3 フェーズ 2、カリマンタン地域の調査
3.6 探査データベースの構築
3.6.3 データベースの構築方法
(1)使用座標系の統一
カリマンタン地域調査のデータ作成、解析評価は、WGS84/UTMZONE50S 及び
WGS84/UTMZONE50N測地系を使用して作業を進めた。
しかし、データベースで2つの測地系を使用するのは不適当なため、System1収納時 に緯度経度座標系に変換してデータベースを構築した。
(2)岩質表示法の統一
フェーズ1 南スマトラ地域の調査と同様に、岩石区分及びその表示法は下記の通り として調査を進めた。
84
表 3.6-2 岩質区分及び表示法
記号
石炭 Coal C
Coal (Core Loss) CLOS
炭質泥岩 Coaly Clay SHC
Carbonaceous claystone CCL
礫岩 Conglomerate CGL
砂岩 Sandstone SS
Coarse grained sandstone CS Medium grained sandstone MS Fine grained sandstone FS Very fine grained sandstone VFS
砂質泥岩 Sandly siltstone SSH
泥岩 Siltstone SLT
Claystone CLY
互層 Alternation sandstone/siltstone ALT
その他 Igneous Rock IGR
Tuff TF
Limestone LS
Soil SOIL
Not cored NOT
Core Loss LOS
岩 質
(3)試錐データのデジタル化
①試錐位置データのデータベース化
フェーズ 1 南スマトラ地域の調査と同様に、試錐位置データは下記のフォーマット でデータベース化した。
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表 3.6-3 試錐位置データベースの例
BoreholeName X Y Z Total Depth Type Year Drilled Company
JN701 371037.40 9645810.10 15.80 169.8 1997 NEDO
JN702 371520.30 9645809.50 19.30 240.2 1997 NEDO
JN704 371022.00 9645311.90 33.60 142.8 1997 NEDO
JN705 371515.70 9645316.80 10.10 170.5 1997 NEDO
JN706 372029.40 9645305.60 21.60 184.9 1997 NEDO
JN707a 371025.20 9644809.90 45.50 105.9 1997 NEDO
JN707b 370826.70 9644823.70 30.00 57.3 1997 NEDO
JN708a 371532.30 9644795.90 25.80 203.8 1997 NEDO
JN708b 371533.50 9644802.00 25.50 217.3 1997 NEDO
JN709 372048.80 9644792.20 16.80 174.6 1997 NEDO
JN710 370824.30 9644311.70 19.80 104.9 1997 NEDO
JN711 371314.60 9644314.10 19.80 147 1997 NEDO
JN712 372041.60 9644291.90 23.80 179.2 1997 NEDO
JN713 370997.60 9643787.20 29.80 147.6 1997 NEDO
JN714 371506.80 9643775.40 22.40 183.2 1997 NEDO
JN715 372027.90 9643754.80 24.40 167 1997 NEDO
JN716 370356.90 9643317.50 62.50 141.8 1997 NEDO
JN717 371016.20 9643325.20 35.70 177 1997 NEDO
JN718 371511.60 9643313.80 37.00 207.2 1997 NEDO
JN720 370376.00 9642806.10 55.80 152.9 1997 NEDO
JN721 371016.20 9642807.40 34.50 34.5 1997 NEDO
②試錐柱状データのデータベース化
フェーズ 1 南スマトラ地域の調査と同様に、既存ハードコピー柱状図を読み取り、
下記のFrom To形式でデータベース化した。
図 3.6-3 試錐柱状のデータベース化作業写真
86
表 3.6-4 試錐柱状データベースの例
SEQ NO BoreholeName From To Thickness Dip RockType SeamName Sample ID Comment
141 JN704 31.84 32.47 0.63 SS
