Recently, the velocity stack domain is having an attention as a very useful domain for various processing in seismic data processing. In order to be used in many applications, the velocity stack should be obtained through an inversion method and the used inversion should have properties like the robustness to noise and the parsimony of velocity stack result. Iteratively Reweighted Least-Squares (IRLS) method is the one of the inversion methods that have such properties. This paper describes the theoretical background, implementation of the method, and examines the characteristics and limits of the IRLS method.
Recently the velocity stack inversion is having many attentions as an useful way to perform various seismic data processing. In order to be used in various seismic data processing, the inversion method used should have properties such as robustness to noise and parsimony of the velocity stack result. The IRLS (Iteratively Reweighted Least-Squares) method that minimizes ${L_1}-norm$ is the one used mostly. This paper introduce another method, CGG (Conjugate Guided Gradient) method, which can be used to achieve the same goal as the IRLS method does. The CGG method is a modified CG (Conjugate Gradient) method that minimizes ${L_1}-norm$. This paper explains the CGG method and compares the result of it with the one of IRSL methods. Testing on synthetic and real data demonstrates that CGG method can be used as an inversion method f3r minimizing various residual/model norms like IRLS methods.
A seismic waveform inversion for prestack seismic data based on the Gauss-Newton method is presented. The Gauss-Newton method for seismic waveform inversion was proposed in the 80s but has rarely been studied. Extensive computational and memory requirements have been principal difficulties. To overcome this, we used different sizes of grids in the inversion stage from those of grids in the wave propagation simulation, temporal windowing of the simulation and approximation of virtual sources for calculating partial derivatives, and implemented this algorithm on parallel supercomputers. We show that the Gauss-Newton method has high resolving power and convergence rate, and demonstrate potential applications to real seismic data.
To estimate the shear-velocity ($v_s$) structure beneath the WIZ station on White Island in New Zealand, we applied receiver function (RF) inversion and H-${\kappa}$ stacking methods to 362 teleseismic events (Mw > 5.5) recorded during April 20, 2007 to September 6, 2013. Using 71 RFs with errors less than 20% after 200 iterative computations, we determined that the depth to Moho of $v_s$ = 4.35 km/s is $24{\pm}1km$ within a 15 km radius of the station. In an 1-d $v_s$ model derived by RF inversions, a 4-km thick low-velocity layer (LVL) at depths of 18 ~ 22 km was identified in the lower crust. This LVL, which is 0.15 km/s slower than the rocks above and below it, may indicate the presence of a deep magma reservoir. The H-${\kappa}$ stacking method yielded an estimate of the depth to the Moho of 24.5 km, which agrees well with the depth determined by RF inversions. The low $v_p/v_s$ ratio of 1.64 may be due to the presence of gas-filled rock or hot crystallizing magma.
The crustal structure of Korean Peninsula is investigated by analyzing phase velocity dispersion data of Rayleigh wave. Earthquakes recorded by three component seismographs during 1999 - 2004 in South Korea are used in this study. The fundamental mode signals of Rayleigh waves are obtained from vertical components of seismograms by multiple filter technique method and phase match filter method. Velocity dispersion curves of surface waves for 14 propagation paths on the great circle are computed from the fundamental mode signals on the great circle path by two-station method. Treating the shear velocity of each layer as an independent parameter, phase velocities of Rayleigh wave are inverted. The result models are regarded as average structure for surface wave propagation paths respectively. All the results can be explained by an earth model of the Korean Peninsula comprising crust of shear-wave velocity increasing from 2.8 to 3.25 km/sec from top to 33 km depth and uppermost mantle of shear-wave velocity between 4.55 and 4.67 km/sec.
The goal of automatic velocity analysis is to extract accurate velocity from voluminous seismic data with efficiency. In this study, we developed an efficient automatic velocity analysis algorithm by using bootstrapped differential semblance (BDS) and Monte Carlo inversion. To estimate more accurate results from automatic velocity analysis, the algorithm we have developed uses BDS, which provides a higher velocity resolution than conventional semblance, as a coherency estimator. In addition, our proposed automatic velocity analysis module is performed with a conditional initial velocity determination step that leads to enhanced efficiency in running time of the module. A new optional root mean square (RMS) velocity constraint, which prevents picking false peaks, is used. The developed automatic velocity analysis module was tested on a synthetic dataset and a marine field dataset from the East Sea, Korea. The stacked sections made using velocity results from our algorithm showed coherent events and improved the quality of the normal moveout-correction result. Moreover, since our algorithm finds interval velocity ($\nu_{int}$) first with interval velocity constraints and then calculates a RMS velocity function from the interval velocity, we can estimate geologically reasonable interval velocities. Boundaries of interval velocities also match well with reflection events in the common midpoint stacked sections.
