Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Implementasi atenuasi energi seismik masih terus dikembangkan oleh banyak ilmuwan, dengan maksud mengeluarkan informasi yang lebih dalam dari data seismik maupun menjadi alternatif dari beberapa metode yang sudah ada sebelumnya. Telah dicoba metode berbasis Atenuasi Energi Wavelet (WEA) untuk mengidentifikasi fluida, yaitu dengan menggunakan Wavelet Sesaat pada atenuasi partially saturated rock akan menghasilkan faktor atenuasi liquid (Q-liquid) dan faktor atenuasi gas (Q-gas). Dalam penelitian ini menggunakan 3 metode analisis spektrum sinyal yaitu Short Time Fourier Transform, Continuous Wavelet Transform dan Stockwell Transform kemudian keluaran dari masing-masing metode tersebut digunakan sebagai input perhitungan faktor atenuasi liquid dan faktor atenuasi gas berdasarkan analisis WEA. Hasil ujicoba 3 metode analisis spektrum sinyal yang diaplikasikan pada analisis WEA dengan menggunakan data model dan data lapangan yaitu, pada daerah penelitian dapat menggambarkan distribusi penyebaran Q-liquid dan Q-gas yang dapat dikorelasikan dengan baik antara ketiga metode tersebut. Pada metode STFT memperlihatkan penyebaran Q-liquid dan Q-gas yang besar atau blocky dengan menampilkan tingkat resolusi yang rendah, sementara pada metode CWT mampu menampilkan resolusi yang lebih baik sehingga dapat memudahkan proses interpretasi, sedangkan hasil yang paling baik diperoleh pada metode S-Transform dengan menampilkan tingkat resolusi yang lebih tajam dan dapat menggambarkan distribusi penyebaran Q-liquid dan Q-gas dengan sangat jelas.

---

Attenuation implementation of seismic energy is still on development with many scientists, to gain more information from seismic data become alternate from the past method. Wavelet Energy Attenuation methods have been succeeding to identify fluids, using Instantaneous Wavelet on partially saturated rock attenuation will generate Liquid attenuation factor (Q-Liquid) and Gas attenuation factor (Q-gas).

In this research will using three analysis spectrum signal methods by Short Time Fourier Transform, Continuous Wavelet Transform and Stockwell Transform the result of each method will process to calculate Liquid attenuation factor and Gas attenuation factor based on WEA analysis.

The test result of three spectrum signal analyze methods that using WEA application with data model and field data experiment on target area capable describe dispersion pattern of Q-liquid and Q-gas which is generally be connected properly. The STFT method shows distribution of Q-gas and Q-liquid larger or "blocky" with low level resolution, meanwhile in CWT shows better resolution that make interpretation process easier, and compared the S-Transform method shows best results with higher resolution and describe Q-liquid and Q-gas distribution clearly."

"Dekomposisi Spektral adalah metode yang menghasilkan ekspresi dari sebuah tras seismik pada domain waktu-frekuensi yang digunakan untuk menunjukkan broadband dari data seismik menjadi komponen frekuensinya. Analisis dari komponen spektra individu frekuensi ini dapat menunjukkan informasi geologi yang dibutuhkan lebih baik apabila dibandingkan dengan analisis data broadband secara konvensional. Selain itu dapat juga digunakan untuk mengestimasi lapisan tipis batubara yang memiliki temporal thickness lebih kecil dari ¼ λ. Ketebalan lapisan tipis batubara diwujudkan sebagai uraian dari rekaman spektrumnya. Metode yang digunakan dalam pengolahan data dekomposisi spektral ini adalah metode Continuous Wavelet Transform (CWT) yang menghasilkan domain waktu-frekuensi yang dapat menghasilkan resolusi gambaran seismik yang lebih baik dalam domain waktu-frekuensi.Pada penelitian ini data yang digunakan adalah 17 lintasan data seismik 2D dan 2 data sumur yang memiliki data checkshot. Hasil akhir yang diperoleh adalah peta estimasi penyebaran lateral lapisan tipis batubara dari lapangan ?B? pada Cekungan Sumatra Selatan dengan menggunakan Dekomposisi Spektral dengan metode CWT. Pada hasil akhir diperoleh lapisan batubara yang potensial di bagian tengah dan selatan daerah penilitian.

