MEMPREDIKSI KETEBALAN DENGAN MEREDUKSI DATA MAGNET

gambar 1 data lidar

Data elevasi baik itu dari gps, total station, lidar ataupun data satelit sangat membantu interpretasi data magnetik terutama dalam hal sebaran dan histori dari endapan batuan. Di daerah dengan batuan vulkanik membantu peninjauan awal apakah daerah tersebut merupak daerah intrusi ataukah aliran lava dimasa purbanya(didukung data geologi), maka data magnet akan berkorelasi selaras dengan data lapangan jika pengolahan data dan pengambilan data sesuai prosedur.

gambar 2 data anomaly magnetik

Hasil data anomaly magnet merupakan data gabungan dari anomaly-anomaly di bawah permukaan bumi sehingga dibutuhkan pemisahan atau filter untuk membantu memisahkan antara noise dan anomaly bawah permuakaan, dalam hal ini data yang dilakukan reduksi keatas untuk melihat berapa dalam sebaran vertikal batuan andesit atau batuan beku lainya.

gambar 3 reduksi ke atas (Distance to Upward 50)

Nilai biru dan merah pada tampilan data merupakan gradasi dari nilai-nilai yang dihasilkan dari pengukuran lapangan dan merupakan hasil griding. Dalam hal ini warna biru berasosiasi dengan sedimen tapi bukan berarti tidak ada nilai kemagnetanya melainkan warna biru merupakan daerah sedimen yang mendominasi daerah tersebut, sedangkan untuk warna merah merupakan daerah batuan beku(andesit). 

gambar 4 reduksi ke atas (Distance to Upward 100)

gambar 5 zonasi data reduksi 

gambar 6 3D View data reduksi

IDENTIFIKASI BATUBARA DENGAN METODE GPR(2)

Eksplorasi batubara sering kali menghadapi kendala ketika daerah survey tidak mempunya data tambahan(geologi) seperti outcrop,data bor,data logging sehingga dibutuhkan metode lain yang bisa membantu tahapan eksplorasi batubara tersebut. Untuk pengeboran sendiri dibilang tidak mudah dalam hal perijinan terutama dengan warga sekitar karena selain ada kekhwatiran dari lahan yang akan dilakukan pengeboran juga banyak warga yang berfikir tentang pemanfaatan sumberdaya yang ada. Data logging akan sangat bergantung pada data pengeboran karena prinsipnya harus melalui lubang bor.

Ada beberapa metode geofisika yang bisa membantu eksplorasi batubara ketika eksplorasi pengeboran tidak bisa dilakukan, seperti geolistrik, IP, georadar, seismik yang membantu secara vertikal dan metode magnetik yang membantu secara lateral, tetapi tidak semua metode berkorelasi baik antara hasil pengukuran dengan nilai propertis dari batubara tersebut. 

Georadar sendiri bisa membantu identifikasi batubara dengan beberapa pendekatan, seperti spectrum, kekuatan reflektor berupa amplitudonya, dan pola amplitudonya. Kalibrasi data di tempat yang akan dilakukan pengukuran sangat membantu begitu juga interpretasi yang akan kita lakukan.

gambar 1 data GPR 1 

gambar 2 analisa spectrum dari data statik di titik pengukuran

gambar 3 data GPR 2

gambar 4 analisa spectrum dari data statik di titik pengukuran

gambar 5 analisa spectrum dan model geologi

EKSPLORASI MANGAN MENGGUNAKAN METODE MAGNET

gambar 1 daerah survey

gambar 2 singkapan mangan (1)

gambar 3 singkapan mangan (2)

gambar 4 titik pengukuran survey magnetik overlay dengan data satelit

gambar 5 elevasi dari GPS 

gambar 6 pengambilan data magnetik

gambar 7 anomaly magnetik

gambar 8 peta intensitas magnetik total

gambar 9 model 3D data magnetik(1)

gambar 9 model 3D data magnetik(2)

EKSPLORASI BIJI BESI DENGAN METODE MAGNET

Bijih besi terutama yang kaya akan mineral magnetit akan mudah terdeteksi dengan metode geomagnet pada kegiatan eksplorasi. Studi in mengunakan data hasil kegiatan eksplorasi di daerah Sumatera Barat yang memiliki keterdapatan bijih besi yang kaya akan mineral magnetite bersifat magnetik pada batuan host granit. Tujuan dari studi ini adalah untuk mengaplikasikan pemodelan 3D data geomagnetik sehingga dapat menggambarkan bentuk 3D anomali magnet yang diperkirakan sebagai akumulasi bijih besi.

