Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"ABSTRAK Inverse Distance Weighting (IDW) adalah salah satu metode interpolasi untuk menaksir suatu nilai pada lokasi yang tidak tersampel berdasarkan data disekitarnya. Metode ini sering digunakan dalam kegiatan eksplorasi karena dalam proses perhitungannya lebih sederhana dan mudah difahami. Penelitian ini bertujuan untuk memetakan sebaran bijih limonit secara lateral dan potensi sumberdaya nikel, dengan menggunakan metode IDW untuk menaksir kadar Ni dan ketebalan zona mineralisasi. Penelitian ini dilakukan berdasarkan data hasil pengebeboran prospeksi sebanyak 60 titik bor. Parameter power yang digunakan dalam proses interpolasi adalah 1, 2, 3, 4 dan 5. Untuk memilih nilai power yang terbaik digunakan parameter Root Mean Square Error (RMSE) yang diperoleh dari prosedur cross validation. Berdasarkan nilai RMSE terkecil diperoleh bahwa metode IDW dengan power 1 adalah yang terbaik. Dengan asumsi nilai cut-off grade adalah 1,2% Ni dan densitas limonit 1,6 ton/m³, hasil estimasi sumberdaya pada zona limonit adalah 151,7 juta ton bijih dengan kadar rata-rata 1,45% Ni atau setara dengan 2,2 juta ton logam nikel. Peta sebaran bijih menunjukkan bahwa potensi tambahan sumberdaya masih terbuka kearah selatan dan barat laut dari daerah penelitian."

"Pemodelan reservoar batupasir cekungan laut dalam sering sulit dilakukan karena kurangnya data sumur eksplorasi yang tersedia, dan kualitas data seismik yang kurang baik. Data seismik yang ada seringkali banyak mengandung noise dari multiple gelombang yang berasal dari kolom air laut yang tebal, dan adanya pengaruh struktur bawah permukaan yang sangat komplek akibat aktifnya proses tektonik didaerah penelitian.Oleh karena diperlukan suatu metoda yang dapat digunakan untuk mendeteksi penyebaran batupasir turbidit dan kualitas reservoarnya. Salah satu metoda yang dapat digunakan dengan memanfaatkan terbatasnya data-data yang ada adalah metoda analisis multivariate.Metoda ini memanfaatkan berbagai jenis data seismik dan turunannya untuk memprediksi parameter petrofisika batuan dengan memanfaatkan hubungan korelasi statistik antara data atributatribut seismik dan data log sumur. Melalui kombinasi berbagai atribut dengan parameter petrofisik log sumur dapat diperoleh operator hubungan linier dan non-linier dari data-data tersebut. Operator korelasi yang paling optimal akan diaplikasikan kedalam data seismik untuk memprediksi parameter petrofisika batuan diseluruh wilayah penelitian.Analisis korelasi geostatistik tersebut terdiri atas tiga buah metoda analisis yaitu: analisis atribut tunggal (bivariate geostatistics), analisis regresi linier multivariate, dan analisis Probabilistic Neural Network (PNN). Analisis atribut tunggal dan regresi linier multivariate memanfaatkan hubungan linier antar atribut dan parameter petrofisika log sumur, sedangkan PNN memanfaatkan hubungan non-linier antar atribut dan parameter petrofisika log sumur.Pada penelitian ini parameter yang petrofisika batuan yang dicari adalah parameter Gamma Ray (GR) dan parameter porositas neutron. Melalui parameter GR dapat digunakan untuk identifikasi litologi sehingga dapat digunakan untuk mendeteksi distribusi channell batupasir dan kipas turbiditnya. Sedangkan parameter porositas neutron dapat digunakan untuk mendeteksi kualitas dari reservoar tersebut dan penyebarannya.Deep water sandstone reservoir modeling is typically difficult, due to limited well data and poor seismic data quality. Deep water seismic data is often poor quality due to water bottom multiples, and the effects of complex subsurface structure.

Therefore, an analytical technique is required to determine turbidite sandstone distribution and reservoir quality. One method that can be used with limited data is multivariate analysis.

This method uses different attributes of seismic data to predict petrophysical rock parameters by determining a statistical correlation between seismic attributes and well log data. This correlation can be both linear and non linear. The method determines the optimum correlation, which is applied to the seismic data to predict petrophysical rock parameters for the study area.