---

Spectral Decomposition is one of methods that decompose seismic trace in to time-frequency domain to demonstrate the seismic broadband data become its time-frequency. Time-frequency analysis and its component showing geologic features better than another conventional broadband data analysis. Spectral Decomposition is also used for estimating of coal seam that has temporal thickness less than ¼ λ. The thickness coal seam is manifested as its spectrum. The spectral decomposition algorithm that is used is Continuous Wavelet Transform (CWT) in time-frequency domain that yielding better seismic resolution in time-frekuensi domain.

This study used 17 lines of 2D seismic data and 2 well data that each has a checkshot data. This work produced map of lateral distribution of coal seam at the field "B" in South Sumatra Basin. The result show that the most potential coal seam is from the centre and north from study area."

"ABSTRAKDalam tesis ini akan dibahas aplikasi interaktif model komputasi beserta analisa dekomposisi spektral untuk data non stasioner menggunakan Continuous Wavelet Transform (CWT). Metode konvensional menunjukkan bahwa untuk menghasilkan gambaran time-frekuensi mengunakan Short Time Fourier Transform dengan batas resolusi time-frekuensi diawali dengan menentukan panjang window. Dalam proses CWT tidak memerlukan penyeleksian (pre-selecting) panjang window dan tidak ada batasan tetap space resolusi time-frekuensi. CWT menggunakan dilatasi dan translasi wavelet untuk menghasilkan skala waktu (time-scale).Langkah awal dilakukan adalah memasukan dan merubah slicing frekuensi dengan pengambilan pusat frekuensi pada masing-masing jenis wavelet, dilanjutkan dengan mentransformasikan data dalam domain waktu untuk menghasilkan spektral amplitudo hasil CWT. Model komputasi yang dibuat dalam tesis ini merupakan aplikasi interaktif yang dapat membantu menganalisa dalam penelitian, yaitu memvalidasi pendekatan dengan contoh model sintetik data non stasioner dan mengamati tipe hasil spketrum CWT.Hasilnya menggambarkan bahwa hasil transformasi CWT dengan menggunakan data sintetik dapat memisahkan dengan mengetahui secara dini awal dari bentuk pembajian dan ujung reflektor baji, dengan cara melihat hasil spektra dan perubahan model nilai kecepatan setiap lapisan, pembuktian ini dilanjutkan dengan model temporal thicknes. Dilanjutkan pengujian data real seismik, yaitu data real I yang menunjukkan model baji dan data real II menggunakan data Blackfoot yang diuji menggunakan metode CWT untuk mencari keberadaan gas. Dari dua jenis data, yaitu sintetik dan data real dapat disimpulkan bahwa secara potensial pendeteksian kejelasan zona prospek dan penyeleksian dapat dilakukan dan hasil data real 2D II menunjukkan zona gas pada xline 45 kedalaman 1520 m, yaitu dengan melihat peningkatkan resolusi amplitudo pada saat menggunakan wavelet cgau4 dan frekuensi tunggal 20Hz, dimana pada dasarnya peningkatan resolusi amplitudo ini akan lebih menunjukkan kejelasan batas kontinyuitas dari zona prospek hidrokarbon dan identifikasi gambaran stratigrafi yang terdapat batas pemisah yang menunjukkan karakteristik reservoir.

