Identifikasi Karakteristik Reservoar Berdasarkan Data Akuistik Impedan dan Log Neutron Porositas Studi Kasus: Lapangan Boonsville, USA
Febrian Dedi Sastrawan * , Irsan Ar Rahman, Rahmania, dan Meidi Arisalwadi Jurusan Sains, Teknologi Pangan dan Kemaritiman, Program Studi Fisika, Institut Teknologi Kalimantan, Balikpapan * Email: Febrian.dedi@itk.ac.id

## ABSTRACT
The title of this research is Identification of Reservoir Characteristics Based on Impedant Aquatic Data and Neutron Porosity Logs Case Study: Boonsville Field, USA. This research is motivated by the need to find the location of hydrocarbon prospects in an effort to maintain energy security. The purpose of this study is to obtain clean sand stone AI cutoff values in Caddo and Vineyard formations based on the results of crossplot for log AI , density, and gamma ray and to determine locations/zones predicted to contain hydrocarbons (especially gases) in Caddo and Vineyard formations based on the results of AI inversion  analysis,  porosity,  and  qualitative  analysis  of  log  data.  The  method  used  in  this  study  is seismic inversion acoustic impedance (AI). Seismic inversion AI method is used to obtain rock physical parameters,  namely  acoustic  impedance  so  that  the  distribution  of  the  reservoir  zone  where  stored hydrocarbon reserves can be predicted. The results of AI distribution on seismic volume can be used to predict  the  distribution  of  porosity.  The  prediction  of  porosity  distribution  on  seismic  volume  is obtained  from  the  linear  regression  between AI values  and  porosity  log  data  on  B  Yates  18  D.  The results  showed  that  the  clean  sandstone AI cutoff  in  the  Caddo  formation  was  38000  -  55500  (ft/s) (gr/cc) and in the Vineyard formation of 33000 - 37500 (ft/s) (gr/cc). Top Caddo has 4 zones which are predicted  to  contain  gas  with  a  reservoir  of  clean  sand  stone.  On  Top  Vineyard  found  3  zones  also contained gas that is predicted to be shaly sand reservoir.
Keywords: acoustic impedance, hydrocarbon, porosity, seismic inversion

## ABSTRAK
Penelitian ini berjudul Identifikasi Karakteristik Reservoar Berdasarkan Data Akuistik Impedan  Dan Log Neutron Porositas Studi Kasus:  Lapangan Boonsville, USA. Penelitian ini dilatarbelakangi oleh perlunya menemukan lokasi prospek hidrokarbon dalam upaya menjaga ketahanan energi. Tujuan dari penelitian ini antara lain untuk mendapatkan nilai cutoff AI clean sand stone pada formasi Caddo dan Vineyard  berdasarkan  hasil crossplot log  AI , density ,  dan  gamma  ray  dan  untuk  menentukan lokasi/zona yang di prediksi mengandung hidrokarbon pada formasi Caddo dan Vineyard berdasarkan hasil  analisis  inversi AI ,  porositas,  dan  analisis  kualitatif  data  log.  Metode  yang  digunakan  dalam penelitian  ini  adalah  metode  seismik  inversi  impedansi  akustik  ( AI ).  Metode  seismik  inversi AI digunakan  untuk  mendapatkan  parameter  fisis  batuan  yaitu  impedansi  akustik  sehingga  persebaran zona  reservoar  tempat  tersimpannya  cadangan  hidrokarbon  dapat  diprediksi.  Hasil  sebaran AI pada volume seismik dapat digunakan untuk memprediksi sebaran porositas. Prediksi sebaran porositas pada volume seismik didapat dari hasil regresi linier antara nilai AI dengan data log porositas pada sumur B Yates 18 D. Hasil penelitian didapatkan nilai cutoff AI clean sand stone pada formasi Caddo sebesar 38000 - 55500 (ft/s) (gr/cc) dan pada formasi Vineyard sebesar 33000 - 37500 (ft/s) (gr/cc). Pada Top Caddo memiliki 4 zona yang diprediksi mengandung gas dengan reservoar berupa clean sand stone . Pada Top Vineyard ditemukan 3 zona yang diprediksi juga mengandung gas dengan reservoar berupa shaly sand .
