## PENERAPAN METODE AMPLITUDE VARIANCE FREQUENCY PADA DATA SEISMIK DAERAH RESERVOIR DENGAN STUDI KASUS LAPANGAN TEAPOT USA
Desi Saputri Sri Rezeki 1 , Yoga Satria Putra 1,* , Radhitya Perdhana 1 , Yudha Arman 2 , Muhardi 1
1 Program Studi Geofisika, Jurusan Fisika, FMIPA Universitas Tanjungpura, Pontianak, Kalimantan Barat
2 Program Studi Fisika, Jurusan Fisika, FMIPA Universitas Tanjungpura, Pontianak, Kalimantan Barat *Email. yogasatriaputra@physics.untan.ac.id
Abstrak. Penelitian  ini  dilakukan  dengan  menerapkan  metode Amplitude  Variance  Frequency  (AVF) terhadap data Post Stack Time Migration (3D PSTM ) yang diunduh dari laman Wiki SEG secara bebas. Dekomposisi  spektral  dengan  metode Continuous  Wavelet  Transform  (CWT) dilakukan  untuk mendapatkan  nilai  frekuensi  yang  bervariasi  25  Hz – 70  Hz  per  5  Hz  dari  data  seismik  sehingga mendapatkan  10  volume  iso CWT yang  kemudian  digunakan  untuk  analisis  gradien  setelah  dilakukan gathering .  Analisis  gradien  dilakukan  dengan  menggunakan  tipe  analisis  sederhana Two  terms  Aki- Richards yang menghasilkan nilai intercept(A), gradient(B) dan frekuensi dominan. Nilai yang digunakan sebagai nilai atribut adalah hasil kali intercept(A) dengan gradient(B) yaitu Product(A*B) . Nilai atribut yang diperoleh  pada  sumur  48-X-28  untuk  formasi  Lakota,  Red  Peak  dan  Tensleep  berturut-turut  adalah  - 70,79, -115,86 dan -85,86. Atribut AVF menunjukkan zona atenuatif yang diindikasikan sebagai reservoir batupasir dengan nilai negatif yang semakin tinggi (warna merah tua). Indikasi ini didasarkan pada pola peluruhan antara nilai amplitudo terhadap nilai frekuensi.
Kata kunci : amplitude variance frequency; continuous wavelet transform ; data seismik
Abstract. This research was conducted by applying the Amplitude Variance Frequency (AVF) method to Post Stack Time Migration (3D PSTM) data which was freely downloaded from the SEG Wiki page. Spectral decomposition using the Continuous Wavelet Transform (CWT) method is carried out to obtain frequency values ranging from 25 Hz – 70 Hz per 5 Hz from seismic data to obtain 10 CWT iso volum, which is then used  for  gradient  analysis  after  gathering.  Gradient  analysis  was  performed  using  a  simple  type  of analysis,  Two  terms  Aki-Richards,  which  resulted  in  intercept(A),  gradient(B)  and  dominant  frequency values.  The  value  used  as  the  attribute  value  is  the  product  of  intercept(A)  and  gradient(B),  which  is Product(A*B).  The  attribute  values  obtained  at  well  48-X-28  for  the  Lakota,  Red  Peak  and  Tensleep formations are -70.79, -115.86 and -85.86, respectively. The AVF attribute indicates an attenuative zone which is indicated as a sandstone reservoir with increasing negative values (dark red). This indication is based on the decay pattern between the amplitude and frequency values.
Keywords: amplitude variance frequency; continuous wavelet transform; seismic data

## PENDAHULUAN
Metode  seismik  refleksi  adalah  salah  satu metode  geofisika yang memanfaatkan perambatan gelombang seismik. Metode ini memiliki keunggulan seperti  akurasi  dan  resolusi  yang  tinggi,  penetrasi yang  dalam,  serta  cakupan  area  yang  terbilang cukup luas. Metode Amplitude Variance Frequency (AVF) memanfaatkan  nilai  amplitudo  suatu  lapisan sebagai  hasil  respons  variansi  nilai  frekuensi  yang diberikan.  Nilai  variansi  frekuensi  tersebut  didapat dari  ekstraksi  dengan  melakukan  transformasi wavelet data  seismik  itu  sendiri.  Transformasi wavelet ini dapat menunjukkan gambaran medium batuan  atenuatif  yang  relatif  tipis.  Indentifikasi sebuah  lapisan  tipis  sangat  penting  dalam mendukung  interpretasi  suatu  struktur  geologi bawah  permukaan.  Metode AVF memiliki
kemampuan  untuk  menghasilkan  pola  peluruhan intensitas frekuensi yang diketahui dapat memisahkan  reservoir  batupasir  dan  lapisan  yang tipis (Andanu, 2017). Dalam analisis lapisan litologi, perlakuan  dekomposisi  spektral  terhadap  data seismik  menggunakan  nilai  frekuensi  yang  lebih tinggi  dapat  menghasilkan  pemisahan  lapisan yang relatif  tipis  dengan  lebih  baik  (Fitriah et.al .,  2009). Dekomposisi spektrum domain Continuous Wavelet Transform (CWT)  dengan  memanfaatkan  proses dilatasi dan translasi dapat menghasilkan time maps yang memberikan time-frequency window. Tampilan window semakin  kecil  jika  menggunakan frekuensi tinggi, begitu juga sebaliknya.