Pengambilan data geomagnet dilakukan setiap 5 m pada 63 jalur pengukuran. Alat yang digunakan terdiri dari 3 unit proton magnetometer dimana 1 unit digunakan pada base station serta 2 unit digunakan dalam pengambilan data. pengukuran dengan spasi line dan spasi titik di atas merupakan pengukuran detail, ini diperlukan karena eksplorasi yang dilakukan berupa biji besi yang mempunyai dimensi yang relatif kecil dan biasanya berbentuk spot-spot dalam penyebaranya(pengamatan permukaan), tetapi untuk bawah permukaan bisa saja body yang ada merupakan dimensi yang besar, survey geologi sangat penting untuk menentukan survey lanjutan dan design surveynya.

gambar 1 liantasan survey magnetik

Secara umum pengolahan data geomagnetic yang dilakukan adalah untuk mendapatkan harga Intensitas Total Magnet dalam bentuk peta sebaran. Sebelum didapatkan harga intensitas total magnet tersebut koreksi diurnal dilakukan dari data geomagnetic yang diukur pada sepanjang jalur lintasan dan base stasion (Gambar 1). Harga anomali magnetik di-plot pada posisi titik pengamatan dan dibuat kontur, yaitu garis-garis yang menghubungkan titik-titik daengan harga anomali magnetik yang sama.  Peta kontur anomali magnetik pada umumnya diberi kode warna sesuai dengan harga anomali magnetik dan diberi efek pencahayaan sehingga menimbulkan efek relief (colour shaded relief).  Hal tersebut dimaksudkan untuk memperjelas dan mempermudah interpretasi kualitatif.

Sifat dwi-kutub dari fenomena geomagnetik menyebabkan anomali magnetik umumnya membentuk pasangan anomali positif dan negatif dalam arah Utara – Selatan (Milsom, 2003).  Proses reduksi ke ekuator (reduced to equator) dan reduksi ke kutub (reduced to pole) bertujuan untuk mensimulasikan kondisi di mana medan magnet yang menginduksi batuan memiliki arah horizontal. Melalui proses reduksi tersebut diharapkan anomali tidak lagi bersifat dwi-kutub dimana efek batuan yang termagnetisasi digambarkan sebagai anomali negatif atau rendah pada posisi yang tepat di atas penyebab anomali tersebut.  Gambar 2 memberikan ilustrasi konsep reduksi ke ekuator dan juga reduksi ke kutub dari suatu anomali magnetik yang disebabkan oleh benda anomali berupa prisma yang terletak pada daerah dengan inklinasi -20^o.  Hasil proses reduksi ke kutub sering dianggap lebih intuitif karena formasi batuan yang memiliki sifat kemagnetan tinggi menghasilkan anomali positif yang tepat berada pada posisi formasi batuan tersebut.  Berdasarkan hal tersebut posisi sumber penyebab anomali dapat diperkirakan secara kualitatif berdasarkan peta anomali magnetik yang telah direduksi ke kutub.

gambar 2 Efek RTP dan RTE ketika di reduksi

Dari hasil proses filter reduksi ke kutub tersebut selanjutnya dilakukan  teknik transformasi data atau anomali magnetik kontinuasi ke atas (upward continuation).  Hasil transformasi tersebut diperoleh data pengamatan baru seolah-olah pengukuran dilakukan pada elevasi yang lebih tinggi dari pengamatan yang sebenarnya. Hal tersebut dimaksudkan untuk menghilangkan atau mengurangi efek sumber penyebab anomali yang terletak di dekat permukaan.  Pengamatan yang  terlalu dekat dengan sumber penyebab anomali menimbulkan data dengan amplitudo dan frekuensi spasial yang tinggi sehingga mengaburkan gambaran global atau pola umum dari data. 

Dari masing-masing elevasi yang didapatkan dari transformasi ke atas maka didapatkan serangkaian data yang dapat dikembang kan menjadi model 3D anomali magnetik.

gambar 3 sebaran keterdapatan biji besi

Berdasarkan pengamatan lapangan bijih besi hadir sebagai urat yang diisi oleh mineral magnetite, hematite dan bersifat magnetik kuat serta di lokasi kunci magnetit bersifat massif tersebar didaerah puncak. Mineralisasi tersebut hadir pada batuan granit. Dari sebaran singkapan bijih besi didapatkan 4 zonasi utama keterdapatan bijih besi (Gambar. 3).  Hasil pengukuran magnetik di daerah penelitian ditunjukan oleh peta intensitas magnetik total (Gambar 4).

