Heriyanto, Mohamad Faqih (2026) Pemodelan Sesar Berdasarkan Data Gravitasi Menggunakan Regularized Ensemble Kalman Inversion. Other thesis, Institut Teknologi Sepuluh Nopember.
![[thumbnail of 5017221056-Undergraduate_Thesis.pdf]](http://repository.its.ac.id/style/images/fileicons/text.png) |
Text
5017221056-Undergraduate_Thesis.pdf - Accepted Version Restricted to Repository staff only Download (10MB) | Request a copy |
Abstract
Pemodelan struktur sesar bawah permukaan menggunakan data gravitasi sering menghadapi permasalahan inversi yang ill-posed dan non-unique, terutama pada data observasi yang mengandung noise. Penelitian ini mengusulkan kerangka inversi berbasis Ensemble Kalman Inversion (EKI) yang diintegrasikan dengan regularisasi Tikhonov untuk mengestimasi parameter geometri sesar dua dimensi (2D). Regularisasi Tikhonov diterapkan untuk meningkatkan stabilitas numerik melalui pemberian constraint, menstabilkan pembalikan matriks, serta mencegah ensemble collapse pada data dengan tingkat noise tinggi. Metode dievaluasi menggunakan data sintetik dan data anomali gravitasi residual lapangan yang telah terkoreksi penuh. Tahapan penelitian diawali dengan analisis sensitivitas parameter, dilanjutkan dengan inversi data sintetik pada model sesar miring dan sesar vertikal untuk kondisi bebas noise maupun dengan penambahan Gaussian noise sebesar 5%, kemudian dilakukan evaluasi kinerja metode melalui 30 realisasi independen, dan diakhiri dengan penerapan metode pada data anomali gravitasi residual lapangan. Hasil evaluasi menunjukkan bahwa metode mencapai tingkat keberhasilan 100%, dengan seluruh realisasi memperoleh RMSE < 0.01 mGal, menghasilkan estimasi parameter yang sangat mendekati model sebenarnya, memiliki variasi antar realisasi yang sangat kecil, serta efisiensi komputasi yang tinggi dengan median waktu komputasi 0.055 detik dan median 96 iterasi. Penerapan pada data lapangan Sesar Mersa Matruh, Lapangan Minyak Garber, dan Sesar Gazelle menghasilkan estimasi kedalaman bagian atas sesar (z) berturut-turut sebesar 4.04 km, 0.93 km, dan 201 m, yang konsisten dengan informasi geologi dan data pemboran. Hasil penelitian mengonfirmasi bahwa EKI merupakan metode inversi gravitasi yang akurat, stabil, efisien, dan andal untuk delineasi struktur sesar sekaligus mengkuantifikasi ketidakpastian parameter.
====================================================================================================================================
Subsurface fault modeling using gravity data is often challenged by ill-posed and non-unique inverse problems, particularly when observational data are contaminated by noise. This study proposes an Ensemble Kalman Inversion (EKI) framework integrated with Tikhonov regularization to estimate the geometric parameters of two-dimensional (2D) fault structures. Tikhonov regularization is incorporated to enhance numerical stability by imposing constraints, stabilizing matrix inversion, and preventing ensemble collapse when the algorithm is applied to noisy data. The proposed method is evaluated using both synthetic datasets and fully corrected residual gravity anomaly field data. The workflow begins with parameter sensitivity analysis, followed by the inversion of synthetic data for inclined and vertical fault models under both noise-free and 5% Gaussian noise conditions, performance evaluation through 30 independent realizations, and finally the application of the method to field residual gravity anomaly data. The performance evaluation demonstrates a 100% success rate, with all realizations achieving an RMSE below 0.01 mGal, producing parameter estimates that closely match the true model, exhibiting very small inter-realization variability, and achieving high computational efficiency with a median computation time of 0.055 s and a median of 96 iterations. Application to the Mersa Matruh Fault, Garber Oil Field, and Gazelle Fault yields estimated fault-top depths of 4.04 km, 0.93 km, and 201 m, respectively, in good agreement with geological information and borehole data. These results confirm that EKI is an accurate, stable, efficient, and reliable gravity inversion method for fault delineation while simultaneously providing quantitative estimates of parameter uncertainty.
Actions (login required)
 |
View Item |