## INTERPRETASI SEISMIK DAN PEMODELAN BAWAH PERMUKAAN MENGGUNAKAN METODE KONVERGENSI
MULTIGRID: STUDI KASUS LAPANGAN X
1 Ervina Nisfiani, 2 Wirya Sumantri, 3 Lussiana ETP 1,3 Pascasarjana Magister Teknologi Informasi STMIK Jakarta STI&K 2 Pacific Well Services, Jakarta
1 ervinanispiani@gmail.com, 2 wirya.sumantri@gmail.com, 3 lussiana.etp@gmail.com

## Abstrak
Seiring  dengan  berjalannya  waktu,  untuk  meningkatkan  efisiensi  dalam  pengerjaan permodelan bawah permukaan (sub surface model) banyak dikembangkan perangkat lunak untuk memudahkan pengerjaannya. Semua media kertas, analog, tape dikonversi menjadi media digital sehingga  semua  pengerjaan  dilakukan  menggunakan  komputer  atau  workstation.  Interpretasi seismik merupakan salah satu tahapan penting dalam eksplorasi hidrokarbon dimana dilakukan penafsiran  atau  interpretasi,  evaluasi,  pembahasaan  terhadap  data  seismik  hasil  akuisisi lapangan  dan  pemrosesan, diinterpretasikan  ke  dalam  kondisi  geologi yang  diharapkan  bisa mendekati  kondisi geologi  bawah permukaan  sebenarnya. Penelitian  ini  bertujuan  melakukan interpretasi  seismik  dengan  meng-implementasikan  metode  konvergensi  multigrid  untuk membangun model bawah permukaan di lapangan X. Pengujian dilakukan dengan menggunakan data  seismic  tiga  dimensi  (3D).  Hasil  pengujian  menunjukkan  bahwa  metode  konvergensi multigrid berhasil memberikan model bawah permukaan (sub surface model) dengan jelas, selain itu juga bisa menampilkan model bawah permukaan dalam bentuk tiga dimensi (3D)
Kata kunci: Metode Konvergensi Multigrid, Pemodelan Bawah Permukaan, Interpretasi Seismik.

## Abstract
Over  time,  to  increase  efficiency  in  sub-surface  modeling,  a  lot  of  software  has  been developed to make it easier to work with. All paper, analog, tape media are converted into digital media so that all work is done using a computer or workstation. Seismic interpretation is one of the important stages in hydrocarbon exploration where interpretation, evaluation, discussion of seismic  data  from  field  acquisition  and  processing  is  carried  out,  interpreted  into  geological conditions that are expected to be close to the actual subsurface geological conditions. This study aims  to  perform  seismic  interpretation  by  implementing  the  multigrid  convergence  method  to build a subsurface model in field X. The test is carried out using three-dimensional (3D) seismic data. The test results show that the multigrid convergence method is successful in providing a clear sub-surface model, besides that it can also display sub-surface models in three-dimensional (3D) form.
Keywords: Multigrid Convergence Method, Subsurface Modeling, Seismic Interpretation.

## PENDAHULUAN
Interpretasi  seismik  merupakan  salah satu  tahapan  penting  dalam  eksplorasi hidrokarbon dimana dilakukan penafsiran atau interpretasi,  evaluasi,  pembahasaan  terhadap data  seismik  hasil  akuisisi  lapangan  dan pemrosesan,  diinterpretasikan  ke  dalam kondisi geologi yang diharapkan bisa mendekati  kondisi geologi  bawah permukaan sebenarnya [1] . Pada awal perkembangannya, kegiatan interpretasi seismik dilakukan dengan cara konvensional, yaitu dengan menggunakan banyak  media  kertas  yang  sebelumnya  telah tercetak amplitudo atau reflektor seismik dari tahapan processing ,  semakin  banyak  dan panjang  lintasan  seismic,  maka  semakin banyak  pula  kertas  yang  diperlukan  untuk interpretasi  seismik.  Dengan  demikian mengakibatkan  tidak  efisiennya  waktu  yang dibutuhkan untuk menyelesaikan pekerjaan.
