Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Data seismik merupakan data yang secara alami tidak stasioner, karena mempunyai berbagai kandungan frekuensi dalam domain waktu. Salah satu atribut seismik yang bertujuan untuk mencirikan tanggap frekuensi yang tergantung waktu dari batuan dan reservoir bawah permukaan adalah dekomposisi waktu-frekuensi atau sering disebut sebagai dekomposisi spektral. Dengan dekomposisi spektral diharapkan lapisan-lapisan sedimen yang tidak tampak terpisah (berada di dalam satu wiggle wavelet) dengan menggunakan data seismik konvensional, akan tampak terpisah jelas. Salah satu metode dari dekomposisi spektral yaitu Continous Wavelet Transform (CWT).CWT adalah metoda dekomposisi waktu-frekuensi (time-frequency decomposition) yang ditujukan untuk mengkarakterisasi respon seismik pada frekuensi tertentu. Studi ini dilakukan dengan mengaplikasikan CWT pada wavelet dan frekuensi tertentu untuk melihat resolusi dari seismik .Wavelet yang digunakan pada studi ini adalah wavelet morlet, complex Gaussian-4, daubechies-5, coiflet-3 dan symlet-2 pada frekuensi 20 Hz, 40 Hz, 60 Hz dan 80 Hz (pada data sintetik 2D seismik) serta 40 Hz, 60 Hz, 80 Hz (pada data real 2D seismik)Dan hasil yang diperoleh dari penelitian ini menunjukkan bahwa pada data seismik sintetik 2D seismik dilakukan aplikasi CWT dengan time sample 3s dan 50 CDP trace menunjukkan bahwa semakin tinggi frekuensi maka pemisahan lapisan tipis yang dapat dilakukan semakin baik. Pada data seismik real 2D, pemisahan lapisan tipis pada batubara terjadi pada tuningfrequency 80 Hz dengan menggunakan wavelet symlet-2.

---

Seismic data is naturally a non-stationary data, because it has many frequencies information in time domain. One of seismic attributes, which is used to characterize the frequency response as function of time and reservoir rock, is time-frequency decomposition or commonly known as spectral decomposition. By using spectral decomposition, it is expected that thin sedimentary layers (in one wiggle wavelet) can be separated rather than using conventionally seismic data.

CWT is one of time-frequency decomposition method to decompose the seismic signal into single frequency. This study had been carried out by implementing CWT in certain wavelet and frequency to analyze the seismic resolution. The various wavelets had been used this study, they are morlet, complex Gaussian-4, daubechies- 5, coiflet-3 and symlet-2. The various frequencies of 20 hz, 40 Hz, 60 Hz dan 80 Hz frequency (for 2D synthetic seismic data) and 40 Hz, 60 Hz, 80 Hz frequency (for 2D real seismic data) are applied.

The application of 2D synthetic seismic data that is implemented with CWT, 0.3 s time sample and 50 trace, shows that the use of higher frequency shows better separation. In addition, the application of 2D real seismic data shows that the best separation is in the frequency of 80 Hz with wavelet symlet-2."

"ABSTRAKStudi tentang estimasi ketebalan dan penyebaran lateral lapisan batubara di lapangan X Cekungan Sumatra Selatan. Lapisan batubara ditemukan di kedalaman 100-400 meter berada pada Formasi Muara Enim, dengan lingkungan pengendapan fluviodeltaic. Metoda Dekomposisi spektral telah digunakan untuk mengestimasi lapisan tipis batubara dimana memiliki temporal thickness Iebih kecil dari 1/4 x. Pelaksanaan metoda dekomposisi spektral ini diterapkan melalui transformasi fourier pada data seismik 2D dalam domain frekuensi Dalam domain frekuensi pada ketebalan lapisan tipis batubara diwujudkan sebagai uraian dari rekaman spektrumnya. Dengan mengukur ketebalan spektrum notch, lapisan tipis batubara dapat diestimasi. Dari hasil pengolahan data yang dilakukan denganmetoda dekomposisi spektral (FFT), lapisan tipis batubara bervariasi dari 9-16 meter. Pada bagian Barat Laut daerah penelitian memiliki ketebalan 9-11 meter, sedangkan di bagian Tenggara memiliki ketebalan 12-16 meter, kemudian dipetakan penyebaran secara lateral dan kontur ketebalan dengan metoda kriging. Kontur kedalaman dalam bentuk time struktur permukaan pada lapisan batubara di lapangan X dibagi menjadi tiga zona; zona dalam, menengah dan dangkal serta mengalami pendangkalan ke arah Barat Laut.