142 JN704 32.47 35.50 3.03 SLT
143 JN704 35.50 39.47 3.97 SSH
144 JN704 39.47 43.38 3.91 SLT
145 JN704 43.38 43.97 0.59 ALT
146 JN704 43.97 51.37 7.40 SLT
147 JN704 51.37 51.52 0.15 C
148 JN704 51.52 52.33 0.81 SLT
149 JN704 52.33 52.54 0.21 C
150 JN704 52.54 54.28 1.74 SLT
151 JN704 54.28 54.46 0.18 C
152 JN704 54.46 56.10 1.64 SLT
153 JN704 56.10 56.75 0.65 SS
154 JN704 56.75 64.95 8.20 SLT
155 JN704 64.95 65.60 0.65 C B JN704B1-15
156 JN704 65.60 65.65 0.05 SHC B JN704B16
157 JN704 65.65 65.95 0.30 C B JN704B17-20
158 JN704 65.95 66.00 0.05 CCL B JN704B21
159 JN704 66.00 66.87 0.87 C B JN704B22-35
160 JN704 66.87 66.90 0.03 SHC B JN704B36
161 JN704 66.90 67.15 0.25 C B JN704B37
162 JN704 67.15 68.60 1.45 SLT
163 JN704 68.60 71.38 2.78 SS
164 JN704 71.38 77.73 6.35 SLT
165 JN704 77.73 95.10 17.37 SLT
166 JN704 95.10 101.39 6.29 SLT
167 JN704 101.39 113.84 12.45 SLT
168 JN704 113.84 122.80 8.96 SLT
169 JN704 122.80 123.47 0.67 C
170 JN704 123.47 126.20 2.73 SLT
(4)露頭データのデジタル化
①露頭位置データのデジタル化
フェーズ 1 南スマトラ地域の調査と同様に、既存探査資料に添付されている露頭一 覧表を用いるか、あるいは調査図から露頭位置、走向傾斜を読み取ることにより、下 記フォーマットのデータベースを作成した。
表 3.6-5 露頭位置データベースの例
Outcrop No X Y Z Strike Dip Type 1 369855 9646562 252 12
2 370290 9646255 352 8
3 369655 9645950 192 9
4 369990 9645925 218 40
5 370600 9645835 268 4
6 370660 9645790 332 6
7 370170 9645620 271 10
8 370135 9645565 270 5
9 370370 9645345 298 5
10 370580 9645285 330 8 11 371365 9645120 354 9 12 370765 9644950 359 10
87
②露頭柱状データのデータベース化
フェーズ 1 南スマトラ地域の調査と同様に、下記のフォーマットでデータベース化
した。なお、露頭柱状が不明の場合には、露頭層厚を 1ｍと仮定して、データベース を作成した。
表 3.6-6 露頭柱状データベースの例
SEQ NO
Outcrop
No From To Thickness Dip RockType SeamName MeasureType Sample ID Comment
1 1 0 1 1 SLT U
2 2 0 1 1 SLT U
3 3 0 1 1 SLT U
4 4 0 1 1 SLT U
5 5 0 1 1 SLT U
6 6 0 1 1 SLT U
7 7 0 1 1 SLT U
8 8 0 1 1 SLT U
9 9 0 1 1 SLT U
10 10 0 1 1 C B U
11 11 0 1 1 SLT U
12 12 0 1 1 C B U
13 13 0 1 1 SLT U
14 14 0 1 1 SLT U
15 15 0 1 1 SLT U
(5)石炭分析結果のデジタル化
フェーズ1 南スマトラ地域の調査と同様に、下記フォーマットで、オリジナル石炭 分析データベース（既存探査資料に添付されている分析結果）とコンポジット石炭分析 データベース（炭層の全山丈品位）の2 種類のデータベースを作成した。なお、水分、
灰分、発熱量、全硫黄分のアイソバリューマップはコンポジット石炭分析データベース を用いて作成している。
88
表 3.6-7 石炭分析データベースの例
Total S CV (adb) CV (daf) Basis (P) M (%) A (%) Vol (%) FC (%) (%) (adb) ( Kcal/kg) ( Kcal/kg)
