Journal of the Korea Organic Resources Recycling Association
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v.23
no.3
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pp.78-84
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2015
The aim of this study was to evaluate methane emission flux based on spatial methane concentration using laser methane detector, and geospatial methodology (Inverse distance weighting) at a landfill. The obtained results showed that the spatial methane concentrations were in good agreement with the methane emission fluxes. Thus, it was concluded that the methane emission flux could be derived from spatial methane concentrations. In addition, the results of the geospatial calculations showed that 12.85% of the total area contributed more than 42.21% of total flux. This suggested that the geospatial methodology might be essential in chamber method to determine accurate methane emission fluxes from landfills.
You Jin-Sang;Song Yoonho;Seo1 Soon-Jee;Song Young-Soo
Geophysics and Geophysical Exploration
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v.4
no.2
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pp.25-33
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2001
Loop-loop electromagnetic (EM) survey in frequency domain has been carried out in order to provide basic solution to geotechnical applications. Source and receiver configuration may be horizontal co-planar (HCP) and/or vertical co-planar (VCP). Three quadrature components of mutual impedance ratio for each configuration are used to construct the subsurface image. For the purpose of obtaining the model response and validating the reasonable performance of the inversion, we obtained each responses of two-layered and three-layered earth models and two-dimensional (2-D) isolated anomalous body. The response of 2-D isolated anomalous body has been calculated using extended Born approximation for the solution of 2.5-D integral equation describing EM scattering problem. As a result of the least-squares inversion with variable Lagrangian multiplier, we could construct more resolvable image from HCP data than VCP data. Furthermore, joint inversion of HCP and VCP data made better stability and resolution of the inversion. Resistivity values, however, did not exactly match the true ones. Loop-loop EM field data was obtained with EM34-3XL system manufactured by Geonics Ltd. (Canada). Electrical resistivity survey was conducted on the same line for the comparison in advance. Since the constructed image from loop-loop EM data by 2-D inversion algorithm showed almost similar resistivity distribution to that from electrical resistivity one, we expect the developed 2.5-D loop-loop EM inversion program can be applied for the reconnaissance site survey.
Kim, Jungyul;Kim, Yoosung;Yun, Jeumdong;Kwon, Sungil;Kwon, Hyongil;Park, Seongbin;Park, Juhyun
Geophysics and Geophysical Exploration
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v.20
no.1
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pp.1-11
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2017
In order to improve the accuracy of microseismic epicenter location through the inversion techniques using P and S wave first arrivals, field experiments of microseismic monitoring were performed using borehole 3-component geophones. The direction of epicenter was estimated from the hodograms of P-wave first arrivals through the weight drop experiments in which the $\times$ component of 3-component geophone was aligned to the magnetic north. The picking of S wave first arrival was possible in the polarization filtered data even if S waves are difficult to be identified in raw data. The inversion technique using only P wave first arrival times can often converge to the local minimum when the initial values for epicenter are largely apart from the true epicenter, so that the correct solution can not be found. To solve this problem, the epicenter determination method using differences between P and S wave arrival times was used to estimate proper initial values of epicenter. The inversion result using only P-wave first arrival times which started from the estimated initial values showed the improved accuracy of the epicenter location.
Conventional analysis of spectral induced polarization (SIP) data consists of measuring impedances over a range of frequencies, followed by spectral analysis to estimate spectral parameters. For the quantitative and accurate estimation of subsurface SIP parameter distribution, however, a sophisticated and stable inversion technique is required. In this study, we have developed a two-step inversion approach to obtain the two-dimensional distribution of SIP parameters. In the first inversion step, all the SIP data measured over a range of frequencies are simultaneously inverted, adopting cross regularisation of model complex resistivities at each frequency. The cross regularisation makes it possible to enhance the noise characteristics of the inversion by imposing a strong assumption, that complex resistivities should show similar characteristics over a range of frequencies. In numerical experiments, we could verify that our inversion approach successfully reduced inversion artefacts. As a second step, we have also developed an inversion algorithm to obtain SIP parameters based on the Cole-Cole model, in which frequency-dependent complex resistivities from the first step are inverted to obtain a two-dimensional distribution of SIP parameters. In numerical tests, the SIP parameter images showed a fairly good match with the exact model, which suggests that SIP imaging can provide a very useful subsurface image to complement resistivity.