---

AbstractThe study estimates the thickness and lateral distribution of the "X" coal seam in the South Sumatra Basin. The coal seam is found at a depth of 100m-400m within the Muara Enim Formation whose sedimentary environment is fluvio-deltaic.The spectral decomposition method has been applied in order to estimate the thickness of the seam whose temporal thickness is less than I/4 x. The implementation of spectral decomposition method is carried out by Fourier transforming (FFT) 2D seismic data to the frequency domain. In the frequency domain the thickness of the coal seam is manifisted as the elucidation of the notch spectrum. By measuring the width of the notch spectrum, the thickness of the coat seam can be estimated. The thickness of the coal seam varies from 9-16 meters. In the NW part of the stuady area the thickness is around 9-11 meters, while in the SEpart of the study area the thickness varies from 11-16 meters and then mapped byits distribution with thickness contour with kriging's method. Time structure map of the surface representing the top structure of the layer where coal seam are deposited for three zones; deep zone, moderate depth, and shallow depth. It can be seen than structure shallowing toward the NW."

"Peningkatan resolusi vertikal dari data seismik selalu dilakukan oleh para Geosaintis, terutama pada petroleum system. Data seismik beresolusi tinggi dapat membuat pembacaan stratigrafi bawah permukaan lebih akurat. Data seismik beresolusi tinggi dilakukan peningkatan pada bandwidth frekuensi data seismik terutama pada frekuensi rendah dan tinggi. Terdapat banyak pendekatan untuk meningkatkan frekuensi pada data seismik contohnya multiscale inversion, namun metode ini susah untuk dilakukan. Penelitian ini menggunakan pendekatan baru untuk meningkatkan frekuensi pada data seismik terutama pada frekuensi rendah dengan menggunakan Convolutional Neural Network. Penelitian ini, membahas mengenai penggunaaan Convolutional Neural Network yang dilakukan pada data seismik dikalibrasi dengan data sumur. Hasil estimasi dari metode ini dilanjutkan dengan mengestimasi reservoir tipis pada daerah penelitian. Atribut seismik khususnya Root Mean Square, digunakan untuk mengestimasi daerah reservoir dan spectral Analysis digunakan untuk melihat lebih banyak frekuensi rendah dan tinggi. Hasil yang diperoleh menunjukkan bahwa penggunaan metode Convolutional Neural Network dapat meningkatkan resolusi vertikal. Metode tersebut menghasilkan gambar yang akurat dan tegas dalam melihat lapisan-lapisan tipis. Spetral analysis menunjukkan terdapat lebih banyak frekuensi rendah dan tinggi. Hasil dari Atribut Seismik medapatkan nilai tinggi di pada inline 424, crossline 1007 dan time slice -1200 hingga -1600 ms.

---

Enhancing the vertical resolution of seismic data is always carried out by geoscientists, especially in the petroleum system. High-resolution seismic data can make subsurface stratigraphic readings more accurate. an increase in the frequency bandwidth of seismic data is carried out on high resolution seismic data, especially at low and high frequencies. There are many approaches to increase the frequency of seismic data. One of the methods is multiscale inversion. the downside of this method is its level of difficulty that really high. This study uses a new approach to increase the frequency of seismic data, especially at low frequencies by using the Convolutional Neural Network. The estimation results from this method are continued by estimating the thin reservoir in the study area. Seismic attributes, especially Root Mean Square, are used to estimate the reservoir area and spectral analysis is used to see more of low and high frequencies. The results indicate that the use of the Convolutional Neural Network method can increase the vertical resolution. This method produces images that are accurate and firm in viewing thin layers. Spectral analysis also shows that there are more low and high frequencies. The result of the seismic attribute got high values at inline 424, crossline 1007 and time slice -1200 to -1600 ms."

"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."

