Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"ABSTRAKPenerapan teknologi akustik sebagai suatu metode pendugaan kelimpahan ikandi perairan laut mempunyai banyak sekali keuntungan yang dapat membuat pengelolaan sumber daya perikanan menjadi lebih efisien dan efektif. Metode ini memanfaatkan gelombang akustik untuk mendeteksi berbagai obyek dalam air dengan menggunakan perlengkapan sonar dan echosounder, di mana energi suara ditransmisikan secara aktif dan kemudian suatu informasi disaring dari gema yang dipantulkan oleh suatu target. Informasi yang diperoleh tersebut kemudian dicatat dalam bentuk ekogram. Ekogram tersebut memerlukan adanya pemrosesan lebih lanjut untuk memisahkan target ikan yang diinginkan, karena di dalamnya juga terdapat banyak gema yang berasal dari obyek-obyek bawah laut selain ikan. Untuk itu perlu dikembangkan suatu sojrware yang dapat dengan efektif memproses ekogram secara tepat dan akurat.Skripsi ini mencoba menggunakan dekomposisi subband dengan pemfilteranWiener untuk mendeteksi ikan pada ekogram echosounder dan memisahkan target ikan dari target Iain, Parameter yang digunakan untuk membedakan ikan dengan obyek lain adalah perbedaan nilai target strength dari obyek-obyek tersebut. Acuan yang digunakan adalah hasil pemrosesan dan analisa ekogram dengan menggunakan software. Simrad EP500, yaitu suatu software yang telah banyak digunakan untuk pemrosesan ekogram dengan tingkat keakuratan yang tinggi.Hasil simulasi menunjukkan bahwa metode dekomposisi subband denganpemfilteran Wiener dapat digunakan untuk mendeteksi ikan pada ekogramechosounder dengan keefektifan mencapai 80%.

---

"

"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."

"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."

"Penyelidikan karakteristik reservoir memiliki peranan penting dalam bidang eksplorasi minyak dan gas bumi (Hydrocarbon). Penyelidikan ini bisa cukup sulit dilakukan dikarenakan oleh beberapa hal, salah satunya adalah memetakan reservoir lapisan tipis yang disebabkan oleh keterbatasan resolusi seismik. Ada banyak metode yang telah diterapkan terhadap data seismik dalam karakteristik reservoir. Dekomposisi spektral telah diaplikasikan untuk interpretasi data seismik 3D.Metode yang digunakan adalah metode Continuous Wavelet Transform (CWT), metode ini diaplikasikan pada data sintetik dan data seismik riil lapangan Bonsville. Aplikasi dari metode CWT pada data sintetik bertujuan untuk mendapatkan frequency slicing dan mengetahui frekuensi tertentu dari masing-masing frekuensi yang digunakan untuk analisa dekomposisi spectral, selanjutnya diaplikasikan pada data riil lapangan Boonsville bertujuan untuk mendapatkan horizon slice.Hasil analisis pada data riil seismik lapangan Boonsville yang didapatkan dari proses dekomposisi spektral menunjukan adanya distribusi channel pada formasi caddo.

---

Reservoir characteristic investigation has an important role in hydrocarbon exploration. The investigation cannot be done easily because of several problems, on of them is for mapping the thin beds reservoir which is caused by the limitation of the seismic resolution. Many methods have been applied to seismic data in the reservoir characterization. Spectral decomposition has been applied to 3D seismic data interpretation, such as by using Continuoaus Wavelet Transform (CWT) method.These method are applied to, first synthetic data set and second, real seismic data set collected along Boonsville field. The application of method to the synthetic data set is used to get the best frequency slicing and to know a certain frequency from each frequencies such as by using analysis spectral dekomposition, hereinafter, method are applied to the real data of the boonsville field is get the best horizon slice.The result of analysis on real seismic data set collected along Boonsville Field with spectral decomposition process can show distribusri channel in Caddo Formation."

"Noise linier adalah energi seismik yang menjalar di sepanjang permukaan (gelombang permukaan). Karakteristik noise linier adalah frekuensi rendah, kecepatan rendah, dan amplitudo tinggi. Noise linier masih menjadi permasalahan dalam data seismik, sebab mampu menyamarkan sinyal refleksi. Teknik pengolahan yang saat ini digunakan adalah filter F-K, berpotensi untuk mereduksi sinyal refleksi yang berada pada rentang slope noise. Metode dekomposisi spektral berbasis transformasi wavelet merupakan metode filtering alternatif, mampu mendekomposisikan data seismik menjadi beberapa subband melalui filter low-pass dan filter high-pass. Setiap filtering mendekomposisikan data seismik ke dalam domain frekuensi (f) dan bilangan gelombang (k). Metode ini diujikan pada data real seismik darat 2-D yang memiliki rentang velocity 20 m/ms hingga 100 m/ms. Terdapat 2 metode filtering, yaitu membuang subband yang mengandung noise dan menggunakan filter F-K pada subband yang mengandung noise. Metode filtering 2 lebih efektif mereduksi noise linier pada data penelitian dibandingkan metode filtering 1. Hal ini dibuktikan pada hasil penelitian yang menunjukkan peningkatan kualitas tampilan shot point gather dan stacking.

---

Linear noise is seismic energy that propagates along the surface (surface waves). Characteristic of linear noise is low-frequency, low-velocity, and high amplitude. Linear noise is such a problem in land seismic data, because able to disguise signal reflection. Current processing techniques aimed at linear noise suppression, such as f-k filtering has potentially to reduce signal reflection which range in noise slope. A new alternative to f-k filtering is spectral decomposition based on wavelet transform, which decomposes seismic data into different sub bands by applying low-pass and high-pass filters. Each filtering decomposes the seismic data into frequency and wavenumber domain. This method is applied in real 2-D land seismic data to reduce linear noise with velocity range 20 m/ms to 100 m/ms. There are two methods of filtering, killing sub bands which contained noise and using f-k filter on sub band which contained noise. Second method is more effective to reduce linear noise than first method. This technique leads to the improvement of shot records and final stack quality."

"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."