The supervised learning-based deep-learning seismic inversion techniques have demonstrated successful performance in synthetic data examples targeting small-scale areas. The supervised learning-based deep-learning seismic inversion uses time-domain wavefields as input and subsurface velocity models as output. Because the time-domain wavefields contain various types of wave information, the data size is considerably large. Therefore, research applying supervised learning-based deep-learning seismic inversion trained with a significant amount of field-scale data has not yet been conducted. In this study, we predict subsurface velocity models using Laplace-domain wavefields as input instead of time-domain wavefields to apply a supervised learning-based deep-learning seismic inversion technique to field-scale data. Using Laplace-domain wavefields instead of time-domain wavefields significantly reduces the size of the input data, thereby accelerating the neural network training, although the resolution of the results is reduced. Additionally, a large grid interval can be used to efficiently predict the velocity model of the field data size, and the results obtained can be used as the initial model for subsequent inversions. The neural network is trained using only synthetic data by generating a massive synthetic velocity model and Laplace-domain wavefields of the same size as the field-scale data. In addition, we adopt a towed-streamer acquisition geometry to simulate a marine seismic survey. Testing the trained network on numerical examples using the test data and a benchmark model yielded appropriate background velocity models.
Inversion result of geophysical data given as a block type was geostatistically simulated with borehole observation given as a point type and was applied to the rock classifying map. The geophysical data generally involved secondary information for the target material and were obtained for overall region. In contrast, borehole data provided direct information for the target material, but tended to be effective only for a narrow range of region and were dealt as a point type. Integrated simulation or kriging interpolation of these two different kinds of information required the covariance for point-point, point-block and block-block. Using the Bssim module included in SGeMS software, integrated result of geophysical data and borehole data were obtained. The results were then compared with the method of geostatistical inversion proposed by authors. Downscaling method used in this study showed relatively more flexible than the geostatistical inversion.
Streamer resistivity surveys in shallow marine environments were carried out to analyze sediment characteristics at the bottom of reservoir. Because the resistivity values of reservoir water are very low and those of sediment are relatively high, apparent resistivity values increase with depth. And it is necessary to eliminate the apparent resistivity data decreased highly when the number of separation increases. According to the repeated data processing, we proposed the resistivity ratio of upper-to-lower layer is $0.6{\sim}0.8$ because the RMS error of inversion leads to the minimum in these range. As a result of the inversion for two- and three-layer model, the inversion including water depth is proved to be more effective than conventional method.
In magnetotelluric (MT) surveys, small inhomogeneities near the surface cause a static shift in which apparent resistivities shift regardless of frequency. As the static shift in MT data leads to errors in subsurface structure interpretation, many studies have been conducted over the past few decades to mitigate or remove the distortions it caused. The most representative method involves removing static shifts from the data before inversion. Conversely, static shifts can be corrected during inversion or included in the inversion process. In addition, other geophysical data can be used to remove static shifts. However, the correction methods are limited to one-dimensional (1D) static responses, and limitations remain in two- or three-dimensional (2D or 3D) interpretation of distorted MT data owing to static shifts. This study provides a foundation for future studies on static shift by analyzing several previously published methods.
SPT-Uphole tomography method was introducedand verified in this paper. In SPT-Uphole method, SPT (Standard Penetration Test) which is common in site investigation, was used as a source and several surface geophones in line were used as receivers. Shear wave velocity (Vs) distribution map which has triangular shape around the boring point can be obtained by tomography inversion. The factors for obtaining reliable result of SPT-Uphole tomography are exact travel time information and accurate inversion method. To establish of the SPT-Uphole tomography procedure, the most reliable method for obtaining exact travel time information and verification of tomography inversion method were studied by using theoretical travel time information and finite element method (FEM) analysis. finally, SPT-Uphole tomography method was performed at the weathered soil site in Kimje. By comparing with several boring data including SPT-N value, feasibility of this method was verified in the field.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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