Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Penelitian ini membahas tentang penggabungan data seismik high density dan low density shot menggunakan metode interpolasi 5D Matching Pursuit Fourier Interpolation (MPFI). Tujuan utama dari penelitian ini adalah untuk menghasilkan dataset seismik dengan kualitas yang lebih tinggi melalui penggabungan kedua set data yang memiliki densitas yang berbeda dan mengurangi efek leakage dan aliasing yang ada pada data seismik yang terakuisisi secara irregular. Metode MPFI dilakukan dengan menggabungkan metode Anti Leakage Fourier Transform (ALFT) dan Anti Aliasing. Metode ini melibatkan iterasi dan pemberian pembobotan (prior) pada proses interpolasi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa metode interpolasi 5D MPFI berhasil menghasilkan dataset seismik gabungan yang memiliki resolusi spasial lebih tinggi daripada kedua set data asli. Hal ini ditunjukkan oleh tingginya signal to noise (S/N ratio), kemenerusan yang lebih koheren, patahan yang lebih terdefinisi, serta amplitudo yang lebih seimbang. Interpolasi juga berhasil mengisi celah antara data high density dan low density, serta melakukan regularisasi pada data yang terkena efek leakage dan aliasing. Selain itu, metode ini memperluas distribusi azimuth sehingga dapat digunakan untuk analisis kecepatan dalam berbagai arah, seperti AVAZ, VVAZ, dan Azimuthal PSDM. Selain menghasilkan dataset yang lebih baik, metode interpolasi ini juga memiliki keuntungan dalam hal penghematan biaya dibandingkan dengan melakukan akuisisi seismik ulang

---

This research studies merging high density and low density shot seismic datasets using the 5D Matching Pursuit Fourier Interpolation (MPFI) method. The main objective of this research is to achieve a higher quality seismic dataset by merging two datasets that have different densities and reducing the leakage and aliasing effects present in irregularly acquisition seismic data. The MPFI method is performed by combining the Anti Leakage Fourier Transform (ALFT) and Anti Aliasing methods. This method involves iteration and weighting (prior) in the interpolation process. The results show that the 5D MPFI interpolation method successfully produces a combined seismic dataset that has a higher spatial resolution than the two original datasets. This is indicated by the high signal to noise (S/N ratio), more coherent continuity, well defined faults, and more balanced amplitudes. The interpolation also effectively fills the gap between the high density and low density data, and regularizes the data affected by leakage and aliasing. In addition, this method extends the azimuth distribution so that it can be used for velocity analysis in multiple directions, such as AVAZ, VVAZ, and Azimuthal PSDM. In addition to producing better datasets, this interpolation method also has benefits in terms of cost savings compared to performing another seismic acquisition"

"Penelitian mengenai tekanan pori dilakukan pada Formasi Talang Akar dan Baturaja, Sub-Cekungan Jambi, Cekungan Sumatera Selatan. Cakupan penelitian berfokuskan pada wilayah yang mengalami overpressure atau tekanan pori melebihi normal. Analisis mengenai tekanan pori dilakukan sebagai upaya mengoptimalkan proses pengeboran di wilayah yang akan dilakukan pengembangan sumur. Pengolahan data terbagi menjadi dua, yaitu pengolahan tekanan pori pada data sumur dan penyebarannya menggunakan data seismik. Dalam melakukan estimasi nilai tekanan pori pada sumur, digunakan metode dasar tekanan pori, yaitu metode Eaton. Selanjutnya, dilakukan penyebaran tekanan pori pada data seismik menggunakan neural network dengan data masukan berupa kecepatan gelombang P dan inversi impedansi elastik. Penggunaan data tersebut dipilih karena cukup efektif dalam melakukan estimasi persebaran tekanan pori yang dikontrol oleh keberadaan litologi dan fluida. Selain itu, dilakukan pemodelan substitusi fluida guna menguatkan analisis persebaran gas pasiran.Dari pengolahan data didapatkan bahwa terdapat zona overpressure di Formasi Talang Akar dengan kedalaman 6030.184 ft - 6368.5 ft. Sedangkan pada Formasi Batu Raja tidak terlihat anomali tekanan pori yang signifikan. Keberadaan fluida hidrokarbon berupa gas pasiran di antara litologi shale dan keberadaan struktur patahan diduga menjadi penyebab terjadinya anomali berupa overpressure.