Kata Kunci: impedansi akustik, hidrokarbon, porositas, inversi seismik

## PENDAHULUAN
Pencarian  lokasi  prospek  hidrokarbon  di  daerah  Lapangan  Boonsville,  USA  sangat dibutuhkan dalam upaya menjaga ketahanan energi. Kebutuahan sumber daya minyak dan gas bumi yang semakin meningkat dan terbatasnya ketersediaannya menyebabkan perlunya dilakukan  pengoptimalisasian  lapangan  -  lapangan  tua  yang  telah  mengalami  penurunan produksi.berbagai hal dapat dilakukan dengan cara menganalisis lebih lanjut data seismic dan data log yang ada untuk mengetahui zona prosepek hidrokarbon. Salah satu proses yang dapat digunakan untuk melakukan pencarian zona prospek hidrokarbon adalah karakterisasi reservoir  berdasarkan  data  seismic  dan  data  log  neutron.  Karakterisasi  reservoar  adalah suatu  proses  untuk  mendeskripsikan  secara  kualitatif  dan  kuantitatif  karakter  reservoar dengan  menggunakan  data  seismik  dan  data  log [1] Parameter  reservoar  seperti  litologi, porositas, dan fluida pengisi dapat diketahui melalui karakterisasi reservoar.
Metode yang dapat digunakan untuk melakukan karakterisasindata seismic adalah metode seismik  inversi.  Russell  mendefinisikan  metode  seismik  inversi  baik  yang  menggunakan data  seismik  post-stack  maupun  pre-stack  sebagai  suatu  teknik  untuk  membuat  model bawah permukaan dengan menggunakan data seismik sebagai input dan data sumur sebagai kontrol. Data seismik memiliki resolusi horizontal yang cukup baik tetapi resolusi vertikal relatif  buruk.  Sebaliknya  data  sumur  memiliki  resolusi  vertikal  yang  cukup  baik  tetapi resolusi horizontal relatif buruk [2] . Integrasi keduanya memberikan hasil yang efektif dan efisien  dalam  karakterisasi  reservoar.  Contoh  hasil  inversi  seismik  yang  menggabungkan data  seismik  dan  data  sumur  adalah  inversi  impedansi  akustik  (AI).  Data  seismik  hanya melihat  objek  bawah  permukaan  dalam  bentuk  bidang  batas  antar  lapisan  batuan  yang memiliki perbedaan nilai impedansi akustik. Hasil inversi AI yang menggabungkan wavelet hasil ekstraksi dari data seismik post-stack dengan koefisien refleksi dari data sumur mampu melihat  objek  bawah  permukaan  berdasarkan  nilai  impedansi  akustik  yang  dimiliki  oleh lapisan  tersebut.  Selanjutnya  apabila  korelasi  antara  hasil  inversi  AI  dengan  data  sumur cukup baik maka inversi AI dapat dilakukan di seluruh volume seismik. Nilai impedansi akustik  pada  volume  seismik  digunakan  untuk  menentukan  persebaran  reservoar  atau lapisan  permeable  tempat  tersimpannya  cadangan  hidrokarbon [3] .  Parameter  lain  yang diperoleh  dari  nilai  impedansi  akustik  pada  volume  seismik  adalah  porositas [4] .  Besar porositas  batuan  pada  volume  seismik  dapat  diprediksi  dengan  menggunakan  hubungan regresi  linier  antara  nilai  AI  dengan  data  log  porositas  sehingga  dapat  ditentukan  lokasi batuan  reservoar  yang  memiliki  porositas  besar/kecil [5] .berdasarkan  uraian  diatas  perlu dilakukan  kajian  tentang  korelasi  antara  Impedansi  Akustik  dan  porositas  batuan berdasarkan  log  Neutron  untuk  mengetahui  lokasi  prosespek  Hidrokarbon  didaerah penelitian.
Penelitian  ini  menggunakan  data  seismik  3D  post-stack  dan  38  sumur  dengan  dua  buah sumur  di  antaranya  memiliki  log  AI  dan  satu  sumur  yang  memiliki  log  porositas.  Data penelitian  ini  merupakan  data  sekunder  yang  didapat  dari  Bureau  of  Economic  Geology Texas. Interpretasi hasil penelitian ini dapat digunakan sebagai bahan acuan dan menjadi rekomendasi dalam pengembangan lapangan Boonsville, Texas USA.

## METODE
Pada penelitian ini digunakan dua data yaitu data seismik dan data log. Data seismik yang digunakan dalam penelitian ini merupakan data sekunder yang didapat dari badan Bureau of  Economic  Geology  Texas,  USA.  Besar  wilayah  seismik  dalam  koordinat  lokal  yang digunakan dalam penelitian ini berkisar antara inline (74-206) dan xline (105-201) seperti yang ditampilkan pada Gambar 1.
