Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Lapangan M merupakan lapangan gas yang terletak di Cekungan Sumatera Selatan dan sudah dikembangkan dengan pemboran 5 sumur pengembangan dari reservoar paparan karbonat Formasi Baturaja, dengan rata-rata produksi sebesar 4 MMCFPD per sumur. Berdasarkan hasil interpretasi seismik dan analog dengan lapangan minyak disebelah utara lapangan M, yaitu lapangan A, masih terdapat potensi reservoar minyak (oil rim) yang terletak downdip dari reservoar gas yaitu daerah yang belum dikembangkan di antara batas kontak gas dan minyak dengan batas kontak minyak dan air. Data produksi minyak sumur-sumur di lapangan A berkisar antara 100 - 800 BOPD per sumur. Hasil studi ini diharapkan dapat mengidentifikasi zona prospek minyak tersebut dan juga untuk pengembangan lebih lanjut zona gas. Menggunakan data seismik 3D dan data sumur, dilakukan evaluasi melalui metode dekomposisi spektral Continuous Wavelet Transform (CWT) data seismogram sintetik sumur dan data tras seismik yang melewati sumur, kemudian hasilnya disebarkan ke seluruh lapangan untuk mengidentifikasi penyebaran lateral keberadaan zona anomali frekuensi rendah. Hasil analisa dekomposisi spektral CWT pada data sumur dan data tras seismik yang ditunjukkan pada crossplot antara Amplitudo CWT dengan Frekuensi memperlihatkan korelasi yang cukup bagus. Sumur gas menunjukkan nilai amplitudo CWT paling tinggi pada frekuensi 10 ? 13 hz dan sumur minyak pada frekuensi 17 - 22 hz. Nilai amplitudo menurun pada frekuensi yang lebih tinggi. Pada sumur air, nilai amplitudo CWT selalu paling rendah pada frekuensi rendah hingga tinggi, sehingga dari crossplot tersebut dapat disimpulkan bahwa cut-off amplitudo zona air adalah pada 1,0+E09. Berdasarkan hasil analisis CWT dari data sumur ini, analisa dekomposisi spektral CWT kemudian disebarkan ke seluruh lapangan untuk bisa mengidentifikasi zona prospek. Selain itu, hasil crossplot antara nilai amplitudo CWT dengan nilai Saturasi air (Sw) pada zona reservoir memperlihatkan adanya hubungan yaitu nilai amplitudo CWT yang tinggi berkorelasi dengan nilai saturasi air yang rendah, begitupun sebaliknya.

---

Field M is a gas field located in the South Sumatra Basin and has been developed by the drilling of five development wells from carbonate platform reservoir of Baturaja Formation, with average production of 4 MMCFPD per well. Based on the result of seismic interpretation and its analog to the oil field located to the north of field M, namely field A, there is still potential of oil reservoir (oil rim) located downdip from the gas reservoir The potential area is limited in the area that has not been developed between gas and oil contact and between oil and water contact. The production of oil wells in the field A ranges between 100-800 BOPD per well. The result of this study is expected to identify the oil zone and other prospects for further gas development.

Based on 3D seismic data and well data, the evaluation was carried out using one of spectral decomposition methods, the Continuous Wavelet Transform (CWT). The analysis was done using both well synthetic seismogram data and seismic trace that crossing-through the wells. Then CWT was run on both data. Referring to the result of the analysis, CWT was distributed across the field to identify the presence of low-frequency zone.

The results of the CWT analysis from well data and seismic trace data are shown on the crossplots between the amplitude and the frequency. They show a fairly good correlation. Gas zone shows the highest value of CWT amplitude at a frequency of 10-13 Hz and oil zone shows the highest value at a frequency of 17- 22 Hz. Amplitude values decreased in the higher frequencies. In the water zone, the value of the CWT amplitude is always lower in low to high frequencies. From the crossplot it can be concluded that the cut-off amplitude value for water zone is at 1.0 + E09. In any frequency, the CWT amplitudes below that value is nonhydrocarbon or water.

The result of spectral decomposition that is based the above analysis and distributed throughout the field is able to identify zones of prospects. In addition to that, the crossplot between the CWT value and the water saturation (Sw) in each oil, gas and water zone shows a correlation. High CWT amplitudes correlate to low water saturation, and vice versa."

"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."

"Directional multiscale systems, particularly shearlets, are now having the same dramatic impact on the encoding of multidimensional signals. Since its introduction about five years ago, the theory of shearlets has rapidly developed and gained wide recognition as the superior way of achieving a truly unified treatment in both a continuous and a digital setting. By now, it has reached maturity as a research field, with rich mathematics, efficient numerical methods, and various important applications."