---

Research on pore pressure was carried out in the Talang Akar and the Batu raja Formation, Jambi Sub-Basin, South Sumatra Basin. The scope of research focuses on areas that experience overpressure or the pore pressure exceeds normal. Analysis of pore pressure is carried out as an effort to optimize the drilling process in areas where well development will be carried out. The data processing is divided into two, namely the processing of pore pressure in the well data and its distribution using seismic data. In estimating the value of pore pressure in drilling wells, the basic method for calculating pore pressure is used, namely the Eaton method. Next, the distribution of pore pressure estimates on seismic data is carried out using a neural network with input data in the form of P wave velocity and elastic impedance inversion. The use of input data was chosen because it is quite effective in estimating the pore pressure distribution which is controlled by the presence of lithology and fluids. In addition, fluid substitution modeling was carried out to strengthen the analysis of the distribution of sandy gas.

From the data processing carried out, it was found that there are zones overpressure in the Talang Akar Formation with a depth of 6030.184 ft to 6368.5 ft. Whereas in the Batu Raja Formation there is no significant pore pressure anomaly. The presence of hydrocarbon fluids in the form of sandy gas between lithology shale and the existence of a fault structure is thought to be the cause of the anomaly in the form of overpressure."

"Dekomposisi spektral telah diaplikasikan untuk interpretasi data seismik 3D dalam meningkatkan resolusi, meningkatkan visualisasi stratigrafi, memprediksi ketebalan lapisan tipis, mengurangi noise, dan mendeteksi langsung keberadaan hidrokarbon. Beberapa metode yang telah digunakan untuk melakukan dekomposisi spektral amplitudo antara lain: DFT (Discrete Fourier Transform), EMD (Empirical Mode Decomposition), CWT (Continuous Wavelet Transform) dan MPD (Matching Pursuit Decomposition).Pada kasus ini, Metode Empirical Mode Decomposition digunakan untuk mendekomposisi suatu sinyal utama menjadi beberapa sub-sinyal yang bervariasi, yang memiliki berbagai macam frekuensi. Beberapa sub-sinyal tersebut biasa disebut IMF (Interinsic Mode Function). Kemudian dilakukan Hilbert Transform untuk setiap IMF.Hasil yang didapatkan dari proses Spectral Decomposition dengan metode Empirical Mode Decomposition menunjukan distribusi channel pada daerah Stratton Texas terlihat cukup baik dan memiliki resolusi yang lebih baik dibandingkan metode konvensional seperti FFT.

---

Spectral Decomposition has been applied to the interpretation of 3D seismic data to enhance resolution, improved visualization of stratigraphic features, thickness estimation for thin beds, noise suppression, and direct hydrocarbon indication. There are variety of spectral decomposition methods. These include the DFT (Dicrete Fourier Transform), EMD (Empirical Mode Decomposition), CWT (Continuous Wavelet Transform) and MPD (Matching Pursuit Decomposition).

In this study, Empirical Mode Decomposition method is used to decompose a main signal into several sub signal, which has many types of frequencies. Some subsignals are usually called IMF(Interinsic Mode Function). Then do the Hilbert transform to each IMF.

The results of spectral decomposition with EMD method can show channel distribution in Stratton Texas Field more clearly and have better resolution than conventional methods such as FFT."