Penelitian  ini  mengambil  lokasi  penelitian  di lapangan  Teapot  USA  menggunakan  data  seismik daerah reservoir yang diunduh dari laman Wiki SEG
secara  bebas.  Lapangan  Teapot  USA  tersusun  atas lapisan paleozoic yang  berada  di  atas precambrian basement . Lapisan di lokasi ini terdiri atas batupasir yang  relatif  tipis, limestone  shale ,  batugamping, dolomit  dan  sedimen  laut  yang  terevaporasi. Beberapa  formasi  Teapot  USA  yang  potensial menjadi  reservoir  Hidrokarbon  adalah  Lakota  dan Tensleep (Schneider et.al ., 2016).
Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk mendapatkan  gambaran  sebaran  zona  atenuatif pada  formasi  Lakota,  Red  peak  dan  Tensleep  yang menjadi indikasi hidrokarbon pada lapangan Teapot USA  dengan menerapkan metode AVF . Metode  ini
diterapkan  pada  data  seismik  berdasarkan kemampuan  analisis  hasil  kenampakan  dari  variasi nilai  frekuensi.  Hasil  dari  penelitian  ini  diharapkan dapat  memberikan  gambaran  terkait  penerapan metode AVF dalam  menginterpretasi  sebaran reservoir batupasir.

## METODOLOGI
Penelitian  ini  dilakukan  dengan  menerapkan metode AVF menggunakan  data  seismik  pada daerah  reservoir  di  lapangan  Teapot  USA  (Gambar 1).  Lokasi  ini  dikenal  sebagai  lapangan  penghasil minyak yang cukup besar di Amerika Serikat.
Gambar 1. Lokasi penelitian.
Data  yang  digunakan  pada  penelitian  adalah data Seismik 3D Post Stack Time Migration ( inline 1- 345; crossline 1-188;  panjang  rekaman  3.000  ms; sampling  rate 2  ms ),  replacement  velocity =  9.000 ft/s, Coordinate  Reference  System ( CRS) : Wyoming East  Central 4902  (NAD  1927),  data  sumur,  data Well  Tops  Marker dan  data checkshot serta base map dengan  informasi  blok  NPR  dan  lokasi  Data Sumur  (Gambar  2)  yang  diunduh  secara  bebas  di laman wiki.seg.org/wiki/Teapot_dome_3D_survey. Perhitungan dilakukan menggunakan laptop dengan perangkat  lunak  pengolah  data  sumur  dan  data seismik.
Gambar 2. Basemap blok wilayah NPR.
10
Spectral Decomposition Frequency Gathering Amplitude Variance Frequency Attribute Selesai Facies Mapping

## Pengolahan data dengan menerapkan metode
AVF terhadap  data  PSTM  3D  dilakukan  dengan pengikatan  data  sumur, marker dan checkshot terhadap  data  seismik  3D  untuk  menampilkan formasi-formasi  yang  semula  berada  pada  domain kedalaman ( feet ). Data PSTM 3D tersebut kemudian didekomposisi spektral menggunakan metode CWT dengan  tipe wavelet  complex  Ricker. Variasi  nilai frekuensi yang digunakan dalam ekstraksi adalah 25 Hz – 70 Hz per 5 Hz. Setelah diperoleh 10 volume iso CWT tersebut,  selanjutnya  dilakukan gathering dengan memasukkan nilai frekuensi 25 Hz, 30 Hz, 35 Hz, 40 Hz, 45 Hz, 50 Hz, 55 Hz, 60 Hz, 65 Hz dan 70 Hz pada menu nilai incident angel berurutan sesuai volume isonya.