"This self-contained textbook consists of eleven chapters, which are further divided into sections and subsections. Each section includes a careful selection of special topics covered that will serve to illustrate the scope and power of various methods in real analysis. The exposition is developed with thorough explanations, motivating examples, exercises, and illustrations conveying geometric intuition in a pleasant and informal style to help readers grasp difficult concepts."

"Spektral Dekomposisi merupakan salah satu teknik analisa sinyal dalam interpretasi data seismik. Analisa fourier biasa atau transformasi 1D menghasilkan sinyal dari domain waktu menjadi domain frekuensi. Para ilmuwan mengembangkan analisa fourier biasa yang menghasilkan sinyal 2D dalam waktu dan frekuensi, kemudian melakukan short-time window setelah dilakukan transformasi fourier. Metode ini dikenal dengan nama Short-Time Fourier Transform (STFT). Akan tetapi, resolusi time-frekuensi dengan menggunakan STFT terbatas dalam menentukan lebar window. Keterbatasan metode STFT ini dapat diatasi dengan metode Continous Wavelet Transform (CWT). Proses analisis time-frekuensi dilakukan dengan cara mengkonvolusi sinyal dengan wavelet, resolusi frekuensi diperoleh dengan mendilatasi wavelet menggunakan skala tertentu dan resolusi waktu diperoleh dengan mentranslasi wavelet dengan faktor translasi tertentu. Penentuan inilah menjadikan metode Continous Wavelet Transform (CWT) menghasilkan analisis yang mempunyai resolusi yang tinggi. Perkembangan atribut seismik dewasa ini sangat membantu dalam menunjukkan indikasi adanya hidrokarbon pada reservoar. Keberadaan hidrokarbon gas biasanya lebih mudah teridentifikasi dibandingkan minyak dan air karena atenuasi gas lebih besar dibandingkan dengan minyak dan air. Atribut spektral sesaat yang didasari dari hasil komputasi CWT diharapkan dapat menjadi atribut yang berguna untuk mendeteksi adanya indikasi keberadaan hidrokarbon. Untuk mendukung hasil metode CWT, akan dikombinasikan dengan hasil metode inversi untuk meyakinkan akan keberadaan hidrokarbon tersebut yang ditandai dengan nilai akustik impedansi (AI) yang relatif rendah dengan sekitarnya. Dari hasil penelitian ini menunjukkan adanya low frequency effect pada frekuensi 15 Hz di prospect "L" yang terlihat pada line line yang melewati area prospect tersebut. Hal ini didukung dengan hasil inversi yang menunjukkan nilai AI yang rendah yaitu berkisar 17000 ? 22000 ((ft/s) *(gr/cc)) dan kontras dengan nilai AI sekitarnya. Kombinasi metode dekomposisi spektral berbasis CWT yang dengan metode inversi seismik (AI) mengindikasikan adanya akumulasi hidrokarbon pada prospect "L".

---

Spectral Decomposition is one of a signal analyzer in the seismic interpretation. Analysis of 1D Fourier transform generates a signal from time domain into the frequency domain. Scientists developed a 1D Fourier transform to generatee 2D signal in time and frequency domain, then do short-time window after the Fourier transformation. This method is known as Short-Time Fourier Transform (STFT). However, the time-frequency resolution by using the STFT is limited in determining the width of the window. Limitations STFT method can be overcome by using continuous wavelet transform (CWT). The process of timefrequency analysis was done by convolution signal with wavelet, the frequency resolution obtained by using wavelet dilatation with a spesific scale and time resolution obtained by translating the wavelet with a specific translation factor. This determination makes the method of Continuous Wavelet Transform (CWT) can produce high resolution analysis.

Seismic attribute these days is very helpful in showing indications of hydrocarbons in the reservoir. The presence of hydrocarbon gas is usually more easily identified than the oil and water due to greater attenuation for gas compared to oil and water. Spectral Attribute based on the CWT computation is expected to be useful attribute to detect indication presence of hydrocarbons. To support the CWT method, will be combined with inversion methods to assure the existence of hydrocarbons by the value of acoustic impedance (AI) is relatively low with the surroundings.

Results of this study indicate a low frequency effect on the frequency 15 Hz at the prospect ''L " that looks at the lines that passes through the prospect area. This is supported by the results of inversion show that low AI values ranged 17000-22000 ((ft / s) * (gr / cc)) and contrast with the surrounding AI value. The combination of spectral decomposition based on CWT method and seismic inversion method (AI) indicates a hydrocarbon accumulation at the prospect of "L"."

