• Tidak ada hasil yang ditemukan

ANALISIS PERBANDINGAN METODE DEKONVOLUSISPIKING DAN DEKONVOLUSI PREDIKTIF UNTUK MENINGKATKAN RASIO S/N DATA SEISMIK 2D MULTICHANNEL DI LAUT FLORES.

N/A
N/A
Protected

Academic year: 2017

Membagikan "ANALISIS PERBANDINGAN METODE DEKONVOLUSISPIKING DAN DEKONVOLUSI PREDIKTIF UNTUK MENINGKATKAN RASIO S/N DATA SEISMIK 2D MULTICHANNEL DI LAUT FLORES."

Copied!
30
0
0

Teks penuh

(1)

Rengga Deviandra, 2013

Analisis Perbandingan Metode Dekonvolusispiking Dan Dekonvolusi Prediktif Untuk Meningkatkan Rasio S/N Data Seismik 2d Multichannel Di Laut Flores

Universitas Pendidikan Indonesia | repository.upi.edu| perpustakaan.upi.edu

ANALISIS PERBANDINGAN METODE DEKONVOLUSI SPIKING DAN

DEKONVOLUSI PREDIKTIF UNTUK MENINGKATKAN RASIO S/N

DATA SEISMIK 2D MULTICHANNEL DI LAUT FLORES

SKRIPSI

diajukan untuk memenuhi syarat memperoleh gelar

Sarjana Sains Jurusan Pendidikan Fisika

oleh

Rengga Deviandra

0608592

JURUSAN PENDIDIKAN FISIKA

FAKULTAS PENDDIDIKAN MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM UNIVERSITAS PENDIDIKAN INDONESIA

(2)

Rengga Deviandra, 2013

Analisis Perbandingan Metode Dekonvolusispiking Dan Dekonvolusi Prediktif Untuk Meningkatkan Rasio S/N Data Seismik 2d Multichannel Di Laut Flores

Universitas Pendidikan Indonesia | repository.upi.edu| perpustakaan.upi.edu

ANALISIS PERBANDINGAN METODE

DEKONVOLUSISPIKING DAN DEKONVOLUSI PREDIKTIF UNTUK

MENINGKATKAN RASIO S/N

DATA SEISMIK 2D MULTICHANNEL DI LAUT FLORES

Oleh

Rengga Deviandra

Sebuah skripsi yang diajukan untuk memenuhi salah satu syarat memperoleh gelar

Sarjana Sains pada Fakultas Pendidikan Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam

© Rengga Deviandra 2013

Universitas Pendidikan Indonesia

Agustus 2013

Hak Cipta dilindungi undang-undang.

Skripsi ini tidak boleh diperbanyak seluruhnya atau sebagian,

(3)

Rengga Deviandra, 2013

Analisis Perbandingan Metode Dekonvolusispiking Dan Dekonvolusi Prediktif Untuk Meningkatkan Rasio S/N Data Seismik 2d Multichannel Di Laut Flores

Universitas Pendidikan Indonesia | repository.upi.edu| perpustakaan.upi.edu

LEMBAR PENGESAHAN

Rengga Deviandra 0608592

ANALISIS PERBANDINGAN METODE DEKONVOLUSI SPIKING DAN

DEKONVOLUSI PREDIKTIF UNTUK MENINGKATKAN RASIO S/N

DATA SEISMIK 2D MULTICHANNEL DI LAUT FLORES

disetujui dan disahkan oleh:

Pembimbing I,

Tumpal Bernhard Nainggolan, S.T., M.T. NIP 197802242005021001

Pembimbing II,

Nanang Dwi Ardi, S.Si., M.T. NIP 198012122005011002

diketahui oleh

Ketua Jurusan Pendidikan Fisika

Fakultas Pendidikan Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Pendidikan Indonesia,

(4)

Rengga Deviandra, 2013

Analisis Perbandingan Metode Dekonvolusispiking Dan Dekonvolusi Prediktif Untuk Meningkatkan Rasio S/N Data Seismik 2d Multichannel Di Laut Flores

(5)

Rengga Deviandra, 2013

Analisis Perbandingan Metode Dekonvolusispiking Dan Dekonvolusi Prediktif Untuk Meningkatkan Rasio S/N Data Seismik 2d Multichannel Di Laut Flores

Universitas Pendidikan Indonesia | repository.upi.edu| perpustakaan.upi.edu

ANALISIS PERBANDINGAN METODE

DEKONVOLUSISPIKING DAN DEKONVOLUSI PREDIKTIF

UNTUK MENINGKATKAN RASIO S/N DATA SEISMIK 2D

MULTICHANNEL DI LAUT FLORES

Nama :Rengga Deviandra

Pembimbing I

: Tumpal Bernhard Nainggolan,S.T., M.T

Pembimbing II : Nanang Dwi Ardi, S.Si., M.,T.