Data log yang digunakan pada penelitian ini merupakan data sekunder yang merupakan satu paket dengan data seismik yang didapat dari badan Bureau of Economic Geology Texas, USA. Total sumur yang terdapat di dalam wilayah seismik pada penelitian ini berjumlah 38 sumur. Daftar data log yang tersedia pada penelitian ini untuk setiap sumur yang berisi nama sumur, nomor API, dan koordinat. Data log yang dibutuhkan dalam proses inversi dalam satu sumur adalah p-wave, density, gamma ray, dan checkshot akan tetapi hanya ada dua sumur yang memiliki empat data log tersebut, yaitu sumur B Yates 18D, dan B Yates 11 sehingga  proses  inversi  akan  menggunakan  dua  sumur  ini. Data log yang  lain  seperti resistivitas, neutron  porosity ,  dan  SP  dapat  digunakan  sebagai  parameter  dalam mengidentifikasi batuan reservoar dan keberadaan hidrokarbon.
Gambar 1. Detail wilayah penelitian ( base map) pada Lapangan Boonsville
Data  seismik  hanya  dapat  memperlihatkan  kontras  nilai  impedansi  akustik  antar  lapisan sehingga  dapat  digunakan  untuk  menentukan horizon /kemenerusan  lapisan  bawah permukaan [6] .  Untuk  menambah  resolusi  vertikal  data  seismik  maka  perlu  dikontrol  oleh data log yang  memiliki  resolusi  vertikal  lebih  tinggi  dibandingkan  dengan  data  seismik. Kondisi lapisan bawah permukaan yang didapat dari data log kemudian akan dimasukkan ke dalam volume seismik untuk mengetahui posisi setiap horizon . Proses memasukkan data log yang  berupa  domain  kedalaman  ( ft / m )  untuk  masuk  ke  dalam  volume  seismik  yang berupa domain waktu ( s ) dengan memanfaatkan data checkshot disebut seismic well tie .
Setelah  data log masuk  ke  dalam  volume  seismik  maka  dapat  dibentuk synthetic seismogram / trace synthetic yang didapat dari konvolusi koefisien refleksi dengan wavelet. Koefisien  refleksi  didapat  dari  perkalian  antara  data log kecepatan  gelombang P dengan densitas yang berupa impedansi akustik, sedangkan wavelet didapat dari proses ekstraksi trace seismik pada seluruh volume seismik [7] . Synthetic seismogram merupakan permodelan dari data seismik yang akan membawa informasi berupa impedansi akustik dari data log ke seluruh  volume  seismik  sehingga  perlu  dilakukan  korelasi  terhadap  data  seismik  asli [8] . Korelasi  berupa  penyamaan  kedalaman  setiap peak/through yang  terdapat  pada trace synthetic dengan trace seismik. Semakin mirip trace synthetic dengan trace seismik maka nilai korelasi akan mendekati 1. Selanjutnya, apabila korelasi sudah baik (nilai korelasi lebih dari  0,6)  yang  membuat trace synthetic mirip  dengan trace seismik  maka  sudah  dapat dilakukan proses picking horizon. Picking horizon yaitu mencari kemenerusan suatu lapisan
pada  volume  seismik  dengan  bantuan  data log berupa marker . Picking  horizon perlu dilakukan  untuk  mencari  lapisan  yang  mengandung  batuan  reservoar  berdasarkan  studi geologi.
Pembuatan  model  awal  digunakan  sebagai  acuan  untuk  inversi  yang  mendekati  data impedansi  akustik  yang  sebenarnya  dengan  memilih  parameter  inversi  yang  optimum. Pembuatan model awal ini dilakukan dengan cara mengubah Synthetic seismogram menjadi impedansi akustik kemudian membandingkannya dengan impedansi akustik yang didapat dari  data log. Parameter  optimum  didapat  apabila  nilai  impedansi  akustik  dari synthetic seismogram semakin  mendekati  nilai  impedansi  akustik  dari  data log .  Setelah  parameter optimum didapat maka parameter tersebut akan digunakan untuk melakukan inversi pada trace synthetic yang lainnya sehingga didapat persebaran impedansi akustik pada seluruh volume seismik.