Analisis  data  pada  volume  atribut AVF dilakukan  dengan  cara slicing dari  volume A*B product pada  formasi  Lakota,  Red  Peak  dan Tensleep.  Analisis  juga  dilakukan  terhadap penampang  volume gradient  (A) dan  volume intercept  (B) yang  merupakan  bagian  dari  hasil volume  atribut.  Analisis  gradien  juga  dilakukan dengan  tipe  analisis A/B  Two  terms  Aki-Richards untuk mendapatkan nilai gradient (B), intercept (A) dan  frekuensi  dominan  pada  formasi  Lakota,  Red Peak dan Tensleep dari sumur 48-X-28. Nilai atribut AVF yang  digunakan  adalah  hasil  perkalian  dari gradient dan intercept (A*B Product) . Secara umum, langkah-langkah  dalam  penelitian  ini  diilustrasikan seperti pada Gambar 3.

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## A. Analisis CWT
Data  seismik  3D  hasil  dekomposisi  spektral dengan menerapkan metode CWT digunakan untuk mendeteksi  keberadaan  reservoir  yang  menjadi potensi  hidrokarbon.  Gelombang  seismik  yang merambat  pada  reservoir  dengan  kandungan hidrokarbon  akan  mengalami  kehilangan  konten frekuensi  tinggi.  Frekuensi  dominan  cenderung berubah  menjadi  frekuensi  yang  lebih  rendah.  Hal tersebut  menandakan  keberadaan  dari  suatu reservoir (Mandong et.al., 2021).
Gambar 4. Ilustrasi penampang trace seismik terhadap variasi frekuensi.
Ekstraksi  nilai  frekuensi  dari  metode  CWT diilustrasikan  seperti  pada  Gambar  4.  Gambar  ini menampilkan  hubungan  variasi  nilai  frekuensi terhadap trace seismik  pada  waktu  yang  sama. Respons  nilai  amplitudo  pada  volume  bervariasi terhadap  nilai  frekuensi  yang  diekstraksi.  Hal  ini dipengaruhi  oleh  sifat  fisis  suatu  lapisan. Selanjutnya penampang seismik diekstrasi menggunakan  metode  CWT  seperti  ditunjukkan pada  Gambar  5.  Gambar  ini  menampilkan penampang seismik dan hasil pengolahan menggunakan  metode  CWT  dengan  nilai  frekuensi 25 Hz, 50 Hz dan 70 Hz . Metode CWT dikembangkan dengan  konsep  utama  berupa  perkalian wavelet yang  memiliki  kemampuan  mengubah window terhadap frekuensi yang diberikan (Nurjaya, 2011). Semakin  besar  frekuensinya  akan  semakin  sempit window (panjang gelombang). Begitu juga sebaliknya semakin kecil frekuensinya akan semakin lebar window pada  data  seismik  tersebut  (Gambar 5).
Mulai Data 3D PSTM Data Marker Data Sumur & Data Checkshot Well Seismic Tie
Gambar 5. Penampang seismik dan hasil pengolahan menggunakan metode CWT.

## B. Analisis AVF
Metode AVF menekankan  pada  anomali amplitudo yang dihasilkan ketika melakukan variasi atau pertambahan nilai frekuensi tertentu.
Gambar 6. Analisis gradien.
Nilai atribut AVF di sekitar lapangan sumur 48- X-28 pada formasi Lakota, Read Peak, dan Tensleep masing-masing  adalah  -70.79,  -115,86,  dan  -85.86. Formasi Red Peak memiliki nilai atribut paling tinggi diikuti  dengan  formasi  Tensleep  dan  kemudian formasi  Lakota.  Semakin  tinggi  nilai  atribut  yang dihasilkan (nilai dalam negatif) menunjukkan
semakin besar terjadinya peluruhan frekuensi pada suatu  lapisan.  Ini  menandakan  lapisan  tersebut memiliki  kemampuan  untuk  menyerap  energi  atau meneruskan  gelombang  bukan  memantulkan gelombang  karena  kejadian  tersebut  dapat menurunkan  nilai  amplitude.  Sehingga  dapat diasumsikan bahwa pada lapisan tersebut terdapat fluida yang bisa dilalui gelombang/energi.
