Bed Thickness

Dalam pendefinisian secara umum bagi orang awam seperti saya, lebih cenderung menjadi “ketebalan lapisan tipis”. Untuk padanan kata yang sering terdapat pada paper2 biasanya dituliskan dengan “tuning thickness”. Sedangkan untuk lapisan tipis disebut dengan “thin bed”. Pendefinisian lapisan tipis ini sangat berkaitan erat dengan resolusi seismik. Dalam image processing, resolusi bisa juga disebut dengan peningkatan daya pisah pada suatu objek. Objek yang dimaksudkan disini adalah data seismik.

Tahun 1973, Widess merupakan seorang pioner yang mengkuantifikasikan thin-bed thickness. Menurut beliau, bahwa batas kemampuan resolusi seismik dalam memisahkan batas antar lapisan adalah 1/4 dari panjang gelombang. Walaupun, pada kasus2 tertentu bisa mencapai 1/8 dari panjang gelombang, dengan panjang gelombang (lambda) merupakan jarak antara puncak (peak) ke lembah (through) dari suatu fungsi gelombang.

Resolusi seismik merupakan salah satu topik yang menarik hingga kini. Sejak dicetuskannya metode spectral decomposition (Partyka et al., 1999), telah begitu banyak peneliti yang kemudian mengembangkannya menjadi Thin-bed reflectivity inversion (Chopra et al., 2006) yang kemudian menjadi spectral inversion (Castagna et al.,2008). Pada tulisan ini, tidak akan disimpulkan dari ketiga paper tersebut. Disebabkan oleh keterbatasan pengetahuan penulis, maka hanya dituliskan bagian kecilnya yakni tentang ketebalan lapisan tipis (bed thickness).

Partyka_1

(Partyka et al., 1999)

Pada gambar diatas, dapat diketahui bahwa refleksi pada lapisan tipis dapat dideskripsikan secara unik melalui karakteristik amplitude pada domain frekuensi. Oleh karenanya dalam metode spectral decomposition, penggambaran spektrum amplitude digunakan untuk delineasi ketebalan lapisan tipis melalui pola penukikan spektral (spectral notching patterns). Pada gambar , spectral notch ditandai dengan batas garis panah yang tertuliskan 1/TT. Jadi dengan mengetahui perioda notch (notch spacing), maka akan bisa ditentukan suatu ketebalan lapisan tipis. Perumusannya hanya didasarkan dari TT=1/Pf, dengan Pf=1/f. Untuk lebih jelasnya perhatikan gambar dibawah:

Partyka_2

(Partyka et al., 1999)

Sebagai contoh, jika diketahui notch spacing Pf=100 Hz (f=10 Hz), maka TT=1/Pf=0.01 dalam satuan detik (second). Oleh karenanya, jika dikonversi ke milisecond menjadi 0.01*1000=10 ms. Jadi bed thickness=10 ms (blue line). Begitupun juga untuk Pf 20 Hz.

Jadi, dapat disimpulkan secara sederhana bahwa: TT=1000/Pf dengan Pf=1000/f, sehingga TT=f. Pendefinisian ini hanya secara kuantitas, jadi jangan dikaitkan dimensinya secara fisis. Dapat juga dipahami bahwa semakin besar notch spacing, maka semakin tipis identifikasi bed thickness. Dengan besar frekuensi bertolak belakang terhadap perioda notch. Hal ini berarti semakin rendah frekuensi, maka perioda notch akan lebar dan semakin thin of a thin-bed yang teridentifikasi. Namun, pada praktek data real begitu complicate untuk mengetahui “notch spacing”. Oleh karena itu, metode SpecDecom hanya dilakukan pada rentang jejak waktu yg pendek (short window) agar keunikan amplitude dapat terlihat. Penjendelaan ini dilakukan secara slicing (pengirisian-slice), khususnya pada volume 3D-seismic data.

Referensi:

Chopra et al., 2006, Thin-bed reflectivity inversion.
John P. Castagna et al., 2008, Layer Thickness determination and stratigraphic interpretation using spectral inversion: Theory and application.
Partyka et al., 1999, Interpretational applications of spectral decomposition in reservoir characterization”.