29

BAB IV

DATA DAN PENGOLAHAN DATA

4.1 Data

4.1.1. Data Seismik

Pada penelitian ini data seismik yang digunakan adalah data migrasi poststack 3D

(seismic cube) sebagai input untuk proses multiatribut. Data seismik ini mempunyai

interval pencuplikan sampel (sample rate) sebesar 2 milidetik, dengan fasa nol dan

polaritas normal dalam format SEG. Hal ini ditentukan berdasarkan koefisien refleksi

pada batas antara lapisan dalam data sumur, dimana kenaikan pada impedansi akustik

ditunjukkan sebagai puncak (peak) pada seismic. Data seismik terdiri dari inline 1-

110 dan crossline 1-64.

Gambar 4.1 Data Seismik pada Xline 26

30

4.1.2. Data Sumur dan Data Checkshot

Pada daerah penelitian terdapat tujuh buah sumur yaitu Novry-1 sampai dengan

Novry-7 yang digunakan dalam proses pengikatan antara data sumur dan data

seismik. Masing-masing sumur dilengkapi data log sonic, log densitas dan log

porositas. Log sonik dan densitas digunakan untuk pengikatan sumur dengan seismik

menghasilkan tras seismik sintetik, sedangkan log lainnya digunakan untuk

mendukung interpretasi dan pemodelan. Data checkshot digunakan untuk keperluan

konversi data sumur dari domain kedalaman ke dalam domain waktu (time to depth

conversion). Proses konversi ini penting dilakukan selama well seismic tie, selain

untuk interpretasi batas horizon proses ini juga memegang peranan penting dalam

proses multiatribut.

4.1.3. Horizon

Pada daerah penelitian ini digunakan empat buah horizon yaitu Viking,

Manville, Top Channel, dan Missisipi.

Gambar 4.2. Data Log, Checkshot, Top Horizon Sumur Novry -3

31

4.2. Pengolahan Data

Tahapan yang disusun untuk estimasi properti reservoar dari data seismik (analisa

multi atribut) adalah sebagai berikut.

4.2.1. Penentuan Geometri dan Posisi Survey.

Agar metoda ini dapat digunakan dengan baik, sejumlah data harus dimiliki,

diantaranya :

a. Volume seismik

b. Data sumur yang cukup untuk menghasilkan hubungan statistik yang baik,

sehingga mampu merepresentasikan variasi spasial daerah studi.

Gambar 4.3. Base Map Area Studi

32

4.2.2. Ekstraksi Wavelet dan Well Seismic Tie

Proses ekstraksi wavelet dapat dilakukan dengan beberapa metoda. Pertama, dengan

menggunakan cara statistik, yaitu dengan mengekstraksi wavelet dari cube data

seismik disekitar zona target. Kedua, menggunakan data sumur, dimana wavelet

diekstraksi disekitar lokasi sumur. Ketiga, dengan membuat wavelet Ricker. Sumur

dikonversi dari kedalaman menjadi fungsi waktu dengan menggunakan data

checkshot. Pada penelitian ini dipilih wavelet ricker. Wavelet ini dipilih karena

menghasilkan korelasi yang paling tinggi pada saat melakukan well seismic tie.

Wavelet Ricker yang digunakan mempunyai frekuensi dominan sekitar 30 Hz dan

fasanya nol dengan panjang gelombang 120 ms.

Gambar 4.4 Wavelet Ricker

Tabel 4.1. Perbandingan Koefisien Korelasi Well to Seismic Tie

   Novry‐1  Novry‐2  Novry‐3  Novry‐4  Novry‐5  Novry‐6  Novry‐7 

Statistik  0.456  0.435 0.45 0.46 0.66 0.466  0.67

Well  0.234  0.367 0.243 0.298 0.465 0.353  0.482Ricker  0.616  0.656 0.962 0.528 0.652 0.672  0.798

33

Wavelet kemudian dikonvolusikan dengan koefisien refleksi untuk membuat

seismogram sintetik yang akan digunakan dalam proses well seismicto tie (gambar

4.5). Sebelum melakukan proses well seismic tie ini, data sumur (sonik) terlebih

dahulu dikonversi dari domain kedalaman menjadi domain waktu dengan

menggunakan data checkshot. Proses well seismic tie pada dasarnya banyak

dipengaruhi oleh proses bulkshifting ataupun stretch/squeeze dengan toleransi

pergeseran sekitar 10 ms. Batas pergeseran tersebut perlu diperhatikan karena jika

melebihi 10 ms akan menyebabkan data sumur mengalami shifting. Hal ini akan

berpengaruh pada saat penentuan nilai fasa dari data sumur tersebut, dimana nilai

fasanya akan mengalami pergeseran dari nilai fasa sebenarnya.

Gambar 4.5 Proses Well to Seismic Tie Pada Sumur Novry-3

CC : 0.962

34

Gambar 4.6 Alur Kerja dan Pengolahan data

4.2.3. Seismik Inversi

Inversi seismik juga disebutkan sebagai proses ekstraksi sifat fisika geologi bawah

permukaan dari data seismik (Hampson & Russell, 2005). Tujuan dasar dari inversi seismik

adalah melakukan transformasi data seismik refleksi menjadi nilai kuantitatif sifat fisik serta

deskripsi reservoir. Sebelum melakukan proses inversi terlebih dahulu dibuat model inisial

dengan menggunakan data sumur,wavelet, dan horizon yang ada.

Pada studi kali ini parameter masukan dalam menentukan inisial model antara lain :

Sumur : Novry-1 s/d Novry-7

Log : P-wave dan density

Horizon : Viking, Manville, Top Channel, Base Channel dan Missisipi.

DataSeismik Well log

Well to Seismic Tie

Seismik Inversi

Seismik MultiAtribut

Data Log (Vp,Porositas,ρ )

Analisa & Interpretasi

Persiapan Data

External Attribute

35

Gambar 4.7 Inisial Model

Sebelum melakukan inversi terlebih dahulu dilakukan analisa sebelum inversi untuk

mengetahui kualitas inversi.

Untuk inversi AI parameter inversi model based yang digunakan adalah :

1. Soft Constraint dengan Model Constraint 0.5.

2. Average Block Size 2 ms.

3. Number of iterations 15.

4. Processing sample rate 2 ms.

Hasil analisis inversi model based menunjukkan korelasi yang cukup pada interval

Viking sampai Missisipi. Total nilai RMS error P-impedance log dengan P-

36

impedance inversi sebesar 867.159 dan korelasi antara sintetik dan seismik tras

sebesar 0.88

Gambar 4.8 Analisis pre-inversi untuk model based

Untuk inversi AI parameter inversi sparse spike yang digunakan adalah :

1. Sparseness 10 %

2. Constraint Frequency 15 hz

3. Jumlah iterasi 15 - Window Length 64

4. Processing sample rate 2 ms.