Data seismik yang telah diektraksi wavelet dan gathering kemudian  dianalisis  dengan  analisis gradien  untuk  setiap  formasi  seperti  yang ditunjukkan  pada  Gambar  6.  Proses  ini  dilakukan hingga  diperoleh  nilai  yang  cukup  baik,  yaitu  0,93, untuk  intersep,  gradien,  frekuensi  dominan  dan korelasinya,  seperti  ditunjukkan  pada  Tabel  1. Indikasi adanya reservoir batupasir ditandai dengan adanya  porositas  dan  permeabilitas  yang  besar, atenuasi  dan  dispersi  batuan  reservoir  yang  juga besar.  Impedansi  reservoir  akan  lebih  rendah. Kecepatan  gelombang  yang  melalui  reservoir  akan menurun  ketika  frekuensinya  lebih  tinggi.
(Penampang Seismik Original)
(CWT Frekuensi 25 Hz)
(CWT Frekuensi 50 Hz) (CWT Frekuensi 70 Hz)
Table 1. Hasil analisis gradien setiap formasi pada sumur 48-X-28. Formasi Frek. Dominan (Hz) Intersep (A) Gradien (B) Product (A*B) SW (%) NPHI (%) Lakota 25 9,21 -7,68 -70,77 28,2 0.15 Red Peak 35 11,59 -9,99 -155,86 32 0.12 Tensleep 30 12,85 -6,68 -85,86 18,03 0.16
Gambar 7. Volume intersep (A).
Hasil  pengolahan  dengan  metode  volume atribut  AVF  menghasilkan volume  intersep  bernilai positif seperti yang ditunjukkan pada Gambar 7. Hal ini  menunjukkan  adanya  anomali  yang  tinggi  pada amplitudo  seismik  dengan  nilai  frekuensi  tertentu. Semakin  tinggi  nilai  intersep  menunjukkan kemampuan  peredaman  yang  tinggi  dari  sifat  fisis lingkungan. Semakin tinggi nilai konstanta atenuasi maka  semakin  menurun  nilai  amplitudonya. Sedangkan  nilai  volume  gradien  yang  ditunjukkan pada  Gambar  8  bernilai  negatif.  Nilai  negatif  yang tinggi  menunjukkan  terjadinya high  frequency  loss yang menandakan lapisan potensial atau atenuatif.
Gambar 8. Volume gradien (B).
Zona  yang  memiliki  nilai  intersep  dan  gradien yang  tinggi  menunjukkan  zona  atenuasi  tinggi (Mandong, 2021). Begitu juga sebaliknya, zona yang
yang  memiliki  nilai  intersep  dan  gradien  rendah menunjukkan  zona  atenuasi  yang  rendah.  Nilai gradien dan intersep ketika dikalikan ( product A*B ) dapat  memperkuat  anomali  yang  mempunyai redaman  tinggi,  seperti  yang  ditunjukkan  pada Gambar  9.  Nilai  atenuasi  berbanding  terbalik dengan faktor Q, sama seperti saat analisis gradien. Hal ini dikarenakan ketika terjadi pelemahan sinyal dari energi gelombang yang tertransmisi, maka nilai amplitudo akan menurun seiring berjalannya waktu. Dan  disaat  itu  pula  nilai  atenuasi  akan  semakin meningkat (Marwan et.al., 2019).
Gambar 9. Volume atribut AVF (A*B Product).

## C. Analisis Atribut AVF
1. Formasi Lakota
Formasi  Lakota  berada  pada  kedalaman  -800 ms  hingga  -1.000  ms.  Gambar  10  menunjukkan warna  merah  yang  merata  di  tengah  yang mengindikasikan  sebuah  zona interest .  Zona tersebut  menunjukkan  nilai  yang  semakin  negatif mencapai  -250.  Zona-zona  tersebut  merupakan lapisan  yang  sangat  atenuatif  dan  diindikasikan sebagai reservoir batupasir. Keberadaan sumur 48- X-28 yang dianalisis sebelumnya berada pada zona yang berwarna biru muda dengan nilai atribut AVF sebesar -70,79. Formasi Lakota berada pada lapisan lower cretacious yang memiliki nilai gamma ray 33,8 API.  Nilai  ini  menunjukkan  bahwa  formasi  Lakota
merupakan  lapisan  permeabel  yang  memiliki kemampuan  meloloskan  fluida.  Lapisan  yang memiliki nilai gamma ray rendah (20-50 API) dapat dikatakan  sebagai  lapisan  permeabel  (Hiskiawan, 2014). Formasi Lakota juga memiliki nilai impedansi akustik  berkisar  25.538  (ft/s)  (g/cc)  hingga  27.425 (ft/s)  (g/cc)  yang  dibentuk  oleh  Batupasir  dengan porositas  tinggi  dan  terisi  oleh  minyak  serta  air (Astiana, 2018).
