우리나라에서 본격적으로 물리탐사를 시도한것은 1958~1960년에 실시한 항공자력탐사로서 그후 현재까지 불과 20년이 지나지 않았다. 그간 물리탐사의 기술발전으로 자원탐사분야에 많은 공헌이 있었다. 현재까지 주로 적용된 분야는 철자원탐사를 위한 자력탐사, 지하수조사를 위한 전기비저항탐사동, 연등의 통화금속광물탐사를 위한 각종 전기탐사, 제3기층 지질구조와 땜공사, 공업단지조성등의 기반암조사, 그리고 광산의 갱내 출수조사등을 위한 탄성파탐사, 우라늄자원을 위한 방사능탐사, 그리고 해저지질 및 자원조사를 위한 해상물리탐사등이다. 이와 동시에 석탄층조사를 위한 전기탐사 및 Model연구자력탐사의 전산처리 적용, 그리고 광물 및 암석의 물리적 성질등 학술분야에 대한 기초연구도 계속하여 왔다. 우리나라에 있어 물리탐사의 적용조건은 비교적 험악한 지형, 복잡한 지질구조, 광상의 불규칙 또는 소규모의 발달과 산재등이다. 이와 같은 특징은 탐사해석의 정도를 높이기 위하여 보다 고도의 과학기술문제의 해결을 요구하고 있으며 이와 동시에 현대적 탐사방법과 연구개발로 대상자원의 탐사지역확대와 지하심부 탐사등이 당면과제이다. 기술과제로서는 석탄 및 기타자원에 대한 물리검층탐사, 경상계 지질구조구명을 위한 탄성파탐사 및 동력탐사의 적용, 항공자력, 전자 및 방사능탐사 및 해양의 각종물리탐사의 기술개발이 있으며 그외 탐사자료의 전산처리기술 및 지구과학의 기초연구등이 있다.
The purpose of this study is to verfify a more effecive techique for calculating geothermal gradient. this study examines 370 data of temperature-logging having been collected since 1985. The daya are divided into three different grades grades according to the type of temperature-depth plots: 204 data show typical linear gradient (Grade A); 126 data do not explicitily show the gradient becase of various external effects such as water flow (Grade B); and the rest 40 data do not show the gradient at all (Grade D). The new technique for calculating geothermal gradient is to be required to use Greade-B data more effctiviely. This new technique includes (1) calculating the independer depth of atmospheric temperature in the earth; (2) drawing a distribution map of subsurface tempurature by using the distribution map of subsurface temperature by using Grade-A data at the independent depth; and (3) recalculating geothermal gradient of Grade-B data by using the distrbution map of subsurface temperature, borehole depth, and bottom temperature of Grade-B data by using the distribution map of subsurface temperature, borehole depth, and bottom temperature of Grade-B data. As a result, 330 data-both Grade-A and Grade-B data--can be used to draw a distribution map of hot spradient. The map clearly distinguishes anomaly areas, and helps interpret their relations to the distribution of hot springs, geology, geological structures, and geophysical anomaly areas. These new results reveal that the average of geothermal in south Korea is 25.6$^{\circ}C$/km, when calculated to the Kriging method.
국내 충적층의 철, 망간 문제는 지속적으로 지적되어오던 수질항목이다. 충적층 지하수 내 철과 망간의 용존 특성을 확인하고자 강변여과수 부지에서 지하수의 수리지화학적 특성을 조사하였다. Fe와 Mn에 의해 오염된 관정은 D-2와 DS-3로 모두 3월에 채취한 시료이며 NO$_3$-N는 모두 0 m/L 이다. NO$_3$-N에 대해 다른 관정은 2 mg/L NO$_3$-N를 넘고 있으며, DS-8와 DS-3에서 11.30과 20.2 mg/L NO$_3$-N의 값으로 먹는물 수질기준을 초과하고 있다. Mn에 대해 오염된 관정은 SJ-3이다. 10월에 채취한 시료에서 DS-2+l8 m에서 채취한 시료가 1.16 mg/L인 것을 제외하고 대부분의 시료가 2 mg/L를 초과하고 있고, DS-6+l3 m과 SJ-3+10 m에서 채취한 시료가 각각 10.71과 10.31 mg/L NO$_3$-N로 먹는물 수질기준을 초과하고 있다. DO 검층 자료와 NO$_3$-N 농도를 이용하여 Fe와 Mn이 먹는물 수질 기준을 초과하는 D-2와 DS-2 관정의 지하수 체의 혐기성 상태임을 확인하였다. 강변여과수 지역은 전반적으로 NO$_3$-N에 대해 인위적인 오염이 발생하고 있으며, 혐기성 상태 구간이 존재함에 따라서 Fe와 Mn이 먹는물 수질 기준을 초과하여 용존 상태로 존재한다.