Pembuatan  peta  porositas  bertujuan  untuk  memprediksi  sebaran  porositas  yang  terdapat pada  volume  seismik.  Pembuatan  peta  porositas  dilakukan  dengan  cara  membuat  model regresi linear yang menghubungkan variabel porositas dari data log dengan nilai impedansi akustik hasil inversi pada lokasi data log porositas tersebut berada [3] . Hasil dari pembuatan model regresi linier ini adalah suatu persamaan yang dapat digunakan untuk memprediksi besar porositas di setiap lokasi dalam volume seismik.
Interpretasi  dilakukan pada  data  seismik  dan  hasil  inversi  impedansi  akustik.  Interpretasi penelitian  ini  difokuskan  pada  kemenerusan  formasi  Caddo  dan  Vineyard.  Hasil  inversi impedansi akustik pada volume seismik dipotong secara horizontal mengikuti kemenerusan dua formasi tersebut sehingga akan terlihat penampang horizontal nilai impedansi akustik pada  masing-masing  lapisan.  Pencarian  sebaran  batuan  reservoar  ( clean  sandstone /batu pasir)  dilihat  berdasarkan  besar cutoff /rentang  nilai  impedansi  akustik  batu  pasir  pada masing-masing lapisan. Besar cutoff impedansi akustik didapatkan dari crossplot data log berupa Density , p-impedance (Impedansi Akustik/ AI ) , dan gamma-ray. Crossplot berfungsi untuk  memisahkan  batu  pasir  dengan  batu  serpih  berdasarkan  rentang  nilai  impedansi akustik [9] . Batu serpih akan menunjukkan respon nilai Density, p-impedance, dan gamma- ray lebih besar daripada batu pasir [10] . Untuk menambah informasi maka dilakukan analisis secara kualitatif pada data log yang terdapat di sekitar zona yang diprediksi sebagai zona potensial. Sehingga nantinya dapat diketahui apakah zona tersebut terisi oleh hidrokarbon atau tidak. Jika demikian, apabila terdapat cadangan hidrokarbon maka zona target tersebut merupakan zona prospek hidrokarbon.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil Crossplot P Impedance, Density, dan Gamma Ray
Berikut  hasil  analisis  crossplot  dengan  p-impedance  ( AI )  pada  sumbu  x,  densitas  pada sumbu y, dan gamma ray pada variasi warna titik dengan Gambar 2 untuk formasi Caddo dan Gambar 3 untuk formasi Vineyard. Pada Gambar 2 dan Gambar 3 daerah dengan warna latar kuning diprediksi sebagai batuan clean sand karena memiliki nilai gamma ray yang dominan rendah dan ditambah (pada lapisan Vineyard) memiliki nilai densitas yang rendah, daerah dengan warna latar abu-abu diprediksi sebagai shale karena memiliki nilai gamma ray  dominan  tinggi  ditambah  densitas  yang  tinggi,  daerah  latar  merah  muda  diprediksi sebagai daerah shaly sand.
Gambar 2. Hasil crossplot p-impedance, density dan gamma ray pada formasi Caddo
Grafik  crossplot  antara  P-impedance,  desnity  mengasumsikan  adanya  hubungan  antara kedua  parameter  tersebut.  Asumsi  hubungan  empiris  antara  dua  parameter  ini  dapat digunakan untuk menentukan cutoff AI clean sand. Berdasarkan hasil perhitungan cutoff AI clean  sand diperoleh  adalah  37500  (ft/s)  (gr/cc)  untuk  formasi  Caddo  dan  32500  (ft/s) (gr/cc)  untuk  formasi  Vineyard.  Berdasarkan  Nilai cutoff  AI untuk  formasi  Caddo  dan Vineyard yang diperoleh dijadikan acuan bahwa nilai AI dibawah nilai cutoff tidak memiliki prospek hidrokarbon untuk diproduksi, sehingga diperoleh:
a) Nilai cutoff AI clean sand pada formasi Caddo adalah: 38000 - 55500 (ft/s) (gr/cc)
b) Nilai cutoff AI clean sand pada formasi Vineyard adalah: 33000 - 37500 (ft/s) (gr/cc)
Tujuan  akhir  dari crossplot ini  digunakan  untuk  membedakan  sebaran clean  sand,  shaly sand dan shale pada penampang AI di formasi Caddo dan Vineyard [11] .