---

ABSTRACTInteractive application for computing spectral decomposition model for non stationery data based on CWT is discussed in this thesis. The conventional method shows time frequency map which used STFT need to be determined by preselecting window, although CWT method does not need preselecting window, and regular time-frequency space resolution. CWT used basic function with compact supported having the property of dilatation and translation to result time scale.First step in this application user have to input tuning frequency and its change if needed. Each kind of wavelet have the center frequency which is used to transform data in time domain for computing amplitude spectral CWT. Computation model in this research is made interactive application to implement CWT model to analyze real seismic data.This application can be proven with the model, the first have to validate synthetic model with CWT method, if good enhancement resolution and recognize the character spectral used tuning frequency, then can be followed used its method to implement with real 2D seismic. Spectral which is resulted by CWT method shows the unique spectral in scale, and this method can be implemented in wedging model.The conclusion from synthetic and real 2D seismic, this method potentially to analyze bright resolution based on increasing amplitude seismic and tuning frequency which is used. Because each of amplitude shows resolution suite from seismic data. Finally, on comparing from input parameters likely, amplitude, pseudo frequency, sampling and kind of wavelet, the result of transformation used this application based on CWT shows bright amplitude (resolution) in several reservoir locations, so can be used for indicating recognized hydrocarbon zones and wedged location. Gas location can be found in xline 45 depth 1520 m in Blackfoot data."

"Penelitian ini terletak di lapangan Danish North Sea, tepatnya di sebelah barat dari Denmark. Reservoar Karbonat pada lapangan ini merupakan platform karbonat, dimana litologinya berupa chalk pada formasi ekofisk di kedalaman 1850 m. Metoda Atribut Dekomposisi Spektral sangat baik untuk mengidentifikasi hidrokarbon berdasarkan parameter frekuensi. Pada penelitian ini menggunakan CWT (Continuous Wavelet Transform) dengan menggunakan wavelet Mexican Hat sebagai wavelet input. Pada interpretasi lanjut menganalisis grafik dari time - frekuensi spektrum, dimana grafik ini menunjukan 2 karakteristik reservoar konten (reservoar minyak dan reservoar air). Frekuensi dominan dari minyak yang ditunjukan pada grafik sebesar 20 Hz. Setelah itu ditentukan penyebaran reservoar dari konten minyak tersebut. Berdasarkan hasil analisa dekomposisi spektral menunjukan persebaran hidrokarbon pada reservoar chalk formasi ekofisk berada pada bagian selatan, timur laut, dan barat laut lapangan danish north sea merupakan zona prospek.

---

This research is located in Danish North Sea Field, the west side of Denmark. Carbonat Reservoirs in the field were formed in platform carbonate type which the lithology was the chalk layer at Ekofisk formation around 1850 m. The spectral decomposition method is very good tool to identify the hydrocarbon prospecting based on frequency parameters.

In this research, the author using CWT (Continuous Wavelet Transform) with respect to Mexican Hat wavelet type as wavelet input the relation time - frequency spectrum. The result showed two kind reservoirs prospecting, hidrocarbon and water reservoir.

From hydrocarbon reservoir, it was found the frequency dominant around 20 Hz, whereas the water reservoir was 23 Hz. Then, we applied CWT by the frequency dominant 20 Hz to seismic horizon target in this area. Based spectral decomposition analyzed, we cofirmed the hydrocarbon prospecting originated from chalk layer in Ekofisk formation. The prospect time was positioned in the south side and north-east side directions."