gambar 4 peta intensitas magnetik total

Sintesa interpretasi kualitatif ditampilkan pada peta anomali magnetik hasil reduksi ke kutub (Gambar 5).  Dari anomaly megnetik tinggi yang ada dapat didelineasi 5 zonasi anomali yaitu zona 1, 2, 3, 4, 5 dan 6.  Anomali magnetik tinggi tersebut dapat dianggap sebagai anomali utama  atau anomali primer sedangkan anomali magnetik tinggi lainnya dapat dianggap sebagai anomali sekunder (anomali dengan ukuran lebih kecil).

gambar 5 peta RTP

Dari hasil penggabungan zonasi berdasarkan ketedapatan singkapan bijih besi dan zonasi anomali magnet, terdapat 2 zona anomali magnet yang sedikit memiliki keterdapatan singkapan yaitu zona 4 dan 6. 2 zonasi utama yang berkorelasi dengan keterdapatan singkapan utama yaitu zona 1 dan 2 (Gambar 6). Data anomali magnetik tereduksi ke kutub yang di transformasi secara upward continuation (menerus keatas) sampai kedalaman 100 m menunjukan bahwa zonasi 1 dan 2 memiliki anomali yang menerus sampai 100 m, sementara zonasi yang lain kurang menerus.

gambar 6 peta RTP overlay dengan data permuakaan

Hasil pemodelan 3D dari data geomagnet terutama pemodelan 3D anomali magnetik tereduksi ke kutub menunjukan bahwa terdapat 6 tubuh anomali magnetik yang berkorelasi dengan keterdapatan bijih besi magnetit di permukaan. Secara umum hasil pemodelan 3-D anomali magnetik menunjukan kemenerusan di bawah permukaan sampai kedalaman 100 m dari permukaan. Akan tetapi zona anomali tersebut memperlihat bentuk yang mengecil ke kedalaman. Dari keenam anomaly magnetik yang ada 2 tubuh anomali menunjukan kemenerusan yang stabil sampai kedalaman 100 m yaitu pada adalah zona 1 dan zona 2.

Dari hasil study ini, dimensi dari suatu tubuh bijih besi dapat di perkirakan melalui pemodelan data dan peta anomali magnetik yang tereduksi ke kutub. Perubahan secara vertikal dari transformasi upward continuation dapat digunakan untuk mendelineasi bentuk tubuh secara 3 dimensi. Hasil pemodelan ini dapat digunakan untuk mengetahui perkiraan sumberdaya bijih yang di konversikan dari volume benda anomali magnetik dengan data kualitas. Selain itu, pemodelan ini dapat digunakan sebagai dasar dalam kegiatan eksplorasi yang lebih detil, terutama pembuktian potensi melalui pemboran.

gambar 7 pembuatan solid model dari data magnetik yang tereduksi ke atas

gambar 8 contoh pemodelan susceptibility 3D

CIVIL INVESTIGATION AND UXO DETECTION WITH GPR

Ground Penetrating Radar(GPR) is an electromagnetic (EM)geophysical method for high resolution detection, imaging and mapping of subsurface soils and rock conditions. The idea of using the propagation of high frequency EM wave for subsurface can be traced back to beginning of the century. In the addition to its numerous military and civil applications, radar is now very important tool in ground investigation, normally from the near surface to depth of several tens of meters.During more than two decades of development, GPR system have became the geophysical tools that provide the subsurface window for a variety of geological, engineering, environmental and archeological applications.

figure 1 flow chart for a typical GPR system(after Davis et al., 1989)

The most common operation mode of GPR is the reflection mode, whereby traces of returned waves are collected either continously or in stations along a line, thus creating a time cross section or profile image of the subsurface.

figure 2 GPR data acquisition use antenna 200MHz and 400MHz

GPR data are displayed on printer paper or on a computer screen during acquisition(i.e., during real time). For a given transect the data consist of a cross-section of signal amplitudes(intenities) versus location(along the two-way time axis and the horizontal axis).

Before survey in the field commenced, antenna calibrations were carried out at "place calibration". The purpose of calibration is to get the best parameters base on local gelogical setting and condition.

figure 3 Magnetic/metal good anomaly(calibration at field) use antenna 400MHz. depth metal cylinder 30cm and diameter 5cm, high 15 cm.

figure 4 Calibration magnetic/metal model for antenna 400MHz and 200MHz(Cal1)

figure 5 Acquisition and Result of model(Cal1)

figure 6 Result of magnetic/metal good anomaly(Cal 1) in time domain

Result of spectrum analysis is colours value for each model characteristics, in Antam calibration the model (magnetic/metal model) it have value 9000-11500 (colors range in histogram) . These values will be reference of magnetic or metal model in the field

figure 7 Result of magneti/metal good anomaly(Cal1) in frequency domain

As usually, anomaly in the field are clear to definite if hyperbole shape of  metallic/magnetic goods found as a respond. Processing in base camp did for further analysis.