Geostatistical correlation analysis consists of three analysis methods : single attribute analysis (bivariate geostatistics), multivariate linear regression analysis, and probabilistic neural network (PNN) analysis. Single attribute analysis and multivariate linear regression analysis determine a linear correlation between seismic attributes and well log petrophysical parameters. PNN determines a non-linear correlation between seismic attributes and well log petrophysical parameters.

For this project, the petrophysical rock parameters that we wish to calculate are Gamma Ray ,and neutron porosity. The GR parameter is used for lithology identification, and is used to detect sandstone channel and turbidite fan distribution. The Neutron porosity parameter is used to detect reservoir quality and distribution."

"Nikel adalah unsur yang paling berlimpah keberadaanya di inti bumi setelah besi. Mineralisasi nikel laterit sangat potensial untuk dimanfaatkan dalam kebutuhan industri. Daerah Pomalaa, Kabupaten Kolaka, Provinsi Sulawesi Tenggara menjadi salah satu daerah dengan prospek nikel laterit. Endapan nikel laterit Pomalaa terbentuk dari pelapukan batuan asal ultramafik yang umumnya telah mengalami serpentinisasi dengan tingkat yang berbeda. Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi zona nikel laterit menggunakan metode geolistrik induced polarization, resistivitas dan metal factor untuk memperkirakan volume zona nikel laterit dari hasil identifikasi. Metode IP digunakan untuk melihat polarisasi yang terjadi pada medium yang mengandung mineral logam, sedangkan metode resistivitas dilakukan untuk mencari nilai resistivitas batuan. Penelitian ini akan menghasilkan gambaran persebaran endapan nikel berdasarkan nilai chargebilitas dan resistivitas, serta divalidasi oleh nilai metal faktor untuk mengestimasi potensi endapan nikel laterit pada lokasi penelitian berupa persebaran volume cadangan endapan nikel laterit. Pengolahan data dilakukan menggunakan metode inversi 2-D untuk menampilkan penampang 2-D dan menggunakan metode inversi 3-D untuk menampilkan model 3-D. Untuk penampang IP difokuskan mencari nilai chargeabilitas yang tinggi untuk menunjukkan daerah mineralisasi logam dengan divalidasi oleh penampang metal faktor yang juga tinggi. Sedangkan penampang resistivitas untuk menunjukkan zona dari nikel laterit yang terbagi menjadi tiga, yaitu zona limonit (resistivitas menengah – tinggi), zona saprolit (rendah – menengah), dan zona bedrock (resistivitas tinggi). Dengan perkiraan volume endapan nikel laterit berdasarkan model 3-D sebesar1.270.122,224 ton.

---

Nickel is the most abundant element in the Earth's core after iron. Nickel laterite mineralization has the potential to be utilized in industrial needs. The Pomalaa area, Kolaka Regency, Southeast Sulawesi Province is one of the areas with nickel laterite prospects. Nickel laterite deposits of Pomalaa are formed from weathering of rocks of ultramafic origin which generally have been serpentinized to different degrees. This study aims to identify laterite nickel zones using geoelectrical induced polarization, resistivity, and metal factor methods to estimate the volume of laterite nickel zones from the identification results. The IP method is used to see the polarization that occurs in the medium containing metallic minerals, while the resistivity method is used to find the rock resistivity value. This study will produce an overview of the distribution of nickel deposits based on chargeability and resistivity values, and validated by metal factor values to estimate the potential for nickel laterite deposits at the research site in the form of volume distribution of laterite nickel deposits. Data processing is carried out using the 2-D inversion method to display the 2-D cross section and using the 3-D inversion method to display the 3-D model. For the IP cross-section, the focus is on finding high chargeability values to show areas of metal mineralization validated by high metal cross-sections. The resistivity cross section shows the zone of nickel laterite which is divided into three, namely the limonite zone (medium – high resistivity), the saprolite zone (low – medium), and the bedrock zone (high resistivity). With an estimated volume of laterite nickel deposits based on a 3-D model of 1.270.122,224 tons."