Batulicin JN708b D 208.750 208.950 15 adb 3.6 12.5 39.1 44.8 0.39 6746 8041 1.34
Batulicin JN708b E 213.400 214.330 1 adb 2.3 10.9 43.2 43.6 0.38 7113 8195 1.31
Batulicin JN708b E 214.470 214.980 2 adb 3.3 19.7 36.3 40.7 0.39 6054 7862 1.42
Batulicin JN710 B 23.280 23.580 1 adb 1.3 41.5 34.2 23.0 0.17 4561 7974 1.59
Batulicin JN710 B 23.580 23.880 2 adb 1.9 31.0 38.4 28.7 0.20 5289 7882 1.48
Batulicin JN710 B 23.880 24.170 3 adb 2.0 33.0 37.4 27.6 0.22 5025 7731 1.52
Batulicin JN710 B 24.170 24.520 4 adb 2.5 35.5 33.2 28.8 0.20 4646 7479 1.56
Batulicin JN710 B 24.520 25.000 5 adb 2.0 35.5 35.4 27.1 0.18 4813 7701 1.55
Batulicin JN710 B 25.000 25.650 6 adb 3.0 12.8 41.5 42.7 0.31 6732 7995 1.33
Batulicin JN710 B 23.280 25.650 JN710 B Seam
AreaName BoreholeName Coal Seam From Proximate Analysis
SG (adb) HGI To ExcludingParting Sample No Total M (ar)
Basis (U) C (%) H (%) N (%) O (%) S (%) A (%) SiO2 Al2O3 Fe2O3 CaO MgO Na2O K2O TiO2 MnO P2O5 SO3 H2O HD Deform Spherical Hemisphere Flow T.D.Vitrinite
daf 76.60 6.53 1.76 14.70 0.41 51.50 40.80 2.00 1.50 0.630 0.380 0.260 2.05 0.008 0.006 0.650 >1600 >1600 >1600 >1600
Ultimate Analysis Ash Analysis Ash Fusion Temp(Reducing)
Gelovitrinite Sporinite Cutinite Resinite Liptodteri Alginite Suberinite Flourinite Eksdatinite Bituminit Fusinite Semitusinite Sklerotinite Inertodetri Micrinite Macrinite Oksida besi Pyrite Petrographic Analysis
Mineral Carbonate Lain-Lain Total Ro (Mean) Kisaran Reflectance
89 (6)試錐柱状対比図の作成
フェーズ1 南スマトラ地域の調査と同様に、炭層の賦存状況や地質構造を総合的に 解析するために、日本人技術者により新たに試錐柱状対比図を作成した。なお、対比作 業には縮尺1/200の試錐柱状図を用いた。
図 3.6-4 試錐柱状対比図の例
(7)地形図のデジタル化
既存探査資料にハードコピー地形図が添付されている場合には、その地形図を下記方 法によりデータベース化した。
〈ハードコピー地形図のデータベース化〉
①等高線、河川、道路、集落のレイヤーに分けた原稿を作成する。なお、河川は大河
90
川、中河川、小河川に3区分し、道路は幹線道路、支線道路に2区分し、各々につ いて原稿を作成する。
②各レイヤーの原稿をスキャニング、キャリブレーション、トレーシングすることに より、ベクターデータ地形図を作成する。
③等高線のベクターデータをCoal Mine Analystソフトウェアを使用して25ｍグリ ッドのラスターデータに変換し（モデリング作業）、グリッドデータの地形図を作成 する。
既存探査資料に地形図が添付されていない場合には、インドネシア政府機関である
Bakosurtanalが発行した1/50000デジタル地形図を下記方法によりデータベース化し
た。なお、この地形図は等高線、河川、道路、集落等のレイヤーに分けて作成されてお り、等高線間隔は25ｍである。
〈Bakosurtanal地形図のデータベース化〉
①河川は大河川、中河川、小河川に3区分し、道路は幹線道路、支線道路に2区分し、
各々についてベクターデータレイヤーを作成する。