Slicing pada kedalaman -850 ms
Slicing pada kedalaman -900 ms
Gambar 11. Slice volume atribut AVF Formasi Lakota.
2. Formasi Red Peak
Formasi Red Peak berada pada kedalaman -900 ms  hingga  -1.100  ms  yang  merupakan  lapisan periode Triassic .  Formasi  ini  memiliki  nilai gamma ray sebesar  23,30  API  dengan  impedansi  akustik yang  rendah  yaitu  34.000  (ft/s)  (gr/cc)  sampai 49.000  (ft/s)  (gr/cc)  yang  merupakan  zona clean sand – shaly sand (Zain, 2017).
Pada  formasi  Red  Peak,  zona interest yang ditunjukkan dengan warna  merah tua-kuning
bernilai -190 hingga -250 sebagai nilai pada atribut Amplitude  Variance  Frequency yang  paling  tinggi. Zona interest adalah  lapisan  yang  sangat  atenuatif dan  diindikasikan  sebagai  sebaran  reservoir kandungan Batupasir seperti yang ditunjukkan pada Gambar 11. Pada formasi Red Peak ini memiliki nilai atribut Amplitude  Variance  Frequency sebesar  - 115,86  pada  area  keberadaan  sumur  48-X-28  yang dianalisis sebelumnya.
Slicing pada kedalaman -950 ms
Slicing pada kedalaman -1000 ms
Gambar 10. Slice volume atribut AVF Formasi Red Peak.
3. Formasi Tensleep
Formasi Tensleep lapangan Teapot USA berada pada  kedalaman  -1.020  ms  hingga  -1.220  ms. Formasi ini terdiri dari batupasir dan sisipan dolomit dengan  nilai  impedansi  akustik  yang  cukup  rendah yaitu  berkisar  34.000  (ft/s)  (g/cc)  hingga  36.000 (ft/s)  (g/cc)  (Herlambang et.al .,  2017).  Atribut AVF dapat  menunjukkan  zona interest pada  formasi Tensleep.  Zona  dengan  warna  merah  tua  hingga kuning pada Gambar 12 bernilai -250 merata di sisi barat daya. Zona tersebut merupakan lapisan yang
sangat  atenuatif  dan  dapat  diindikasikan  sebagai sebaran  reservoir  kandungan  batupasir dan dolomit. Pada Gambar 12 tersebut juga menunjukkan  keberadaan  sumur  48-X-28  dengan nilai atribut AVF sebesar -85,86.
Slicing pada kedalaman -1050 ms
Slicing pada kedalaman -1100 ms
Slicing pada kedalaman -1150 ms
Gambar 12. Slice volume atribut AVF Formasi Tensleep.

## PENUTUP Simpulan
Berdasarkan hasil dan pembahasan, maka telah dirumuskan  beberapa  kesimpulan.  Metode AVF dapat  diterapkan  pada  data  seismik 3D  lapangan
Teapot  USA.  Dari  hasil  pengolahan  data,  telah menunjukkan bahwa  metode AVF mampu menunjukkan  zona-zona  atenuatif  berdasarkan analisis  gradien  dari  perubahan  nilai  amplitudo terhadap  nilai  frekuensi  tertentu.  Zona  atenuatif yang diindikasikan sebagai reservoir batupasir atau lapisan  yang  permeabel  dapat  dilihat  dari  pola peluruhan  energinya.  Pola  yang  ditunjukkan  pada volume  atribut  telah  memperlihatkan  nilai  negatif yang semakin tinggi.

## Saran
Penelitian  ini  akan  lebih  baik  jika  dapat disajikan  dalam  bentuk  horizon  yang  memuat penampang  zona  secara  keseluruhan.  Penelitian dengan  metode  lain  sangat  diperlukan  sebagai bentuk  validasi  data  hasil  penelitian  dengan mempertimbangkan nilai saturasi air (SW) dan Total Organic Carbon (TOC) zona pada sumur.

