Three-dimensional (3D) resistivity method is an effective tool in the engineering site survey because it can provide a 3D resistivity distribution of the site. In this study, we tried to find out faults, fractures and coal seams that can cause the collapse of the tunnel. We carried out 2D resistivity survey along 5 parallel lines and 11 cross lines and merged all the apparent resistivity data for 3D inversion. Finally, from the 3D resistivity image and drilling data we presented the 3D distribution of faults, fractures and coal seams that are considered the main cause of the tunnel collapse.
Generally, a point source has been routinely used in the electrical resistivity measurements because of easy installation. If steel-cased wells are used as long electrodes, we can expect the better depth of investigation. However, the resistivity data with long electrodes can not be processed with a conventional inversion algorithm because a long electrode produces the different primary potential distribution compared with the point source. In this study, we proposed a new technique to process the electrical resistivity data with long electrodes by replacing the long electrode with a sequence of point electrodes. Comparing the potentials obtained from the technique with the analytic/numerical solution, we ensure that the proposed technique can be used for the numerical resistivity modeling based on the finite difference or finite element method.
Cho, Sung Oh;Joung, Inseok;Kim, Bitnarae;Jang, Hanna;Jang, Seonghyung;Hayashi, Koich;Nam, Myung Jin
Geophysics and Geophysical Exploration
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v.25
no.1
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pp.14-25
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2022
The passive surface wave method measures seismic signals from ambient noises or vibrations of natural phenomena without using an artificial source. Since passive sources are usually in lower frequencies than artificial ones being able to ensure the information on deeper geological structures, the passive surface wave method can investigate deeper geological structures. In the passive method, frequency dispersion curves are obtained after data acquisition, and the dispersion curves are analyzed by assuming 1D-layered earth, which is like the method of active surface wave survey. However, when computing dispersion curves, the passive method first obtains and analyzes coherence curves of received signals from a set of receivers based on spatial autocorrelation. In this review, we explain how passive surface wave methods measure signals, and make data processing and interpretation, before analyzing field application cases.
Multi-channel seismic survey, which has been mainly employed in oil prospecting, is carried out as a high resolution shallow marine seismic exploration. Fault drop as small as 1 m can be resolved by employing high-resolution seismic survey. Similar to the effect of shallow inhomogenities in the land seismic data, due to occurrence of swell quite often higher than 1 m, shallow marine seismic data tend to be severely degraded. Suppression of such a swell effect is critical in processing of steps of marine seismic shallow high-resolution data. Compared to the moving average depth method, a newly developed method using cross-correlation technique is found out to be very effective in increasing the resolution of the shallow reflection events by accuratly elucidating the depth of sea bottom.
Seismic data with missing traces are often obtained regularly or irregularly due to environmental and economic constraints in their acquisition. Accordingly, seismic data interpolation is an essential step in seismic data processing. Recently, research activity on machine learning-based seismic data interpolation has been flourishing. In particular, convolutional neural network (CNN) and generative adversarial network (GAN), which are widely used algorithms for super-resolution problem solving in the image processing field, are also used for seismic data interpolation. In this study, CNN-based algorithm, U-Net and GAN-based algorithm, and conditional Wasserstein GAN (cWGAN) were used as seismic data interpolation methods. The results and performances of the methods were evaluated thoroughly to find an optimal interpolation method, which reconstructs with high accuracy missing seismic data. The work process for model training and performance evaluation was divided into two cases (i.e., Cases I and II). In Case I, we trained the model using only the regularly sampled data with 50% missing traces. We evaluated the model performance by applying the trained model to a total of six different test datasets, which consisted of a combination of regular, irregular, and sampling ratios. In Case II, six different models were generated using the training datasets sampled in the same way as the six test datasets. The models were applied to the same test datasets used in Case I to compare the results. We found that cWGAN showed better prediction performance than U-Net with higher PSNR and SSIM. However, cWGAN generated additional noise to the prediction results; thus, an ensemble technique was performed to remove the noise and improve the accuracy. The cWGAN ensemble model removed successfully the noise and showed improved PSNR and SSIM compared with existing individual models.
