PCA

Berikut adalah beberapa percobaan PCA dengan menggunakan data log pada well dengan beberapa kombinasi yang masing-masing menunjukan nilai variance dominan terhadapa Delta-T.  Dalam tujuh percobaan yang ada, kombinasi dibuat berdasarkan kedalaman yang masing-masing tidak secara seragam menghasilkan data A, C, D, dst, karena variasi kemunculan nilai valid pada satu jenis data beragam  (nilai null) dan tidak dimasukan dalam perhitungan. Kita menggunakan sebuah Software gratisan dari Norway Past yang bisa didonlod di sini

Nah, sebelumnya mereka itu menggunakan data pengukuran pada gorila, jadinya diukur tuh lebar jidat, panjang tangan, dll untuk kemudian diolah dan mendapatkan faktor dominan yang memberikan pengaruh pada proses perkembangan si Gorilla. Nah, sekarang kita bakalan coba pada data log yang telah kita miliki. Kebetulan gw pake yang ini :A (Gamma Ray), B (Caliper), C (Self Potensial), D (SFL), E (Delta-T). Dan yang dibawah ini adalah hasilnya!

Dari data diatas jelas bahwa pengaruh terbesar diberikan kepada data Delta-T, oops sori gw lupa nampilin datanya, tapi yang pasti semuanya bakalan lebih terlihat jelas pada grafik dibawah ini.

Dalam percobaan yang dilakukan, dapat dilihat bahwa nilai variance terbesar muncul pada Delta-T, yang artinya pengaruh terbesar dalam penentuan litologi dapat dikatakan dapat ditunjukan oleh data Delta-T. Namun, harus dipahami apakah benar Delta-T yang memberikan pengaruh besar dalam penentuan litologi atau tidak. Walaupun masing-masing data merupakan hasil pengukuran pada satu jenis “benda” yang sama, namun masing-masing memiliki karakter yang berbeda. Nilai 1 pada data Gamma Ray tentunya memiliki arti yang berbeda dengan nilai 1 pada data Density atau Sonic.