"Lokasi penelitian yang terletak di cekungan Jawa Timur (East Java Basin) adalah daerah yang dilalui oleh zona patahan Rembang-Madura-Kangean-Sakala ( RMKS Fault Zone) yang merupakan zona dengan deformasi sesar yang kuat. Berdasarkan data sumur ekplorasi, Zona target berada pada formasi Ngimbang Karbonat, didominasi oleh batuan gamping dan terletak pada kedalaman 2012 m sampai 2470 m. Dari hasil studi gas analysis sebelumnya, formasi Ngimbang Karbonat berpotensi sebagai reservoar hidrokarbon dengan kenampakan gas show yang cukup tinggi pada formasi tersebut. Hal ini didukung juga oleh nilai log resistivitas yang tinggi yang mungkin berasosiasi dengan keberadaan hidrokarbon. Pada penelitian ini, inversi impedansi akustik menggunakan metoda Sparse Spike digunakan untuk menunjukkan keberadaan reservoar pada zona target. Hasil dari inversi ini menunjukkan terdapat satu lapisan pada formasi Ngimbang Karbonat yang mempunyai nilai impedansi akustik yang relatif lebih rendah dari bodi sekitar nya yaitu 6600 sampai 7700 (m/s).(g/cc). Pada penelitian ini, penulis menkonversi nilai impedansi akustik menjadi parameter porositas dan didapatkan nilai porositas zona target berkisar 8 - 10 %. Selanjutnya metoda dekomposisi spektral dengan algoritma CWT digunakan untuk melihat saturasi fluida dari zona target. Hasil dari metoda CWT ini menunjukkan adanya fenomena Low Shadow Frequency pada frekuensi 8 Hz. Fenomena ini diduga berasosiasi dengan keberadaan hidrokarbon yang mensaturasi batuan pada zona target. Hal ini didukung dengan hasil inversi sebelumnya bahwa dengan menggunakan kombinasi kedua metoda tersebut, diduga bahwa terdapat akumulasi hidrokarbon jenis gas pada zona target penelitian.

---

Location of research area is located in East Java Basin which is passed by a big fault zone named Rembang - Madura - Kangean - Sakala (RMKS) fault zone. The target area is a zone with strong fault deformation. Based on well exploration data, the target zone is Ngimbang Karbonat Formation which is dominated by Carbonate limestone and at the depth of 2012 m until 2470 m.

Gas Analysis study shows that the Ngimbang Karbonat Formation is highly potential for becoming a reservoar rock which shows highly gas shows on that formation. This is also supported by high resistivity value from log data that maybe associated with hydrocarbon existence.In this research, Acoustic Impedance with Sparse Spike algorithm is used to show the existence of reservoir on the target zone.

The result of this inversion shows that there is one body of rock on Ngimbang Karbonat fm that has low acoustic impedance value 6600 – 7700 (m/s).(g/cc) compared to the other body. I convert this acoustic impedance value into porosity parameter and get a range of value from 8 - 10 %. Finally, spectral decomposition method based on CWT algorithm is used to see the fluid saturation on the target zone.

The result of this method show that there is a Low Shadow Frequency phenomenon at frequency 8 Hz. This phenomenon may be associated with the existence of hydrocarbon that saturate the rocks on the target zone. It is supported by the result of the inversion before that with the combination of both method, we can conclude that the target zone is highly potential to become a reservoir rock with accumulation of hydrocarbon on that zone."

"Dekomposisi spektral lanjutan dengan menggunakan metode Continous Wavelet Transform (CWT) dilakukan dengan mencari estimasi nilai atenuasi pada data seismik. Penggunaan dekomposisi spektral dengan metode CWT memperlihatkan hasil yang lebih baik dibandingkan dengan metode dekomposisi spektral yang lain. Obyek penelitian adalah lapisan shale prospektif pada formasi Talang Akar. Daerah penelitian terletak di Lapangan X yang berada di cekungan south sumatera offshore. Sebelum dilakukan dekomposisi spektral, penelitian difokuskan terlebih dahulu pada analisis petrofisika untuk menentukan lapisan shale prospektif. Selain itu, dilakukan pula overlay kurva DlogR dengan kurva Transit time sonic dan Resistivitas. Lapisan zona target shale diinterpretasikan sebagai zona shale yang prospektif. Dan data-data ini diperkuat dengan analisis lanjutan dekomposisi spektral dengan nilai atenuasi dari faktor Q yang telah diestimasi."

