EKSPLORASI BATUBARA DENGAN METODE MAGNET

Metode magnet untuk batubara memang masih trus dikembangkan,karena keterkaitan antara respon yang didapatkan dari pengukuran magnet dengan korelasi dengan kondisi geologi daerah survey. 

Korelasi pengukuran magnet dengan eksplorasi batubara sebenarnya tidak berkaitan secara langsung, tetapi didaerah dengan endapan dan aliran lava ataupun intrusi akan membantu zonasi dan identifikasi keterdapatan batubara, secara pendekatan skunder, batubara lebih didekati di daerah sedimentasi bukan di daerah batuan vulkanik atau intrusi, tapi tidak jarang batubara diapit oleh lava vulaknik sehingga mengakibatkan batubara menjadi kalori lebih tinggi tapi karena ada tekanan dari semua arah sehingga batubara relatif lebih tipis.

gambar peta lokasi pengukuran

Pendekatan dari segi sedimentasinya ini banyak diterapkan di daerah sumatera dengan kombinasi dan formasi yang beragam, mulai dari pasir,batuan vulkanik,andesit,ignimbrit,tufa,sandstone, dan lainya. Ini menjadikan metode magnet berguna untuk memetakan batubara. Bewaral dari informasi geologi berupa geologi regional dan identifikasi batubara regional, maka dengan melakukan grid survey yang konstan akan membantu untuk mendeliniasi struktur, sediment dengan batuan lainya dan juga ketebalanya.

gambar overlay data Lidar dengan data magnetik

Data magnetik untuk interpretasinya membutuhkan data-data pendukung seperti data lidar,data mapping,data geologi regional. Data lidar sendiri membantu interpretasi data magnet apakah daerah tersebut merupakan daerah endapan,aliran lava ataupun daerah struktur(struktur permukaan), sedangkan data mapping untuk mengidentifikasi serpihan batubara dan body batubara dan arah dip-strikenya. Data geologi regional dibutuhkan untuk membantu interpretasi apakah batubara yang ada di daerah sedimen itu merupakan batubara muda(beda formasi) atau kah kemenerusan formasi lainya, sehingga ada keterkaitan interpretasi yang solid dari beberapa data

gambar reduce to pole data

Pengeboran dilakukan untuk membuktikan apakah daerah dengan zona sediment merupakan batubara atau bukan, dan pengukuran akurasi ketebalanya. Pengeboran ini sangat menentukan apakah data yang kita ambil benar atau tidak dan juga prosesnya karena ini berkaitan dengan cost yang sangat tinggi, keakuratan interpretasi sangat bergantung dengan QC data magnet itu sendiri, mulai dari penentuan lintasan,arah lintasan,traverse,informasi-informasi lapangan yang berkaitan dengan pengukuran seperti sungai,rumah dan apapun yang membantu interpretasi, karena geophysicist tidak tiap hari berada di lapangan bersama operator.

gambar reduce to pole data magnet

Data reduce to pole belum tentu mengindikasikan keterdapatan batubara di zona biru(sediment) tetapi harus diingat bahwa respon yang di peroleh dari data RTP(reduce to pole) hanya merupakan composite dari data permukaan sampai kedalaman tertentu, sehingga dibutuhkan proses lain untuk mengetahui sebaran vertikalnya. Ini bisa dilakukan dengan menerapkan filter pada data sehingga kita yakin apakah yang kita rekomendasikan untuk dilakukan pengeboran adalah daerah sedimen yang berasosiasi dengan batubara.

METODE GPR UNTUK EKSPLORASI BATUBARA

gambar skema metode GPR

gambar pengambilan data GPR

gambar rawadata GPR

gambar interpretasi data GPR untuk identifikasi batubara

gambar Geology model

gambar analisa spectrum dengan data logging

gambar korelasi data GPR dengan data logging

METODE GPR(Ground Penetrating Radar/GEORADAR)/IDENTIFIKASI BEDROCK DI DAERAH RAWA

Metode geofisika yang sangat populer untuk identifikasi bedrock adalah GPR, kegunaan GPR sangat beragam diantaranya untuk sipil, pertambangan(pasir besi,batubara,mangan,laterit dll). GPR sangat efektif untuk identifikasi bedrock di daerah rawa, karena untuk perusahaan batubara biasanya sangat kesulitan untuk identifikasi bedrock di daerah rawa, karena pengeboran didaerah tersebut sangat berisiko dan untuk metode lainpun sangat sulit diterapkan.