Gambar 3. Hasil crossplot p-impadance density dan gamma ray pada formasi Vineyard

## Formasi Top Caddo
Sebaran impedansi akustik dan porositas pada Top Caddo dapat dilihat pada Gambar 4. Pada Gambar  4  bagian  atas  merupakan  sebaran  impedansi  akustik  dan  bagian  bawah  adalah sebaran  porositas.  Pada  sebaran AI terlihat  warna  merah  mewakili  nilai AI yang  tinggi (42000 (ft/s) (gr/cc)) kemudian menurun hingga terlihat warna ungu yang mewakili nilai AI yang rendah (28000 (ft/s) (gr/cc)).
Pada  sebaran  porositas  terlihat  warna  hijau  muda  mewakili  nilai  porositas  besar  (27  %) kemudian menurun hingga terlihat warna ungu muda yang mewakili nilai porositas (12 %). Berdasarkan analisis crossplot pada Top Caddo, nilai cutoff AI untuk clean sand cukup besar yaitu:  38000  -  55500  (ft/s)  (gr/cc).  Lapisan  yang  menyimpan  kandungan  gas  di interpretasikan memiliki nilai neutron porosity yang rendah yang disebut dengan gas effect. Hasil prediksi sebaran porositas yang digunakan didalam penelitian ini didapatkan dari data log  neutron  porosity dari  sumur  B  Yates  18  D  sehingga  fenomena  gas  effect  dapat  di masukkan kedalam salah satu faktor pencarian hidrokarbon pada penelitian ini. Dari gambar 4 sebaran AI dan porositas terlihat terdapat beberapa lokasi yang memiliki nilai AI tinggi disertai nilai porositas yang rendah. Lokasi-lokasi tersebut ditandai dalam lingkaran hitam dengan total terdapat 4 zona. Zona 1 disekitar inline 76 – 93 dan xline 180 – 200, Zona 2 disekitar inline 74 – 85 dan xline 140 – 165, Zona 3 disekitar inline 140 – 150 dan xline 167 – 172, Zona 4 disekitar inline 180 – 200 dan xline 135 – 170. Didalam/disekitar zona tersebut terdapat sumur yang memiliki data log untuk di analisis kualitatif guna untuk memprediksi kandungan dan litologi formasi Caddo daerah tersebut. Terdapat 2 sumur yaitu B Yates 11 yang berada diwilayah barat dan Ashe C3 yang berada pada wilayah timur.
Gambar 4. Sebaran impedansi akustik (atas) dan sebaran porositas (bawah) pada formasi Top Caddo

## Formasi Top Vineyard
Gambar  sebaran  impedansi  akustik  dan  porositas  pada  Top  Vineyard  dapat  dilihat  pada Gambar 5. Pada Gambar 5 bagian atas merupakan sebaran impedansi akustik dan bagian bawah adalah  sebaran  porositas.  Pada  sebaran AI terlihat  warna merah mewakili  nilai AI yang  tinggi  (45000  (ft/s)  (gr/cc))  kemudian  menurun  hingga  terlihat  warna  ungu  yang mewakili nilai AI yang rendah (28000 (ft/s) (gr/cc)). Pada sebaran porositas terlihat warna hijau muda mewakili nilai porositas besar (27 %) kemudian menurun hingga terlihat warna ungu  muda  yang  mewakili  nilai  porositas  (12  %).  Berdasarkan  analisis crossplot pada formasi Vineyard, nilai cutoff AI untuk clean sand yaitu: 33000 - 37500 (ft/s) (gr/cc).
Gambar 5. Sebaran impedansi akustik (atas) dan sebaran porositas (bawah) pada formasi Top Vineyard
Nilai cutoff  AI clean  sand ini  berhimpit  dengan  nilai cutoff  AI  shale yang  memiliki  nilai 28500 – 38000 (ft/s) (gr/cc) yang artinya sulit untuk memisahkan lapisan clean sand dengan shale hanya  berdasarkan  peta  sebaran  impedansi  akustik.  Pada  Gambar  5  terlihat  3  zona yang memiliki nilai AI tinggi disertai nilai sebaran porositas yang rendah. Nilai AI tinggi berdasarkan crossplot diduga sebagai shaly sand yang artinya diprediksi dalam 3 zona ini memiliki shaly sand yang mengandung gas. 3 zona tersebut adalah Zona 1 disekitar inline 140 – 160 dan xline 180 – 200, Zona 2 disekitar inline 98 – 120 dan xline 169 – 190, Zona 3 disekitar inline 130 – 140 dan xline 105 – 115. Didalam/disekitar zona tersebut terdapat
sumur  yang  memiliki  data log untuk  di  analisis  kualitatif  guna  untuk  memprediksi kandungan dan litologi formasi Vineyard daerah tersebut. Terdapat 3 sumur yaitu B Yates 11  yang  berada  diwilayah  barat,  F  Yates  10  dan  I.G  Yates  4  yang  berada  pada  wilayah selatan. Hasil analisis kualitatif sumur B Yates 11.