"Dengan tersedianya data genom berupa sekuen DNA pada domain publik, banyak peneliti dari berbagai lintas bidang yang memfokuskan penelitian mereka dalam studi genom untuk analisa ekstrasi informasi dan analisa data. Penelitian pada sekuen DNA dilakukan dengan menggunakan metode pengolahan signal digital disebut dengan Genomic Signal Processing (GSP). GSP dapat digunakan untuk mendiagnosis penyakit genetik yang muncul karena mutasi pada sekuen DNA, seperti kanker. Saat ini, kanker menduduki peringkat kedua sebagai penyebab kematian di dunia. Pada tingkat yang paling mendasar, kanker adalah penyakit DNA, dimana perubahan sekuen DNA dan molekul yang berinteraksi dengan DNA pada akhirnya menyebabkan profilerasi sel yng tidak terkendali. Pada skripsi ini, akan dilakukan simulasi untuk membandingkan tranformasi fourier dengan transformasi wavelet dalam mendeteksi kanker. Perancangan diawali dengan mengkonversi sekuen DNA menjadi sekuen numerik menggunakan binary sequence method. Selanjutnya,transformasi fourier / wavelet digunakan untuk menganalisa karakteristik spektral dan IIR Low Pass Filter Butterworth digunakan untuk meningkatkan akurasi dengan menekan noise. Berdasarkan simulasi, diperoleh bahwa transformasi wavelet dapat digunakan untuk mendeteksi kanker melalui analisa sekuen DNA dimana wavelet ortogonal memberikan hasil lebih baik daripada biortogonal. Dibandingkan transformasi fourier, transformasi wavelet memiliki performa yang lebih baik dalam mendeteksi sel kanker.

---

With the enormous amount of genomic data of DNA sequence available in the public domain, many researcher from various cross fields have concentrated their research in genomic study for information extraction and data analysis technique that is used to analyze DNA sequences using Digital Signal Processing (DSP) is Genomic Signal Processing (GSP). GSP can be used to diagnose genetic diseases that appear due to mutations in DNA sequences, such as cancer. Cancer is the second leading disease that cause of death in the world. Cancer is the disease of DNA because a permanent change in the DNA can develop cancer cells.

This thesis will design a simulation to compare between fourier transformation and wavelet transformation for cancer detection. The design begins by converting the DNA sequence into numerical sequences using binary sequence method. Furthermore, the fourier/wavelet transform is used to analyze the spectral characteristics of DNA sequence and IIR Butterworth Low Pass Filter is used to improve the accuracy in predicting and identifying cancer cells.

The result of simulation shows that wavelet transform can be used to detect a cancer through DNA sequence analysis. Wavelet transform shows the better performance than fourier transformation. In wavelet transform, orthogonal wavelet give better result that biorthogonal wavelet."

"Lapangan Talavera seluas 230km2 adalah lapangan migas yang berada di Cekungan Sumatera Utara yang merupakan salah satu cekungan mature di Indonesia. Lapangan ini diduga memiliki fitur stratigrafi berupa chanel dan delta dengan perlapisan batu pasir yang tipis sehingga tidak dapat terdeteksi dalam peta seismik konvensional. Dalam penelitian ini dipilih atribut seismik dekomposisi spektral berbasis Continuous Wavelet Transform (CWT) yang dapat mengekstrak informasi frekuensi dari peta seismik fungsi waktu menjadi peta fungsi waktu-frekuensi. Hasilnya diharapkan akan dapat digunakan untuk mendelineasi fitur stratigrafi dan mengetahui penyebaran lapisan batu pasir (batuan reservoar). Sementara atribut RMS amplitude digunakan untuk melihat distribusi kandidat reservoar sekaligus menjadi data pembanding dan pendukung informasi yang didapat dari atribut dekomposisi spektral. Pada akhirnya, hasil penellitian ini akan sangat berguna bagi perhitungan cadangan rinci, yang akan sangat tergantung pada geometri dan kualitas reservoar. Selain itu, juga akan berguna bagi perencanaan produksi pada fase eksploitasi. Dari hasil penelitian ini didapatkan tiga fasies reservoar dan hubungan korelasi yang kuat antara metode dekomposisi spektral dengan ekstraksi atribut RMS amplitude. Dengan atribut RMS amplitude dapat dilihat distribusi reservoar berdasarkan tingginya nilai amplitudo. Sementara untuk delineasi batu pasir secara lebih rinci diperoleh dari hasil analisa dekomposisi spektral.

