Gambar 1. Proses Respon Gelombang setelah Dekonvolusi
(diambil dari www.quora.com)
Dekonvolusi adalah suatu proses dimana sebuah wavelet (gelombang yang merepresentasikan satu reflektor) dipadatkan. Wavelet harus dipadatkan karena wavelet yang panjang menyebabkan berkurangnya kemampuan wavelet tersebut untuk membedakan suatu perlapisan. Proses dekonvolusi juga dapat meredam multiple untuk setiap lokasi reflektor. Untuk memahami dekonvolusi, dibutuhkan pemahaman tentang impedansi akustik, karena impedansi akustik merupakan unsur penting dalam proses dekonvolusi.
Impedansi akustik terjadi karena adanya kontras dari densitas dan kecepatan yang mengakibatkan gelombang seismik dapat memantul kembali ke atas. Oleh karenanya kita dapat mengetahui koefisien refleksi dari setiap seismogram. Rekaman seismogram dapat dimodelkan sebagai konvolusi antara sumber wavelet dengan impuls respon dari bumi. Sumber wavelet terdiri dari komponen-komponen seperti filter perekaman, konfigurasi dari perekaman, source signature, dan lain-lain. Sementara itu impuls respon adalah respon dari bumi terhadap gelombang seismik jika source wavelet berbentuk spike.
Karena kondisi bawah permukaan yang tidak ideal, source wavelet yang masuk kedalam bumi tidak lagi dapat berbentuk spike, oleh karenanya harus dilakukan proses dekonvolusi untuk dapat memadatkan source wavelet tersebut menjadi spike. Hal tersebut dapat dilakukan dengan berbagai metode dalam proses dekonvolusi. Adapun beberapa proses dekonvolusi tersebut yaitu
- Spiking Deconvolution
- Filter Inversi Least Square
- Predictive Deconvolution
- Inversi Source Wavelet
Dalam melakukan proses dekonvolusi, setidaknya terdapat tujuh asumsi yang digunakan, asumsi tersebut yaitu :
- Bumi terbuat dari perlapisan yang horizontal dan memiliki kecepatan yang konstan
- Sumber gelombang hanya terdiri dari gelombang P tanpa adanya gelombang S
- Bentuk source wavelet tidak berubah seiring menjalar ke bawah permukaan
- Komponen noise tidak ada
- Bentuk source wavelet diketahui
- Reflektivitas merupakan proses yang acak. Hal tersebut berdampak pada seismogram akan memiliki karakteristik dari waveletnya dilihat dari autocorrelation dan amplitudo spektrum
- Wavelet seismik memiliki fase minimum karena inversinya merupakan minimum-phase
Referensi
Abdullah, Agus . Ensiklopedi Seismik Online. http://ensiklopediseismik.blogspot.com/ diakses pada : 25 April 2017, 16.00 WIB
Yilmaz, Ozdogan. 2001. Seismic Data Analysis : Processing, Inversion, and Interpretation of Seismic Data. Tulsa : Society of Exploration Geophysicist.
Yoggie, Surya. 2016. Identification of Thin Layer Through Predictive Deconvolution Approach. Yogyakarta : Universitas Gadjah Mada
Muhammad Nurrahman
Geofisika UGM 2014
Ketua HMGF UGM 2017
HMGF UGM
#SatuJiwaJayaGeofisika