Perbedaan reflektifitas(konstatnta dielektrik) sangat kontras antara soil dan bedrocknya. Untuk soil biasanya lebih lemah dibandingkan dengan lapisan bedrock karena reflektor diarea bedrock sangat strong. Deliniasi lapisan dengan menggunakan GPR lebih efektif tapi untuk identifikasi boulder2 untuk biji besi tidak terlalu bagus disamping karena responya tidak bagus dan juga interferensi antara gelombang elektromagnetik dan medan magnet dari biji menimbulkan difraksi2 yang sangat bernoise.

gambar hasil 1 identifikasi bedrock didaerah rawa menggunakan GPR

gambar hasil 2 identifikasi bedrock didaerah rawa menggunakan GPR

SHALLOW WAVE/SHALLOW SEISMIC

seismik dangkal atau shallow wave yaitu pemanfaat gelombang refleksi atau gelombang seismik dengan source yang tidak terlalu kuat energinya sehingga penetrasi kedalaman yang dihasilkan berkisar antara 0-1000m. Kebutuhanya sangat beragam dari pertambangan,indentifikasi struktur,tinjauan lapisan dangkal untuk batas pengeboran pada saat survey seismik dalam.

gambar 1 rawdata seismik dangkal

data gather shallow wave berfrekuensi antara 0-80 untuk source hammer atau weight drop,tetapi untuk hammer lebih kecil range frekuensinya di susul weightdrop atau airgun karena getaran yang dihasilkan tidak terlalu besar sehingga penetrasi kedalaman antara 0-500m. 

Peningkatan fold sangat penting karena untuk meningkatan resolusi vertikal data itu sendiri dan menggunaakn konfigurasi yang tepat sehingga fold dan strength reflectornya bagus.Di dalam software akuisisi,seismoduler digunakan multiple stack(apparent stack) untuk menghilangkan noise yang mengganggu disaat pengukuran dilakukan atau d saat data tidak bagus karena lokasi penembakan tidak terlalu kompak.

stack pengukuran disaat akuisisi sangat diperlukan untuk mendapatkan data yang lebih bagus dibandingkan data pengukuran menggunakan stack 1,dengan ketebalan soil yang berkisar antara 0-15 meter bisa menggunakan stack 1- sampai stack 12.

gambar 2 lintasan pengukuran seismik menggunakan weightdrop

gambar  3 delineasi struktur untuk eksplorasi batubara

gambar 4 topografi subsurface slicing depth

gambar 5 topografi subsurface slicing depth 3D view

Gabor Deconvolution(Pendekatan wavelet minimum phase untuk model nonstationer)

Penentuan reflektivitas yang merepresentasikan lapisan bawah permukaan sering menjadi suatu penelitian yang penting dalam dunia eksplorasi minyak dan gas bumi.Asumsi selama ini bahwa wavelet yang di gunakan untuk estimasi reflektivitas(dekonvolusi) merupakan time invariant wavelet(wavelet teratenuasi). Pada kenyataanya data seismic yang di rekam dalam seismogram merupakan konvolusi antara wavelet yang teratenuasi dengan reflektivitas lapisan bumi. Maka perlu adanya metode yang mengasumsikan bahwa wavelet bervariasi terhadap waktu atau kedalaman. Adalah dekonvolusi Gabor yang mengasumsikan wavelet teratenuasi(time variant wavelet) dengan mendekomposisikan signal dalam beberapa segemen wavelet dengan windowing(pe-window-an) menggunakan Gaussian window.

gambar 1 time variant wavelet and time invariant wavelet
Q=200
gambar 2 compare Q value in the wavelet applied
Q100
Q75
Q25

FORWARD DAN INVERSI MODELING DATA MAGNETIK

euler deconvolution used for structure in the basement.From reduce to pole data, we can slice the data with upward continuation and correlation with depth information with general basement.

figure euler deconvolution result from upward data(100 scale depth)

figure structure index from euler deconvolution

interpretation of magnetic and gravity data can be used deconvolution of euler,in above shown flow from 3D Euler interpretation of gravity and magnetic data.

picture1 The 3D Euler Sequence for gravity and magnetic interpretationpicture2 Magnetic Data

picture 3 griding result at dx dy dz component

picture 4 Analytic signal using euler process

picture 5 Distibution value at data using euler process

FORWARD AND INVERSION(GRAVITY DATA)

Computation of gravity station is necessary to correct for all the factors that are not due to the density contrast in the subsurface. The earth model is a function of several effects such as the latitude correction, the free air correction and finally the Bouguer correction. And the observed gravity is a function of the conversion factor for specific meter, drift correction adn tidal correction.

figure 1 work flow field gravity data reduction

Drift Correction

A phenomenon known as drift occurs in every gravimeter. Drift is defined as the change in the elasticity of the springs over time and is different for every gravimeter. Correction to the observed gravity readings for instrument drift requires one to occupy a base station several times during the day of the survey. It is important to take readings periodically because of the erratic nature of drift.The meter reading is plotted against time and it is assumed that drift is linear between re-occupations. The drift correction is then substracted for each station.