"Kombinasi metode dekomposisi spektral Continous Wavelet Transfrom (CWT) dan inversi seismik telah dilakukan pada lapangan Blackfoot, Australia. Metode dekomposisi spektral digunakan untuk identifikasi estimasi nilai atenuasi pada data seismik sedangkan inversi seismik untuk mencari lapisan pasir yang diduga sebagai reservoar. Penggunaan kedua metode ini dapat memetakan dan mengkarakterisasi reservoar berdasarkan sumur 14-09 dan 16-08, dengan menggunakan data post stack seimik 3D. Uji sensitivitas dapat memperlihatkan zona dan karakterisasi reservoar untuk memperlihatkan litologi (sand-shale). Berdasarkan data geologi, daerah interest terletak pada lapisan Glauconitic yang tergolong dalam Manville Group. Pada hasil horison slice top Glauconitic yang telah di inversi, maka didapatkan nilai impedansi akustik yang berkisar 7500-9000(ms)*(g/cc). Setelah itu, dilakukan spektral dekomposisi pada horizon top glauconitic dengan hasil frekuensi 19 hz yang dapat memvisualisasi reservoar.

---

Combination of Spectral Decomposition method Continous Wavelet Transform (CWT) and seismic inversion have been done on the Blackfoot Field, Australia. Spectral Decomposition method has been used to identification the estimated of attenuation value on seismic data while the acoustics impedance inversion to find sand layer which suspected as reservoir. The utilization both of these methods to map out and characterize the reservoir based on wells 14-09 and 16-08, with using post stack seismic data 3D.

Sensitivity test show the zone and reservoir characterization possible to show the lithology (sand-shale). Based on geological data, the interest zone lies in the Glauconitic layer belonging to the Manville Group. The results of horizon slice on top Glauconitic that have been in the inversion, the acoustics impedance values obtained ranged 7500-9000 (ms)*(g/cc). After that, the Spectral Decomposition on top Glauconitic with frequency of results 19 hz that can visualize the reservoir."

"Konsumsi minyak dan gas bumi sebagai sumber energi utama semakin meningkat seiring berjalannya waktu. Hal ini berpotensi berkurangnya ketersediaan energi bagi kebutuhan masyarakat dunia. Maka dari itu, diperlukan suatu sumber energi alternatif seperti batubara dan gas methane. Telah dilakukan pengolahan data seismik untuk memetakan lapisan batubara yang mengandung gas methane pada suatu zona cekungan Sumatera Tengah, daerah Riau. Data seismik tersebut dikontrol oleh data sumur, yang terdiri dari log gamma ray, log densitas, log resistivitas dan log sonik. Hasil pengolahan data menunjukkan bahwa pada formasi Korinci/Binio terdapat batubara pada kedalaman 1560 feet. Hal ini ditentukan dari proses korelasi/well tie antara data seismik dan data sumur sehingga diperoleh nilai gamma ray sebesar 52-55 API, densitas sebesar 1.5-1.55 g/cc, resistivitas sebesar 0.68-0.76 ohmmeter, kecepatan gelombang sonik sebesar 5988.3-6330.2 feet/second, impedansi akustik sebesar 8000-9600 ((ft/s)*(g/cc)) dan frekuensi tuning sebesar 30 Hz. Hasil pengolahan data lainnya menunjukkan bahwa batubara juga terdapat pada formasi Telisa pada kedalaman 1526 feet. Dengan proses yang sama diperoleh nilai gamma ray sebesar 28 API, densitas sebesar 1.28-1.49 g/cc, resistivitas sebesar 1.33-1.44 ohmmeter, impedansi akustik sebesar 8000-10200 ((ft/s)*(g/cc)) dan frekuensi tuning sebesar 19 Hz.