②等高線のベクターデータをCoal Mine Analystソフトウェアを使用して25ｍグリ ッドのラスターデータに変換し（モデリング作業）、グリッドデータの地形図を作成 する。
図 3.6-5 地形図の例
91 (8)炭層等深線図のデータベース化
CGR 探査資料には、炭層等深線図が添付されていないため、そのままではインドネ シア炭量計算基準による炭量計算を行うことは出来ない。NEDO、民間会社探査資料に は炭層等深線図が添付されてはいるが、その範囲が狭く、炭量計算を行うには不十分で ある。従って、本調査では日本人技術者により、新たに炭層等深線図を作成して炭量計 算を行うこととした。炭層等深線図のデータベース化の手順は下記の通りである。
〈炭層等深線図のデータベース化手順〉
①地形図、試錐位置図、露頭位置図、試錐柱状対比図、断面図を用いて主要炭層毎に
縮尺1:5000～1:20000の炭層等深線図原稿を作成する。なお、炭層等深線図は炭層
下盤で作成し、海水準標高表示とする。
②原稿をスキャニング、キャリブレーション、トレーシングを行うことにより、ベク ターデータの炭層等深線図を作成する。
③ベクターデータをCoal Mine Analystソフトウェアを用いて25ｍグリッドのラス ターデータに変換し（モデリング作業）、グリッドデータの炭層等深線図を作成する。
なお、モデリング作業では出来るだけ正確にグリッドデータ化するため、同一地域 内でも断層が介在する場合や炭層傾斜が大幅に変化する場合には、調査地域を数ブ ロックに分割し、各ブロック毎にモデリングを行った。
92
図 3.6-6 炭層等深線図原稿作成作業
図 3.6-7 炭層等深線図原稿スキャニング作業
93
図 3.6-8 炭層等深線図モデリング作業中
図 3.6-9 炭層等深線図の例
94
(9)炭層露頭線図、3D鳥瞰図の作成
フェーズ1 南スマトラ地域の調査と同様に、調査地域全域の地質構造を表示するた めに、モデリングによりグリッドデータ化した地形図及び炭層等深線図を使用して炭層 露頭線図、3D鳥瞰図を作成した。
図 3.6-10 炭層露頭線図の例
95
図 3.6-11 3D鳥瞰図の例
(10)アイソバリューマップのデータベース化
フェーズ 1 南スマトラ地域の調査と同様に、炭厚及び炭層状況を表示するために
Coal Mine Analyst ソフトウェアを用いてグリッドデータ（グリッド間隔25ｍ）の炭
厚、炭質アイソバリューマップを作成した。
炭厚アイソバリューマップは、パーティングを除いた炭丈アイソバリューマップとし、
試錐柱状データベースを用いて作成した。なお、本マップでは最大、最小、平均炭丈も あわせて表示した。また、本マップは炭量計算に使用する。
炭質アイソバリューマップは水分、灰分、発熱量、全硫黄の4項目について、コンポ ジット石炭分析データベースを用いて作成した。本マップでも最高、最低、平均品位を 合わせて表示した。
96
図 3.6-12 アイソバリューマップ作成作業写真
図 3.6-13 アイソバリューマップ（炭厚）の例
97
図 3.6-14 アイソバリューマップ（水分）の例
図 3.6-15 アイソバリューマップ（灰分）の例
98
図 3.6-16 アイソバリューマップ（発熱量）の例
図 3.6-17 アイソバリューマップ（全硫黄）の例
99
(11)本調査でのカリマンタン地域での石炭資源量(Coal Resources)の計算
フェーズ 1 南スマトラ地域の調査と同様に、本調査ではこれまでの探査データに基 づき、石炭賦存状況が確実に解析評価出来る範囲でのみ石炭資源量を計算した。従って、
東カリマンタン州及び南カリマンタン州内の18 評価地域についてのみ、インドネシア 炭量計算基準に基づき石炭資源量を計算した。
なお、インドネシア炭量計算基準に規定は無いが、採掘制限を受ける可能性がある区 域内に賦存する資源量は採掘対象資源量とは区別して算出した。
本調査での石炭資源量の定義、確実度別炭量区分の定義、採掘制限区域の範囲、資源 量計算式、資源量計算手順は下記の通りである。
〈石炭資源量の定義〉
石炭資源量＝採掘対象資源量＋採掘制限資源量
〈確実度別炭量区分の定義〉
インドネシア炭量計算基準に基づき、確実度別炭量区分は下記の通りとした。
表 3.6-8 確実度別炭量区分
確定 推定 予想 仮定
単 純 500以下 500～1,000 1,000～2,000 2,000以上 穏 当 250以下 250～500 500～1,000 1,000以上 複 雑 100以下 100～200 200～500 500以上
地質構造 確認点からの距離（ｍ）
地質構造区分は石炭資源量・埋蔵量算定士が決定
〈採掘制限区域〉
・幹線道路、集落、保護区、中河川：両側各250mの範囲
・大河川：両側各500mの範囲
〈資源量計算式〉
炭量＝平面積×炭厚（見掛厚）×比重 炭厚：炭丈
比重：石炭分析結果による比重（但し、上限1.40）
〈資源量計算手順〉
①炭層毎の炭層等深線図により、炭量計算範囲内の地質構造を複雑さの程度により単 純、穏当、複雑のいずれかに区分する。