"Metode Ground Penetrating Radar (GPR) yang diaplikasikan untuk mendeteksi zona-zona endapan nikel laterit dan kedalamannya didasarkan pada perbedaan konstanta dielektrik pada batas lapisan. Data yang digunakan terdiri dari 4 line. Data ini diolah dengan menggunakan software radan. Dari hasil pengolahan data ini akan dilakukan interpretasi untuk menentukan zona-zona endapan nikel laterit. Zona tersebut adalah top soil, lapisan limonit, lapisan saprolit, dan bedrock. Data-data yang mendukung data GPR ini adalah data geologi regional dan data sumur bor. Data geologi regional menunjukkan bahwa daerah penelitian didominasi oleh batuan ultrabasa seperti basalt yang merupakan batuan dasar dari endapan nikel laterit. Data sumur bor digunakan sebagai pembanding data GPR untuk mengkorelasikan kedalaman lapisan-lapisan yang berhubungan dengan pembentukan endapan nikel laterit. Berdasarkan hasil interpretasi kedalaman masing-masing lapisan ini bervariasi pada tiap-tiap line.

---

The Ground Penetrating Radar (GPR) method has been applied to detect zones of laterite nickel deposit and it?s depth based on different of dielectric constant in reflector. The data that used consist of 4 line. The data was processed by using radan software. From the result of data processing, the interpretation has been done to define the zones of laterite nickel deposit. The zones are top soil, limonite layer, saprolite layer, and bedrock. The data that support GPR data are regional geology data and well log data. Regional geology data show that the research site is dominated by ultrabasa rock as basalt which is the bedrock of laterite nickel deposit. Well log data used as GPR data comparison to correlate the depth of layers related to forming laterite nickel deposit. Based on result of interpretation the depth of each layer is vary in each line."

"Penelitian ini dilakukan untuk mengevaluasi prospek endapan VMS di area penelitian ‘X’ Kabupaten Bone, Sulawesi Selatan dengan menggunakan metode resistivitas yang terintegrasi dengan polarisasi terimbas. Terdapat 15 lintasan pengukuran dengan konfigurasi wenner. Panjang lintasan pengukuran 750 meter, spasi elektroda 10 meter, dan jarak antar lintasan 100 meter. Penelitian ini dilakukan dengan metode inversi dua dimensi dengan metode inversi least-squares smoothness-constrained, dan visualisasi tiga dimensi dengan metode interpolasi inverse distance weighting. Area penelitian ini memiliki persebaran nilai resistivitas yang bervariasi mulai dari 6.12 ohm.m sampai 850 ohm.m dan memiliki sebaran nilai chargeability yang bervariasi mulai dari 0 msec sampai 12 msec. Kombinasi nilai resistivitas rendah dan chargeability rendah berkorelasi dengan zona lemah sebagai indikator alterasi hidrotermal dan berfungsi sebagai aliran/sirkulasi fluida hidrotermal dalam membawa mineral sulfida. Sementara integrasi nilai resistivitas menengah dan chargeability tinggi berkorelasi akumulasi mineral sulfida yang diinterpretasikan sebagai area potensi endapan VMS. Secara keseluruhan, area penelitian memiliki potensi endapan VMS dengan pola terpusat pada bagian timur area penelitian. Zona potensi endapan VMS yang direkomendasikan adalah zona yang terletak di lintasan E, F, G, dan M.

---

This study was conducted to evaluate the prospect of VMS deposits in the research area 'X' in Bone District, South Sulawesi using the resistivity method integrated with induced polarization. There are 15 measurement lines with a wenner configuration. The length of the measurement line is 750 meters, electrode spacing is 10 meters, and the distance between lines is 100 meters. This study was conducted using a two-dimensional inversion method with a least-squares smoothness-constrained inversion method, and three-dimensional visualization using an inverse distance weighting interpolation method. This research area has a distribution of resistivity values ranging from 6.12 ohm.m to 850 ohm.m and has a chargeability value distribution ranging from 0 msec to 12 msec. A combination of low resistivity and low chargeability values is correlated with weak zones as indicators of hydrothermal alteration and function as a flow/circulation of hydrothermal fluids carrying sulfide minerals. While the combination of moderate resistivity values and high chargeability values is correlated with the accumulation of sulfide minerals, which are interpreted as potential VMS deposit areas. Overall, the research area has potential VMS deposits with a pattern centered on the eastern part of the research area. The recommended potential VMS deposit zone is the zone located on lines E, F, G, and M."