Penguji : 1. Drs.Taufik Ramlan Ramalis, M.Si

2. Mimin Iryanti, M.Si

ABSTRAK

Laut Flores Nusa Tenggara Timur terbentuk akibat subduksi Lempeng Indo-Australia di bawah Arc Sunda-Banda. Untuk mengetahui keadaan bawah permukaan laut perlu dilakukan survei seismik refleksi sehingga mendapatkan data seismik. Data seismik yang dihasilkan terdapat noise-noise yang dapat menyulitkan untuk menginterpretasikan. Sehingga pada pengolahan data menggunakan suatu metode yang dapat meningkatkan rasio signal to noise pada data seismik yaitu metode Dekonvolusi Spiking dan Dekonvolusi Prediktif. Setelah dibandingkan, ternyata hasil Dekonvolusi Prediktif lebih dapat meningkatkan rasio signal to noise. Dekonvolusi Prediktif adalah penggunaan informasi dari trace-trace seismik untuk memprediksi dan mendekonvolusi bagian-bagian trace yang dianggap sebagai noise dan memakai parameter-paraneter seperti operator gap dan operator length sedangkan pada Dekonvolusi Spiking hanya menggunakan operator length saja.

(6)

Rengga Deviandra, 2013

Analisis Perbandingan Metode Dekonvolusispiking Dan Dekonvolusi Prediktif Untuk Meningkatkan Rasio S/N Data Seismik 2d Multichannel Di Laut Flores

Universitas Pendidikan Indonesia | repository.upi.edu| perpustakaan.upi.edu

COMPARATIVE ANALYSIS OF SPIKING DECONVOLUTION AND PREDICTIVE DECONVOLUTION METHOD TO INCREASE THE S/N

RATIO 2D MULTICHANNNEL SEISMIC DATA AT FLORES SEA

Name : Rengga Deviandra

Adviser I : Tumpal Bernhard Nainggolan,S.T., M.T

Adviser II : Nanang Dwi Ardi, S.Si., M.,T.

Examine : 1. Drs.Taufik Ramlan Ramalis, M.Si

2. Mimin Iryanti, M.Si

ABSTRACT

The Flores Sea at East Nusa Tenggara was created as subduction result of Indo Australia Slab at the bottom of Sunda-Banda Arc. Reflection Seismic Survey is needed to get Seismic data, So that how situation at the bottom of sea would be known. There are so many noises from survey’s data which will cause difficulties for interpretation. So that for data processing, Spiking deconvolution and Predictive deconvolution is used to increase the signal ratio to noise. After comparing, Predictive deconvolution increase the signal ratio more than Spiking deconvolution do. Predictive deconvolution is the use of information from seismic traces to predict and deconvolute the part of traces which is considered as a noise and using parameters like gap operator and length operator meanwhile Spiking deconvolution only use length operator.

(7)

Rengga Deviandra, 2013

Analisis Perbandingan Metode Dekonvolusispiking Dan Dekonvolusi Prediktif Untuk Meningkatkan Rasio S/N Data Seismik 2d Multichannel Di Laut Flores

Universitas Pendidikan Indonesia | repository.upi.edu| perpustakaan.upi.edu

(8)

Rengga Deviandra, 2013

Analisis Perbandingan Metode Dekonvolusispiking Dan Dekonvolusi Prediktif Untuk Meningkatkan Rasio S/N Data Seismik 2d Multichannel Di Laut Flores

Universitas Pendidikan Indonesia | repository.upi.edu| perpustakaan.upi.edu

LEMBAR PENGESAHAN

I.1 Latar Belakang Masalah ……….

I.2 Rumusan Masalah ………...

I.3 Batasan Masalah ………...

I.4 Tujuan Penelitian ………

I.5 Metode Penelitian ………...

I.6 Manfaat Penelitian ....……….………...

BAB II KAJIAN PUSTAKA

2.1 Tinjauan geologi Regional Laut Flores .………...

2.2 Teori Gelombang Seismik ...

2.3 Hukum yang Mendasarari Perjalaran Gelombang...

2.4 Tahapan Seismik Refleksi...

2.5 Dekonvolusi ...

2.6 NMO, Stacking, Velocity Analysis ...

2.7 Migrasi ...

BAB III METODOLOGI PENELITIAN

3.1 Lokasi Akuisisi Data Seismik………...………...

3.2Data Lapangan ………...

3.3 Pre-Processing ...

3.4Processing...

BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN

4.1 Analisis Raw Data..………...

4.2 Analisis Editing……….

4.3 Analisis Hasil Dekonvolusi………..………

4.4 Analisis Hasil Pre Stack time Migration (PSTM)……….

4.5 Analisis Hasil Stacked Section……….

4.6 Analisis Penampang Geologi………

(9)

Rengga Deviandra, 2013

Analisis Perbandingan Metode Dekonvolusispiking Dan Dekonvolusi Prediktif Untuk Meningkatkan Rasio S/N Data Seismik 2d Multichannel Di Laut Flores

(10)

1

Rengga Deviandra, 2013

Analisis Perbandingan Metode Dekonvolusispiking Dan Dekonvolusi Prediktif Untuk Meningkatkan Rasio S/N Data Seismik 2d Multichannel Di Laut Flores

Universitas Pendidikan Indonesia | repository.upi.edu| perpustakaan.upi.edu

BAB 1

PENDAHULUAN

1.1 Latar Belakang Masalah

Tuntutan yang tinggi untuk mengeksplorasi kekayaan bawah laut dewasa

ini mendorong para geosaintis untuk melakukan studi lebih jauh. Diantara

kegiatan-kegiatannya yaitu mengekspolarasi minyak dan gas bumi serta

mineral-mineral yang terkandung di dalamnya. Selain itu, juga banyak pemetaan terkait

sedimentasi, struktur geologi di wilayah permukaan bawah laut pada suatu daerah.

Salah satu metode yang digunakan untuk menentukan struktur dasar laut

dan mineral-mineral yang terdapat di bawah permukaan adalah metode seismik.

Dua jenis metode survei seismik yaitu seismik refleksi dan seismik refraksi.

Metode seismik refleksi dapat memberikan gambaran (informasi) yang cukup baik

untuk bawah permukaan dan mempunyai target kedalaman yang cukup jauh.

Seismik refleksi bekerja terhadap perubahan kecepatan sebagai fungsi kedalaman

serta merekam dan menggunakan semua medan gelombang yang di rekam.

Namun, seismik refleksi juga mempunyai kelemahan diantaranya hilangnya sinyal

yang disebabkan kondisi geologi maupun instrumen serta mahalnya biaya

akuisisi.

Pada seismik refleksi di laut, air gun berperan sebagai sumber ledakan

sehingga dapat membuat gelombang dan mengirimnya melalui medium lapisan

bumi sehingga dapat dipantulkan kembali berdasarkan reflektifitasnya, sehingga

pantulan gelombang tersebut dapat direkam oleh hydrophone. Permasalahan yang

terjadi adalah pada saat akuisisi survei seismik terjadinya gangguan-gangguan

yang dapat menggangu kualitas data yang direkam oleh hydrophone. Gangguan

itu berupa multiple, noise dan difraksi pada data seismik tersebut. Untuk

menghilangkan gangguan-gangguan tersebut dilakukan prosesing data yang

bertujuan meningkatkan rasio S/N pada data seismik.

Salah satu metode yang dapat meningkatkan rasio S/N pada data seismik

adalah dengan metode dekonvolusi prediktif. Dekonvolusi prediktif merupakan

(11)

2

Rengga Deviandra, 2013

Analisis Perbandingan Metode Dekonvolusispiking Dan Dekonvolusi Prediktif Untuk Meningkatkan Rasio S/N Data Seismik 2d Multichannel Di Laut Flores

Universitas Pendidikan Indonesia | repository.upi.edu| perpustakaan.upi.edu

memprediksi sistem noise dan multiple. Selain itu dekonvolusi prediktif

digunakan untuk mengatenuasi gelombang multiple yang reflektornya berada di

permukaan maupun dekat permukaan.

Dalam sebuah proses dekonvolusi maupun proses dekonvolusi prediktif,

seringkali hasilnya kurang memuaskan. Penampang seismik yang dihasilkan

masih menghasilkan rasio S/N yang rendah, menngakibatkan data seismik kurang

baik sehingga sangat menyulitkan pada saat melakukan interpretasi seismik. Salah

satu solusinya untuk mengatasi masalah tersebut adalah melakukan metode

dekonvolusi prediktif yang dapat meningkatkan ratio S/N sehingga dapat

menghasilkan kualitas data seismik. Oleh karena itu, peneliti menggunakan

perbandingan ratio S/N penampang seismik bawah permukaan 2D dengan

melakukan metode dekonvolusi prediktif dan dekonvolusi spiking.

1.2 Rumusan Masalah

Rumusan masalah pada penelitian ini adalah bagaimana perbandingan

peningkatan signal to noise dengan metode dekonvolusi Spiking dan dekonvolusi

Prediktif.

1.3 Batasan Masalah

Pada penelitian ini, data yang digunakan adalah Lintasan 17 (FLRS-17) di

Laut Flores. Pengolahan data menggunakan program ProMAX 2D.

