Programming

Inversi Data Gravitasi Compact Sederhana dengan menggunakan MatLab (part 2. Inverse Thingy)

7:03:00 PM Leo Cahya D 2 Comments

Hello Digital World,

Kemarin(dulu banget) udah bahas forward modelling gravity, terus inversinya? 

Karena ada banyak metode kemarin iseng bikin yang menggunakan metode Very Fast Simulated Annealing (VFSA) dan metode inversinya dari si Last & Kubik. Well, hasilnya kira-kira begini :

Data Model :


Inversi VFSA :
 

Inversi Last & Kubik :






Iseng-iseng nyoba pakai yang stokastik untuk inversi gravity, yah VFSA-nya lumayan juga lah :/
Ini baru model kotak, kalau model kompleks lebih baik jangan pakai yang stokastik deh karena emang dasarnya profil anomali gravitasi itu bisa mewakili banyak model. Still, memakai cara L&B pun masih perlu dimodifikasi lagi dengan minimisasi fungsi seperti volum, momen inersia dll agar bisa meng-inversi-kan bentuk model yang lebih spesifik.

Well that's it.

See ya,

L.


2 comments:

Programming

Inversi Data Gravitasi Compact Sederhana dengan menggunakan MatLab (part 1. Forward Modelling)

5:51:00 AM Leo Cahya D 0 Comments

Hello Digital World,

Wow, lama gak update nih, lagi digalaukan dengan ketidakjelasan status saya setelah lulus dari kuliah. Mau dibilang pengangguran bukan, pekerja tetap juga bukan. Well, lupakan curcol saya hehe..

So, what I have been up to?
Saya masih bolak-balik kampus, selain jadi pegawai honorer untuk riset, saya juga nyambi membantu bapak/ibu S3 membuatkan program untuk kelengkapan riset mereka (C, Fortran, mostly Matlab ). Banyak hal yang saya pelajari seperti filter data Induced Polarization, Simulasi Numerik 3D seismik ,Geometeri Seismik, Poroelastisitas Batuan, dan salah satunya yang paling menarik Global Optimization aka inversi.

Sampul Depan
This book is super awesomeee


Saya belum pernah ada sama sekali pengalaman dalam metode inversi dan baru belajar minggu-minggu ini karena request dari salah satu klien which somehow i accepted it boldly. Yet, somehow i did it, haha :)
Terimakasih untuk om Sen dan Stoffa deh. Bukunya enak dibaca.

Oke, jadi kemarin bagaimana cara membuatnya?
Yang jelas inversi itu mengulang perhitungan hasil forward modelling dengan mengganti modelnya sehingga selisih data sintetik dari forward modelling dengan data lapangan, so yang pertama tetap kita harus membuat program forward modelling-nya dahulu. Kalau saya pakai metode di papernya (Last, and Kubik,. (1983)).

Hasilnya kurang lebih seperti ini :





And here's the code :
close all
clear all
clc
Gg=6.67e-11; %G
faktor=1; %faktor pengali nilai
z=10; %kedalaman model
x=20; %lebar model
dx=1; %jarak spasial x
dz=1; %jarak spasial z
gridz=z/dz;
gridx=x/dx;
xi=1*dx:dx:x*dx;
zi=1*dx:dz:z*dz;
dens=zeros(z,x);
%dens(gridz/2-2:gridz/2-2,gridx/2+2:gridx/2+2)=10;
%BENTUK MODEL
aa=1;
% dens=dlmread('dens.txt');
for i=1:x
for j=1:z
dens(j,i)=9.0;
end
end
for i=x/2:x
for j=2:5
dens(j,i)=1.0;
end
end
for i=6:13
for j=1:aa
dens(j,i)=3.0;
end
aa=aa+1;
end
%BENTUK MODEL
for i=1:length(xi)
for ii=1:length(xi)
for jj=1:length(zi)
A=xi(i)-xi(ii)+dx/2;
B=xi(i)-(xi(ii)+dx/2);
C=zi(1)-zi(jj)+dz/2;
D=zi(1)-(zi(jj)+dz/2);
a(jj,ii)=Gg*(A*log((A^2+D^2)/(A^2+C^2))-B*log((B^2+D^2)/(B^2+C^2))+2*D*(atan(A/D)-atan(B/D))-2*C*(atan(A/C)-atan(B/C)));
end
end
tot=0;
for jm=1:length(zi)
for im=1:length(xi)
tot=tot+a(jm,im)*dens(jm,im);
end
end
anom(i)=tot;
end
anom=anom*1e5;
subplot(211)
plot(xi,anom)
ylabel('anomali (mgal)')
title('Plot Data Anomali Gravitasi')
subplot(212)
imagesc(xi,zi,dens);
%leocd91@gmail.com
xlabel('jarak (m)');
ylabel('kedalaman (m)');
str = sprintf('kontras densitas = %1.1f g/cm^3',max(max(dens)));
title(str)
view raw grav2d.m hosted with ❤ by GitHub



See ya,
-L

0 comments:

Page 1 of 7123»
Subscribe to: Posts (Atom)