"Penelitian berlokasi di daerah Langgikima, Konawe Utara, Sulawesi Tenggara. Tujuan dari penelitian ini yaitu untuk memetakan zona profil laterit berdasarkan hasil domaining serta mengestimasi kadar dan tonase nikel laterit yang terdapat di daerah penelitian. Metode pengolahan dan analisis data meliputi analisis statistik univarian serta metode ordinary kriging. Unsur yang diestimasi meliputi Ni, Co, Fe, SiO2, dan MgO dengan variogram model yang digunakan yaitu Ni sebagai variabel utama. Data yang digunakan berupa data sekunder yang mencakup collar, survey, dan assay serta menggunakan foto core sebagai data penunjang untuk validasi. Domain geologi pada penelitian ini terbagi menjadi 3, yaitu limonit, saprolit, dan bedrock. Limonit dan saprolit termasuk kedalam zona mineralisasi yang akan diestimasi. Densitas limonit sebesar 1.6 gr/cm3 dan saprolit 1.5 gr/cm3 . Klasifikasi sumberdaya didasarkan pada jarak antar spasi bor dan parameter geostatistik slope of regression. Hasil klasifikasi dengan menggunakan cut off grade 1% menunjukkan daerah penelitian terdiri atas kelas terukur. Domain limonit menghasilkan volume sebesar 1,697,891 m3 dan tonase 2,716,625 ton dengan kandungan rata-rata Ni sebesar 1.31%, Co 0.1%, Fe 45.42%, SiO2 9.01%, dan MgO 1.13%. Domain saprolit menghasilkan volume sebesar 964,063 m3 dan tonase 1,446,094 ton dengan kandungan rata-rata Ni sebesar 1.69%, Co 0.04%, Fe 20.93%, SiO2 33.52%, dan MgO 14.92%. Kategori terukur menandakan pada daerah penelitian memiliki tingkat keyakinan geologi yang tinggi untuk membuktikan kemenerusan kadar dan kandungan mineral serta memiliki nilai yang ekonomis untuk ditambang.

---

The research is located in Langgikima, Nort Konawe, Southeast Sulawesi. The purpose of this study was to map the laterite profile zones based on the results of domaining and to estimate the grades and tonnage of laterite nickel found in the study area. Data processing and analysis methods include univariate statistical analysis and ordinary kriging methods. The estimated elements include Ni, Co, Fe, SiO2, and MgO with the variogram model used, Ni as the main variable. The data used is in the form of secondary data which includes collars, surveys, and assays and uses core photos as supporting data for validation. The geological domain in this study is divided into 3, namely limonite, saprolite, and bedrock. Limonite and saprolite are included in the mineralized zone to be estimated. The density of limonite is 1.6 gr/cm3 and that of saprolite is 1.5 gr/cm3 . Resource classification is based on the distance between drill spacing and the slope of regression geostatistical parameters. Classification results using 1% cut off grade show that the study area is composed of measurable classes. The limonite domain produces a volume 1,697,891 m3 and tonnage of 2,716,625 tons with an average content of 1.31% Ni, 0.1% Co, 45.42% Fe, 9.01% SiO2, and 1.13% MgO. The saprolite domain produced a volume of 964,063 m3 and tonnage of 1,446,094 tons with average content of 1.69% Ni, 0.04% Co, 20.93% Fe, 33.52% SiO2, and 14.92% MgO.The measured category indicates that the research area has a high level of geological confidence to prove the continuity of grades and mineral content and has economic value for mining."

"Secara geologi, wilayah Indonesia timur memiliki potensi besar terjadinya proses keterbentukan logam seperti Cr, Ni, Co, Fe, Pt, dan Pd. Kota Sentani Barat merupakan salah satu kota yang terletak di wilayah Indoesia timur dan berpostensi menghasilkan logam, terutama nikel yang terbentuk dari hasil pengayaan mineral pada endapan nikel laterit. Faktor yang menjadikan Sentani Barat berpotensi menghasilkan endapan nikel laterit karena kota ini tersusun dari batuan ultrabasa peridotit dan dunit, serta dilalui jalur tektonik, dan memiliki iklim tropis. Deteksi keberadaan nikel di Sentani Barat dapat dilakukan salah satunya menggunakan metode ground penetrating radar yang memanfaatkan gelombang elektromagnetik. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis penetrasi gelombang elektromagnetik dalam mendeteksi keberadaan endapan nikel laterit. Membedakan zona bedrock, limonit, dan saprolit berdasarkan refleksi gelombang elektromagnetik, serta mengetahui sebaran dan volume nikel di Sentani Barat. Penelitian ini akan memperlihatkan bahwa endapan nikel laterit di Sentani Barat tersusun atas zona top soil, saprolit, dan limonit yang setiap zonanya memiliki nilai konstanta dielektrik berbeda dan berpengaruh terhadap respon dari gelombang radar. Hasil dari penelitian ini pun memperlihatkan sebaran nikel dengan nilai kandungan tertinggi pada wilayah ini yaitu lebih dari 5900 ppm yang terletak di zona saprolit dan persebarannya ke arah baratlaut dengan volume sebesar 1.634.300 m3.

