Membuat model bawah permukaan dengan data seismik sebagai
data utama dan data sumur sebagai kontrol (Sukmono dan Agus, 2001). Russel
(1988) membagi metoda seismik inversi dalam dua kelompok, yaitu inversi pre-stack dan inversi post-stack. Pada penelitian ini akan
dibahas inversi post-stack yang
berhubungan dengan inversi amplitudo, dimana dalam inversi ini terdiri dari
beberapa algoritma, yaitu inversi bandlimited
(rekursif), inversi berbasis model (blocky)
dan inversi sparse spike (linier programming).
Proses pemodelan inversi meliputi estimasi wavelet,
dekonvolusi antara tras seismik dengan wavelet inversi, dan kalkulasi akustik
impedan dari koefisien refleksi.
Teknik seismik inversi membangun model geologi dan
mengkalkulasi respon seismik dari model berdasarkan data log, data pemboran, dan
hukum geologi. Kemudian membandingkan
respon seismik pada model reservoir dengan data seismik sesungguhnya,
memodifikasi parameter model hingga didapatkan hasil yang optimal dan konsisten
dengan data seismik (Li, dkk, 2014).
Band
limited
Inversi band limited
disebut juga sebagai inversi rekursif. Menurut Russel (1988), inversi band limited merupakan metode inversi
yang memanfaatkan pembatasan frekuensi, sehingga menyebabkan hilangnya komponen
frekuensi rendah dan frekuensi tinggi. Nilai akustik impedan lapisan ke n+1
dapat dinyatakan dengan persamaan berikut:
Nilai akustik impedan setiap layer dapat dikalkulasi dengan
persamaan rekursif. Persamaan tersebut menyatakan bahwa jika impedansi
akustik dan koefisienn refleksi dari lapisan pertama diketahui, maka impedansi akustik lapisan kedua dapat
dihitung.
Model Based
Metode inversi berbasiskan model (model based) adalah metode inversi yang mengimplementasikan
pendekatan model geologi dengan data seismik (Sukmono dan Agus, 2001). Teknik
yang digunakan ialah dengan membuat model blocky
rata-rata AI pada setiap lapisan.
Kemudian nilai AI dirubah menjadi reflektivitas dengan persamaan rekursif. Koefisien
reflektivitas dikonvolusikan dengan wavelet untuk menghasilkan tras seismik. Tras
sintetik dikurangkan dengan tras seismik untuk mengetahui eror. Nilai AI dan ketebalan lapisan dimodifikasi dengan metode generalized linier inversion (GLI)
dengan beberapa iterasi untuk menurunkan nilai eror.
GLI merupakan suatu metode untuk menganalisis beda eror antara output model dengan data
observasi. Menurut Russel (1988) solusi untuk mendapatkan eror seminimal mungkin dapat dilakukan dengan persamaan matematis
berikut:
Dimana
F(M) merupakan data observasi,
F (M0) nilai terhitung dari model inisial, [do F (M0) per do M] merupakan perubahan nilai yang dihitung, M0
adalah model inisial, dan M adalah model bumi sebenarnya.
Sparse spike
Metode sparse spike
mengasumsikan suatu model tertentu reflektivitas dan melakukan estimasi wavelet
berdasarkan asumsi model tersebut. Metode ini memiliki kelebihan dengan adanya
pengontrol ekstra, sehingga dapat digunakan sebagai full-bandwith reflektivitas (Sukmono dan Agus, 2001). Asumsi dasar
dari metode dekonvolusi sparse spike
adalah reflektivitas bumi terdiri atas suatu urutan refleksi besar yang
disuperposisikan dari reflektivitas yang lebih kecil (Russel, 1988). Dari
asumsi tersebut, dapat diturunkan fungsi obyektif yang dapat diminimalkan untuk
mendapatkan reflektivitas yang paling sesuai dan kombinasi wavelet yang
konsisten dengan asumsi statistika.
Menurut Russel (1988) komponen frekuensi rendah dan tinggi
yang hilang pada inversi berbasiskan model dapat disuplai dari lapisan model
geologi. Secara matematis dapat dirumuskan sebagai berikut
Dimana δ=0 jika t ≠ τj dan δ=1jika t = τj
.berdasarkan persamaan di atas dekonvolusi dikontrol oleh spike utama (sparse spike) dari tras seismik dan
koefisen refleksi kecil cenderung tidak akan diinversikan.
Perhitungan pemograman linier memberikan perhitungan yang
lebih bervariasi jika dibandingkan dengan perhitungan L2 (Russel, 1988). Pemograman
linier (L1) didefinisikan sebagai penjumlahan absolut dari nilai tras seismik. Sedangkan
L2 didefinisikan sebagai akar dari kuadrat penjumlahan nilai tras seismik.
0 Komentar