Model Semivariogram dalam Menaksir Sebaran Kadar Ni Menggunakan Metode Ordinary Kriging (Studi Kasus Endapan Nikel Laterit di PT Vale Indonesia Tbk)

Specta Pub Date : 2022-04-25 DOI:10.35718/specta.v6i1.697
Fahrul Usman, G. M. Tinungki, E. T. Herdiani
{"title":"Model Semivariogram dalam Menaksir Sebaran Kadar Ni Menggunakan Metode Ordinary Kriging (Studi Kasus Endapan Nikel Laterit di PT Vale Indonesia Tbk)","authors":"Fahrul Usman, G. M. Tinungki, E. T. Herdiani","doi":"10.35718/specta.v6i1.697","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"Geostatistik merupakan suatu metode dalam ilmu statistika yang digunakan dalam distribusi keruangan. Geostatistik memuat  korelasi antar sampel data yang di dalamnya terdapat variabel teregionalisasi yang disebut kriging. Kriging mampu memberikan taksiran yang sangat baik dengan meminimalkan variansi kesalahan melalui korelasi antar sampel titik bor. Identifikasi model dalam semivariogram diperoleh model terpilih yaitu model eksponensial untuk lapisan limonit, model spherikal untuk lapisan saprolit, dan model gaussian untuk lapisan bedrock. Model tersebut terpilih yang menunjukkan nilai RMSE untuk lapisan limonit sebesar 0.13, untuk lapisan saprolit sebesar 0.52, dan lapisan bedrock sebesar 0.15. Penghalusan model pada kurva dideteksi oleh ordinary least square (OLS) yang meberikan hasil yang sangat baik. Hal ini dibuktikan dengan model yang sudah mendekati sill secara asimtotik dan range sama dengan jarak dimana model kurva sudah mendekati 95% maksimum. Dengan demikian, studi ini secara meyakinkan membuktikan bahwa dengan pemilihan model yang tepat dalam semivariogram eksperimental maka memberikan hasil prediksi kadar Ni yang baik dan akurat.","PeriodicalId":33910,"journal":{"name":"Specta","volume":" ","pages":""},"PeriodicalIF":0.0000,"publicationDate":"2022-04-25","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"0","resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"Specta","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.35718/specta.v6i1.697","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"","JCRName":"","Score":null,"Total":0}
引用次数: 0

Abstract

Geostatistik merupakan suatu metode dalam ilmu statistika yang digunakan dalam distribusi keruangan. Geostatistik memuat  korelasi antar sampel data yang di dalamnya terdapat variabel teregionalisasi yang disebut kriging. Kriging mampu memberikan taksiran yang sangat baik dengan meminimalkan variansi kesalahan melalui korelasi antar sampel titik bor. Identifikasi model dalam semivariogram diperoleh model terpilih yaitu model eksponensial untuk lapisan limonit, model spherikal untuk lapisan saprolit, dan model gaussian untuk lapisan bedrock. Model tersebut terpilih yang menunjukkan nilai RMSE untuk lapisan limonit sebesar 0.13, untuk lapisan saprolit sebesar 0.52, dan lapisan bedrock sebesar 0.15. Penghalusan model pada kurva dideteksi oleh ordinary least square (OLS) yang meberikan hasil yang sangat baik. Hal ini dibuktikan dengan model yang sudah mendekati sill secara asimtotik dan range sama dengan jarak dimana model kurva sudah mendekati 95% maksimum. Dengan demikian, studi ini secara meyakinkan membuktikan bahwa dengan pemilihan model yang tepat dalam semivariogram eksperimental maka memberikan hasil prediksi kadar Ni yang baik dan akurat.
普通战争法费率评定中的半变差函数模型
地统计学是统计科学中用于损失分布的一种方法。地统计学包含数据样本之间的相关性,其中存在一个称为圆的区域化变量。Kring能够通过钻孔点样本之间的相关性来最小化误差方差,从而提供非常好的滑行。获得了半变差函数中的模型识别——所选模型为褐铁矿层的指数模型、腐泥土层的球形模型和基岩层的高斯模型。所选模型显示0.13柠檬层、0.52腐泥土层和0.15基岩层的RMSE值。模型对曲线的模拟检测采用普通最小二乘法(OLS),取得了很好的结果。这可以通过渐近接近桥梁的模型来证明,该模型的范围等于曲线模型接近95%最大值的距离。因此,本研究令人信服地证明,在实验半变差函数中选择正确的模型,可以预测出良好而准确的Ni率。
本文章由计算机程序翻译,如有差异,请以英文原文为准。
求助全文
约1分钟内获得全文 求助全文
来源期刊
自引率
0.00%
发文量
0
审稿时长
5 weeks
×
引用
GB/T 7714-2015
复制
MLA
复制
APA
复制
导出至
BibTeX EndNote RefMan NoteFirst NoteExpress
×
提示
您的信息不完整,为了账户安全,请先补充。
现在去补充
×
提示
您因"违规操作"
具体请查看互助需知
我知道了
×
提示
确定
请完成安全验证×
copy
已复制链接
快去分享给好友吧!
我知道了
右上角分享
点击右上角分享
0
联系我们:info@booksci.cn Book学术提供免费学术资源搜索服务,方便国内外学者检索中英文文献。致力于提供最便捷和优质的服务体验。 Copyright © 2023 布克学术 All rights reserved.
京ICP备2023020795号-1
ghs 京公网安备 11010802042870号
Book学术文献互助
Book学术文献互助群
群 号:481959085
Book学术官方微信