---

Geologically, Eastern Indonesia has enormous potential for the mineralization process to form magnetic minerals such as Cr, Ni, Co, Fe, Pt, and Pd. West Sentani is one of the potential cities that preserved magnetic minerals, especially nickel due to the composition of the rocks by ultramafic rocks (peridotite and dunite), also passed by tectonic pathways. To detect the nickel laterite deposits, we can use ground penetrating radar methods. This method applies electromagnetic waves to detect the contrast of electrical properties in nickel laterite deposits. The goal of this research is to analyze the electromagnetic wave’s penetration for determining nickel laterite deposits. Distinguish nickel laterite’s profile (bedrock, saprolite, limonite, top soil) based on electromagnetic wave’s response on radargram. Determine nickel distribution and nickel resource estimation in West Sentani. This research will show the nickel laterite profile in West Sentani consists of top soil, limonite, and saprolite. Every profile or zone has a different relative dielectric permittivity (RDP), so it affects the response of electromagnetic waves. The result also shows the nickel distribution which has the highest value of more than 5900 ppm located on the saprolite zone and heading northwest with resource estimation around 1.634.300 m3."

"The research on exploration and study of garcinia L.varieties at Souith Sumatera based on source of macromorfology evidences had been done from June to November 2004 which was located on some areas at South Sumatra...."

"Pulau Sulawesi merupakan salah satu pulau dengan deposit nikel laterit terbesar di Indonesia, yang berkaitan erat dengan keberadaan East Sulawesi Ophiolite (ESO). Deposit nikel laterit merupakan hasil dari pelapukan batuan ultramafik yang ditemukan pada sekuen ofiolit, sehingga mengalami pengayaan unsur tertentu pada setiap profil laterit. Penelitian mengenai hubungan antara batuan induk terhadap karakteristik deposit nikel laterit yang dihasilkan masih jarang ditemukan sehingga sangat menarik untuk diteliti lebih lanjut. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui batuan induk serta kaitannya terhadap karakteristik deposit nikel laterit yang terdapat di Kabupaten Konawe, Sulawesi Tenggara tepatnya di lapangan DS. Penelitian diawali dengan klasifikasi batuan induk berdasarkan data geokimia XRF dengan menggunakan pembelajaran mesin tersupervisi yang kemudian dilanjutkan dengan analisis petrografi dan mikro XRF pada setiap tipe batuan dasar yang ditemukan. Berdasarkan hasil penelitian, diketahui bahwa daerah penelitian tersusun atas batuan ultramafik harzburgit tipe 1, 2 dan 3 yang dibedakan berdasarkan komposisi mineral utama. Dari hasil analisis data XRF setiap zona, didapatkan hasil bahwa persentase nikel tertinggi ditemukan pada profil saprolit lunak pada zona harzburgite tipe tiga yang didukung oleh kondisi kemiringan lereng.

---

Sulawesi is one of the islands with the largest nickel laterite deposits in Indonesia, which is closely related to the existence of East Sulawesi Ophiolite (ESO). Laterite nickel deposit is the result of weathering of ultramafic rocks found in ophiolite sequences, with certain element enrichment in each laterite profile. Research on the relationship between the source rock and the characteristics of the laterite nickel deposit is still rarely found, so it is very interesting for further research. This study aims to determine the source rock and its relation to the characteristics of laterite nickel deposits in Konawe Regency, Southeast Sulawesi, precisely in the DS field. The study began with the classification of the bedrock based on XRF geochemical data using supervised machine learning which was continued with petrographic and micro XRF analysis for each type of bedrock. Based on the research results, it is known that the research area is consisted of ultramafic harzburgite rocks types 1, 2 and 3 which are differentiated based on the composition of the major minerals. From the analysis of XRF data for each zone, the result shows that the highest percentage of nickel was found in the soft saprolite profile in the Harzburgite zone type three which was supported by morphological conditions."