📚 Eksplorasi & Komparasi Topik Dokumen
Pencarian topik
Hasil Dokumen
Ditemukan: 5 dokumenANALISIS KOMPARATIF MODEL FRAGMENTASI KUZ-RAM DAN SWEBREC TERHADAP DISTRIBUSI UKURAN FRAGMENTASI BATUAN AKTUAL HASIL PELEDAKAN BAWAH TANAH SITE GUDANG HANDAK PT ANTAM TBK. UBPE PONGKOR.
Kegiatan peledakan pada tambang bawah tanah berpengaruh langsung terhadap kualitas fragmentasi batuan dan efisiensi proses produksi. PT ANTAM Tbk. UBPE Pongkor menetapkan ukuran fragmentasi dominan ? 40 cm untuk mendukung kelancaran operasi, namun pada site Gudang Handak masih ditemukan fragmentasi oversize yang menghambat produktivitas. Penelitian ini bertujuan membandingkan akurasi serta melakukan modifikasi model kurva fragmentasi Kuz-Ram dan Swebrec terhadap distribusi fragmentasi aktual hasil peledakan pada tambang bawah tanah site Gudang Handak PT ANTAM Tbk. UBPE Pongkor. Penelitian dilakukan melalui pengambilan data geometri peledakan, analisis citra digital menggunakan Split Desktop V2.0, serta pemodelan dan modifikasi model kurva distribusi fragmentasi menggunakan penyesuaian nilai faktor pengali. Hasil prediksi kedua model dievaluasi terhadap data aktual menggunakan parameter statistik Root Mean Square Error (RMSE) dan koefisien determinasi (R²). Hasil penelitian menunjukkan bahwa modifikasi model kurva berhasil meningkatkan akurasi prediksi secara signifikan, menghasilkan bentuk kurva yang sangat selaras dan representatif terhadap distribusi aktual di lapangan. Model Swebrec menunjukkan tingkat kesesuaian yang lebih baik dibandingkan model Kuz-Ram. Penggunaan model kurva prediksi yang telah dimodifikasi ini diharapkan dapat membantu meningkatkan efisiensi operasi tambang bawah tanah.
KAJIAN PENCOCOKAN CITRA DIGITAL BERDASARKAN KORELASI KOEFISIEN-KOEFISIEN WAVELET 2-D
Transformasi wavelet adalah alternatif solusi untuk memecahkan masalah dalam beberapa bidang keilmuan. Salah satunya pada otomasi fotogrametri yang berhubungan dengan pencocokan citra secara dijital. Transformasi wavelet adalah teknik mengubah fungsi dari domain spasial (citra) ke domain frekuensi-spasial. Citra dalam domain frekuensi-spasial tersebut akan memberikan informasi spektrum citra. Informasi spektrum tersebut dapat memberikan informasi suatu citra yang tidak terlihat secara visual dalam domain spasial, sehingga akan lebih memudahkan dalam melakukan proses pengolahan, analisis, dan perbaikan suatu citra. Terdapat beberapa metode perbaikan citra dalam domain frekuensi-spasial yang diantaranya penguraian frekuensi rendah dan frekuensi tinggi. Penguraian frekuensi tersebut menggunakan transformasi wavelet dan koefisien wavelet hasil penguraian frekuensi rendah yang akan dicocokan dalam penelitian ini. Induk wavelet yang digunakan adalah Haar dan Daubechies dengan percobaan level dekomposisi sampai level ketiga dan berbagai variasi citra pencarian. Dengan data citra yang telah dilakukan penguraian dalam domain frekuensi-spasial dapat meningkatkan nilai korelasi pada pencocokan citra. Hasil percobaan menunjukan metode transformasi wavelet yang paling meningkatkan keberhasilan pencocokan citra pada daerah penelitian Sabuga, ITB, adalah dengan induk wavelet daubechies-3 pada level dekomposisi kedua.
APLIKASI TEKNIK MAKSIMUM KORELASI UNTUK PENCOCOKAN CITRA DIJITAL (DIGITAL IMAGE MATCHING) PADA CITRA FOTO HOMOGEN
Maksimum korelasi merupakan salah satu teknik dalam pencocokan citra. Biasanya teknik maksimum korelasi diterapkan dalam pencocokan citra dengan domain spasial. Namun, teknik maksimum korelasi bisa pula diterapkan dalam pencocokan citra pada domain frekwensi. Caranya adalah merubah sinyal data citra dari domain spasial menjadi domain frekwensi menggunakan algoritma Fast Fourier Transform.Dengan perubahan domain tersebut diharapkan bisa meningkatkan nilai korelasi pada pencocokan citra daerah homogen. Namun, dengan berbagai percobaan yang dilakukan, penggunaan domain frekwensi dalam pencocokan citra homogen tidak mempermudah pencarian titik sekawan antara dua citra yang homogen.