"Migrasi seismik merupakan salah satu proses akhir dalam processing seismik. Proses migrasi bertujuan untuk meningkatkan resolusi lateral data seismik dengan cara memindahkan kedudukan reflektor pada posisi dan waktu pantul yang sebenarnya berdasarkan lintasan gelombang. Hal ini disebabkan karena penampang seismik hasil stack belumlah mencerminkan kedudukan yang sebenarnya, karena rekaman normal incident belum tentu tegak lurus terhadap bidang permukaan, terutama untuk bidang reflektor yang miring. Selain itu, migrasi juga dapat menghilangkan pengaruh difraksi gelombang yang muncul akibat pengaruh struktur geologi seperti patahan, sinklin, dan antiklin. Migrasi yang digunakan dalam penelitian ini, yaitu migrasi dengan menggunakan metode fourier split step dan finite-difference. Kedua metode migrasi yang digunakan tersebut diaplikasikan pada empat macam data seismik sintetik yang telah dibuat melalui pemodelan seismik Data seismik sintetik yang dibuat terdiri dari empat macam model geologi, yaitu model geologi dua perlapisan (sinklin-antiklin), model geologi tiga perlapisan (patahan), dan model geologi empat perlapisan dan satu channel, pada model geologi yang ketiga ini terdapat dua macam model kecepatan, yaitu model yang memiliki kecepatan kontinu dan model yang memiliki kecepatan tidak kontinu. Dilakukan perbandingan antara kedua metode migrasi yang digunakan terhadap data seismik sintetik yang ada. Hasil migrasi dengan menggunakan metode finite-difference terlihat lebih baik dalam mengatasi variasi kecepatan lateral yang sederhana maupun kompleks dibandingkan dengan metode fourier split step. Tapi, migrasi dengan menggunakan metode fourier split step lebih membutuhkan waktu yang singkat dalam hal proses komputasi dibandingkan metode finite-difference.

---

Seismic migration is a part of final process in seismic processing. The purpose of migration is to enhance spatial resolution of seismic data. This migration is performed by moving the position of reflector with regards to the real position and reflecting time based on the wave path. The different image between the stacked section and true subsurface position of the event due to the record of normal incidence is not always perpendicular to its reflector, especially a reflector with a certain dip. In addition, migration collapse diffraction effect is shown from the result of geological structure such as fault, sincline and anticline.

The migration algorithm that was used is split step fourier and finite-difference migration. Both migration methods were applied to four types of synthetic seismic data that were produced by seismic modeling. The produced synthetic seismic data consisted of four types of geological modeling which are: double layered geological model (syncline - anticline), triple layered geological model (fault), four layered geology model, and one channel. For the third geological models it was found that there were two types of velocity model, a continual velocity and the other was not. Comparison was then done for the two migration methods used with the existing synthetic seismic data.

The results show that finite-difference migration is better than split step fourier migration in solving and handling variation of a simple and complex lateral velocity. In contrast, split step fourier migration is faster than finite-difference migration in the computation process."

"Struktur dinding penahan tanah yang umumnya dijumpai hanya menahan satu muka atau sisi luar timbunan saja. Namun di samping itu juga terdapat struktur dinding yang menahan kedua muka atau sisi timbunan yang saling bertolak belakang, seperti dijumpai pada abutment flyover atau jembatan. Material struktural dinding penahan tanah dapat menggunakan bahan beton, baja, atau geosintetik (geogrid atau geotekstil). Penggunaan geosintetik sebagai elemen struktural bangunan infrastruktur semakin populer di seluruh dunia karena terbukti memiliki ketahanan yang baik bahkan terhadap gempa dan terutama benefit ekonomisnya, termasuk aplikasinya sebagai dinding penahan tanah. Akhir-akhir ini, konsiderasi terhadap resiko kejadian gempa terhadap bangunan semakin tinggi, seiring dengan dampaknya terhadap kehidupan manusia, terutama mengingat semakin seringnya kejadian gempa. Penelitian ini merupakan studi parametrik melalui pemodelan metode elemen hingga menggunakan program Plaxis terhadap struktur dinding penahan tanah dua muka meliputi dinding perkuatan lapis-lapis geogrid dan dinding kantilever beton di bawah pembebanan gempa dengan variasi akselerasi dan frekuensi gempa serta aspek geometri timbunan. Hasil-hasil analisis yang akan dievaluasi di antaranya adalah tekanan lateral seismik, gaya dorong lateral seismik, koefisien lateral seismik, dan perbedaan fase. Dilakukan juga perbandingan antara output pemodelan dengan hasil metode-metode desain pseudostatik untuk mengevaluasi kinerjanya.