Migration velocity analysis (MVA) for creating optimum depth-domain velocities in seismic imaging was applied to marine long-offset multi-channel data, and the effectiveness of the MVA approach was demonstrated by the combinations of conventional data processing procedures. The time-domain images generated by conventional time-processing scheme has been considered to be sufficient so far for the seismic stratigraphic interpretation. However, when the purpose of the seismic imaging moves to the hydrocarbon exploration, especially in the geologic modeling of the oil and gas play or lead area, drilling prognosis, in-place hydrocarbon volume estimation, the seismic images should be converted into depth domain or depth processing should be applied in the processing phase. CMP-based velocity analysis, which is mainly based on several approximations in the data domain, inherently contains errors and thus has high uncertainties. On the other hand, the MVA provides efficient and somewhat real-scale (in depth) images even if there are no logging data available. In this study, marine long-offset multi-channel seismic data were optimally processed in time domain to establish the most qualified dataset for the usage of the iterative MVA. Then, the depth-domain velocity profile was updated several times and the final velocity-in-depth was used for generating depth images (CRP gather and stack) and compared with the images obtained from the velocity-in-time. From the results, we were able to confirm the depth-domain results are more reasonable than the time-domain results. The spurious local minima, which can be occurred during the implementation of full waveform inversion, can be reduced when the result of MVA is used as an initial velocity model.
To analyze the crustal velocity structures beneath 21 broadband seismic stations in Gangwon Province, South Korea, we first applied the H-κ stacking method to 139 teleseismic event data (Mw ≥ 5.8 and the epicentral distance of 30° - 90°) occurring between March 18, 2019 and December 31, 2022 to estimate the Moho depths and Vp/Vs ratios beneath each station. The Moho depths and Vp/Vs ratios from the H-κ stacking method range from 24.9 to 33.2 km depth and 1.695 - 1.760, respectively, and the estimated Vp/Vs ratios were applied to the joint inversion of receiver functions and surface wave dispersion to obtain 1-D crustal velocity models beneath each station. The resulting Moho depths range from 25.9 to 33.7 km depth, similar to the results from the H-κ stacking method. Moho depth results from the both methods are generally consistent with Airy's isostasy. The 1-D crustal velocity models confirm that the existence of 2 km thick low-velocity layers with P-wave velocities of 5 km/s or less at some stations in the Taebaeksan basin, and at the stations CHNB and GAPB in northern Gangwon Province, which are located above the Cenozoic sedimentary layer. The station SH2B, although not overlying a sedimentary layer, has a low P-wave velocity near the surface, which is probably due to various factors such as weathering of the bedrock. We also observe a velocity inversion with decreasing velocity with depth at all stations within 4 - 12 km depths, and mid-crustal discontinuities possibly due to density differences in the rocks at around 10 km depth below some stations.
In April 2008, KIGAM carried out an ocean-bottom seismometer (OBS) survey in the central Ulleung Basin where strong bottom simulating reflectors (BSRs) were revealed from previous surveys and some gas-hydrate samples were retrieved by direct sampling. The purpose of this survey is to estimate the velocity structure near the BSR in the gas hydrate prospect area using wide-angle seismic data recorded on the ocean-bottom seismometers. Along with the OBS survey, a 2-D seismic survey was performed whereby stratigraphic and preliminary velocity information was obtained. Two methods were applied to wide-angle data for estimating P wave velocity; one is velocity analysis in the $\tau$-p domain and the other is seismic traveltime inversion. A 1-D interval velocity profile was obtained by the first method, which was refined to layered velocity structure by the latter method. A layer stripping method was adopted for modeling and inversion. All velocity profiles at each OBS site clearly show velocity reversal at BSR depths due to the presence of gas hydrates. In addition, we could confirm high velocity in the column/chimney structure.
Least squares ($l^2$ norm) solutions of seismic inversion tend to be very sensitive to data points with large errors. The $l^1$ norm minimization gives more robust solutions, but usually with higher computational cost. Iteratively reweighted least squares (IRLS) method gives efficient approximate solutions of these $l^1$ norm problems. I propose an efficient implementation of the IRLS method for a hybrid $l^1/l^2$ minimization problem that behaves as $l^2$ norm fit for small residual and $l^1$ norm fit for large residuals. The proposed algorithm shows more robust characteristics to the decision of the threshold value than the l1 norm IRLS inversion does with respect to the threshold value to avoid singularity.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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