1.4 Tujuan Penelitian

Setiap penelitian yang dilakukan pasti memiliki tujuan yang ingin dicapai.

Penelitian ini dilaksanakan untuk memperoleh informasi geologi dari hasil

penampang seismik bawah permukaan Flores dengan menggunakan metode

dekonvolusi Spiking dan dekonvolusi Prediktif., sehingga dapat membantu untuk

(12)

3

Rengga Deviandra, 2013

Analisis Perbandingan Metode Dekonvolusispiking Dan Dekonvolusi Prediktif Untuk Meningkatkan Rasio S/N Data Seismik 2d Multichannel Di Laut Flores

Universitas Pendidikan Indonesia | repository.upi.edu| perpustakaan.upi.edu

1.5 Metode Penelitian

Penelitian ini menggunakan software ProMAX 2D. Pada pengolahan data

seismik dan metode studi literatur dari berbagai kajian pustaka. Akuisisi data

seismik di perairan Flores tersebut dilakukan oleh Pusat Penelitian dan

Pengembangan Geologi Kelautan (PPGL).

1.6 Manfaat Penelitian

Hasil penampang seismik 2D dari metode predictive deconvolution dapat

bermanfaat sebagai data yang siap diterjemahkan (interpretasi) untuk menentukan

informasi struktur geologi dan menetukan potensi sumber daya alam di perairan

(13)

18

Rengga Deviandra, 2013

Analisis Perbandingan Metode Dekonvolusispiking Dan Dekonvolusi Prediktif Untuk Meningkatkan Rasio S/N Data Seismik 2d Multichannel Di Laut Flores

Universitas Pendidikan Indonesia | repository.upi.edu| perpustakaan.upi.edu

BAB 3

METODE PENELITIAN

Pada penelitian ini, dilakukan beberapa tahapan untuk memenuhi dan

mencapai tujuan dari penelitian. Tahapan- tahapan penelitian ini digambarkan

pada gambar 3.1. Data hasil dari akuisisi seismik kemudian diolah (processing)

dengan menggunakan program ProMAX 2D sehingga diperoleh sebuah gambaran

penampang seismik hasil dari migrasi dengan menggunakan metode dekonvolusi

prediktif dan dekonvolusi spiking yang berguna untuk meningkatkan rasio S/N.

3.1Lokasi Akusisi Data Seismik

Akuisisi seismik dilakukan di Kepulauan Nusa Tenggara. Berdasarkan

Teori Tektonik Lempeng, Kepulauan Nusa Tenggara dapat dibagi menjadi empat

satuan tektono-struktural dari utara ke selatan : Satuan Busur Belakang yang

ditempati oleh Laut Flores, Satuan Busur Dalam yang dibentuk oleh serangkaian

pulau vulkanik yang terdiri dari Bali, Lombok, Sumbawa, Komodo, Rinca,

Flores, Adonora, Solor, Lomblen, Pantar, Alor, Kambing dan Wetar, Satuan

Busur Luar yang dibentuk oleh pulau bukan vulkanik yaitu Dana, Raijua, Sawu,

Roti, Semau dan Timor dan Satuan Busur Depan yang terletak di antara Satuan

Busur Dalam dan Busur Luar yang merupakan Cekungan Dalam yaitu Cekungan

Lombok dan Cekungan Savu.

Kepulauan Nusa Tenggara terbentuk akibat dari subduksi Lempeng

Indo-Australia di bawah Arc Sunda-Banda selama Tersier Atas dimana, subduksi ini

membentuk busur vulkanik dalam di Kepulauan Nusa Tenggara. Namun ada

perbedaan dalam hubungannya dengan analisis kimia batuan vulkanik di

Kepulauan Nusa Tenggara Busur vulkanik di wilayah Sunda Timur, yang terletak

langsung pada kerak samudera dan dibatasi kerak samudera di kedua sisinya,

memiliki lava dengan karakteristik kimia yang berbeda dari lava di bagian barat

busur (Barber et al 1981). Menurut Hamilton (1979), punggungan-dalam

(14)

19

Rengga Deviandra, 2013

Analisis Perbandingan Metode Dekonvolusispiking Dan Dekonvolusi Prediktif Untuk Meningkatkan Rasio S/N Data Seismik 2d Multichannel Di Laut Flores

Universitas Pendidikan Indonesia | repository.upi.edu| perpustakaan.upi.edu

Gambar 3.1: Diagram alur penelitian

Ukuran pulau-pulau dari jajaran gunung berapi ini secara bertahap

(15)

20

Rengga Deviandra, 2013

Analisis Perbandingan Metode Dekonvolusispiking Dan Dekonvolusi Prediktif Untuk Meningkatkan Rasio S/N Data Seismik 2d Multichannel Di Laut Flores

Universitas Pendidikan Indonesia | repository.upi.edu| perpustakaan.upi.edu

Wetar ke Banda. Penurunan ini paling nyata terlihat di sebelah timur Pulau Wetar,

mungkin mencerminkan jumlah kerak samudera yang masuk ke dalam zona

subduksi, menyiratkan baik yang gerakan dip-slip ke arah barat Pulau Wetar lebih

penting dan gerakan strike-slip ke arah timur semakin penting.