---

Talavera is a 230km2 area of the oil and gas field located in the North Sumatra Basin, which is one mature basins in Indonesia. This field has allegedly stratigraphic features such as channels and delta sandstone with thin bedding that can not be detected in conventional seismic map.

In this study, seismic attribute spectral decomposition based on Continuous Wavelet Transform ( CWT ) is selected to extract the frequency information from the seismic map time domain becomes a seismic map time - frequency domain. The results are expected to be used to delineate the stratigraphic and geographic distribution of feature layers of sandstone (reservoir rock) . While the RMS amplitude attribute is used to look at the distribution of the reservoir as well as a candidate benchmark data and supporting information obtained from spectral decomposition attributes. In the end, this study results will be useful for a detailed calculation of reserves, which will depend on the geometry and quality of the reservoir. In addition, it will also be useful for the planning of production in the exploitation phase.

From the results of this study, the three reservoir facies and a strong correlation between the spectral decomposition method with RMS amplitude attribute extraction are detected. With RMS amplitude attribute can be seen by the high value of reservoir distribution amplitude . As for the delineation of sandstone in more detail the results obtained from the spectral decomposition analysis."

"Pulau Kalimantan merupakan pulau yang memiliki aktivitas tektonik yang cenderung stabil. Hal ini mengakibatkan pulau ini dapat menjadi reservoar hidrokarbon yang baik. Lapangan 'B' terletak di Kalimantan timur dan berada pada cekungan Tarakan yang merupakan salah satu cekungan intrakraton di Indonesia. Pada lapangan 'B' telah ditemukan hidrokarbon berupa gas di sumur 'M'. Gas ditemukan pada interval kedalaman 1800 - 1900 m. Hasil ini merupakan dasar untuk tahapan pengembangan suatu lapangan gas 'B' guna mengoptimalkan produksi. Dalam upaya mengoptimalkan produksi gas dibutuhkan pengeboran sumur tambahan di lapangan 'B'. Akan tetapi pengeboran sumur memakan biaya yang sangat mahal sehingga pengeboran harus tepat sasaran. Agar pengeboran tepat sasaran perlu dilakukan pendekatan tehadap persebaran hidrokarbon gas pada reservoar. Hidrokarbon gas lebih mudah teridentifikasi dengan metode dekomposisi spektral karena sifat dari gas yang akan mengatenuasi gelombang dengan frekuensi tinggi. Penelitian ini mengunakan dekomposisi spektral untuk menentukan persebaran gas dengan mengamati pola dari respon frekuensi. Berdasarkan hasil analisa dekomposisi spektral diperoleh persebaran hidrokarbon gas pada reservoar batu pasir formasi Tarakan berada pada bagian barat laut dan selatan yang memiliki potensi yang menjanjikan.

---

Kalimantan is an island with stable tectonic activity. So this island has high potential to be good hydrocarbon reservoir. 'B' field is located in the Tarakan basin eastern Kalimantan. In 'B' field hydrocarbon gas was found at 'M' well. Gas was found in the depth between 1800-1900 m. These results are the basis for the development of 'B' gas field in order to optimize production. To optimize production we must drilling another wells in this field. Because of drilling cost are very expensive, so drilling should be right on target. to make drilling precise we need representation of distribution hydrocarbon gas in the reservoir. Hydrocarbon gas more easily identified by spectral decomposition method because gas will atenuated with increasing frequency. This study uses spectral decomposition to determine the distribution of gas by observing the pattern of the frequency response. Based on spectral decomposition result, distribution of hydrocarbon gas detected in Northwest and Southern field on sandstone reservoir Tarakan formation."