강원대학교 구내에 설치된 4개의 보정시험공에서 플라스틱재질의 원통 및 반원통 케이싱을 이용한 이격오차 실험을 수행하였다. 이격실험 자료에 spine and ribs 기법을 적용한 결과 케이싱 두께 및 유형에 관계없이 하나의 밀도모델에서는 하나의 이격선이 얻어졌으며 그 기울기는 모델지층의 밀도에 비례하는 것으로 나타났다. 이러한 이격특성을 이용하여 플라스틱 케이싱이 설치된 NX시추공에서의 효과적인 밀도보정 방안이 제시되었다.
최적의 심도 영역 속도를 도출하기 위한 구조보정 속도분석(MVA, migration velocity analysis) 기법을 해양에서 취득한 원거리 다중채널 탄성파 자료에 적용하여 그 효용성을 확인한다. 지금까지 통상적으로 수행된 시간 영역 자료처리 결과는 지질학적 층서해석에는 무리 없는 결과이나, 어느 정도 가능성이 있는 플레이나 리드 지역에서의 유가스 탐사에서는 저류층 지질모델 구축, 시추 설계, 매장량 계산에서 반드시 심도 영역 속도 구조와 영상이 필요하다. 데이터 영역에서 근사 방식을 사용한 공통 중간점 기반 속도 분석으로부터 도출한 속도는 처음부터 오차를 내재하여 불확실성이 높다. 반면에, 이를 보완해 줄 검층 자료가 없는 상황에서 실측 규모의 속도 구조를 도출하는데 있어 이미지 영역 구조보정 속도분석 기법은 상당히 효율적인 방법이다. 이 연구에서는 해양에서 취득한 다중 채널 탄성파자료에 대해 합리적인 결과를 도출하기 위해 시간 영역에서 신호의 품질을 최적화하고, 이 자료에 대하여 반복적으로 MVA 기법을 적용함으로써 심도영역 속도 및 구조보정 단면도를 도출하였다. 시간 영역 속도를 단순히 Dix 방정식에 의해 심도영역으로 변환한 속도를 이용하여 생성한 결과(공통 수신점 모음도 및 중합 단면도)와 MVA 기법을 이용한 심도영역 자료처리를 통해 도출된 속도를 이용하여 생성한 결과를 비교함으로써, 심도영역 결과가 보다 합리적임을 확인하였다. 심도 영역으로 도출된 속도는 중합전 심도 구조보정에 바로 사용될 수 있을 뿐만 아니라, 현장 자료의 파형역산 적용 시 초기 모델로 활용함으로써 역산 수행 과정에서 발생할 수 있는 국부 최소(local minima) 문제를 최소화할 수 있다.
동해가스전과 같이 해저면 심부에 위치한 저류층의 경우 CMP 단면도 상에서 AVO 반응을 관찰하기가 어려운 경우가 종종 발생한다. 이렇게 심부저류층인 경우 고결성이 증가하기 때문에 매질의 공극유체가 가스로 치환되더라도 매질의 P파 속도가 크게 감소하지 않으며 이로 인해 AVO 반응 확인이 어렵다. 본 연구에서는 상.하부층의 포아송비를 달리하면서 포아송비의 차이가 작아질수록 입사각에 따른 반사진폭의 변화량이 작아져 AVO 반응이 미미해짐을 관찰하였다. 이 결과를 토대로 동해가스전의 AVO 반응의 한계점을 고찰하기 위해서 탄성파 자료와 물리검층 자료를 이용하여 고래 V 구조를 모사한 속도모델을 만들고 합성탄성파 탐사자료를 생성하였다. 매질의 성질을 이용하여 이론적으로 계산한 AVO 반응과 실제 합성탄성파 자료를 처리하여 얻은 AVO 반응을 비교한 결과, 상.하부층의 포아송비의 차이가 작을 경우 입사각에 따른 반사진폭 변화가 매우 작으며 잡음이나 전처리 과정 중에서 발생하는 진폭 왜곡에 의해 AVO 반응 특성이 가려짐을 확인할 수 있었다. 이러한 심부저류층의 AVO 분석의 한계점을 극복하기 위해서는 자료취득 단계부터 정확한 반사파 진폭을 획득해야 하며 자료처리 과정에서도 반사파 진폭을 보존할 수 있는 기술이 필요하다.