Gambar 3.2: Lokasi Pemetaan

(Sumber: Arsip Laporan Akhir Penelitian Laut Flores, Nusa Tenggara Timur)

Akuisisi data seismik dilakukan oleh Pusat Penelitian dan Pengembangan

Geologi Kelautan (PPPGL) pada bulan Mei 2012 dengan menggunakan kapal

Geomarin III. Akusisi data seismik dilakukan sebanyak 20 lintasan, sedangkan

yang peneliti gunakan untuk pengolahan data seismik adalah lintasan 17. Berikut

(16)

21

Rengga Deviandra, 2013

Analisis Perbandingan Metode Dekonvolusispiking Dan Dekonvolusi Prediktif Untuk Meningkatkan Rasio S/N Data Seismik 2d Multichannel Di Laut Flores

Universitas Pendidikan Indonesia | repository.upi.edu| perpustakaan.upi.edu

Gambar 3.3 : Peta Lintasan Akuisisi Seismik (Sumber: Arsip PPPGL)

3.2Data Lapangan

Data lapangan yang digunakan pada penelitian ini adalah data FLRS-17

dengan panjang lintasan 45,8 km yang diperoleh dari akuisisi seismik yang

dilakukan oleh Pusat Penelitian dan Pengembangan Geologi Kelautan (PPPGL)

menggunakan kapal Geomarin III yang dilaksanakan pada tanggal 24 Mei 2012 di

(17)

22

Rengga Deviandra, 2013

Analisis Perbandingan Metode Dekonvolusispiking Dan Dekonvolusi Prediktif Untuk Meningkatkan Rasio S/N Data Seismik 2d Multichannel Di Laut Flores

Universitas Pendidikan Indonesia | repository.upi.edu| perpustakaan.upi.edu

Parameter Akuisisi Lintasan FLRS-17

NO Parameter Akuisisi

1 Azimut 900

Tabel 3.1: Parameter Akuisisi Seismik FLRS-17

3.3Pre-Processing

Pada tahapan preprocessing yang bertujuan untuk memperbaiki parameter

fisik dari input (data seismik) melalui penyusunan geometri dan penguatan

sinyal-sinyal refleksi. Tahapan preprocessing pada tahapan ini adalah demultiplex,

geometry, editing dan deconvolution.

3.3.1Demultiplex

Demultiplex adalah suatu proses pengubahan dari format urutan waktu

(time sequential) ke urutan trace (trace sequential). Data lapangan yang sudah

dimultiplexing disebut raw data. Proses demultiplex (demultiplexing) dengan

(18)

23

Rengga Deviandra, 2013

Analisis Perbandingan Metode Dekonvolusispiking Dan Dekonvolusi Prediktif Untuk Meningkatkan Rasio S/N Data Seismik 2d Multichannel Di Laut Flores

Universitas Pendidikan Indonesia | repository.upi.edu| perpustakaan.upi.edu Gambar 3.4: Flow Demultiplex

Berikut adalah gambar hasil raw data:

Gambar 3.5: hasil raw data

3.3.2Geometry

Data yang direkam dari lapangan belum mempunyai informasi geometri.

Untuk memberikan informasi geometri pada setiap data hasil rekaman lapangan

maka diperlukan suatu proses yaitu Geometry Assigment sehingga semua data

yang direkam mempunyai informasi lapangan sesuai dengan informasi obsever

report.

Proses awal dari geometry adalah memasuki informasi dan data-data geometri

(19)

24

Rengga Deviandra, 2013

Analisis Perbandingan Metode Dekonvolusispiking Dan Dekonvolusi Prediktif Untuk Meningkatkan Rasio S/N Data Seismik 2d Multichannel Di Laut Flores

Universitas Pendidikan Indonesia | repository.upi.edu| perpustakaan.upi.edu Gambar 3.6: Flow Geometri

Setelah 2D Marine Geometry Spreadsheet* di execute, maka muncul

jendela perintah untuk mengisi parameter-parameter geometri, diantaranya adalah:

set up, auto 2Ddan binning trace QC. Berikut adalah Parameter trace QC.