Seiring  dengan  berjalannya  waktu, untuk meningkatkan efisiensi dalam pengerjaannya, banyak dikembangkan
perangkat  lunak  atau software untuk
memudahkan  pengerjaannya.  Semua  media kertas,  media  analog,  media tape dikonversi menjadi  media  digital  sehingga  semua pengerjaan dilakukan menggunakan komputer atau workstation [2]–[6]. Tahapan pemodelan bidang  bawah  permukaan  dilakukan  setelah tahapan interpretasi seismik. Tahapan ini pada prinsipnya  menghubungkan  titik-titik  dari interpretasi horizon menjadi bidang 2 dimensi atau  3  dimensi.  Peran  perangkat  lunak  yang
semakin  maju  sangat  membantu  tahapan  ini karena sudah diterapkannya perintah-perintah algoritma untuk membentuk bidang permukaan [7]. Metode konvergensi multigrid digunakan software  Z dalam  membangun bidang bawah permukaan.
David  Coeurjolly,  et  al.  2003, melakulan  estimasi  luas  permukaan  dengan menggunakan  kovergensi  multigrid,  hasilnya menunjukkan  tingkat  efisiensi  yang  baik, namun  demikian  membutuhkan  waktu  yang lama  jika  digunakan  untuk  mengevaluasi banyak titik [8]. Sri Wahyuningsih, et al, 2006 menentukan    kecepatan    dan    kedalaman masing-masing lapisan   dan   membuat   model geologi      bawah      permukaan    serta menginterpretasikan    hasil    yang  didapatkan dari hasil pengolahan data dengan mengunakan metode Reciprocal Hawkins dan software  SRIM  ( Seismic  Refraction  Inverse Modelling )[9]. Ariel Henrique do Prado, et al, 2019 mengembangkan perangkat lunak untuk menganalisis  data  seismik  dan  melakukan interpretasi  standar  dengan  menghubungkan setiap jejak seismik untuk menghasilkan garis reflektor  yang  ditafsirkan.  Kelemahan  dari pengembangan  ini  adalah  alur  kerja pemrosesan  data  khusus  untuk  menekankan struktur  sedimen  belum  diuji  coba,  sehingga interpretasi saat ini bergantung pada pendapat subjektif  dari  masing-masing  penafsir,  yang mungkin mengarah pada kesimpulan yang bias [10].
Ayesha Abbas, et al, 2019 mengembang kan  model  2D  dengan  menggabungkan log
sumur  untuk  menggambarkan  potensi  batuan reservoar di  daerah  yang  menjadi  perhatian [11].  Penelitian  terkait  pendekatan  berbasis data,  menggunakan  neural  network  dengan arsitektur  mendalam  untuk  mengungkap struktur kompleks pada visual citra [12]–[18], diterapkan pada data bawah serta permukaan, pembelajaran mendalam memungkinkan geoscientist untuk  memahami  kumpulan  data besar  dengan  banyak  variabel  sambil menghindari human error [19]–[21]. Penelitian ini  bertujuan  melakukan  interpretasi  seismik dan mengimplementasikan metode konvergensi  multigrid  untuk  membangun model bawah permukaan di lapangan X.

## METODE PENELITIAN

## Interpretasi Data Seismik
Dari pengolahan data seismik, hasilnya yang  berupa  penampang  seismik  atau  data SEGY,  kemudian  diinterpretasikan  atau ditafsirkan. Tujuan interpretasi seismik adalah menggali  dan  mengolah  berbagai  informasi- informasi  geologi  bawah  permukaan  dari penampang  seismik  [22].  Pada  eksplorasi minyak  dan  gas  bumi,  interpretasi  ditujukan untuk mengetahui lokasi reservoar hidrokarbon di  bawah  permukaan  [23].  Pada umumnya,  penampang  seismik  ditampilkan
sebagai  penampang  waktu  ( time  section ), namun  dapat  juga  ditampilkan  sebagai penampang kedalaman ( depth section ) setelah melalui beberapa tahapan perhitungan tertentu [24].  Gambar  1  merupakan  contoh  dari  hasil interpretasi penampang seismic dalam domain waktu  (sejajar  sumbu  Y),  sedangkan  yang sejajar dengan sumbu X menunjukkan lintasan seismic [25]. Berdasarkan pada Gambar 1 hasil interpretasi  berupa    interpretasi  sesar-sesar atau  patahan  yang  berarah  vertikal  yang dibedakan  dengan  warna-warna,  kemudian interpretasi  horizon-horizon  yang  dicirikan dengan  konsistensi  batuan  dengan  arah horizontal  atau  lateral  (berada  di  2800-2900 ms).  Metode  yang  digunakan  untuk mempercepat proses interpretasi dalam banyak lintasan seismik, digunakan autotracking .