Field processing, was doing until time domain processing. If in data section (time domain) the hyperbole anomaly were not found, the area was declared clear. If there is a hyperbole anomaly (on time domain data section), further analyze was done using frequency analysis.

The result of frequency analysis is determined with color bar, and then we compare with data calibration and at field calibration to get the value correlation between data in the field and its calibration.

flow of processing

figure 8 GPR data for UXO identification in frequency domain(Clear)

Spectrum analysis or frequency analysis is frequency method to identify of value of each rock or magnetic, compactness, etc which can be approach with value(color) percentage of amplitude. From time domain data will be transformed to frequency domain, with approximate anomaly on time domain we will be see the anomaly on frequency domain value of each rocks, magnetic anomaly or others anomaly. 

figure 9 GPR data for UXO identification in time domain(Clear)

figure 10 GPR data for UXO identification in time domain(Clear)

figure 11 Frequency analysis(Clear)

figure 12 Frequency analysis(Clear)

figure 13 Frequency analysis(Clear)

METODE GPR 3DIMENSI

Pengukuran GPR untuk model 3D harus disesuaikan dengan design lintasan yang akan kita buat, ini membantu untuk kemudahan disaat menampilkan data 2D kedalam 3D view. Tampilan 3D sangat membantu dalam interppretasi kemenerusan, baik itu lateral maupun vertikal.

gambar rawdata GPR

Hasil pengukuran dilapangan biasanya hanya menampilkan data direct wave dan juga air wave. Untuk mendapatkan respon data dibawahnya digunakan filter dan gain sehingga data yang lebih dalam bisa terlihat jelas. Pemilihan band frekuensi sangat menentukan apakah data bisa d filter atau tidak, terlalu tinggi akan menghilangkan data, terlalu rendah maka noise yang ada tidak hilang. Analisi frekuensi sangat membantu kita untuk membuat band frekuensi yang kita gunakan.

gambar interpretasi data GPR

Interpretasi data GPR sebenarnya mirip dengan interpretasi data seismik yaitu pendekatan di strength reflectivity, perbedaan reflektivitas itu yang menjadi acuan untuk menentukan batas lapisan yang satu dengan yang lainya.

Hasil interpretasi dari data 2D di plot di 3D view sehingga didapatkan view dari data 2D menjadi data 3D. Kemenerusan reflektor terlihat lebih jelas untuk dilihat kesemua arah sehingga pola interpretasi kita semakin gamblang, dan orang awam pun akan lebih mudah melihat dan mengerti lapisan-lapisanya.

gambar 3D view data GPR

Dari data slice reflektor data 2D, kita akan dapatkan database yang merupakan data 2D, dari data slice tersebut kita lakukan gridding untuk mendapatkan data surface sehingga terlihat konfigurasi reflektor-reflektornya,kita juga bisa membuat layering berdasarkan lapisan yang sudah kita buat di data 2D.

gambar slicing horizone dari data 2D

SUBBOTTOM PROFILING GPR SURVEY

Ground penetrating radar is a general term to describe methods that use radio waves to probe subsurface objects or geologic features, it is a non- invasive electromagnetic geophysical technique for subsurface exploration and characterization. In a manner akin to radar principles, GPR system transmit impules of electromagnetic energy(radio wave) into the ground and detect their corresponding echoes reflected from interfaces of varying electromagnetic properties beneath the surface. The application of GPR technology for the purpose of estimating term between water and bottom of water(river,lake and so on).

figure 1 scheme of GPR method

 

figure 2 Acquisition data GPR

figure 3 rawdata GPR

Field data was collected using a RTA ground penetrating radar system. Two separate antenna arrangements were used to generate "low" and "high"/low, medium and high. Continuous GPR measurements were recorded as the antenna arrangements were towed separately over the river adjacent to manual measurement locations.

figure 4 Final result GPR processing

The GPR data aws processed using the reflexw and others software to help good result. MATLAB software was also used to facilitate further post-processing and spectrum analysis. 

figure 5 Final GPR result for subbottom profiling at river

Figure 5 also illustrates how the GPR arrangement may provide a means for delineation of the bottom of water. horizone 1(blue) is term between water with mud, while horizone 2(red) is thick of mud to compact soil/bedrock.