---

Consumption of oil and gas as a primer sources has been increased in years. It will potentially decrease the supply of world energy needed. Because of that, we need alternative sourceses like coal and methane gas to substitute the primer sources. The seismic data processing has been done for mapping the coal-bed which consist of methane gas in a basin zone of Central Sumatera, Riau. The seismic data was controlled by well-logs data such as gamma ray log, density log, resistivity log, and sonic log. The result of data processing indicates that the Korinci/Binio Formation has coal-bed at depth 1560 feet. The information of depth is based on the correlation between well-logs and seismic data (well-tie), then obtained the gamma ray was 52-55 API, the density was 1.5-1.55 g/cc, the resistivity was 0.68-0.76 ohmmeter, the velocity of sonic wave was 5988.3-6330.2 feet/second and the acoustic impedance was 8000-9600 ((ft/s)*(g/cc)) and the frequency of tuning was 30 Hz. The other of data processing result shows that the Telisa Formation has coal-bed at depth 1526 feet. Using the same well-tie process, the information of depth was obtained from the gamma ray was 28 API, the density was 1.28-1.49 g/cc, the resistivity was 1.33-1.44 ohmmeter, the acoustic impedance was 8000-10200 ((ft/s)*(g/cc)) and the frequency of tuning was 19 Hz."

"Daerah "Handayani" berada di Cekungan Sumatera Selatan dengan salah satu reservoar hidrokarbon adalah batupasir Formasi Talang Akar dengan ketebalan antara 8-20 meter yang berada dibawah ketebalan tuning seismik. Pada beberapa sumur di daerah penelitian, Formasi Talang Akar yang memiliki litologi batupasir telah terbukti produktif berisi hidrokarbon. Berdasarkan analisa plot uji silang pada beberapa sumur, parameter P-Impedance dan Gamma Ray tidak dapat digunakan untuk memisahkan lithologi batu pasir dan batu lempung daerah penelitian. Dekomposisi Spektral dilakukan dengan metode Constant Bandwidth (FFT) dan Constant Q (CWT). Analisa frekuensi dilakukan pada rentang frekuensi antara 10-40 Hz dimana kedua metode ini menghasilkan anomali low frequency shadow zone pada frekuensi 15Hz. Anomali disebabkan oleh adanya efek tuning pada lapisan tipis Talang Akar. Perhitungan gradien frekuensi dilakukan pada hasil dekomposisi spektral Constant Q (CWT) untuk mendapatkan gambaran penyebaran reservoar batupasir Talang Akar. Hasil gradien frekuensi dapat digunakan untuk melakukan estimasi ketebalan batupasir Talang Akar setelah dilakukan crossplot dengan net thickness pada sumur dengan angka korelasi 0.54. Penyebaran batupasir Talang Akar berada di daerah Selatan dan tenggara daerah penelitian.

---

"Handayani" area situated at South Sumatera Basin and below tuning thickness Talang Akar Formation sandstone reservoar as study objective. TAF sandstone reservoir in several wells within study area were proven as hydrocarbon producer wells. Based on cross plot analysis on several wells, P-Impedance and Gamma Ray parameter are not working in order to separate sandstone and shale lithology within study area. Constant Bandwidth (FFT) and Constant Q (CWT) were conducted as spectral decomposition method.

Frequency analysis were conducted at frequency range between 10-40 Hz which both method were showing low frequency shadow zone anomaly at 15Hz frequency. This anomaly occurred from Talang Akar thin bed layer as tuning effect. Talang Akar thickness estimation has been conducted using frequency gradien approach from Constant Q (CWT) spectral decomposition results and bring fair correlation with net sand thickness of 0.54. Talang Akar sandstone reservoar distributed along south and southeastern flank of Handayani area."

