JURUSAN FISIKA FMIPA UM 2016
Gambar 10. Hasil S-Transform dengan frekuensi 45 Hz pada Inline 1148.
Sumur LMG02
Pada data mud logging LMG02 (Gambar 11.) memperlihatkan bahwa sumur LMG02
mengandung reservoar gas pada kedalaman : 1380-1390 m, 1430-1450m, dan 1470-1480
m. Adapun batuan reservoarnya berupa batuan pasir (sandstone), yang mengelompok
(blocky) diselingi shale dan siltstone, serta ada sedikit limestone. Lapisan reservoar ini
sangat tipis hanya mempunyai ketebalan ± 10 m.
Gambar 11. Data mud logging LMG02.
Menurut data well logging LMG02 pada Gambar 12, diketahui bahwa pada
lapisan M di kedalaman 1380-1385 m dan lapisan N di kedalaman 1435-1460 m
memperlihatkan adanya anomali tertentu. Dilihat dari persilangan nilai log porosity dan
log density, nilai resistivity naik tiba-tiba, serta nilai Gamma ray yang tiba-tiba mengecil
merupakan anomali. Dilihat dari bentuk persilangan nilai log porosity dan log density,
diperkirakan zona tersebut adalah reservoar gas. Kemudian dilihat dari nilai log
Gamma Ray sekitar 70 API, diperkirakan batuan reservoarnya adalah siltstone (fine
sand).
ISBN 978-602-71279-1-9
FG-89
SEMINAR NASIONAL JURUSAN FISIKA FMIPA UM 2016
Gambar 12. Data well logging LMG02.
Berdasarkan hasil spektral dekomposisi S-Transform dengan frekuensi 15 Hz
(frekuensi rendah) pada sinyal seismik, Gambar 13. Dari gambar tersebut tidak
menunjukkan adanya anomali tertentu. Namun baik lapisan M maupun lapisan N
masih termasuk batuan sandstone dengan nilai intesitas amplitudonya berwarna biru
muda.
Gambar 13. Hasil S-Transform dengan frekuensi 15 Hz pada Inline 1148.
Menurut hasil dekomposisi spektral S-Transform dengan frekuensi 30 Hz, pada Gambar
14. Terlihat bahwa lapisan N berwarna kuning, hal ini menunjukkan bahwa lapisan N
merupakan lapisan reservoar yang mengandung hidrokarbon. Hasil dekomposisi
spektral S-Transform ini pun menunjukkan persebaran reservoar hidrokarbon baik
secara vertikal maupun horisontal.
ISBN 978-602-71279-1-9
FG-90
SEMINAR NASIONAL JURUSAN FISIKA FMIPA UM 2016
Gambar 14. Hasil S-Transform dengan frekuensi 30 Hz pada Inline 1148.
Pada hasil spektral dekomposisi S-Transform dengan frekuensi 45 Hz (frekuensi tinggi)
pada sinyal seismik, Gambar 15. Baik lapisan M dan lapisan N termasuk ke dalam
golongan clay.
Gambar 15. Hasil S-Transform dengan frekuensi 45 Hz pada Inline 1148.
KESIMPULAN
1. Penggunaan spektral dekomposisi, S-Transform pada sinyal seismik dapat
memperlihatkan informasi geologi dalam domain waktu dan frekuensi. Serta
memperlihatkan zona low frequency shadow dan persebarannya.
2. Pada umumnya penggunaan frekuensi yang lebih rendah pada spektral dekomposisi
S-Transform memperlihatkan pembacaan sinyal seismik dan low frequency shadow
yang lebih baik dibandingkan frekuensi yang lebih tinggi. Terkecuali pada sumur
LMG02, dimana penggunaan frekuensi 30 Hz lebih baik dibandingkan frekuensi 15
Hz.
UCAPAN TERIMA KASIH
Penulis mengucapkan banyak terima kasih terutama kepada PPPTMGB
"LEMIGAS", Kementrian ESDM yang telah membantu terlaksananya penelitian dan
telah memberikan kontribusi pada data penelitian. Dan tak lupa penulis juga
mengucapkan banyak terima kasih kepada Bapak Dr. Eng. Supriyanto, Ibu Ir. Junita
Trivianty, M.Si, Bapak Humbang Purba S,Si, M.Si, dan Bapak Zainal Abidin S.Si, M.Si
yang telah meluangkan waktu dan berbagi pengetahuannya dalam penelitian ini.
ISBN 978-602-71279-1-9
FG-91
SEMINAR NASIONAL JURUSAN FISIKA FMIPA UM 2016
DAFTAR RUJUKAN
Yilmaz, OZ., 1987, Seismic Data Analysis. Geophysics, 1801-1807.
Widess, M. B., 1973, How thin is a thin bed. Geophysics, Vol 38, no. 6, 1176 1180.
Suprajitno Munadi, Humbang Purba, and Rosie A.S., Differenciating Oil, Gas and Water
in Seismic Section Using Spectral Decomposition. Scientific Contributions Oil & Gas,
Vol. 35. No. 2, August 2012: 83 - 90.
Stockwell, R. G., Why use S-Transform. Field Institute Communication, vol. 00,
American Mathematical Society.
Castagna, J.P., S.Sun and R.W. Siegfried, 2003, Instantaneous spectral analysis:
Detection of low-frequency shadows associated with hydrocarbons. The Leading Edge,
22,
120.
Satinder Chopra, John Castagna and Oleg Portniaguine, 2006, Seismic Resolution and
Thin-Bed Reflectivity Inversion. CSEG Recorder Article.
Mitchell, J. T., Derzhi, N., and Lickman, E. (1997). Low frequency shadows: The rule, or
the exception?. 67th Ann. Internat. Mtg. Soc. Expl. Geophysics,
685-686.
ISBN 978-602-71279-1-9
FG-92