Stack Time Migration (PSTM) dengan sampling interval 4 ms. Panjang line FD-1 lebih kurang 653 trace, sedangkan line FD-2 lebih kurang 645 trace dengan masing-masing memiliki kedalaman 3000 m dan sampling interval 4 ms (Gambar III.2.1.a & b).
Diagaram alir pengolahan data IV. BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN Hasil dan pembahasan dalam bab ini dibagi atas dua bagian. Bagian pertama membahas aplikasi S-Transform sebagai DHI terhadap studi kasus data sintetik model Marmousi-2 2. Sedangkan bagian kedua membahas aplikasi S-Transform pada data riil di lapangan ‘Aremania’.
IV.1 Aplikasi S-Transform sebagai Indikasi Langsung Hidrokarbon (DHI) Pada Data Sintetik Model Marmousi-2 2. S-Transform menghasilkan komponen real dan imajiner. Dari dua komponen ini dihitung atribut amplitudo, frekuensi, dan fasa. Atribut yang digunakan dalam S-Transform ini adalah atribut amplitudo (spektral sesaat) digunakan sebagai deteksi langsung hidrokarbon. Dari atribut spektral sesaat ini diturunkan atribut amplitude envelope. Hasil dari perhitungan atribut amplitude envelope dengan menggunakan STransform menunjukkan anomali amplitudo yang kuat (warna terang). Hal ini dikarenakan atribut ini akan sensitif terhadap kontras impedansi disebabkan oleh adanya lapisan batuan yang porous yang berisi hidrokarbon, selain itu atribut ini juga bermanfaat dalam menentukan batas lithologi akibat kontras sand dan shale. (Gambar IV.1.2.A). Mengingat atribut spektral sesaat ini merupakan hasil dari analisis timefrequency, maka dilakukan analisis dari sebaran frekuensi dalam domain waktu dan melihat pola atenuasi yang diakibatkan oleh saturasi fluida yang bergantung pada frekuensi sebagai indikasi hidrokarbon. Untuk melihat sebaran frekuensi, dilakukan analisa single trace (time-frequency) yang melalui dearah target penelitian ( gas dan oil). Trace yang diambil adalah trace 100 yang melalui tiga event: gas, oil, dan water wet sand (Gambar IV.1.2.B)
8
Gambar IV.1.2.B Trace 100 Data Marmousi-2 2 Dari hasil perhitungan S-Transform pada slice trace 100 dapat kita analisis perubahan frekuensi pada tiap event dimana semakin meningkat waktunya, semakin menurun nilai frekuensinya, pola seperti ini menunjukkan fenomena atenuasi. Selain itu dari analisa single trace dapat kita ketahui nilai frekuensi dominan untuk diapilkasikan pada atribut estimasi atenuasi, karena metoda yang digunakan dalam penelitian ini adalah S-Transform (time-frequency) sehingga setiap event memiliki nilai frekuensi yang bervariasi terhadap waktu. Perubahan nilai frekuensi tersebut dapat memberikan dugaan adanya hidrokarbon, dimana terjadi peluruhan energi karena saturasi fluida gas. Karena itu, dilakukan slice pada frekuensi bersesuaian dengan frekuensi event pada analisis single trace (timefrequency) untuk mengetahui penyebaran event secara lateral (timeCDP)
Pada slice amplitude frekuensi 30 Hz belum mengindikasikan adanya suatu anomali amplitudo yang menunjukkan adanya hidrokarbon (oil dan gas). Hal ini terlihat pada analisis single trace di atas. Untuk event water wet sand terlihat amplitudo yang kuat pada slice frekuensi ini karena terletak pada kedalaman paling bawah sehingga frekuensinya rendah (gambar IV.1.2.C) Pada slice amplitudo frekuensi 50 Hz, anomali oil lebih kuat dari daerah sekitarnya. Hal ini karena, dari analisis single trace, memang pada frekuensi 50 Hz yang terlihat kuat hanya anomali oil (Gambar IV.1.2.D) Pada slice amplitudo frekuensi 90 Hz ini menunjukkan anomali gas yang cukup kontras dibandingkan dengan lingkungannya dikarenakan anomali gas ini terletak pada daerah dangkal oleh karena itu memiliki frekuensi tinggi. Pada analisis single trace juga terlihat bahwa event reservoar gas terletak pada frekuensi tinggi. (Gambar IV.1.2.E) Dari hasil analisa single trace dan slice amplitudo pada frekuensi tertentu, kita dapat mengetahui dengan tepat frekuensi dominan yang berkaitan dengan hidrokarbon, sehingga dapat kemudian diterapkan sebagai DHI pada atribut lainnya. Atribut lainnya yang digunakan untuk deteksi langsung hidrokarbon adalah atribut diferensial sebagai estimasi atenuasi. Atribut ini merupakan turunan dari atribut amplitude envelope. Atribut diferensial dapat dihitung dengan cara menambahkan amplitudo pada frekuensi dominan hingga frekuensi maksimum untuk kasus gas dan menambahkan amplitudo frekuensi minimum hingga frekuensi dominan untuk kasus liquid. Atribut differential merupakan pendekatan dari konsep atenuasi (Lichmann, 2003), (lihat gambar 1.2).
