Pemodelan Inversi Data Vertical Electrical Sounding Dengan Menggunakan Algoritma Modified Symbiotic Organism Search (mSOS
Keywords
Inversi, mSOS, schlumberger, VESAbstract
Vertical Electrical Sounding (VES) dengan konfigurasi sclumberger merupakan salah satu teknik dalam metode geolistrik untuk mengetahui model struktur bawah permukaan bumi secara 1D melalui variasi vertikal resistivitas terhadap kedalaman dengan resolusi vertikal yang tinggi. Pemodelan data hasil akuisisi lapangan VES dilakukan menggunakan teknik inversi, inversi data VES merupakan permasalahan non-linier sehingga diperlukan algoritma dengan pendekatan global untuk mendapatkan solusi yang optimum. Pada penelitian ini digunakan algoritma berbasis populasi dengan pendekatan global untuk melakukan pemodelan inversi data VES yaitu modified Symbiotic Organism Search (mSOS) yang terinspirasi dari simbiosis yang terjadi di suatu ekosistem. Algoritma yang digunakan pada penelitian ini terdiri dari 3 tahapan optimasi yaitu mutualisme, komensalisme, dan parasitisme yang masing-masing memiliki peranan dalam peningkatan kapasitas eksplorasi yang berkaitan dengan akurasi solusi dan eksplotasi yang berkaitan dengan kecepatan konvergensi algoritma. Pengujian algoritma mSOS dilakukan pada data sintetik dan data lapangan. Hasil dari pemodelan inversi data sintetik kemudian dibandingkan dengan algoritma damped least-square (DSLQR), Flower Pollination Algorithm (FPA), dan Symbiotic Organism Search (SOS) untuk mengetahui kemampuan eksplorasi dan eksploitasi solusi dibandingkan algoritma lain yang ditinjau dari kesesuaian dari parameter model sintetik dan data sintetik dengan hasil perhitungan, sedangkan pada data lapangan hasil pemodelan inversi dibandingkan dengan perangkat lunak IP2WIN meliputi kesesuaian data observasi dengan data perhitungan inversi dari keduanya dan kesesuaian dengan data lubang bor. Hasil inversi pemodelan data sintetik menunjukan algoritma mSOS memiliki keseimbangan dalam kapasitas eksplorasi dan eksplotasi dibandingkan dengan algoritma lain yang diujikan dibuktikan dengan kemampuan algoritma mSOS yang berhasil mendapatkan kembali model data sintetik dengan tingkat kesesuaian yang paling tinggi dengan waktu konvergensi yang relatif cepat, untuk hasil pemodelan inversi data lapangan juga menghasilkan model yang representatif dengan kondisi bawah permukaan karena bersesuaian dengan data lubang bor serta memiliki tingkat kecocokan data lapangan dan data perhitungan inversi yang lebih baik dari perangkat lunak IP2WIN.
References
Do,D.T.T., dan Lee,J.(2017): A modified symbiotic organisms search (mSOS) algorithm for optimization of pin-joited structures. Applied Soft Computing, 61, pp.683-699.
Ekinci Y.L., Balkaya Ç., dan Göktürkler G. (2020): Global Optimization of Near-Surface Potential Field Anomalies Through Metaheuristics. In: Biswas A., Sharma S. (eds) Advances in Modeling and Interpretation in Near Surface Geophysics. Springer Geophysics. Springer, Cham. https://doi.org/10.1007/978-3-030-28909-6_7
Ekinci,Y.L., dan Demirci A.A. (2008): A damped least-squares Inversion program for the interpretation of schlumberger sounding curves, Iceland. Journal of Applied Sciences, 8, pp. 4070-4078.
Ghosh,D.P, (1971b): Inverse filter coefficient for the computation of apparent resistivity sounding curves for a horizontally stratified Earth. Geophysical Prospecting, 19, pp. 769–775
Heriyanto,M., dan Srigutomo,W.,(2017): 1D DC resistivity inversion using singular value decomposition and levenberg-Marquardt’s inversion schemes. Journal of Physics: Conference Series ,877 12138. doi :10.1088/1742-6596/877/1/012066.
Koefoed, O. (1979): Geosounding Principles 1: Resistivity Sounding Measurements. Elsevier Science Publishing Company, Amsterdam.
Muiuane, E.A., dan Pedersen, L.B., (1999): Automatic 1D interpretation of DC resistivity data. Journal of Applied Geophysics, 42, 35-45.
Nyman, D.C. dan Landisman M.(2021): VES dipole-dipole filter coefficients. Geophysics, 42, pp.1037-1044.
Raflesia, F., dan Widodo (2021): Flower pollination algorithm for the inversion of schlumberger sounding curve. IOP Conference Series: Earth and Environmental Science. Sci.,873 012018, doi:10.1088/1755-1315/873/1/012018.
Maurya S.P., Singh N.P., dan Tiwari A.K. (2020): Forward and inverse modeling of large loop TEM data over multi-layer earth models. In: Biswas A., Sharma S. (eds) Advances in Modeling and Interpretation in Near Surface Geophysics. Springer Geophysics. Springer, Cham. https://doi.org/10.1007/978-3-030-28909-6_6
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.
The copyright of all articles belongs to the authors. All other copyrights is held by the Journal