"Lapangan Eka terletak di Cekungan Sumatra Tengah, dengan reservoar berupa batuan sedimen tersier utama yang memproduksi hidrokarbon. Reservoar lapisan tipis ini berada Formasi Bekasap dan dibagi menjadi 3 zona reservoar utama Bekasap A, B, dan C. Karakterisasi reservoir dilakukan untuk mendelineasi distribusi reservoir dalam Formasi Bekasap dengan menggunakan inversi seismik, Inversi Deterministik DI , dan Inversi Geostatistik GI. GI adalah metode simulasi yang menggunakan data seismik, hasil DI, dan data log sumur. GI dapat memisahkan reservoir yang tebal menjadi beberapa lapisan tipis yang ketebalan sebenarnya di bawah ketebalan tuning. Analisis cross plot menunjukkan Impedansi Akustik AI tidak dapat membedakan litologi antara pasir dan serpih dalam Formasi Bekasap. Namun, AI cukup baik dalam memisahkan pasir dan serpih pada Bekasap A dan Bekasap B. Lithologi pasir memiliki nilai impedansi akustik yang berkisar antara 18213 - 25043 gr / cm3 ft / s. Pasir berpori reservoir memiliki parameter cutoff tambahan yang porositasnya total, berkisar antara 0.2649 - 0.4136. Hasil DI mencitrakan hasil blocky pada distribusi batu pasir. Keterbatasan inversi deterministik dalam resolusi vertikal membuatnya sulit untuk membedakan reservoar berlapis tipis dan mengasumsikan lapisan tersebut sebagai satuan tubuh pasir yang tebal. DI juga tidak bisa menyelesaikan masalah non-keunikan. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk menggambarkan distribusi reservoir dengan resolusi lebih tinggi. GI diterapkan pada alur kerja inversi. Hasil GI dapat mencitrakan distribusi reservoar berlapis tipis yang DI tidak dapat selesaikan.

---

Eka field is located in Central Sumatra Basin, the largest principal Indonesia tertiary sediment basin producing hydrocarbon. Having great potential to produce hydrocarbon, Bekasap Formation were divided into 3 reservoir zones Bekasap A, B, and C. Reservoir characterization was conducted to delineate the distribution of reservoir within Bekasap Formation by generating seismic inversions, Deterministic Inversion DI, and Geostatistic Inversion GI . GI is a simulation method honoring seismic data, DI result, and well log data. The GI can separate the blocky layers of the reservoir into several thin layers which thicknesses are below the tuning thickness.

Cross plot analysis showed the Acoustic Impedance AI cannot distinguish lithology between sand and shale in Bekasap Formation. However, AI is was quite good in separating sand and shale on Bekasap A and Bekasap B. The sand lithology has the value of acoustic impedance ranges from 18213 ndash 25043 gr cm3 ft s. The porous sand reservoir has additional parameter cut off which is porosity total, ranging from 0.2649 ndash 0.4136.

DI result shows the blocky event on sand distribution. The limitation of deterministic inversion in vertical resolution makes it hard to differentiate the thin bed layers of reservoir which assumes the layers as one thick body sand. DI cannot resolve the non uniqueness matter. The aim of this research is to delineate the distribution of the reservoir with higher resolution. GI is applied to the inversion workflow. GI results in high definition imaging that can highlight the distribution of the thin bed reservoirs which DI cannot."

"Telah dilakukan inversi Elastic Impedance dan Dekomposisi Spektral pada lapangan Penobscot, untuk mengidentifikasi reservoir pada lapisan tipis. Perkembangan atribut seismik dewasa ini sangat membantu dalam menunjukkan indikasi adanya hidrokarbon pada reservoir. Atribut Dekomposisi Spektral yang didasari dari hasil komputasi CWT diharapkan dapat menjadi atribut yang berguna untuk mendeteksi adanya indikasi keberadaan hidrokarbon pada lapisan tipis. Untuk mendukung hasil metode CWT, akan dikombinasikan dengan hasil metode inversi untuk meyakinkan akan keberadaan hidrokarbon tersebut yang ditandai dengan nilai Elastic Impedance (EI) yang relatif rendah dengan sekitarnya.Dari hasil studi ini frekuensi dominan terlihat pada frekuensi 25 Hz, sedangkan pada frekuensi 10 Hz (frekuensi rendah) dan 30 Hz (frekuensi tinggi) anomali bright spot tidak terlihat di beberapa daerah prospek. Hal ini didukung dengan hasil inversi yang menunjukkan nilai EI yang rendah yaitu berkisar 13000 - 13750 ((ft/s) *(gr/cc)), 2370 - 2511((ft/s) *(gr/cc)), dan 600 - 620((ft/s) *(gr/cc)). Kombinasi metode dekomposisi spektral berbasis CWT dengan metode inversi seismik (EI) mengindikasikan adanya akumulasi gas pada beberapa daerah prospek.