KAJIAN PENCOCOKAN CITRA DIGITAL SETELAH LOW PASS FILTER DAN SETELAH HIGH PASS FILTER DENGAN TEKNIK KORELASI
Transformasi Fourier telah berkembang menjadi alternatif solusi untuk memecahkan masalah dalam beberapa bidang keilmuan. Salah satunya pada otomatisasi fotogrametri yang berhubungan dengan pencocokan citra secara digital. Fast Fourier Transform merubah citra dari domain spasial menjadi citra dalam domain frekuensi. Citra dalam domain frekuensi dapat memberikan informasi spektrum sinyal suatu citra. Informasi spektrum sinyal dapat memberikan informasi suatu citra yang tidak terlihat secara visual dalam domain spasial, sehingga lebih memudahkan dalam melakukan proses pengolahan, analisis, dan perbaikan suatu citra. Terdapat beberapa metode perbaikan citra dalam domain frekuensi yang diantaranya adalah low pass filter dan high pass filter. Dengan data citra yang telah dilakukan filtering dalam domain frekuensi, nilai korelasi pada pencocokan citra dapat ditingkatkan.
ANALISIS CITRA DIGITAL DAN PEMODELAN FISIKA BATUAN UNTUK ESTIMASI INDEKS KERAPUHAN PADA BATUAN SEDIMEN DAN METAMARF
Sifat fisis batuan yang ada di sekitar kita dipengaruhi oleh struktur batuan dan komposisi mineral penyusunnya. Parameter tersebut berpengaruh terhadap tingkat deformasi sebuah batuan ketika dikenai beban atau tegangan. Untuk melihat tingkat deformasi batuan, dapat dilakukan perhitungan indeks kerapuhan batuan. Beberapa pendekatan terhadap nilai indeks kerapuhan batuan seperti parameter elastik, komposisi mineral dan data sumur telah banyak diteliti sebelumya. Namun, terdapat beberapa kekurangan seperti waktu yang lama, biaya yang lebih mahal serta potensi rusaknya batuan sampel. Dengan berkembangnya ilmu pengetahuan, kita dapat mengurangi kekurangan dari metode yang ada dengan menggunakan pendekatan fisika batuan digital. Menggunakan citra digital batuan sampel, yang kemudian dilakukan segmentasi. Parameter fisis dapat diestimasi dengan pendekatan secara numeris. Hasil estimasi inilah yang nantinya dapat dikaitkan dengan nilai indeks kerapuhan batuan. Pada penelitian ini, digunakan sampel citra batuan sedimen karbonatan dan metamorf dengan ukuran 3003 piksel. Proses segmentasi menggunakan algoritma k-means clustering memberikan hasil porositas 10.73%, kalsit 31.26%, ankerite 47.13% dan kuarsa 10.88% untuk sampel sedimean. Sedangkan pada sampel metamorf menghasilkan nilai porositas 3.42%, kalsit 8.24%, kuarsa 36.86%, magnetit 17.87% dan pyrrhotite 33.61%. Proses segmentasi menggunakan metode k-means clustering pada kedua sampel memiliki nilai structural similariy lebih dari 0.95. Estimasi parameter fisis menggunakan pendekatan numeris memberikan hasil yang baik karena data terletak di dalam model batas voigt-reuss-hill dan hashin-shtrikhman. Variasi kuarsa dan porositas berperan penting terhadap variasi nilai modulus elastik hasil estimasi pada kedua sampel. Hasil perhitungan indeks kerapuhan menunjukkan sampel metamorf memiliki nilai indeks kerapuhan 333 – 6262 (0.26 – 0.49 setelah di normalisasi dengan rata – rata 478 (0.37). Sedangkan sampel sedimen memiliki nilai indeks kerapuhan 228 – 332.5 (0.18 – 0.26 setelah dinormalisasi) dengan rata – rata 280.4 (0.22). Hasil klasfikasi menunjukkan bahwa sampel metamorf relatif lebih bersifat brittle dibanding sampel sedimen. Hasil analisis menunjukkan bahwa semakin tinggi porositas dan kandungan mineral kalsit di dalam sampel maka indeks kerapuhannya akan lebih rendah. Sedangkan semakin tinggi kandungan mineral kuarsa dalam sampel maka sampel nilai indeks kerapuhannya semakin tinggi. Selain itu, Apabila di dalam pori terisi oleh fluida, maka air akan membuat batuan lebih lunak dibandingkan fluida lainnya sehingga menurunkan nilai indeks kerapuhannya. Secara keseluruhan, berdasarkan penelitian ini nilai parameter fisis batuan dapat diestimasi dengan baik tanpa merusak sampel. Lalu informaasi komposisi batuan dapat dengan baik didapatkan dari proses segmentasi menggunakan algoritma k-means clustering. Didapatkan informasi variasi komposisi mineral, porositas serta adanya fluida di dalam pori berpengaruh terhadap modulus elastik batuan dan juga indeks kerapuhan.