Tidal Correction

Latitude Correction

Free Air Correction

Bouguer Correction

Preliminary processing to convert observed values into gravity value carried out at the base camp to allow rapid quality control (QC) of the field data. Figure 1 shows a work flow for field gravity data reduction and figure 2 shows a result of field gravity data reduction. Table 1 shown an example of calculation of observed gravity value.

table 1 Example of calculation of observed gravity value

figure 2 A work flow for the final gravity reduction 

picture 1 inversion result of top carbonate at xx island

picture 2 3D model vs 2D model slicing

GRAVITY MODELLING

konsep inversi memang sering di dengar oleh sebagian orang yang bergelut di dunia modeling data,baik itu data pertambangan maupun data permnyakan.

untuk postingan kali ini saya mengangkat tema tentang inversion modeling of gravity and magnetic data.

picture 1 Inversion result of 3D modeling for top carbonate at xx island

model yang jadi input untuk proses inversi di dapat dari proses 2D model yang di modelkan dari line seismik dan gravity anomaly. Dengan acuan drill Hole dan map of carbonate depth kita dapatkan surface dari top carbonate yang di lakukan dari proses griding. Proses inversi ini di lakukan dengan tujuan untuk mendapatkan depth of carbonate yang mendekati depth dari drill Hole-nya. Dengan iterasi modeling 100 kali dan iterasi model 10 kali kita bisa dapatkan error yang tidak terlalu jauh dengan nilai di bawah 5m/15feet.
Model metode yang di gunakan juga merupakan model metode yang di kembangkan oleh penafsiran2 dari para ahli geofisika tentang gravity. pada proses ini penentuan lapisan karbonat dari data pengukuran hanya bisa di lakukan dengan melakukan re calculation terhadap data anomaly residual tahap pertama, selanjutnya dari data regional kita lakukan perhitungan ulang dengan inputan pada pengolahan pertama,dari perhitungan itu kita dapatkan data residual tahap ke2 yang tujuanya adalah mendapatkan lapisan yang kita inginkan atau formasi batuan yang kita inginkan. perlu di ketahui bahwa proses anomaly residual tahap pertama hanya bisa menentukan lapisan bawah atau basemen, sedangkan tahap selanjutnya untuk penentuan lapisan yang di atasnya.

picture 2 3D modeling with slicing 2D model

WAVELET GABOR TRANSFORM

penentuan reflektivitas dengan menggunakan metode transformasi gabor sekarang banyak di kembangkan, selain dengan akurasi tinggi juga sangat efektive untuk menghilangkan efek noise.gambar signal gabor transfom
dari gambar di atas merupakan input awal untuk mendapatkan estimasi reflektivitas. dalam domain frekuensi konvolusi signal merupakan perkalian antara wavelet,faktor kualitas seismik(Q) dan reflektivitas lapisan batuan. sedangkan reflektivitas merupakan proses inversi dari signal.

gambar perkalian antara wavelet dengan faktor kualitas

gambar di atas merupakan proses smoothing dari perkalian wavelet dengan faktor kualitas yang akan di jadikan pembagi dari signal gabor transformnya.

dari persamaan diatas, kita bisa mencari Vgr dengan cara membagi signal Vgs dengan proses smoothing di atas.

gambar reflektivitas burg gabor transform

gambar diatas merupakan hasil pembagian antara signal gabor transform dengan faktor smoothing. setelah di dapatkan reflektivitas burg(after gabor), maka proses akhir dari penentuan reflektivitas diatas dengan melakukan smoothing dengan menggunakan filter bandlimited pada domain frekuensinya.

gambar reflektivitas setelah di bandlimited

jika kita bandingkan dengan reflektivitas pseudonya, kita akan dapatkan selisih yang sangat kecil.

gambar selisih reflektivitas acuan(bawah) dengan estimasi dengan transformasi gabor(atas)

TRANSFORMASI GABOR

Transformasi gabor merupakan pengembangan ide dari wiener deconvolution yang tujuan utama dari transfromasi ini adalah untuk mendapatkan resolusi reflektivitas secara akurat dengan spesfikasi pada signal yang nonstasioner.
langkah pertama dalam proses transformasi gabor ini adalah: dari signal di samping kita potong menggunakan gaussian window yang lebar dan modulasinya kita atur, setelah itu kita dapatkan signal2 lokal, dari signal lokal tersebut kita lakukan fast dourier transform untuk mendapatkan spektrum lokal, dan setelah itu dilakukan dekomposisi spektral menggunakan transformasi gabor.

gambar gaussian window

contoh untuk proses transformasi gabor ini yaitu:signal nonstasioner--silicing signal dengan gaussian window di samping(lebar window0.01detik,modulasi 0.0005detik)sehingga di dapatkan signal dan spektrum lokal sebanyak 2000.Dari spektrum lokal tersebut di lakukan dekomposisi spektral menggunakan transformasi gabor sehingga di dapatkan time-frequency spectrum yang di perlihatkan di samping.

gambar gabor spektrum hasil dekomposisi spektral