(20)

25

Rengga Deviandra, 2013

Analisis Perbandingan Metode Dekonvolusispiking Dan Dekonvolusi Prediktif Untuk Meningkatkan Rasio S/N Data Seismik 2d Multichannel Di Laut Flores

Universitas Pendidikan Indonesia | repository.upi.edu| perpustakaan.upi.edu (b)

(21)

26

Rengga Deviandra, 2013

Analisis Perbandingan Metode Dekonvolusispiking Dan Dekonvolusi Prediktif Untuk Meningkatkan Rasio S/N Data Seismik 2d Multichannel Di Laut Flores

Universitas Pendidikan Indonesia | repository.upi.edu| perpustakaan.upi.edu Gambar 3.7: Jendela 2D Marine Geometry Spreadsheet*

(a) Setup (b) Auto Marine 2D (c) SIN Ordered Parameter File (d) Trace QC

Hasil keluaran dari field geometri berupa stacking chart atau stacking

diagram yang sesuai dengan geometri penembakan yang dilakukan pada saat

akuisisi data. Setiap trace yang sudah didefinisikan identitasnya akan digunakan

untuk pengolahan data selanjutnya.

Gambar 3.8: Gambar Stacking Chart

3.3.3Editing

Pada proses akuisisi dilakukan sering kali hasil rekaman terganggu oleh

beberapa sebab, seperti trace mati, berbagai jenis noise (Ground roll, koheren dan

(22)

27

Rengga Deviandra, 2013

Analisis Perbandingan Metode Dekonvolusispiking Dan Dekonvolusi Prediktif Untuk Meningkatkan Rasio S/N Data Seismik 2d Multichannel Di Laut Flores

Universitas Pendidikan Indonesia | repository.upi.edu| perpustakaan.upi.edu

proses pengolahan data. Proses editing yang dilakukan adalah top-mute dan

Autocorrelation.

Gambar 3.9: Flow Editing

Setelah display hasil dari maka langkah editing selanjutnya adalah sebagai

berikut:

a Top mute dilakukan untuk menghilangkan noise-noise yang terjadi sebelum

refleksi atau noise yang ada sebelum first break.

Berikut adalah cara untuk melakukan top mute:

Display hasil geometry Picking > Pick Top Mute Buat nama file top_mute> OK lakukan picking seluruh FFID (139-3789) File > Save > File > Exit/Continue Flow.

b Autocorrelation dilakukan untuk mengkorelasi multiple atau noise pada trace

itu sendiri.

Gambar 3.10: Flow Autocorrealtion

Berikut adalah cara untuk melakukan autocorrelation:

(23)

28

Rengga Deviandra, 2013

Analisis Perbandingan Metode Dekonvolusispiking Dan Dekonvolusi Prediktif Untuk Meningkatkan Rasio S/N Data Seismik 2d Multichannel Di Laut Flores

Universitas Pendidikan Indonesia | repository.upi.edu| perpustakaan.upi.edu

Gambar 3.11: Hasil Autocorrelation dalam bentuk raw data

3.3.4 Dekonvolusi

Dekonvolusi adalah sebuah proses yang berguna untuk memperbaiki resolusi

temporal dari data seismik. Untuk memahami dekonvolusi, pertama perlu ditinjau

suatu lapisan litologi di bawah permukaan. Bumi tersusun oleh lapisan batuan

dengan litologi dan sifat fisik yang berbeda. Perbedaan impedansi lapisan batuan

yang berdekatan menyebabkan adanya refleksi dan terekam sepanjang permukaan.

Kebalikan dari sebuah proses konvolusi untuk memperoleh respon reflektivitas

(24)

29

Rengga Deviandra, 2013

Analisis Perbandingan Metode Dekonvolusispiking Dan Dekonvolusi Prediktif Untuk Meningkatkan Rasio S/N Data Seismik 2d Multichannel Di Laut Flores

Universitas Pendidikan Indonesia | repository.upi.edu| perpustakaan.upi.edu Gambar 3.12: Skema Proses Konvolusi dan Dekonvolusi

(sumber: http://totalcorner.blogspot.com)

Pada penelitian ini memakai dua metode dekonvolusi yaitu: dekonvolusi

spiking dan dekonvolusi prediktif.

aDekonvolusi Spiking.

mengubah sinyal asli menjadi sinyal ideal yang bentuknya spike,

Gambar 3.13: flow Dekonvolusi Spiking

bDekonovolusi Prediktif

Dekonvolusi Prediktif merupakan suatu metode dekonvolusi dimana pada

(25)

30

Rengga Deviandra, 2013

Analisis Perbandingan Metode Dekonvolusispiking Dan Dekonvolusi Prediktif Untuk Meningkatkan Rasio S/N Data Seismik 2d Multichannel Di Laut Flores

Universitas Pendidikan Indonesia | repository.upi.edu| perpustakaan.upi.edu

mendapatkan resolusi seismik yang sebenarnya. Quality Check dapat dilihat

melalui gambar stack, auto korelasi, dan spektrum frekuensi.