## Pemodelan Bawah Permukaan
Setelah interpretasi data seismic selesai, kemudian  dilakukan  pemodelan  bawah permukaan  (sub  surface  model)  [26].  Tujuan untuk  mengetahui  bentuk  dan  dimensi  dari geometri  bawah  permukaan.  Salah  satu  cara untuk menentukan bentukdan dimensi geometri tersebut dilakukan dengan menggunakan  dengan  metode  Konvergensi Multigrid [8]. Tahapan Konvergensi Multigrid Area Permukaan seperti pada Gambar 2
Gambar 1. Interpretasi Horizon dan Sesar di Satu Lintasan Seismik
Gambar 2. Tahapan Metode Konvergen Multigrid Konvergensi Pemodelan atau pembuatan bidang bawah permukaan
dilakukan  dengan  menggunakan  metode konvergensi  multigrid,  yang  diperkenalkan oleh  David  Coeurjally  tahun  2002  [8]. Persamaan  metode  konvergensi  multigrid adalah sebagai berikut :
1. Digitasi  Multigrid  dan  Konvergensi
Multigrid  bertujuan  mengestimasi  luas permukaan, dengan menggunakan persamaan 1.
!" # $%&' ( (*), − .(*)| ≤
1(2) %45  lim (→: 1(2) = 0 (1)
Dimana  S  adalah  permukaan  Jordan, dig r adalah proses digitasi, E A adalah estimator luas area berdasar dig r (S) dan A(S) adalah luas area
dari  permukaan  S.  Konvergen multigrid dengan  kecepatan  konvergen v ( r )  jika  dan hanya jika ada variabel r 0 dan r ≥ r 0 . 2. Integrasi Diskrit Vektor Normal Luas  permukaan  A(S)  merupakan integrasi  dari  medan  vector  normal, seperti persamaan 2.
.(*) = ∫ 5?⃗(A)%A B (2)
Dimana  n  adalah  vektor  normal  yang terkait dengan permukaan Euclidean S.  Idenya adalah  integrasi  vektor  normal  untuk  data diskrit  menghitung  penjumlahan dot  product yang  terbatas  antara  estimasi  normal  pada setiap titik dari permukaan diskrit dan elemen permukaan  dasar  sebagai  estimasi  ds. Persamaan  3  diperhitungkan  permukaan diskrit  berbasis  seluler  yang  rumit.    Vektor
Digitasi Multigrid dan Konvergensi Multigrid
Integrasi Diskrit Vektor Normal
Normal Vector Estimation Results
normal 5?⃗ ∗ (A) yang  terkait  dengan  elemen permukaan  s  (atau  surfel)  sebagai  estimasi vektor  normal  dan  juga  didefinisikan  vektor normal  dasar 5?⃗ DE pada  surfel  sebagai  vektor satuan ortogonal ke sel yang mengarah ke luar.
