APLIKASI METODE INVERSI IMPEDANSI AKUSTIK DAN PERBANDINGAN METODE MULTIATRIBUT MENGGUNAKAN REGRESI LINIER DENGAN NEURAL NETWORKS PADA LAPANGAN F3, NORTHSEA, NETHERLANDS

SITI NUR INDAH ARUMI, Dr. Ing. Ari Setiawan, M.Si.

2014 | Skripsi | GEOFISIKA

kan Ada berbagai macam metode untuk menginterpretasi data post-stack seismik, antara lain metode inversi impedansi akustik dan metode multiatribut. Kedua metode tersebut mengintegrasi data seismik dengan data sumur. . Dengan membuat suatu model dugaan Metode inversi impedansi akustik digunakan untuk memprediksi sifat fisis batuan yaitu nilai impedasi akustiknya. Metode inversi model based adalah salah satu teknik inversi yang paling popular awal impedansi akustik (initial model) dari data sumur, model tersebut kemudian dianalisis dengan data seismik sebenarnya, sehingga didapatkan prediksi eror terkecil dan korelasi yang baik antara initial model dengan data seimik. Sedangkan, metode multiatribut digunakan untuk memprediksi properti log sumur dari data seismik. Properti log yang diprediksi adalah log porositas. Tujuan dari metode multiatribut adalah untuk memperoleh suatu transformasi multiatribut baik linier ataupun nonlinier antara atribut-atribut dari data seimik dengan nilai target log dari data sumur. Transformasi linier diperoleh dari minimalisasi leastsquare, sedangkan untuk transformasi nonlinier diperoleh dengan men-training neural networks jenis Probabilistic Neural Networks (PNN). Kedua metode tersebut kemudian diaplikasikan pada data seismik lapangan F3 Belanda, dan menunjukan bahwa pada zona shaly sand 1 memiliki kisaran impedansi akustik antara 4700 - 5600 (m/s)(gr/cc) dan kisaran porositas antara 0.27 - 0.32 fraksi, sedangkan litologi shaly sand 2 memiliki nilai impedansi akustik antara 3600 - 4500 (m/s)(gr/cc) dan kisaran porositas antara 0.34 - 0.37 fraksi.

There are a lot of methods to interpret seismic post-stack data, such as acoustic impedance inversion and multi-attribute method. Both methods are to integrate between seismic and well data. Acoustic impedance inversion method is used to predict physical properties of rocks, specifically the acoustic impedance values. Model based inversion is one of the most popular inversion techniques. By using the logs values from the wells, the initial model is made and then be analyzed with the real seismic data in order to obtain the minimum error prediction and the best correlation between the initial model and the real seismic data. On the other hand, multi-attribute method is employed to predict the well-log properties from seismic data. The log properties that will be predicted are porosity logs. The objective of this method is to derive a multi-attribute transform, which is a linear or nonlinear transformation, between the attributes from seismic data and the target log values from wells. Linear transformation is derived by least-squares minimization, whereas the nonlinear transformation is derived by train the neural networks, especially the Probabilistic Neural Networks (PNN). Both methods are applied to seismic data set in block F3 Netherlands, and the result of acoustic impedance values are about 4700-5600 (m/s)(gr/cc) and the porosity values range from 0.27 – 0.32 fraction for shaly sand 1, whereas for shaly sand 2, the acoustic impedance values are about 3600 – 4500 (m/s)(gr/cc) and the porosity values are 0.34 – 0.37 fraction.

Kata Kunci : Lapangan F3, inversi impedansi akustik, multiatribut.