---

The Elastic Impedance inversion and the Spectral Decomposition process at the Penobscot field has been carried out, in order to identify the reservoir on a thin layer. The development of seismic attributes these days are very helpful in indicating any presence of Hydrocarbons in the reservoir. The Spectral Decomposition attribute, that based on the results of CWT computation is expected to become applicable in detecting and indicating any presence of Hydrocarbons in a thin layer. In order to support the results of CWT method, it will be combined with the one from the Inversion method, to assure the existence of such hydrocarbons which are characterized by the Elastic Impedance (EI) value that should be relatively low with its surroundings.

From the results of this study, the dominant frequency appears at 25 Hz, while in the frequency of 10 Hz (low frequency) and 30 Hz (high frequency), the bright spot anomaly has not been seen in some prospect areas. This result is supported by the inversion results that shows rather low EI values, ranged from 13000 to 13750 ((ft / s) * (g / cc)), from 2370 to 2511 ((ft / s) * (g / cc)), and from 600 to 620 ((ft / s) * (g / cc)). The combination of CWTbased spectral decomposition method with the seismic inversion methods (EI) indicates that there are an accumulation of gas in a some prospect areas."

"Lapangan Salemba dan Depok adalah lapangan gas yang berada di daerah Selat Madura. Pada dua sumur eksplorasi telah ditemukan akumulasi hidrokarbon gas pada Formasi Lidah yang berumur Plio-Pleistocene. Formasi Lidah didaerah studi ini diinterpretasikan sebagai sistem pengendapan channel. Permasalahan yang muncul dalam menganalisa data seismik untuk mengetahui geometri dari channel sendiri adalah adanya lapisan tipis yang tidak terdeteksi dan batas kontinuitas pelapisan yang kurang jelas. Oleh karena itu, diperlukan metode yang lebih baik untuk analisa data seismik agar masalah tersebut dapat diatasi.Dalam tesis ini, analisa data seismik metode dekomposisi spektral dengan algoritma Continuous Wavelet Transform (CWT) digunakan karena hasilnya dapat memberikan gambaran yang lebih baik dalam penyebaran ketebalan dan diskontinuitas geologi. Selain itu juga digunakan metode inversi seismik untuk mengetahui penyebaran impedansi akustik yang merupakan sifat fisis batuan.Hasil studi ini menunjukkan bahwa metode dekomposisi spektral dan inversi seismik telah berhasil membantu dalam mendeliniasi geometri channel Formasi Lidah. Penampang dekomposisi spektral merepresentasikan ketebalan dan diskontuniuitas geologi dari reservoir batupasir Formasi Lidah. Distribusi frekuensi pada reservoir direpresentasikan pada nilai frekuensi 10, 20, dan 30 Hz. Pada inversi seismik, penampang impedansi akustik merepresentasikan litologi bawah permukaan. Distribusi impedansi akustik pada reservoir mempunyai nilai rata-rata 15000 - 19700 ((ft/s)*(g/cc)), sedangkan pada non-reservoir mempunyai nilai impedansi akustik lebih dari 19700 ((ft/s)*(g/cc)).

---

Salemba and Depok fields are a gas field which located in the Madura Strait. Two exploration wells have been discovered hydrocarbons accumulation of gas in the Lidah Formation aged Plio-Pleistocene. Lidah Formation in the study area was interpreted as channel depositional environment. The problem that then arises in analyzing seismic data to predict the channel geometry is undetected thin layer and unclear reservoir continuity. Therefore, the better method to analyze the seismic data is needed to solve the problem.

In this thesis, seismic data analysis spectral decomposition method with Continuous Wavelet Transform (CWT) is used because the results can provide a better map of the thickness distribution and geological discontinuities. This thesis is also used seismic inversion method to know the acoustic impedance distribution as the physical properties of rocks.

The result of this study shows that the spectral decomposition method and seismic inversion has helped to delineate the channel geometry of Lidah Formation. The section of spectral decomposition represents thickness and geological discontinuity in Lidah Formation. Frequency distribution in the reservoir has an average of 10, 20, and 30 Hz. In the seismic inversion, the section of acoustic impedance represents the subsurface lithology. Acoustic impedance distribution in the reservoir has an average of 15,000 - 19,700 ((ft/s)*(g/cc)), whereas in nonreservoir having an acoustic impedance more than 19,700 ((ft/s)*(g/cc))."