9
Diharapkan penerapan atribut ini bisa memisahkan oil dan gas. Dan yang paling penting dalam penerapan atribut ini adalah penentuan nilai frekuensi dominan. Mengingat atribut yang digunakan adalah atribut spektral sesaat maka setiap event memiliki frekuensi dominan yang berbeda. Penentuan frekuensi dominan didasarkan dari analisis single trace seperti yang dilakukan sebelumnya, yaitu dengan melihat perubahan drastis frekuensinya, dimana letak amplitudo spekrumnya maksimum, frekuensi tersebut adalah frekuensi dominan. Masing-masing amplitudo spektrum memiliki nilai frekuensi dominan yang berbeda-beda. Batas oil dan gas pada kasus data Marmousi-2 dapat ditentukan berdasarkan frekuensi dominan. Setelah mendapatkan nilai frekuensi dominan yang jadikan contact antara gas dan liquid. Frekuensi tinggi yang terkandung oleh channel 1 dengan fluida gas menunjukkan efek atenuasi. Gelombang seismik akan lebih ter-atenuasi saat melalui fluida karena sifat gas yang compressible. Hasil dari perhitungan untuk atribut ini menunjukkan bahwa gas dan oil dapat dipisahkan (Gambar IV.1.2.F.1 dan 2). Hal ini menunjukkan bahwasannya gas dan oil saling independent.
Gambar IV.1.2.G.(a) Energi relatif total=penjumlahan kehilangan energi pada cair (kurva merah) dan gas (kurva biru), (b) Amplitudo maksimum spektrum wavelet terletak pada kehilangan energi minimum (frekuensi dominan) (Lichmann et al, 2003). Atribut terakhir yang digunakan dalam penelitian ini untuk kasus data model elastik Marmousi-2 adalah atribut mean amplitude. Atribut ini didasarkan pada perhitungan rata-rata dari amplitudo sehingga atribut ini sangat sensitif terhadap amplitudo yang kuat atau cenderung ke kuat refleksi. Oleh karena itu, atribut ini sangat sensitif terhadap anomali amplitudo, seperti misalnya bright spot dan dim spot. Penerapan atribut mean amplitudo dalam model marmuosi ini akan terlihat kuat pada reservoar gas karena kehadiran gas dalam reservoar identik dengan anomali amplitudo. Hal ini terbukti pada data ini reservoar gas sangat kuat dibandingkan dengan lingkungan sekitarnya. (Gambar I.V.1.2.H) IV.2 Aplikasi S-Transform sebagai Indikasi Langsung Hidrokarbon (DHI) Pada Data Riil Lapangan ‘Aremania’. Data riil lapangan ‘Aremania’ ini merupakan data hasil processing PSTM dengan sampling interval 4 ms. Pada data riil ini terdiri dari 2 line seismik dengan panjang lintasan untuk line FD-1 sekitar 645 meter dan line FD-2 sekitar 658 meter dan mempunyai kedalaman time 3 detik sekitar 3000 ms. (Gambar III.2.1.a & b) Pada penampang seismik konvensional line FD-1 teridentifikasi adanya reflektor yang kuat pada trace ke 460 yang 10
terletak tepat pada sumur produksi gas pada time 650 ms yang kemungkinan sebagai daerah sumur produksi reservoar gas, selain itu pada trace antara 1-150 pada sekitar time 0.75 detik diprediksi sebagai daerah prospek. Untuk membuktikan bahwa daerah tersebut merupakan reservoar gas maka di aplikasikan metoda S-Transform sebagai deteksi keberadaan gas tersebut. Dalam aplikasi S-Transform pada data riil digunakan langkah-langkah pengerjaan yang sama dengan pada saat penerapan pada data sintetik Marmousi2. Atribut amplitude envelope digunakan sebagai DHI dan sebagai penentu batas lithologi (Gambar IV.2.A). Dari analisis trace tunggal untuk atribut amplitude envelope, dapat diketahui penyebaran frekuensi terhadap waktu. Trace yang dianalisis adalah trace 460, dimana trace in melalui sumur produksi gas (Gambar IV.2.B). Seperti yang kita ketahui, amplitudo dan frekuensi yang berubah terhadap waktu disebakan oleh atenuasi dan impedansi akustik. Pada trace 460 ini terlihat adanya anomali ampltudo yang menghasilkan respon STransform yang kuat dibandingkan lingkungan sekitarnya yaitu pada time 0.75 detik. Hal ini mengindikasikan keberadaan hidrokarbon. Indikasi tersebut diperkuat dengan menurunnya frekuensi setelah event tersebut, yang disebabkan oleh atenuasi. Slice pada frekuensi ynag bersesuaian dengan frekuensi event pada analisis single trace (time-frequency) digunakan untuk mengetahui penyebaran event secara lateral (time-CDP).