## Ucapan Terima Kasih
Penulis  mengucapkan  terima  kasih  kepada Program  Studi  Geofisika,  Jurusan  Fisika,  FMIPA, Universitas  Tanjungpura  atas  fasilitas  yang  telah diberikan  selama  penelitian  ini  dikerjakan.  Penulis juga  mengucapkan  terima  kasih  kepada  Nur  Arfah Sariffudin, S.Si dan Bang Dimas Rahfaditya Pradana, S.T  atas  bantuannya  dalam  melengkapi  kebutuhan penelitian  ini.  Terima  kasih  juga  kepada  reviewer Jurnal  GEOSAINTEK  ITS  atas  masukan  yang diberikan.

## DAFTAR PUSTAKA
Andanu,  D.K.  (2017): Analisa  Persebaran  Reservoir
Batupasir  Lapangan  "DKA"  Cekungan  Barito  dengan Metode Amplitude-Variance-Frequency (AVF) Analysis .  Skripsi  Fakultas  Teknik  Institut  Teknologi Sepuluh Nopember. diakses: https://repository.its.ac.id/56899/1/3714100041_Unde rgraduate_Theses.pdf.
Astiana, O. (2018): Pemodelan Seismik Inversi Lapangan Hidrokarbon  dengan  Menggunakan  Impedansi Akustik  dari  Data  Rekaman  Sumur  dan  Seismik  3D . Skripsi  FMIPA  Universitas  Mataram.  diakses: http://eprints.unram.ac.id/id/eprint/5380 .
Fitriah,  N.  (2009): Aplikasi  Dekomposisi  Spektral  untuk Peningkatan Resolusi Data Seismik pada Lapisan Tipis Batubara ,  Tesis  FMIPA Universitas  Indonesia. diakses: https://lib.ui.ac.id/file?file=digital/20271424- T29351-Analisis%20dekomposisi.pdf
Herlambang,  N.;  Mulyanto,  B.S.;  Dewanto,  O.;  dan Sinartio,  F.B.  (2017): Identifikasi  Patahan  dan Karakterisasi  Reservoar  Menggunakan  Metode Seismik  Atribut  dan  Metode Seismik Inversi Impedansi Akustik pada Lapangan Teapot USA . Jurnal Geofisika Eksplorasi. 2356-2599. diakses: http://repository.lppm.unila.ac.id/id/eprint/7923 .
Hiskiawan,  P.  (2014): Pengaruh  Gamma  Ray  terhadap Evaluasi Porositas Batuan Menggunakan Pengukuran Well  Log .  Jurnal  Ilmu  Dasar,  15,  pp.  103-108. https://doi.org/10.19184/jid.v15i2.1405 .
Mandong,  A.F.;  Bekti,  R.P.A.;  and  Saputra,  R.I.A.  (2021):
Amplitude  Variation  with  Frequency  as  Direct Hydrocarbon  Indicator  for  Quick  Look  and  Different Insight  of  Hydrocarbon  Deliniation .  Jurnal  Geofisika., 19,
pp.
62-68.
http://dx.doi.org/10.36435/jgf.v20i2.517 .
Marwan.;  Rifwqan.;  dan  Syamsudin,  F.  (2019):
Karakterisasi Sifat Fisik Batupasir Daerah Jantho dan Krueng Raya Menggunakan Uji Gelombang Ultrasonik . Jurnal Positron, 9, pp. 8-12.
http://dx.doi.org/10.26418/positron.v9i1.29843 .
Nurjaya,  C.  (2011): Identifikasi  Fluida  Berdasarkan Analisis Atenuasi Energi Wavelet Berbasis Short Time Fourier  Transform,  Continuous  Wavelet  Transform dan  Stockwell  Transform .  Tesis  FMIPA  Universitas Indonesia.
diakses:
https://lib.ui.ac.id/file?file=digital/20291455-T29618-
Identifikasi%20fluida.pdf.
Schneider,  S.,  Eichkitz,  C.G.,  Schreilechner,  M.G.,  and Davis,  J.C.  (2016): Interpretation  of  Fractured  Zones using  Seismic  Attributes-  Case  Study  from  Teapot Dome,  Wyoming,  USA .  Jurnal  Society  of  Exploration
Geophysicists, 4, pp. 273- 281. https://doi.org/10.1190/INT-2015-0210.1 .
Zain, N.M. (2017): Karakterisasi Reservoar
Mengguanakan  Aplikasi  seismik  atribut  dan  Inversi Seismik  Impedansi  Akustik,  Studi  Kasus  Lapangan
Teapot USA, Wyoming . Jurnal Sains dan Seni Pomits, 6,
pp.
2337-3520.
DOI: 10.12962/j23373520.v6i2.25855 .