## KESIMPULAN
Hasil  analisis crossplot ditemukan  nilai cutoff  AI clean  sand  stone pada  formasi  Caddo sebesar  38000  -  55500  (ft/s)  (gr/cc),  dan  formasi  Vineyard  sebesar  33000  -  37500  (ft/s) (gr/cc).  Pada  Top  Caddo  ditemukan  4  zona  yang  diprediksi  mengandung  gas  dengan reservoar  berupa sand  stone. Hal  tersebut  teridikasi  dari  gambar  penampang AI yang memperlihatkan  nilai AI yang  besar  pada  4  zona  tersebut.  Hasil  dari  gambar  penampang porositas memperlihatkan nilai porositas yang kecil di dalam 4 zona tersebut yang diprediksi mengandung gas. Hasil analisis kualitatif sumur B Yates 11 dan Ashe C3 juga memprediksi bahwa di daerah 4 zona tersebut mengandung gas pada formasi Caddo. Pada Top Vineyard ditemukan  3  zona  yang  diprediksi  juga  mengandung  gas  dengan  reservoar  berupa shaly sand. Hal tersebut diprediksi karena di dalam 3 zona tersebut memiliki nilai AI yang tinggi sedangkan besar porositasnya rendah. Hasil analisis kualitatif sumur B Yates 11, F Yates 10, dan I.G. Yates 4 juga memprediksi bahwa di daerah 3 zona tersebut mengandung gas pada formasi Vineyard.

## DAFTAR PUSTAKA
1 Sanjaya, N. Debby. 2014. Analisis Sifat Fisis Reservoar Menggunakan Metode Seismik Inversi Accoustic Impedance (AI) dan Multiatribut (Studi Kasus Lapangan F3). Skripsi. Institut Teknologi Sepuluh Nopember. Surabaya.
2 Mushoddaq Mochammad. 2012. Deteksi Lapisan Hidrokarbon Dengan Metode Inversi Impedansi  Akustik  dan  EMD  (Empirical  Mode  Decomposition)  Pada  Formasi AI r Benakat Lapangan “X”. Skripsi. Institut Teknologi Sepuluh Nopember. Surabaya.
3 Aamer, A. A. 2013. 3D seismic data interpretation of Boonsville Field, Texas. Masters Theses . Missouri University of Science and Technology. USA.
4 Zain,  N.M.,  &  Lestari,  W.  2017.  Karakteristik  Reservoar  Menggunakan  Aplikasi Seismik Atribut dan Inversi Seismik Impedansi Akustik, Studi Kasus Lapangan Teapot Dome, Wyoming. Jurnal Sains dan Seni POMITS, Vol. 6 No.2.
5 Primaditaningtyas,  W.  2013.  Evaluasi  Prospektivitas  Menggunakan  Pendekatan Impedansi Akustik: Studi Kasus Lapangan Penobscot, Nova Scotia, Kanada. Skripsi. Universitas Indonesia. Jakarta.
6 Yilmaz, O. 2001. Seismic Data Analysis: Processing Inversion, and Interpretation of Seismic Data . SEG. Tulsa. USA.
7 Intan,  P.  A.  2014.  Integrasi  Seismik  Inversi Acoustic  Impedance (AI)  dan Elastic Impedance (EI) Untuk Karakterisasi Reservoar, Studi Kasus: Lapangan Muon. Skripsi. Institut Teknologi Sepuluh Nopember. Surabaya.
8 Sheriff, R. E. 1995. Exploration Seismology, 2nd Edition. University of Houston.
9 Telford  W.M,  L.P.  Geldart,  R.E.  Sheriff.  1992. Applied  Geophysics  Second  Edition . Cambridge University Press. Cambridge, UK.
10 Sheriff, R. E. 1995. Exploration Seismology, 2nd Edition. University of Houston .
11 Ikelle Luc T., & Amundsen, L. 2005 . Introduction to Petroleum Seismology. Society of Exploration Geophysicists. USA.