Inversi Magnetotelurik Satu Dimensi Menggunakan Algoritma Genetik Objektif Tunggal Dan Jamak

Ramadhani, Irwansyah (2016) Inversi Magnetotelurik Satu Dimensi Menggunakan Algoritma Genetik Objektif Tunggal Dan Jamak. Undergraduate thesis, Institut Teknologi Sepuluh Nopember.

[img]
Preview
Text
1112100039-Undergraduate_Thesis.pdf - Accepted Version

Download (1MB) | Preview

Abstract

Metode Magnetotelurik (MT) dapat digunakan untuk mengestimasi parameter kelistrikan bumi (resistivitas atau konduktivitas) dengan jangkauan kedalaman yang besar. Oleh karena itu, metode ini banyak digunakan dalam dunia eksplorasi mineral, tambang, dan panas bumi. Untuk mendapatkan parameter resistivitas dari data MT, dilakukan menggunakan proses inversi. Proses ini bertujuan untuk mencocokkan data resisitivitas semu dan fasa yang didapatkan dari proses pengukuran dengan data perhitungan. Masalah inversi MT merupakan permasalahan inversi non-linear dan multimodal. Untuk penyelesaian masalah inversi non-linear ini, maka digunakan metode inversi yang berbasis optimum global yaitu Algoritma Genetik (AG). AG yang digunakan dalam proses inversi ini ada dua, yaitu: 1) AG untuk meminimumkan error gabungan antara resistivitas semu dan fasa dengan menggunakan fungsi pembobot dan 2) AG untuk meminimumkan error resistivitas semu dan fasa secara simultan dengan menggunakan Non-Dominated Sorting Genetic Algorithm II (NSGA-II). Kedua algoritma ini diaplikasikan pada data sintetik dan lapangan. Hasil dari penelitian ini menunjukkan bahwa NSGA-II mampu mengestimasi parameter model dari data MT lebih baik dibandingakan AG yang merupakan permasalahan objektif jamak ================================================================================================================== Magnetotelluric (MT) method can be applied to estimate earth’s electrical parameter (resistivity or conductivity) because the method can penetrate great depth. Thus, this method has been widely to explore mineral, mining, and geothermal. Inversion method can be applied to get resistivity parameter in MT data. MT inversion problem is non-linear and multi-mode problem. The nonlinear inversion problem can be solved by global optimum based inversion method, such as Genetic Algorithm (GA). There are two kind of GA applied in this inversion process: 1) GA for minimization combination error between appearent resisitivity and phase using weighted function and 2) GA for minimization appearent resisitivity and phase error simultaneously using Non- Dominated Sorting Genetic Algorithm II (NSGA-II) Algorithm. Both of algorithms are applied to synthetic and field data. The research results show that NSGA-II is able to estimate model parameter better than GA in multi-objective problem.

Item Type: Thesis (Undergraduate)
Additional Information: RSFi 538.3 Ram i
Uncontrolled Keywords: Magnetotelurik, Resistivitas Semu, Fasa, Parameter Model, Algoritma Genetik, Objektif Tunggal, Objektif Jamak
Subjects: Q Science > Q Science (General) > Q325 GMDH algorithms.
Divisions: Faculty of Mathematics and Science > Physics > 45201-(S1) Undergraduate Thesis
Depositing User: ansi aflacha
Date Deposited: 16 Apr 2020 07:17
Last Modified: 16 Apr 2020 07:17
URI: http://repository.its.ac.id/id/eprint/75810

Actions (login required)

View Item View Item