---

The structure of the retaining wall which is generally found retains only one outside facing of the soil embankment. But besides that there is also a wall structure that retains the two outside facings of the embankment i.e. flyover or bridge abutment structures. Retaining wall structural materials can use concrete, steel or geosynthetic materials (geogrids or geotextiles). The use of geosynthetics as a structural element of infrastructure buildings is increasingly popular throughout the world since the satisfying prove of good resistance even to the great earthquakes and especially its economic benefits, including its application as a retaining wall. Eventually, the consideration of the risk of earthquake events in buildings has been higher, along with its impact on human life, especially the rapid occurence of earthquake events. This study is a parametric analysis through modeling the finite element method using the Plaxis program on back to back retaining wall including the geogrid MSE wall and concrete cantilever wall under earthquake loading with variations of earthquake acceleration, earthquake frequency and geometry aspect of embankment. The analysis results that will be evaluated are lateral seismic pressure, lateral seismic force, lateral seismic coefficient, and phase difference. There is also comparisons between output modeling and the results of pseudostatic design methods to evaluate its performance."

"Prediksi nilai Pore Pressure ini dilakukan dengan menggunakan metode Eaton dengan input data berupa data sonikdan data densitas. Dengan adanya data pendukung seperti leak-off test LOT dan repeat formation test RFT maka nilai prediksi ini dapat mendekati nilai tekanan aktualnya. Penelitian ini dilakukan dengan menggunakan sumur sebagai kalibrasi data, serta menggunakan neural network sebagai metode prediksinya. Nilai Pore Pressure ini mengestimasi dua jenis batuan yaitu shale dan karbonat. Karena perbedaan litologi, maka digunakan nilai konstanta empiris yang berbeda untuk setiap litologi. Nilai estimasi ini kemudian dikalibrasi dengan data RFT dan data berat jenis lumpur. Penentuan fracture pressure tekanan rekahan dilakukan dengan menggunakan data LOT dimana datanya diperoleh berdasarkan jumlah tekanan saat terjadi kebocoran pada suatu batuan. Setelah semua nilai tersebut diperoleh, maka dihasilkan nilai estimasi yang kemudian diprediksi dengan titik lain menggunakan parameter kecepatan seismik, frekuensi seismik, acoustic impedance, dan simultaneous impedance. Prediksi tersebut dilakukan dengan menggunakan data sumur sebagai data sampel. Hasil yang diperoleh menunjukan nilai error dengan menggunakan sumur relatif lebih mendekati data aktualnya. Menggunakan nilai korelasi tersebut, maka diperoleh permodelan yang kemudian dapat dimanfaatkan sebagai penentuan area pengeboran.

---

Determination of drilling area is very important because it related to safety in oil and gas industry. Determination of pore pressure value can minimize the drilling hazard. Eaton method used in pore pressure prediction with sonic and density as a parameter. With leak off test LOT and repeat formation test RFT as a support data, pore pressure prediction can be more accurate. This research using well log as a parameter input and calibrator, using a neural network as a prediction method. The reservoir of the field is carbonate reef with shale above the reservoir. Because of the difference of the lithology, then we use two different empirical value in every lithology. The pore pressure prediction calibrate with RFT and mud weight data and the fracture gradient that calibrate with LOT data. Value of the pore pressure prediction then correlates with the other seismic, frequency, acoustic impedance, and simultaneous impedance attribute. The correlation is using a neural network, and the result of the prediction show good correlation with pore pressure prediction on well log data. As it shows a good correlation, so it can use as a determining factor of drilling location on field ldquo X rdquo "