PEMISAHAN ANOMALI GAYABERAT DAERAH LAMPUNG MENGGUNAKAN BIDIMENSIONAL EMPIRICAL MODE DECOMPOSITION (BEMD)

JGE Pub Date : 2021-11-23 DOI:10.23960/jge.v7i3.153
Gestin Mey Ekawati
{"title":"PEMISAHAN ANOMALI GAYABERAT DAERAH LAMPUNG MENGGUNAKAN BIDIMENSIONAL EMPIRICAL MODE DECOMPOSITION (BEMD)","authors":"Gestin Mey Ekawati","doi":"10.23960/jge.v7i3.153","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"Metode gayaberat adalah salah satu metode geofisika yang digunakan dalam eksplorasi mineral dan migas. Metode ini memanfaatkan percepatan gravitasi untuk memodelkan struktur densitas batuan di dalam bumi, mendeliniasi struktur maupun satuan geologi. Pada tahap pengolahan data gayaberat diperlukan beberapa koreksi untuk menghasilkan anomali Bouguer lengkap (CBA). Nilai CBA merupakan hasil resultan dari seluruh kontribusi massa di bawah permukaan dan di sekitar titik datum. Pemisahan anomali CBA menjadi regional dan residual menjadi tahap penting dalam interpretasi dan pemodelan gayaberat. Beberapa metode pemisahan anomali yang ada saat ini sudah menunjukkan hasil yang baik. Pada prinsipnya, metode tersebut menggunakan teknik fitting permukaan, pemfilteran frekuensi, smoothing pada domain spasial, atau kontinyuasi medan. Namun, metode tersebut memiliki aspek subjektif yang tinggi dalam menentukan parameter yang bekerja. Pada paper ini, saya mengaplikasikan metode alternatif yaitu Bidimensional Empirical Mode Decomposition (BEMD) pada daerah Lampung. BEMD menganalisis data secara algoritmik dan mampu mendekomposisi data secara empirik yang dapat diasosiasikan dengan pemisahan anomali pada metode gayaberat. Keuntungan utama metode ini adalah kemampuannya untuk memberikan pemisahan yang hampir sempurna antar anomali yang terdapat dalam data gayaberat. Metode ini mampu secara langsung menunjukkan anomali yang dicari sehingga pemilihan anomali target dapat dilakukan dengan mudah karena jumlah dekomposisinya yang tidak banyak.","PeriodicalId":34835,"journal":{"name":"JGE","volume":" ","pages":""},"PeriodicalIF":0.0000,"publicationDate":"2021-11-23","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"0","resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"JGE","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.23960/jge.v7i3.153","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

Metode gayaberat adalah salah satu metode geofisika yang digunakan dalam eksplorasi mineral dan migas. Metode ini memanfaatkan percepatan gravitasi untuk memodelkan struktur densitas batuan di dalam bumi, mendeliniasi struktur maupun satuan geologi. Pada tahap pengolahan data gayaberat diperlukan beberapa koreksi untuk menghasilkan anomali Bouguer lengkap (CBA). Nilai CBA merupakan hasil resultan dari seluruh kontribusi massa di bawah permukaan dan di sekitar titik datum. Pemisahan anomali CBA menjadi regional dan residual menjadi tahap penting dalam interpretasi dan pemodelan gayaberat. Beberapa metode pemisahan anomali yang ada saat ini sudah menunjukkan hasil yang baik. Pada prinsipnya, metode tersebut menggunakan teknik fitting permukaan, pemfilteran frekuensi, smoothing pada domain spasial, atau kontinyuasi medan. Namun, metode tersebut memiliki aspek subjektif yang tinggi dalam menentukan parameter yang bekerja. Pada paper ini, saya mengaplikasikan metode alternatif yaitu Bidimensional Empirical Mode Decomposition (BEMD) pada daerah Lampung. BEMD menganalisis data secara algoritmik dan mampu mendekomposisi data secara empirik yang dapat diasosiasikan dengan pemisahan anomali pada metode gayaberat. Keuntungan utama metode ini adalah kemampuannya untuk memberikan pemisahan yang hampir sempurna antar anomali yang terdapat dalam data gayaberat. Metode ini mampu secara langsung menunjukkan anomali yang dicari sehingga pemilihan anomali target dapat dilakukan dengan mudah karena jumlah dekomposisinya yang tidak banyak.
重量法是用于矿产勘探和migas的地球物理方法之一。这种方法使用重力加速度来模拟地球内部岩石密度的结构,以描绘结构或地质单元。在计算数据拒绝的水平上,需要进行一些校正以产生完全的布格异常(CBA)。CBA是表面以下和日期点周围的整个质量贡献的结果。将CBA异常分为区域异常和残差异常,成为风格解释和建模的一个重要阶段。目前存在的一些异常分离方法已经显示出良好的结果。原则上,该方法使用表面拟合技术、频率滤波、空间域上的平滑或场延拓。然而,该方法在确定有效的参数方面具有高度的主观方面。在本文中,我应用了另一种方法,即Lamp区域的二维经验模式分解(BEMD)。BEMD通过算法分析数据,并能够根据经验分解可能与重方法上的异常分离相关的数据。这种方法的主要优点是能够在大量数据中存在的异常之间提供近乎完美的分离。该方法能够直接显示正在寻找的异常,因此由于分解次数少,可以容易地选择目标异常。
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
JGE
JGE
自引率
0.00%
发文量
16
审稿时长
22 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:604180095
Book学术官方微信