Full-waveform inversion (FWI) is an optimization process of fitting observed and modeled data to reconstruct high-resolution subsurface physical models. In acoustic FWI (AFWI), pressure data acquired using a marine streamer has mainly been used to reconstruct the subsurface P-wave velocity models. With recent advances in marine seismic-acquisition techniques, acquiring multi-component data in marine environments have become increasingly common. Thus, AFWI strategies must be developed to effectively use marine multi-component data. Herein, we proposed an AFWI strategy using horizontal and vertical particle-acceleration data. By analyzing the modeled acoustic data and conducting sensitivity kernel analysis, we first investigated the characteristics of each data component using AFWI. Common-shot gathers show that direct, diving, and reflection waves appearing in the pressure data are separated in each component of the particle-acceleration data. Sensitivity kernel analyses show that the horizontal particle-acceleration wavefields typically contribute to the recovery of the long-wavelength structures in the shallow part of the model, and the vertical particle-acceleration wavefields are generally required to reconstruct long- and short-wavelength structures in the deep parts and over the whole area of a given model. Finally, we present a sequential-inversion strategy for using the particle-acceleration wavefields. We believe that this approach can be used to reconstruct a reasonable P-wave velocity model, even when the pressure data is not available.
The holistic inversion approach for frequency domain airborne electromagnetic data has previously been employed to simultaneously calibrate, process and invert raw frequency-domain data where prior information was available. Analternative formulation has been developed, which is suitable in the case where explicit prior information is not available. It incorporates: a multi-layer vertically-smooth conductivity model; a simplified bias parameterisation; horizontal smoothing with respect to elevation; and cluster computer parallelisation. Without using any prior data, an inversion of 8.0 million data for 3.4 million parameters yields results that are consistent with independently derived calibration parameters, downhole logs and groundwater elevation data. We conclude that the success of the holistic inversion method is not dependent on a sophisticated conceptual model or the direct inclusion of survey-area specific prior information. In addition, acquisition costs could potentially be reduced by employing the holistic approach which largely eliminates the need for high altitude zero-level measurements.
A numerical program has been developed to model 2-D resistivity responses for a pole-pole array configuration in cross-hole resistivity measurements. Apparent resistivity and secondary potential were computed using the program for a cylindrical inhomogeneity in an uniform host medium excited by a point source of current in a borehole. Surprisingly apparent resistivity in the receiver hole turns out to be lower than the one of surrounding medium regardless of the conductivity of cylindrical inhomogeneity. Using only cross-hole data, therefore, it is impossible to interpret the conductivity of inhomogeneity. To overcome this problem, 3-D measurement and interpretation are necessary. If 3-D data acquisition is impossible, inline data should be used to get the information about the conductivity of inhomogeneity.
Aeromagnetic survey generally require much more pre-processing steps than that of common land survey due to several complex and cumbersome steps included in pre-processing stage. Therefore it is desirable to use specific processing tool especially based on graphic user interface. For this purpose, aeromagnetic pre-processing software based on graphic user interface under the Windows environment, called $KMagLevelling^{TM}$ was developed and briefly introduced. In an aspect of its user-friendliness and originality, three noticeable features of $KMagLevelling^{TM}$ are summarized as the following (1) function of representation and handling for large amount of aeromagnetic data set as a visualization in the form of flight-path (2) function of selective exclusion of unwanted data by using survey area information expressed as polygon, and (3) function of selective removal processing for the irregular flight-path data acquired within the entire survey area by implementing the segmentation of flight-path technique.
Inversion schemes of 2-D MT survey data generally take enormous computational time and computer memory. In addition, careful attention must be paid in handling MT data, especially in cases of TM mode, inversion results can be seriously distorted because of static effect caused by current channeling across inhomogeneous surface boundaries. There-fore inversion algorithm using the GRRI scheme for TM mode MT data was implemented. This scheme is based on a perturbation analysis with a locally 2-D analysis and local inversions were sequently performed over each divided section without additional forward modelings. The algorithm was applied to several synthetic data for the purpose of verification of its efficiency and applicability. With less computer resources than conventional schemes, it could handle static effect directly by including current channeling across inhomogeneous boundaries. Thus it is expected to be used for an useful tool such as a real-time inversion scheme in the field.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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