E G $D I (S), = ∑ n?⃗ ∗ (s). n?⃗ O∈Q (s) RS (3) 3. Perkiraan Vektor Normal Karena vektor normal adalah
konvergensi  multigrid  dan  dihitung  dalam waktu linier dalam jumlah elemen permukaan, estimasi  luas  permukaan  adalah  juga konvergensi  multigrid  [27].    Selanjutnya, karena  integrasi  proses  diskrit  vektor  normal dilakukan  dalam  waktu  linier  dalam  jumlah surfels  (elemen  permukaan  s),  algoritma global juga optimal untuk masalah tersebut.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Data  yang  digunakan  dalam  penelitian ini  adalah  data  seismik  3D  dalam  domain waktu, terdiri dari 1327 lintasan seismic yang searah dengan source ( inline) dan 708 lintasan seismic yang  berpotongan  dengan inline ( xline) .      Data  sumur  yang  dipakai  sebanyak tiga  sumur,  pada  masing-masing  sumur terdapat  data log-log .    Interpretasi  seismik dilakukan  dalam window interpretasi  dan dalam window tiga  dimensi  (3D).  Dari
informasi  geologi,  log  sumur  dan  laporan pemboran  sumur-sumur,  diketahui  bahwa reservoar  potensial  di  lapangan  X  adalah batupasir  ( sandstone) berselingan  dengan tanah lempung ( shale) . Gambar 3 menunjukkan proses interpretasi untuk lapisan top formasi, atau bagian teratas dari reservoar sandstone .  Amplitudo-amplitudo  lembah ( trough) bernilai negatif berwarna biru adalah horizon yang akan menjadi target interpretasi yang  dianggap  sebagai  top  formasi. Berdasarkan  parameter  pada  Gambar  3, dilakukan  pengolahan  untuk  mendapatkan interpretasi  horizon  di  lintasan seismic yang lain.    Hasil  intepretasi  horizon  secara keseluruhan  seperti  pada  Gambar  4. Selanjutnya  adalah  membangun  model reservoar dengan mengimplementasikan metode  konvergensi  multigrid  dari  horizon- horizon hasil interpretasi sebelumnya (Gambar
4),  metode  ini  melakukan  interpolasi baik  di lintasan  seismik  yang  memiliki  horizon,  dan interpolasi  pada  lintasan  seismik  yang  tidak memiliki  horizon.    Untuk  lintasan-lintasan seismik  yang  tidak  atau  belum  terinterpretasi (belum  ada  horizon),  metode  konvergensi multigrid  melakukan  interpolasi-interpolasi dari  titik-titik  atau  horizon-horizon  terdekat, atau dari horizon di lintasan-lintasan terdekat. Hasil model reservoar berdasarkan Gambar 4 didapatkan model seperti pada Gambar 5.
Gambar 3. Window Interpretasi Seismik
Gambar 4. Hasil Interpretasi Horizon Secara Keseluruhan
Gambar 5. Model Reservoar Hasil Konvergensi Multigrid
Gambar  5  menunjukkan  hasil  pemodelan bawah permukaan dalam window tiga dimensi (3D)  dengan  metode konvergensi  multigrid .
Warna-warna  pada  Gambar  5  menunjukkan ketinggian  bidang  permukaan  yakni  warna merah menunjukkan bidang permukaan paling tinggi  dan  seterusnya  sampai  dengan  yang terendah terlihat pada warna ungu.
Pembuktikan  keberadaan hydrocarbon di lapangan  X  diperlukan  penelitian  lanjutan
untuk  memprediksi  jenis fluida  hydrocarbon dan  diperlukan  analisa  log  sumur  (studi petrofisika), inversi  seismic dan seismic atribut.

## KESIMPULAN
Berdasarkan  pada  hasil  pengujian  dapat dinyatakan:
1. Hasil  interpretasi  seismik  memper- lihatkan bahwa model bawah permukaan berupa bidang antiklin dengan arah barat daya-timur laut.
2. Metode  Konvergensi  Multigrid  berhasil memberikan  model  bawah  permukaan (sub surface model) dengan jelas.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] H.  Sihombing  and  S.  R.  Zulivandama, “Interpretasi Data Seismik 2d Dan Data Sumur  Untuk  Identifikasi  Morfologi Jebakan  Gas  Biogenik  Di  Barat  Daya Perairan Kangean,” vol. 7, no. 1, pp. 37– 46, 2021.