Gambar IV. 2.B Trace 460 line FD-1 Slice amplitudo pada frekuensi 20 Hz belum menunjukkan adanya anomali hidrokarbon. (Gambar IV.2.D) Hasil slice pada frekuensi 30 Hz menunjukkan amplitudo yang kuat dibandingkan daerah sekitarnya, yang memberikan dugaan anomali tersebut adalah reservoar hidrokarbon (Gambar IV.2.E). Dari perubahan frekuensi 20 Hz ke 30 Hz ditunjukkan adanya peluruhan energi secara drastis karena kehadiran gas yang mengakibatkan energi lapisan di bawahnya terabsorpsi. Untuk aplikasi atribut diferensial amplitude envelope sebagai estimasi atenuasi (Lichmann, 2003) diperlukan frekuensi dominan pada tiap event. Frekuensi dominan ini sebagai batas oil dan gas seperti yang dijelaskan oleh Lichmann, 2003 (Gambar IV.1.2.G). Deteksi gas berdasarkan metoda yang diajukan Lichman, 2003 dilakukan dengan menjumlahkan amplitudo frekuensi pada tiap sample time window dari frekuensi dominan sampai frekuensi maksimum
11
untuk kasus gas. Hasil dari perhitungan atribut ini menunjukkan hampir mirip dengan hasil atribut amplitude envelope dimana warna yang terang menunjukkan daerah reservoar gas. (Gambar IV.2.F) Atribut lain yang dapat diturunkan dari atribut spektral sesaat ini adalah atribut mean amplitude. Mean amplitude artinya adalah rata-rata dari energi pada domain waktu sepanjang interval window. Hal ini dilakukan untuk memperjelas anomali amplitudo sehingga hidrokarbon terlihat lebih strong dari daerah sekitarnya (Gambar IV.2.G). Pada line FD-2 ini merupakan satu area eksplorasi dengan line FD-1 dimana pada lintasan seismik ini tidak memiliki sumur. Line FD-1 yang memiliki sumur digunakan sebagai pembanding data seismik dengan line FD-2 yang tidak memiliki data sumur untuk mengetahui respon S-Transform. Seperti halnya pada pada data Marmousi-2 dan line FD-1 kita menghitung atribut amplitude envelopenya dengan tujuan yang sama yaitu melihat batas lithologi dan anomali kuat refleksi (bright spot) untuk deteksi hidrokarbon. (Gambar IV.2.H) Analisis selanjutnya untuk deteksi langsung hidrokarbon dari atribut amplitude envelope adalah analisis single trace (time-frequency) dengan melihat perubahan frekuensi tiap time. Hal ini dilakukan untuk melihat efek atenuasi terhadap frekuensi, dimana frekuensi berkurang terhadap bertambahnya waktu. Trace yang dianalisis adalah trace 45, dikarenakan pada trace ini dengan hasil dari atribut amplitude envelope memperlihatkan adanya anomali bright spot yang identik dengan kehadiran gas (Gambar IV.2.I)
(Gambar IV.2.I) Trace 45 line FD-2 Pada analisis single trace ini kita bisa mendeteksi langsung hidrokarbon dari low frequency dimana terjadi peluruhan energi yang cukup drastis dibawah daerah dugaan reservoar pada frekuensi yang lebih rendah, anomali ini sering disebut low frequency shadow. Untuk melihat frekuensi secara lateral maka kita lakukan slice amplitudo pada frekuensi tertentu pada tiap event untuk melihat kandungan frekuensi dari sinyal yang melalui reservoar hidrokarbon. Slice amplitudo pada frekuensi 20 Hz belum bisa memperlihatkan keberadaan hidrokarbon karena pada slice frekuensi ini rendah ini masih didominasi oleh reflektor yang mengalami atenuasi yang cukup tinggi. (Gambar IV.2.J). Slice amplitudo pada frekuensi 50 Hz menunjukkan hasil yang lebih smooth dan anomali hidrokarbon yang terlihat lebih kuat daripada daerah sekitarnya.(Gambar IV.2.K) Pemanfaatan atribut differential amplitude envelope dalam DHI dapat
12