Prosedur predictive deconvolution menghilangkan bagian-bagian yang

terprediksi pada trace, terutama yang disebabkan oleh gaung yang berulang dan

akan meninggalkan signal yang merupakan deretan koefisien refleksi yang

diinginkan. Dekonvolusi prediktif dapat menekan gangguan-gangguan yang

diramalkan setelah terjadi peristiwa refleksi yang belum dapat dipastikan, seperti

multipel yang terjadi dengan perioda pendek maupun perioda panjang. Berikut

flow proses predictive deconvolution dalam ProMAX 2D

3.3.5Brute Stack

Brute Stack adalah proses penjumlahan semua trace dari CDP yang sama

yang bertujuan untuk meningkatkan rasio S/N dan melihat kualitas penampang

seismik yang telah diproses sebelum proses analisa kecepatan.

Gambar 3.14: Flow Brute Stack

3.3.6Velocity Analysis

Kecepatan didefinisikan sebagai penjalaran gelombang seismik pada

medium dimana gelombang tersebut bergerak. Untuk mengetahui nilai kecepatan

sangat penting karena bisa juga menentukan kedalaman, kemiringan, horizon dan

lain-lain.

Analisa kecepatan adalah proses penentuan atau pemilihan kecepatan pada

gelombang seismik yang sesuai. Kecepatan yang digunakn dalam penelitian ini

adalah kecepatan root mean square (Vrms), yaitu kecepatan total dari sistem

(26)

31

Rengga Deviandra, 2013

Analisis Perbandingan Metode Dekonvolusispiking Dan Dekonvolusi Prediktif Untuk Meningkatkan Rasio S/N Data Seismik 2d Multichannel Di Laut Flores

Universitas Pendidikan Indonesia | repository.upi.edu| perpustakaan.upi.edu

Pada penelitian analisis kecepatan dilakukan satu kali, analisis kecepatan

untuk dekonvolusi spiking juga bisa di gunakan pada dekonvlusi prediktif.

Berikut adalah flow untuk analisis kecepatan :

Gam

bar 3.15: Flow Analisis Kecepatan

Gambar 3.16: Picking Analisis Kecepatan

Setelah melakukan picking sampai CDP 22055, dapat di lihat hasil dari

pincking memalui perintah Velocity Viewer/Point Editor*, yang berfungsi

(27)

32

Rengga Deviandra, 2013

Analisis Perbandingan Metode Dekonvolusispiking Dan Dekonvolusi Prediktif Untuk Meningkatkan Rasio S/N Data Seismik 2d Multichannel Di Laut Flores

Universitas Pendidikan Indonesia | repository.upi.edu| perpustakaan.upi.edu Gambar 3.17: Display Hasil Picking Analisis Kecepatan

3.3.7Koreksi Dip Move Out (DMO)

Dip Move Out dimaksud adalah untuk memindahkan data non zero Offse

menjadi data zero offset pada lapisan miring. Pada lapisan miring common mid

point (CMP) tidak sama dengan common depth point (CDP) sehingga ada jarak

antara titik CMP dan CDP.

Gambar 3.18: Flow Koreksi DMO (Dip Move Out)

3.3.8Pre-Stack Time Migration (PSTM)

PSTM merupakan teknik migrasi data seismik yang diterapkan sebelum

proses stacking. Dibandingkan dengan Post Stack Time Migration, Pre Stack

Time Migration memberikan hasil yang lebih baik terutama untuk didalam

(28)

pre-33

Rengga Deviandra, 2013

Analisis Perbandingan Metode Dekonvolusispiking Dan Dekonvolusi Prediktif Untuk Meningkatkan Rasio S/N Data Seismik 2d Multichannel Di Laut Flores

Universitas Pendidikan Indonesia | repository.upi.edu| perpustakaan.upi.edu

stack time migration adalah: pertama, melakukan konvolusi dengan elliptical

impulse response, kedua melakukan penjumlahan disepanjang diffraction

response curve (Kirchhoff Migration). Dalam penelitian ini proses pre-stack time

migration dilakukan untuk dekonvolusi spiking dan dekonvolusi prediktif.

Gam

bar 3.19: Flow Pre-Stack Time Migration

3.3.9Stacking

Stacking adalah penjumlahan trace-trace dalam satu CDP yang

mempunyai signal yang koheren sehingga dapat meningkatkan rasio signal to

noise.