[2] L. Lamba, I. Haryanto, D. S. Herutomo, N. Ilmi, and E. Sunardi, “Geologi bawah permukaan  dan  perhitungan  cadangan hidrokarbon dengan metode volumetrik berdasarkan interpretasi data seismik 2d daerah cekungan tanimbar,” vol. 5, no.
4, pp. 394–404, 2021.
[3] S. Kingdom and M. Hasib, “Interpretasi Data  Seismik  Dengan  Menggunakan Software  Kingdom  6.7.1,”  vol.  IX,  no. 4, pp. 159–164, 2020.
[4] V.  No et  al. ,  “Mengidentifikasi Geometri  Mud  Volcano  Di  Daerah Berambai  ,  Samarinda  ,  Kalimantan Timur,” vol. 1, no. 1, pp. 1–10, 2019.
[5] I.  Ai  and  P.  Neural,  “Karakterisasi reservoir menggunakan metode Seismik Inversi Acoustic,” vol. 5, no. June 2020, pp. 274–284, 2021.
[6] R.  Hidayat,  E.  L.  Namigo,  and  M. Marwan, “Penentuan Sebaran Reservoar Belumai Sand Menggunakan Integrasi  Inversi  Model  Based  dan Atribut RMS Pada Lapangan ‘TERATAI’ Cekungan Sumatera Bagian  Utara,” J.  Ilmu  Fis.  |  Univ. Andalas , vol. 12, no. 1, pp. 26–34, 2020.
[7] W. Hastomo, “Gesture Recognition For
Pencak  Silat  Tapak  Suci  Real-Time
Animation,” J. Comput. Sci. Inf. , vol. 2, no. 13, pp. 91–102, 2020.
[8] D. Coeurjolly, F. Flin, O. Teytaud, and L. Tougne, “Multigrid convergence and surface  area  estimation,” Lect.  Notes Comput.  Sci.  (including  Subser.  Lect. Notes  Artif.  Intell.  Lect.  Notes Bioinformatics) ,  vol.  2616,  pp.  101– 119, 2003.
[9] S.  Park,  R.  City,  S.  Dakota,  S.
Wahyuningsih, G. Yuliyanto, and M. I. Nurwidyanto, “Interpretasi Data Seismik Refraksi Menggunakan Metode
Reciprocal Hawkins Dan Sofware Srim (Studi Kasus Daerah Sioux Park, Rapid City,  South  Dakota,  Usa),” Berk.  Fis. , vol. 9, no. 4, pp. 177–184, 2006.
[10]  A. H. Do Prado, R. P. De Almeida, L. N. Tamura,  C.  P.  Galeazzi,  and  M. Ianniruberto,  “Interpretation  software applied  to  the  evaluation  of  shallow seismic  data  processing  routines  in fluvial deposits,” Brazilian J. Geol. , vol.
49, no. 2, pp. 1–11, 2019.
[11]  A. Abbas, H. Zhu, A. Anees, U. Ashraf,
and  N.  Akhtar,  “Integrated  Seismic Interpretation, 2D Modeling along with
Petrophysical  and  Seismic  Attribute Analysis  to  Decipher  the  Hydrocarbon Potential of Missakeswal Area,
Pakistan,” J.  Geol.  Geophys. ,  vol.  08, no. 01, pp. 1–12, 2019.
[12]  W.  Hastomo,  “Klasifikasi  Covid-19 Chest  X-Ray  Dengan  Tiga  Arsitektur Cnn  (Resnet-152,  Inceptionresnet-V2, Mobilenet-V2),” vol. 5, no. Dl, 2021.
[13]  W.  Hastomo,  “Convolution  Neural Network Arsitektur Mobilenet-V2 Untuk Mendeteksi Tumor Otak,” vol. 5, no. Gambar 1, 2021.
[14]  W.  Hastomo  and  S.  Bayangkari, “Diagnosa  Covid-19  Chest  X-Ray Dengan  Convolution  Neural  Network Arsitektur Resnet-152,” vol. 2, no. 1, pp. 26–33, 2021.