퇴적암반에서의 암석 강도는 시추공 굴착 과정에서 동반될 수 있는 시추공 불안정이나 효율적인 모래 생산 평가, 또는 시추공 압축 파쇄대를 이용한 지반 응력장 추정 문제 등 다양한 범위의 지질 역학적 문제들에 있어서 선결적으로 규명되어야 할 요소 중 하나이다. 본 연구에서는 여러 종류의 퇴적암(사암, 셰일, 석회암, 방해석 등)에서의 일축 압축 강도와 기타 물성(속도, 탄성계수, 공극률)을 관계 짓는 경험식들을 수집하여 검토하였다. 이들 경험식들은 시추공 물리검층을 통해 측정 가능한 파라미터들로 암석 강도를 추정하는데 이용될 수 있다. 일부 관계식들(예를 들어 사암이나 셰일의 강도-공극률 관계식)은 일정정도 만족스러운 강도 추정 도구로 이용될 수도 있지만, 각각의 물성 측정치에 대한 암석 강도가 상당히 분산되어 있어 모든 자료를 만족스럽게 예측하기에는 충분히 일반화 시킬 수 없다는 문제점이 있다. 따라서 이들 경험식들을 이용하기 전에 해당 지역에 대한 강도-물성 관계 캘리브레이션의 중요성이 강조된다. 그럼에도 불구하고 현장 암석 강도의 최저 한계 정보를 제공할 수 있는 몇몇 경험식들은 시추공 불안정 분석과 관련하여 유용하게 이용될 수 있다.
본 연구에서는 탄성물성과 저류물성의 관계를 규명하는 암석물리모델링 방법에 대해 소개하고 이를 동해-1 가스전의 저류층에 응용한 결과를 보고하고자 한다. 시추검층데이터를 이용하여 속도(Vp)와 공극률(\phi) 사이의 관계를 저류층 별로 파악하고, 투수율($\kappa$)과 공극률($\phi$)의 관계를 결합하여 Vp와 $\kappa$의 관계에 대한 연구를 수행하였다. Vp-$\phi$모델의 해석 결과 심부 저류층으로 갈수록 상대적으로 속성정도가 증가하고 분급이 불량함을 알 수 있었다. 또한, 위의 결과를 통해 저류층별로 P파 속도로부터 공극률을 정량적으로 예측 할 수 있는 관계식을 제시하였다. Vp-$\kappa$관계식은 시추검층, 코어실험, 박편을 이용한 투수율 예측 시뮬레이션을 통해 획득한 자료를 이용하여 $\kappa-\phi$의 관계식을 산정한 후 Vp-$\phi$관계식과 결합하여 얻을 수 있었고 이 결과 또한 보고하였다. $\kappa-\phi$관계식은 저류층간의 차이가 없어 하나의 모델로 제시하였으나, Vp-$\phi$ 관계식이 달라 저류층별로 각각 다른 Vp-$\kappa$관계식을 얻을 수 있었다. 본 연구에 사용된 암석물리학적 해석방법은 저류층의 특성해석에 있어서 발생될 수 있는 불확실성을 줄일 수 있고, 탄성파 탐사의 결과로부터 저류물성을 정량적이고 신뢰도 높게 판별 할 수 있는 강력한 도구를 제공할 것으로 기대된다.
최근 인공지능 기술의 발전과 함께 물리탐사의 다양한 분야에서도 인공지능의 핵심 기술인 머신러닝의 활용도가 증가하고 있다. 또한 머신러닝 및 딥러닝을 활용한 연구는 이미지, 비디오, 음성, 자연어 등 다양한 태스크의 추론 정확도를 높이기 위해 복잡한 알고리즘들이 개발되고 있고, 더 나아가 자료의 특성, 알고리즘 구조 및 하이퍼 파라미터의 최적화를 위한 자동 머신러닝(AutoML) 분야로 그 폭을 넓혀가고 있다. 본 연구에서는 AutoML 분야 중에서도 하이퍼 파라미터(hyperparameter) 자동 탐색을 위한 베이지안 최적화 기술에 중점을 두었으며, 본 기술을 물리탐사 분야에서도 암상 분류(facies classification) 문제에 적용했다. Vincent field의 현장 물리검층 및 탄성파 자료를 이용하여 암상 및 공극유체를 분류하는 지도학습 기반 모델에 적용하였고, 랜덤 탐색 기법의 결과와 비교하여 베이지안 최적화 기반 예측 프레임워크의 효율성을 검증하였다.
본 연구에서는 남한 지역의 암상과 지온경사율 상관관계를 GIS를 이용하여 분석하였다 .이러한 분석을 위해 352개의 시추공 온도검층자료가 공간 Layer로 구축되었고, 이러한 공간 Layer 및 1:1,000,000 축적의 지질도 공간 Layer를 중첩하여 지온경사율 및 암상별, 지질시대벽 관계를 파악하였다. 그 결과 남한 지역의 평균 지온경사율 값은 29.34$^{\circ}C$/km이었다. 지질시대별로는 신생대 지층이 39.7$0^{\circ}C$/km 중생대 지층이 30.63$^{\circ}C$/km 고생대 지층이 22.32$^{\circ}C$/km 원생대 지층이 23.15$^{\circ}C$/km시생대 지층이 24.34$^{\circ}C$/km의 지온평사율 값을 가졌다. 암상 종류별로는 심성암이 33.96$^{\circ}C$/km, 퇴적암이 24.78$^{\circ}C$/km 퇴적암과 화산암이 26.85$^{\circ}C$/km 지온경사율 값을 가졌다. 이러한 결과는 지열 및 온천개발 시 기초자료로 사용될 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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