(29)

Rengga Deviandra, 2013

Analisis Perbandingan Metode Dekonvolusispiking Dan Dekonvolusi Prediktif Untuk Meningkatkan Rasio S/N Data Seismik 2d Multichannel Di Laut Flores

Universitas Pendidikan Indonesia | repository.upi.edu| perpustakaan.upi.edu

BAB 5

PENUTUP

5.1Kesimpulan

Berdasarkan hasil pengolahan data dan analisa tentang Dekonvolusi Spiking

dan Dekonvolusi Prediktif yang penulis lakukan menggunakan data seismik di

Laut Flores maka, dapat disimpulkan bahwa:

1. Metode Dekonvolusi Prediktif lebih baik digunakan untuk

meningkatkan rasio signal to noise dari pada metode Dekonvolusi

Spiking, dengan cara memprediksi letak noise-noise dan menggunakan

parameter Operator Gap dan Operator Length,

2. Pada line FLRS-17 dengan panjang lintasan lintasan 45.8 Km terdapat

informasi geologi diantaranya sedimen dan sesar naik.

5.2Saran

Berdasarkan hasil pengolahan data Seismik multichannel maka, saran untuk

melanjutkan pengolahan data supaya lebih baik yaitu agar mendapat data yang

benar-benar bagus dan akurat, tidak menggunakan bandpass filter berulang kali

dalam pengolahan data karena selain dapat menghilangkan noise juga dapat

(30)

Rengga Deviandra, 2013

Analisis Perbandingan Metode Dekonvolusispiking Dan Dekonvolusi Prediktif Untuk Meningkatkan Rasio S/N Data Seismik 2d Multichannel Di Laut Flores

Universitas Pendidikan Indonesia | repository.upi.edu| perpustakaan.upi.edu

DAFTAR PUSTAKA

Abdullah, A. (2002). Ensiklopedia Seismik Ensiklopedia Seismik Setitik Bakti dari

Anak Negri. Tersedia: http://ensiklopediseismik.blogspot.com/.

Belen.S., 2009 ” Benarkah Pulau Flores Bisa tenggelam, Seperti jatuh ke Dalam

Laur”. http://sbelen.wordpress.com/tag/gempa-bumi/)

Priyono. A. (2006). Diktat Kuliah Metode Seismik I. Bandung : Program Studi

Geofisika Institut Teknologi Bandung.

Setiadi. R. (2004). Evaluasi Migrasi Data Seismik Marin 2D Resolusi Tinggi

Daerah X Sulawesi Tengah. Bandung : Program Studi Geofisika Institut

Teknologi Bandung.

Sheriff, R.E. (1994). Encyclopedic Dictionary of Exploration Geophysics. Tulsa :

Society of Exploration Geophysics.

Sidabalok, F.D., 2011 “ Pebandingan Post Stack Time Migration dengan Pre

Stack Time Migration”, UPI Bandung

Yilmaz, O. (1987). Seismic Data Processing, Society of Exploration Geophysics.

Gambar

Gambar 3.1: Diagram alur penelitian
Gambar 3.2: Lokasi Pemetaan
Gambar 3.3 : Peta Lintasan Akuisisi Seismik (Sumber: Arsip PPPGL)
Tabel 3.1: Parameter Akuisisi Seismik FLRS-17
+7

Referensi

Dokumen terkait

Transformasi Curvelet memiliki konsep multi resolusi yang mampu mengoptimalkan atenuasi noise acak dan koheren pada data seismik (Neelamani, 2008) dalam

Pada tahap pengolahan data seismik, semua masalah atau parameter dari lapangan akan digunakan untuk diolah dalam perangkat lunak tertentu dengan tujuan untuk menghasilkan

Hasil pengolahan data seismik sangat bergantung pada parameter – parameter dan metode- metode yang digunakan, sehingga untuk menghasilkan data dengan kualitas baik harus didukung

Hasil pengolahan data seismik sangat bergantung pada parameter – parameter dan metode-metode yang digunakan, sehingga untuk menghasilkan data dengan kualitas baik

Metode yang digunakan pada penelitian ini yaitu menggunakan Prestack Time Migration (PSTM) dengan metode Kirchhoff memiliki keunggulan dapat meningkatkan Signal/Noise

Pada tahap pengolahan data seismik, semua masalah atau parameter dari lapangan akan digunakan untuk diolah dalam perangkat lunak tertentu dengan tujuan untuk menghasilkan

Oleh karena itu noise pada data tersebut dapat diupayakan untuk dihilangkan dengan menggunakan beberapa aplikasi dalam metode seismik, seperti dekonvolusi, stacking dan

Hasil pengolahan data seismik sangat bergantung pada parameter – parameter dan metode- metode yang digunakan, sehingga untuk menghasilkan data dengan kualitas baik harus didukung