[15]  L. M. R. Rere, M. I. Fanany, and A. M. Arymurthy,  “Simulated  Annealing
Algorithm for Deep Learning,”
Procedia Comput. Sci. , vol. 72, pp. 137– 144, 2015.
[16]  A. M. Ayumi, V., Rere, L. R., Fanany, M.  I.,  &  Arymurthy,  “Random Adjustmen-Based
Chaotic Metaheuristic  Algorithms  For  Image Contrast  Enhancement,” J.  Ilmu
Komput. dan Inf. , vol. 2, no. 1, pp. 1–10, 2017.
[17]  L. M. Rasdi Rere, M. I. Fanany, and A. M. Arymurthy,
“Metaheuristic
Algorithms  for  Convolution  Neural
Network,” Comput.  Intell.  Neurosci. , vol. 2016, 2016.
[18]  V. Ayumi, L. M. R. Rere, M. I. Fanany, and A. M. Arymurthy, “Optimization of convolutional  neural  network  using microcanonical  annealing  algorithm,” 2016  Int.  Conf.  Adv.  Comput.  Sci.  Inf.
Syst. ICACSIS 2016 , pp. 506–511, 2017.
[19]  S. Lacaze, B. Durot, A. Devilliers, and F.  Pauget,  “Comprehensive  Seismic Interpretation  to  Enhance  Stratigraphy and Faults,” pp. 1429–1432, 2017.
[20]  Y.  Guo,  S.  Peng,  W.  Du,  and  D.  Li,
“Fault and horizon automatic
interpretation by CNN: A case study of coalfield,” J. Geophys. Eng. , vol. 17, no.
6, pp. 1016–1025, 2020.
[21]  G. Alregib et al. , “Subsurface Structure Analysis Using Computational Interpretation  and  Learning:  A  Visual Signal  Processing  Perspective,” IEEE
Signal Process. Mag. , vol. 35, no. 2, pp.
82–98, 2018.
[22]  F.  Leo,  H.,  Khakim,  M.,  &  Virgo, “Aplikasi  Inversi  Seismik  Untuk Pemetaan  Zona  Reservoar  Pada Lapangan  Al-Basari  Sub  Cekungan Jambi  Cekungan  Sumatera  Selatan,”
Sriwijaya Unviersity, 2021.
[23]  W.  Hastomo,  A.  S. Bayangkari  Karno, N.  Kalbuana,  A.  Meiriki,  and  Sutarno, “Characteristic  Parameters  of  Epoch
Deep Learning to Predict Covid-19 Data in  Indonesia,” J.  Phys.  Conf. Ser. ,  vol.
1933, no. 1, p. 012050, 2021.
[24]  W.  Hastomo,  A.  S.  B.  Karno,  N. Kalbuana,  E.  Nisfiani,  and  L.  ETP, “Optimasi  Deep  Learning  untuk Prediksi  Saham  di  Masa  Pandemi Covid-19,” JEPIN (Jurnal Edukasi dan
Penelit. Inform. , vol. 7, no. 2, pp. 133– 140, 2021.
[25]  M. Dentith et al. , “Improved Interpretation of Deep Seismic Reflection  Data  in  Areas  of  Complex Geology  Through  Integration  With Passive Seismic Data Sets,” J. Geophys.
Res.  Solid  Earth ,  vol.  123,  no.  12,  pp. 10,810-10,830, 2018.
[26]  D.  Siska et  al. ,  “Seismic  Vulnerability
Mapping  of  the  Lhokseumawe  Region to  Support  the  Spatial  Plan  of Lhokseumawe City,” J. Comput. Theor. Nanosci. , vol. 17, no. 7, pp. 3153–3159,
2020.
[27]  E. Nisfiani, M. Radja, and W. Hastomo,
“Designing  an  Information  System Integration Enterprise Architecture with The TOGAF Framework in The Oil and Gas  Business  Unit  Case  Study :  PT PWS,” Semin.  Nas.  Teknol.  Inf.  dan Komun. , vol. 4, no. September, 2020.