"Salah satu aspek penting dalam inveri seismik adalah estimasi wavelet yang bisa mewakili data seismik secara komprehensif. Dalam tesis ini akan dijabarkan konsep dan implementasi algoritma Kolmogoroff dalam estimasi wavelet. Secara prinsip, dalam metoda Komogoroff, spektrum fasa minimum ditentukan atas spektrum amplitudo yang diberikan. Jika diberikan spektrum amplitudo dengan panjang wavelet n+1 maka terdapat 2n wavelet dengan spektrum fasa yang berbeda, namun hanya satu dari 2n wavelet yang mmiliki spektrum fasa minimum. Pendekatan yang unik ini diharapkan bisa memberikan estimasi wavelet yang representative. Dalam proses ini, kondisi data seismik diasumsikan terdiri dari deret reflektivitas yang acak dan merupakan hasil konvolusi dari wavelet berfasa minimum. Keabsahan dari asumsi tersebut telah diuji dengan deret reflektivitas dari suatu data sumuran dan trace seismik sintetik. Untuk verifikasi dari unjuk kerja algoritma Kolmogoroff, terlebih dahulu diaplikasikan ke data sintetik. Lebih lanjut aplikasi dengan data real dilakukan untuk menentukan distribusi impedansi akustik melalui inversi seismik. Sebagai acuan dalam mengevaluasi hasil inversi seismik dilakukan komparasi terhadap teknik Band Limited inversion yang dihasilkan dari software komersiil. Hasil koparasi menunjukkan korelasi yang optimum."

"Data menjadi hal yang sangat penting di zaman teknologi informasi saat ini. Data tersebut dapat dicuri, diubah, dan disalahgunakan sehingga diperlukan pengamanan data. Salah satu teknik yang dapat digunakan untuk pengamanan data adalah steganografi. Pada skripsi ini, akan dilakukan implementasi algoritma steganografi menggunakan teknik Haar Integer Wavelet Transform IWT dan Least Significant Bit LSB untuk menyembunyikan pesan rahasia berupa teks ke dalam citra digital. Untuk menyisipkan pesan rahasia dilakukan teknik Haar IWT dan 1-LSB pada cover image sehingga menghasilkan stego image. Hasil yang diperoleh menunjukkan bahwa proses extracting jauh lebih cepat dibandingkan proses embedding. Nilai PSNR dari data uji berkisar pada nilai 55-71 dB yang berarti stego image yang dihasilkan dikategorikan baik. Ini menunjukkan bahwa perbedaan citra awal dengan citra yang telah disisipi pesan rahasia tidak mengalami perubahan yang signifikan secara kasat mata.

---

Data becomes very important in the age of information technology today. Such data could be stolen, modified, and abused so that the data security become necessary. One of the techniques for data security is steganography. In this undergraduate thesis, the algorithm of steganography will be implemented with Haar Integer Wavelet Transform IWT and the Least Significant Bit LSB techniques for hiding text as secret message into digital image. Haar IWT and 1 LSB techniques are use to embed secret message on the cover image to produce a stego image. The results show that with this implementation the extracting proccess much faster than embedding process. Values of PSNR from experiment data is in the range 55 71 dB, so stego image are good. This indicates that the difference between cover image and stego image not changed by human visual system."

"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."

"Tekstur menyimpan atau menyediakan karakteristik-karakteristik yang penting untuk usaha pengidentifikasian permukaan dan objek pads berbagai macam citra. Untuk mempelajari tekstur tersebut, dimana sebagian besar tekstur alami mempunyai frekuensi dominan yang terletak pada saluran frekuensi menengah, diperlukan metode multisaluran frekuensi atau analisa multiresolusi, untuk mencapai frekuensi tertentu. Wavelet adalah sebuah fungsi matematika yang memotong-motong data ke dalam frekuensi-frekuensi yang berbeda, sehingga data tersebut dapat dipelajari dengan resolusi yang berbeda-beds. Sebuah metode transformasi wavelet yang disebut Transformasi Wavelet Berstruktur Pohon (Tree Structured Wavelet Transform) memungkinkan untuk memilih daerah frekuensi yang akan dipelajari. Skripsi ini bertujuan untuk membuat perangkat iunak yang dapat mengenali tekstur pads suatu citra secara tepat dengan menggunakan Transformasi Wavelet Berstruktur Pohon. Hasil uji cobs menunjukkan bahwa citra teskstur berukuran 128 x 128 piksel yang dicoba untuk diketahui teksturnya, dapat dikenali dengan balk oleh program."